- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
机器学习scikit-learn算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
大模型之路
大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案
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1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型,我们需要采用各种并行策略,将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一,其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码,分析其并行训练方案,主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括:数据并行(DataParallelism,DP
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调
kakaZhui
llama深度学习pytorchAIGCchatgpt
1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而,直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法,它通过引入少量可训练参数,固定预训练模型的权重,从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理,并结合Llama源码解读其实现逻辑,最后探讨LoRA的优势。2
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型,旨在提高水质参数
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
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现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- 【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
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自然语言处理(NLP)自然语言处理transformer
文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言
- 实现使用K210单片机进行猫脸检测,并在检测到猫脸覆盖屏幕50%以上时执行特定操作
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要实现使用K210单片机进行猫脸检测,并在检测到猫脸覆盖屏幕50%以上时执行特定操作,以及通过WiFi上传图片到微信小程序,并在微信小程序中上传图片到开发板进行训练,可以按照以下步骤进行:1.硬件连接确保K210开发板连接好摄像头,并预留一个引脚用于拉高电平。另外,连接WiFi模块(如ESP8266)用于网络通信。2.猫脸检测使用K210的MaixPy库进行猫脸检测。以下是一个简单的猫脸检测示例代
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随着人工智能技术的飞速发展,编程AI工具在2025年已成为程序员和开发者的得力助手。这些工具不仅提高了编程效率,还在代码质量、自动化和创新性方面表现出显著优势。以下是一些在2025年备受推崇的编程AI工具:1.GitHubCopilotGitHubCopilot是由GitHub、OpenAl和Microsoft联合打造的一款高级代码生成和辅助工具。它基于OpenAl的Codex模型,能够理解自然语
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在城市化进程不断加速的今天,交通拥堵已经成为制约城市发展的重要瓶颈之一。如何有效利用信息技术提升道路通行能力、减少交通事故发生率成为了亟待解决的问题。作为一款高性能的Web服务器和反向代理工具,Nginx凭借其卓越的数据处理能力和灵活配置选项,在智能交通管理系统(ITS)中扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨Nginx是如何通过一系列创新优化技术,在智能交通管理系统的实际部署中发挥重要作用,并分享
- 【产品经理修炼之道】-美国支付清算体系介绍
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美国的支付清算体系是全球最复杂、最多样化的金融基础设施之一,支撑着庞大的国内经济和全球金融活动。本文将详细介绍美国支付清算体系的主要组成部分,包括银行间支付系统(如Fedwire和CHIPS)和零售支付系统(如ACH、Zelle、RTP),并探讨它们的特点和应用场景。通过对比中国支付清算体系,文章还将分析美国体系的优势和创新之处,为跨境支付和国际金融合作提供参考。前段时间分别介绍了“中国支付清算体
- 人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI深度学习技术加速药物研发流程
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摘要:本文探讨了人工智能(AI)在药物研发中的应用,强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用,并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例,展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析,预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤,证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
- PyTorch 官方文档 中文版本
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文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数,并保存经过训练的模型。本教程向您介绍完整的ML工作流在PyTorch中实现,并提供了用于了解有关每个概念的更多信息的链接。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
- 使用Transformer模型实现股票走势预测:深入解析和实操案例(基于Python和PyTorch)
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摘要:本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用,突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构,并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例,展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估,包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价,但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
- [250125] DeepSeek 发布开源大模型 R1,性能比肩 OpenAI o1 | 希捷推出高达 36TB 的硬盘
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DeepSeek发布开源大模型R1,性能比肩OpenAIo1DeepSeek正式发布了DeepSeek-R1大模型,并同步开源了模型权重,其性能对标OpenAIo1正式版。主要亮点:开源模型,MIT许可证:DeepSeek-R1遵循MITLicense,允许用户自由使用、修改、分发,甚至商用,并允许通过蒸馏技术基于R1训练其他模型。API开放调用:用户可以通过DeepSeekAPI调用R1模型,设
- vue3的基本特性和底层原理
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一、响应式系统1.Proxy-based响应式代理Vue3的核心创新之一是摒弃了Vue2基于Object.defineProperty的响应式系统,转而采用ES6的Proxy来实现数据代理。Proxy可以直接代理整个对象,无需递归遍历其属性,提供了一种更高效、更全面的数据拦截机制。当对代理对象进行读取、设置、删除、枚举等操作时,Proxy可以透明地触发相应的处理器函数(handler)。在Vue3
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深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
- 【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比
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- ChatGPT的150个角色提示场景实测(13)健身教练
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我希望你能充当私人教练。我将为你提供一个希望通过体能训练变得更健康、更强壮、更健康的人所需要的所有信息,而你的职责是根据这个人目前的体能水平、目标和生活习惯,为其制定最佳计划。你应该运用你的运动科学知识、营养建议和其他相关因素,以便制定出适合他们的计划。我的请求是:请为下面的学员制定适合的计划,身高183,体重70kg,年龄22岁,请一步一步来。=====================当然,我可
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2022CrossStraitRadioScience&WirelessTechnologyConference2022年海峡两岸无线科学与技术会议中国北京2022年10月16-17日北京邮电大学、清华大学、北京航空航天大学、中国传媒大学、北京理工大学、北京交通大学、首都师范大学、台湾南台科技大学、香港城市大学、澳门大学、国家自然灾害防治研究院、中国科学院空天信息创新研究院、中国科学院国家空间科学
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C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制:1.0s内存限制:256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为:Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2,其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时,FnF_nFn也非常大,现在我们想知道,FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包
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【核心要点】DeepSeekV3引领算力革命,成本降至1/20o3-mini以精准优化回应市场挑战AI技术迈向真正意义的民主化行业生态正在深刻重构一、市场格局演变发展脉络2025年初,AI行业迎来重要转折。DeepSeek率先发布V3模型,通过革命性的架构创新和算力优化,将AI应用成本降至历史新低。这一突破引发广泛关注,推动AI技术加速走向普及。随后,OpenAI推出o3-mini作为战略性回应,
- 开源LLMs导览:工作原理、顶级LLM列表对比
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机器人、人工智能相关领域news/events(专栏目录)本文目录一、开源LLM是什么意思?二、开源LLM如何工作?2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好?4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
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【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理(NLP)中,预训练语言模型(LLMs,LargeLanguageModels)通常基于不同的架构,如仅编码器的模型(Encoder-only)、编码器-解码器的模型(Encoder-Decoder),以及仅解码器的模型(Decoder-only)。这三种架构有着显著的区别,主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能
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Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
- 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