- 轻松帮你搞清楚Python爬虫数据可视化的流程
liuhaoran___
python
Python爬虫数据可视化的流程主要是通过网络爬取所需的数据,并利用相关的库将数据分析结果以图形化的方式展示出来,帮助用户更直观地理解数据背后的信息。Python爬虫+数据可视化步骤1.获取目标网站的数据使用`requests`或者`selenium`库从网页上抓取信息。对于动态加载内容的页面可以考虑结合JavaScript渲染引擎。2.解析HTML内容提取有用信息常见工具如BeautifulSo
- JAVA代码实现ElasticSearch搜索(入门-进阶)(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示
majunssz
elasticsearchelasticsearch
一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到。count="i"可查出count="ili"可查出co
- opencv对图像处理
syfirst1111
图像处理opencv计算机视觉
形态学转换:基于图像形状的操作,通常在二进制图像上执行。腐蚀、膨胀:腐蚀:求局部最小值,原图高亮部分被蚕食膨胀:求局部最大值,原图高亮部分部分扩张img=cv.imread(path)kenel=np.ones((5,5),np.uint8)#创建核结构img2=cv.erode(img,kenel)#腐蚀去噪img1=cv.dilate(img,kenel)#膨胀目标增大,填充孔洞图像平滑(去噪
- 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
- 运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析
Keep-Follow
课程设计
摘要本文聚焦于运用IC-CAP软件对射频集成电路进行全面表征与参数分析。详细阐述IC-CAP软件在该领域的功能特性,通过具体的射频集成电路案例,深入介绍使用软件进行直流参数测试、小信号S参数分析、大信号特性表征的流程与方法。探讨如何依据分析结果优化射频集成电路性能,展现软件在助力电路设计、提升产品质量方面的关键作用,为射频集成电路研发工程师提供极具价值的技术参考。关键词IC-CAP软件;射频集成电
- 微软 LIDA 库:基于大模型的自动化数据分析与可视化
窝窝和牛牛
microsoft数据分析
微软LIDA库:基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要GoalExplorer模块可视化目标列表VizGenerator模块可执行图表代码Infographer模块风格化信息图表二、LLM交互核心功能1.多模型支持架构兼容主流LLM服务商:通过统一接
- JavaScript基础-DOM事件流
難釋懷
javascript开发语言
在Web开发过程中,理解和掌握DOM事件流是实现高效交互的关键。DOM事件流描述了当一个事件发生时,它在文档树中的传播路径。了解事件流的概念有助于我们更精确地控制事件处理逻辑,避免不必要的行为,并提升用户体验。本文将深入探讨DOM事件流的基本概念,包括事件捕获、目标阶段和事件冒泡,并通过示例展示如何应用这些知识。一、什么是DOM事件流?DOM事件流是指事件在整个页面结构中传播的过程。根据W3C标准
- AWS SAP学习笔记-概念
HainesFreeman
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1、什么是ETL应用程序,举个例子说明?ETL(Extract,Transform,Load)应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序,它主要负责从多个数据源提取数据,对数据进行转换和清洗,然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤:Extract(提取):从各种数据源(如数据库、文件、API等
- 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
- 遗传算法-变异算法
ArthurKingYs
遗传算法遗传算法神经网络
遗传算法系列(4)变异算法在基因交叉之后产生的子代个体,其变量可能以很小的概率或者步长发生转变,这个过程称为变异(Mutation)。如果进化的目标函数极值是单峰值的,那么,将变异概率p设置为种群数量n的倒数是一个比较好的选择。如果变异概率很大,那么整个搜索过程就退化为一个随机搜索过程。所以,比较稳妥的做法是,进化过程刚刚开始的时候,取p为一个比较大的概率,随着搜索过程的进行,p逐渐缩小到0附近。
- Fluent 与 Openfoam 网格比较
Hardess-god
CFD服务器
ANSYSFluent和OpenFOAM是两个广泛使用的计算流体动力学(CFD)软件,它们在网格生成、处理和使用方面存在一些基本差异。这些差异主要源于两者的设计哲学、目标用户群体和工作流程。以下是Fluent和OpenFOAM在网格生成方面的一些关键比较:1.网格生成工具ANSYSFluent:Fluent通常与ANSYSWorkbench集成使用,后者提供了一个强大的网格生成工具(如ANSYSM
- 如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
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人工智能YOLO目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序(可选)以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测,AI-TOD数据集aitod,训练集11214张,测试集集14018,验证集
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
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WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 医疗旅游发展方案
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一、策划目标在深入剖析医疗旅游市场环境的基础上,设计出针对中低端市场的医疗旅游产品,通过有效的冷启动推广策略,实现项目的初步盈利与客户积累,逐步树立专业品牌形象,建立客户信任机制,形成可复制、可规模化的商业模式。二、医疗旅游发展环境分析(一)费用对比以根管治疗为例,国内外费用差异显著。以下通过表格对比能更直观呈现:项目国内费用(人民币)国外(以美国为例)费用(人民币)根管治疗费用500-2000元
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CMakec++开发语言cmake
cmakemakefilecmakelists.txt的区别和联系理解CMake、Makefile和CMakeLists.txt的区别和联系,可以帮助我们更好地管理和构建C/C++项目。Makefile(GNUMake):定义与作用:Makefile是一种文本文件,通常用于指定如何编译和链接源代码以生成可执行文件或库文件。它包含了一系列规则(rules),每个规则指定了如何生成一个或多个目标文件(
- HDFS相关的面试题
努力的搬砖人.
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以下是150道HDFS相关的面试题,涵盖了HDFS的基本概念、架构、操作、数据存储、高可用性、权限管理、性能优化、容错机制、与MapReduce的结合、安全性、数据压缩、监控与管理、与YARN的关系、数据一致性、数据备份与恢复等方面,希望对你有所帮助。HDFS基本概念1.HDFS是什么?它的设计目标是什么?•HDFS是Hadoop分布式文件系统,设计目标是实现对大规模数据的高吞吐量访问,适用于一次
- LLM-Agent方法评估与效果分析
agent人工智能ai开发
1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
- 业务逻辑漏洞
波兰的蓝
web安全
一、业务逻辑漏洞概述1.定义业务逻辑漏洞是指由于程序在设计业务流程时未充分考虑安全边界或异常场景,导致攻击者可通过非技术性手段(如参数篡改、流程跳过、逻辑滥用)实现非法操作。2.特点隐蔽性强:不依赖代码漏洞,难以被自动化工具检测。危害性高:可能导致资金损失、数据泄露、权限提升等。依赖业务理解:需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景:用户A通过篡改ID
- 测试工程师Ai应用实战指南简例prompt
进击的雷神
prompt
阅读原文以下是一个真实具体的案例,展示测试工程师如何在不同阶段结合DeepSeek提升效率。案例基于电商平台"订单超时自动关闭"功能测试:案例背景项目名称:电商平台订单系统V2.3测试目标:验证"用户下单后30分钟未支付,订单自动关闭并释放库存"功能技术栈:SpringBoot+MySQL+Redis延迟队列1.需求分析阶段痛点:需求文档仅描述业务逻辑,未明确异常场景(如服务器时间不同步、Redi
- 2017安全之势:云、大数据、IoT、人工智能
weixin_34392906
人工智能大数据嵌入式
“新技术让信息系统变成了孙悟空,开始无所不能,但安全仍是它的‘紧箍咒’!怎样解开这个‘紧箍咒’?各路安全厂商各显其能,但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话,我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题,如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此,我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来,不妨来看看至顶网与业界大咖总
- 服务器中防火墙的重要性
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服务器网络运维
服务器作为重要的网络设备,需要承担存储、处理和传输大量数据信息,所以服务器经常被恶意软件和网络攻击者视为主要目标,企业为了能够保护服务器不受各种网络威胁的影响,安装防火墙是最为基本的一种安全保护措施。服务器防火墙是网络安全的第一道防线,可以控制服务器上的网络访问权限,通过设置适合的规则和策略,管理员可以限制IP地址的访问权限,保护服务器不会受到未经授权的IP地址访问,保护了服务器中重要数据信息的安
- 算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)
Allen Wurlitzer
实战-算法解题算法leetcode职场和发展
更新时间:2025-03-21LeetCode刷题目录:算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录:计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150,不定期持续更新,欢迎关注!1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以
- 聚焦热点 | ISC 2022软件供应链安全治理与运营论坛圆满落幕
悬镜安全
荣誉资质网络安全行业动态安全DevSecOps网络安全软件供应链安全积极防御
“软件供应链的开源化使得软件供应链的各个环节都不可避免地受到开源应用的影响。尤其是开源应用的安全性,将直接影响着软件供应链的安全性。除开源应用开发者在开发过程中引入安全缺陷之外,也可能会存在开发者有目的性地预留的安全缺陷,甚至存在攻击者将含有隐藏性恶意功能的异常行为代码上传到上游开源代码托管平台,以便实施定向软件供应链攻击的安全风险。上述开源应用中存在的众多安全问题,都将导致软件供应链安全隐患大大
- Q&A:备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣?
云祺vinchin
技术分享架构分布式网络运维大数据
分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
- MiniMind:完全从 0 训练自己的大模型
三花AI
三花AI人工智能LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型,改进自DeepSeek-V2、Llama3结构,项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段,包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理训练!
- MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!
哈罗·沃德
LLMgpt
MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!概述MiniMind是一个开源的微型语言模型,它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M,大约是GPT3的1/7000,非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
- 贪心算法之分发饼干
努 力 小 子
#刷题(简单难度)#贪心算法
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值gi,这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸sj。如果sj>=gi,我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。注意:你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
- 【贪心算法】1、分发饼干
念奕玥
【Java】数据结构与算法javaleetcode贪心算法
贪心算法或贪心思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优的,从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路:目标:尽可能满足越多数量的孩子。根据目标,可以容易想到,先去满足胃口值小的孩子。为了尽量使饼干可以满足更多的孩子,所以要把饼干尺寸大于等于孩子胃口值的饼干中挑尺寸最小的饼干给孩子。满足了这个孩子之后,再采取同样的策略去考虑剩下的孩子,直到
- DeepSpeed-Chat:Reward Model【奖励模型】
u013250861
#LLM/训练RL/强化学习排序强化学习
第二阶段:奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是,RM和SFT微调之间存在几个关键差异:训练数据差异:对于SFT微调,数据是查询(query)和答案(answer)拼接在一起。然而,对于RM微调,每批数据由两个查询-答案对组成,即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异:对于RW,训练目标是pairwiserankingsco
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite