- 利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络
drebander
AI编程pytorch神经网络人工智能
在深度学习任务中,不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求,同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降,我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。在PyTorch中,动态计算图和自动求导机制为实现这一目标提供了强大的工具。动态网络结构设计PyTorch的动态计算图允许我们根据运行时的输入数据或任务复杂度,动态创建和修改网络结构。动态添加/移除层:可以在训练过程中根据需
- 可解释性:走向透明与可信的人工智能
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随着深度学习和机器学习技术的迅速发展,越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而,这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。在许多任务中,尽管这些模型表现出色,取得了相当高的精度,但其决策过程不透明,这对于依赖于机器决策的应用(如金融、医疗、法律等)来说,可能是无法接受的。因此,如何提高模型的可解释性、实现透明和可信的人工智能,成为了当下人工智能领域的重要课题。❤️本文将深入探讨机器学习中的可
- 单目测距(yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距)
计算机C9硕士_算法工程师
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YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是,首先确定某个物体的实际尺寸,然后根据该物体在图像中的像素大小计算其距离。这个方法可以应用于各种
- Depth Anything V2:单目深度估计的更强基线
武朵欢Nerissa
DepthAnythingV2:单目深度估计的更强基线项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth-Anything-V2项目介绍DepthAnythingV2是由HKU与TikTok团队合作开发的单目深度估计算法的升级版本。这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性,相比于基于深度学习的方法,它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项
- OpenAI的编程语言和框架,给程序员带来了帮助有哪些
API技术大佬Anzexi58
OpenAI人工智能人工智能深度学习
OpenAI是一个人工智能开发公司,成立于2015年,总部位于美国旧金山。这家公司致力于研究和开发先进的人工智能技术,旨在将这些技术应用到解决全球一些最棘手的问题上。OpenAI以其卓越的技术和实验室出品的groundbreakingAIpapers而闻名。OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域,并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如,在机器人领域,Open
- DeepSeek:突破传统的AI算法与下载排行分析
smart_ljh
行业搜索人工智能AI
DeepSeek的AI算法突破DeepSeek相较于OpenAI以及其它平台的性能对比DeepSeek的下载排行分析(截止2025/1/28AI人工智能相关DeepSeek甚至一度被推上了搜索)未来发展趋势总结在人工智能技术飞速发展的当下,搜索引擎市场也迎来了新的变革。DeepSeek,作为一款基于深度学习技术和大数据算法的搜索引擎,以其独特的优势在国内外市场上引起了广泛关注。下面介绍一下针对De
- DeepSeek--通向通用人工智能的深度探索者
油泼辣子多加
专业名词解释人工智能
一、词源与全称“DeepSeek"由"Deep”(深度)与"Seek"(探索)组合而成,中文译名为"深度求索"。其全称为"深度求索人工智能基础技术研究有限公司",英文对应"DeepSeekArtificialIntelligenceResearchInstitute"。这一命名体现了企业对深度学习技术与未知领域持续探索的双重追求。二、发展历程初创期(2023)公司成立于中国杭州,创始团队汇聚了来自
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
herosunly
C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
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linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- Kaggle房价预测
一名小菜鸟的学习之路
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Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结,我们将对本章内容学以致用。下面,让我们动手实战一个Kaggle比赛:房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法,得到令自己满意的结果。%matplotlibinlineimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpya
- C++ 与机器学习:构建高效推理引擎的秘诀
salsm
C++编程魔法师c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境,推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据,同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发,但C++却在推理领域独占鳌头,其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中,我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节,以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
- 《动手学深度学习》(PyTorch版)
chaser&upper
深度学习pytorch深度学习python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦!!!本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同,针对此书英文版的P
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AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
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ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 人工智能学习框架:深入解析与实战指南
一ge科研小菜鸡
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能,以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI天才研究院
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AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其主要驱动力之一,已经在各个领域取得了显著的成果。然而,随着模型规模的不断扩大,如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型,成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
- # 第一章:认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记:Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记:attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记:ViT(论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale)_UQ
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
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single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析
985小水博一枚呀
深度学习地学应用深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习:揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川(MunkuGlacier)的
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 【Python】已解决:error: subprocess-exited-with-error
屿小夏
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- AI在电商平台商品描述生成中的应用
AI天才研究院
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AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词:人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。首先,我们回顾了人工智能的概述和电商平台的发展背景。随后,分析了商品描述在电商平台中的重要性以及存在的问题。接下来,我们重点介绍了AI在商品描述生成中的应用技术,包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。文章还通过实战案例展示了AI商品描
- 【Python】已解决:(cmd进入Python环境报错)No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’
屿小夏
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- 深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别
Q1744828575
pythonplotlypython
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景在数字化时代,商标作为企业的重要资产,其保护和管理显得尤为重要。然而,传统的商标识别方法往往依赖于人工审查,效率低下且容易出错。随着深度学习技术的不断发展,尤其是目标检测领域的进步,自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO
- 动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅
像污秽一样
动手学深度学习深度学习cnn人工智能神经网络
目录填充步幅小结在上一节的例子(下图)中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样,假设输入形状为nh×nw,卷积核形状为kh×kw,那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此,卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢?本节我们将介绍填充(padding)和步幅(stride)
- RTX 4090D和A10和T4显卡差别、价格对比
张3蜂
软件安装部署开源神经网络人工智能深度学习机器学习
RTX4090D、NVIDIAA10和NVIDIAT4三款显卡在设计用途、性能、功耗、价格等方面都有显著差异,以下是它们的主要区别:1.设计用途:RTX4090D:面向高端消费者市场,主要用于游戏、内容创作和3D渲染,适合需要高图形性能的用户,如游戏玩家和内容创作者。NVIDIAA10:专为数据中心和企业应用设计,优化了AI推理、深度学习、虚拟桌面基础设施(VDI)以及多实例GPU(多用户共享显卡
- 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数(tile因子
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod