- 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类:Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical
小小帅AIGC
informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper:https://arxiv.org/abs/2404.13779github:本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录~1.背景动机
- nvm的使用汇总
柒柒钏
小知识点安装教程NVM
nvm的使用汇总在Linux中安装nvm使用nvm安装Node.js一些特殊用法总结在Linux中安装nvm运行以下命令,用来下载并执行nvm的安装脚本:curl-o-https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh|bash注意:v0.40.0是截至2023年的最新稳定版本。如果需要其他版本,请替换为对应的版本号。安装
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- You are using pip version 10.0.1, however version 20.0.2 is available.的解决方案
柒柒钏
小知识点python
在安装第三方库时出现以下提示:Youareusingpipversion10.0.1,howeverversion20.0.2isavailable.输入:python-mpipinstall--upgradepip结果:还是提示上述错误输入:python-mpipinstall--Upip结果:如下所示,更新完成之后继续安装第三库即可。
- Linux中如何终止进程?这三种办法要刻在脑子里
wljslmz
Linux技术linux运维服务器
在Linux中,进程是程序运行时的实例。简单来说,每当你启动一个应用(比如Firefox浏览器或一个脚本),系统就会为它创建一个进程,并分配一个唯一的编号——进程ID(简称PID)。通过这个PID,系统知道该如何管理和调度它。但进程并非总是乖乖听话。以下几种情况,可能让你不得不挥起“终结者”之手:无响应:程序卡死,窗口一动不动,怎么点都没反应。资源霸占:某个进程狂吃CPU或内存,让系统慢如蜗牛。任
- 第01课:什么是微服务?
Wei_Cui_csdn
从零开始掌握微服务软件测试微服务测试DevOps
微服务的由来微服务的前身是PeterRodgers博士在2005年度云端运算博览会上提出的微Web服务(Micro-Web-Service)。微软的JuvalLöwy随后也提出了类似的想法,并提议将其作为微软下一阶段最主要的软件架构。2014年,MartinFowler与JamesLewis共同提出了微服务的概念,给出了微服务的具体定义:从本质上来说,微服务是一种架构模式。它是面向服务型架构(SO
- 北京工业大学计算机考研难度,北京工业大学考研好考吗?性价比怎么样?
徐小疼
北京工业大学计算机考研难度
学校介绍北京工业大学(北工大,BeijingUniversityofTechnology),坐落于北京市,是一所以工为主,工、理、经、管、文、法、艺术、教育相结合的多科性市属重点大学,也是国家“211工程”建设高校、世界一流学科建设高校。目前学校拥有国家重点一级学科光学工程,国家重点二级学科材料学和结构工程,学校有7个学科跻身2019年QS世界大学排行榜前500,在QS发布的2019年中国大陆大学
- 应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些?你都知道吗
心言星愿
应用统计学学什么科目
在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的,想要报考统计学的朋友也是不再少数的,那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢,下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目,而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了,所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校,以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
- LoRa无线技术解析
wmq163
物联网lora
一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信(LPWAN)技术中的一种,是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏,传送距离更远,更节能。2、LoRa是物理层(PHY)协议,能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行,频率范围从137MHz-1050MHz,常见的主要是433MHz、868M
- 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数:计算 log(softmax),用于多分类任务
彬彬侠
PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数,通常用于多分类任务和计算交叉熵损失,可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX,softmax计算如下:softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 数学中常用的求导数的公式汇总
彬彬侠
数学基础机器学习
一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。指数函数的导数自然指数函数:ddx[ex]=ex\frac{d}{dx}[e^{x}]=e^{x}dxd[ex]=ex一般指数函数:ddx[ax]=ax
- 【Python】全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)
彬彬侠
Python基础全局解释器锁GILCPython多进程C扩展python
全局解释器锁(GlobalInterpreterLock,简称GIL)是CPython(Python的标准实现)中的一个机制,它确保同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。GIL的主要作用是保护Python内部的数据结构,避免多线程访问共享数据时发生竞争条件,导致数据损坏。GIL的工作原理在Python的多线程环境中,GIL会限制多个线程同时执行Python字节码。尽管操作系统可以调度多个线
- Spring Cloud 与微服务学习总结(14)—— 云原生时代,如何从 Java 开发者转型微服务?
一杯甜酒
SpringCloud与微服务java云原生springcloud微服务微服务架构
前言根据维基百科定义,微服务不是整体应用程序中的一个层。相反,微服务是一个独立的业务功能,具有清晰的接口,并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看,微服务架构基本上遵循“做一件事,就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷,微服务架构被企业广泛应用。然而,实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚,比如Java背景的开发者是否更有优势?微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关
- 《基于单片机的交通灯设计与实现(附论文+源代码)》
Blossom.118
单片机课程设计系列单片机嵌入式硬件单片机课程设计51单片机工科软硬件技术stm32c++
1、项目背景交通灯控制系统是城市交通管理的重要组成部分,其作用是合理分配道路资源,缓解交通拥堵,保障行人和车辆的安全。传统的交通灯系统多为固定时长控制,而基于单片机的交通灯控制系统可以通过编程实现更灵活的控制逻辑,例如根据车流量调整信号时长,甚至实现智能交通管理。2、设计思想交通灯设计是以单片机AT89C51芯片作为核心原件,LED灯、八段数码管等构成交通灯显示系统,利用单片机的电源电路、时钟电路
- 101、探索Rust模式匹配的奥秘:简洁代码的艺术
多多的编程笔记
Rust之Web开发rust开发语言后端
Rust模式匹配:学会使用match表达式进行模式匹配,了解iflet和whilelet的用法在编程中,我们经常需要根据不同的条件来执行不同的代码块。Rust语言提供了丰富的模式匹配机制,使得这种根据条件分支执行代码变得简单而直观。本文将介绍Rust中的模式匹配,重点讲解match表达式,以及iflet和whilelet的用法。一、Match表达式Match表达式是Rust中进行模式匹配的一种机制
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
- PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
背景物理信息神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种结合了神经网络和物理方程的方法,用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法,通过使用神经网络来近似物理方程,能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中,PINN可以应用于求解N
- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- C++调用Python程序方法
超级大反派@_@
C++c++python开发语言
前言:在之前做的一个项目中,要使用一段Python的代码。一般来讲可以将Python代码中的功能在C++项目中重构,但是如果Python项目太大,或者这部分是别人写的,自己不清楚整个项目的逻辑,这样重构起来就比较麻烦。这里给出了另外一种实现方法,即利用Python的API使得C++项目可以直接启动Python程序,快速在PC端验证代码功能。急性子可直接看:2.2C++调用python有参有返回值函
- C# Type类中Name、FullName、Namespace、AssemblyQualifiedName的区别
鲤籽鲲
C#c#microsoft开发语言C#知识捡漏
总目录前言在C#中,Type类提供了多种属性来获取类型的相关信息。以下是Name、FullName、Namespace和AssemblyQualifiedName这几个属性的区别和具体用途。一、获取各名称属性示例namespaceReflectionDemo{publicclassUser{}internalclassProgram{staticvoidMain(string[]args){var
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 北本海硕腾讯二面没过,该如何准备才能再战大厂?
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面试
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,北本海硕腾讯二面没过,该如何准备才能再战大厂?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:bg北本海硕两段大厂实习,感觉自己bg其实不错但问题是实习干的都是些crud当时也没意识记录一些更深刻的技术或者架构上的问题,八股又欠背(大致看完了小林codinga和csguilde的c++指北但实际中延伸出来的问题太
- 西电计科保研无望无实习无竞赛无科研,该考研还是直接就业?
程序员yt
考研
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,西电计科保研无望无实习无竞赛无科研,该考研还是直接就业?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:您好,请问西电计科学生,保研无望,无实习无竞赛无科研无技术栈,是准备考研呢,还是准备就业,本科均分80,感觉准备考研就没有后路了。Yt回答:作为一个西电计科,计算机科班生,保研无望,无实习无竞赛无科研无技术也没
- 1985-2024年地级市人工智能专利数据
经管数据库
人工智能
《地级市人工智能专利数据(1985-2024)》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市,时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中,参照《关键数字技术专利分类体系(2023)》,依据其中“人工智能”类技术的专利分类号,结合国家知识产权局所提供的信息,对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上,从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利,并进行数量统计,数据涵
- YOLOv12模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- YOLOv8涨点大全总结(源码)
清风AI
深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
(需要全部源码请私信或留言)性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前,我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准,也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括:指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内,步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
软件职业规划
语言模型unity人工智能
1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
- Rust语言基础知识详解【八】
学习两年半的Javaer
rustrust
继上一章对rust复合类型中的数组和元组讲解之后,接下来对结构体进行详细的介绍。结构体跟之前讲过的元组有些相像:都是由多种类型组合而成。但是与元组不同的是,结构体可以为内部的每个字段起一个富有含义的名称。因此结构体更加灵活更加强大,你无需依赖这些字段的顺序来访问和解析它们。结构体语法天下无敌的剑士往往也因为他有一柄无双之剑,既然结构体这么强大,那么我们就需要给它配套一套强大的语法,让用户能更好的驾
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C