- 预训练语言模型
Algorithm_Engineer_
基础知识和深度学习语言模型人工智能自然语言处理
一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型,通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段,模型被训练来学习数据的内在表示,而无需标注数据或任务特定的目标函数。这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征,并且在后续的特定任务上进行微调,从而提高模型在目标任务上的性能。1.1预训练过程数据收集与处理:收集大规模的数据,并对数据进行预处理,以便模型训练使用
- IsaacLab从入门到精通(六)真机部署与Sim2real
NathanWu7
IsaacLab人工智能机器人深度学习机器学习
在之前的教程中,我们已经完成了整个强化学习任务流程,现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题,在仿真环境中训练的policy往往很难迁移到实际的机器人系统上,因此我们需要用一些特殊的方法协助来实现这个过程。1.1.1建立数字孪生(Digitaltwin)在仿真环境中,我们建立的环境需要尽可能与真实世界对齐,因此
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 奖励模型:解析大语言模型的关键工具
XianxinMao
人工智能
标题:奖励模型:解析大语言模型的关键工具文章信息摘要:奖励模型是理解和审核大语言模型(LLM)的重要工具,通过简单的评估方式提供了模型内部表征和性能的深入洞察。它不仅能静态比较模型表现,还可帮助诊断训练问题,为LLM研究提供独特视角,增强模型开发过程的透明度和可问责性。==================================================详细分析:核心观点:奖励模型是
- ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonpipOSError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ERROR:Couldnotinst
- 安装flash-attn出现RuntimeError current installed version g++ (4.8.5) is less than mininum version解决方案
爱编程的喵喵
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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,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。 本文主要介绍了安装flash-attn出现RuntimeErrorcurrentinstalledversiong++(4.8.5)islessthanmininumversion解决方案
- AI Agent(智能体)技术白皮书(Google,2024)
花生糖@
AIGC学习资料库人工智能AIAgent智能体AI实战
1引言1.1人类的先验知识与工具的使用人类很很好地处理复杂和微妙的模式识别任务。能做到这一点是因为,我们会通过书籍、搜索或计算器之类的工具来补充我们头脑中的先验知识,然后才会给出一个结论(例如,“图片中描述的是XX”)。1.2人类的模仿者与以上类似,我们可以对生成式AI模型进行训练,让它们能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议。例如,利用数据库查询工具获取客户的购物历史,然后给出购物建
- 字节的面试,感觉还挺简单的~
go后端面试问题面试字节跳动
今天分享的是训练营的朋友在字节跳动的面试,新鲜出炉的还热乎着呢。题目都挺简单的,但是他的面试体验不太好,因为面试官问了两个类似的问题,感觉有点不认真。下面是面试的内容:面经详解简单介绍下你的项目介绍下教育平台考试模块的业务.包括题目的读写试卷的生成创建之后,试题如何存储试卷如何分发给考生考生如何提交试卷,你们如何收集试卷结果最后怎么判题以下是对每个问题的回答:前端接口使用restful格式,pos
- 非凸科技荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单
招聘
近日,2024脉脉MAX年度职场力量盛典暨年度“职得去”公司颁奖典礼在深圳举行,非凸科技受邀出席盛会并荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单。本届评选依据脉脉独有的“雇主指数”以及专家评审意见综合评选而出,综合考量了企业在脉脉社区广场、同事圈、行业圈等多个频道口碑,并基于职场大数据训练的专属大模型,客观反映企业在职场人心中的口碑。非凸科技获此殊荣,也意味着在发展前景、工作氛围、薪酬福利等方面极具竞
- 从职高到高职:一个小角色的竞赛成长故事
我的青春不太冷
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文章目录文墨的成长历程记录从职高生到高职,勇敢踏上改变的道路大一:迷茫与挣扎,从零开始第一次比赛:从挑战中积累经验,侥幸获得省三第二次比赛:技术进步,全面发挥作用,荣获省二大三:带领团队,突破自我,斩获省一总结:从迷茫到自信,从迷失到坚定文墨的成长历程记录从职高生到高职,勇敢踏上改变的道路在我还是职高生的时候,我并没有引人注目的成绩。身边的父母、亲戚,包括许多周围的人,都认为我前途渺茫,甚至觉得我
- yolov5 解决:Traceback (most recent call last)
南商
YOLO深度学习
运行train.py程序后训练之后,到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因:pillow版本太高了,把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中,您可以安装pillow的任何可用版本。要查看可用的pillow版本,您可以使用以下命令:condasearchpillow这将列出所有可用的pillow版本。然后,您可以使用以下命令安装您选择的版本:condains
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- AI语言模型竞争加剧:新秀崛起 格局生变
XianxinMao
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标题:AI语言模型竞争加剧:新秀崛起格局生变文章信息摘要:AI语言模型领域呈现加速发展和分化态势。在LMSYS排行榜上,Claude3Opus超越GPT-4Turbo,DBRX超越Mixtral成为最佳开源模型,显示领先位置更替频繁。开源与闭源模型形成差异化发展路径:开源模型注重效率和架构创新,闭源API模型专注高端性能。模型训练成本呈现类摩尔定律式下降,每年降低75%。MoE架构在计算效率和性能
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
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一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
Major Tom _
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1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
一ge科研小菜鸡
人工智能深度学习
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- yolo系列训练从本机挪到服务器中的报错:modulenotfounderror:numpy._core
m0_57663261
YOLO服务器运维
记录一下就是我本身在本机跑起来能训练了,把文件拷贝到服务器中环境跑的时候,出现了报错modulenotfounderror:numpy._core我上网搜的好些说numpy有问题需要重新下载因为本机和服务器已有环境中的numpy版本不同,所以出现此报错但或许不用!我借鉴了ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy._core‘_modulenotfounderr
- P2678 [NOIP2015 提高组] 跳石头
洛谷之蒟蒻
算法数据结构
题目背景NOIP2015Day2T1题目描述一年一度的“跳石头”比赛又要开始了!这项比赛将在一条笔直的河道中进行,河道中分布着一些巨大岩石。组委会已经选择好了两块岩石作为比赛起点和终点。在起点和终点之间,有N块岩石(不含起点和终点的岩石)。在比赛过程中,选手们将从起点出发,每一步跳向相邻的岩石,直至到达终点。为了提高比赛难度,组委会计划移走一些岩石,使得选手们在比赛过程中的最短跳跃距离尽可能长。由
- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
MickeyCV
目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
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跟德姆(dom)一起学AI
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1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档(例如电子邮件,帖子,文本消息,产品评论等)分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(
- 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C:奥运奖牌榜模型 详细解析和代码(持续更新中,2025美赛)
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持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!B题生产过程中的决策问题某企业生产某种畅销的电子产品,需要分别购买两种零配件(零配件1和零配件2),
- 2025美赛数学建模C题:奥运奖牌榜模型——思路+代码+模型
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详细思路更新见文末名片2025MCM问题C:奥运奖牌榜模型除了观看2024年巴黎夏季奥运会的各项个人比赛外,粉丝们还关注每个国家的“奖牌榜”。最终结果(表1)显示,美国获得了最多的奖牌(126枚),中国和美国在金牌榜上并列第一(40枚金牌)。东道国法国在金牌榜上排名第五(16枚金牌),但在总奖牌榜上排名第四,而英国以14枚金牌排名第七,在总奖牌数上排名第三。金牌银牌铜牌总计美国404442126中
- 2025美赛数学建模C题 奥运奖牌模型保姆级教程讲解|模型讲解
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2025美赛数学建模开发语言美赛美国大学生数学建模数学建模比赛美赛C题
2025美赛C题保姆级教程思路分析C题题目:奥运奖牌榜模型今年的C题是一道典型的数据处理、预测类题目,题目背景设定简单易懂,对小白非常友好,整体难度不大,注意各个题目之间的联系。本题整体属于体育数据分析与预测类型,涉及利用历史奥运会奖牌数据进行数学建模,预测未来的奖牌分布,同时分析国家间的表现差异及潜在的影响因素。美赛的特点就是发散性强,相对其他比赛而言重创新。1总体分析1.1问题背景:除了观看2
- 第八章:AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是一种深度学习技术,由伊玛·古德姆(IanGoodfellow)于2014年提出。GANs由两个相互对抗的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器生成假数据,判别器试图区分假数据和真实数据。这种对抗训练方法使得GANs能够学习数据分布并生成高质
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OpenAI发布首个AI智能体当地时间1月23日,OpenAI发布了首个AI智能体Operator124。以下是关于它的详细介绍2:功能用途操作网页:可模拟人类操作网页浏览器,能进行点击、滚动、输入等操作,例如在OpenTable上预订餐厅座位、在Instacart上购物、在StubHub上搜索选购比赛门票、通过DoorDash点餐等。多任务并行:系统支持多任务并行处理,可同时执行多个任务,运行效
- 顶刊论文:一种用于病理学的多模态全切片基础模型 TITAN
思陌Ai算法定制
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“MultimodalWholeSlideFoundationModelforPathology”提出了一种用于病理学的多模态全切片基础模型TITAN,通过在大量组织切片图像(WSIs)上的自监督学习和视觉语言对齐预训练,TITAN能生成强大的通用切片表示,在多种临床任务中表现优异,为病理学研究和临床诊断提供了有力工具。1.**研究背景**-计算病理学中基础模型发展迅速,但将基于组织病理图像感兴趣
- GEE训练教程——基于Landsat C02数据的多指数计算和批量下载
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GEE教程训练前端数据库javascriptgeeLandsat指数下载
目录简介指数介绍代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于LandsatC02数据的多指数计算和批量下载指数介绍NDVI:归一化差异植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex)是通过比较近红外波段(NIR)和红波段(Red)的反射率来评估植被状况的指数。计算公式为:(NIR-Red)/(NIR+Red)。NDVI值范围从-1到1,数值越高表示植被越茂盛。EVI
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
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无人机类YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- 对话小羊驼vicuna
Always_Shine
大模型人工智能深度学习大模型自然语言处理
文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna(1)llama-2-7b-hf(2)vicuna-7b-delta-v0(3)vicuna-7b-v0(4)执行推理1.gpu租用阿里云(AlibabaCloud)https://www.aliyun.com腾讯云(TencentCloud)htt
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p