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在深度学习和机器学习中,Epoch(轮次或周期)是一个核心训练概念,指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析:一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如:若训练集有10,000个样本,则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch(批次):数据集被分割成的小组(如每批32个样本)。Iterat
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深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:百种病虫害识别分类,训练集45095张,验证集7508张,测试集22619张具体类别为以下:insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
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大数据人工智能
第一部分:内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系:“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心(VSOC),云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含:数据采集层:车辆端持续收集异常行为日志数据,包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层:通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层:安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
- 基于深度学习的语音识别:从音频信号到文本转录
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
前言语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本,为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来,深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展,极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统,从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
- 数字人系统:AI界的超级巨星,你准备好了吗?
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在这个日新月异的科技时代,每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天,我们要聊的,正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃,更是对未来生活方式的深刻重塑,一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理:深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习:智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术,通过构建多层
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近日,由北电数智首席科学家窦德景教授牵头,联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发,提出一种DDPA(DynamicDelayedPoisoningAttack)新型对抗性攻击方法,为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具,相关论文已被国际机器学习大会(ICML2025)收录。ICML由国际机器学习学会(IMLS)主办,聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向,是机器学习与人工智
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商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新:商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技(SenseTime)作为全球领先的人工智能平台公司,专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
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旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新:旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技(Megvii)作为全球领先的人工智能公司,专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
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简介1、GPT-3是什么?它是基于什么模型的?GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的,可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入,就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的,使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型,参数从1.25亿到1750
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项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
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摘要:作为深度学习的基础单元,神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发,系统剖析数学建模过程:详解赫布法则的权重更新原理(Δwi=η·xi·y),推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达(y=Θ(∑wixi−b)),重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界,揭示间隔γ对收敛速度的影
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- 自编码器表征学习:重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析
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自编码器基础与工作原理自编码器(Autoencoder)作为深度学习领域的重要无监督学习模型,其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构,本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统,却在实现这一看似简单目标的过程中,意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
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1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
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神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息,帮助医生做出更准确的诊断。近年来,深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- 深度学习系列----->环境搭建(Ubuntu)
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深度学习历程深度学习ubuntu人工智能pytorchpython
1、前言电脑基础系统硬件情况:系统:ubuntu18.04、显卡:GTX1050Ti;后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架,选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎,较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题,而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
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- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类(感知机)
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其实这一节涉及到了感知机的相关知识,就把这一节当作是学习感知机的引子吧。什么是二分类我们先来说一下什么是二分类,二分类指的是将结果分为两个互斥的类别,通常用来表示问题的两种可能。为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多,这里我们使用感知机模型。至于为什么,因为感知机模型很多地方用起来比较简便,就拿我们这一节的问题举一下例子,我们需要依照房子的价格对房子进行分类。在感知机模型中,我们可以使
- 智能喷洒机器人目标识别系统:基于NanoDet的目标检测与UI界面实现
YOLO实战营
机器人目标检测uiNanoDet计算机视觉目标跟踪深度学习
在现代农业生产中,自动化喷洒系统是实现精准农业的重要组成部分。智能喷洒机器人通过图像识别和自动控制技术,能够高效识别并精确喷洒农药、肥料等,提高农业生产效率,降低化学品使用量,减少环境污染。目标识别是智能喷洒机器人中至关重要的部分,它涉及到精准的作物和病虫害识别,确保喷洒操作的准确性。在本篇博客中,我们将构建一个基于NanoDet深度学习目标检测模型的智能喷洒机器人目标识别系统。我们将介绍如何使用
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本文由「AI医学er」提供医海无涯,AI同舟。关注我们,助力高效科研。3月15日,OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。3月16日,百度文心一言人工智能聊天机器人正式上线。一个时代开始了。OpenAI在官网表示,GPT-4是一个能接受图像和文本输入,并输出文本的多模态模型,是OpenAI在扩展深度学习方面的最新成果。此前的ChatGPT,只能通过向其输入文字提问才能生成文字回答
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深度学习新浪潮深度学习人工智能大模型推理模型COT模型蒸馏动态推理
在大模型研究中,System1和System2的概念源于心理学家DanielKahneman的双系统理论,用于描述人类思维的两种模式。System1代表快速、直觉、自动化的思维(如模式识别),而System2代表慢速、有意识、需要努力的逻辑推理(如复杂数学计算)。这一理论被引入AI领域后,成为理解大模型能力边界和优化方向的重要框架。一、大模型中的System1与System2的定义System1(
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一、引言人工智能(AI)开发是一个充满挑战与机遇的领域,它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展,AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南,帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础:线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等基本概念,掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学:
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AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词:知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要:本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发,详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程,介绍最新的图神经网络方法,并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略,以及在不同
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专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
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目录概述理论基础:第一性原理分析技术实现机制工程最佳实践性能优化策略常见问题与解决方案技术发展趋势附录1.概述1.1文档目的本文档旨在深入阐述深度学习中PadToken的技术原理、实现机制及工程应用,为算法工程师提供全面的理论指导和实践参考。1.2适用范围自然语言处理模型开发序列数据批处理优化深度学习系统架构设计高性能计算资源管理1.3核心问题研究问题:为什么深度学习模型需要将变长序列统一到固定长
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深度学习分布式人工智能
1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长,单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例,其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间(每个参数2字节),远超当前主流GPU的显存容量(如NVIDIAA100的80GB)。根据OpenAI的技术报告[1],即使使用最先进的硬件,单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发,系统性地分析
- TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革
AI原生应用开发
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TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词:TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要:本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手,逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解,展示TensorFl
- 书其实只有三类
西蜀石兰
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一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb