- 考研导师选择方法
herosunly
考名校研究生经验分享考研选择导师考研导师选择方法
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
AOIWB
机器学习人工智能python
梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义:梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法,其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达:参数更新公式为
- 深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st
- 《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.4-2.6节详解
环工人学Python
深度学习pytorch人工智能python机器学习学习
写在前面:不知不觉已经更了第一个章节,目前的内容都是很基础的内容,有人会问现在ai时代,还有必要学习这些内容吗,我想说的是,越是基础的内容我们越要认真去学习和分析,ai可以快速解决问题,但是我希望我们可以知其所以然,感谢所有支持的收藏和粉丝,希望这些文章对你们有些许帮助!点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写
- 特征提取:如何从不同模态中获取有效信息?
Ash Butterfield
自然语言处理(NLP)专栏nlp人工智能
在多模态学习中,特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据(如文本、图像、视频和语音等)转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务,在多模态学习中,如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合,直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态(文本、图像、语音)中进行特征提取,涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取?在机器学习中,
- 在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
秋.
pythonnumpy开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组:(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组:(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
- python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习...
坂田月半
内容简介O'ReillyMedia,Inc.介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
- 英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
OAK中国_官方
数码相机
最近英特尔官方发布了一篇文章:主要介绍了如何将英特尔开发板(小挪吒)与OAK深度相机结合使用,并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机:作为深度数据采集的核心设备,其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合,实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™:作为英特尔的深度学习推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
- VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
OAK中国_官方
SLAM人工智能rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知(FactorPerceptionKit)VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案,不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能,我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型,该模型同时进行局部特征点检测
- 基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。
qq924711725
仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
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念九_ysl
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在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
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随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- 计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统
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博主小档案:花花,一名来自世界500强的资深程序猿,毕业于国内知名985高校。技术专长:花花在深度学习任务中展现出卓越的能力,包括但不限于java、python等技术。近年来,花花更是将触角延伸至AI领域,对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容:1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
- 强化学习——基本概念
AI大模型探索者
人工智能ai深度学习机器学习语言模型
何为强化学习机器学习的一大分支强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种,它通过与环境不断地交互,借助环境的反馈来调整自己的行为,使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象,智能体是算法本身,环境是与智能体交互的外部。智能体(IntelligentAgent),在人工智能领域,智能体指一个可以观察周
- 建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2
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人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
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- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
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本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 机器学习与深度学习资料
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《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
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- 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.1-2.3节详解,篇幅超了,缺的后面再补吧
环工人学Python
深度学习pytorch人工智能python机器学习
写在前面:点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写代码。在深度学习的世界里,理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念,并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要,因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理,还介绍了激活函数、损失函数和优
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
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前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- .net机器学习框架:ML.NET模型生成器
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ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展,用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。它利用自动化机器学习(AutoML)来探索不同的机器学习算法和设置,帮助您找到最适合您场景的那个。使用ModelBuilder不需要机器学习专业知识。您只需要一些数据和一个需要解决的问题。ModelBuilder会生成代码,以便将模型添加到您的.NET应用程序中。1.创建一个
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- 【深度学习】矩阵的核心问题&解析
大数据追光猿
数学基础-矩阵深度学习矩阵人工智能
一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法?问题描述:给定两个矩阵AAA和BBB,编写代码实现矩阵乘法。解法:使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
- 基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测目标跟踪计算机视觉人工智能水果成熟度检测视觉检测
石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统,旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段(未成熟、成熟、成熟期)。该系统采用最新的YOLOv10目标检测模型,能够高效地分析图像或视频中的石榴果实,并根据其外观特征识别其生长阶段。通过这种技术,农民可以更好地监控石榴果实的发育过程,优化作物管理,合理安排收获时间,从而提高生产效率和经济收益。系统概述石榴作为一种重要的水果作物,广泛种
- yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络YOLOC#python
ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange,是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统,旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一,在任意一个框架上训练的神经网络模型,无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此,如何实现不同框架之间的互操作性,简化从研究
- 【人工智能】数据挖掘与应用题库(101-200)
奋力向前123
人工智能人工智能数据挖掘
1、有矩阵A3×2,B2×3,C3×3,下列运算有意义的是()答案:BC2、13524的逆序数为()答案:33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14,代数余子式记作A14,二者关系为()答案:相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系,下列说法正确的是?答案:深度学习是机器学习的子集(分支)5、关于机器学习的本质,下列表述最恰当的是?答案:从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指?
- 【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
IT古董
机器学习人工智能机器学习人工智能python
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值,MAE的公式为:其中:n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
- 大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词:大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
- 机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码
rockingdingo
tensorflow大数据自然语言处理算法深度学习机器学习
图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
- ztree设置禁用节点
3213213333332132
JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
ztree设置禁用节点的时候注意,当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据,否者会获取不到节点对象,导致设置禁用没有效果。
$(function(){
showTree();
setDisabledNode();
});
- JVM patch by Taobao
bookjovi
javaHotSpot
在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch,共四个,有意思,记录一下。
7050685:jsdbproc64.sh has a typo in the package name
7058036:FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM
7060619:C1 should respect inline and
- 将session存储到数据库中
dcj3sjt126com
sqlPHPsession
CREATE TABLE sessions (
id CHAR(32) NOT NULL,
data TEXT,
last_accessed TIMESTAMP NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: michaeldu
* Date
- Vector
171815164
vector
public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) {
for (int i = 0; i < cart.size(); i++) {
if (cart.get(i).getId().equals(id)) {
cart.remove(i);
- 各连接池配置参数比较
g21121
连接池
排版真心费劲,大家凑合看下吧,见谅~
Druid
DBCP
C3P0
Proxool
数据库用户名称 Username Username User
数据库密码 Password Password Password
驱动名
- [简单]mybatis insert语句添加动态字段
53873039oycg
mybatis
mysql数据库,id自增,配置如下:
<insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"
parameterType=&
- struts2拦截器配置
云端月影
struts2拦截器
struts2拦截器interceptor的三种配置方法
方法1. 普通配置法
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
&
- IE中页面不居中,火狐谷歌等正常
aijuans
IE中页面不居中
问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示,列表页的页面在火狐谷歌中正常,在IE6、7、8中都不中,觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识,仔细查看后发现,列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义,就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
- String,int,Integer,char 几个类型常见转换
antonyup_2006
htmlsql.net
如何将字串 String 转换成整数 int?
int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();
int i=Integer.parseInt(str);
如何将字串 String 转换成Integer ?
Integer integer=Integer.valueOf(str);
如何将整数 int 转换成字串 String ?
1.
- PL/SQL的游标类型
百合不是茶
显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;
PL/SQL中游标的声明;
1,声明游标
2,打开游标(默认是关闭的);
3,提取数据
4,关闭游标
注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标
隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
- JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比
bijian1013
JUnit4单元测试
一.基础知识
JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次
- 精通Oracle10编程SQL(12)开发包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发包
*包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型(例如TABLE类型和RECORD类型)、PL/SQL项(例如游标和游标变量)和PL/SQL子程序(例如过程和函数)
*/
--包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序,它由包规范和包体两部分组成
--建立包规范:包规范实际是包与应用程序之间的接口,它用于定义包的公用组件,包括常量、变量、游标、过程和函数等
--在包规
- 【EhCache二】ehcache.xml配置详解
bit1129
ehcache.xml
在ehcache官网上找了多次,终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了,这个文档包含在ehcache.xml的注释中!
ehcache.xml : http://ehcache.org/ehcache.xml
ehcache.xsd : http://ehcache.org/ehcache.xsd
ehcache配置文件的根元素是ehcahe
ehcac
- java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL
白糖_
javaeclipsespringtomcatWeb
今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题:在web.xml中配置了spring的上下文监听器:
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
随后启动
- angular.element
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.element
angular.element
描述: 包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串,把它作为一个jQuery元素来处理。(类似于jQuery的选择器啦) 如果jQuery被引入了,则angular.element就可以看作是jQuery选择器,选择的对象可以使用jQuery的函数;如果jQuery不可用,angular.e
- java-给定两个已排序序列,找出共同的元素。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CommonItemInTwoSortedArray {
/**
* 题目:给定两个已排序序列,找出共同的元素。
* 1.定义两个指针分别指向序列的开始。
* 如果指向的两个元素
- sftp 异常,有遇到的吗?求解
Chen.H
javajcraftauthjschjschexception
com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460)
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154)
at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
- [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么?
comsci
人工智能
我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....
我们可以尝试一下...在某些神经
- 通过LAC和CID获取经纬度信息
dai_lm
laccid
方法1:
用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html,然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0),如果数据正确就可以获得相应的经纬度
方法2:
发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
- JAVA的困难分析
datamachine
java
前段时间转了一篇SQL的文章(http://datamachine.iteye.com/blog/1971896),文章不复杂,但思想深刻,就顺便思考了一下java的不足,当砖头丢出来,希望引点和田玉。
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- 小学5年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
money 钱
paper 纸
speak 讲,说
tell 告诉
remember 记得,想起
knock 敲,击,打
question 问题
number 数字,号码
learn 学会,学习
street 街道
carry 搬运,携带
send 发送,邮寄,发射
must 必须
light 灯,光线,轻的
front
- linux下面没有tree命令
dcj3sjt126com
linux
centos p安装
yum -y install tree
mac os安装
brew install tree
首先来看tree的用法
tree 中文解释:tree
功能说明:以树状图列出目录的内容。
语 法:tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
- Map迭代方式,Map迭代,Map循环
蕃薯耀
Map循环Map迭代Map迭代方式
Map迭代方式,Map迭代,Map循环
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蕃薯耀 2015年
- Spring Cache注解+Redis
hanqunfeng
spring
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
- Guava中针对集合的 filter和过滤功能
jackyrong
filter
在guava库中,自带了过滤器(filter)的功能,可以用来对collection 进行过滤,先看例子:
@Test
public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() {
List<String> names = Lists.newArrayList("John"
- 学习编程那点事
lampcy
编程androidPHPhtml5
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip
nannan408
ByteBuffer
1.前言。
如题,limit其实就是可以读取的字节长度的意思,flip是清空的意思,mark是标记的意思 。
2.例子.
例子代码:
String str = "helloWorld";
ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes());
Sy
- org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1
Everyday都不同
$转义el表达式
最近在做Highcharts的过程中,在写js时,出现了以下异常:
严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception
org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
- 用Java实现发送邮件到163
tntxia
java实现
/*
在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件?如何接收邮件?如何访问多个文件夹等。问题零散,而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。
本人之前所做过一个java项目,其中包含有WebMail功能,当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间,总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题,因此把我的一些经验帖出来,希望对大家有些帮助。
此篇仅介绍用
- 探索实体类存在的真正意义
java小叶檀
POJO
一. 实体类简述
实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口,在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的
POJO(Plain Old Java Objects)简单的Java对象
它的一般格式就是
public class A{
private String id;
public Str