- 百度飞桨paddle安装 包括CUDA,cuDNN,opencv的安装
小甲学长
opencv百度paddlepaddle
conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写,要求已有Anaconda第一步:创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name:也可以缩写为【-n】,【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字,创建完,可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7:是python的版本号。也可以指定为【python=3.6
- 百度飞桨教程(一)
怎么这么多名字都被占了
百度paddlepaddle人工智能
百度飞桨(paddle),是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例,大概了解paddle的使用importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transformsimportNormalizetransfo
- 《深入浅出多模态》:智能文档处理多模态大模型总结
GoAI
深入浅出多模态深度学习多模态大模型人工智能计算机视觉nlp
✨专栏介绍:本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏,具体章节如导图所示(导图后续更新),将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍,欢迎大家关注。作者主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计
- 《深入浅出OCR》实战:基于PGNet的端到端识别
GoAI
深入浅出OCR深度学习计算机视觉ocr人工智能深度学习端到端识别
✨专栏介绍:经过几个月的精心筹备,本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏,对标最全OCR教程,具体章节如导图所示,将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉
- 深度学习实验-3d医学图像分割
桶的奇妙冒险
深度学习3d人工智能
实验四基于nnU-Net模型的3D医学图像分割实验一、实验介绍腹部多器官分割一直是医学图像分析领域最活跃的研究领域之一,其作为一项基础技术,在支持疾病诊断,治疗规划等计算机辅助技术发挥着重要作用。近年来,基于深度学习的方法在该领域中获得了巨大成功。本实验数据集为多模态腹部分割数据集(AMOS),一个大规模,多样性的,收集自真实临床场景下的腹部多器官分割基准数据。本实验在百度飞桨平台上采用nnU-N
- Paddle入门实战系列(五):渔船牌照识别
GoAI
深入浅出OCR计算机视觉人工智能新星计划paddleOCR
〖2023·新星计划·第四季〗开启,计算机视觉方向火爆报名中1️⃣活动时间:4月3日-4月30日2️⃣活动报名地址:http://t.csdn.cn/VeEVA作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️
- 首个!百度飞桨会客厅落地广州,打通AI应用落地的“最后一公里”
飞桨PaddlePaddle
人工智能百度paddlepaddle
2023年,在大模型的浪潮下,各行各业使用AI技术的门槛被进一步降低,为AI技术创新广泛赋能产业发展提供了基础。百度依托全栈式的AI技术产品优势,推动AI产业人才培养,建设繁荣技术生态,加速AI技术在产业的规模应用。广州是国家人工智能创新应用先导区,百度AI技术生态已累计服务广州企业7747家,重点服务433家、技术伙伴23家,为广州市人工智能技术型企业提供源源不断的技术赋能支持和应用人才支持。为
- 重磅发布!基于百度飞桨的《人工智能基础及应用》书籍正式上线
飞桨PaddlePaddle
精品课程名师共建人工智能百度paddlepaddle
科技日新月异的今天,人工智能已经成为引领未来的核心驱动力。为了帮助大家更好地深入理解人工智能的理论和技术,为未来发展做好准备,百度飞桨教材编写组联合北京交通大学王方石教授、北京邮电大学杨煜清特聘副研究员共同撰写推出了《人工智能基础及应用》这本书籍,同时配套48学时的教学资源,包括教学大纲、教学课件、习题及答案、程序源码等,涵盖人工智能的理论与应用,可作为本科生“人工智能”导论或通识课程的入门教材。
- 百度飞桨文心生态成果最新披露:开发者达1070万 模型数超86万
飞桨PaddlePaddle
热门活动百度paddlepaddle人工智能深度学习WAVESUMMIT
12月28日,由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVESUMMIT+深度学习开发者大会2023在北京召开。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰现场公布了飞桨文心五载十届最新生态成果,文心一言最新用户规模破1亿,截至12月底,飞桨平台开发者数量达1070万。百度首席技术官王海峰文心一言用户规模破1亿飞桨开发者数达1070万据了解,百度自2019年起深耕预训练模型研发
- “不缺钱,只缺人” ,同传翻译的那些事儿
飞桨PaddlePaddle
人工智能编程语言深度学习自然语言处理nlp
点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。本系列由百度多位资深工程师精心打造,提供了从词向量、预训练语言模型,到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解,旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法,并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
- 关于生成式语言大模型的一些工程思考 paddlenlp & chatglm & llama
路人与大师
llama
生成式语言大模型,随着chatgpt的爆火,市场上涌现出一批高质量的生成式语言大模型的项目。近期百度飞桨自然语言处理项目paddlenlp发布了2.6版本。更新了以下特性:全面支持主流开源大模型Bloom,ChatGLM,GLM,Llama,OPT的训练和推理;TrainerAPI新增张量训练能力,简单配置即可开启分布式训练;新增低参数微调能力PEFT,助力大模型高效微调。其中chatglm与ll
- 12月28日,每日信息差
信息差Pro
信息差Pro百度人工智能harmonyos制造大数据
以下是2023年12月28日的7条信息差第一、百度飞桨文心生态成果最新披露:开发者达1070万,模型数超86万第二、全球首款钠电车型交付:江铃汽车搭载孚能科技钠电池,续航251公里。据孚能科技方面介绍,江铃易至EV3(青春版)251km版本是孚能科技与江铃集团新能源汽车合作的首款钠离子电池纯电A00级车型,可满足年轻一代日常上班代步、跨城出行等多样性场景需求第三、小米发布超级电机V8s,雷军介绍,
- 计算机视觉方向面试题总结(一):目标检测篇
GoAI
计算机视觉CV目标检测计算机视觉目标检测深度学习人工智能pytorch
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐:➡️点击访问《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。➡️点击访问《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程,含理论与实战总结。以上
- 百度飞桨文心生态成果最新披露:开发者达1070万 模型数超86万
橙 子_
程序人生百度paddlepaddle人工智能文心一言
12月28日,由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVESUMMIT+深度学习开发者大会2023在北京召开。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰现场公布了飞桨文心五载十届最新生态成果,文心一言最新用户规模破1亿,截至12月底,飞桨平台开发者数量达1070万。百度首席技术官王海峰文心一言用户规模破1亿飞桨开发者数达1070万据了解,百度自2019年起深耕预训练模型研发
- 紫光展锐T820与百度飞桨完成I级兼容性测试 助推端侧AI融合创新
紫光展锐官方
人工智能百度paddlepaddle
近日,紫光展锐高性能5GSoCT820与百度飞桨完成I级兼容性测试(基于PaddleLite工具)。测试结果显示,双方兼容性表现良好,整体运行稳定。这是紫光展锐加入百度“硬件生态共创计划”后的阶段性成果。本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证,经过双方联合严格测试,紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各
- 【ScienceAI Weekly】DeepMind最新研究再登Nature;我国首个自研地球系统模型开源;谷歌推出医疗保健模型
HyperAI超神经
ScienceAI人工智能开源人工智能
AIforScience的新成果、新动态、新视角抢先看——*DeepMind最新研究FunSearch登Nature*谷歌推出医疗保健行业模型MedLM*晶泰科技冲刺港交所,AI+机器人赋能AIforScience*GHDDI与微软研究院科学智能中心达成合作*用于地震学处理分析的AI工具开源*我国首个自主研发的地球系统模型宣布开源*百度飞桨螺旋桨团队构建蛋白质-小分子对接构象预测模型HelixDo
- 智慧零售技术探秘:关键技术与开源资源,助力智能化零售革新
virtaitech
gpu人工智能大数据
智慧零售是一种基于先进技术的零售业态,通过整合物联网、大数据分析、人工智能等技术,实现零售过程的智能化管理并提升消费者体验。实现智慧零售的关键技术包括商品的自动识别与分类、商品的自动结算等等。为了实现商品的自动识别与分类,需要借助先进的图像识别技术。本文将介绍一些开源库和数据集,这些资源有助于研究者和开发者在智慧零售领域进行相关工作。PaddleClasPaddleClas是由百度飞桨开发的一个图
- 深度学习产业落地速度新支点:飞桨&英特尔®至强®共同助力AI加速
飞桨PaddlePaddle
百度大数据人工智能java机器学习
引言深度学习技术是推动人工智能时代发展的强大引擎,通过对文字、图形、声音和多媒体等数据的分析和推理推动产业向智能化迈进。然而,大多数深度学习模型使用32位浮点精度(FP32)构建,其复杂度高,模型参数量大的特点,限制了其在一些场景和设备上进行部署,特别是在移动嵌入式设备上部署的可能性。针对上述需求,百度飞桨开源深度学习平台结合第三代英特尔®至强®可扩展处理器,通过完善的模型压缩方案和量化加速技术,
- 紫光展锐T820与飞桨完成I级兼容性测试 助推端侧AI融合创新
飞桨PaddlePaddle
硬件生态人工智能程序员硬件生态机器学习
近日,紫光展锐高性能5GSoCT820与百度飞桨完成I级兼容性测试(基于PaddleLite工具)。测试结果显示,双方兼容性表现良好,整体运行稳定。这是紫光展锐加入百度“硬件生态共创计划”后的阶段性成果。本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证,经过双方联合严格测试,紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各
- 动手学深度学习——Anaconda、pytorch、paddle安装(cpu版本)
Audery867
深度学习深度学习pytorchpaddlepython机器学习
之前出了个Windows下的深度学习安装,但在继续学习的过程中发现,沐神的一些代码跑不起来,这里又提供pytorch和paddle的安装,各位用pytorch或者百度飞桨paddlepaddle来学习深度学习也是可以的。安装Anaconda1.打开Anaconda链接,下载,时间较久2.下载完成,开始安装3.安装路径可以随意,不过推荐使用默认安装路径,next虽说下面要勾选添加环境变量的选项,我这
- 【小沐学Python】Python实现TTS文本转语音(speech、pyttsx3、百度AI)
爱看书的小沐
PythonAIpython人工智能语音识别tts文本转语音百度飞桨实时音视频
文章目录1、简介2、Windows语音2.1简介2.2安装2.3代码3、pyttsx33.1简介3.2安装3.3代码4、ggts4.1简介4.2安装4.3代码5、SAPI6、SpeechLib7、百度AI8、百度飞桨结语1、简介TTS(TextToSpeech)译为从文本到语音,TTS是人工智能AI的一个模组,是人机对话的一部分,即让机器能够说话。TTS是语音合成技术应用的一种,首先采集语音波形,
- 人工智能-语音识别技术paddlespeech的搭建和使用
没刮胡子
python飞桨paddle人工智能AI人工智能语音识别paddlepaddlepaddlespeechpython
PaddleSpeech介绍PaddleSpeech是百度飞桨(PaddlePaddle)开源深度学习平台的其中一个项目,它基于飞桨的语音方向模型库,用于语音和音频中的各种关键任务的开发,包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。PaddleSpeech支持语音识别、语音翻译(英译中)、语音合成、标点恢复等应用示例。安装paddlespeechPaddleSpeech快速安装方式有两种,一种是pi
- 百度飞桨领航团零基础Python速成营 编程巩固
dream.becoming
Python学习笔记paddle百度飞桨python
百度飞桨领航团零基础Python速成营编程巩固目录第一天问题1问题2问题3问题4问题5第二天问题1问题2问题3问题4问题5第三天问题1问题2问题3问题4问题5第一天问题1编写一个程序,查找所有此类数字,这些数字可以被7整除,但不能是5的倍数,介于2000和3200之间(均包括在内)。所获得的数字应以逗号分隔的顺序打印在一行上。自己尝试:#提示:考虑使用range(#begin,#end)方法num
- C# Onnx 百度飞桨开源PP-YOLOE-Plus目标检测
天天代码码天天
C#人工智能实践paddlepaddle人工智能计算机视觉opencvc#目标检测机器学习
目录效果模型信息项目代码下载C#Onnx百度飞桨开源PP-YOLOE-Plus目标检测效果模型信息Inputs-------------------------name:imagetensor:Float[1,3,640,640]name:scale_factortensor:Float[1,2]---------------------------------------------------
- 【人工智能Ⅰ】实验4:贝叶斯分类
MorleyOlsen
人工智能人工智能分类数据挖掘贝叶斯
实验4贝叶斯分类一、实验目的1.了解并学习机器学习相关库的使用。2.熟悉贝叶斯分类原理和方法,并对MNIST数据集进行分类。二、实验内容1.使用贝叶斯方法对mnist或mnistvariation数据集进行分类,并计算准确率。数据集从网上下载(如百度飞桨平台)。2.改变算法参数,观察对识别准确率的影响。三、实验环境平台JupyterNotebook(anaconda3)Python版本python
- 机器学习笔记 - 基于百度飞桨PaddleSeg的人体分割模型以及TensorRT部署说明
坐望云起
深度学习从入门到精通OpenCV从入门到精通paddlepaddle人工智能分割模型人体识别深度学习百度飞桨
一、简述虽然SegmentAnything用于图像分割的通用大模型看起来很酷(飞桨也提供分割一切的模型),但是个人感觉落地应用的时候心里还是更倾向于飞桨这种场景式的,因为需要用到一些人体分割的需求,所以这里主要是对飞桨高性能图像分割开发套件进行了解和使用,但是暂时不训练,因为搞数据集挺费劲。PaddleSeg内置45+模型算法及140+预训练模型。最新发布HumanSeglite模型超轻量级人像分
- 越学越有趣:『手把手带你学NLP』系列项目02 ——语义相似度计算的那些事儿...
飞桨PaddlePaddle
百度python人工智能深度学习编程语言
点击左上方蓝字关注我们课程简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。本系列由百度多位资深工程师精心打造,提供了从词向量、预训练语言模型,到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解,旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法,并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
- 越学越有趣:『手把手带你学NLP』系列项目05 ——文本情感分析的那些事儿
飞桨PaddlePaddle
python人工智能深度学习机器学习自然语言处理
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- 深度强化学习-策略梯度算法深入理解
indigo love
深度强化学习算法机器学习强化学习人工智能
1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中,采用了两种方法推导策略梯度算法,并给出了Reinforce算法的伪代码。可能会有小伙伴对策略梯度算法的形式比较疑惑,本文就带领大家剖析其中的原理,深入理解策略梯度算法的公式。本文主要参考了百度飞桨的视频PolicyGradient算法有兴趣的小伙伴可以看看,我觉得讲的非常透彻。2手写数字识别我们先来看一下手写数字识别案列,采用LeNet网络,其输入为一
- 一文看懂国产最大深度学习平台上新,国内率先加持量子机器学习
喜欢打酱油的老鸟
人工智能
金磊发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI四年时间,累计开发者数量超190万,发布模型超23万,服务企业数量8.4万。这就是国产最大深度学习开源平台——百度飞桨——在WAVESUMMIT2020中,百度首席技术官王海峰,提交的最新高分成绩单。但国产第一大深度学习平台飞桨,却不满足于此。随着“新基建”给中国“产业智能化”带来的新动力,飞桨再次迎来高光时刻,秀出更强肌肉——升级、迭代,还在继续。王海
- 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