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基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么?二、过拟合/高方差(overfiting/highvariance)篇2.1过拟合是什么及检验方法?2.2导致过拟合的原因是什么?2.3过拟合的解决方法是什么?三、欠拟合/高偏差(underfiting/highbias)篇3.1欠拟合是什么及检验方法?3.2导致欠拟合的原因是什么?3.3过拟合的解决方法是什么?1.2Bat
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- F#语言的图形用户界面
沈霁晨
包罗万象golang开发语言后端
F#语言的图形用户界面开发引言随着软件开发的日益复杂化,图形用户界面(GUI)在现代应用程序中的重要性不可忽视。它提供了一种直观的方式,使用户能够与应用程序进行交互。F#语言作为一种函数式编程语言,近年来在开发领域越来越受到关注,尤其是在数据分析和机器学习领域。但F#同样能够用于图形用户界面的开发,尤其是结合.NET平台及其丰富的库。本文将深入探讨F#语言在图形用户界面开发中的应用,包括常用的框架
- 【Springboot】——响应与分层解耦架构
Y小夜
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博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,设计模式、Python机器学习、Springboot等主页链接:Y小夜-CSDN博客目录响应响应数据✨@ResponseBody✨G
- 如何学习爬虫技术:从入门到实践的全面指南
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一、引言在当今数字化时代,网络上的数据量呈爆炸式增长,能够高效地获取和处理这些数据变得愈发重要。爬虫技术作为一种从网页中自动提取信息的手段,在各个领域都有着广泛的应用,无论是数据分析、机器学习的数据集构建,还是市场调研、价格监测等商业场景,掌握爬虫技术都能为你打开一扇获取丰富信息资源的大门。然而,对于初学者来说,面对琳琅满目的工具和复杂的网络环境,可能会感到无从下手。本文将带你逐步深入了解爬虫技术
- 将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南
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将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南在物联网(IoT)和边缘计算迅猛发展的今天,将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机(MicrocontrollerUnit,MCU)上,已经成为许多开发者和工程师追求的目标。然而,这一过程充满挑战,但只要掌握正确的方法,也能在低端MCU上实现高效的机器学习应用。本文将以具体的案例为例,逐步讲解每个步骤的实际操作,包括所需的工具、命令和代码示例,帮助开发者成功
- Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
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深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机(MLP)?多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征,因此在复杂问题的建模中非
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一、AIAgent的前世:从概念到萌芽(一)早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代,早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上,这些系统的行为是确定性的,输出由输入决定。随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。(二)技术突破2017年后,大语言模型(LLM)的出现推动了AIAg
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
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【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 【强化学习】Unity ML-Agents框架
大雨淅淅
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目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目,它允许开发者利用机器学习技术来训练虚拟环境中的智能代理(Agent)。无论是希望创建更逼真
- AIGC视频生成模型:Meta的Emu Video模型
好评笔记
#MetaAIGC-视频AIGC机器学习人工智能transformer论文阅读深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo,作为Meta发布的第二款视频生成模型,在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像(T2I)扩散模型视频生成/预测文本到视频(T2V)生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- 【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
屿小夏
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 通过python对excel进行数据分析和可视化
新叶猫长那么可爱干什么
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importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfile_path="C:\\Users\\86138\\Desktop\\book_list-计算机-机器学习-linux-android-数据库-互联网.xlsx"data=pd.read_excel(file_path)need_data=data[['书名','评分'
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- 智能体在环境中学习和作出决策
由数入道
人工智能人工智能智能体深度学习
一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。与监督学习和无监督学习不同,强化学习直接面向序列决策问题,核心目标是找到使智能体(Agent)在环境中获得最大化累积奖励(CumulativeReward)的策略。其理论基础通常以马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)为框架。MDP的五元组通常表示为(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,
- 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章引言:宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律,如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展,人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域,尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势,在训练和优化模
- C# 与 Python 代码互相调用的实践
一只小灿灿
netPythonc#python
一、引言在当今的软件开发领域,不同的编程语言都有其独特的优势和适用场景。C#是一种功能强大、面向对象的编程语言,主要应用于Windows平台开发、企业级应用开发以及游戏开发(借助Unity引擎等)等领域;而Python则以其简洁的语法、丰富的库以及在数据科学、机器学习、自动化脚本等众多方面的出色表现备受青睐。在实际的项目开发中,有时候我们希望能够结合这两种语言的优势,实现C#与Python代码的互
- 清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视 Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%
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机器人智慧之心Mamba机器人量化大模型开源视觉VLMs
清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%。清华和哈工大把大模型量化做到了1比特。在追求更高效的机器学习模型部署时,模型量化技术应运而生,它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位
- 【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
2的n次方_
人工智能
随着人工智能的快速发展,单一模态(如文本、图像或语音)已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI(MultimodalAI)通过结合多种数据源(如文本、图像、音频等)来提升模型的智能和表现,适用于多样化的应用场景,如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从
- Python3.13来了!编程爱好者必看
Python之栈
人工智能python开发语言
Python3.13于近期发布,其中包含大量重要更新。Python作为机器学习、数据科学和人工智能领域使用最广泛的编程语言,一直在不断发展,以满足这些领域日益增长的需求。最新发布的Python3.13提供了多项具有影响力的改进,旨在提高性能和生产力,对于从事ML和AI项目的开发人员来说是一个重要的里程碑。Python在ML和AI领域的主导地位主要归功于它的简单性、广泛的库支持和庞大的社区。然而,随
- Transformer入门(1)transformer及其编码器-解码器
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GoogleBERT构建和训练NLP模型berttransformer人工智能NLP自然语言处理
文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型,它在2017年由Google的研究者提出,并在论文《AttentionisAllYouNeed》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力(self-attent
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
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基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
机器学习人工智能matlab机器学习深度学习
近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- Python从0到100(八十三):神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
是Dream呀
python神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
Python杂谈AI人工智能python学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- 基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用:从训练到部署的完整指南
m0_74825223
python机器学习flask
目录引言技术栈步骤一:数据预处理步骤二:训练机器学习模型步骤三:创建FlaskWeb应用步骤四:测试Web应用步骤五:模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六:Web应用的安全性考量示例:简单的输入验证示例:自定义错误处理示例:使用Flask-JWT-Extended进行认证结论参考资料引言在当今数据驱动的时代,机器学习模型已经广泛应用于各行各业,从金融、医疗到教育等领域。然而,
- 机器学习:scikit-learn 和 Jupyter Notebook(推荐初学者使用google colab)
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机器学习scikit-learnjupyter人工智能python
对于初学者来说,scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能,还通过一致的API设计,确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn,可以专注于理解和实践机器学习的核心概念,而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
- 有趣的python代码实例_Python之路:200个Python有趣的小例子一网打尽
weixin_39845406
有趣的python代码实例
概述博主最近在学习python,看完了一整套学习视频,然后呃呃呃,还是用不太流畅。碰巧在全球最大的同性交友论坛GayHub(呸!是开源代码托管平台Github)上面发现了一个项目,该项目列举了200多个Python小例子,Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习、TensorFlow、Pytor
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR