- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
herosunly
大模型精度BF16硬件适配
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,
2401_89451588
python数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析,并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先,我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂,上
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- 【机器学习第四期(Python)】LightGBM 方法原理详解
WW、forever
机器学习原理及代码实现机器学习python人工智能
LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架(GBDT)的机器学习算法,专为高性能、高效率设计,适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现(如XGBoost)
- 机器学习算法——神经网络1(神经元模型)
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。神经网络中最基本的成分是神经元(neuron)模型。即上述定义中的“简单单元”。在生物神经网络中,每个神经元与其他申请元相连,当它“兴奋”时,就会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元内的电位;如果某神经元的电位超过一个“阈值”,那么它就会被激活,即“兴奋”起来,向其他神经
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- 大语言模型(LLM)量化基础知识(一)
-派神-
RAGNLPChatGPT语言模型人工智能自然语言处理
承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件(加速器内存)增长速度之间的差距越来越大,如下图所示:上图显示,从2017年到2022年,语言模型的大小显著增加:2017年:Transformer模型(0.05B参数)2018年:GPT(0
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
- 【PyCharm 使用技巧】PyCharm 基本功能详解 || 【Jupyter Notebook】如何进入其它盘,如D盘?H盘?|| 【机器学习】聚类算法详解及其应用 || 道路交通流量模拟预测
追光者♂
Python从入门到人工智能工具技巧解决办法百题千解计划(项目实战案例)PyCharm使用技巧Jupyter如何进入其它盘聚类算法练习PyCharm详解时空交通流预测模拟
作者主页:追光者♂个人简介:在读计算机专业硕士研究生、CSDN-人工智能领域新星创作者、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区专家博主【无限进步,一起追光!】欢迎点赞收藏⭐留言本篇的目录一,是请看目录四——PyCharm基础设置回顾的续篇,继续记录讲解PyCharm的基本功能。目录二回顾了在使用Jupyter时的问题。目录三练习了机器学习算法中的聚类算法。目录一、再次了解PyC
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
算法python开发语言
一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- GBDT:梯度提升决策树——集成学习中的预测利器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树集成学习算法GBDT梯度提升人工智能机器学习
核心定位:一种通过串行集成弱学习器(决策树)、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法,在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、GBDT是什么?全称:GradientBoostingDecisionTree(梯度提升决策树)本质:Boosting集成学
- 机器学习算法-逻辑回归模型在交通领域的应用
是一个Bug
机器学习算法逻辑回归
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档逻辑回归模型在交通领域的应用:车流数量和平均速度之间的关系前言结果分析代码分析逻辑回归可视化:交通拥堵预测的动态建模过程一、交通数据生成与预处理二、逻辑回归核心算法实现三、动态可视化:决策边界的演变过程四、特征标准化与模型评估五、实验结果与模型解读六、拓展思考:逻辑回归的局限性结语:从代码到交通智能前言紧接上文的逻辑回归原理分析讲一讲
- LeRobot: 让机械臂接入大模型
小众AI
AI开源人工智能AI编程
HuggingFace推出的开源项目LeRobot引发了业界广泛关注。这一项目通过整合最先进的机器学习算法和便捷的开发工具链,为开发者提供了一个高效、易用的机器人AI开发平台,堪称机器人领域的“Transformer时刻”。LeRobot旨在为PyTorch中的真实机器人技术提供模型、数据集和工具。目标是降低机器人技术的准入门槛,以便每个人都可以从共享数据集和预训练模型中受益。LeRobot包含最
- AI智能时代SEO优化,AISEO-人工智能搜索引擎优化
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人工智能搜索引擎deepseekAIseo
AI驱动的关键词精准匹配与语义理解传统的关键词排名规则主要依赖于关键词的字面匹配,即网站内容中出现的关键词与用户搜索词完全一致或高度相似时,才有可能获得较好的排名。然而,随着AI技术在搜索引擎中的广泛应用,这一局面正在发生深刻改变。如今的搜索引擎借助自然语言处理(NLP)和机器学习算法,能够深入理解用户搜索词背后的语义和意图,实现更精准的内容匹配。AI智能时代SEO优化,AISEO-人工智能搜索引
- 机器学习15-XGBoost
吹风看太阳
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XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中,XGBoost(eXtremeGradientBoosting)凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能,成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架(GradientBoostingFramework)的机器学习算法,它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器进行累加,从而形成一
- 机器学习算法实战系列:异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术
全息架构师
AI行业应用实战先锋机器学习算法深度学习
机器学习算法实战系列:异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术引言“数据中的异常往往蕴含着最有价值的信息!从金融欺诈检测到工业设备故障预警,从网络安全到医疗诊断,异常检测技术正在守护着各个领域的安全底线。”异常检测是机器学习中极具挑战性又极具价值的领域,它旨在识别数据中与大多数实例显著不同的异常模式。本文将系统讲解异常检测的核心算法,从传统的统计方法到前沿的深度学习技术,通过金融反欺诈
- 【C语言练习】100. 使用C语言实现简单的自然语言理解算法
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从零开始学习机器人c语言算法开发语言排序算法
100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法关键词匹配算法简介示例代码:简单的关键词匹配算法代码说明示例运行扩展功能其他方法基于规则的方法统计机器学习方法C语言中统计机器学习方法概述常见统计机器学习算法的C实现贝叶斯定理基础算法核心思想常见变体实现示例(Python)优缺点优化库与工具性能与注意事项有限状态自动机(FSA)深度学习接口调用混合方法100.
