萝卜mama
萝卜mama

Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生

2017.2.10 晚7.30, 相约“和宝宝一起学英文”微信群，听萝卜mama，讲故事，学习"o"的开音节发音。

Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第1张图片
This is a Robot. 这是一个机器人


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第2张图片
His nose is a cone. 他的鼻子是个圆锥。


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第3张图片
His legs are made of hose. 他的双腿是由软管组成。


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第4张图片
He falls into a hole.他掉进一个洞。


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第5张图片
Mr. Mole is in the hole.鼹鼠先生是在洞里。


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第6张图片
"I can help", says Mr. Mole。"我可以帮助"，鼹鼠先生说


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第7张图片
"Go up this rope" says Mr. Mole


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第8张图片
"Thank you Mr. Mole", says Robot'从这根绳子上去"鼹鼠先生说


Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生_第9张图片
“Thanks，Mr. Mole", says Robot。”谢谢鼹鼠先生“机器人说

你可能感兴趣的:(Robot and Mr. Mole机器人和鼹鼠先生)

  • 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析 智算菩萨 人工智能深度学习
    引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
  • 【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW 枫叶学长(专业接毕设) Java毕业设计实战案例课程设计springboot后端
    博主介绍：✌全网粉丝3W+,csdn特邀作者、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：
  • 【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
    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/运行TVM时，可能会遇到如下报错：---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
  • 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 【Windows】 解决联想为主的所有自带摄像头（integrate camera）打不开的毛病（特别点名小新、thinkbook、thinkpad、y7000...）
    解决联想为主的所有自带摄像头（integratecamera）打不开的毛病（特别点名小新、thinkbook、thinkpad、y7000…）缘由摄像头打不开啊一直想记录这个问题。因为身边有人用过联想的好几个系列了，什么小新、thinkbook、thinkpad，又或者是王牌战机y7000p，y9000p，当你qq，微信，腾讯会议准备开个视频的时候，总有那么一些机器遇到过摄像头打不开，这时候你开始
  • ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4 爱编程的喵喵 Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了ImportError:/home/
  • 【Prometheus】通过tar包部署单机版Prometheus 和 Pushgateway
    在ECS（ElasticComputeService）机器上通过tar包部署Prometheus和Pushgateway，并配置Prometheus采集Pushgateway的数据，是一个常见的监控部署任务。以下是详细的步骤说明：环境准备操作系统：Linux（如CentOS、Ubuntu）已安装tar命名已开通ECS实例的相应端口（9090forPrometheus,9091forPushgate
  • 机器人动力学模型及其线性化阻抗控制模型
    机器人动力学模型机器人动力学模型描述了机器人的运动与所受力和力矩之间的关系。这个模型考虑了机器人的质量、惯性、关节摩擦、重力等多种因素，用于预测和解释机器人在给定输入下的动态行为。动力学模型是设计机器人控制器的基础，它可以帮助我们理解机器人如何响应控制指令，并优化机器人的运动性能。具体来说，机器人动力学模型通常由一组微分方程组成，这些方程描述了机器人各关节的加速度、速度和位置与施加在关节上的力和力
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记决策树
    决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
    机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
  • 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
    正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
  • 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫
  • 图像分割技术详解：从原理到实践 lanjieying
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程，用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理，并通过一个将图像划分为2*4子块的示例，展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用，以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
  • 机器学习笔记——支持向量机 star_and_sun 机器学习笔记支持向量机
    支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1
  • 【机器学习&深度学习】多分类评估策略 一叶千舟 深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
    目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
  • 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    向量化（Vectorization）详解向量化是将数据或操作转换为向量（或矩阵）形式，并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。代码冗长：需手动处理每个元素。示例：计算两个数组的点积（非向量化）a=[1,2,3]b=[4
  • 分布式压测 活跃家族 性能分布式
    1.扩展：启动java项目，nohup生成文件写入项目相关输出信息，包括日志信息。想要看的话可以监听这个文件：tail-f,cat查看文件等。1、做性能测试，为什么要用分布式？1、机器的端口数量有限，在发发起请求的时候，端口不够用，无法发起访问，端口消耗完，解决：增加端口数量，增加机器，分布式压测修改系统参数，端口数量扩大，修改注册表，但是一般不做长链接改为短链接2、分布式原理：1、一台机器主控机
  • 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
    Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
  • Go 语言实现本地大模型聊天机器人：从推理到 Web UI 的全流程 雷羿 LexChien Gogolang机器人前端
    接续Go-LLM-CPP专案，继续扩充前端聊天室功能一.专案目录架构：go-llm-cpp/├──bin/#第三方依赖│├──go-llama.cpp/#封裝GGUF模型推理（CGo）│└──llm-go/#prompt构建+回合管理（Go）│├──cmd/#可执行应用│└──main.go#CLI/HTTPserver入口点│├──config/│└──persona.yaml#人格模板（系统p
  • 条件概率：不确定性决策的基石 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
    条件概率是概率论中的核心概念，用于描述在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。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、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件，且(P(B)>0)：条件概率(P(A\midB))表示
  • 备份远程主机上mysql，mongodb上数据，在docker容器中导入 酒千殇 数据备份dockermongodbmysql数据备份ubuntu
    将远程机器中的mysql，mongodb数据备份到Ubuntu20.04中前提：一定要明确数据库的版本。已知：远程机器ip，mysql账号，密码。说明：以下命令均在Ubuntu20.04中执行查看远程mysql的版本：用mysqlworkbench连接上远程数据库。点击Query菜单，在空白框输入selectversion();在点击菜单栏中第二个闪电符号，执行这条命令。就可以在下面的输出中看到m
  • 人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
  • ros-noetic搭建turtlebot3测试 qq_43133135 嵌入式ros
    准备先要搭建好ros环境，并用roscore验证，cmake--version查看版本不能低于3.2turtlebot3安装创建目录mkdir-pcatkin_turtlebot3/srccdcatkin_turtlebot3/src克隆最新的turtlebot3包gitclone-bnoetic-develhttps://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msg
  • 《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》 CodeJourney. 支持向量机算法机器学习
    在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
  • 简述C++ nlohmann/json 库 ikkkkkkkl jsonc++nlohmann
    目录JSON概述nlohmann/json库的使用创建json数组/对象字符串解析（parse反序列化）数据访问序列化文件读写JSON概述JSON(JavaScripObjectNotation)是一种轻量级、跨语言的数据交换格式。它基于ECMAScript子集，以独立于编程语言的文本格式存储和表示数据，简洁清晰的结构使其成为理想的数据交换语言，易读、易写且便于机器解析生成，能提升网络传输效率。J
  • 机器学习20-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型，它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归（LinearRegression）:线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
  • 机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
  • 机器学习19-Transformer和AlexNet思考 坐吃山猪 机器学习机器学习transformer人工智能
    Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？AlexNet的主要核心思路是什么，为什么表现那么好？现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？Word2Vec的作用Word2
  • 机器学习21-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法，包括它们的损失函数和计算思路：1.感知机（Perceptron）损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的，其目标是最小化
  • 基于STM32F103C8T6的超声波测距开发详解：从接线到精确测量的完整指南 快撑死的鱼 硬件算法实践stm32嵌入式硬件单片机
    基于STM32F103C8T6的超声波测距开发详解：从接线到精确测量的完整指南引言超声波测距技术是一种基于超声波的传播时间来测量目标物体与传感器之间距离的技术。由于其测量精度高、成本低、易于实现，广泛应用于机器人避障、自动停车、液位测量等领域。STM32F103C8T6是一款基于ARMCortex-M3内核的高性能微控制器，凭借其丰富的外设和强大的处理能力，成为嵌入式开发中常用的选择。本文将通过一
  • 对于规范和实现，你会混淆吗？ yangshangchuan HotSpot
    昨晚和朋友聊天，喝了点咖啡，由于我经常喝茶，很长时间没喝咖啡了，所以失眠了，于是起床读JVM规范，读完后在朋友圈发了一条信息： JVM Run-Time Data Areas：The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
  • android 网络 百合不是茶 网络
    android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来  方便查找   ,  服务器使用的是TomCat   服务器代码;  servlet的使用需要在xml中注册 package servlet; import java.io.IOException; import java.util.Arr
  • [读书笔记]读法拉第传 comsci 读书笔记
          1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...       要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成       但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
  • 随机数的产生 沐刃青蛟 随机数
    c++中阐述随机数的方法有两种：   一是产生假随机数（不管操作多少次，所产生的数都不会改变）          这类随机数是使用了默认的种子值产生的，所以每次都是一样的。   //默认种子 for (int i = 0; i < 5; i++) { cout<<
  • PHP检测函数所在的文件名 IT独行者 PHP函数
    很简单的功能，用到PHP中的反射机制，具体使用的是ReflectionFunction类，可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。 代码：   [php]   view plain copy // Filename: functions.php    <?php&nbs
  • 银行各系统功能简介 文强chu 金融
    银行各系统功能简介 　 业务系统 核心业务系统 业务功能包括：总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准，将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用，按费用类型计算应收、应付金额，经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
  • Python学习1(pip django 安装以及第一个project) 小桔子 pythondjangopip
        最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大，安装了它，在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了，按照别人给的教程开始安装，奶奶的怎么也安装不上！ 第一步：官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy! 第二部：解压这个压缩文件，会看到一个setup.p
  • php 数组 aichenglong PHP排序数组循环多维数组
    1 php中的创建数组 $product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不  是函数 2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中，可以使用range()函数来自动创建数组 $numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $numbers=range(1,10,
  • 安装python2.7 AILIKES python
    安装python2.7 1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz 2、复制解压 #mkdir -p /opt/usr/python #cp  /opt/soft/Python-2
  • java异常的处理探讨 百合不是茶 JAVA异常
    //java异常  /* 1，了解java 中的异常处理机制，有三种操作 a,声明异常  b,抛出异常  c,捕获异常 2，学会使用try-catch-finally来处理异常 3，学会如何声明异常和抛出异常 4，学会创建自己的异常   */   //2，学会使用try-catch-finally来处理异常  
  • getElementsByName实例 bijian1013 element
    实例1： <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
  • 探索JUnit4扩展：Runner bijian1013 java单元测试JUnit
            参加敏捷培训时，教练提到Junit4的Runner和Rule，于是特上网查一下，发现很多都讲的太理论，或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下，搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。         文章地址：http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
  • [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集 bit1129 mongodb
    1. 副本集的特性   1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)   2)Primary挂了之后，从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器，继续工作，这就解决了单点故障，因此，在这种情况下，MongoDB集群能够继续工作   3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来   2
  • 【Spark八十一】Hive in the spark assembly bit1129 assembly
    Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners: 1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
  • Nginx问题定位之监控进程异常退出 ronin47
    nginx在运行过程中是否稳定，是否有异常退出过？这里总结几项平时会用到的小技巧。 1. 在error.log中查看是否有signal项，如果有，看看signal是多少。 比如，这是一个异常退出的情况： $grep signal error.log 2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
  • No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法 byalias xml
    方法一：常用方法   关闭XML验证 工具栏：windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。 方法二：（个人推荐） 添加 内容如下 <?xml version=
  • Netty源码学习-DefaultChannelPipeline bylijinnan netty
    package com.ljn.channel; /** * ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式 * 但由于用到两个双向链表和内部类，这个模式看起来不是那么明显，需要仔细查看调用过程才发现 * * 下面对ChannelPipeline作一个模拟，只模拟关键代码： */ public class Pipeline {
  • MYSQL数据库常用备份及恢复语句 chicony mysql
    备份MySQL数据库的命令，可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。 mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件 备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。 mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
  • 小白谈谈云计算--基于Google三大论文 CrazyMizzz Google云计算GFS
        之前在没有接触到云计算之前，只是对云计算有一点点模糊的概念，觉得这是一个很高大上的东西，似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧，并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解，至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。     我先说说GFS   &n
  • hadoop 平衡空间设置方法 daizj hadoopbalancer
    在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽，默认只有1M： <property>   <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>     <value>10485760</value>     <description&g
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 dcj3sjt126com 编程
      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。  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，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得
  • Android学习之路 dcj3sjt126com Android学习
    转自：http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459 以前有J2EE基础，接触JAVA也有两三年的时间了，上手Android并不困难，思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目，现今体验移动终端项目，让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。 下面说说我学习Android的感受，我学Android首先是看MARS的视
  • java 遍历Map的四种方法 eksliang javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2059996 package com.ickes; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; /** * 遍历Map的四种方式
  • 【精典】数据库相关相关 gengzg 数据库
    package C3P0; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.beans.PropertyVetoException; import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource; public class DBPool{
  • 自动补全 huyana_town 自动补全
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
  • jquery在线预览PDF文件，打开PDF文件 天梯梦 jquery
    最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js，使用这个插件就很容易实现了。   核心代码 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
  • ViewPager刷新单个页面的方法 lovelease androidviewpagertag刷新
      使用ViewPager做滑动切换图片的效果时，如果图片是从网络下载的，那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程，然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新，但是viewpager不同于listview，你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
  • 利用按位取反（~）从复合枚举值里清除枚举值 草料场 enum
    以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。   如果需要同时有多种效果， 如：“粗体”和“下划线”的效果，可以用按位或（|） FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;   如果需要去除 style 里的某一种效果，
  • Linux系统新手学习的11点建议 刘星宇 编程工作linux脚本
    　　随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。 　　一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
  • hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装 wangzhezichuan DAOHibernate
    /** * <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p> * <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p> * @param calzz * @param sql * @return * <p>创建人：王川</p> * <p>创建时间：Jul
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他