- python翻译成中文_图像处理入门 100 题,有人把它翻译成了中文版!
weixin_39864261
python翻译成中文
红色石头的个人网站:红色石头的个人博客-机器学习、深度学习之路www.redstonewill.com之前,我发文推荐过一份图像处理入门100题,主要针对图像处理的一些基本操作,非常适合入门!但是,这份资源教程是由日本人写的,日文版,读起来非常不方便。好消息,最近我在逛GitHub的时候,发现有人将这份教程翻译成了中文版。该项目包含了CV领域,OpenCV图像处理入门100题实例解析,并配备完整的
- 机器学习之路:FaceBook预测案例分析----->KNN算法的应用与调优
是一个Bug
机器学习算法人工智能
小白的机器学习之路(二)引子学习机器学习基础:从理论到实践了解机器学习机器学习的定义机器学习的分类机器学习的基本原理掌握数据预处理数据清洗特征选择特征工程分类算法sklearn转换器和预估器KNN算法获取数据数据集划分特征工程—标准化KNN算法引子当前交通大数据业务的需要,需要承担一部分算法工作(数据处理),目标一:学习机器学习基础:了解机器学习的定义、分类和基本原理。掌握数据预处理:学习数据清洗
- 案例为师实战为王-开启Python机器学习之路视频教程+课件
globals_11de
─章节01:Python基础与科学计算库numpy│课时1:Python基础2910.mp4│课时2:Python核心结构5750.mp4│课时3:Numpy数组3518.mp4│├─章节02:数据分析处理Pandas库│课时4:Numpy常用函数3344.mp4│课时5:Pandas数据处理方法5926.mp4│课时6:Pandas核心操作2542.mp4│├─章节03:回归算法│课时7:机器学
- 仅需10分钟:开启你的机器学习之路
Datawhale
选自freecodecamp作者:TirmidziFaizalAflahi机器之心编译机器学习之路虽漫漫无垠,但莘莘学子依然纷纷投入到机器学习的洪流中。如何更有效地开始机器学习呢?所谓「八仙过海,各显神通」,本文作者以Python语言为工具进行机器学习,并以Kaggle竞赛中的泰坦尼克号项目进行详细解读。跟着小编来看看吧!随着行业内机器学习的崛起,能够帮用户快速迭代整个过程的工具变得至关重要。Py
- 深度学习之路
wenruo~
深度学习深度学习人工智能
从这里开始吧早在高中,在英语、语文的阅读理解中,一次次的看到AI的神奇。从围棋人机大战中的阿尔法狗,到波士顿动力。尽管那是一种雾里看花的感觉,却也有种莫名的感觉。到了大学,选择了计算机这条路。更加对AI有兴趣,迫切想了解这方面的知识。奈何,就读的学校并非优秀,网上众说纷纭,自己摸索一阵子后,辛苦无果。偶而请教网上的大牛,讲解一二,总是不太透彻。也没法叨扰太多。便下定决心,请个老师。后来遇到了一个挺
- 机器学习之路:基于pytorch实现完成的模型训练套路
是一个Bug
机器学习pytorch人工智能
小白的机器学习之路(五)引子假设model是你的PyTorch模型创建一个与模型结构一致的新实例加载保存的模型参数假设model是你的PyTorch模型简单的线性回归模型的算法实现,可视化引子当前交通大数据业务的需要,需要承担一部分算法工作(数据处理)目标五:学习深度学习框架:学习使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。目标任务:使用深度学习框架搭建一个更复杂的神经网络,并在一个数
- 机器学习之路
编程小兔崽
原创:编程TWO编程小兔崽今天机器学习方法一检索能力最近有朋友问我是如何学习机器学习的,说最近机器学习、人工智能这些特别火,以后想走机器学习。有这个想法是特别好的,但是跟大家说,如果是因为机器学习工资高,最近特别火而想走机器学习,基本上是凉凉的、没戏。今天我把我这几个项目的演示过程分享给大家,让大家了解了解工智能,有一个大概的,什么是人工智能。我不建议大家刚刚学编程就去看机器学习的视频资料,有能力
- 深度学习之路二——windows系统下Anaconda+Pycharm编译环境的搭建
lavendelion
众所周知,在windows系统下安装anaconda对于使用python的程序员来说是多么的方便。但是,anaconda自带的两个python代码编译器,Jupyternotebook和spyder都或多或少有自己的不便之处。比如:Jupyternotebook:虽然精简,但是需要打开浏览器进行编辑,浏览器插件如果有冲突,还容易导致网页崩溃。另外,Jupyternotebook在创建新项目,更改.
- 深度学习之路(五):Faster-RCNN
遇见木子绿
过两年的沉淀,rbg大神于2016年提出了R-CNN系列的封神之作——Faster-RCNN,全称:《FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks》,同时何凯明博士也是这篇论文的作者之一。话不多说,上论文(百度云链接:https://pan.baidu.com/s/13luKlGF1RAHp29bp3KP
- 小白的机器学习之路(四)神经网络的初步认识:基于pytorch搭建自己的神经网络
是一个Bug
机器学习机器学习神经网络pytorch
小白的机器学习之路(四)引子神经网络的基本结构反向传播算法和激活函数优化器如何通过pytorch搭建自己的BPnetwork引子当前交通大数据业务的需要,需要承担一部分算法工作(数据处理),考虑到上次研究深度学习算法还是两年前,我薄弱的基础已经无法支持当前的工作,通过前期的学习准备(其它算法工程师和chatgpt的帮助),制定了五天的初步复习计划----初步定为:目标四:学习深度学习基础:了解神经
- 深度学习之路(一):用LSTM网络做时间序列数据预测
Flamingjay
简介问题:有一组1维数据,可能是某商品的销售量,可能是股票的价格等,用深度学习模型来解决对该数据的预测问题,比如用前50个数据,来预测下一个数据。首先,给出数据集:前10行数据.png接下来,通过对数据进行处理,以及模型的搭建和训练,最终得到想要的预测模型。数据的读取及处理:读取数据load_data(filename,time_step)使用pandas进行csv文件的读取,其中需要注意的是路径
- 深度学习之路(三):SPP-Net
遇见木子绿
上回书详细的介绍了R-CNN的前世今生,在文章的最后同样抛出了R-CNN中的不足点:其一是检测的精度相对而言比较低,这主要是图像归一化时对图像过度拉伸造成的,其二是检测速度慢,这个是由于每张图像需要分割成2000多个特征区域,然后依次进入卷积网络造成的。发现问题下一步就是要解决问题。首先我们来说一下为什么要进行图像的归一化。这样做的目的是因为R-CNN采用的是Alexnet网络,而需要特别注意的是
- python svr回归_机器学习入门之机器学习之路:python支持向量机回归SVR 预测波士顿地区房价...
