- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
- AI 对程序员的冲击剖析
程序员WANG
工具人工智能机器学习语言模型
摘要随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其影响力已逐渐渗透到各个行业,程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击,并分析程序员应对这些冲击的策略与方向,旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
weixin_48705841
pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能python深度学习开发语言
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机(MLP)?多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征,因此在复杂问题的建模中非
- 深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla
- 深度学习基础18(多层感知机代码实现)
NDNPOMDFLR
深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
- AI Agent:深度解析与未来展望
码事漫谈
c++人工智能
一、AIAgent的前世:从概念到萌芽(一)早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代,早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上,这些系统的行为是确定性的,输出由输入决定。随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。(二)技术突破2017年后,大语言模型(LLM)的出现推动了AIAg
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
IT古董
深度学习人工智能Python人工智能python深度学习
Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs],类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras),意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:AI代码生成器迎来全新升级
2401_89759264
人工智能前端
深度学习技术日新月异,而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天,我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本,这款标志着DeepSeekV2系列收官之作,为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进,以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
- 深度学习从入门到精通:全面指南
AI天才研究院
计算大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《深度学习从入门到精通:全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通:全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分:深度学习基础入门第1章:深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第2章:深度学习框架入门2.1TensorFlow入门TensorFlow环境搭建TensorFlow基本数据结构2.2PyTorch入门PyTorch环境搭建
- AIGC视频生成模型:Meta的Emu Video模型
好评笔记
#MetaAIGC-视频AIGC机器学习人工智能transformer论文阅读深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo,作为Meta发布的第二款视频生成模型,在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像(T2I)扩散模型视频生成/预测文本到视频(T2V)生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- 【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
屿小夏
pythontensorflowneo4j
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
- 【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
屿小夏
pythontensorflowneo4j
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Transformer框架
Clown爱电脑
深度学习transformer人工智能自然语言处理机器学习
Transformer是一种深度学习框架,专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的,在NLP领域取得了很大的成功。Transformer的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素,并且不依赖于序列长度。它使用了self-attention机制,可以在序列中不同位置的元素之间建立联系。这使得Transformer在许多NLP任务中取得了最先进的性能。此外,Transfo
- 【深度学习】Pytorch:在 ResNet 中加入注意力机制
T0uken
深度学习pytorch人工智能
在这篇教程中,我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进,向网络中添加两个自定义的注意力模块,并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域,从而提高模型的性能。在卷积神经网络中,加入注意力机制能够有效增强特征提取能力,减少冗余信息的干扰,尤其在处理复杂图像时,能够提升网络的表现。在本教程中,我
- 时间序列预测综述
Super_Whw
时序预测
文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集,使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet,类似于STL分解思路3.深度学习网络,结合CNN+RNN+Attention,作用各不相同互相配合参考:非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集,使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2s
- IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性
Jackie_AI
计算机视觉stablediffusion自然语言处理语言模型Imagen
IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现(发现治疗药物)领域的应用以及传统方法面临的挑战。药物(尤其是我们将在本文中讨论的被称为抑制剂的药物)通过与在人体中发挥不良功能的蛋白质结合并改变这些蛋白质的功能来发挥治疗效果。因此,在设计药物时,必须优化这些结合的亲和力和药理特性,并准确预测蛋白质与药物之间的相互作用。近年来,人们尤其提倡使用
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
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
引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算机视觉技术,自动识别和分类行李中的物品,大大提高了安检的效率与准确性。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,由于其高效的目
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
rnngptlstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
小仇学长
深度学习深度学习transformer人工智能编码器解码器
学习目录:深度学习理论基础(一)Python及Torch基础篇深度学习理论基础(二)深度神经网络DNN深度学习理论基础(三)封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础(四)Parser命令行参数模块深度学习理论基础(五)卷积神经网络CNN深度学习理论基础(六)Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器本文目录学习目录:前述:Transformer
- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- sql统计相同项个数并按名次显示
朱辉辉33
javaoracle
现在有如下这样一个表:
A表
ID Name time
------------------------------
0001 aaa 2006-11-18
0002 ccc 2006-11-18
0003 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0005 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0002 ccc 20
- Android+Jquery Mobile学习系列-目录
白糖_
JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发,准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下,觉得使用Android的WebView上手最快,因为WebView等于是一个内置浏览器,可以基于html页面开发,不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等,就能非常方便的做动态应用了。
从现在起,往后一段时间,我打算
- 如何给线程池命名
daysinsun
线程池
在系统运行后,在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx,这样导致很不好定位,怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory,自己实现ThreadFactory接口,重写newThread方法即可。参考代码如下:
public class Named
- IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the
周凡杨
html解析errorreadyState
错误: IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed"
现象: 同事之间几个IE 测试情况下,有的报这个错,有的不报。经查询资料后,可归纳以下原因。
- java上传
g21121
java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况,用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件,今天说的是利用servlet来完成上传。
我们这里利用到commons-fileupload组件,相关jar包可以取apache官网下载:http://commons.apache.org/
下面是servlet的代码:
//定义一个磁盘文件工厂
DiskFileItemFactory fact
- SpringMVC配置学习
510888780
springmvc
spring MVC配置详解
现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力 外,其次就是Spring MVC了,因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架,框架选择多了,应对多变的需求和业务时,可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发,就必须要掌握它的配置及原理。
一、Spring MVC环境搭建:(Spring 2.5.6 + Hi
- spring mvc-jfreeChart 柱图(1)
布衣凌宇
jfreechart
第一步:下载jfreeChart包,注意是jfreeChart文件lib目录下的,jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可;
第二步:配置web.xml;
web.xml代码如下
<servlet>
<servlet-name>jfreechart</servlet-nam
- 我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java P
- java 线程池使用 Runnable&Callable&Future
antlove
javathreadRunnablecallablefuture
1. 创建线程池
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
2. 执行一次线程,调用Runnable接口实现
Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable());
System.out.prin
- XML语法元素结构的总结
百合不是茶
xml树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
- 改变eclipse编码格式
bijian1013
eclipse编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式
改变整个工作空间的编码格式,这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。
Eclipse->window->preferences->General->workspace-
- javascript中return的设计缺陷
bijian1013
JavaScriptAngularJS
代码1:
<script>
var gisService = (function(window)
{
return
{
name:function ()
{
alert(1);
}
};
})(this);
gisService.name();
&l
- 【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3
bit1129
Mybatis3
pom.xml配置
Maven的pom中主要包括:
MyBatis
MyBatis-Spring
Spring
MySQL-Connector-Java
Druid
applicationContext.xml配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
&
- java web项目启动时自动加载自定义properties文件
bitray
javaWeb监听器相对路径
创建一个类
public class ContextInitListener implements ServletContextListener
使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的,主要是初始化和销毁的。
类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置,即刚才我们定义的类。
<listener>
<des
- 用nginx区分文件大小做出不同响应
ronin47
昨晚和前21v的同事聊天,说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计,因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名,而squid在响应比较大的文件时,尤其是初次下载的时候,性能比较差,所以拆成两组服务器,squid服务于较小的文件,通过pull方式从peer层获取,nginx服务于较大的文件,通过push方式由peer层分发同步。外部发布
- java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身,A为1,J为11,Q为12,K为13,而大
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class ContinuousPoker {
/**
* Q67 扑克牌的顺子 从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的。
* 2-10为数字本身,A为1,J为1
- 翟鸿燊老师语录
ccii
翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A
1. 角色就是人格
就像你一回家的时候,你一进屋里面,你已经是儿子,是姑娘啦,给老爸老妈倒怀水吧,你还觉得你是老总呢?还拿派呢?就像今天一样,你们往这儿一坐,你们之间是什么,同学,是朋友。
还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候,什么我不知道,我不清楚,该你知道的你凭什么不知道
- [光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题
comsci
问题
在人类整体进入宇宙时代,即将开展深空宇宙探索之前,我有几个猜想想告诉大家
仅仅是猜想。。。未经官方证实
1:要在宇宙中进行光速飞行,必须首先获得宇宙中的航行通行证,而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书,是什么呢? 下面我来告诉
- oracle undo解析
cwqcwqmax9
oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句 作者:虫师收藏 我要投稿
Undo是干嘛用的? &nb
- java中各种集合的详细介绍
dashuaifu
java集合
一,java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口 对象的集合 ├ List 子接口 &n
- 卸载windows服务的方法
dcj3sjt126com
windowsservice
卸载Windows服务的方法
在Windows中,有一类程序称为服务,在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层,因此资源占用比较大、执行效率比较高,比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了,其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相 应项目,虽然不启动了,但是系统中仍然存在此项服务,只是没有加载而已。如果安装其他
- Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist
dcj3sjt126com
iosxcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html
Excerpt:
You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
- 2014之C++学习笔记(一)
Etwo
C++EtwoEtwoiterator迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了,可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在,这一年多以来,本人从事了AS的相关开发工作,但最近一段时间,AS在天朝的没落,相信有很多码农也都清楚,现在的页游基本上达到饱和,手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据,AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
- js跨越获取数据问题记录
haifengwuch
jsonpjsonAjax
js的跨越问题,普通的ajax无法获取服务器返回的值。
第一种解决方案,通过getson,后台配合方式,实现。
Java后台代码:
protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
throws ServletException, IOException {
String ca
- 蓝色jQuery导航条
ini
JavaScripthtmljqueryWebhtml5
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
- linux部署jdk,tomcat,mysql
kerryg
jdktomcatlinuxmysql
1、安装java环境jdk:
一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用,都会卸载了,然后重新安装。
1.1)、卸载:
(rpm -qa :查询已经安装哪些软件包;
rmp -q 软件包:查询指定包是否已
- DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange
mutongwu
jqueryjs
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发,无需等待所有资源(image/iframe)加载完毕。(IE9+)
2. onload是最早支持的事件,要求所有资源加载完毕触发。
3. onreadystatechange 开始在IE引入,后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
- sql批量插入数据
qifeifei
批量插入
hi,
自己在做工程的时候,遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表,临时表的整理就看当时的选择条件了,临时表就是要插入的数据集,最后再批量插入到数据库中。
WITH tempT AS (
SELECT
item_id AS combo_id,
item_id,
now() AS create_date
FROM
a
- log4j打印日志文件 如何实现相对路径到 项目工程下
thinkfreer
Weblog4j应用服务器日志
最近为了实现统计一个网站的访问量,记录用户的登录信息,以方便站长实时了解自己网站的访问情况,选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块 卡主了,X度了好多方法(其实大多都是一样的内用,还一个字都不差的),都没有能解决问题,无奈搞了2天终于解决了,与大家分享一下
需求:
用户登录该网站时,把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里,以方便其他系统调用此txt。项目名
- linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置
笑我痴狂
mysqllinuxunix
1.卸载系统默认的mysql
[root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql
mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64
[root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1