- 深度解析大模型蒸馏方法:原理、差异与案例
赵大仁
AI人工智能大语言模型人工智能
深度解析大模型蒸馏方法:原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展,大模型(LargeModels)如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。然而,这些模型通常参数量庞大,计算开销极高,不适用于移动端或低算力环境。因此,模型蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)作为一种模型压缩技术,成为高效部署大模型的重要手段。在本篇文章中,我们将深入探讨不同类型的模型蒸馏方法,并通
- 基于opencv消除图片马赛克
小苗爸爸
opencv人工智能计算机视觉
以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现,结合了图像处理和深度学习方法。由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务,建议根据实际需求选择合适的方法:importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefremove_mosaic(image_path,output_path,method='traditional',block_size=10,scale_f
- 【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇:数据处理的瑞士军刀 (含完整代码)
arbboter
人工智能人工智能深度学习pandas数据处理数据分析数据清洗数据分析效率提升
Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代,数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。Pandas作为Python生态中最强大的数据处理库,以其灵活的数据结构(如DataFrame和Series)和丰富的功能(数据清洗、转换、聚合等),成为数据科学家和工程师的核心工具。Pandas以Series(一维标签数组)和DataFrame(二维表格)为核心数据结构,提供高
- Github 2024-09-30 开源项目周报 Top15
老孙正经胡说
github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,本周(2024-09-30统计)共有15个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目7JupyterNotebook项目2Dart项目1Ruby项目1HTML项目1C#项目1TypeScript项目1Rust项目1非开发语言项目1AutoGPT:人工智能革命的先锋创建周期:486天开发语言:Python协议类型:MI
- 免费分享,清华大学DeepSeek 1-6版教程全析,探索未知的技术新领域推文
qq_35008050
pdf
免费分享,清华大学DeepSeek1-6版教程全析,探索未知的技术新领域在科技飞速发展的今天,人工智能领域不断推陈出新,DeepSeek作为其中的一颗新星备受瞩目。如今,一份来自清华大学的珍贵礼物——DeepSeek1-6版教程,正免费向大家敞开知识的大门,助力我们深入探索未知的技术新领域。第一版:基础奠基,开启DeepSeek之旅对于初次接触DeepSeek的人来说,第一版教程就像是一座坚实的基
- 对“预训练”的理解
衣衣困
深度学习神经网络自然语言处理
预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的,对数据的量不做过多要求,而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。在平常的任务或者项目中,我们可能并没有大量数据,只有少量数据,在这时我们就可以通过“借用”有大数据支持的模型的参数,作为基准,这样就能提高效率和准确率。因为他们神经网络的浅层是相似的,也就是说,在任务相似的情况下,可以用已有的模型即“预训练”好的模型参数实现小数据量的模型训练。预训练可以节省
- 2025人工智能AI与电商革命:人工智能如何塑造在线市场的未来报告300+份汇总解读|附PDF下载
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40894在当今数字化时代,电子商务与人工智能的融合正重塑商业格局。本报告汇总洞察基于Prosus、Dealroom.co发布的《TheAIxEcommerceRevolution:HowAIisshapingtheFutureofOnlineMarketplaces》及文末308份电子商务和人工智能行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅
- 大模型中的Token究竟是什么?从原理到作用深度解析
自然语言处理算法人工智能
引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如GPT-4、Claude等系统性地改变了人机交互方式。这些模型处理文本的核心单元被称为"Token",这个看似简单的概念实则蕴含复杂的工程设计和语言学原理。本文将深入解析Token的本质、技术实现及其在模型运作中的关键作用。Token化技术全景图核心处理流程原始文本→预处理→分词算法→词表映射→模型输入↓↓↓大小写转换子词拆分策略特殊Token添加标点规
- ChatGPT与DeepSeek:开源与闭源的AI模型之争
我们的五年
游戏实现chatgpt人工智能
目录一、模型架构与技术原理二、性能能力与应用场景三、用户体验与部署灵活性四、成本与商业模式五、未来展望与市场影响六、总结随着人工智能技术的飞速发展,ChatGPT和DeepSeek作为两大领先的AI语言模型,成为了行业内外关注的焦点。它们在技术架构、应用场景、用户体验和成本等方面存在显著差异,尤其是开源与闭源的模式,使得两者在市场竞争中各有优势。本文将对ChatGPT和DeepSeek进行全面对比
- 郑州人工智能计算中心成果发布会成功举办 埃文科技共建AI生态
人工智能
2024年3月1日,由郑州市科学技术局主办,郑州联通、华为技术有限公司联合承办的郑州人工智能计算中心成果发布会在郑州隆重举行,郑州埃文科技有限公司(以下简称“埃文科技”)作为河南省人工智能领军企业受邀参会。大会以“全面拥抱智能化,共筑算力新底座”为主题,郑州市委副书记、代市长庄建球,河南联通党委书记、总经理华豫民等领导,以及300余位行业专家、企业代表齐聚一堂,共同见证中部地区首个政府主导的智能算
- DeepSeek×博云AIOS:突破算力桎梏,开启AI普惠新纪元
deepseek
背景在全球人工智能技术高速迭代的背景下,算力成本高企、异构资源适配复杂、模型部署效率低下等问题,始终是制约企业AI规模化应用的关键。DeepSeek以创新技术直击产业痛点,而博云先进算力管理平台AIOS的全面适配,则为这一技术落地提供了坚实底座。两者的深度融合,正在重塑AI产业化的技术范式。DeepSeek:算法创新定义AI新范式DeepSeek凭借技术突破,为AI领域树立了新标杆:DeepSee
- 赋能农业数字化转型 用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元
jingwang-cs
人工智能人工智能后端
赋能农业数字化转型用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元当农业遇见DeepSeek大模型:从经验驱动到数据智能的跨越传统农业依赖“看天吃饭”,而「智慧农业」平台依托公司自主研发的农业大模型,深度融合DeepSeek前沿AI技术,构建“数据-模型-决策”全链路智能服务体系。通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素,平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势,为农户提供科学种植
- Transformer架构简略:DeepSeek 的底层基石
windwant
人工智能人工智能transformer架构
2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展,更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。一、从RNN到Transformer:突破瓶颈,开创先河在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)是处理序列
- Python 基本语法全解析:从安装到应用
木觞清
7天熟练Pythonpython开发语言
Python是一种广泛使用的高级编程语言,因其简洁易懂的语法和强大的功能而受到开发者的喜爱。从数据分析到人工智能,Python都在各个领域占据着重要地位。如果你是编程新手,Python是一个非常适合入门的语言。本篇博客将带你从安装Python到理解其基础语法,再到实际应用中常见的内置函数、文件操作及第三方库的使用。1.Python安装与环境配置在开始编写Python程序之前,你首先需要在你的电脑上
- 大智能:大数据+大模型+大算力_大算力大数据大模型
AI学习不迷路
大数据大模型人工智能语言模型ai产品经理算力
在近日举行的“2022中国人工智能产业年会”主论坛上,中国人工智能学会监事长、中国工程院院士蒋昌俊在报告中表示,人工智能的发展已经历了数十年的过程,大模型ChatGPT在今年春节前后突然出现,大家还没有来得及深度思考就已经“扑面而来”。蒋昌俊大智能的研究进展科学技术的研究约分为两大范式,一是牛顿力学奠定了理论计算的范式,二是开普勒开启数据的范式。之后经历了实验归纳、理论的逻辑推演,以及计算模拟、最
- 神经网络:人工智能的核心技术
m0_75126181
人工智能神经网络深度学习
神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决与开发者洞察
硅基打工人
AI人工智能chatgpt语言模型媒体经验分享自然语言处理
大家好,我是硅基打工人呀!在2025年的人工智能领域,DeepSeek与ChatGPT两大语言模型的竞争成为全球开发者关注的焦点。本文将从技术架构、性能表现、应用场景及生态策略等维度,结合最新行业动态与用户实测数据,为开发者呈现这场技术对决的核心要点。一、技术架构对比:效率与规模的博弈DeepSeek的差异化设计混合专家(MoE)架构:通过动态激活部分参数(如R1模型每次仅调用370亿参数),显著
- 嵌入式仿真实验教学平台比Proteus更具有教学优势
嵌入式仿真实验教学平台
学习proteus嵌入式实时数据库stm32嵌入式硬件
近年来,随着物联网、人工智能等技术的快速发展,嵌入式系统教学的实践性和创新性需求日益增强。传统仿真工具如Proteus虽曾占据重要地位,但其局限性逐渐暴露。相比之下,嵌入式仿真实验教学平台凭借其高仿真度、资源整合能力及虚实结合的教学模式,正在成为高校和教育机构的新选择。本文将从技术演进、教学痛点、平台优势及实际应用等角度,解析嵌入式仿真实验教学平台为何能全面超越Proteus,成为教学创新的核心工
- 2024 年 AI 垂直应用迅速落地,人人都可以获得AI红利
yimifx
AIAIGC人工智能人工智能aiAI写作AIGCagiAI编程AI作画
演示站点:https://ai.uaai.cn技能模块官方论坛:www.jingyuai.com京娱AI随着人工智能技术的持续发展与突破,2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计,从软件开发到材料科学,AI正逐渐渗透到研发的各个环节,变革着传统的研发模式。在这一背景下,AI辅助研发不仅提升了研发效率,降低了成本,更在某种程度上解决了复杂问题,推动了科技进步。202
- ai垂直领域和水平领域如何理解?
王摇摆
ChatGPT人工智能
在AI领域中,"垂直领域"和"水平领域"是两个相关但不同的概念。垂直领域(VerticalDomain):指的是在特定行业或领域中应用人工智能技术和解决方案的情况。在垂直领域中,AI技术被专门应用于解决该领域内的具体问题。例如,医疗保健、金融、零售、交通运输等都是垂直领域。在这些领域中,AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域(HorizontalDoma
- 智能模型轻量化:知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局
人工智能
智能模型轻量化:知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局前言在人工智能技术高速迭代的今天,模型优化领域正经历着静默的革命。当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时,一个关键问题逐渐浮出水面:如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景?知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案,正在为AI技术的普惠化开辟新路径。一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式,构建了"师生传承"的新型学习
- AI大模型之争:通用性与垂直性,哪个更具优势?
想你依然心痛
个人总结与成长规划人工智能
文章目录每日一句正能量前言背景介绍能力分析通用大模型的能力:垂直大模型的能力:差异与互补性分析:难点探究1.算力挑战2.数据挑战3.算法挑战4.泛化能力5.可解释性和透明度6.伦理和偏见问题7.成本效益后记每日一句正能量昨天已逝,明日是谜,面对今朝,尽力而为!前言在人工智能的快速发展浪潮中,AI大模型作为这一领域的明珠,正以其强大的数据处理能力和智能决策能力,引领着技术革新的潮流。随着技术的不断成
- 基于ESP32完成摄像头接入和调试
研创通之逍遥峰
单片机摄像头ESP32硬件开发
基于ESP32完成摄像头接入和调试是一个常见的物联网(IoT)项目,广泛应用于安防监控、智能家居、图像识别等场景。以下是实现摄像头接入和调试的详细步骤:1.硬件准备ESP32开发板:推荐使用带PSRAM的ESP32开发板(如ESP32-CAM),因为摄像头图像处理需要较大的内存。摄像头模块:常用的摄像头模块有OV2640和OV7670。OV2640支持更高的分辨率(如1600x1200),适合高质
- 超市数字化落地:RWA + 智能体赋能实体零售数字化
leijiwen
零售
引言随着数字化技术的飞速发展,传统零售行业正在面临前所未有的挑战与机遇。在这个转型过程中,**现实世界资产(RWA)与智能体(AIAgents)**的结合为实体零售业带来了强大的赋能,特别是在超市领域。通过将现实资产数字化、引入人工智能技术以及去中心化治理,RWA和智能体为实体零售提供了全新的数字化解决方案,推动零售业向智能化、透明化和个性化方向发展。本文将详细探讨基于RWA与智能体结合的超市数字
- 通用大模型VS垂直大模型,你更青睐哪一方?
109702008
人工智能杂谈人工智能
AI大模型之辩:通用与垂直,谁将引领未来?在人工智能(AI)领域,大模型技术的崛起无疑为整个行业带来了革命性的变革。然而,随着技术的深入发展,AI大模型的战场似乎正在悄然分化,形成了通用大模型与垂直大模型两大阵营。两者各有千秋,各有其适用的场景和优势,那么在这场没有硝烟的战争中,究竟谁将引领未来呢?通用大模型,以其广泛的适用性和强大的学习能力,成为AI领域的明星产品。它能够在多个领域和场景下展现出
- AI创业机遇:垂直领域无限可能
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
AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能(AI)正在各行各业掀起一场革命,为创业者带来了前所未有的机遇。垂直领域,即特定行业或细分市场,正在成为AI创业的热门选择。本文将深入探讨AI在垂直领域的应用,并提供实用的指南,帮助读者把握AI创业机遇。2.核心概念与联系2.1AI与垂直领域AI在垂直领域的应用,需要理解AI与垂直领域的关系。AI可以为垂直领域提供智
- AI赋能校园安全:科技助力预防与应对校园霸凌
weixin_45819535
人工智能安全科技
校园本应是学生快乐学习、健康成长的地方,然而,校园霸凌却成为威胁学生身心健康的隐形“毒瘤”。近年来,随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI在校园安全领域的应用逐渐成为解决校园霸凌问题的新突破口。通过智能监控、行为分析、情感识别等技术,AI为预防和应对校园霸凌提供了全新的解决方案。辉视AI智能安防系统作为行业领先的智能安防解决方案,正以其卓越的技术能力,为校园安全保驾护航。校园霸凌的现状与挑战校园
- DeepSeek模型家族大揭秘:不同版本到底有啥区别?
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】DeepSeekDeepSeekV1DeepSeekV2DeepSeerR1
DeepSeek模型家族大揭秘:不同版本到底有啥区别?大家好!今天咱们来聊聊DeepSeek这个超火的AI模型家族。如果你对人工智能有点兴趣,肯定听说过DeepSeek,但你知道它其实有好几个版本吗?每个版本都有自己的特点和适用场景。今天我就带大家好好扒一扒这些版本的区别,帮你搞清楚哪个版本最适合你的需求。1.DeepSeek是什么?首先,简单介绍一下DeepSeek。DeepSeek是一个基于深
- 清华大学DeepSeek PPT第二版深度解读:人工智能前沿技术解析
qudongmofashi
人工智能
立即下载完整课件资料点击此处获取最新版PPT一、DeepSeek课件为何值得关注?清华大学出品的DeepSeek系列教学资源,长期聚焦人工智能领域核心技术。第二版PPT从以下方面实现全面升级:AI前沿技术覆盖:涵盖大模型、深度强化学习等领域最新研究进展工业级实践案例:新增多个企业级项目解决方案案例三维知识框架:从算法原理→代码实现→工程部署的全链路解析下载建议:建议保存至本地,结合源码案例同步学习
- DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量
CodeJourney.
数据库算法人工智能
在科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最具变革性的力量之一。DeepSeek作为人工智能领域的关键参与者,正以其独特的技术路径和创新理念,深刻影响着行业的发展格局。深入解读相关信息,能让我们更全面地认识DeepSeek在人工智能领域的重要贡献、技术优势、发展战略以及其带来的广泛影响。一、DeepSeek的技术突破与创新(一)核心技术成就DeepSeek在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等人
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite