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面临的问题定义神经⽹络后,我们回到⼿写识别上来。我们可以把识别⼿写数字问题分成两个⼦问题:把包含许多数字的图像分成⼀系列单独的图像,每个包含单个数字;也就是把图像,分成6个单独的图像分类单独的数字我们将专注于编程解决第⼆个问题,分类单独的数字。这样是因为,⼀旦你有分类单独数字的有效⽅法,分割问题是不难解决的。⼀种⽅法是尝试不同的分割⽅式,⽤数字分类器对每⼀个切分⽚段打分;如果数字分类器对每⼀个⽚段
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 深度学习流体力学【干货】
人工智能交叉前沿技术,
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深度学习作为一种新兴的机器学习技术,为流体科学的研究提供了新的思路和方法。通过对大量数据的学习和分析,深度学习模型可以自动提取特征和模式,为流体科学中的复杂问题提供解决方案。然而,深度学习在流体科学中的应用还面临一些挑战,需要进一步研究和探索。未来,深度学习与传统流体力学方法的结合将成为流体科学研究的重要方向,多模态数据的融合、模型的可解释性、实时预测和控制等将是深度学习在流体科学中发展的重点。相
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十子木
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目录FP16与显存占用关系机器学习中一般使用混合精度训练:FP16计算+FP32存储关键变量。FP16与显存占用关系显存(VideoRAM,简称VRAM)是显卡(GPU)专用的内存。FP32(单精度浮点):传统深度学习默认使用32位浮点数每个参数占用`4字节`例如:1亿参数的模型→约400MB显存FP16(半精度浮点):每个参数占用`2字节`(直接减半)相同模型→约200MB显存双精度浮点(FP6
- I2C子系统面试指南:基础原理、经典问答与答题技巧全解析
嵌入式Jerry
Linux+内核面试职场和发展linux服务器运维单片机java
I2C子系统面试指南:基础原理、经典问答与答题技巧全解析关于本篇博文,B站视屏讲解链接,点击进入深度学习一、引言:为什么要深入掌握I2C子系统?在嵌入式、驱动开发、BSP移植、甚至AIoT行业,I2C几乎是绕不开的“基础功”。不管你是应聘Linux驱动开发、嵌入式软件工程师、SoC底层支持,还是BSP/系统调试,I2C的核心架构和调试经验都是面试高频关注点。掌握I2C子系统,关键不止是能写驱动,更
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
- AttnRNN:参数更少,却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
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研究者与发布者为:CSDNwq舞s,知乎wqwsgithubwqws突破性进展!新型注意力RNN(AttnRNN)在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域,循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而,它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天,我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN,它在多个长序列基准测试中全面超越
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AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
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其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
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1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
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AI人工智能与大数据计算AI大模型企业级应用开发实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。我会遵循您提供的要求和结构模板,确保文章内容全面、深入且易于理解。让我们开始吧。贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类关键词:贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合:
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1.Halcon概述Halcon是德国MVTec公司开发的一套完善的机器视觉算法包,也是一款功能强大的视觉处理软件,为工业自动化领域提供了全面的解决方案。它拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境,提供了一套丰富的图像处理和机器视觉算法,可以在各种工业应用中进行图像分析、目标检测、测量、定位、识别等任务。Halcon的核心功能包括图像处理、特征提取与匹配、3D视觉、深度学习、条码识别、OCR识别以及视觉
- 如何在pytorch中使用tqdm:优雅实现训练进度监控
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文章目录为什么需要进度条?tqdm简介基础用法示例深度学习中的实战应用1.数据加载进度监控2.训练循环增强版3.验证阶段集成高级技巧与最佳实践1.自定义进度条样式2.嵌套进度条(多任务)3.分布式训练支持4.与日志系统集成性能优化建议完整训练流程示例常见问题解决方案总结掌握训练进度监控是深度学习工程师的基本功。本文将带你从零开始,深入探索如何用tqdm为深度学习训练添加专业级进度条。为什么需要进度
- 【Python】Hydra 用法详解
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Hydra官方文档Hydra(Python配置管理工具)1.引言在机器学习、深度学习和软件开发中,管理复杂的配置是一个常见的挑战。Hydra是一个强大的Python库,允许开发者轻松地管理和组织配置文件,支持动态参数覆盖、多层次配置和可组合配置等特性。2.安装HydraHydra可以通过pip直接安装:pipinstallhydra-core安装完成后,你可以使用hydra进行配置管理。3.基础用
- onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)
weixin_39759270
onnx模型部署python
背景深度学习模型在训练完成之后,部署并应用在生产环境的这一步至关重要,毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验,还需要在真正的业务场景下创造价值,不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下,一般涉及到模型的部署就要涉及到模型的转换,而转换的过程也是随着对应平台的不同而不同,一般工程师接触到的平台分为GPU云平台、手机和其他嵌入式设备对于GPU云平台来说,在上面部署本应该是最轻松的事
- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 深度学习中常见激活函数总结
向左转, 向右走ˉ
深度学习人工智能pytorchpython
以下是一份深度学习激活函数的系统总结,涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响,便于你快速掌握核心知识:一、激活函数的定义在神经网络中,激活函数(ActivationFunction)是神经元计算输出的非线性变换函数,作用于加权输入和偏置之和:输出=f(加权和+偏置)核心价值:引入非线性,使神经网络能够拟合任意复杂函数(无激活函数的深度网络等价于单层线性模型)。二、常见激活函数类型1.线性函数(Lin
- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
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大模型精度BF16硬件适配
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
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机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
- 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用:关键看显存!
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式?二、为什么推荐本地部署?1️⃣零依赖网络和外部服务,更可靠稳定2️⃣无调用次数限制,更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用,节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用,低延迟高性能7️⃣离线可用(重要!)三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
- 深度学习 vs 传统机器学习:哪个更适合你的项目?
AI大模型应用之禅
深度学习机器学习人工智能ai
深度学习vs传统机器学习:哪个更适合你的项目?关键词:深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要:本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例,从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析,帮助开发者和企业决策者快速判断:你的项目该选深度学习还是传统机器学习?背景介绍目的和范围随着AI技术普及,"该用深度学习还是传统机器
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- linux深度学习问题汇总
不想改代码
备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
- 【AI】AI大模型发展史:从理论探索到技术爆发
不想当程序汪的第N天
AI人工智能
一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代,符号主义AI主导研究方向,通过专家系统模拟人类逻辑推理,但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起,以神经网络为核心,反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年:卷积神经网络(CNN)雏形诞生1998年:LeNet-5模型成功应用于手写数字识别,成为首个商用深度学习模型关键局
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla