磨叽还犯迷糊
磨叽还犯迷糊

era，epoch

era，epoch

两者同义，都是纪元，时代的意思

contemporary，modern，current

contemporary 同时代的；当代的

contemporary除了同时代的意思，另外就是强调当代的意思

比如说contemporary literature 当代文学

modern 现代的，近代的

modern主要用来区分现代和古代

current 目前的，流通的

current强调到目前为止仍在流行，流通的事物

比如说current affairs 时事

concise，brief，summary

concise强调简洁的，就是一看就明白，没有冗杂，语言精练

summary强调的是具有总结性，也就是抓住了重点总结，这种的简洁

brief就很简单了，就是字少，意为简短的，以数字为标准的简洁

monetary，financial

monetary 金融的，货币的 monetary policy 货币政策

financial 财政的，财务的 financial policy 财政政策

money——monetary

finance——financial

margin，verge，edge

bleak，break，leak

disadvantage，impairment，impede，encumber，hamper，handicap

fleet，flee，sheet

council，counsel，consul，consult

hip，zip，rip，lip，sip

statue，stature，status

adopt，adapt，adept

wit，witch，switch

accent，assent，ascent

你可能感兴趣的:(era，epoch)

  • 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解 云博士的AI课堂 大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
    下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例，分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分：80%训练，20%验证每个Epoch输出一次loss
  • huggingface 笔记： Trainer UQI-LIUWJ 笔记人工智能
    Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
  • ppocrv5训练参数设置完整配置(实测在2080ti可成功运行且f1＞85%)
    Global:model_name:PP-OCRv5_server_det#Tousestaticmodelforinference.debug:falseuse_gpu:trueepoch_num:&epoch_num500log_smooth_window:20print_batch_step:5save_model_dir:./output/PP-OCRv5_server_detsave_e
  • 模型调试实用技巧 喝过期的拉菲 PyTorchLightning调试模型Lightningpytorch
    【PL基础】模型调试实用技巧1.设置断点2.快速运行所有模型代码一次3.缩短epoch长度4.运行健全性检查5.打印LightningModule权重摘要6.打印输入输出层尺寸1.设置断点  断点会停止代码执行，以便您可以检查变量等。并允许您的代码一次执行一行。deffunction_to_debug():x=2#setbreakpointbreakpoint()y=x**2在此示例中，代码将在执
  • 【WRF实操】三层/四层嵌套网格设计-以重庆市主城区为例 WW、forever WRF模型原理及应用WRF
    目录概述三层嵌套网络设计-重庆市主城区基于QGIS中GIS4WRF插件设计嵌套网格四层嵌套网络设计-重庆市主城区基于QGIS中GIS4WRF插件设计嵌套网格ERA5输入数据下载-以2022年8月为例数据下载-ERA5hourlydataonpressurelevelsfrom1940topresent数据集2：ERA5hourlydataonsinglelevelsfrom1979topresen
  • tensorflow GPU训练loss与val loss值差距过大问题 LXJSWD tensorflow人工智能python
    问题最近在ubuntugpu上训练模型，训练十轮，结果如下epoch,loss,lr,val_loss200,nan,0.001,nan200,0.002468767808750272,0.001,44.29948425292969201,0.007177405059337616,0.001,49.16984176635742202,0.012423301115632057,0.001,49.30
  • Python训练营-Day37-早停策略和模型权重的保存
    1.记录训练集的损失函数可以观察是否过拟合#记录损失值并更新进度条if(epoch+1)%200==0:losses.append(loss.item())epochs.append(epoch+1)#更新进度条的描述信息pbar.set_postfix({'Loss':f'{loss.item():.4f}'})2.模型保存和加载#保存模型参数torch.save(model.state_dic
  • 初学者对训练神经网络的疑问 shuise_9527 神经网络人工智能深度学习
    作为初学者，在开始跑论文当中的代码，会产生一些疑问，我希望用这篇总结一下。如果有没涉及到的，或者错误之处，希望大家可以指出来，后面我也会在学习中不断完善这部分内容。超参数1.batchsize(批量大小)每次训练输入给模型多少张图像。例如batchsize=8，那模型每次只处理8张，叫做“一个batch”如果共有10,000张训练图，那么一个epoch会包含10,000÷8=1250个batch2
  • 6.13打卡 丁值心 机器学习小白从0到1人工智能深度学习python开发语言机器学习
    @浙大疏锦行DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高对猫狗数据集进行训练Epoch50/50完成|耗时:32.76s|训练准确率:93.98%|测试准确率:87.89%importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision
  • Redis 哨兵模式 伤不起bb redis数据库缓存
    目录一、Redis哨兵介绍1.概述2.实现原理3.架构4.选举领导者哨兵的过程5.故障后恢复过程6.实现原理二、实验案例环境三、搭建基础环境四、部署Redis主从五、部署哨兵节点1.部署哨兵2.修改配置文件3.编写服务脚本4.查看哨兵状态信息5.故障转移6.查看哨兵epoch一、Redis哨兵介绍1.概述Redis哨兵是分布式高可用解决方案，用于实现：主从自动故障转移（Master-SlaveFa
  • Python 训练营打卡 Day 44 2401_86382089 Python打卡python
    预训练模型1.预训练模型的概念我们之前在训练中发现，准确率最开始随着epoch的增加而增加。随着循环的更新，参数在不断发生更新。所以参数的初始值对训练结果有很大的影响：如果最开始的初始值比较好，后续训练轮数就会少很多很有可能陷入局部最优值，不同的初始值可能导致陷入不同的局部最优值所以很自然的想到，如果最开始能有比较好的参数，即可能导致未来训练次数少，也可能导致未来训练避免陷入局部最优解的问题。这就
  • Redis哨兵模式 惊起白鸽450 redismybatis数据库
    目录概述实现原理基础环境部署Redis主从部署Redis服务编写服务脚本修改配置文件主从验证部署哨兵节点部署哨兵修改配置文件编写服务脚本查看哨兵状态信息故障转移查看哨兵epoch概述在一主多从的Redis架构中,从节点可以起到数据冗余备份和读写分离的作用。如果主节点遇到故障导致无法提供服务时,可以采用手动方式将其一个从节点提升为主节点,保证Redis主从能够正常工作。主从切换通过手动完成比较耗时、
  • 深度学习习题3
    1.训练神经网络过程中，损失函数在一些时期（Epoch）不再减小,原因可能是：1.学习率太低2.正则参数太大3.卡在了局部最小值A1and2B.2and3C.1and3D.都是2.对于分类任务，我们不是将神经网络中的随机权重初始化，而是将所有权重设为零。下列哪项正确？A.没有任何问题，神经网络模型将正常训练B.神经网络模型可以训练，但所有的神经元最终将识别同样的事情C.神经网络模型不会进行训练，因
  • DAY36打卡@浙大疏锦行 weixin_71046789 Python打卡训练营内容人工智能深度学习python
    1.接35day作业补充总体来看，配置2和配置3在准确率和损失值上表现较好，但配置3训练速度更快；配置1在各项指标上相对较弱。可以根据实际需求（如对训练时间和准确率的侧重）来选择最终使用的超参数配置。从训练损失对比图可以看出，三条曲线分别代表三种不同超参数配置下模型训练过程中损失值（Loss）随训练轮次（Epoch）的变化情况，且三条曲线的损失值都随着Epoch的增加呈下降趋势，说明三种配置下模型
  • YOLOv11小白的进击之路（七）训练输出日志解读以及训练OOM报错解决办法 水静川流 YOLO深度学习YOLOyolopytorch人工智能python
