- 门控循环单元(GRU):LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”
LNL13
grulstm机器学习
在探索完长短期记忆网络(LSTM)的神奇“记忆魔法”后,我们迎来了它的“近亲”——门控循环单元(GatedRecurrentUnit,简称GRU)。GRU就像是神经网络领域里的“精简版记忆大师”,它继承了LSTM处理长序列数据的优势,同时以更简洁的结构和更高的训练效率脱颖而出。今天,就让我们一同走进GRU的世界,看看它是如何在保留核心功能的同时实现“轻装上阵”的。一、GRU的诞生:简化与优化的智慧
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 【机器学习第四期(Python)】LightGBM 方法原理详解
WW、forever
机器学习原理及代码实现机器学习python人工智能
LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架(GBDT)的机器学习算法,专为高性能、高效率设计,适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现(如XGBoost)
- CTF-NetA:CTF网络流量分析的得力助手
叶彩曼Darcy
CTF-NetA:CTF网络流量分析的得力助手CTF-NetA项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTF-NetA在网络安全领域,CTF(CaptureTheFlag)比赛是检验和提升技术能力的重要途径。然而,面对复杂的网络流量分析任务,许多参赛者往往感到力不从心。今天,我要向大家推荐一款专为CTF比赛设计的网络流量分析工具——CTF-NetA,它将助你一
- 深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据
郎郎不会飞
深度学习目标识别python深度学习
深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一,给大家拜个年,祝大家鼠年吉祥,万事如意,趁着喜气,把Yolov3训练自己的数据过程,记录一下,共勉共进。同样,无人机搭载山狗拍摄的视频,目标检测的种类是模型tank和airplane,部分效果图镇贴:数据集准备首先需要将自己的数据集准备好,不同场景下的目标数据尽
- Python训练营-Day25-异常处理
Mallow Flowers
Python训练营python开发语言机器学习人工智能
Python的异常处理机制为程序提供了强大的容错能力(faulttolerance)。当程序在运行时遇到意外情况(即异常),它不会直接崩溃,而是可以被设计成优雅地处理这些错误,并可能继续执行后续逻辑(如果设计允许)或以可控的方式结束。当异常发生时,Python会创建一个异常对象(exceptionobject)(通常是Exception类的子类实例)。如果这段可能出错的代码位于try语句块中,程序
- Python训练营-Day26
Gxsugar
Python打卡记录python开发语言
DAY26函数专题1:函数定义与参数知识点回顾:函数的定义变量作用域:局部变量和全局变量函数的参数类型:位置参数、默认参数、不定参数传递参数的手段:关键词参数传递参数的顺序:同时出现三种参数类型时作业:题目1:计算圆的面积任务:编写一个名为calculate_circle_area的函数,该函数接收圆的半径radius作为参数,并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使用math.pi作
- Python训练营---Day26
2501_91182850
Python训练营python开发语言
知识点回顾:函数的定义变量作用域:局部变量和全局变量函数的参数类型:位置参数、默认参数、不定参数传递参数的手段:关键词参数传递参数的顺序:同时出现三种参数类型时题目1:计算圆的面积任务:编写一个名为calculate_circle_area的函数,该函数接收圆的半径radius作为参数,并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使用math.pi作为π的值)要求:函数接收一个位置参数rad
- 史上最全的CTF保姆教程 从入门到入狱【带工具】
最爱吃南瓜
网络安全web安全windows
下面分享的资源包含国内9套教程教程1-CTF从入门到提升四周学习视频教程教程2-信息安全CTF比赛培训教程教程3-CTF从入门到提升教程4-CTF培训web网络安全基础入门渗透测试教程教程5-CTF入门课程教程6-CTF夺旗全套视频教程教程7-网络安全课程新手入门必看教程8-bugku_CTF_Web视频教程网络安全预科班课程CTF入门国外3套教程国外教程1套-GoogleCTF2018Begin
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
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AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
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信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- 【洛谷题解】P1001 【入门1】顺序结构 A+B Problem
少儿编程小杨老师
洛谷算法数据结构c++python
题目描述输入两个整数,a,b,输出它们的和(∣∣,∣∣≤109∣a∣,∣b∣≤109)。注意Pascal使用integer会爆掉哦!有负数哦!C/C++的main函数必须是int类型,而且C最后要return0。这不仅对洛谷其他题目有效,而且也是NOIP/CSP/NOI比赛的要求!好吧,同志们,我们就从这一题开始,向着大牛的路进发。任何一个伟大的思想,都有一个微不足道的开始。输入格式两个以空格分开
- FineWeb数据集
frostmelody
人工智能
FineWeb数据集根据您提供的文档链接,我将对FineWeb数据集进行全面解析。FineWeb是HuggingFace在2024年发布的一项革命性开源AI训练数据集,它通过提供高质量、大规模的数据,打破了AI训练数据的垄断局面。以下解析基于文档内容,分为几个核心部分:FineWeb的定义与规模、其重要性、主要突破点,以及制作过程的全貌。我会在相关部分嵌入文档中的图片,以增强理解。所有图片均来自文
- 【LLaMA 3实战】2、LLaMA 3对话能力全解析:从架构革新到多智能体实战指南
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型多智能体CSDN技术干货Meta
引言:LLaMA3对话能力的革命性突破当Meta发布LLaMA3时,其对话能力的跃升重新定义了开源大模型的边界。这款拥有128K上下文窗口的开源模型,不仅在MT-Bench评测中超越GPT-3.5,更通过分组查询注意力(GQA)等架构创新,实现了推理速度30%的提升。本文将从底层架构到应用实战,系统拆解LLaMA3对话能力的技术奥秘,包含核心机制解析、训练策略、工程优化及多智能体系统开发,助你全面
- 用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别
TBM矩阵
#AI体系学习pytorch人工智能python
整体思路收集至少两个人的手写签名图片,每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001.png...user002001.png...templatesindex.htmlapp.pymodel.pytrain.py建模:model.py
- 继 Evo 2 之后,Arc Institute 发布首个虚拟细胞模型 STATE,训练数据涉及 70 种不同细胞系
hyperai
众所周知,人体由不同类型的细胞组成——免疫细胞在感染发生时可引发炎症反应以抵御病原体;干细胞具有分化潜能,可生成多种组织类型;而癌细胞则通过逃避生长调控信号,实现异常增殖。尽管这些细胞在功能和形态上差异巨大,但它们几乎都拥有相同的基因组。细胞的独特性并非来自DNA序列本身的差异,而是源于它们如何调控和使用相同的基因信息。换言之,细胞的特性源于基因表达的差异,而一个细胞的基因表达模式不仅决定了它属于
- [pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别
心心喵
pytorch深度学习pytorch神经网络
pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时,经过训练的模型会被保存为这个文件,其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中,以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
- 遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图
GIS潮流
遥感语义分割
功能需求据所周知,遥感影像的尺寸有大有小,大的达到几万x几万像素,而图像分割算法模型在训练中尺寸适中,比如256x256,512x512,1024x1024等等,如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练,大概率会提示内存和显存不足,因此针对遥感影像的模型训练,一般都需要将影像裁剪为小图。裁剪后的效果图如下:解决思路基于上面的需求,写了一套裁剪算法流程。主要考虑的是在裁剪过程中,从左往右、从上到下
- EasyFeature软件特性四:星云空天大模型
智绘中勘
人工智能深度学习信息可视化
随着智能遥感进入新纪元,数据处理与模型效率的挑战日益成为应用落地的关键瓶颈。EasyFeature软件以星云空天大模型为核心,构建了基于人机智能提示学习的多模态系统。通过海量高质量数据预训练,集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库,提供端到端的智能解译能力。EasyFeature完全实现国产化自主可控,涵盖全栈软硬件支撑与训推一体化流程,确保高效安全。其极简安装
- NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南
东北豆子哥
人工智能/机器学习YOLO
文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象(结合ByteTrack)常见问题解决性能优化技巧UltralyticsYOLO库介绍与使用指南UltralyticsYOLO是一个流行的计算机视觉库,专注于实现和优化YOLO(YouOnlyLoo
- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- 企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)
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企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)开篇:RAG系统的基本概念与企业应用价值在当今快速发展的AI技术背景下,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)已成为构建智能问答、知识库管理、个性化推荐等应用的核心技术之一。RAG系统通过结合信息检索与自然语言生成(NLG),能够有效提升模型对特定领域数据的适应能力,避免传统大模型在训练数据不足或数据更
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- 微调大语言模型后,如何评估效果?一文讲清
茫茫人海一粒沙
人工智能
在做大语言模型(LLM)微调时,“怎么判断模型调得好不好”是必须回答的问题。无论是在研究、项目落地,还是面试中,评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。本文从评估目标、技术指标、业务适配、实战建议四个维度,讲清楚微调后的模型评估怎么做,为什么这么做。一,评估前,先搞清楚目标不同的微调目的,评估方式也不同:✅精调任务能力:判断模型是否更好完成分类、问答、摘要、代码生成等任务。✅领域适应:关
- 2025年上半年软考系统架构设计师--案例分析试题与答案
不对法
计算机软考机考系统架构
必选题一:大模型训练系统某公司开发一个在线大模型训练平台,支持Python代码编写、模型训练和部署,用户通过python编写模型代码,将代码交给系统进行模型代码的解析,最终由系统匹配相应的计算机资源进行输出,用户不需要关心底层硬件平台。a.系统发生错误时,不影响正常运行时发送一个消息给系统管理员(可靠性。ps:可靠性中包括了健壮性:指的是保护应用程序不受错误使用和错误输入的影响,在发生意外错误事件
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大!很长一段时间MegaFace的效果都上不去,就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候,如果不对数据集的噪声和属性有一点了解,对训练结果可能会有误判,甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大,有的时候选择一个noise比例极高的大数据集,效果还不如选择一个clean的小数据集呢,可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- log4j对象改变日志级别
3213213333332132
javalog4jlevellog4j对象名称日志级别
log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别,或是根据条件改变日志级别。
log4j配置文件:
log4j.rootLogger=ERROR,FILE,CONSOLE,EXECPTION
#log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.FILE=org.apache.l
- elk+redis 搭建nginx日志分析平台
ronin47
elasticsearchkibanalogstash
elk+redis 搭建nginx日志分析平台
logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次,需要有个队 列,redis的l
- Yii2设置时区
dcj3sjt126com
PHPtimezoneyii2
时区这东西,在开发的时候,你说重要吧,也还好,毕竟没它也能正常运行,你说不重要吧,那就纠结了。特别是linux系统,都TMD差上几小时,你能不痛苦吗?win还好一点。有一些常规方法,是大家目前都在采用的1、php.ini中的设置,这个就不谈了,2、程序中公用文件里设置,date_default_timezone_set一下时区3、或者。。。自己写时间处理函数,在遇到时间的时候,用这个函数处理(比较
- js实现前台动态添加文本框,后台获取文本框内容
171815164
文本框
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://w
- 持续集成工具
g21121
持续集成
持续集成是什么?我们为什么需要持续集成?持续集成带来的好处是什么?什么样的项目需要持续集成?... 持续集成(Continuous integration ,简称CI),所谓集成可以理解为将互相依赖的工程或模块合并成一个能单独运行
- 数据结构哈希表(hash)总结
永夜-极光
数据结构
1.什么是hash
来源于百度百科:
Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
- 乱七八糟
程序员是怎么炼成的
eclipse中的jvm字节码查看插件地址:
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
安装该地址的outline 插件 后重启,打开window下的view下的bytecode视图
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
jvm博客:
http://yunshen0909.iteye.com/blog/2
- 职场人伤害了“上司” 怎样弥补
aijuans
职场
由于工作中的失误,或者平时不注意自己的言行“伤害”、“得罪”了自己的上司,怎么办呢?
在职业生涯中这种问题尽量不要发生。下面提供了一些解决问题的建议:
一、利用一些轻松的场合表示对他的尊重
即使是开明的上司也很注重自己的权威,都希望得到下属的尊重,所以当你与上司冲突后,最好让不愉快成为过去,你不妨在一些轻松的场合,比如会餐、联谊活动等,向上司问个好,敬下酒,表示你对对方的尊重,
- 深入浅出url编码
antonyup_2006
应用服务器浏览器servletweblogicIE
出处:http://blog.csdn.net/yzhz 杨争
http://blog.csdn.net/yzhz/archive/2007/07/03/1676796.aspx
一、问题:
编码问题是JAVA初学者在web开发过程中经常会遇到问题,网上也有大量相关的
- 建表后创建表的约束关系和增加表的字段
百合不是茶
标的约束关系增加表的字段
下面所有的操作都是在表建立后操作的,主要目的就是熟悉sql的约束,约束语句的万能公式
1,增加字段(student表中增加 姓名字段)
alter table 增加字段的表名 add 增加的字段名 增加字段的数据类型
alter table student add name varchar2(10);
&nb
- Uploadify 3.2 参数属性、事件、方法函数详解
bijian1013
JavaScriptuploadify
一.属性
属性名称
默认值
说明
auto
true
设置为true当选择文件后就直接上传了,为false需要点击上传按钮才上传。
buttonClass
”
按钮样式
buttonCursor
‘hand’
鼠标指针悬停在按钮上的样子
buttonImage
null
浏览按钮的图片的路
- 精通Oracle10编程SQL(16)使用LOB对象
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用LOB对象
*/
--LOB(Large Object)是专门用于处理大对象的一种数据类型,其所存放的数据长度可以达到4G字节
--CLOB/NCLOB用于存储大批量字符数据,BLOB用于存储大批量二进制数据,而BFILE则存储着指向OS文件的指针
/*
*综合实例
*/
--建立表空间
--#指定区尺寸为128k,如不指定,区尺寸默认为64k
CR
- 【Resin一】Resin服务器部署web应用
bit1129
resin
工作中,在Resin服务器上部署web应用,通常有如下三种方式:
配置多个web-app
配置多个http id
为每个应用配置一个propeties、xml以及sh脚本文件
配置多个web-app
在resin.xml中,可以为一个host配置多个web-app
<cluster id="app&q
- red5简介及基础知识
白糖_
基础
简介
Red5的主要功能和Macromedia公司的FMS类似,提供基于Flash的流媒体服务的一款基于Java的开源流媒体服务器。它由Java语言编写,使用RTMP作为流媒体传输协议,这与FMS完全兼容。它具有流化FLV、MP3文件,实时录制客户端流为FLV文件,共享对象,实时视频播放、Remoting等功能。用Red5替换FMS后,客户端不用更改可正
- angular.fromJson
boyitech
AngularJSAngularJS 官方APIAngularJS API
angular.fromJson 描述: 把Json字符串转为对象 使用方法: angular.fromJson(json); 参数详解: Param Type Details json
string
JSON 字符串 返回值: 对象, 数组, 字符串 或者是一个数字 示例:
<!DOCTYPE HTML>
<h
- java-颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I
bylijinnan
java
public class ReverseWords {
/**
* 题目:颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I.词以空格分隔。
* 要求:
* 1.实现速度最快,移动最少
* 2.不能使用String的方法如split,indexOf等等。
* 解答:两次翻转。
*/
publ
- web实时通讯
Chen.H
Web浏览器socket脚本
关于web实时通讯,做一些监控软件。
由web服务器组件从消息服务器订阅实时数据,并建立消息服务器到所述web服务器之间的连接,web浏览器利用从所述web服务器下载到web页面的客户端代理与web服务器组件之间的socket连接,建立web浏览器与web服务器之间的持久连接;利用所述客户端代理与web浏览器页面之间的信息交互实现页面本地更新,建立一条从消息服务器到web浏览器页面之间的消息通路
- [基因与生物]远古生物的基因可以嫁接到现代生物基因组中吗?
comsci
生物
大家仅仅把我说的事情当作一个IT行业的笑话来听吧..没有其它更多的意思
如果我们把大自然看成是一位伟大的程序员,专门为地球上的生态系统编制基因代码,并创造出各种不同的生物来,那么6500万年前的程序员开发的代码,是否兼容现代派的程序员的代码和架构呢?
- oracle 外部表
daizj
oracle外部表external tables
oracle外部表是只允许只读访问,不能进行DML操作,不能创建索引,可以对外部表进行的查询,连接,排序,创建视图和创建同义词操作。
you can select, join, or sort external table data. You can also create views and synonyms for external tables. Ho
- aop相关的概念及配置
daysinsun
AOP
切面(Aspect):
通常在目标方法执行前后需要执行的方法(如事务、日志、权限),这些方法我们封装到一个类里面,这个类就叫切面。
连接点(joinpoint)
spring里面的连接点指需要切入的方法,通常这个joinpoint可以作为一个参数传入到切面的方法里面(非常有用的一个东西)。
通知(Advice)
通知就是切面里面方法的具体实现,分为前置、后置、最终、异常环
- 初一上学期难记忆单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
middle 中间的,中级的
well 喔,那么;好吧
phone 电话,电话机
policeman 警察
ask 问
take 拿到;带到
address 地址
glad 高兴的,乐意的
why 为什么
China 中国
family 家庭
grandmother (外)祖母
grandfather (外)祖父
wife 妻子
husband 丈夫
da
- Linux日志分析常用命令
dcj3sjt126com
linuxlog
1.查看文件内容
cat
-n 显示行号 2.分页显示
more
Enter 显示下一行
空格 显示下一页
F 显示下一屏
B 显示上一屏
less
/get 查询"get"字符串并高亮显示 3.显示文件尾
tail
-f 不退出持续显示
-n 显示文件最后n行 4.显示头文件
head
-n 显示文件开始n行 5.内容排序
sort
-n 按照
- JSONP 原理分析
fantasy2005
JavaScriptjsonpjsonp 跨域
转自 http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/224
JavaScript是一种在Web开发中经常使用的前端动态脚本技术。在JavaScript中,有一个很重要的安全性限制,被称为“Same-Origin Policy”(同源策略)。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制,即JavaScript只能访问与包含它的
- 使用connect by进行级联查询
234390216
oracle查询父子Connect by级联
使用connect by进行级联查询
connect by可以用于级联查询,常用于对具有树状结构的记录查询某一节点的所有子孙节点或所有祖辈节点。
来看一个示例,现假设我们拥有一个菜单表t_menu,其中只有三个字段:
- 一个不错的能将HTML表格导出为excel,pdf等的jquery插件
jackyrong
jquery插件
发现一个老外写的不错的jquery插件,可以实现将HTML
表格导出为excel,pdf等格式,
地址在:
https://github.com/kayalshri/
下面看个例子,实现导出表格到excel,pdf
<html>
<head>
<title>Export html table to excel an
- UI设计中我们为什么需要设计动效
lampcy
UIUI设计
关于Unity3D中的Shader的知识
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,
- 如何禁止页面缓存
nannan408
htmljspcache
禁止页面使用缓存~
------------------------------------------------
jsp:页面no cache:
response.setHeader("Pragma","No-cache");
response.setHeader("Cache-Control","no-cach
- 以代码的方式管理quartz定时任务的暂停、重启、删除、添加等
Everyday都不同
定时任务管理spring-quartz
【前言】在项目的管理功能中,对定时任务的管理有时会很常见。因为我们不能指望只在配置文件中配置好定时任务就行了,因为如果要控制定时任务的 “暂停” 呢?暂停之后又要在某个时间点 “重启” 该定时任务呢?或者说直接 “删除” 该定时任务呢?要改变某定时任务的触发时间呢? “添加” 一个定时任务对于系统的使用者而言,是不太现实的,因为一个定时任务的处理逻辑他是不
- EXT实例
tntxia
ext
(1) 增加一个按钮
JSP:
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
Stri
- 数学学习在计算机研究领域的作用和重要性
xjnine
Math
最近一直有师弟师妹和朋友问我数学和研究的关系,研一要去学什么数学课。毕竟在清华,衡量一个研究生最重要的指标之一就是paper,而没有数学,是肯定上不了世界顶级的期刊和会议的,这在计算机学界尤其重要!你会发现,不论哪个领域有价值的东西,都一定离不开数学!在这样一个信息时代,当google已经让世界没有秘密的时候,一种卓越的数学思维,绝对可以成为你的核心竞争力. 无奈本人实在见地