weixin_39755712
pythonsvr回归
本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习之路:python支持向量机回归SVR预测波士顿地区房价,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。支持向量机的两种核函数模型进行预测git:https://github.com/linyi0604/MachineLearningfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.cross
- 深入探索:分布式训练下的深度学习之路
Chaos_Wang_
深度学习分布式人工智能
深入探索:分布式训练下的深度学习之路随着深度学习在各个领域的广泛应用,越来越多的研究者和工程师开始关注深度学习分布式训练技术。传统的单机训练在处理大规模数据和复杂模型时面临着计算资源瓶颈和训练时间延长的问题。而分布式训练通过将计算和通信任务分配到多个节点上,可以充分利用集群中的计算资源,显著加速模型的训练过程。在本篇博客中,我们将深入探讨深度学习分布式训练的原理,并结合实际案例和代码进行演示。我们
- 如何开始机器学习
SakuraForever
机器学习
在开始机器学习之路前,我们首先谈谈何为技术。不是学了python就是走上了机器学习,不是学了Tensorfolw,caffe2就是开发者。互联网上的追捧,培训班的速成承诺,掀起了一股莫名的风气,仿佛一夜之间,大家都能在短时间内,按照一门教程,顺利走上一条康庄大道。如果你也是这么想。那么还是出门右拐去百度云盘搜索“XXX速成班”吧,享受群体的狂欢。如果你愿意继续看下去,那么我要说,技术,必然是枯燥的
- 深度学习之路四——vgg16的学习
lavendelion
最先提出vgg16的论文是ICLR2015会议上的《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》,论文链接如下:https://arxiv.org/abs/1409.1556论文第二章介绍了论文中所使用的六种网络结构,具体如下图1。图1vgg论文中的网络结构示意图解释一下图1的内容:表中A,A-LRN,B,C,D,E分别代
- 【机器学习之路】开山篇 | 机器学习介绍及其类别和概念阐述
计算机魔术师
机器学习逻辑回归算法python人工智能
♂️个人主页:@计算机魔术师作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。机器学习之路系列(一)作者:计算机魔术师版本:1.0(2022.2.25)注释:文章会不定时更新补充文章目录前言一、机器学习概览1.1有监督学习和无监督学习1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3半监督学习1.1.4强化学习1.2批量学习和在线学习1.2.1在线学习1.2.2增量学习1.2.3核外学习1.2.
- 祭天
xian_yu
仅以此文开启我的小白机器学习之路对于想入门的同学来说,最有名的莫过于TensorFLow了,下面就所以说一下我如何配置1,python与anacoda,然后添加环境变量,注意anacoda添加的是\yourpath\Scripts2,cuda,确认你的显卡在Nvidia的支持CUDA加速的显卡列表中。https://developer.nvidia.com/cuda-gpushttps://dev
- 2021版 | 机器学习入门指南
人工智能与算法学习
算法编程语言python机器学习人工智能
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南,分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频,还有学习经验和建议,希望能对大家的学习有所帮助。pdf版思维导图,后台回复:指南Python——书之前跟出版社合作,书柜里积攒了很多Python相关的书,这里推荐三本最有价值的吧:《流畅的Python》,很厚,比较全面,可以作为工具书常常翻看。《Python编程从入门到实践(第2版)》非常全面,对新手还算友好,
- python机器学习手写字体识别,机器学习之路: python 支持向量机 LinearSVC 手写字体识别...
诗遥一妈
使用python3学习sklearn中支持向量机api的使用可以来到我的git下载源代码:https://github.com/linyi0604/MachineLearning#导入手写字体加载器fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.pr
- l2正则化python_机器学习入门之机器学习之路: python线性回归 过拟合 L1与L2正则化...
weixin_39831705
l2正则化python
本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习之路:python线性回归过拟合L1与L2正则化,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。正则化:提高模型在未知数据上的泛化能力避免参数过拟合正则化常用的方法:在目标函数上增加对参数的惩罚项削减某一参数对结果的影响力度L1正则化:lasso在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项。f=w*x^n+b+k*||w||1x为输入的样
- 从0开始学习深度强化学习之深度学习和深度强化学习的区别之浅显理解
脉动人生
DRL采坑之路游戏神经网络算法强化学习深度学习
引文机器学习之路路阻且长,在我从本科到研究生期间也见过很多机器学习的算法,像很多都是CNN,ANN什么什么NN啥的。在刚开始入门深度强化学习的时候,我也觉得深度强化学习(DeepReinforcementLearing)是一个很高级的东西,在网上查到谷歌的Deepmind搞出来的Alphago就是利用深度强化学习算法搞出来的。但是对于刚开始入门深度强化学习之前无任何机器学习经验的同学来说,可能就略
- 深度学习撞墙了?
Sim1480
神经网络人工智能游戏大数据编程语言
转自|机器之心早在2016年,Hinton就说过,我们不用再培养放射科医生了。如今几年过去,AI并没有取代任何一位放射科医生。问题出在哪儿?近年来,AI在大数据、大模型的深度学习之路上一路狂奔,但很多核心问题依然没有解决,比如如何让模型具备真正的理解能力。在很多问题上,继续扩大数据和模型规模所带来的收益似乎已经没有那么明显了。在Robust.AI创始人、纽约大学名誉教授GaryMarcus看来,这
- 深度学习撞墙了!
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神经网络人工智能游戏大数据编程语言
Datawhale干货编辑:机器之心早在2016年,Hinton就说过,我们不用再培养放射科医生了。如今几年过去,AI并没有取代任何一位放射科医生。问题出在哪儿?近年来,AI在大数据、大模型的深度学习之路上一路狂奔,但很多核心问题依然没有解决,比如如何让模型具备真正的理解能力。在很多问题上,继续扩大数据和模型规模所带来的收益似乎已经没有那么明显了。AI领域需要寻找新的出路在Robust.AI创始人
- 深度学习之路=====4=====>>(GoogleNet)InceptionNet(tensorflow2)
啥都会点的大秀
深度学习之路pythontensorflow2InceptionNet
InceptionmoduleInceptionNet结构codeimporttensorflowastfimportosimportnumpyasnpimportdatetimefromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D,GlobalAveragePooling2D,Dropout
- 【深度学习之路记录01】语义标注工具Labelme(安装、使用、导出数据集)
啊粥
python
关于Labelmelabelme是一款标注软件,我用来创建自己的语义分割的数据集。我使用的是windows环境。源码:https://github.com/wkentaro/labelmeLabelme安装方法1直接使用包之前搜索到的大部分教程都是通过anaconda安装的。但实际上现在labelme已经支持直接通过exe文件直接使用。下载,打开即是labelme的图形界面。方法2通过anacon
- 【深度学习之路记录02】python代码批量修改Labelme标注的json文件(删除标签、修改标签名)
啊粥
pythonjson
代码参考:https://blog.csdn.net/qq_44442727/article/details/112785978创建自己的数据集时,经常需要一些调整,比如说修改某一批文件中已经标好的一个对象的标签名,或者是不打算分割某一类对象,需要删除对其的标注。自己参考学习写了以下两个小工具同大家分享。case1:批量修改某一类对象的标签名比如说,我之前把标注的一类对象写成了“dog”,现在我想
- python识别虚假新闻的分类器_机器学习之路: python 朴素贝叶斯分类器 MultinomialNB 预测新闻类别...
weixin_39807541
1fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups2fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split3#导入文本特征向量转化模块4fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer5#导入朴素贝叶斯模型6fromsklearn.naive_bay
- python主成分分析法降维_机器学习之路:python 特征降维 主成分分析 PCA
梨漾
python主成分分析法降维
1fromsklearn.svmimportLinearSVC2fromsklearn.metricsimportclassification_report3fromsklearn.decompositionimportPCA4importpandasaspd5importnumpyasnp6‘‘‘7主成分分析:8特征降低维度的方法。9提取主要特征成分,有关联的特征进行运算组合10丢弃不显著的特征
- sklearn的机器学习之路:逻辑回归
Augus_Xu
机器学习线性模型逻辑回归机器学习
1.基础概念sigmoid函数:处理二分类问题时,我们最后需要输出分类结果[0,1],而回归得到的是一个(−∞,+∞)(−∞,+∞)的数,因此我们需要使用sigmoid函数。函数定义:其图像为:通过输入的x而转变成(0,1)的数,此处x应该为预测的值,即c0x0+c1x1+...+cnxnc0x0+c1x1+...+cnxn,因此上式可转变为f(x)=11+e−(c0x0+c1x1+...+cnx
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1