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听风吹等浪起
AI改进系列深度学习cnn计算机视觉人工智能
目录1.inception模块2.MobileNet+inception3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.inception模块Inception模块是Google在2014年提出的Inception网络(也称为GoogLeNet)中的核心组件。它的设计目标是通过多尺度特征提取来提高网络的表达能力,同时控制计算复杂度。Inception
- STM32F103的APB1和APB2时钟总线外设
dlhto
stm32stm32
APB1操作速度限于36MHz,APB2操作于全速(最高72MHz)。APB2负责ADC,串口1,SPI1,高级TIMI/O,EXTI和AFIO。APB1负责DAC,USB,I2C,CAN,串口2345,SPI23,普通TIM
- 【图像去噪】论文复现:TPAMI 2025!全面提升单图像去噪泛化性!像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现,跑通源码,修改各种报错,框架详解,注释详细!
十小大
pytorch人工智能python深度学习计算机视觉图像处理图像去噪
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通Pixel2Pixel全部源码,包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等,
- Java线程池如何合理设置核心线程数
寻烟的衣袖
多线程linuxjava服务器
问题:线程池数量设置为多少比较合理呢?线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用CPU和内存等资源,从而最大限度地提高程序的性能,先判断是CPU密集型任务还是IO密集型任务:CPU密集型任务和IO密集型任务:比如像加解密,压缩、计算等一系列需要大量耗费CPU资源的任务,大部分场景下都是纯CPU计算。IO密集型任务:比如像MySQL数据库、文件的读写、网络通信等任务,这类任务不会特别消耗CPU
- C++设计模式-中介者模式:从基本介绍,内部原理、应用场景、使用方法,常见问题和解决方案进行深度解析
牵牛老人
C++专栏c++设计模式中介者模式
一、基本介绍:对象世界的"通信指挥官"1.1模式定义与价值中介者模式(MediatorPattern)是一种行为型设计模式,其核心思想是通过中介对象封装一组对象的交互规则,使各对象不再显式相互引用。如同现实中的机场塔台调度飞机起降,该模式将原本复杂的网状通信结构转化为星型结构,很大程度上降低了对象的耦合度。1.2模式演进历程从早期GUI事件处理到现代微服务架构,中介者模式始终扮演着关键角色。在Qt
- 从公布的11批其他算法类别分析
老赵聊算法、大模型备案
人工智能机器人算法AIGC语言模型
2025年3月12日,国家网信办分别发布了深度合成算法及互联网信息服务算法备案信息(其他类别算法)的公告,其中深度合成算法3月份批次通过共计395款,其他算法种类通过45款。具体分析如下:一、算法类别:序号算法类别数量占比1个性化推送类31749%2检索过滤类20431.53%3排序精选类578.81%4调度决策类599.12%5生成合成类101.55合计jxh152637647100%从算法类别
- 【JVM实践】(6)full gc分析与实战
xiyubaby.17
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FullGC全解析教程,涵盖触发机制、问题诊断、调优策略和实战案例:FullGC终极指南:深度解析与调优实践[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nsRlZAi8-1741613536305)(https://plumbr.io/wp-content/uploads/2016/01/g1-06-full-collection.png)]一、核心概念体系1.1
- 【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码
Matlab科研辅导帮
图像处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作,对图像的清晰度也造成了极大的破坏。图像去雾技术旨在消除图像中的雾霾,恢复图像的真实色彩和细节,在交通监控、遥感成像、医学影像等领域具有广泛的应用价值。近年来,基于Retinex理论的图像去雾方法取得了
- 卷积神经网络中的卷积操作
m0_61360701
深度学习cnn深度学习人工智能
1.什么是卷积操作?在卷积神经网络(CNN)中,卷积操作是一种数学运算,它的目的是从图像(或其他数据)中提取局部特征。简单来说,卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动,每次扫描一小块区域,并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比:印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案,比如一个简单的形状(圆形、方形等)。当你把印章按在纸上时,印章会与纸上的内容接触,并留下一个印记。然后你移动印章,重
- 分布式训练中的参数local_rank
挨打且不服66
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local_rank是一个常用于分布式训练中的参数,用于指示当前进程的本地编号。它帮助在分布式环境中区分不同的进程。通常情况下,local_rank的值为-1表示不进行分布式训练,值为0表示第一个(主)进程,其它正数表示其它辅助进程。在分布式训练中,我们常常需要确保某些操作(例如下载模型和词汇表)只由一个进程完成,以避免重复工作和资源浪费。以下是local_rank在不同情况下的用法解释:loca
- 探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目
葛冉忱Edith
探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题,从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。它认为,人类视觉系统通过分离物体表面反射的光
- 深度学习中的异构特征介绍
赫连达
深度学习人工智能
深度学习,特别是现在的大模型,数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征,这些特征类型不同、来源不同,因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系,这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。这些特征包括:高基数ids:每个实体的唯一标识。交叉特征:两个或多个特征之间的组合关系。计数特征:某个特征出现的次数。比例特征:某个特征在整体中的占比。异构特
- Deepsearch 、Rag 、RraphRag
kse_music
混杂raggraphragdeepsearch
文章目录前言一、Ai-Search1.DeepSearch2.RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)3.GraphRAG(Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration)二、选择指南三、结合应用总结前言DeepSearch、RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和GraphRAG这三种技术在智能检索、信息
- Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略(基于上篇)
一只小铁柱
batch开发语言
一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数,它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。设计epoch时需要考虑以下因素:1.1数据集大小小数据集(例如几MB的文本数据):模型容易过拟合,因此epoch不宜过大(例如10-30)。可以使用早停(earlystoppi
- (4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3:测试模型
码农三叔
训练RAG多模态)架构transformerdeekseek人工智能大模型
4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型,主要用于文本生成任务。在加载模型时,首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。加载完成后,模型被设置为评估模式,并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时,用户可以输入提示文本,模型会根据这些提示生成相应的文本输出。生成过程支持交互式输入和批量处理两种模式,用户可以根据需要选择适合的方式进行文本生成。此外,模型的
- 人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南:释放GPU潜能的深度学习推理优化之道
天机️灵韵
具身智能VLA人工智能人工智能算法深度学习pytorch
TensorRTTensorRT(TensorRuntime)是英伟达(NVIDIA)推出的高性能深度学习推理(Inference)优化器和运行时库,专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计。它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术,显著提升推理速度并降低资源消耗,广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。一、TensorRT的核心功能模型优化与加速层融合(La
- AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
真不二价825
论文查重AI论文写作AIGC论文查重
AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别,以下是对两者的详细比较:一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标:主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成,特别是在要求提供真实人类经验的领域,如新闻发布、文学创作等。技术原理:主要利用自然语言处理和深度学习技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
- 图像识别技术与应用
超帅的好吧
笔记
第一节课这节课了解了这门专业的就业职位:工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含:数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下
- 【微信小程序】使用uni-app框架开发微信小程序:快速入门指南
墨夶
微信小程序微信小程序uni-appnotepad++
使用uni-app框架开发微信小程序:快速入门指南️引言:为何选择uni-app开发微信小程序?❓在移动应用开发领域,微信小程序因其便捷性和广泛的用户基础而备受青睐。但是,对于开发者来说,为微信小程序单独编写代码可能会增加工作量。这时候,uni-app框架便成为了理想的选择。uni-app允许开发者使用统一的代码库,编译生成多个平台的应用,包括微信小程序。本文将带你快速了解如何使用uni-app开
- Anaconda与Jupyter Notebook入门级详细使用教程_anaconda jupyter notebook
2401_84165919
程序员jupyteridepython
Anaconda简介我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。注意:anaconda就安装了python,不需要额外另装pythonAnaconda支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda和Jupyte
- 前部分知识复习01
太妃糖耶
unity
一、关于变体1.#pragmamulti_compileA2.#pragmashader_featureAUnity提供了两个关键字来定义宏multi_compile和shader_feature,Unity会根据宏定义来生成不同种类的shader,这些不同种类的shader就是所谓的变体。multi_compile的特点如下:1、会组合爆炸#pragmamulti_compileAB#pragm
- 3.孤岛的总面积
六便士460
代码随想录之图论题解图论算法广度优先
题目描述给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域,且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。现在你需要计算所有孤岛的总面积,岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。输入描述第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。之后N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述输出一个整数,表示所有孤岛的总面积
- 利用数据库实现软件刷卡登录与三级权限
浮生如梦_
插件数据库oracle人机交互计算机视觉人工智能
演示Demo用户管理界面一,什么是三级权限三级权限通常指在权限管理系统中,用户或角色被授予的中等级别访问权限。具体含义因系统或组织而异,但一般具备以下特点:1.访问范围读取权限:可查看大部分数据和文件。部分写入权限:能修改或添加部分数据,但受限。受限执行权限:可执行某些操作或命令,但受限制。2.适用场景中层管理人员:需要查看和部分修改数据,但无需最高权限。技术支持人员:需执行特定操作,但不应访问所
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- 成功安装mayavi包(python=3.10)
joyyyyy天天开心
python开发语言
mayavi作为一个热门3d绘图工具,在很多项目里都会使用到。但是由于依赖包的版本问题以及Python的版本问题,经常安装不成功。我自己也是安装了好多次mayavi,每次都有问题,要么是安装中报错,要么安装没问题,运行程序就报错:TypeError:unhashabletype:'PolyData'。importnumpyasnpfrommayaviimportmlab#生成随机数据X,Y,Z,v
- Java线程池怎么调整线程大小最合适
兮动人
#JUCjava开发语言怎么调整线程大小最合适
文章目录怎么调整线程大小最合适?案例1:CPU密集型任务(计算素数)案例2:IO密集型任务(模拟网络请求)怎么调整线程大小最合适?核心线程数、最大线程数是不是越大越好?线程池的核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)的设定需根据任务类型和系统资源动态调整,盲目调大可能引发性能问题甚至系统崩溃。1.CPU密集型任务:线程数过多会引发频繁的上下文切换,消耗C
- Unity3D 着色器优化(Shader Optimization)
Thomas_YXQ
着色器Unity3D游戏开发Shader
前言Unity3D着色器(Shader)优化是提升渲染性能的关键环节,尤其是在移动设备或复杂场景中。以下是系统的优化策略和实践建议:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.减少计算复杂度简化数学运算:优先使用mad(乘加)指令代替单独的乘法和加法。避免复杂函数(如sin,pow,exp),改用近似计算或查值纹理(LookupTexture)。利用向量化操作
- 一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)
一只小铁柱
lstmpytorch人工智能
一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
- backbone和head分开转onnx的优势
yuweififi
人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时,将其分成backbone和head两个部分,通常是出于以下原因:1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分(例如卷积神经网络的主干部分),负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分,负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果(例如分类、检测、分割等)。将模型分成两部分可以实现模块化设计,便于在不同任务中复用backbone或head。例如
- 模型训练和推理
一杯水果茶!
视觉与网络python梯度反向传播训练推理
训练时需要梯度,推理时不需要怎么理解“梯度”?计算图以及前向后向传播训练时需要梯度,推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可,requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算:要计算loss(损失函数)然后通过loss.ba
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。