    YOLO训练输出日志解读我们在进行训练时，在控制台会输出如下图所示的YOLO训练输出日志：我们逐一来分析，从左到右每列通常代表以下信息：Epoch:当前训练已进行的轮数和总轮数。例：83/150即第83个Epoch，共计要训练150个Epoch。GPU_mem:显示当前使用的显存大小（如3.66G），方便监控显存占用情况。box_loss/cls_loss/dfl_loss:这仨就是不同类型的损失
  • NanoGPT的BenchMarking.py 2301_80365274 人工智能
    1.Benchmarking是一种评估和比较性能的过程。在深度学习领域，它通常涉及对模型的训练速度、推理速度、内存占用等指标进行测量，以便评估不同模型、不同硬件配置或者不同软件版本之间的性能差异。例如，当你尝试比较两个不同架构的模型（如ResNet和EfficientNet）在相同数据集和硬件条件下的训练效率时，就可以进行benchmarking。通过记录每个模型的训练时间、每个epoch的处理时
  • 【Pytorch实用教程】【分布式】torch.utils.data.distributed.DistributedSampler用法介绍 若北辰 pytorch分布式人工智能
    文章目录基本用法构造方法使用示例说明`set_epoch`方法典型场景torch.utils.data.distributed.DistributedSampler是PyTorch中用于分布式训练的一个采样器（sampler）。在分布式训练时，它可以帮助将数据集分成多个子集，并且确保每个GPU或进程处理的样本是唯一的，不会重复其他进程处理的样本，从而提升训练效率。基本用法DistributedSa
  • python打卡day37 (・Д・)ノ Python打卡训练人工智能
    早停策略和模型权重保存知识点回顾：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略是否过拟合，可以通过同步打印训练集和测试集的loss曲线来判断（要点就是训练一定epoch后，就开始推理，然后接着训练）正常训练（理想情况）训练Loss和测试Loss同步下降，最终趋于稳定两条曲线的最终值接近，且测试Loss没有明
  • loso训练策略 一只波加猹~ 微表情检测深度学习机器学习人工智能
    问：loso训练策略是保留一个受试者作为测试集，其他受试者作为训练集那在一个epoch中，是只有一个受试者作为测试，还是说在这个一个epoch中每个受试者都轮流作为测试呢？AN:LOSO（Leave-One-Subject-Out）训练策略的主要思想是：每次选择一个受试者作为测试集，而剩余的所有受试者作为训练集。在一个完整的LOSO交叉验证过程中，每个受试者都会轮流作为测试集，最终会执行N次训练-
  • datetime64[ns]转化为datetime 一把年纪学编程 五
    #dtype:datetime64[ns]转化为datetimeunix_epoch=np.datetime64(0,'s')one_second=np.timedelta64(1,'s')seconds_since_epoch=(t3a2-unix_epoch)/one_secondseconds_since_epocht3a3=datetime.datetime.utcfromtimestam
  • 使用paddlepaddle框架构建ViT用于CIFAR10图像分类 sherlockjjobs 深度学习Pythonpython深度学习图像分类
    使用paddlepaddle框架构建ViT用于CIFAR10图像分类硬件环境：GPU(1*NVIDIAT4)运行时间：一个epoch大概一分钟importpaddleimporttimeimportpaddle.nnasnnimportpaddle.nn.functionalasFimportpaddle.vision.transformsastransformsfrompaddle.ioimpo
  • 深度学习中保存最优模型的实践与探索：以食物图像分类为例 不吃香菜？ 深度学习分类人工智能
    深度学习中保存最优模型的实践与探索：以食物图像分类为例在深度学习的模型训练过程中，训练一个性能良好的模型往往需要耗费大量的时间和计算资源。而保存最优模型不仅可以避免重复训练，还能方便后续使用和部署。本文将结合食物图像分类的代码实例，深入探讨如何在深度学习项目中保存最优模型，以及不同保存方式的特点和适用场景。一、保存最优模型的重要性在深度学习模型的训练过程中，随着训练轮次（epoch）的增加，模型的
  • ATOM resnet50/PrDiMP18 在UAV123数据集测试结果 朱朱呀 笔记#目标跟踪#pytorch深度学习pytorch神经网络
    ATOMresnet50/PrDiMP18(epoch=90)在UAV123数据集测试结果(tracker_num=1)结果保存在tracking_results_me_prdimp18_epoch90_atom5/result_plots_me_prdimp18_epoch90_atom50Running:myexperimentsatom_dimp_uavEvaluating2trackers
  • 深度学习中的 batch size 参数的设置技巧 JOYCE_Leo16 计算机视觉深度学习batch人工智能
    文章目录前言1、batch=1时2、batch的选择3、增大batchsize的好处4.盲目增大的坏处总结具体关于batchsize可参考：BatchSize对神经网络训练的影响_batchsize大小对训练的影响-CSDN博客前言深度学习中经常看到epoch、iteration和batchsize，下面说说这三个的区别：（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训
  • Python笔记：日期时间获取与转换 测试开发小记 #Python笔记pythondatetime
    python日期时间获取与转换目录世界时、原子时和世界协调时世界时原子时世界协调时epochtime2038问题pythontimepython获取当前时间标准时间转换为epoch时间epoch时间转换为标准时间pythondatetime获取当前时间（本地时间）时间格式化timedelta时间差系列文章世界时、原子时和世界协调时世界时世界时（UniversalTime,UT）是根据地球自转周期确
  • linux C语言中的时间函数 109702008 #C语言编程#linux系统c语言开发语言linux
    概要在LinuxC语言中，时间函数提供了一套完整且灵活的工具，用于处理日期、时间和时间间隔。这些函数由标准C库中的头文件提供，并允许你获取当前时间、转换时间格式、计算时间差以及执行其他与时间相关的操作。以下是LinuxC语言中时间函数的一个概要：获取当前时间time():返回自Epoch（1970年1月1日00:00:00UTC）以来的秒数。gettimeofday():获取当前的时间（包括秒和微
  • 基于遗传算法的WGAN超参数优化实战 盼小辉丶 遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
    基于遗传算法的WGAN超参数优化实战0.前言1.编码WGAN2.编码实现小结系列链接0.前言我们已经学习了对卷积神经网络模型的超参数和架构进行编码的过程，在本节中，将对WGAN执行神经优化，为了探索更简洁的优化空间，本节仅对超参数编码。1.编码WGAN随着优化模型复杂性的增加，需要训练更多的epoch，不能再依靠模型仅仅训练3个epoch就能给出合理的结果了；相反，复杂模型可能需要训练成千上万个e
  • 深度学习篇---模型参数调优 Ronin-Lotus 深度学习篇图像处理篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonpaddlepaddlepytorch学习率batch
    文章目录前言一、Adam学习（lr）1.默认学习率2.较小的学习率模型复杂数据集规模小3.较大的学习率模型简单训练初期4.学习率衰减策略固定步长衰减指数衰减二、训练轮数（epoch）1.经验值设定小数据集与简单模型大数据集和复杂模型2.监控指标变化损失函数与准确率：验证集表现：3.学习率衰减结合4.逐步增加三、批次大小（batch）1.较小的batch大小优点更好的泛化能力更快逃离局部最优缺点训练
  • YOLOv12即插即用--DeformableAttention2D 辛勤的程序猿 YOLOv12改进YOLO
    1.模块介绍传统Transformer注意力机制关注全局特征，计算量大，导致推理速度较慢。而DeformableAttention通过仅关注目标周围的一小部分关键采样点，有效降低计算复杂度，同时提高模型的检测效率。相比于原始的DETR（DetectionTransformer），其训练过程通常需要较长时间才能收敛，往往需要大量epoch才能精准地定位目标特征。而在DeformableDETR中，由
  • 机器学习与深度学习4：数据集处理Dataset，DataLoader，batch_size 爱打代码的小高 深度学习人工智能
    深度学习中，我们能看到别人的代码中都有一个继承Dataset类的数据集处理过程，这也是深度学习处理数据集的的基础，下面介绍这个数据集的定义和使用：1、数据集加载1.1通用的定义Bach：表示每次喂给模型的数据Epoch：表示训练一次完整数据集数据的过程解释：当一个数据集的大小为10时，设定batch大小为5，那么这个数据就会分为2份，每份大小为5，依次投入到模型中进行训练。训练完所有数据后，就叫做
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他