- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
WeiLai1112
DeepSeek人工智能
1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- TensorFlow LiteRT 概览
姚家湾
tensorflow人工智能python
LiteRT(简称LiteRuntime,以前称为TensorFlowLite)是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型,也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化:LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件:延迟时间(无需
- 机器学习(1)安装Pytorch
CoderIsArt
机器学习与深度学习机器学习pytorch人工智能
1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log:Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
- Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉机器学习
简介简介:FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程,显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练,同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目:FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance(FIDGAN:具有初始距离的生
- Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络机器学习pytorch深度学习计算机视觉
简介简介:一般来说,生成器相比判别器要完成的任务更加困难,前者需要完成数据概率密度的拟合,而后者只需要判别真伪,影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架,原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目:StudyofPreventionofModeCollapsein
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 模型保存、训练与验证
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中,模型的保存与加载有两种主要方式:保存&加载完整模型(包括网络结构和参数)只保存&加载模型参数(推荐方式)可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型,可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型(未使用
- python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别?
大懒猫软件
python深度学习tensorflowpytorch
TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架,它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。以下是它们的主要区别:1.设计理念TensorFlow:静态计算图:TensorFlow使用静态计算图,即在运行模型之前需要先定义整个计算图。这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势,但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面:TensorFlow提
- PyTorch与TensorFlow的对比:哪个框架更适合你的项目?
木觞清
pytorchtensorflow人工智能
在机器学习和深度学习领域,PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点,适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架,帮助你根据项目需求选择最合适的工具。一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架,它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同,但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch:由Facebook的人工智能研究
- PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明
深图智能
深度学习教程深度学习pythonpytorch人工智能
1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具,其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程,让模型架构一目了然。通过torchinfo的summary函数,用户可以快速获取模型的详细结构和统计信息,如模型的层次结构、输入/输出维度、参数数量、多加操作(Mult-Adds)等关键信息。2、安装首先,你需要安装torchinfo库。可以通过pi
- 服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记
Osiria
服务器pythonubuntu
服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记系统配置apt/apt-getProxy配置修改主机名用户权限文件复制一些容易出错的python库安装Pytorch3D(0.7.5)psbody-mesh4.0([link](https://github.com/MPI-IS/mesh))其它系统配置apt/apt-getProxy配置sudonano/etc/apt/apt.conf.d/prox
- anaconda,Python,cuda,pytorch 下载安装
三希
pythonpytorch开发语言
以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤:一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站:DownloadAnacondaDistribution|Anaconda。根据您的操作系统(Windows、macOS或Linux)选择合适的版本进行下载。例如,对于Windows系统,选择对应的.exe安装文件。安装Windows:双击下载的.exe文件。按照安装
- 用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)
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lstm人工智能rnn
deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。从入门到精通长短时记忆网络(LSTM)参考:长短时记忆网络(LSTM)在序列数据处理中的优缺点分析1.LSTM核心机制LSTM通过门控机制(遗忘门、输入门、输出门)和细
- torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘
Ven%
深度学习速通系列深度学习基础动手Ubuntu深度学习机器学习pytorch
如果torch版本冲突问题复杂,可以尝试清理环境并重新安装所有依赖项:pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio==2.3.1torchvision==0.18.1-fhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.ht
- Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络pytorch算法深度学习计算机视觉
简介简介:主要是采用了粒子群优化(PSO)算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的,粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数,这种方法利用一个搜索空间,在那里粒子群移动,找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用,也与彼此相互作用,具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度,探索粒子的历史和粒子的邻居,可以知道
- 用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)
wyg_031113
机器学习人工智能
yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差(MSE)标量形式:E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
- Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习生成对抗网络神经网络计算机视觉深度学习
简介简介:提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积,拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目:APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork(一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络)会议:20244thInternationa
- Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能python
简介简介:这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测(BDD)机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目:FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss(基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
- Pytorch实现论文:利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。
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优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能深度学习gan机器学习生成对抗网络
论文简介论文:ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata(ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据)出处:RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要:铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
- Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络深度学习pytorch机器学习计算机视觉
简介简介:采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测,并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目:InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture(基于三元DCGAN架构的红外图像着色)会议:2017IEEEConferenceonCo
- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
pythonpython
找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- Python 用pytorch从头写Transformer源码,一行一解释;机器翻译实例代码;Transformer源码解读与实战
医学小达人
NLPLLMsGPT深度学习人工智能transformerpython机器学习
1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务,但因为它们在处理序列时需要一步步前进,因此其他信息无法立即对其产生影响,当序列变长时,长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题,Transformer模型被设计出来,内核思想是利用自注意力机制,这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
- 采用分布式部署deepseek
慧香一格
AI学习分布式deepseek
分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南,帮助您了解如何进行分布式部署。1.环境准备硬件需求:确保您的集群环境中有足够的GPU资源,并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖:安装必要的库和工具,如PyTorch、Transformers等。特别地,对于分布式训练,还需要安装torch.distributed或者类似的库支持,例如Horo
- 本地化部署AI知识库:基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM保姆级教程
elecfan2011
人工智能
前言在数据安全和隐私保护需求日益增长的今天,本地化部署AI知识库成为企业/开发者的首选方案。本文将手把手教你如何通过Ollama(模型管理工具)、DeepSeek-R1(国产开源大模型)和AnythingLLM(知识库管理平台),搭建一套完全本地运行的智能问答系统。全程无需联网,数据100%私有化!目录环境准备与工具安装部署DeepSeek-R1模型配置AnythingLLM知识库平台构建本地知识
- huggingface/pytorch-image-models
GarryLau
ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch人工智能python生成对抗网络深度学习计算机视觉gan
简介简介:在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像,之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失,对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构,一个负责检验完整图像的真假,一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目:SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
pytorch人工智能python
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 搜广推校招面经十九
Y1nhl
搜广推面经搜索引擎推荐算法python求职招聘
快手推荐算法一、1*1的cnn有什么作用?1.1.降维与通道数调整(ChannelReduction)在CNN中,特征图(FeatureMap)通常有多个通道(channels)。1×1卷积可以用于减少通道数,从而降低计算量,提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数,以增强特征表达能力。示例代码(PyTorch):importtorchimporttorch.nnasnnconv1x1=nn.Con
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。