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快撑死的鱼
人工智能回归pythonpytorch
面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- 网络安全常识
网络安全Ash
web安全网络安全
一、网络安全常识什么是网络安全?网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护,不因偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露,系统可以连续可靠正常地运行,网络服务不被中断。什么是计算机病毒?计算机病毒(ComputerVirus)是指编制者在计算机程序中插入的破坏计算机功能或者破坏数据,影响计算机使用并且能够自我复制的一组计算机指令或者程序代码。什么是木马?木马是一种带有恶意性质的远程
- ROS turtlesim 无法通过 键盘控制 turtle 移动
狗头鹰
ubuntulinux
原因:当我们在singlemachine上进行试验时,如果出现了上述问题,除了指令输入错误、本地没该功能包,未选中turtle_teleop_key终端进行操作等简单原因外,还有可能是未正确设置环境变量ROS_MASTER_URI,ROS_HOSTNAMEsolutions:vim~/.basrhc打开文件.bashrc,在文件末尾加上exportROS_HOSTNAME=ubuntu.local
- Java JVM性能优化与调优
卖血买老婆
Java专栏javajvm性能优化
优化Java应用的性能通常需要深入理解JVM(JavaVirtualMachine)的工作原理和运行机制,因为JVM直接决定了Java程序的运行时表现。以下是JVM性能优化与调优的要点和详细指导,涵盖常见问题、调优工具及策略。一、常见性能问题内存相关问题堆内存不足(OutOfMemoryError:Javaheapspace)元空间(Metaspace)不足频繁的垃圾回收导致长时间停顿内存泄漏(对
- CCNP350-401学习笔记(351-400题)
殊彦_sy
CCNP题库学习
351、WhichnewenhancementwasimplementedinWi-Fi6?A.4096QuadratureAmplitudeModulationModeB.ChannelbondingC.Wi-FiProtectedAccess3D.UplinkandDownlinkOrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess352、HowdoesIGMPf
- JVM篇:内存分区及作用及各部分可能发生的异常
ashane1314
jvm
一、运行时数据区总览二、JVM内存分区及异常1.程序计数器(ProgramCounterRegister)作用:记录当前线程执行字节码的地址(行号),保证线程切换后能恢复到正确位置。特点:线程私有,唯一无内存溢出的区域。异常:无。由JVM规范严格管理,不会发生内存溢出。2.虚拟机栈(JavaVirtualMachineStack)作用:存储方法调用的栈帧(局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等
- 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用
Echo_Wish
人工智能前沿技术深度学习人工智能
深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分,特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展,医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术,特别是Python编程语言,来优化医疗影像分析,展示具体的代码实例,并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习(DeepLearning)是一种基于人工神经
- 机器学习(1)安装Pytorch
CoderIsArt
机器学习与深度学习机器学习pytorch人工智能
1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log:Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
- mongoDB 命令行操作
小胖_@
mongomongodb数据库命令行
mongoDBmongo命令MongoDBshellversionv4.4.15usage:mongo[options][dbaddress][filenames(endingin.js)]dbaddresscanbe:foofoodatabaseonlocalmachine192.168.0.5/foofoodatabaseon192.168.0.5machine192.168.0.5:9999
- 十五、K8S-持久卷PV和PVC
繁华依在
k8skubernetesdocker容器
目录一、感念:1、PersistentVolume(PV)2、PersistentVolumeClaim(PVC)二、PV和PVC工作原理1、资源供应(Provisioning)2、资源绑定(Binding)3、资源使用(Using)4、资源回收(Reclaiming)1、保留数据:2、Deleted(删除数据):3、Recycled(回收策略):5、PVC资源扩容三、PV详解1、存储容量(Cap
- 模型保存、训练与验证
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中,模型的保存与加载有两种主要方式:保存&加载完整模型(包括网络结构和参数)只保存&加载模型参数(推荐方式)可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型,可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型(未使用
- java脚本弹出输入框,使用弹出框编辑(增加)表单内容
jordan.xue
java脚本弹出输入框
0、背景使用Amazeui中Prompt模态窗口Modal1、JQuery功能:表单复位获取表单的值,并显示在修改弹出框中(文本框、单选、多选、下拉框)发送Post异步请求给后台自刷新$(function(){//编辑功能$('table.edit').on("click",function(){//表单复位document.getElementById("form-machineRole").r
- LabVIEW利用CANopen的Batch SDO写入
LabVIEW开发
CanOpenLabVIEW知识CANOPENlabview
本示例展示了如何通过CANopen协议向设备写入BatchSDO(批量服务数据对象)。BatchSDO允许用户在一次操作中配置多个参数,适用于设备的批量配置和参数设置。此方法能够简化多个参数的写入过程,提高设备管理效率。主要步骤:创建新的BatchSDO:在NICANopenforPXIPCI项目中,右键点击MyComputer或RTTarget,从快捷菜单中选择NewCANopenBatchSD
- Operating System Concepts 9th Chapter 1 - Introduction
YOUNGBC
操作系统
Introduction目录Introduction1.WhatOperatingSystemsDo2.Computer-SystemOrganization2.1StorageStructure2.2I/OStructure3.Computer-SystemArchitectur3.1Single-ProcessorSystems3.2MultiprocessorSystems3.3Cluste
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p2-p8
codists
读书笔记systempython
