- 将本地已有的项目上传到新建的git仓库的方法
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将本地已有的一个非git项目上传到新建的git仓库的方法一共有两种。一、克隆+拷贝第一种方法比较简单,直接用把远程仓库拉到本地,然后再把自己本地的项目拷贝到仓库中去。然后push到远程仓库上去即可。此方法适用于本地项目不是一个git仓库的情况。1、首先克隆
[email protected]:yuanmingchen/tensorflow_study.git2、然后复制自己项目的所有文件到
- Ubuntu 16.04安装Java JDK
一杯茶一本书
JavaJDK有两个版本,一个开源版本Openjdk,还有一个oracle官方版本jdk。下面记录在Ubuntu16.04上安装JavaJDK的步骤。安装openjdk的步骤更新软件包列表:sudoapt-getupdate安装openjdk-8-jdk:sudoapt-getinstallopenjdk-8-jdk查看java版本:java-version安装oracleJavaJDK首先,安装
- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- 如何在Ubuntu 16.04上使用Let‘s Encrypt保护Apache2
JKooll
sharecodeubuntulet'sencryptapachehttps
原文:https://zhaoshuquan.com/posts/如何在ubuntu-16.04上使用lets-encrypt保护apache2/介绍本教程将向您展示如何在运行Apache作为Web服务器的Ubuntu16.04服务器上设置Let’sEncrypt的TLS/SSL证书。Web服务器中使用SSL证书来加密服务器和客户端之间的流量,为访问应用程序的用户提供额外的安全性。让我们的加密提供
- AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
晓胡同学
keras深度学习tensorflow
AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy'],optimi
- Autoencoder
chuange6363
人工智能python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的,本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder,这是个什么东西呢,本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
- OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
王小葱鸭
python
linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本,安装没问题,但是import就有问题,报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory,是缺少nvidia的ncll,下面介绍解决方法:1安装ncll下载链接https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-dow
- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12
青瓷看世界
tensorflow笔记人工智能深度学习神经网络
一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train,测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
- MacBook Air M1 使用 miniconda 安装python3.11.7 和 tensorflow2.16.1详细 - TensorFlow自学笔记1
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tensorflowtensorflow人工智能macpython深度学习
1m1mac安装xcode命令工具在Terminal终端执行以下代码:xcode-select--install2下载支持m1芯片arm64的miniconda在miniconda官网,找到下图中保护AppleM1的bash安装包,Miniconda—Anacondadocumentation3安装miniconda在Terminal执行下列代码:1)cd"miniconda下载目录"2)bash
- 机器学习框架巅峰对决:TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析
@sinner
技术选型机器学习tensorflowpytorchscikit-learn
1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代,框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率,简化模型的构建和训练过程,并支持大规模的模型部署。因此,了解和选择最合适的机器学习框架对于研究人员和工程师来说是一个关键的步骤。1.2三大框架概览:TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn目前,最流行的机器学习框架主要有TensorFlow、
- Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6
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tensorflowtensorflowkeras人工智能
在Keras中,层(Layer)是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层,用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。英文版可参考TensorFlow官方文档:Module:tf.keras.layers|TensorFlowv2.16.1一.层的分类1.基本网络层1.1.Dense层用于执行全连接操作;1.2.卷积层Conv1D、Conv2D、Conv3D层,用于执行一维、
- Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等),从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14
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tensorflow人工智能python
实际生活中的数据集,往往不是标准的数据,而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据,为了提高数据集的真实性,提高模型预测的准确率,可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train=ImageData
- 机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化(线性回归)
我的昵称违规了
首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码,手动重写一遍,在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具,通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志,生成相应的可是画图,帮助炼丹师
- Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图
亚图跨际
Python交叉知识算法去噪预测算法聚焦荧光团伪影消除算法囊泡动力学自动化多尺度统计物距
要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积。例如,高斯掩模包含由高斯函数确定的元素。这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说,平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均
- 中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程
皮静滢Annette
