- 数字人技术在短视频中的应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介,其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强,已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展,数字人技术逐渐成熟,并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色,其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
- 标贝科技参编国内首个AIGC大模型功能测试标准
标贝科技
科技AIGC功能测试
近日,由山东省人工智能协会、青岛市人工智能产业协会携手发布了国内首个针对生成式人工智能(AIGC)大模型测试的团体标准——《生成式人工智能(AIGC)大模型功能测试指标体系》。标贝科技作为行业领先的AI技术创新及大模型应用企业受邀参与了标准的编制。该标准的发布对于规范大模型的研发和应用具有重要意义,为人工智能产业的健康、快速发展注入了新的活力。AIGC大模型作为人工智能从专业智能走向通用智能的关键
- 深入剖析 Java 设计模式之观察者模式
power-辰南
面试宝典java设计模式观察者模式
一、开篇语在Java编程的广袤天地里,设计模式宛如一盏盏明灯,照亮我们构建高效、灵活且可维护代码体系的道路。其中,观察者模式作为一种极具影响力的行为型设计模式,在众多实际开发场景中展现出非凡的价值。它就如同现实世界中的信息传播机制,当某个主题发生变化时,那些关注该主题的观察者们能够及时收到通知并做出相应反应。本文将深入探究Java设计模式中的观察者模式,从其基础定义、核心结构,到丰富的应用场景、与
- Cesium高级开发教程之三十五:预警扩散圆
Thomaz529
Cesium开发教程javascript前端htmlCesium
为订阅该专栏的粉丝提供依赖库和售后服务!1.应用场景与需求背景在地理信息系统(GIS)和相关可视化应用中,预警扩散圆常被用于表示一些具有扩散性的事件或危险区域,比如:自然灾害预警:地震引发的震动波扩散、洪水的蔓延范围、火山喷发的影响区域等。公共安全事件:如化学物质泄漏时污染区域的扩散、疫情传播范围等。军事场景:炸弹爆炸的杀伤范围、雷达扫描范围的动态展示等。2.实现原理Cesium是一个基于WebG
- 管式超滤膜分离技术处理制革废水,有效净化水质
莱特莱德
膜分离设备
管式超滤膜分离技术在处理制革废水方面确实展现出了高效净化水质的能力。制革废水含有大量的有机物、无机盐、悬浮固体、染料以及重金属等污染物,这些物质不仅严重污染环境,还可能对人类健康和生态系统造成长远的影响。管式超滤膜作为一种压力驱动的膜分离技术,能够在不添加或少量添加化学药剂的情况下,有效去除水中的悬浮物、胶体、部分细菌及病毒等杂质,同时保留水中的有益成分。管式超滤膜分离技术处理制革废水的优势:高效
- 稀土紫外屏蔽剂:科技护航,守护您的健康与美丽
金士镧新材料有限公司
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在现代生活中,紫外线(UV)对人体的危害日益受到关注。无论是暴晒在阳光下,还是长时间使用电子产品,紫外线都在悄悄地侵害着我们的皮肤、眼睛,甚至是免疫系统。而在这场与紫外线的较量中,稀土紫外屏蔽剂凭借其卓越的性能,成为了科技护肤和材料领域的革命性力量。一、什么是稀土紫外屏蔽剂?稀土紫外屏蔽剂是一种利用稀土元素特性开发的高效紫外线屏蔽材料。稀土元素具有独特的光学性质,能够有效吸收并散射紫外线,减少紫外
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目录引言环境准备智能医疗监控系统基础代码实现:实现智能医疗监控系统生理参数监测模块数据处理与存储模块无线通信模块用户界面与报警系统应用场景:医疗监测与优化常见问题与解决方案收尾与总结引言随着健康管理需求的增加,智能医疗监控系统在医疗领域的应用越来越广泛。基于STM32的嵌入式系统由于其高性能和低功耗的特点,成为实现智能医疗监控系统的理想选择。本教程将详细介绍如何基于STM32开发一个智能医疗监控系
- 清华大学DeepSeek资料爆火:一场技术、舆论与时代情绪的共振
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文末有惊喜哟!近期,清华大学与深度求索公司(DeepSeek)联合发布的智能模型DeepSeek-R1技术资料在国内互联网引发热议。从科技媒体到社交平台,从专业开发者到普通网民,"DeepSeek"一词持续占据热搜榜单。这场看似突如其来的爆火,实质上是技术突破、社会情绪与传播机制共同作用的结果。其背后折射出的,既是中国人工智能领域发展的新里程碑,也是公众对科技自主创新的深层期待。一、技术突破:中国
- 江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案
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引言:工业设备维护的数字化转型挑战纺织机械行业面临高湿度、高粉尘、连续运行等严苛工况,传统定期维护模式存在效率低、成本高、故障响应滞后等问题。预测性维护(PdM)通过实时数据分析与AI模型预测设备健康状态,成为行业降本增效的关键路径。然而,如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合,仍是技术落地的难点。本文将结合SKFIMAX-8边缘计算盒子与开源DuodooBMS(基于Odoo的设备数采方案)
- 非甾体抗炎药(NSAIDs):市场蓝海下的强劲增长与未来机遇
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非甾体抗炎药(NSAIDs)作为一类广泛用于治疗疼痛、炎症和发热的药物,其在全球医药市场中占据着举足轻重的地位。随着全球人口老龄化趋势的加剧、慢性病发病率的上升以及人们健康意识的增强,NSAIDs的市场需求呈现出持续增长态势。据市场研究机构QYResearch(恒州博智)预测,根据研究团队调研统计,2023年全球非甾体抗炎药市场销售额达到了1401亿元,预计2030年将达到2019亿元,年复合增长
- 【05】RUST错误处理
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文章目录错误处理panic代码运行ResutResult中的一些方法介绍传播错误`?`运算符错误处理建议是尽量用Result由调用者自行决定是否恢复,不恢复也可直接在Err中调用panic。代码分支不可能走的分支可panic。需要panic的情况:有害状态:当一些假设、保证、协议或不可变性被打破的状态,例如无效的值、自相矛盾的值或者被传递了不存在的值非预期行为,比如:不应该走的分支,不遵循契约(c
- 从VGG到Transformer:深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南
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一、技术原理(数学公式+示意图)1.层深与模型容量关系数学表达:根据UniversalApproximationTheorem,深度网络可表达复杂函数:f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时,函数空间指数级扩大梯度传播挑战:链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f
- Pytorch的自动求导模块
zoujiahui_2018
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文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入、多输出的梯度计算未使用的输入张量保留计算图与backward()的区别torch.autograd.backward()该函数实现自动求导梯度,函数如下:torc
- YOLO各版本原理和优缺点解析
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YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法,以其高速度和较高精度著称。以下是各版本的详细介绍及优缺点分析:1.YOLOv1(2016年)原理:将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格,每个网格预测多个边界框和类别置信度。使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点:速度快,适合实时应用。模型结构简单,易于实现和训练。缺点:对小目标检测效果差,容易
- 软件工程中的认知负载管理:AI减负策略
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软件工程师的工作常常被描述为高压、高强度,这并非夸大其词。繁琐的重复性工作、陡峭的学习曲线、复杂的项目管理以及持续的技术迭代,都给开发者带来了巨大的认知负载。这种超负荷的状态不仅影响开发效率,更严重损害开发者的身心健康。幸运的是,AI写代码工具的兴起为我们提供了一种减轻认知负载,提升开发效率的有效途径。认知负载的来源与类型在软件开发过程中,认知负载的来源广泛且复杂。从需求分析阶段的理解偏差,到代码
- Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的
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我记得在PyTorch中,模型并行通常涉及到将模型的层分布到不同的GPU上。ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列(即输出神经元)分布在多个设备上。在MoE中,每个专家可能是一个这样的并行层,然后通过门控机制将输入路由到不同的专家。接下来,我需要思考ColumnParallelLinear的具体实现。通常,这种并行线性层会在前向传播时将输入数据分发到各个设备,每个设备处理一
- 未成年人模式护航,保障安全健康上网
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为保护未成年人的上网环境,预防未成年人沉迷网络,帮助未成年人培养积极健康的用网习惯,HarmonyOSSDK提供未成年人模式功能,在华为设备上加强对面向未成年人的产品和服务的管理。场景介绍(应用跟随系统未成年人模式状态变化)1.查询系统状态:建议应用跟随系统未成年人模式状态切换,随系统一同开启或关闭未成年人模式。应用启动时可以查询系统的未成年人模式是否开启。未成年人模式开启时,应用应主动切换为未成
- 解锁全方位健康生活指南,拥抱元气日常
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生活
在追求美好生活的道路上,健康是我们最坚实的后盾。想要拥有活力满满的人生,就得从生活的各个角落入手,解锁全方位的健康密码。饮食是健康的基石。日常饮食中,要确保食物种类丰富多样,像富含蛋白质的鸡蛋、牛奶,为身体修复和生长提供原料;新鲜的果蔬,比如橙子、西兰花,满满都是维生素和矿物质,帮我们提升免疫力。同时,我们要学会给饮食做减法,拒绝高油、高盐、高糖的食物,比如油炸食品、腌制咸菜、奶茶等,这些食物不仅
- 23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能
在使用这个非线性激活函数的时候,其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播,以及反向怎么传递的。如下图所示:第一:relu函数的正向传播函数是:当输入值(隐藏层)值大于了,就输出自己本身的值。反向梯度传播:当输出值大于0,那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0,那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是,如果输入值是0或小于0,那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0,那么输出值的方向增强就有。
- 东京奥运会后体育赛事app定制开发功能解析
董技叔软件开发公司
软件开发人人有站体育赛事体育赛事app开发体育赛事app定制开发赛事app开发赛事app定制开发
说到体育赛事app开发,不得不提今年的东京奥运会,体育赛事app深受体育爱好者的喜爱,虽说关注体育赛事开发的大部分是男性,但随着全体人们对于体育的关注和体育的热爱,关注体育赛事的女性群体也在不断攀升。今年东京奥运会男性和女性的观看比例是基本一致了,这也证明了我们正在向“全民赛事、全民运动”的健康方向发展,体育赛事app开发也让人感受到了前所未有的商机。有不少企业和创业者把目光看向了体育赛事app开
- 2100年10月26日,星期四,芜湖
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2100年10月26日,星期四,芜湖早上7:00,一阵轻柔的仿生鸟鸣唤醒了林薇。她舒适地伸了个懒腰,意识波轻轻触碰脑机接口,卧室的智能系统立刻接收到指令。窗帘缓缓拉开,让清晨的阳光洒入房间,室内温度自动调节到她最舒适的23摄氏度。林薇的床头柜上,一块透明的增强现实面板亮起,投射出今日日程、健康数据和通勤信息。她的脑机接口已经完成了睡眠数据分析,并同步到AR面板上,显示她昨晚的深度睡眠时长达到了8小
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硬件监控工具监督各种设备物理组件,如电源、电池、风扇等,从嵌入其中的微型传感器收集数据,这些传感器检测温度和电压等指标。服务器硬件监控软件处理这些信息,并以帮助管理员了解服务器的物理健康状况的方式呈现这些信息。监视网络硬件健康状况,并在任何情况下提醒管理员。硬件监控解决方案硬件监视器是一种工具,可以帮助管理员关注计算机硬件的重要方面,它从不同的传感器收集信息,并显示有关计算机及其所连接的网络的运行
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- RAG-Driven Enhancement of Multimodal Electronic Health Records Analysis via Large Language Models
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本文是LLM系列文章,针对《REALM:RAG-DrivenEnhancementofMultimodalElectronicHealthRecordsAnalysisviaLargeLanguageModels》的翻译。REALM:RAG驱动的通过大语言模型增强多模态电子健康记录分析摘要1引言2相关工作3问题定义4方法5实验设置6实验结果7结论摘要多模态电子健康记录(EHR)数据的集成显著提高了
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Elasticsearch(ES)集群监控在Elasticsearch中,监控集群的健康状况、性能和运行指标是至关重要的。以下是一些常用的Elasticsearch监控工具和API的例子:使用Elasticsearch自带的API来获取集群健康状态、节点信息和统计信息。#获取集群健康状况curl-XGET"localhost:9200/_cluster/health?pretty"#获取集群节点信
- Elasticsearch 监控指标概览:关键维度全知晓
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文章目录前言:监控Elasticsearch集群的重要性1、集群健康维度:分片和节点2、搜索性能维度:请求率和延迟3、索引性能维度:刷新(refresh)和合并(Merge)时间4、节点运行状况维度:内存,磁盘和CPU指标5、JVM运行状况维度:堆,GC和池大小(PoolSize)6、ElasticsearchTop10监控指标前言:监控Elasticsearch集群的重要性适当地监视群集可以帮助
- DNS欺骗是一种怎样的攻击行为?如何应对?
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DNS欺骗(DNSSpoofing)是一种网络攻击手段,攻击者篡改DNS解析过程,将合法域名解析到恶意IP地址,使用户访问恶意网站,进而窃取信息、传播恶意软件或实施网络钓鱼。一、DNS欺骗的攻击原理正常情况下,用户请求访问域名时,本地DNS服务器会查询缓存或向上级DNS服务器请求解析,将域名解析为正确IP地址。但在DNS欺骗攻击中,攻击者通过以下方式篡改DNS解析结果:1.DNS缓存中毒:攻击者获
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- Apache Kafka 中的认证、鉴权原理与应用
后端java
编辑导读:本篇内容将进一步介绍Kafka中的认证、鉴权等概念。AutoMQ是与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以帮助用户降低90%以上的Kafka成本并且进行极速地自动弹性。作为Kafka生态的忠实拥护者,我们也会持续致力于传播Kafka技术,欢迎关注我们。我们在此前的文章《AutoMQSASL安全身份认证配置教程》[1]介绍过ApacheKafka(以下简称Kafka
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C