《OperatingSystemConcepts》学习第2天,p2-p8总结,总计7页。一、技术总结1.operatingsystemAnoperatingsystemissoftwarethatmanagesacomputer’shardware。2.systembusdatabus,addressbus,controlbus统称为systembus。二、英语总结(生词:5)1.myriad(1
- torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘
Ven%
深度学习速通系列深度学习基础动手Ubuntu深度学习机器学习pytorch
如果torch版本冲突问题复杂,可以尝试清理环境并重新安装所有依赖项:pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio==2.3.1torchvision==0.18.1-fhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.ht
- 基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究(Matlab代码实现)
长安程序猿
网络matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入(DSA)的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计1.状态空间定义2.动作空间设计3.奖励函数设计四、研究进展与优化方法1.
- Pytorch实现论文:利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能深度学习gan机器学习生成对抗网络
论文简介论文:ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata(ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据)出处:RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要:铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
- python 山脊图_(数据科学学习手札98)纯Python绘制满满艺术感的山脊地图
weixin_39780255
python山脊图
1简介下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过,这是英国摇滚乐队JoyDivision在1979年发行的其第一张录音室专辑UnknownPleasures的封面,由艺术家PeterSaville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成,成为了一种流行文化的符号标志。图1类似图1的风格,在地图制作中也存在着一种山脊地图,基于记录地表海拔信息的高程数据,我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线,来对
- JVM 内存结构 详解
飞滕人生TYF
javajvm内存结构
JVM(JavaVirtualMachine)内存结构是Java程序运行的核心,它管理着程序运行时所需的内存空间,确保内存分配、回收以及线程之间的安全和高效通信。以下是JVM内存结构的详细解析。1.JVM内存结构概览JVM的内存结构主要分为以下五个区域:程序计数器(ProgramCounterRegister)Java虚拟机栈(JavaVirtualMachineStack)本地方法栈(Nativ
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- CVPR2023 Highlight | ECON:最新单图穿衣人三维重建SOTA算法
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通算法SLAM自动驾驶3D视觉
作者:宁了个宁|来源:计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:三维重建,拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面,以及明确的拟人化正则化,以推断高保真度的3D人类,即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- CVPR‘24 | 百度开源DETRs在实时目标检测中胜过YOLOs
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通百度目标检测人工智能计算机视觉
点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达来源:3D视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:目标检测,拉你入群。文末附行业细分群论文题目:DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection作者:WenyuLv,YianZhao等作者机构:BaiduInc.论文链接:https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf代
- SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别
钟小宇
LLM人工智能语言模型
SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别STF(SupervisedFine-Tuning)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是两种不同的模型训练方法,分别用于不同的阶段和目的。以下是它们的主要区别:1.方法概述STF(监督微调):定义:STF是指在已经预训练好的模型基础上,使用标注好的数据进一步训练模型,使其在特定任务上
- 阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记
饮长安千年月
物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统(ITS)和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究,并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能(AI)已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
- 机器学些|实战?
dami_king
随笔机器学习
机器学习实战:从零到%1…今天聊聊机器学习(MachineLearning,ML),这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏,咱们一起来探索一下如何从零开始!准备工作:安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前,我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先,确保你已经安装
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- AIGC从入门到实战:揭秘 Midjourney 的提示词写作技巧
AI架构设计之禅
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AIGC从入门到实战:揭秘Midjourney的提示词写作技巧作者: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,人工智能生成内容(AIGC)逐渐成为可能。AIGC指的是利用人工智能技术自动生成文本、图像、音乐等内容。在AIGC领域,Midjourney是一个备受关注的技术,它能够根据用户输入的提示
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen