- 【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)
AEIC学术交流中心—李老师
机器学习神经网络人工智能
2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-21日中国-珠海重要信息大会官网:www.icmlnn.org(点击投稿/参会/了解会议详情)大会时间:2024年4月19-21日大会地点:中国-珠海接受/拒稿通知:投稿后1周左右截稿时间:2024
- 机器学习揭秘:理解神经网络的运作机制
AI梦之连
AI专区人工智能chatgptgpt机器人aiAIGC
1.介绍机器学习与神经网络1.1机器学习基础概念机器学习是一种人工智能分支,致力于构建能够通过经验自我学习的系统。这一领域的核心理念在于让计算机系统通过数据模式识别和学习,不断优化其性能。1.2神经网络的崛起神经网络是机器学习中一种受到人脑启发的模型,由多个神经元层次相互连接而成。其崛起得益于计算能力的提升、大规模数据集的可用性以及先进的优化算法,使得深度学习成为机器学习的主导范式。2.神经元与人
- 神经网络介绍——基于机器学习_周志华
Pandy Bright
机器学习神经网络mvc深度学习人工智能opencv自然语言处理
神经网络神经网络神经网络1.神经元模型2.感知机与多层网络3.BP神经网络算法4.全局最小与局部最小5.深度学习在机器学习中,神经网络一般指的是“神经网络学习”,是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。1.神经元模型神经网络中最基本的单元
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机器学习神经网络人工智能深度学习
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- OpenMMlab AI实战营第一期培训
Liuyc-Code boy
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OpenMMlabAI实战营第一期培训OpenMMlab实战营第一次课2023.2.1学习参考一、计算机视觉领域的应用1.从大的角度来分2.从像素层面3.历史发展4.具体的应用领域5.视觉系统的发展二、OpenMMlab发展1.发展历程2.OpenMMlab的算法框架3.使用OpenMMlab的便利三、机器学习与神经网络1.相关知识介绍2.研究方向推荐OpenMMlab实战营第一次课2023.2.
- NLP 分享:
领导的玩具
Section1:本节主要内容:1.中文分词技术原理解析2.机器学习与神经网络模型基础概念3.关键字提取4.词向量解析本节期望:能使用jieba做基础的中文分词与常用算法进行关键字提取能使用word2vec训练得到基础的模型与词向量NLP是啥?zh-wiki:自然語言處理(英语:NaturalLanguageProcessing,缩写作NLP)是人工智慧和語言學領域的分支學科中文分词技术原理解析:
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机器学习
神经网络是进行机器学习的方式之一,也是目前使用最广泛的方式。机器学习的目的是根据已有的数据来预测未知的结果。通过已有的数据建立模型,在模型下进行预测,模型的可靠性决定预测结果的准确率。如何建立更优的模型,是机器学习主要关注的问题。神经网络模拟人脑处理数据的过程,将数据作为输入,每一层对数据的处理类比为神经元之间信息的加工传递。当使用机器学习来解决具体任务时,机器并不了解原始数据的哪几项特征对于预测
- OpenMMLab Day01
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训练营深度学习人工智能计算机视觉
计算机视觉发展早期萌芽:图像的边缘提取统计机器学习、模式识别ImageNet深度学习时代:AlexNet文字生成图像、视觉大模型、cityNeRFOpenMMlab算法体系统一的先进底层架构、提供各个方向的经典算法复现、开箱即用MMDetection3D、MMSegmentation机器学习与神经网络简介机器学习自然语言处理、语音识别、机器视觉监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习机器学习中的
- OpenMMLab AI实战营 课程笔记1
拔丝红薯有点儿咸
深度学习pytorch人工智能
检测:类别+位置信息,一个框五个数据(一般)三个问题:分类,检测,分割语义分割,实例分割(更难)图片识别没有到像素粒度,目标检测、语义分割、实例分割都是像素粒度的。重要的开源框架openmmlab底层仍是pytorch,基于pytorch开发。可用MMDet顶会或前沿算法预训练模型做预测或在此基础上进行微调。(与原始论文跑分一致,精度对齐)机器学习与神经网络也被称为统计学习问题卷积神经网络局部连接
- Openmmlab学习笔记
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学习
1机器学习与神经网络简介(20230201)1.1机器学习基础:训练、验证、应用1.2神经网络:拟合能力很强的函数权重、偏置值、非线性激活函数、输出层及softmax激活函数1.3卷积神经网络卷积层:输入图像像素与卷积核进行卷积输出(变形:边缘填充、步长、空洞)激活层:常使用非线性激活函数池化层:在特征图的局部区域内计算最大值或平均值,从而降低特征图分辨率,节省计算量,提高特征的空间鲁棒性全连接层
- Hinton机器学习与神经网络课程的第二章学习笔记
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深度学习神经网络机器学习
Hinton机器学习与神经网络课程的第二章学习笔记该笔记为自己以后方便查阅,要是有大神感觉我的笔记有哪些地方记的有误差或者不对的话也欢迎指出文章目录Hinton机器学习与神经网络课程的第二章学习笔记1.神经网络架构介绍1.1前馈神经网络1.2循环神经网络1.3双向对偶网络2.感知器3.感知器的几何空间解析4.感知器的原理透析5.感知器的局限性1.神经网络架构介绍神经网络的多种体系结构,体系结构为将
