- AIGC从入门到实战:ChatGPT 需要懂得写提示词的人
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AIGC从入门到实战:ChatGPT需要懂得写提示词的人第1章:AIGC概述1.1AIGC的基本概念AIGC(AI-GeneratedContent),即人工智能生成内容,是指利用人工智能技术,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等,生成具有高质量、多样化、个性化的文本、图像、音频等多媒体内容。AIGC技术已经广泛应用于内容创作、智能推荐、游戏开发、虚拟现实等多个领域,极大地提升了内容
- Opus编解码
行走在软件开发路上的人
音频
最近项目中用到了语音编码opus,在网上搜了一下,资料非常少,而且没有一个完整的教程,现在简单记录下来opus的使用方法。首先介绍一下opusOpusOpus编码器是一个有损声音编码的格式,由互联网工程任务组(IETF)进来开发,适用于网络上的实时声音传输,标准格式为RFC6716。Opus格式是一个开放格式,使用上没有任何专利或限制。特性Opus的前身是celt编码器。在当今的有损音频格式争夺上
- PHP2(WEB)
Sweet_vinegar
CTFCTF安全WEB攻防世界PHP
##解题思路打开页面什么线索都没有,目录扫描只是扫出来一个index.php,而源代码没有东西,且/robots.txt是不允许访问的于是一番查询后发现,有个index.phps的文件路径,里头写着一段php的逻辑,对url的id参数传参,对内容admin进行了解密才能得到flag,但信息原先就会被加密然后再解密,所以admin需要加密两次否则如下被禁止访问但在用burpsuite的编码器进行了二
- 【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记深度学习人工智能VAEpython学习autoencoder
【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders文章目录【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDeno
- 十月学习笔记
木子不多余
学习日志学习笔记
知识点什么是预训练模型预训练模型是一个通过大量数据上进行训练并被保存下来的网络。可以将其通俗的理解为前人为了解决类似问题所创造出来的一个模型,有了前人的模型,当我们遇到新的问题时,便不再需要从零开始训练新模型,而可以直接用这个模型入手,进行简单的学习便可解决该新问题。transformer的架构:基于encoder-only或decoder-only架构Transformer模型由编码器(enco
- UNet:UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex
chenjj4003
游戏开发2深度学习人工智能前端javascriptgithubjava开发语言
UNet:UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计灵感来源于编码器-解码器结构,特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接(skipconnections),这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息,从而在图像分割任务
- 【深度学习】Unet的基础介绍
牧歌悠悠
深度学习人工智能算法深度学习人工智能U-net
U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型,特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图:Unet论文原文为什么叫U-Net?U-Net的结构像字母“U”,所以得名。它的结构由两个主要部分组成:下采样(编码器):图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样(解码器):逐渐恢复图像的尺寸,并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合,以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分:(1)下采样(
- 嵌入式音视频开发(二)ffmpeg音视频同步
云雨歇
音视频ffmpeg
系列文章目录嵌入式音视频开发(零)移植ffmpeg及推流测试嵌入式音视频开发(一)ffmpeg框架及内核解析嵌入式音视频开发(二)ffmpeg音视频同步嵌入式音视频开发(三)直播协议及编码器文章目录系列文章目录前言一、音视频同步1.1基础概念1.2三种同步方法二、音视频同步的实现2.1时间基的转换问题2.2音频为基准2.2.1实现思路2.2.2代码大纲2.3外部时钟同步2.3.1实现思路2.3.2
- transformer模型构建
AI耽误的大厨
自然语言处理nlptransformer算法人工智能神经网络word2vec
2.6模型构建学习目标掌握编码器-解码器结构的实现过程.掌握Transformer模型的构建过程.通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:编码器-解码器结构的代码实现#使用EncoderDecoder类来实现编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(se
- DeepSeek R1 模型详解与微调
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekR1思维链模型微调
目录引言DeepSeekR1模型概述DeepSeekR1模型架构3.1输入层3.2编码器层3.3解码器层3.4输出层DeepSeekR1核心原理
- ffmpeg源码简析(五)编码——avformat_alloc_output_context2(),avcodec_encode_video2()
小码哥_WS
流媒体-直播-编解码ffmpegffmpeg编码源码
1.avformat_alloc_output_context2()在基于FFmpeg的视音频编码器程序中,该函数通常是第一个调用的函数(除了组件注册函数av_register_all())。avformat_alloc_output_context2()函数可以初始化一个用于输出的AVFormatContext结构体。它的声明位于libavformat\avformat.h,如下所示。intav
- Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别
会喘气的粽子丶
nlp人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,主要用于自然语言处理(NLP)任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述:仅包含解码器部分,没有编码器。应用:通常用于生成任务,如语言模型和对话系统。代表模型:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)特点:自回归生成:模型通过
- 第N11周:seq2seq翻译实战-Pytorch复现
计算机真好丸
pytorch人工智能python
文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器(encoder)2.解码器(decoder)三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu
- 发文新思路!双通道CNN的惊人突破,准确率接近100%!
沃恩智慧
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构,正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计,能够同时处理更多特征信息,从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率,还有效降低了过拟合风险,使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如,最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络,结合了Transformer和CNN的优势,通过双分支编码器和双重注意力机制,有效解
- 变分边界详解
半度、
算法
起因当时看VAE论文时有这么一段,但是看完直接一头雾水,这都那跟哪,第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详,只好自己来写一篇,希望能解答后来人的疑惑。公式1参考文章:证据下界(ELBO)、EM算法、变分推断、变分自编码器(VAE)和混合高斯模型(GMM)解释一下,我们之前都是用MLE计算损失,logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x∣θ)和logpθ(x)
- FFmpeg Per-file main options
SimpleForest
ffmpegffmpeg
1.-ffmt强制设置输入或输出文件的格式;对于输入文件来说,格式是自动检测的;输出文件则是根据文件后缀推测格式的;因此该选项多数情况下是不需要的。2.-c[:stream_specifier]codec(input/output,per-stream)-codec[:stream_specifier]codec(input/output,per-stream)选择一个编码器(在输出文件之前使用)
- RAG中的双编码器与跨编码器模型
人工智能
RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】检索增强生成(RAG)是一个强大的框架,它结合了基于检索和基于生成的自然语言处理(NLP)任务方法。RAG不只是依赖生成模型,而是通过检索相关文档或段落来利用外
- 大型语言模型的核心机制解析
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能Deepseek
摘要大型语言模型的核心机制依赖于Transformer架构,该架构通过嵌入层将输入数据转换为向量形式,并结合位置编码以保留序列中单词的顺序信息。随后,这些向量进入多头自注意力层,能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理,以增强模型的学习能力和稳定性。接着,数据流经前馈网络进一步处理,最终再次通过残差连接和层归一化,得到编码器层的输出。模型性能高度依赖大规模和高质量
- 【STM32-学习笔记-4-】PWM、输入捕获(PWMI)
隼玉
【STM32学习笔记】stm32学习笔记
文章目录1、PWMPWM配置2、输入捕获配置3、编码器1、PWMPWM配置配置时基单元配置输出比较单元配置输出PWM波的端口#include"stm32f10x.h"//DeviceheadervoidPWM_Init(void){//**配置输出PWM波的端口*****************************************************************RCC_
- 视频编解码标准中的 Profile 和 Level
码流怪侠
AV1-libaom视频编解码ProfileLevelH264HEVCH266AV1
视频编解码标准中的Profile和Level在视频编码标准(如H.264/AVC、HEVC/H.265、H.266/VVC、AV1)中,Profile(配置文件)和Level(级别)是两个重要的概念,它们用于定义编码器和解码器支持的特性、功能以及视频质量与编码效率之间的权衡。Profile(配置文件)Profile是对编码器特性的一种抽象,定义了编码过程中使用的一组工具或特性。不同的Profile
- 编码器、获得转子角度
Asa319
电机控制控制算法#直流电机单片机嵌入式硬件
MT6701CT-STDMT6701CT-STD是一款磁性角度位置传感器,通常用于测量电机转子的角度和方向。它通过I2C或SPI接口与单片机通信。下面将详细介绍如何从MT6701CT-STD获取电机的选择方向和选择角度,以及如何将其发送给单片机,并说明发送的数据格式。【从零开始实现stm32无刷电机FOC】【实践】【7.2/7完整代码编写】_stm32foc-CSDN博客1.获取电机的选择方向和选
- 关于霍尔编码器读取电机速度的一些相关操作(STM32的编码器模式,MSP的通过输入捕获记录
电赛张小七
电设stm32算法嵌入式硬件单片机开发语言c语言
一.前言闲谈前几天24年的电赛刚刚过去,整个四天三夜也是非常记忆深刻的。我们队选择的是H题,我想只要是做控制的,看到这题目列表都会毫不犹豫的选择H题。因为相比其他题目而言H题简直是太简单了,以至于我们小队的几个人在早上8点之后拿到题目,都有点怀疑这个题目是不是有点问题,怎么可能这么简单。就这个题第一眼看过去感觉都比平衡车都简单,但仔细的看过里面的一些规则要求,以及深刻的用过MSPM0G3507这个
- 基于 GD32F470 的编码器接口应用:实现防抖、方向校验、溢出处理与位置速度计算
森焱森
c语言stm32
以下是关于如何使用GD32F4xx系列微控制器的定时器实现编码器功能的总结,涵盖了所有关键细节和步骤:目标使用GD32F4xx定时器实现旋转编码器的计数、方向检测、速度计算、位置计算,并通过定时器中断实现实时更新。关键步骤定时器初始化为编码器模式GPIO配置:将编码器的A和B信号连接到定时器的输入通道对应的GPIO引脚(如PA8和PA9)。配置这些GPIO引脚为复用输入模式,并启用内部上拉/下拉电
- 【深度学习】常见模型-BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)(双向编码器表示)
IT古董
深度学习人工智能深度学习bert人工智能
BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)BERT是什么?BERT是Google在2018年推出的NLP(自然语言处理)模型,全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(双向编码器表示)。BERT采用Transformer结构,并使用双向(Bidirectiona
- DeepSeek-VL2 、 qwen2.5 vl 技术选型比较
天机️灵韵
人工智能deepseekqwen
在视觉-语言(Vision-Language,VL)多模态模型领域,DeepSeek-VL2(深度求索)和Qwen2.5-VL(阿里云通义千问)均是国内领先的技术方案。以下是两者的技术选型对比分析,涵盖架构设计、性能、适用场景和实际应用考量:1.核心架构对比维度DeepSeek-VL2Qwen2.5-VL视觉编码器基于改进的ViT(VisionTransformer)类似CLIP的ViT+跨模态注
- [8-2-3] 队列实验_多设备玩游戏(旋转编码器)_重录
无数碎片寻妳
玩游戏网络
[8-2-3]队列实验_多设备玩游戏(旋转编码器)_重录在这节课中,我们将修改第十三个程序,增加旋转编码器控制的功能,使得你既可以用红外遥控器,也可以使用旋转编码器来控制游戏。旋转编码器可以提供比红外遥控器更快速的响应,因此它能够让游戏操作更流畅。我们将一步步讲解如何将旋转编码器添加到程序中,并通过队列优化数据传输。1.游戏控制的背景之前的程序中,我们使用红外遥控器控制挡球板的左右移动,但响应较慢
- AI大模型系列之七:Transformer架构讲解
m0_74823683
面试学习路线阿里巴巴人工智能transformer深度学习
目录Transformer网络是什么?输入模块结构:编码器模块结构:解码器模块:输出模块结构:Transformer具体是如何工作的?Transformer核心思想是什么?Transformer的代码架构自注意力机制是什么?多头注意力有什么用?前馈神经网络编码器(Encoder)解码器(Decoder):基于卷积神经网络(CNN)的编码器-解码器结构基于Transformer架构的主流语言模型有哪
- 注意力机制:查询(Query)、键(Key)、值(Value)
彬彬侠
自然语言处理QueryKeyValue注意力attentionNLP自然语言处理
注意力机制:查询(Query)与键(Key)在注意力机制中,查询(Query)和键(Key)是两个非常关键的概念,它们通过计算相似度来决定模型在某一时刻应该“关注”输入序列的哪一部分。它们通常是来自编码器或解码器的表示,通过它们的交互,模型能够聚焦于最相关的信息部分,从而提高预测的准确性。1.查询(Query)查询(Query)是用来在输入序列中查找相关信息的向量。它代表了当前模型对于某一特定输出
- 个性化音乐生成:生成式AI在音乐推荐与创作中的应用
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Python人工智能python语言模型自然语言处理生成对抗网络知识图谱神经网络
文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器(VAE)2.生成对抗网络(GAN)3.Transformer模型4.扩散模型(DiffusionModels)技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE的音乐生成3.基于Transformer的音乐生成4.基于扩散模型的音乐生成业务分析1.用户体验提升2.音乐创作工具3.音乐推荐系统4.技术挑战结论引言随着生成式人工智能(GenerativeAI
- 深度学习的文本生成:从seq2seq到GPT2和GPT3
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
文章目录1.背景介绍1.1序列到序列(seq2seq)模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT(GenerativePre-trainedTransformer)模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d