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开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言在AI大模型百花齐放的时代,很多人都对新兴技术充满了热情,都想尝试一下。然而,实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备,还需要面临复杂的部署和安装过程,这让很多人望而却步。在这样的背景下,Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路,极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台,用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型,而无需
- 机器学习之——认识机器学习
-睡到自然醒~
golang重构开发语言
首先,什么是机器学习?参照百度百科的讲解,“机器学习是一门多领域交叉学科,设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢?也就是说,机器学习是一门跨领域的学科,是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中,提到了几个机器学习的定义:1,A
- Epoch
老兵发新帖
人工智能
在深度学习和机器学习中,Epoch(轮次或周期)是一个核心训练概念,指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析:一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如:若训练集有10,000个样本,则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch(批次):数据集被分割成的小组(如每批32个样本)。Iterat
- Python --- day 10 Opencv模块的使用
AnAn__kang
pythonopencv开发语言
系列文章目录前言今天博主带大家进入Opencv的学习,这是一个专门针对处理图像和视频的一个模块,大家以理解为主,增强自己的编程思维,再后续我们训练模型时会大批量的处理图片时会经常用到这个模块。1OpenCV介绍OpenCV(开放源代码计算机视觉库)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。由一系列C++类和函数构成,用于图像处理、计算机视觉领域的算法实现。1.1OpenCV优势**开源免费:**完全
- 机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理
参考:https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常,在DataScience中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化),许多学习算法中目标函数
- 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径
百态老人
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第一部分:内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系:“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心(VSOC),云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含:数据采集层:车辆端持续收集异常行为日志数据,包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层:通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层:安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
- 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够,达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强,导致完全拟合了训练集。解决
- 数字人系统:AI界的超级巨星,你准备好了吗?
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数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
在这个日新月异的科技时代,每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天,我们要聊的,正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃,更是对未来生活方式的深刻重塑,一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理:深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习:智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术,通过构建多层
- 聚焦基础研究突破,北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML
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近日,由北电数智首席科学家窦德景教授牵头,联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发,提出一种DDPA(DynamicDelayedPoisoningAttack)新型对抗性攻击方法,为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具,相关论文已被国际机器学习大会(ICML2025)收录。ICML由国际机器学习学会(IMLS)主办,聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向,是机器学习与人工智
- 阿里云态势感知和安骑士有什么区别?
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阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品,态势感知属于安全管理类的产品,安骑士数据服务器安全类产品,阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别:态势感知和安骑士的区别简单来说,安骑士是检测云服务器漏洞的,态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
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一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
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一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 7篇1章7节:机器学习算法解读,与数值预测回归模型构建
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用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一,其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型,并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤,包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估,帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中,机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- 支持向量机SVM
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支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例(更容易理解)假设现在有一个二维平面上散落着一些点,这些点分为两类,一类是红色的圆形点,另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线,能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
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码字的字节
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高斯混合模型(GMM)简介高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型,其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同,GMM能够捕捉数据中的多模态特性,这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看,一个包含K个分量的GMM可表示为:其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数(满足(\
- 机器学习初学者理论初解
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大家好!为什么手机相册能自动识别人脸?为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品?这些“智能”背后,都藏着一位隐形高手——机器学习(MachineLearning)。一、什么是机器学习?简单说,机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫:不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”,而是给他看100张猫狗照片,让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序:输入规则+数据→输出结果(例:按“温
- Embedding与向量数据库
玖月初玖
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1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型,它的核心任务是将离散的、高维的符号(如单词、句子、图片、用户、商品等)转换成连续的、低维的向量(称为“嵌入”或“向量表示”),并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具,把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
- 2023年第10期(NeuroImage):DomainATM:多中心医学图像数据标准化工具箱
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在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 迁移学习:知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式
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让AI像人类一样“举一反三”的通用学习框架本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与基本概念迁移学习(TransferLearning)是一种机器学习范式,其核心思想是:将源领域(SourceDomain)学到的知识迁移到目标领域(TargetDomain),以提升目标任务的性能
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AI原生应用中的用户画像构建:从理论到实践全解析关键词:用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要:本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程,从基础概念到核心技术,再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作,深入探讨特征提取、模型构建等关键技术,并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
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目录引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结:构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章(推荐)引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域,我们正经历着技
- 万字长文,解读大模型技术原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发,对大模型领域的各个技术细节进行详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向,其“大”体现在训练数据集广,模型参数和层数大,计算量大,其价值体现在通用性上,并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
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TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词:TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要:本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手,逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解,展示TensorFl
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从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词:AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要:本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。我们将从基本概念出发,逐步解析认知架构的核心组件,包括知识表示、推理机制和学习能力等。通过生动的比喻和实际代码示例,帮助读者理解如何设计一个能够模拟人类认知过程的AI系统。文章还将介绍当前最先进的认知架构模型,并展望未来发展趋势
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
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论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
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//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
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- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
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javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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