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m0_74825223
python机器学习flask
目录引言技术栈步骤一:数据预处理步骤二:训练机器学习模型步骤三:创建FlaskWeb应用步骤四:测试Web应用步骤五:模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六:Web应用的安全性考量示例:简单的输入验证示例:自定义错误处理示例:使用Flask-JWT-Extended进行认证结论参考资料引言在当今数据驱动的时代,机器学习模型已经广泛应用于各行各业,从金融、医疗到教育等领域。然而,
- 机器学习:scikit-learn 和 Jupyter Notebook(推荐初学者使用google colab)
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机器学习scikit-learnjupyter人工智能python
对于初学者来说,scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能,还通过一致的API设计,确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn,可以专注于理解和实践机器学习的核心概念,而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
- 有趣的python代码实例_Python之路:200个Python有趣的小例子一网打尽
weixin_39845406
有趣的python代码实例
概述博主最近在学习python,看完了一整套学习视频,然后呃呃呃,还是用不太流畅。碰巧在全球最大的同性交友论坛GayHub(呸!是开源代码托管平台Github)上面发现了一个项目,该项目列举了200多个Python小例子,Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习、TensorFlow、Pytor
- 机器学习数学基础-定积分应用-经济问题
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥解析宋浩微积分算法
定积分在经济学中的应用广泛,特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景:1.总收入和总成本的计算在经济学中,定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数,定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入:假设某商品的价格随数量的变化而变化,价格函数为(p(x)),其中(x)表示销售的
- 迁移学习与RBF神经网络
fanxbl957
人工智能理论与实践迁移学习神经网络人工智能
迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域,迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中,以加快目标任务的学习过程,提高学习效果,尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。而RBF(径向基函数)神经网络作为一种经典的神经网络结构,以其独特的函数逼近能力和良好的局部逼近特性,在众多领域取得了出色的性能表现。将迁移学习
- 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑,中国缺乏的什么?
Ai17316391579
深度学习服务器人工智能
先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能,属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型,区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架:GAN(GenerativeAdversarialNetwork)和GPT(GenerativePre-trainedTransformer)。GAN目前广泛应
- AIGC视频生成国产之光:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
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ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。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输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
- Python气象数据分析:风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等
小艳加油
大气科学python人工智能气象机器学习
目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能,这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Py
- YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型,Gradio框架快速搭建
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO前端计算机视觉目标检测人工智能python
前言Gradio是一个开源Python库,用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用,无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。接下来教你使用Gradio框架构建一个简单Web界面推理YOLOv8/YOLOv11模型。话不多说上检测结果:一、YOLOv8/YOLOv11源码下载YOLOv8源码下载:官网打不开的话,从我的网盘
- 深度学习笔记——模型部署
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点,包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中,使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
- 探索泰坦尼克号生存分类数据集:机器学习与数据分析的完美起点
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探索泰坦尼克号生存分类数据集:机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。该数据集包含两个CSV文件:训练集和测试集。数据集主要用于训练和评估机器学习模型,以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数
- 基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用
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- R语言的软件工程
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R语言的软件工程1.引言随着数据科学的快速发展,R语言作为一种统计计算和图形绘制的编程语言,其在数据分析、可视化以及机器学习等领域的应用日益广泛。尽管R语言在数据处理上有其独特的优势,但要将其运用于大型项目和商业应用中,就需要遵循软件工程的原则。本篇文章将探讨R语言在软件工程中的应用,主要涵盖软件开发生命周期、代码规范、版本控制、测试和文档等方面。2.软件开发生命周期软件开发生命周期(SDLC)是
- Python中的Pipeline快速教学、
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在Python中,Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线,尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来,形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁,还能确保在训练和预测时一致的数据处理。以下是一个快速教学,帮助你掌握Python中Pipeline的核心概念和使用方法。目录安装和导入必要的库Pipeline的基本概念创建一个简单
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大模型(LargeModel)指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数,大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络(DeepNeuralNetwork)来表示,包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常,它们需要在多个GPU或TP
- Python从0到100(七十三):Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
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在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
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在科技日新月异的今天,教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能(AI)技术的快速发展,特别是AI知识库的广泛应用,正在重塑我们的学习体验,使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育,以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库:教育领域的智能助手AI知识库,作为结合了人工智能技术的知识管理系统,不仅能够存储和处理海量信息,还能通过自然语言处理、机器学习等
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ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:TianqiChen尽管TVM支持基本的算术运算,但很多时候,也需要复杂的内置函数,例如exp取指函数。这些函数是依赖target系统的,并且在不同target平台中可能具有不同的名称。本教程会学习到如何调用这些target-spe
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1、重新创建个工程后无法正常运行,2、使用代码为:华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?mod=redirect&goto=findpost&pid=1364937&ptid=165780][color=#999999]回复:HS12发表于2021-10-3018:16[/color][/url][/size]报错信息
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好吧,伙计们,我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。代码量同样不多,你可以将这些代码运用在其它一些智能领域,如智能家居,进门的时候判断你是谁,也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。OK废话少说下面开始正是话题。解锁原理:
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在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
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•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
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一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- 【机器学习:二十六、决策树】
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1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点(Node):每个节点表示一个特定的决策条件。根节点(RootNode):树的起点,包含所有样本。分支(Branch):每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点(LeafNode):终止节点,表示最终的决策结果。优点直观可解释:
- 机器学习数学基础-极值和最值
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念,它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值(LocalExtrema)极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值(LocalMaximum)一个函数在某点(x=c)取得局部最大值,意味着存在一个包含(c)的小区间,使得
- 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector
拉达曼迪斯II
AIGC学习数据库管理工具AI创业数据库postgresql人工智能机器学习AIGC搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统,它已将其功能扩展到传统数据管理之外,通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求,这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector?
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
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BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
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网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found