SDNU_ACM_ICPC_2020_Winter

Python实例题：基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求：实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能：使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能（准确率、混淆矩阵等）添加用户交互界面，允许用户绘制数字并进行识别。解题思路：使用sklearn加载MNIST数据
mot数据集_MOT数据集转化成VOC格式脚本(mot2voc) 飞啦不休 mot数据集
使用mmdetection检测框架进行相关的训练，由于MOT的数据集标注格式和检测常用的VOC以及COCO格式有很大的差距，因此用于检测任务的时候，需要将mot格式的数据集转化成VOC格式用于检测任务的训练，评估。HUST小菜鸡：将MOT17-Det数据集转成VOC格式zhuanlan.zhihu.com之前我写过一篇将MOT17转化成VOC格式的文章，但是该方法是一个分布的步骤，而且在实际操作过
ROS学习笔记5：常用API和模块导入
前言本人ROS小白，利用寒假时间学习ROS，在此以笔记的方式记录自己每天的学习过程。争取写满15篇(5/15)。环境：Ubuntu20.04、ROS1：noetic环境配置：严格按照下方学习链接的教程配置，基本一次成功。学习链接：【Autolabor初级教程】ROS机器人入门对应链接文档：ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》笔记绝大部分代码使用Python语言编写。本期关键词：初始化，话题服务
【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification surrender2u NLP 自然语言处理
翻译日期：2020-05-15翻译来源：LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址：https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文：用于多标签分类的最常见指标如下：Precisi
7个国产操作系统，你都熟悉吗？ wljslmz 网络技术国产系统
在全球科技竞争加剧的背景下，操作系统作为信息产业的核心“灵魂”，其重要性不言而喻。长期以来，Windows、macOS和Android等国外操作系统主导着全球市场，但它们在某些场景下的封闭性和潜在安全风险，让中国开始加速自主操作系统的研发。尤其是2014年WindowsXP停止支持和2020年Windows7停止服务后，国内对自主操作系统的需求进一步凸显。据统计，2025年中国操作系统市场规模预计
大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
【数据标注师】语音切割转写试着数据标注师数据标注师语音切割转写
目录**一、语音标注任务解析****任务类型矩阵****核心挑战****二、硬件与工具准备****专业级工作环境配置****必备工具掌握****三、核心技能深度训练****模块1：精准切割技术****模块2：专业级听辨能力****模块3：转写规范体系****四、复杂场景攻坚策略****场景1：多人对话分割****场景2：专业领域转写****五、质量与效率双提升****质检避错清单****效率提升方
庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述）超自然祈祷智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别：前者就像人发现了牛顿
浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用 Alluxio 人工智能深度学习机器学习
在当前的技术环境下，搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息，进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力，尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时，更是考验基础设施的性能。在这样的背景下，AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势，特别是在处理海量
选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由 Alluxio 人工智能 AI 分布式大数据语言模型
在AI模型训练尤其是大模型领域，存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长，如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中，数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而，随着数据集的急剧增长，存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求，导致读写性
【目标检测】YOLOv13：超图增强的实时目标检测新标杆，值得收藏。 Carl_奕然机器视觉与目标检测目标检测 YOLO 人工智能
一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强（HyperACE）2.3.2全流程聚合-分发（FullPAD）2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
AI算力综述和资料整理木鱼时刻人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
buuctf新生赛（ACTF2020） HfLllo linux 运维服务器
1.Upload：文件上传，phtml2.BackupFile:codesearch找备份文件，弱类型比较==（只要求值相等）3.Exec：网站;ls(linux列出当前目录有哪些文件和目录)网站;ls/(看根目录里有什么内容)查看文件:web;cat/file4.Include:php://filter/read=convert.base64-encode/resource=file.php,再
基于PaddleOCR的表格识别系统开发 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法深度学习开发语言分类安全 cnn
基于PaddleOCR的表格识别系统开发1.项目概述本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统，能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据，并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体，广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板，而基于深度
RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成激萌の小宅 YOLO YOLO 目标检测人工智能
1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5、RDKX5yolov5目标检测之开发板运行
口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理智能门禁系统公共场所安全监控 cver123 数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测 pytorch
口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
[ACTF2020 新生赛]Include1详细解题思路櫻九.923 安全
1.点击查看出现了这个2.F12查看源代码3.没有发现没有有用信息时返回上一级查看源代码（要细心查看每一个界面的源代码，去寻找漏洞，顺势找到flag4.发现包含了一个PHP文件，那我们接下来就需要了解相应的知识了PHP伪协议（PHP定义的一种特殊访问资源的方法）⭐️PHP伪协议详解-CSDN博客1.伪协议成功执行需要一些条件在满足条件的情况下根据相应的类型，所对应的方法进行查看2.5.输入相应的编
Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限 Deepoch 人工智能网络智能化 AI 科技数据分析硬件工程信息与通信
半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型（SemiconductorVerticalLLM）是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型，其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验，正在重构芯片开发全流程。以下从设计流程革新、性能优化、可靠性提升三大维度，结合具体技术路径与行业案例，解析其应用场景与价值。Deepoc模型在半导体技术应用中取得了巨大突破，可以协
Windows系统部署YOLOv5 v6.1版本的训练与推理环境保姆级教程 lujx_1024 windows YOLO
文章目录一·概述二·依赖环境(`prerequisites`)2.1硬件环境2.2软件环境三·环境安装3.1创建并激活虚拟环境3.2安装`Pytorch`与`torchvision`3.3校验`Pytorch`安装3.4下载`YOLOv5``v6.1`源码3.5安装`YOLOv5`依赖3.6下载预训练模型3.7安装其他依赖3.8测试环境安装3.9测试训练流程四·参考链接一·概述本文档主要记录使用工
分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域，模型与数据规模呈指数级增长趋势，传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求，分布式训练技术应运而生，其核心驱动力源于以下三大关键困境：1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例，其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS，面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型，若采用单机单卡训练，仅完成一
【5分钟力扣】1160.拼写单词（python3实现）金鞍少年金鞍少年的刷题之路字符串 leetcode 力扣1160题 python拼写单词
文章目录一、前言二、题目三、哈希表解法3.1哈希表基本概念3.2解题思路3.3代码实例四、字符串比较解法4.1解题思路4.2代码实例一、前言如果放弃太早，你永远都不知道自己会错过什么。每天五分钟，看懂一道简单、中等难度的算法题，尽可能将复杂的题讲清楚。疯狂学习python中，2020-07-20更新二、题目给你一份『词汇表』（字符串数组）words和一张『字母表』（字符串）chars。假如你可以用
2000-2020年全国地级市供水量、电力消费、煤气、天然气供量、液化石油气供量统计数据小王毕业啦大数据人工智能数据分析数据挖掘大数据社科数据数据统计深度学习
全国地级市供水量、电力消费、煤气、天然气供量、液化石油气供量统计数据2000-2020年.z.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89919939全国地级市的供水量、电力消费、煤气、天然气供量以及液化石油气供量的统计数据，涵盖了2000年至2020年的数据，为研究城市基础设施建设和能源消耗提供了重要的参考依据。这些数据不仅反映了各
微调大语言模型(生成任务)，怎么评估它到底“变好”了？茫茫人海一粒沙语言模型人工智能自然语言处理
随着大语言模型（如GPT、LLaMA）的广泛应用，越来越多团队开始基于它们做微调，定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务，但评估是否真的“变好”却不是简单的事。本文将系统介绍微调过程中和微调完成后，如何科学有效地评估模型效果，帮助你用对指标，做出准确判断。一、微调时的评估：关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss（ValidationLoss）微调训练时，我们会准备一部分数据作为验
【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践无心水 AI大模型人工智能搜索引擎 LoRA 大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言：算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域，大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数，模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而，对于大多数企业和研究者而言，动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时，模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目检测输电线异物数据集输电线缺陷数据集绝缘子如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集 QQ67658008 YOLO r语言 cnn 输电线路绝缘子线路异物目标检测
电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标：‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝（巢）带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
不懂的还在争论AI，懂行的已用Python+DeepSeek变现！逆袭机会就在AI应用层渡难繁辰 python开发人工智能拥抱AI 人工智能 python ai
最近总有种错觉：AI时代轰轰烈烈，普通人却只能当看客？大模型训练动辄千万美金，算法高深莫测，似乎离我们太远。别急，AI真正的革命性力量，正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙，就是你早该学起来的：Python。当质疑者还在争论“AI能否取代人类”，行动派已用DeepSeek+LangChain开发智能应用月入五位数！巨头烧钱搭台，我们轻量唱戏！科技大佬砸重
【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层）一叶千舟深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
【day51】复习日 daomingwu017 Python打卡训练营内容 python
内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高
【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1 行云流水AI笔记开源算法
以下是DQN（DeepQ-Network）和PPO（ProximalPolicyOptimization）的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？换个号韩国红果果 html 小球碰撞
稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容白糖_ html5
读后感先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。
[JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop 商城系统 jshop 电商系统
在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。在jshop中，对RequestContextHolder的
算法之时间复杂度周凡杨 java 算法时间复杂度效率
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
Java事务处理 g21121 java
一、什么是Java事务通常的观念认为，事务仅与数据库相关。事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
Linux awk命令详解 510888780 linux
一. AWK 说明 awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。 awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
android permission 布衣凌宇 Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans java oracle
北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
linux shell 常用命令 antlove linux shell command
grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术 Java解析xml文档 dom技术 XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习 XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML: DOM解析XML文件 SA
underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScript underscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素，设置了参数n，就
plSql介绍 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jquery Ajax springMVC 浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件. 在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。 1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
[轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？
重复执行某段代码 dai_lm android
用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DB backup
一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com github git webhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！工具/原料 github 方法/步骤
">的作用" target="_blank">JSP中的作用蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
局域网使用的文件共享服务。一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
guava cache IXHONG cache
缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScript jquery css
这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码： (
美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c 算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。代码如下： #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL. 私有DTD <!DOCTYPErootSYST

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