- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 计算机网络学习:打造体系,接轨前沿技术
xiayan827
计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 计算机网络学习:体系化学习助力能力提升
xiayan827
计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 神经网络学习-神经网络简介【Transformer、pytorch、Attention介绍与区别】
Crabfishhhhh
神经网络学习transformerpythonpytorch
神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践,适用于初学者和进阶者查阅学习。一、神经网络基础1.神经元模型神经元通过输入加权求和后激活:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)xix_ixi:输入wiw_iwi:权重bbb:偏置fff:激活函数,如ReL
- 计算机网络学习(九)——CDN
奕天者
计算机网络学习计算机网络学习CDN
一、CDNCDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)是一种通过分布式节点将内容更高效地传递给用户的技术架构,广泛应用于加速网站、视频、下载、直播等业务。CDN是把内容放到离用户最近的“高速公路入口”,提升访问体验、减轻源站压力,是现代互联网基础设施的关键一环。特点:优势说明⚡加速访问靠近用户节点响应,减少RTT(往返时延)与网络跳数安全防护可提供抗DDoS、WAF、防盗链
- 计算机网络学习20250528
打倒焦虑
计算机网络
地址解析协议ARP实现IP地址和Mac地址的转换ARP工作原理:每台主机或路由器都有一个ARP表,表项:(TTL一般为20分钟)主机产生ARP查询分组,包含源目的IP地址和源Mac地址,目的Mac地址FF-FF-FF-FF-FF-FF(mac广播地址),该查询分组广播给子网内的所有主机,路由器接口处的网卡,并向上交给ARP模块,每个主机或路由器的ARP模块检查自己的IP地址是否与ARP查询分组中的
- 协议层攻防:从规则引擎到AI自适应的进化之路
群联云防护小杜
安全问题汇总人工智能ddos运维服务器自动化
1.七层攻击的防护困局传统WAF对API滥用攻击防护效果有限,某金融平台曾因规则库更新延迟导致批量撞库攻击:#传统正则匹配规则(存在漏防风险)location/api/login{if($http_user_agent~*"curl|python"){return403;}}此配置无法识别使用合法浏览器的自动化攻击,漏防率高达35%。2.群联AI的行为基线建模通过LSTM神经网络学习用户行为模式,
- 计算机网络学习20250526
打倒焦虑
计算机网络
SMTP——简单邮件传输协议TCP端口号:25Alice给Bob发送邮件过程:Alice使用邮件代理程序写邮件给Bob用户代理把报文发给邮件服务器,放入报文队列中邮件服务器上SMTP客户端建立与Bob服务器上SMTP服务器的TCP连接经过初始的握手后,SMTP客户端通过TCP发送Alice的报文Bob邮件服务器上SMTP服务器接收报文,放入Bob的邮箱中Bob调用用户代理阅读报文SMTP不使用中间
- 网络学习-reactor模式(五)
冷崖
网络编程网络学习
一、reactor是什么?1、reactor是一种基于事件驱动的模式,它将IO操作和业务逻辑分离,通过注册回调函数来处理不同的IO事件,从而实现非阻塞的IO操作。2、相比于传统的同步阻塞IO模型,它具有更高的并发性能和更好的资源利用率。3、由原来的IO管理,变为对事件管理;对不同的IO事件,执行对应不同的回调;更多关注于事件的管理,简化对IO操作的关注。二、如何实现reactor1、技术点1、使用
- BERT模型原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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自然语言处理的演进自然语言处理(NLP)旨在让计算机理解和处理人类语言,其发展经历了漫长的历程:早期阶段:基于规则的方法,通过人工编写规则来解析和理解语言,但泛化能力有限。统计语言模型:利用统计方法学习语言模式,例如N-gram模型,但缺乏语义理解能力。深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征,例如Word2Vec、RNN、LSTM等,语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B
- 网络学习中通信方面的相关知识、及再次解读B=2W
zdd56789
网络学习过程网络学习网络学习历程网络信息与通信