- 梯度下降算法(高中生都能看懂的例子演示)
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梯度下降算法在机器学习与神经网络中有广泛的应用,主要用来求最优参数,下面我们通过一个最简单的例子来演示梯度下降算法过程示例:举例:y=x^2,通过梯度下降算法求y取最小值(极小值)时候的最优解x求解过程主要通过迭代完成迭代的方程为:x=x-y'(x)*α其中x为要求的解,y'(x)为梯度(也就是导数或偏导,我们在这里用最简单的一元函数演示,所以直接写成导数)α为学习率(或称步长,是一个重要的参数,
- 《机器学习》 第5章 神经网络总结
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机器学习
目录1.神经网络的定义2.模型3.误差逆传播算法(BP算法)(重点)3.1重要公式推导3.2对BP算法的理解1.神经网络的定义人工神经网络,简称神经网络,是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界事物所做出的交互反应。在机器学习中谈论神经网络时指的时"神经网络学习",或者说,是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。详细内容请见人工神经网络维基百科
- (数据科学学习手札34)多层感知机原理详解&Python与R实现
weixin_30735745
人工智能ui数据结构与算法
一、简介机器学习分为很多个领域,其中的连接主义指的就是以神经元(neuron)为基本结构的各式各样的神经网络,规范的定义是:由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应。而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分,本篇就将介绍基本的神经元模型、感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用(注意,本篇介
- 《西瓜书》-5.神经网络
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笔记机器学习神经网络人工智能
5.神经网络5.1.神经元模型在机器学习中,神经网络一般指的是“神经网络学习”,是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。神经网络中最基本的单元是神经元模型(neuron)。在生物神经网络的中,每个神经元通常都有多个树突(dendrite)
- 感知器的学习过程
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感知器学习机器学习神经网络
Hinton机器学习与神经网络中文课-----第二章感知器的学习过程本课程主要是我自己学习“Hinton机器学习与神经网络中文课”的笔记,如有哪里不合适还请浏览者见谅。本文主要记录学习的第二章感知器的学习过程课时6:神经网络架构介绍1、前馈神经网络在现实生活中最常见的神经网络构架是前馈神经网络输入单元在倒数第一层,输出单元在顶层,中间的是隐藏单元(当隐藏单元大于一层,我们就称之为深度神经网络。)。
- 机器学习——神经网络
四川兔兔
机器学习机器学习
概念和组成 概念:我们在机器学习中谈论神经网络时,指的是神经网络学,或者说,是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。我们在这里构建类似于神经模型的分类器,实则回到了分类的问题上。在训练过程中,神经网络的复杂性也体现了其分类的准确和可靠性很高的优点。神经元模型 生物的知识用起来哦!你想一个最简单的神经要怎么兴奋,其过程大致分为,感受刺激-->钾离子外流,钠离子内流-->达到兴奋所需要的电位
- 理解人工神经网络,感知机模型、多层前馈神经网络、BP算法(反向传播算法)、输出层和隐含层梯度下降更新权值推导过程。(西瓜书笔记)
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机器学习笔记神经网络机器学习反向传播算法梯度下降法多层前馈神经网络
理解人工神经网络,感知机模型、多层前馈神经网络、BP算法(反向传播算法)、输出层和隐含层梯度下降更新权值推导过程。(西瓜书笔记)(一)神经元模型神经网络(neuralnetworks):神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”,或者说,是机器学习与神经网络这两个学科领域
- 机器学习与神经网络(一):人工神经网络模型简介
16huakai
神经网络学习机器学习神经网络python
前言:本博客大部分理论知识来源于《人工神经网络理论、设计及应用_第二版_韩力群》,如果读者想要深入学习神经网络,欢迎购买正版书籍进行相关学习!1.什么是人工神经网络人类的大脑包含数以亿计的神经细胞,生物学上称之为“神经元”。每个神经元有数以千计的通道与其他神经元相互连接,形成复杂的“生物神经网络”。生物神经网络以神经元作为基本信息处理单元,对接收的信息进行分布式的存储和加工,进行网络间信息的传递、
- 机器学习(西瓜书)第5章神经网络知识详解
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机器学习机器学习深度学习神经网络
引入神经网络(neuralnetworks)是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统所作出的交互反应。我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”,或者说,是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。目录5.1神经元模型5.2激活函数5.3感知机与多层网络5.3.1感知机(线性可分)5.3.2多层网络5.4误差逆传播算法5.4.1梯度下降法5.4.2
- 机器学习 matlab工具箱,[matlab]机器学习及SVM工具箱学习笔记
子懋妹妹
机器学习matlab工具箱
机器学习与神经网络的关系:机器学习是目的,神经网络是算法。神经网络是实现机器学习的一种方法,平行于SVM。常用的两种工具:svmtool、libsvmSVM分为SVC和SVR,svc是专门用来分类的,svr是用来作回归的注:matlab自带的svm工具箱无回归预测功能clear;N=50;n=2*N;randn('state',6);x1=randn(2,N)y1=ones(1,N);x2=5+r
- 深度学习及其参数更新时梯度的求解
尘归尘-北尘
小白学习笔记深度学习神经网络人工智能
机器学习-深度学习篇深度学习及其参数更新时梯度的求解1.神经网络1.1神经元模型1.2感知机与多层网络2.反向传播2.1误差逆传播算法-BP2.2向前传播与向后传播参考深度学习及其参数更新时梯度的求解1.神经网络机器学习中提到的神经网络是指神经网络学习,是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。神经网络的定义有很多种,这里说下自己的理解:神经网络是基于大量简单模型“连接”搭建起来的学习模型,而
- [机器学习导论]——第三课——神经网络Ⅱ
雨落俊泉
#机器学习入门机器学习神经网络
文章目录第三课——神经网络Ⅱ反向传播的一般情形反向传播方程反向传播算法神经网络模型参数求解步骤mini-batch方程证明BP1的证明BP2的证明BP3的证明BP4的证明神经网络模型改进改进损失函数:对数似然示例反向传播方程权重初始化减少过拟合:dropout缓解梯度消失:ReLU梯度消失问题使用ReLU进行缓解参考资料第三课——神经网络Ⅱ机器学习与神经网络多层感知器(MLP,Multilayer
- 【机器学习面经】实验室祖传机器学习重难点(第三弹)
南城果宝
深度学习机器学习人工智能python神经网络深度学习
实验室祖传机器学习重难点写在前面机器学习与神经网络写在最后谢谢点赞交流!(❁´◡`❁)更多代码:gitee主页:https://gitee.com/GZHzzz博客主页:CSDN:https://blog.csdn.net/gzhzzaa写在前面春招秋招实习必备,大家一起互相学习啊!机器学习与神经网络再励学习面试真题-知乎谈谈激活函数以零为中心的问题|始终怎样解决样本不平衡问题-小归零-博客园训练
- 机器学习与神经网络
数据科学家corten
机器学习
5、神经网络在机器学习中,神经网络一般指的是“神经网络学习”,是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。一直沿用至今的“M-P神经元模型”正是对这一结构进行了抽象,也称“阈值逻辑单元“,其中树突对应于输入部分,每个神经元收到n个其他神经元传
- 《机器学习》学习笔记(5) - 神经网络
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机器学习中,神经网络一般指的是“神经网络学习”,是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。5.1神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型(neuron)。在生物神经网络的原始机制中,每个神经元通常都有多个树突(dendrite),一个轴
- ML经典算法:神经网络(1)
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目录1.神经元2.感知机与多层网络2.1感知机2.2多层网络3.误差逆传播算法机器学习中谈论神经网络时指的是"神经网络学习"或者说,是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。1.神经元神经网络(neuralnetworks)是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元(neuron)模型,即"简单单
- 西瓜书第五章---神经网络
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在机器学习中,神经网络一般指的是“神经网络学习”,是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。5.1神经元模型5.1.1神经元模型和MP神经网络中最基本的单元是神经元模型。在生物神经网络的原始机制中,每一个神经元通常都有多个树突,一个轴突和一
- 深度学习入门笔记(二):神经网络基础
逐梦er
深度学习入门笔记❤️神经网络算法机器学习
前言神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”.我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”,或者说,是机器学习与神经网络这两个学科领域的衣叉部分。文章目录前言1.神经元模型2.感知机与多层网络2.1感知机2.2多层神经网络3.误差逆传播算法4.全局最小与局部极小5.其他常见神经网络5.1RBF网络5.2ART网络
- 第五章 神经网络| (周志华-机器学习)|学习总结
大饼与我
一、整体脉络脉络图二、神经元模型1、本节框架2、要了解什么是神经元模型,首先得明白什么是神经网络。神经网络是有具有适应性的简单单元组成的广泛进行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反映。我们在机器学习中谈论神经网络时是“神经网络学习”也可以说是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。3、神经元模型4、经典模型|M-P神经元模型在这个模型中,神经元接收到来自n个其他
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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