研究生小学徒
研究生小学徒

Fashion-MNIST数据集-百度云盘-免费下载

Fashion-MNIST数据集-百度云盘-免费下载

最近学习李沐的深度学习课程，需要下载Fashion-MNIST数据集，但是在官网下载太慢，在CSDN上下载还需要积分，最后费劲才下载成功，来此免费分享！
链接：https://pan.baidu.com/s/1rwjhBO6x66926H_fRVe40Q
提取码：8hg3

（点个关注呗）

你可能感兴趣的:(学习,pytorch)

  • pyspark学习rdd处理数据方法——学习记录 亭午 学习
    python黑马程序员"""文件，按JSON字符串存储1.城市按销售额排名2.全部城市有哪些商品类别在售卖3.上海市有哪些商品类别在售卖"""frompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosimportjsonos.environ['PYSPARK_PYTHON']=r"D:\anaconda\envs\py10\python.exe"#创建Spark
  • 回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared 旺旺棒棒冰 统计学习方法机器学习回归评价指标r2mse
    转自博客。仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
  • DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元 XRC2231 学习
    在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
  • 图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE） 可靠的豆包蟹同志 图像质量评估IQA图像处理计算机视觉人工智能算法
    性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织）提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标：PLCC、SROCC、KROCC和RMSE，也是目前最常用的I
  • 计算机基础：编码01，无符号数编码 水饺编程 MFC学习笔记Win32学习笔记mfcc++visualstudiowindows
    专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏，故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。（一）WIn32专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇：计算机基础：编码02，有符号数编码，原码（二）MFC专栏导航上一篇：计算机基础：二进制基础13，十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇：计算机基础：编码02，有符号数编
  • 机器学习knnlearn1 XW-ABAP 机器学习机器学习人工智能
    importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
  • 基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现 城南|阿洋-计算机从小白到大神 mysqlspringboot数据库
    markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战✌哈喽兄弟们，好久不见哦～最近整理了一下之前写过的一些小项目/毕业设计。发现还是有很多存货的，想一想既然放在电脑里面也吃灰，那么还不如分享出去，没准还可以帮助到
  • 先验地图--slam学习笔记 超级璐璐 人工智能机器学习
    先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。
  • 零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类 藍海琴泉 机器学习scikit-learn分类
    适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
  • 机器学习--DBSCAN聚类算法详解 2201_75491841 机器学习算法聚类人工智能
    目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
  • 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备 腊肉芥末果 机器学习工程实战机器学习人工智能
    上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
  • 机器学习实战 第一章 机器学习基础 LuoY、 MachineLearning机器学习算法人工智能
    第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习    1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息；    2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义；    3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的
  • 数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型 艾派森 数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能python
    ‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
  • 集成学习（随机森林） herry57 数学建模大数据随机森林集成学习
    目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是
  • Linux部署模型报错OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_mod dkgee linuxpytorch运维
    报错内容：OSError:Errornofilenamedpytorch_model.bin,tf_model.h5,model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory主要原因是transformer版本不对，需要升级pipinstall--upgradehuggingface_hubpipinstalltransformers[torch]其
  • 【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能朴素贝叶斯深度学习pytorchsklearn开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前 腊肉芥末果 机器学习工程实战机器学习人工智能
    上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
  • Xilinx系ZYNQ学习笔记（二）ZYNQ入门及点亮LED灯 贾saisai FPGA学习学习笔记fpga开发
    系列文章目录文章目录系列文章目录前言简单介绍简称xc7z020型号FPGAZYNQ实操通用IO点亮LED灯硬件逻辑基础前言简单入门一下ZYNQ是何种架构，如何编程，至于深入了解应该要分开深入学习Linux和FPGA简单介绍其基本架构都是在同一个硅片上集成FPGA和CPU，并通过高速、高带宽的互联架构连接起来。ARM的顺序控制、丰富外设，开源驱动、FPGA的并行运算、高速接口、灵活定制、数字之王的特
  • ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出 凌星星星星星 ZYNQ学习笔记gpiomiofpga嵌入式单片机
    ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设，可以通过MIO（MultiuseI/O）模块对器件的引脚做观测（input）和控制（output）。ZYNQ的PS端上的GPIO也可以通过EMIO（ExtraMIO）模块对PL端的IP
  • 《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks 阳光明媚大男孩 学习深度学习人工智能论文笔记
    论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中，正负样本的定义是动态且自适应的，基于特征提取的结果，而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习（如SimCLR、SupCon）的一个关键点。定义方式：指示矩阵
  • zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验 墨漓_lyl FPGA之zynq设计学习笔记嵌入式fpga
    vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。进入SDK软件后，程序如下：#include"stdio.h"#include"xparameters.h"#include"xgpiops.h"#include"sleep.h"#defineGPIO_DEVICE_IDXPAR_XGPIOPS_0_DEVIC
  • 蓝桥杯备赛计划 laitywgx 蓝桥杯职场和发展
    1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板）代码模板速记：#一维01背包模板n,V=map(int,input().split())dp=[0]*(V+1)for_inrange(n):w,v=map(int,input().split()
  • 机器学习怎么做特征工程 全栈你个大西瓜 人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
    一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
  • 【机器学习】机器学习四大分类 藓类少女 机器学习机器学习分类人工智能
    机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法：分类（Classification）：逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SVM）朴素贝叶斯（NaïveBa
  • 大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？ 大模型入门教程 学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
    随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前，需要先掌握一些基础知识，这些知识将为后续的学
  • 蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础 爱coding的橙子 蓝桥杯蓝桥杯动态规划c++算法
    动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题，再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止，xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程:确定最终状态要求:(1)最优子结构(2)无后效性:已经求解的子问题，不会再受到后续决策的影响。(3)子问题重叠，将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大
  • 机器学习——KNN超参数 练习AI两年半 机器学习人工智能深度学习
    sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍：一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合，通过交叉验证评估每组参数的性能，最终选择最优参数组合。其核心价值在于：自动化调参：替代手动参数调试，提升效率3。交叉验证支持：通
  • 【Docker系列四】Docker 网络 Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室 s4Docker系列docker网络容器
    欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
  • 《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲 白马区块Crypto100 智能合约
    为什么要学Solidity智能合约？在过去几年，区块链从一种“投机工具”进化为一种全新的技术基础设施。无论是NFT、DeFi、GameFi还是DAO，它们的核心都是——智能合约。✨什么是智能合约？智能合约是运行在区块链上的“自动执行程序”，不用依赖中介或第三方，信任直接写进代码里。而Solidity是智能合约开发的“通用语言”。为什么要做这个专栏？做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol
  • Milvus学习整理 louisliao_1981 milvus学习
    Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五、数据搜索(一)、基础搜索参数说明(二)、范围搜索1.概述总结2.详细说明(三)、全文搜索(BM25)1.概述2.使用全文搜索步骤(四)、其他搜索一、度量类型(metric_type)相似度量
  • html 周华华 html
    js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){    for(var y=x-1;y<arr.length;y++){      if(arr[x]<arr[y]){     &
  • 【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
    Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。   Struts2中自定义拦截器的步骤是：
  • make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux命令未知make cc
    安装rz sz程序时，报下面错误：   [root@slave2 src]# make posix cc   -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127   系统：centos 6.6 环境：虚拟机   错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
  • Oracle之Job应用 周凡杨 oracle job
    最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。   一：查看相关job信息    1、相关视图  dba_jobs  all_jobs  user_jobs  dba_jobs_running 包含正在运行
  • 多线程机制 朱辉辉33 多线程
    转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程： 程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 老A不折腾 web报表finereportjava报表报表工具
    FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。   1、address pool is full： 含义：地址池满，连接数超过并发数上
  • mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄 没有my.cnf
    Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的， 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法， 第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动， 第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
  • Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
    原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/   Step 4: Run ADB command from your PC   On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
  • javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
    // 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m
  • 定时器和获取时间的使用 百合不是茶 时间的转换定时器
    定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多   Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类  由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。       定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
  • JDK1.5 Queue bijian1013 javathreadjava多线程Queue
    JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须 保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
  • http认证原理和https bijian1013 httphttps
    一.基础介绍         在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。         Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
  • 【Java范型五】范型继承 bit1129 java
    定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2   package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
  • 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
    1. worker_processes    8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行   nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
  • lua 遍历Header头部 ronin47 lua header 遍历　
    local headers = ngx.req.get_headers()   ngx.say("headers begin", "<br/>")   ngx.say("Host : ", he
  • java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序. * * 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3
  • redis 开窍的石头 redis
    在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码 打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
  • [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？ comsci java语言
          无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情       
  • 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu
    这个情况，一般属于显卡驱动问题。 可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。 按键盘三个键：CTRL + ALT  +  F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端： 安装amd的显卡驱动 sudo  apt-get  install  fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo  ap
  • SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密ssl证书密钥签名
    SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥，握手协议本身是基于非对称加密机制的，之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
  • Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu
    在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。 转载不是错： Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载. 1. 以D
  • php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHPComposer
    http://www.phpcomposer.com/   Composer是 PHP 用来管理依赖（dependency）关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries），Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。 中文文档  入门指南  下载  安装包列表 Composer 中国镜像
  • Gson使用四（TypeAdapter） eksliang jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述        Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例        例如我们通常去注册时（那些外国网站），会让我们输入firstName，lastName,但是转到我们都
  • JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 htmlxmlcss
    在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。 只需要将data-role="navbar"赋给div即可： <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
  • 利用归并排序算法对大文件进行排序 iwindyforest java归并排序大文件分治法Merge sort
      归并排序算法介绍，请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想： 大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数 低于限制行数的子文件直接排序 两个排序好的子文件归并到父文件 直到最后所有排序好的父文件归并到输入
  • iOS UIWebView URL拦截 啸笑天 UIWebView
    本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
  • 索引的碎片整理SQL语句 macroli sql
    SET NOCOUNT ON DECLARE @tablename VARCHAR (128) DECLARE @execstr VARCHAR (255) DECLARE @objectid INT DECLARE @indexid INT DECLARE @frag DECIMAL DECLARE @maxfrag DECIMAL --设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
  • Angularjs同步操作http请求with $promise qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
    // Define a factory app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) { var deferred = $q.defer(); AccountService.getProfile().then(function(res) {
  • hibernate联合查询问题 sxj19881213 sqlHibernateHQL联合查询
    最近在用hibernate做项目，遇到了联合查询的问题，以及联合查询中的N+1问题。 针对无外键关联的联合查询，我做了HQL和SQL的实验，希望能帮助到大家。（我使用的版本是hibernate3.3.2）   1 几个常识：  （1）hql中的几种join查询，只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。  （2）hql的默认查询策略，在进行联合查询时，会产
  • struts2.xml wuai struts
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他