一、基带系统和带通系统在通信系统中,基带系统(BasebandSystem)和带通系统(BandpassSystem)是两种基本的信号传输方式,其核心区别在于信号是否经过调制以适配信道特性。基带系统:信号:未经调制的原始信号,其频谱集中在低频段(从0Hz开始),通常包含直流分量。传输:直接通过有线信道(如电缆、光纤)传输基带信号,无需调制到高频。频谱范围:从0Hz到最高频率W(即带宽为WHz)波形
- 社会网络分析SNA
枫桥夜泊_
社会网络分析SNA
一、参考文献【1】柳瑞雪,石长地,孙众.网络学习平台和移动学习平台协作学习效果比较研究——基于社会网络分析的视角[J].中国远程教育,2016(11):43-52.【2】常咏梅,张雅雅,金仙芝.基于量化视角的STEM教育现状研究[J].中国电化教育,2017(6):114-119.【3】刘三,石月凤,刘智,etal.网络环境下群体互动学习分析的应用研究——基于社会网络分析的视角[J].中国电化教育
- 网络学习-epoll(四)
冷崖
网络编程网络学习
一、为什么使用epoll?1、poll实质是对select的优化,解决了其参数限制的问题,但是其本质还是一个轮询机制。2、poll是系统调用,当客户端连接数量较多时,会将大量的pollfd从用户态拷贝到内核态,开销较大。3、epoll则不同于select和poll,当客户端连接数量较多时,不会频繁地将客户端fd从用户态拷贝到内核态,而是在内核中维护了一个就绪列表,当某个fd就绪时,内核会将该fd加
- 【Linux高级全栈开发】2.1.3 http服务器的实现
Javis211
C++后端学习计划服务器linuxhttp
【Linux高级全栈开发】2.1.3http服务器的实现高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2
- 【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程——2.1.1 网络IO与IO多路复用——select/poll/epoll
Javis211
C++后端学习计划linux网络运维
【Linux高级全栈开发】2.1高性能网络-网络编程高性能网络学习目录基础内容(两周完成):2.1网络编程2.1.1多路复用select/poll/epoll2.1.2事件驱动reactor2.1.3http服务器的实现2.2网络原理百万并发PosixAPIQUIC2.3协程库NtyCo的实现2.4dpdk用户态协议栈的实现2.5高性能异步io机制项目内容(两周完成):9.1KV存储项目9.2RP
- 神经网络:节点、隐藏层与非线性学习
未来创世纪
机器学习神经网络学习网络
神经网络:节点、隐藏层与非线性学习摘要:神经网络是机器学习领域中一种强大的工具,能够通过复杂的结构学习数据中的非线性关系。本文从基础的线性模型出发,逐步深入探讨神经网络中节点和隐藏层的作用,以及它们如何帮助模型捕捉复杂的模式。通过实例分析和练习,我们将揭示隐藏层在非线性学习中的关键作用,并讨论激活函数在打破线性限制中的重要性。本文旨在为读者提供一个清晰的神经网络学习路径,帮助读者更好地理解和应用这
- 深度学习-数值稳定性和模型初始化
fantasy_arch
深度学习人工智能
到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先制定的分布来初始化模型的参数,有人会认为初始化方案时理所当然的,忽略了如何做出这些选择的细节,甚至有人可能会觉得,初始化方案的选择并不是特别重要,实际上,初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用,保持数值稳定性至关重要。此外,这些初始化方案的选择可以与非线性激活函数的选择有趣的结合在一起。我们选择哪个函数以及如何初始化参数可以决定优化算法收敛
- 残差块(Residual Block)
新手小白勇闯新世界
各种名词及算法概念计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法
1.**残差块的定义与作用**:残差块通过引入跳跃连接(skip-connection)或称为快捷连接(shortcutconnection),允许网络学习输入与输出之间的残差映射,即学习函数,其中是期望的底层映射。这样,原始映射可以被重构为。这种设计使得网络更容易优化残差映射,而不是原始的、无参考的映射。2.**残差块的优势**:-**特征抽取**:残差块负责从其前一组中提取的特征中提取更高级的
- 【神经网络学习】5——Hamming网络初识
数学系的计算机玩家
神经网络学习网络人工智能机器学习深度学习
神经网络学习5——Hamming网络初识文章目录神经网络学习5——Hamming网络初识@[toc]1.前景导入2.符号说明3.Hamming距离4.Hamming网络结构5.Hamming网络的特性和工作机制5.1Hamming网络的特性5.2Hamming网络的工作机制5.2.1前馈层机制5.2.2递归层机制6.结语1.前景导入上一篇,我们学习了单神经元感知机,该神经网络结构能够完成简单的分类
- 深度学习入门(三):神经网络的学习
WhyNot?