中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net,cv2以及cnn的中文车牌定位,矫正和端到端识别软件,其中unet和cv2用于车牌定位和矫正,cnn进行车牌识别,unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现项目地址:https://gi
- 自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
人工智能算法python深度学习自然语言处理AIGCchatgptgpt-3gptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一,表达了高层次的机器学习计
- 来了,YoloV5的TensorFlow版开源
半壶雪
开源自从yolov5开源以来,(不管因为啥原因)深受瞩目,我最近用tensorflow实现了其主要部分。可能是第一个纯正的tensorfow2版本,欢迎tryandstar:github.com/LongxingTan…之前在工作中接触过yolov3(跑过demo应该就算接触过了),效果惊艳。我在视觉领域只是个新人(悲伤的是我一个中年人却在哪儿哪儿都TM是新人),能力有限,疏漏难免。从头开始实现,
- 深度学习之深度学习框架——Tensorflow
只求毕业
目录Tensorflow框架Tensorflow的特点Tensorflow基础Tensorflow的编程习惯Tensorflow的设计基本思想Tensorflow进阶图创一个新的图——tf.Graph()op有哪些会话会话的run()方法张量张量的阶张量的数据类型张量的属性张量的静态形状和动态形状张量操作——生成张量张量操作——张量变换Tensorflow框架Tensorflow的特点Tensor
- 使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别
开发者社区小百科
TensorFlow阿里云大学阿里云大学TensorFlow
ApsaraClouder大数据专项技能认证:使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别本认证系统的介绍了深度学习的一些基础知识,以及Tensorflow的工作原理。通过阿里云机器学习PAI基于经典的CIFAR-10数据集实现图片识别。学员可以通过本实验,对深度学习Tensorflow框架有一个简单、直观的了解。课时预览机器学习PAI介绍本节主要介绍阿里云机器学习PAI平台的功能以及常用的操
- 【Python】TensorFlow介绍与实战
Ustinian_310
pythontensorflow开发语言深度学习
TensorFlow介绍与使用1.前言在人工智能领域的快速发展中,深度学习框架的选择至关重要。TensorFlow以其灵活性和强大的社区支持,成为了许多研究者和开发者的首选。本文将进一步扩展对TensorFlow的介绍,包括其优势、应用场景以及在最新版本中的新特性,旨在为读者提供一个全面的学习指南。2.TensorFlow简介2.1TensorFlow的优势社区支持:TensorFlow拥有庞大的
- TensorFlow库详解:Python中的深度学习框架
极客代码
玩转AI玩转Python开发语言pythonpygame
引言TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的开源机器学习库,用于各种复杂的数学计算,特别是涉及深度学习的计算。它提供了大量工具和资源,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow因其强大的功能和灵活性,在机器学习和深度学习领域得到了广泛应用。一、TensorFlow的基本结构TensorFlow的核心是计算图,它是一种用于表示计算的图。这种图可以包含许多节点,每个节点代表一个操
- Tensorflow、Keras、numpy对应参考版本(亲测有效)
不太复杂的小部分
tensorflowkerasnumpy
在运行需要tensorflow框架的代码时在版本问题上踩了很多坑,试了一个有效的版本如下:TensorFlow:2.6.0Keras:2.6.0numpy:1.19.5安装TensorFlow和Keras以及numpy库(用的是清华源安装速度更快),在安装版本的过程中如果已经安装了旧的版本会自动卸载(用pycharm终端安装是这样的),所以不需要卸载直接在终端执行下面的pipinstall就可以了
- 环境安装-1:Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
w坐看云起时
环境安装tensorflowpython人工智能
环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文,不要着急,慢慢来,我们肯定行,加油!一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(来自百度词条)2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反
- (深度学习记录):第T3周:天气识别
liuyiqi1
深度学习人工智能
>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**我的环境-语言环境:Python3.11-编译器:PyCharm-tensorflow版本2.14.0代码部分importos
- 【AIGC】Whisper语音识别模型概述,应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型?
@我们的天空
AIGCwhisper语音识别AIGCpython人工智能机器学习深度学习
欢迎大家来到我们的天空如果文章内容对您有所触动,别忘了点赞、关注,收藏!作者简介:我们的天空《头衔》:大厂高级软件测试工程师,阿里云开发者社区专家博主,CSDN人工智能领域新星创作者。《博客》:人工智能,深度学习,机器学习,python,自然语言处理,AIGC等分享。所属的专栏:TensorFlow项目开发实战,人工智能技术主页:我们的天空一、Whisper语音识别模型概述Whisper是由Ope
- ur5在gazebo中仿真的官方源码浅析
Ecalpal
机器人其他
一复现好久之前初学ros+gazebo机械臂仿真的时候总有些懵,用的是ur5机械臂,现在回过头来看好像看懂了一些,故重新理清了一下功能包的逻辑,方便查阅。官方源码本文参考ubuntu16.04安装UR3/UR5/UR10机械臂的ROS驱动并实现gazebo下Moveit运动规划仿真以及真实UR3机械臂的运动控制(1)1.1roslaunchur_gazebour5.launch1.1.1找gaze
- Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN
Czi.
Python学习tensorflowpython深度学习
这里写目录标题1.简介1.1测试TensorFlow能否使用GPU2.安装CUDA11.22.1下载安装包2.2安装2.3配置环境变量2.3.1打开bashrc2.3.2末尾加上2.3.3内容生效2.4测试CUDA11.2是否安装成功3.安装cuDNN3.1官网下载安装包3.2安装cuDNN3.3测试4.完全卸载CUDA和cuDNN1.简介由于Tensoflow-gpu对cuda版本严格的要求,T
- 大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件、.gguf和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式
nanshaws
人工智能ai语言模型
在大模型中,.safetensors、.ckpt、.gguf、.pth和.bin文件都是用于保存和加载模型参数的文件格式,它们之间的区别和转换方式如下:.safetensors文件:这是TensorFlow2.x中新增的文件格式,用于保存模型参数和优化器状态。它采用的是TensorFlow的自定义序列化格式,不能直接用于其他框架。可以使用TensorFlow的tf.train.Checkpoint
- MTCNN训练
迷若烟雨
人脸识别tensorflow深度学习caffe
MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一,作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码,其训练和优化却没有放出来,引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN,其提供了部署全平台实现,包括C++、python、ncnn和tensorflow,还有加速版本和opencv直接加载版本,是所有版本中的集大成者如果想了解算法原理,可以参考MTCNN_Step_by_Step本文的训练
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多