- OCR识别常见开源库
yxfamyself
计算机视觉opencv
OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有:Tesseract,PaddleOCR。商业付费OCR有:腾讯云OCR,阿里云OCR。下面分别介绍。准确识别的前提是找到正确的字体进行训练,字体很重要,要覆盖所有识别的场景。Tess
- A800核心加速技术深度剖析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表,A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块,构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构,解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示,在典型AI训练场景下,A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升,同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
- H200架构升级与实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体,H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发,剖析其多维度升级路径:首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升,阐释内存子系统的带宽优化策略;继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制,以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现,系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
fpga和matlab
#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- 模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
芯作者
DD:日记重构
图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo(FlowtowardsModes)创新性地融合模式搜索与扩散模型,在多个关键维度突破传统方法局限,为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- AI大模型训练教程
Small踢倒coffee_氕氘氚
python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习deepseek机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
- 计算机视觉总结
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计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
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AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- 奇迹科技:蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究
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蓝牙网关北京桂花网智慧体育
一、引言本文研究了福建奇迹运动体育科技有限公司(简称‘奇迹科技’)如何利用其创新产品体系和桂花网蓝牙网关M1500,与少儿篮球教育实现深度融合。重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效,为教育机构和从业者提供参考。二、企业背景奇迹科技由国资上市企业浙数集团与福建省互联网十强企业来玩互娱联合注资成立,专注于数字化体育产业,业务包括数字体育科技研发、打造并运营少儿科技篮
- 生成对抗网络(GAN)的高级变体及在图像生成领域的创新实践
算法探索者
生成对抗网络计算机视觉人工智能
摘要生成对抗网络(GAN)自提出以来,在诸多领域取得了显著进展,尤其是在图像生成方面展现出强大的潜力。本文深入探讨了GAN的多种高级变体,如CycleGAN、StyleGAN等,详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处,阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势,并结合丰富的实际案例,展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果,为相关研究与应用提供全面且深入的参考。一、引言生成对抗网络(G
- 一文说清预训练与微调:AI的双重训练法则
TGITCIC
AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
什么是预训练?预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段,模型通过学习海量的书籍、文章和网页,识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育,他并没有专注于某一门学科,而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时,通过预测下一单词的方式
- 介于YOLOv5的裂缝识别系统
程序员~小强
YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中,裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统,将为您提供高效、精准的解决方案,助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心训练,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
- Python预训练模型实现俄语音频转文字
啥都鼓捣的小yao
人工智能python音视频人工智能
Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时,请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包,写好你的文件路径即可使用!importtorchimportlibrosafromtransformersimport
- 蓝桥杯——算法训练——粘木棍
大柠丶
蓝桥杯蓝桥杯算法职场和发展
问题描述有N根木棍,需要将其粘贴成M个长木棍,使得最长的和最短的的差距最小。输入格式第一行两个整数N,M。一行N个整数,表示木棍的长度。输出格式一行一个整数,表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner;/***@autho
- 蓝桥杯——算法训练——共线
大柠丶
蓝桥杯蓝桥杯算法职场和发展
问题描述给定2维平面上n个整点的坐标,一条直线最多能过几个点?输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行,每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500,数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-
- 基于Python编程语言实现“机器学习”,用于车牌识别项目
我的sun&shine
Pythonpython机器学习计算机视觉
基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机,用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为,目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长,识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
- 关于forward函数
oioz
深度学习
定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑,定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层(如卷积层、全连接层等),计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现:在PyTorch中,forward函数是模型的核心部分,必须显式定义。灵活性高:可以根据模型需要,自由定义forward函数的内容,包括各种计算操作。示例(PyTorch)
- 卷积神经网络Batch Normalization的作用
arron8899
cnnbatch人工智能
BatchNormalization的作用(通俗版)1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕,每层蛋糕的烘烤温度不同(相当于神经网络的每一层数据分布不同)。没有BN时,烤箱温度忽高忽低,导致有的层烤焦(梯度爆炸),有的层不熟(梯度消失)。BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器,实时将输入数据调整到标准温度(均值为0,方差为1),保证每层都能均匀受热,训练更稳定。2.让模型训练“少
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理gptbert
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 解析大模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
秋声studio
口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域,特别是在处理大型神经网络模型时,归一化(Normalization)是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说,归一化有以下几个关键作用:提高训练稳定性:在神经网
- PyTorch数据归一化处理:transforms
2401_87555420
pytorch人工智能python
##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- C++基础系列【26】排序和查找算法
程序喵大人
C++基础系列c语言算法开发语言c++
博主介绍:程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章,首发gzh,见文末记得订阅专栏,以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧,面试也经常考察。
- 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
古月居GYH
深度学习人工智能
一、引言:模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中,欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计,工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践,系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案,并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
Hardess-god
WRF人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- 01年实习生被曝负责字节RL核心算法!系字节LLM攻坚小组成员
量子位
一个超越DeepSeekGRPO的关键RL算法出现了!用上该算法后,Qwen2.5-32B模型只经过RL训练,不引入蒸馏等其他技术,在AIME2024基准上拿下50分,优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen,且DAPO使用的训练步数还减少了50%。这个算法名为DAPO,字节、清华AIR联合实验室SIALab出品,现已开源。论文通讯作者和开源项目负责人都
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默