深度学习深度学习神经网络学习
文章目录前言人类思考VS机器学习VS深度学习基础术语损失函数常用的损失函数均方误差MSE(MeanSquareError)交叉熵误差(CrossEntropyError)mini-batch学习为何要设定损失函数数值微分神经网络学习算法的实现两层神经网络的类参考资料前言机器学习的过程通常分为学习(从训练数据中自动获取权重参数的过程)和推理(利用学习到的权重参数对新的数据进行预测)两个环节。本文将主
- 计算机网络学习笔记
费费开心一点
学习笔记计算机网络学习笔记
第1课绪论、传输介质【知识点回顾】两种导线可以减小电磁干扰:双绞线(分为非屏蔽双绞线、屏蔽双绞线)(RJ-45用)同轴电缆(短距离使用)网络通信的基本单位:位(bit)内存存储的基本单位:字节(byte)信号是信息的载体,信道是信号的传输媒介,信道噪声是噪声和干扰的总称光纤的优缺点:优点:免受电气噪声干扰,信号损耗小,高带宽,保密性好,体积小,中继距离长缺点:费用高,需要专门人员与设备,易折断第2
- Auto-Encoding Variational Bayes论文笔记
catbird233
深度生成模型笔记vae论文笔记
本文地址:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77743840深度学习博客目录:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/69340697introduce这篇论文将变分贝叶斯和神经网络结合起来,用神经网络学习变分推导的参数,以得到后验推理p(z|x)的似然,并获得了一个效果不错的
- 手写数字识别(深度学习小实践)
我是来学习的你们要干什么
深度学习人工智能pycharmpython机器学习神经网络
小白学习ing文章目录前言一、神经网络学习与实践1.学习2.推理二、手写数字识别1、读入mnist数据集(学习)2、神经网络的推理改进→批处理前言非常简单的深度学习小实践,没有用框架,仅使用简单的Python。参考书籍《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一、神经网络学习与实践1.学习训练数据进行权重参数的学习2.推理使用学习到的参数,对输入数据进行分类二、手写数字识别1、读入mnist数
- 朝颜的计算机网络学习笔记【Chapter 3.数据链路层】
朝颜75Hz
学习网络网络协议
课程来源:「湖科大」计算机网络微课堂视频传送门Chapter3.数据链路层3.1数据链路层概述基本概念链路(Link):就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路,而中间没有任何其他的交换结点。数据链路(DataLink):是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上,就构成了数据链路。数据链路层以帧为单位传输和处理数据。数据链路层的几个重要问题举例1:对于点对点信道的数据链路层而言封装成帧应用层协议数据
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 计算机网络学习——TCP/IP四层模型之网络接口层
阿清~
计算机网络以太网网络网络协议
物理层物理层的作用1、连接不同的物理设备计算机通过网线与路由器连接,网线属于物理层物理层传输介质:双绞线、同轴电缆、光纤、红外线、无线、激光2、传输比特流比特流:010101…的高低电平或者数字信号信道的基本概念信道是往一个方向传送信息的媒体一条通信电路包含一个接收信道和一个发送信道单工通信信道:只能一个方向通信,没有反方向反馈的信道。有线电视、无线电收音机等等,只能进行接收,不能进行发送。半双工
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas(填坑中....)
周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"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做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- 浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络(CNN)中的激活函数
cjl30804
算法cnn人工智能
激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色,其主要作用包括但不限于以下几点:引入非线性:如果没有激活函数或仅使用线性激活函数,无论神经网络有多少层或多复杂,整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数,如ReLU(修正线性单元)、Sigmoid、Tanh等,可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活:激活函数根据输入信号
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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