- 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛:预测房价
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录4.10实战Kaggle比赛:预测房价1)数据预处理2)模型定义与训练3)模型评估与预测4)模型训练与预测提交5)示例超参数(可调)4.10实战Kaggle比赛:预测房价数据来源:Kaggle房价预测比赛.1)数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词:PyTorch,Python,自然语言处理,深度学习,文本分类,情感分析摘要:本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理(NLP)领域的运用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念,如词嵌入、循环神经网络等,并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理,结合Python代码进行详细
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
t0_54manong
大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
- 一文搞懂 Cursor 内部工作原理~
zz_jesse
介绍了Cursor,一个结合了AI技术的代码编辑器,它通过深度学习和语义索引的方式,提升了开发者的工作效率。Cursor通过与VSCode相似的界面和功能,以及自己的AI特性,实现了代码的智能化编辑和错误检查。译文从这开始~~你可能已经看到新闻:OpenAI正以高达30亿美元的价格收购Windsurf!与此同时,Cursor的母公司Anysphere也正在以90亿美元估值融资9亿美元!这对于代码生
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究(续)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势
AI大模型应用之禅
人工智能tensorflowpythonai
AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势关键词:人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要:本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发,详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势,包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节,如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 深度学习核心知识简介和模型调参
研术工坊
深度学习知识和技巧深度学习人工智能python
深度学习模型调优就像调制一道复杂的菜肴,需要掌握多种"调料"的用法。本文将为您详解这些关键"调料",帮助您烹饪出高性能的模型。###核心参数及其影响####1️⃣Loss(损失函数)**基本介绍**:衡量模型预测与真实值差距的指标,是模型优化的指南针。**生活类比**:想象你在教小孩认识动物:-**完美情况**:小孩看到猫说"猫",看到狗说"狗"→Loss=0-**有错误**:小孩看到猫说"狗"→
- 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉?计算机视觉,其实就是教机器怎么像我们人一样,用摄像头看看周围的世界,然后理解它。比如说,它能认出这是个苹果,或者那边有辆车。除此之外,还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息,帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像,然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗?人类依赖视觉,找辆汽车轻而易举,毕竟汽车那么大,一眼就能看出来,所以常误以为计算机视觉简单,
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
OpenCV图像识别
人工智能深度学习智能电视人工智能
2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
1989
0基础学AI人工智能生成对抗网络神经网络python机器学习近邻算法深度学习
本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐(可大幅加速训练)前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN?GAN就像
- 【深度学习第六期深度学习中的归一化与正则化技术:原理、实践与应用】
码上有前
Python深度学习Pytorch深度学习人工智能cnn
作者:“码上有前”文章简介:深度学习欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言深度学习中的归一化与正则化技术:原理、实践与应用摘要:本文深入探讨深度学习中批量归一化(BN)、层归一化(LN)、标准化以及正则化等关键技术。详细阐述它们的基本原理,包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等;通过丰富的实例和对应代码,展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式,以及对模型训练和性能的影响;同时,对比分析各项技术的特点和
- 深度神经网络课程设计:从理论到实践
Vita Libre
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度神经网络是深度学习预测的核心技术,本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务,包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程,并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是深
- 深度学习基础与应用:从理论到实战
创新工场
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度学习是人工智能的核心分支,通过模拟人脑神经网络处理大量数据以执行复杂任务。Python因其简洁性和强大的库支持成为深度学习研究的首选语言。本文概述了深度学习基础概念、核心算法、Python框架,并假设了一个包含教程、示例代码、数据集、交互式学习环境、性能评估指标和进阶主题的“deep-learning-study-main”压缩包内容,旨在帮助学习者深入理
- 大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图
东锋17
人工智能大模型智能体人工智能
大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图在人工智能的前沿领域,大模型与智能体宛如两颗璀璨的星辰,以一种精妙的螺旋共生关系,重塑着智能世界的格局,深刻影响着我们生活与工作的方方面面。大模型:构筑智能大厦的基石大语言模型,像广为人知的GPT-4、通义千问等,凭借在海量数据中深度学习的锤炼,展现出卓越的语言理解与生成天赋。它们就像知识渊博的学者,能熟练应对各类自然语言任务。无论是洋洋洒洒的文章创作,还是
- 深度学习之迁移学习
路溪非溪
人工智能迁移学习机器学习
认识迁移学习迁移学习(TransferLearning)是机器学习中的一种重要技术,其核心思想是将在一个任务上学习到的知识(模型参数、特征表示等),迁移应用到另一个相关但不同的任务中,从而提升新任务的学习效率和性能,尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型,但现实中面临以下挑战:数据稀缺:例如医疗影像分析(罕见疾病样本少)
- 【深度学习-Day 35】实战图像数据增强:用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集
吴师兄大模型
深度学习入门到精通深度学习pytorchtensorflow人工智能python大模型LLM
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 【深度学习】【入门】Linear和flatten
学习中的阿陈
深度学习人工智能
1.Linear1.Linear的概念Linear层,通常也被称为全连接层,是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接,这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后,Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合,
- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- 深度学习基础2
TY-2025
深度学习深度学习人工智能
5.张量索引操作(1)索引操作行列索引列表索引print(data[[0,2],[1,2]])#返回(0,1),(2,2)两个位置的元素print(data[[[0],[1]],[1,2]])#返回0,1行的1,2列共4个元素范围索引print(data[:3,:2])#前3行前2列数据print(data[2:,:2])#第2行到最后的前2列数据布尔索引tensor([[0,7,6,5,9],[
- Python 领域 vllm 安装与环境配置全攻略
Python编程之道
Python编程之道python开发语言ai
Python领域vllm安装与环境配置全攻略关键词:Python、vllm、安装、环境配置、深度学习摘要:本文围绕Python领域中vllm的安装与环境配置展开,全面且深入地介绍了vllm的相关知识。首先阐述了背景信息,包括目的范围、预期读者、文档结构和术语表。接着详细讲解了vllm的核心概念与联系,分析其核心算法原理并给出具体操作步骤,还引入了相关数学模型和公式进行说明。通过项目实战,提供代码实
- 语义分割模型的轻量化与准确率提升研究
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法transformer深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一,它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展,语义分割模型在多个领域得到了广泛应用,如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而,现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战:模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上,以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
- AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践
AI原生应用开发
AI原生应用开发AIGCAI作画ai
AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践关键词:AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。我们将从技术原理、算法实现到实际案例,全面解析AI如何赋能传统数字雕塑创作流程。文章首先介绍AIGC在艺术创作中的背景和发展现状,然后详细讲解核心算法原理和数学模型,接着通过实际项目案例展示AI作画
- Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
Python深度学习实践:建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
- Python 爬虫实战:Selenium 爬取豆瓣相册(图片分类 + 标签提取)
西攻城狮北
python爬虫selenium
一、引言豆瓣作为国内知名的社区平台,其相册功能允许用户上传和分享各类图片,涵盖电影海报、音乐专辑、生活记录等多个领域。这些图片数据对于了解用户兴趣、进行内容推荐和市场调研具有重要价值。然而,豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制,因此,本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具,合法高效地爬取豆瓣相册图片,并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。二、开发环境搭建(一)编程语
- 基于Abp Vnext、FastMCP构建一个企业级的模型即服务(MaaS)平台方案
NetX行者
AbpvnextMaasAbpvnextFastMCP企业级平台解决方案开源python
企业级MaaS平台技术可行性分析报告一、总体技术架构HTTP/WebSocketgRPC/RESTgRPC/RESTgRPCVue3前端ABPvNextAPI网关.NET9业务微服务ABPvNextMCPClientFastMCP模型仓库PyTorch/TensorFlowHuggingFaceHeyGem/ChatGLM自定义模型统一鉴权中心二、核心框架与中间件组件技术选型官方链接作用前端框架V
- 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ,微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署
XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码:构建docker镜像并安装TensorRT-LLM:运行docker镜像:安装依赖魔改下部分package代码:量化:构建图:全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
- 大白话解释深度学习中多尺度特征融合及其意义
来自宇宙的曹先生
深度学习人工智能
想象一下,你正在看一幅城市街道的照片。在这张照片中,你可能会看到:远处的小汽车,它们在图像中看起来很小。近处的大巴士,它们在图像中看起来很大。还有一些行人,他们可能在不同的距离上,大小各异。假设你想训练一个计算机程序来识别和分割这些不同的物体(汽车、巴士、行人)。如果这个程序只能在一个固定的尺度上“看”图像,比如说只能处理大物体,它可能会错过那些远处的小汽车,因为这些小汽车在图像中占据的像素很少。
- 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。
6
- 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