- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星
郎轶诺
ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而,传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题,ACNet(AdaptiveConvolutionNetwork)项目应运而生,它引入了一种新型的自适应卷积层,旨在
- 自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
chian-ocean
机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页:chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构:深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展,传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)为此提供了一种新的解决方案,它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构,从
- 全面解析NVIDIA显卡:从入门级到旗舰级显卡详解
花千树-010
大模型人工智能算法智能电视
在选择显卡时,了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户,还是追求极致性能的游戏玩家,亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员,NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置,从低到高逐一整理,并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
- 直播预告丨精度优于AlphaFold,基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播,HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟,他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳,来自学术界的反超:基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构,近年来,基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛,AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- AI代码生成工具的未来:杨立昆的洞见与AI革命
前端
近年来,人工智能(AI)领域取得了令人瞩目的进展,特别是以大型语言模型为代表的AI技术,在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而,深度学习先驱杨立昆(YannLeCun)却对现有的AI系统提出了尖锐的批评,他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”,缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考,也为我们探讨AI代码生成工具,以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- 【TVM 教程】内联及数学函数
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:TianqiChen尽管TVM支持基本的算术运算,但很多时候,也需要复杂的内置函数,例如exp取指函数。这些函数是依赖target系统的,并且在不同target平台中可能具有不同的名称。本教程会学习到如何调用这些target-spe
- 从零开始用Docker构建自己的项目环境
IRUIRUI__
docker容器运维
目录一、安装配置Docker1.环境配置step1安装依赖step2添加Docker的官方GPG密钥step3添加Docker的APT源step4更新APT包索引step5安装DockerCE验证安装step6配置Docker加速器2.创建容器step1准备一个镜像用于运行容器step2将镜像放到宿主机step3在刚才的目录内创建Dockerfilestep4构建新的镜像step5运行容器3.其他
- Springboot毕设项目动物园售票管理系统96zau(java+VUE+Mybatis+Maven+Mysql)
韩元计算机毕设
mybatisjavaspringboot
项目运行环境配置:Jdk1.8+Tomcat8.5+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:Springboot+mybatis+Maven+Vue等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是javajdk1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来,基于深度学习的目标检测算法,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模
- 【分类】【损失函数】处理类别不平衡:CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用
丶2136
AI分类人工智能损失函数
引言在深度学习中的分类问题中,类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中,不同表情类别的样本数量可能差异较大,比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况,普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本,忽略少数类样本。为了有效解决类别不平衡问题,Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen
- Mysql运维篇(五) 部署MHA--主机环境配置
努力的兜
mysql运维数据库
一路走来,所有遇到的人,帮助过我的、伤害过我的都是朋友,没有一个是敌人。如有侵权,请留言,我及时删除!大佬博文https://www.cnblogs.com/gomysql/p/3675429.htmlMySQL高可用(MHA)-知乎一、MHA简介:MHA(MasterHighAvailability)目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案,它由日本DeNA公司youshimaton(
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- Python 爬虫:商品价格监控与波动分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言ide网络爬虫
随着电子商务的迅猛发展,商品价格的监控和波动分析在各类应用中具有重要价值。通过爬取电商平台的商品价格数据,我们不仅可以分析商品的价格趋势,还可以预测未来的价格波动,并为定价、促销策略提供数据支持。本文将详细介绍如何利用Python编写爬虫,抓取商品价格数据,并进行价格波动分析。目录1.爬虫概述与技术选型2.环境配置与依赖库安装3.目标平台与数据抓取3.1获取商品价格示例:抓取京东商品价格3.2抓取
- 技术文档的精髓:规划布局、语言表达与更新维护
重庆钢铁侠
经验分享
本文将从技术文档的规划布局、语言表达以及更新与维护三个方面入手,探讨如何打造一份出色的技术文档,确保信息的系统性、连贯性以及时效性。一:技术文档的规划布局1.1确定文档的整体架构技术文档的规划布局是确保信息呈现系统性和连贯性的关键。首先,需要确定文档的整体架构,这包括章节设置和逻辑顺序。一个好的架构应该能够清晰地指导读者从入门到精通。章节设置:根据文档的目的和受众,合理设置章节。例如,对于深度学习
- 基于深度学习的推荐系统构建:Movielens 数据集
fresh的转码之路
深度学习人工智能机器学习推荐算法
基于深度学习的推荐系统构建:Movielens数据集依赖环境代码语言:python3.11.5开发平台:pycharmtensorflow版本:2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M数据集包含包含6000个用户在近4000部电影上的100万条评分,也包括电影元数据信息和用户属性信息。下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/mov
- Gvim + VCS + Verdi 使用技巧之环境篇
小白菜呀呀呀
VCS+Verdi学习经验分享bug
前言新手在刚刚接触到Gvim+VCS+Verdi的仿真验证环境时,可能会遇到加了相应语句及文件但还无法生成fsdb波形文件的问题。本文主要提供解决该问题的方法或调试的思路和方向。一、tb文件添加语句通常来讲,在环境配置正确的情况下,只要在tb文件中加入以下2条语句即可产生fsdb波形文件,因此首先需要排查这一项。initialbegin$fsdbDumpfile("fsdb_name.fsdb")
- 海外抖音技术深度解析:算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
- 【强化学习】PyTorch-RL框架
大雨淅淅
人工智能pytorch人工智能python深度学习机器学习
目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
- 图像生成大模型:Imagen 详解
转角再相遇
imagenpython深度学习计算机视觉
近年来,图像生成技术取得了显著进展,推动了计算机视觉和生成对抗网络(GAN)等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型,其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen?Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型,结合了自注意力机制(Self-attentionMechanism)和
- 【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库
程序员洲洲
数据库数据库mysql导入导出sqlsql文件备份迁移
本文摘要:本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入我的社群,也可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时
- 实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B(多模态)
学术菜鸟小晨
千问多模型qwen2vl
一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能,无需修改模型结构,专门设计用于加速大规模语言模型(LLM)的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用,来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括:显存高效性:VLLM能够动态管理显存,
- qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解,attention pool注意力池是什么?
OpenSani
AI大模型计算机视觉语言模型qwenvlLLM
qwenvl中的attentionpool如何理解,其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候,发现代码里有一个Resampler以及attn_pool,这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样,查了一下:注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化:池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样,提取最重要的特征,减少计
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
ZhShy23
javascript深度学习
在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- GAN在图像增强中的应用实战指南
码字仙子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- ssm+java计算机毕业设计智能家居系统c82b7(程序+lw+源码+远程部署)
秋名计算机毕设程序源码
java课程设计智能家居
项目运行项目含有源码(见文末)、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程环境配置:Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX(Webstorm也行)+Eclispe(IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持)。项目技术:SSM+mybatis+Maven+JSP等等组成,B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境:最好是jav
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
pythonpipssl
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
- 深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码)
Scabbards_
1500深度学习笔记深度学习人工智能
参考博文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出