- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 群体遗传分析(一)#学习笔记
kangroomoon
哈温的遗传平衡定律是基础,费、莱、霍的群体遗传学是数学基础和理论框架,木村资生的中性进化论深化了自然选择的概念。中性学说认为:分子水平上的遗传变异在很大程度上是中性的,变异程度主要由突变速率和有效群体大小决定。(通过观察值和理论值之间的差异性测验中性进化假说)群体遗传多态性与结构分析Locus:遗传座位,在群体中通常包含多个allele:等位基因,即遗传多态性。大多数的新突变是由于geneticd
- 几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...
weixin_39848097
几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- CTF 竞赛密码学方向学习路径规划
David Max
CTF学习笔记密码学ctf信息安全
目录计算机科学基础计算机科学概念的引入、兴趣的引导开发环境的配置与常用工具的安装WattToolkit(Steam++)、机场代理Scoop(Windows用户可选)常用Python库SageMathLinux小工具yafuOpenSSLMarkdown编程基础Python其他编程语言、算法与数据结构(可选)数学基础离散数学与抽象代数复杂性分析密码学的正式学习兴趣的培养做题小技巧系统学习需要了解并
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
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深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导
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线性代数决策树算法
勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x),我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合:f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
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线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹
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线性代数机器学习决策树
矩阵的迹什么是矩阵的迹?矩阵的迹(TraceofaMatrix)是线性代数中的一个基本概念,定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用,例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA:A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性
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线性代数矩阵
线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性,尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA,其正定性可以通过以下条件来判断:正定矩阵:如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn,二次型xTAxx^TAxxTAx都是正的,即:xTAx>0∀x∈Rn,x≠0x^TAx>0\quad\forallx\in
- 想学java,需要什么基础?
吹来人间烟火
不需要什么基础,课程都是针对于零基础的同学,设计这个行业,本身入行门槛比较低,能力重于学历。真正科班出身的更是少数,大部分人都是通过找培训机构系统学习出来的,所以只要自己下定决心去学,就一定能学会的。另外,如果说普通人具备哪些能力可以更好地学习Java,那可以列出来三点。1、简单的英语读写能力;2、一定的数学基础;3、一定的计算机基础操作能力。Java是一门面向对象地编程语言,吸收了C++语言的各
- 数学基础 -- 线性代数之酉矩阵
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量子计算线性代数
酉矩阵(UnitaryMatrix)酉矩阵是线性代数中一种重要的矩阵类型,特别在量子力学和信号处理等领域有广泛的应用。以下是酉矩阵的定义、性质以及使用和计算的例子。1.定义酉矩阵是一个复矩阵UUU,满足以下条件:U†U=UU†=IU^{\dagger}U=UU^{\dagger}=IU†U=UU†=I其中:U†U^{\dagger}U†是矩阵UUU的共轭转置矩阵,即UUU的转置矩阵再取元素的共轭。
- 深度学习奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
AGI大模型老王
人工智能深度学习语言模型算法大模型AI大模型
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
- 数学基础 -- 线性代数之伴随矩阵
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线性代数矩阵
伴随矩阵1.代数余子式首先我们需要理解什么是代数余子式。对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA,代数余子式MijM_{ij}Mij是指从矩阵AAA中删除第iii行和第jjj列后,剩下的子矩阵的行列式。假设有一个3×33\times33×3的矩阵:A=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)A=\begin{pmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的秩
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线性代数矩阵机器学习
矩阵的秩:概念与应用1.概述矩阵的秩(Rank)是线性代数中的一个基本概念,它衡量了矩阵中行或列向量的线性无关性。矩阵的秩在解线性方程组、矩阵分解、确定线性变换的维度等方面起着重要作用。2.矩阵的秩的定义矩阵的秩可以从以下几个角度进行定义:行秩:矩阵的行秩是指矩阵中最大线性无关行向量的个数。列秩:矩阵的列秩是指矩阵中最大线性无关列向量的个数。在一个矩阵中,行秩和列秩总是相等的,因此我们通常将矩阵的
- 【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归:深入理解反向传播与梯度下降
ShuQiHere
代码武士的机器学习秘传逻辑回归算法机器学习
【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法,尽管它的名字中带有“回归”,但它的主要用途是处理二分类问题。逻辑回归通过一个逻辑函数(Sigmoid函数)将输入特征映射到一个概率值上,然后根据这个概率值进行分类。本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归,并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数,能够将输入特征映射到一个(0,1)之
- 数学基础 -- 线性代数之行阶梯形
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线性代数机器学习人工智能
行阶梯形行阶梯形(RowEchelonForm,REF)是线性代数中用于简化矩阵形式的一种方法,常用于求解线性方程组。矩阵经过行变换(如高斯消元法)后可以转换为行阶梯形,它具有以下特点:行阶梯形的定义零行在矩阵的底部:矩阵中如果存在一行全为零的行,这些行必须在矩阵的最下方。每一非零行的首个非零元素为1:这一元素称为该行的主元(leadingentry)。主元是从左到右的第一个非零元素,并且主元必须
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
ShuQiHere
机器学习人工智能
【ShuQiHere】引言:概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索,到20世纪的计算革命,再到21世纪的智能算法应用,机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进,展示它们之间的联系,并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归:机器学习的起点背景故事:1805年的法国,年轻的数学家Adrien-MarieLe
- 数学基础 -- 线性代数之增广矩阵
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线性代数机器学习
增广矩阵增广矩阵(AugmentedMatrix)是在求解线性方程组时常用的工具。它将线性方程组的系数矩阵与常数项合并在一起,形成一个扩展的矩阵,从而便于使用矩阵操作方法求解方程组。定义假设我们有一个线性方程组:a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2⋮am1x1+am2x2+⋯+amnxn=bm\begin{aligned}a_{11}x_1+a_
- 数学基础 -- 梯度下降算法
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算法人工智能数学基础
梯度下降算法梯度下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。计算损失:对当前模型输出和实际目标值计算损失(如均方误差、交叉熵等)。计算梯度:计算损
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的可逆性
sz66cm
线性代数矩阵机器学习
矩阵的可逆性1.矩阵可逆的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA,如果存在一个矩阵BBB使得:A×B=B×A=InA\timesB=B\timesA=I_nA×B=B×A=In其中InI_nIn是n×nn\timesnn×n的单位矩阵(对角线上全为1,其他位置全为0),那么矩阵AAA是可逆的,并称矩阵BBB是矩阵AAA的逆矩阵,记作A−1A^{-1}A−1。2.矩阵不可逆的定义如果对
- Logistic 回归
零 度°
机器学习回归数据挖掘人工智能
文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化5.1正则化的目的与类型5.1.1正则化的目的5.1.2正则化的类型5.2L1和L2正则化5.2.1L1正则化5.2.2L2正则化6.多分类问题6.1一对多(OvA)6.2一
- 数学基础 -- 线性代数之行列式不变性推导
sz66cm
线性代数
行列式不变性的推导我们要证明:给矩阵的一行(或列)加上另一行(或列)的倍数,这种操作不会改变行列式的值。问题描述假设我们有一个矩阵AAA,其大小为3×33\times33×3,如果我们将其第1行加上第2行的倍数,得到新的矩阵A′A'A′。我们需要证明矩阵AAA的行列式和矩阵A′A'A′的行列式是相等的。给定矩阵AAA如下:A=(a11a12a13a21a22a23a31a32a33)A=\begi
- 数学基础(四)
几两春秋梦_
数学基础算法人工智能机器学习
一、特征值与特征向量特征空间:特征向量的应用:特征值表达了重要程度且和特征向量所对应,那么特征值大的就是主要信息了,基于这点我们可以提供各种有价值的信息。二、SVD矩阵分解基变换:特征值分解:SVD:离散型随机变量概率函数(概率质量函数):连续型随机变量似然函数
- 深度学习如何入门?
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累,以下是一份详细的入门指南,包含了关键的学习步骤和资源:预备知识:•编程基础:熟悉Python编程语言,它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念,并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、梯度求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 2018-02-19
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四十岁之后就经常算不清楚自己多大岁数,到底44还是45或者46真的不能不假思索脱口而出。是小学数学基础没打好,还是心理学上说的“可以回避”?所以今天记上一笔,2018年2月19日,45周岁。中年人的生日我相信没人由衷想为自己又长一岁而庆贺
- 计算机等级考试:信息安全技术 知识点二
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计算机网络
1、信息技术的飞速发展,对人类社会产生了重要影响,其主流是积极的,但也客观存在一些负面影响,这些负面影响有:信息泛滥、信息污染、信息犯罪。2、1949年,香农发表了著名的《保密系统的通信理论》的论文,把密码学置于坚实的数学基础上,标志着密码学作为一门学科的形成。3、数字签名的过程使用的是签名者的私有密钥,验证数字签名时,使用的是签名者的公有密钥。4、已知最早的代换密码是由JuliusCaesar发
- 数学分析视频+书籍等
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计算机考研机试创新程序猿的数学人工智能算法信奥青少年趣味编程数学分析
数学分析(数学基础分支)数学分析(数学基础分支)_百度百科《数学分析(一)》专题《数学分析(一)》专题_哔哩哔哩_bilibili北京某高校《数学分析(二)》:第一讲~第五讲北京某高校《数学分析(二)》:第一讲~第五讲_哔哩哔哩_bilibili北京某高校《数学分析(二)》:第六讲~第八讲(未完待续)北京某高校《数学分析(二)》:第六讲~第八讲_哔哩哔哩_bilibili北京某高校《微观数学》之《
- 【人工智能学习思维脉络导图】
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人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 智力题还是水有毒 (智力唤醒、简单代码、公平性)
BABYMISS
前言:群里发现一个很有意思的问题一、智力题??!有1000瓶水,其中有一瓶有毒,小白鼠只要尝一点带毒的水24小时内就会死亡,至少要多少只小白鼠才能在24小时内鉴别出哪瓶水有毒?【题目肯定经不起吃瓜大众的推敲,我们还是按出题人的思路来!】二、思路对不起,刚开始跑偏了。自诩数学基础好、生活经验丰富的我,思绪飘过二叉树、布隆过滤器,在奥卡姆剃刀指引下,最终回归最基础的二进制(如果是1024瓶水,保证不跑
- 小学奥数全套试卷百度云资源,pdf可打印电子版地址更新
全网优惠分享君
奥数,全称为奥林匹克数学竞赛,是一项极富挑战性的数学竞赛活动。它旨在发现和培养数学人才,提高他们的数学水平,并为国家培养出优秀的数学后备力量。在奥数竞赛中,学生需要掌握扎实的数学基础,灵活运用数学知识,解决各种复杂的数学问题。为了帮助小学生更好地学习奥数,我们整理了一份小学奥数全套试卷百度云资源,pdf可打印电子版。这份资源包含了小学奥数各年级的试卷,题型全面,难度适中,适合小学生练习和提高自己的
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发