- 【西瓜书】机器学习(周志华)学习问题记录
_linyu__
基础知识机器学习周志华西瓜书
简述西瓜书的鼎鼎大名早有耳闻,于是毫无疑问买来入门。写此文章的时候刚要做完第二章的练习题。在看的时候有一些感慨:需要一定的数理基础,尤其是概率论的内容。但是如果没学过也不建议直接去啃概率论,只要把相关的部分看看即可。周老师默认我们能力很强,所以有些地方说得不够详细,仅靠此书无法理解,需要自己另行查阅。有一些疑似谬误的地方,但是我自己能力较差,又苦于没有人佐证,所以并不敢说周老师一定错了。在看的过程
- AI如何改变IT行业
保持学习ing
人工智能
AI对IT行业的变革AI技术正在深刻影响IT行业的各个方面,从自动化运维到软件开发,再到数据分析和安全防护。以下是AI改变IT行业的主要方式:自动化运维(AIOps)AI驱动的运维工具可以实时监控系统性能,预测潜在故障并自动修复。机器学习算法分析日志数据,识别异常模式,减少人工干预。例如,AI可以预测服务器负载峰值,提前分配资源避免宕机。智能软件开发AI辅助编程工具如GitHubCopilot基于
- 机器学习算法_聚类KMeans算法
TY-2025
机器学习机器学习算法聚类
一、聚类算法分析1.概念概念:根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中;不同的相似度的计算方法,会得到不同的聚类结果,常见的相似度计算方法有欧氏距离法(无监督算法)聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类(1)根据聚类颗粒度分类个数比较多的,细聚类;个数比较多的,粗聚类(2)根据实现方法分类K-means:按照质心分类层次聚类:对数据进行逐层划
- 人工智能顶级会议与期刊总结
leo0308
人工智能数据挖掘
这篇文章转载自南京大学周志华教授的博客,原文链接已经找不到了,特此说明。推荐期刊部分选自CCF推荐国际期刊目录。说明:纯属个人看法,仅供参考.tier-1的列得较全,tier-2的不太全,tier-3的很不全.同分的按字母序排列.不很严谨地说,tier-1是可以令人羡慕的,tier-2是可以令人尊敬的,由于AI的相关会议非常多,所以能列进tier-3的也是不错的。tier-1:IJCAI(1+):
- 图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估
pk_xz123456
深度学习仿真模型算法图像处理机器学习人工智能
图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程,包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。我们将使用Python的OpenCV、scikit-learn和scikit-image库来处理图像数据并实现机器学习算法。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimpo
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
第六五签
数学模型矩阵线性代数
核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- 机器学习之集成学习算法
文柏AI共享
机器学习集成学习算法
集成学习算法一概述二Bagging方法2.1思想2.2代表算法2.3API三Boosting方法3.1AdaBoost3.1.1思想3.1.2API3.2GBDT3.2.1思想3.2.2API3.3XGBoost3.3.1思想3.3.2API机器学习算法很多,今天和大家聊一个很强悍的算法-集成学习算法,基本上是处理复杂问题的首选.话不多说,直奔主题.一概述集成学习(EnsembleLearning
- 机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维
TY-2025
机器学习机器学习算法人工智能
一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率:一种事情发生的可能性,取值在[0,1]之间条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率:表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
- 吴恩达机器学习入门笔记(Week 1)
冒冒喵
吴恩达机器学习入门机器学习笔记人工智能
吴恩达机器学习Week1学习资源及工具机器学习分类专业术语(Terminology)线性回归模型(Linearregression)代价函数(costfunction)学习资源及工具1、课程资源:B站大学2、相关工具:Jupter&Github3、书籍资源:神经网络与深度学习(MichaelNielsen)、机器学习(周志华)、统计学习方法(李航)…机器学习分类1、监督学习(supervisedl
- ubuntu20.04安装python_Ubuntu 20.04下安装部署最新的Python 3.9
weixin_39652646
原标题:Ubuntu20.04下安装部署最新的Python3.9来自:Linux迷链接:https://www.linuxmi.com/ubuntu-20-04-python-3-9.htmlPython是世界上最流行的编程语言之一。它是一种通用语言,用于构建各种各样的应用程序,从简单的脚本到复杂的机器学习算法。由于其简单且易于学习的语法,Python是初学者和有经验的开发人员的热门选择。Pyth
- 机器学习算法种类繁多以下是主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架,以及学习和应用到实际场景的建议
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数据结构与算法.netcore
机器学习算法种类繁多,根据任务类型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类。以下是对主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架,以及学习和应用到实际场景的建议。一、机器学习算法分类及详细描述1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习使用带标签的数据(输入和输出已知)进行训练,目标是学习输入到输出的映射函数。1.1线性回归(LinearRegression)描
- 机器学习笔记 周志华 第一章绪论
Olivia_ll
learningnotemachinelearningmachinelearning
概念和术语属性空间(attributespace)/样本空间(samplespace)/输入空间:属性张成的空间特征向量(featurevector):一个示例标记(label):关于示例结果的信息样例(example):拥有了标记信息的示例标记空间(labelspace)/输出空间:所有标记的集合监督学习(supervisedlearning)分类(classification)——预测离散值回
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite