- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
周玄九
计算机视觉transformer深度学习人工智能
CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战(2)代码详细解析
咕咕学不会咋办
pytorchandroidpython
代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战(1)至于为什么要备注,因为我基础不好,就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2.资源文件string.xmlsqueezencnn在Android开发中,资源文件(通常以.xml结尾)用于定义静态内容,如字符串、颜色、尺寸等。res/values/strings.x
- 记一次pytorch训练loss异常的问题
lyyiangang
pytorch人工智能python
记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
- 用PyTorch玩转数据:从整理到“看图说话
开心快乐幸福一家人
pytorch人工智能python
最近在实验室鼓捣深度学习项目,发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看,连我这种手残党都能轻松上手。01数据收纳术:你的专属AI管家想象你有一堆杂乱照片需要整理。PyTorch的Dataset类就像智能相册,只要定义好__getitem__(怎么找照片)和__len__(总共有多少张),它就能瞬间把你的数据码得整整齐齐。而Dat
- RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float
一穷二白到年薪百万
报错专栏深度学习
在使用Pytorch时报了RuntimeError:expecteddtypeDoublebutgotdtypeFloat这个错误,仔细一查才发现是数据类型的问题。在处理数据时有时会用到numpy模块,处理完数据后为了加速计算然后转为tensor,用torch的计算方式进行运算。一运行结果发现报错了,报错的原因在于,numpy默认的数据类型是float64,而torch.tensor初始化默认
- 【pytorch_geometric报错】RuntimeError: softmax() Expected a value of type
一穷二白到年薪百万
报错专栏
如果pytorch_geometric中的softmax函数报错,声明一下num_nodes变量即可。fromtransP=softmax(pipj,row,cd.size(0))totransP=softmax(pipj,row,num_nodes=cd.size(0))[1]RuntimeError:softmax()Expectedavalueoftype‘Optional[Tensor
- Windows环境安装torch_geometric库报错
一穷二白到年薪百万
报错专栏pythonanacondapip
Windows下安装,最近在学习图神经网络需要用到geometric_torch结果怎么装都装不上。查阅了各种资料尝试了各种方法,有的说是因为visualc++buildtools没有安装博客链接,有的说升级conda甚至还有的说卸载pytorch重装命,令行如下:condaupdate#升级conda所有的包官网下载地址:https://pypi.org/project/torch-geom
- 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络
gs80140
AIpytorchtensorflow神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中,我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow,构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层,适合初学者理解神经网络的基本构建模块
- 用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总
搏博
大模型pytorch语言模型人工智能python学习机器学习
前文,我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型,并编写了完整的python示例,模型是需要训练的,所以在原有代码的基础上,我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练。本文需要先了解的前置内容以及代码(如果不训练,仅看如何获取数据集,就可以跳过这部分),可以看的我文章:从零开始构建一个小型字符级语言模型的完整详细教程(基于Transformer架构)-CSD
- 扣子和DIfy调用deepseek对比分析
ISDF-CodeInkVotex
人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
Pythonpytorch人工智能python
使用pytorch进行深度学习的时候,往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议:检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板,点击左下角“系统信息”,然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息,其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda,但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- 如何将 DeepSeek 模型与 PyTorch结合使用
LCG元
大模型pytorch人工智能python
目录环境准备系统要求安装PyCharm下载DeepSeek模型使用Ollama下载模型验证模型下载本地部署DeepSeek模型使用Flask创建HTTP服务使用PyCharm调用本地服务进一步集成到开发流程封装函数自定义快捷键(可选)✍️相关问答DeepSeek模型与PyTorch结合使用的性能优化策略有哪些如何在PyCharm中设置自定义快捷键来快速调用DeepSeek服务DeepSeek模型的
- Windows 系统下,使用 PyTorch 的 DataLoader 时,如果 num_workers 参数设置为大于 0 的值,报错
张三不嚣张
pytorch人工智能python
在Windows系统下,使用PyTorch的DataLoader时,如果num_workers参数设置为大于0的值,可能会遇到以下错误:RuntimeError:Anattempthasbeenmadetostartanewprocessbeforethecurrentprocesshasfinisheditsbootstrappingphase.Thisprobablymeansthatyoua
- 从零开始:使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解
陆鳐LuLu
pytorch人工智能python
本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型,并详细解释模型架构和训练步骤。DeepSeekR1是一个假设的模型名称,为了演示目的,我们将构建一个基于Transformer的简单文本生成模型。1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构,包含以下关键组件:EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit
- pytorch PIL对np和tensor 图像数据的显示
Tianwen_Burning
pytorch深度学习pytorchpython
(显示图像)PIL可以显示np的图像数据,np是whc的格式。在np转换为tenser格式后会自动转换为cWH的格式,tenser再转回来时,依然是cwh格式np.tranpose(1,2,0)可以将cwh格式转换为whc的格式,也就是将原来的0,1,2代表的cwh,变成whc格式代码表示是====互转的代码“tensor_a=torch.tensor(array),np_array=tensor
- IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署
Felix_bin
语言模型人工智能自然语言处理
IPEX-LLM:英特尔硬件大语言模型加速库部署大语言模型的本地部署正成为一个热门话题。本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM(IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels)在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。无论你是刚开始接触还是已经有一定经验,这份指南都能满足你的需求。IPEX-LLM的优势IPEX-LLM是英特尔基于PyTorch开发的专业优化库
- 在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入
shuoac
python
在现代人工智能应用中,尤其在诸如检索增强生成(RAG)和文档问答等任务中,低延迟是一个至关重要的指标。Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库,能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡(如Arc、Flex和Max)在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型(LLM)。本文将介绍如何在IntelGPU上结合LangChain使用IPEX-LLM进
- 训练神经网络出现nan
崧小果
AI学习记录神经网络深度学习机器学习
在理解和修改QARV的代码时,出现了训练会因为nan而终止的问题,因此学习记录。参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大(INF)原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大(INF)原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次,点赞135次,收藏489次。常见原因-1一般来说,出现NaN有以下几种情况:相信很多人都遇到过训练一个deepmodel
- Pytorch(5): LeNet,ResNet,RNN,LSTM代码
weixin_51182518
rnn卷积深度学习python
1、LeNet5与ResNet18实战第一部分:LeNet5代码:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):def__init__(self):super(Lenet5,self).__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(nn.Conv2d
- 【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50
别出BUG求求了
深度学习深度学习pytorchcifar-10resnet50神经网络
一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
- Python常见库的使用
浪子西科
Pythonpython开发语言
文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
- flash_attn安装
壶小旭
PythonLinuxpython
flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda版本的torch进行安装pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1213
- 在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络(CNN)所需硬件资源
mosquito_lover1
pytorchcnn人工智能
插值法其实就是在已知数据点之间估计未知点的值。通过已知的离散数据点,构造一个连续的曲线函数,预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。适用场景:在卷积神经网络(CNN)中的应用场景中,经常遇到计算资源有限,比如显存不够或者处理速度慢,需要用插值来降低计算量。使用插值法的优点:物理系统的数据通常是连续的,使用插值法可以保持数据的连续性直接截取可能会丢失重要的动态特征,使用插值法不会丢失重要信息可
- 大模型学习路线与资源推荐
数字化转型2025
AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
- Pytorch:以CIFAR-10分类为例,给出了神经网络的训练流程
Xiao_Ya__
深度学习pytorchpytorch分类神经网络
下面给出了神经网络的训练流程,包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
深度学习c++opencvYOLO
yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 【PyTorch 实战2:UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
xiaoh_7
pytorch网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型:使用Transformers和PyTorch进行训练
煤炭里de黑猫
pytorchpython人工智能机器学习
前言近年来,基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果,广泛应用于自然语言处理(NLP)的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务,我们通常会进行微调(Fine-tuning)。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型,使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析,帮助你理解
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb