- 深度学习速通系列:贝叶思&SVM
Ven%
支持向量机人工智能深度学习算法机器学习
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的机器学习算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理,这是一种利用已知信息(先验概率)来预测未知事件(后验概率)的概率方法。它通常用于分类问题,特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性,并且可以通过增加新的数据来更新先验概
- 机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna
0xMayL
#深度学习机器学习#模型评估机器学习深度学习人工智能
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
ShuQiHere
机器学习深度学习神经网络
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。然而,随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升,传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下,神经网络重新进入了研究者们的视野,并逐步演变为深度学习,成为解决复杂问题的强大工具。今天,我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程,揭示这些
- PyTorch概述
fydw_715
pytorchpytorch人工智能python
PyTorch是一个开源的机器学习框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名,深受研究人员和开发者的喜爱。以下是PyTorch的一些重要模块及其功能:torch简介:这是PyTorch的核心库,提供了张量(tensor)操作的基本功能。功能:支持张量的创建、操作和转换,涵盖数学运算、线性代数操
- 国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息?
百态老人
人工智能笔记
MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具,具有强大的自然语言处理和机器学习能力,旨在提供高效、精准的信息检索服务。它能够通过自然语言查询快速在各种文件格式(如PDF、DOCX、TXT)中找到所需信息,并利用人工智能技术提供即时答案和相关搜索结果。MindSearch不仅是一个独立的搜索引擎平台,还提供了一个开源的AI搜索引擎框架,用户可以使用闭源或开源的大语言模型(LL
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 机器学习——lightGBM(学习整理)
CXDNW
机器学习机器学习人工智能笔记lightgbm参数优化sklearn
目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式(1)TrainingAPI(2)Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI(重复只做补充)3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks(1)lightgbm.record_evaluation(2)lig
- 【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)
艾思科蓝 AiScholar
人工智能机器学习信息与通信图像处理人机交互计算机视觉数据分析
第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。本届会议将主要关注机器学习和计算机应用面临的新的挑战问题和研究方向,着力反映国际机器学习和计算机应用相关技术研究的新进展。大会网站:https://ais.cn/u/iMrIjq(更多会议详情)截稿时间:以官网信息为准收录检索:EICompendex,Scopus【往届已见刊并完成EI
- 机器学习 之 决策树与随机森林的实现
SEVEN-YEARS
机器学习决策树随机森林
引言随着互联网技术的发展,垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤:自助采样:从原始数
- 编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门大神级攻略
一禅(OneZen)
随笔经验分享其他笔记pythonjava
编程语言选择1.选择一种编程语言入门:Python:Python是初学者的绝佳选择。它语法简单、易读易写、用途广泛,广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript:对于对Web开发感兴趣的学生,JavaScript是必学的。它在前端开发中占据主导地位,并且与HTML和CSS结合使用,构建动态网页。Java:Java是一种面向对象的编程语言,广泛应用于企业级应用和A
- Python配置管理工具库之hydra使用详解
Rocky006
python人工智能开发语言
概要在开发复杂的Python应用程序时,配置管理往往是一个重要但容易被忽视的部分。Hydra是一个强大的配置管理工具,它旨在简化配置文件的管理和使用,尤其是在涉及多个配置文件和参数组合的场景下。Hydra提供了一种优雅的方式来组织和访问配置数据,并支持动态生成和组合配置。这对于机器学习、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库,包括其安装方法、主要特性、基本和
- spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
weixin_39956182
spark应用程序转换
在实际机器学习项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作,主要包括:特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频-逆向文件频率(TF-IDF)词频-逆向文件频率(T
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 计算机视觉概念科普
极客代码
玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门多学科交叉的科学,旨在让计算机具备“看”的能力,即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- AI学习记录 - 对抗性神经网络
victor-AI最好的学习方式是画图
人工智能学习神经网络
有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后,一般会先看他的损失函数是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。对抗神经网络其实可以这样子理解,网上一直说生成器和判别器的概念,没有触及到本质。我有一种看法:假如当前场景是输入模糊图片,然后输出高质量图片。当判别器和生成器本来就是一个模型,在不把判别器生成器拆开的时候,我输入一张图片,这个模型输出的是0和1,那这个整
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
ShuQiHere
机器学习人工智能
【ShuQiHere】引言:概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索,到20世纪的计算革命,再到21世纪的智能算法应用,机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进,展示它们之间的联系,并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归:机器学习的起点背景故事:1805年的法国,年轻的数学家Adrien-MarieLe
- TensorFlow和它的弟弟们
活蹦乱跳酸菜鱼
tensorflow人工智能python
TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品,它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言(如Pyth
- 机器学习(ML)算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
机器学习
机器学习(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法:一、监督学习算法监督学习算法使用标记(即已知结果)的训练数据来训练模型,以便对新数据进行预测。线性回归:用于建立连续变量之间的关系,通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归:虽然名称中包含“回归”,但实际上是用于分类问题,特别是二分类问题。通过将线性回归模
- Datawhale AI夏令营-task03
ghost_him
人工智能
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力,使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作,生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化,对于图像而言,数
- K-means聚类算法:从原理到实践的全面解读
一休哥助手
人工智能算法kmeans聚类
引言在当今数据驱动的时代,机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中,聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组,使得组内的样本相似度高,组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法,因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中,我们将深入探讨K-means聚类算法,从基本原理到实际应用,以及算法的优化和实现方法。首先,
- 机器学习——支持向量机
酱香编程,风雨兼程
机器学习支持向量机机器学习算法
一、间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
- 【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员
听忆.
机器学习facebook机器人
使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员,能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互,并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务,涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析数据挖掘
装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- 7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
生信小课堂
关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友患者添加小编咨询生信分析咨询请关注生信小课堂研究背景:扩张型心
- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法,主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析:一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为:P(A∣B)=P(B)
- 探索数据世界的钥匙:机器学习中的线性回归
程序员-李旭亮
机器学习
在浩瀚的数据海洋中,寻找隐藏的模式与规律,一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中,线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点,成为了入门机器学习的首选,更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归:定义与原理线性回归,顾名思义,是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量(X)与因变量
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- PyTorch库学习之torch.mean函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数,用于计算张量的均值。它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值,是数据分析和机器学习中常用的操作之一。二、语法和参数语法:torch.mean(input,dim=None,keepdim=False,*,out=None)参数:input(torch.Tensor):输入张量。dim(int,
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR