[李宏毅-机器学习]网络压缩 Network compression

深度学习：让机器学会“思考”的魔法 AI极客Jayden　 AI 深度学习
文章目录引言：从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么？1.定义：机器的“大脑”2.核心思想：从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构：神经网络1.神经元：深度学习的基本单元2.神经网络：多层“神经元”的组合3.深度：为什么需要多层？三、深度学习如何“学习”？1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）林聪木目标检测 YOLO 深度学习
目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025) 分享学术科研与论文的禁小默机器学习神经网络人工智能
重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域，通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式，展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
深度学习--概率 fantasy_arch 深度学习人工智能
1基本概率论1.1假设我们掷骰子，想知道1而不是看到另一个数字的概率，如果骰子是公司，那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生，因此，我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中，对于我们从工厂收到的真实骰子，我们需要检查它是否有瑕疵，唯一的办法就是多投掷骰子，对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加，越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
Open3D 点云DBSCAN聚类算法 MelaCandy 算法聚类 numpy 计算机视觉图像处理 3d
目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，
目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测 transformer 人工智能
目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享美赛数学建模数学建模
一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙广州硅基技术官方人工智能
一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习 pytorch 人工智能经验分享 python 机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研深度学习保姆教程深度学习 pytorch 神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型欣然～ pytorch 分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python 毕业设计 python 深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术 Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
震惊！ “深度学习”都在学习什么扉间798 深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习 python pytorch
目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
一文讲清楚深度学习和机器学习平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
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、
AI模型技术演进与行业应用图谱智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程 shandianfk_com ChatGPT AI jupyter 深度学习 ide
大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具，可以帮助我们轻松地进行深度学习编程，尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook？Jup
深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化 odoo中国 AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展景联文科技科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵 Ronin-Lotus 程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析云策量化 Deepseek chatgpt deepseek grok
前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南土城三富
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
介于YOLOv5的裂缝识别系统程序员～小强 YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力 shuoac 计算机视觉人工智能 python
使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型（LLM）从用户提供的文本描述中提取详
【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。 985小水博一枚呀深度学习人工智能
【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。文章目录【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。1.滑坡灾害早期隐患的概念与特征概念主要特征2.通过光学
给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考嵌入式Jerry Python AI 人工智能深度学习
第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人（隐藏层）：每个工
多线程编程之存钱与取钱周凡杨 java thread 多线程存钱取钱
生活费问题是这样的：学生每月都需要生活费，家长一次预存一段时间的生活费，家长和学生使用统一的一个帐号，在学生每次取帐号中一部分钱，直到帐号中没钱时通知家长存钱，而家长看到帐户还有钱则不存钱，直到帐户没钱时才存钱。问题分析：首先问题中有三个实体，学生、家长、银行账户，所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个，学生和家长操作的是同一个银行账户，学生的行为是
java中数组与List相互转换的方法征客丶 JavaScript java jsonp
1.List转换成为数组。（这里的List是实体是ArrayList) 　　调用ArrayList的toArray方法。　　toArray 　　public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组；返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组，则返回放入此列表元素的数组。否则，将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
Shell 流程控制 daizj 流程控制 if else while case shell
Shell 流程控制和Java、PHP等语言不一样，sh的流程控制不可为空，如(以下为PHP流程控制写法)： <?php if(isset($_GET["q"])){ search(q);}else{// 不做任何事情} 在sh/bash里可不能这么写，如果else分支没有语句执行，就不要写这个else，就像这样 if else if if 语句语
Linux服务器新手操作之二周凡杨 Linux 简单操作
1.利用关键字搜寻Man Pages man -k keyword 其中-k 是选项，keyword是要搜寻的关键字如果现在想使用whoami命令，但是只记住了前3个字符who，就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令 [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
socket聊天室之服务器搭建朱辉辉33 socket
因为我们做的是聊天室，所以会有多个客户端，每个客户端我们用一个线程去实现，通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。我们先写客户端的线程。 public class ChatSocket extends Thread{ Socket socket; public ChatSocket(Socket socket){ this.sock
利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法老A不折腾 finereport 金融保险分析系统报表系统项目开发
决策分析系统呈现的是数据页面，也就是俗称的报表，报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定，是业务人员查看、分析数据的平台，更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析，所以建设决策分析系统一般包括数据层处理（数据仓库建设）。项目背景介绍通常，保险公司信息化程度很高，基本上都有业务处理系统（像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等）、数据服务系统（通过
始终要页面在ifream的最顶层林鹤霄
index.jsp中有ifream，但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定，后来反复琢磨之后，得到了解决办法，在这儿给大家分享下。。 index.jsp--->主要是加了颜色的那一句 <html> <iframe name="top" ></iframe> <ifram
MySQL binlog恢复数据 aigo mysql
1，先确保my.ini已经配置了binlog： # binlog log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index log_error = D:/mysql-5.6.21-win
OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级 alxw4616 ocx cab
近来手上有个项目,需要使用ocx控件 (ocx是什么? http://baike.baidu.com/view/393671.htm) 在生产过程中我遇到了如下问题. 1. 如何让 ocx 自动安装? a) 如何签名? b) 如何打包? c) 如何安装到指定目录? 2.
Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用百合不是茶 Hashmap队列 PriorityQueue队列
HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次, HashMap是K,v键 ,值 put()添加元素 //下面试HashMap去掉重复的 package com.hashMapandPriorityQueue; import java.util.H
JDK1.5 returnvalue实例 bijian1013 java thread java多线程 returnvalue
Callable接口：返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。 Callable 接口类似于 Runnable，两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果，并且无法抛出经过检查的异常。 ExecutorService接口方
angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效 bijian1013 JavaScript AngularJS
在directive的link中有一个$http请求，当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作，能显示没问题，可问题是我动态组的HTML里面有ng-click，发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法！
【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型 bit1129 extend
在第一篇中，定义范型类时，使用如下的方式： public class Generics<M, S, N> { //M,S,N是范型参数 } 这种方式定义的范型类有两个基本的问题： 1. 范型参数定义的实例字段，如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定，那么我们在类的方法中，无法使用m，这跟定义pri
【HBase十三】HBase知识点总结 bit1129 hbase
1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些？ a.显式调用flush，比如flush 'mytable' b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量，hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样？ 1个Region由若干个Store组成
服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本 ronin47
mkdir /root/bin vi /root/bin/dropip.sh #!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏 bylijinnan java
import java.util.Random; public class CrapsGame { /** * *一个简单的赌*博游戏，游戏规则如下： *玩家掷两个骰子，点数为1到6，如果第一次点数和为7或11，则玩家胜， *如果点数和为2、3或12，则玩家输， *如果和为其它点数，则记录第一次的点数和，然后继续掷骰，直至点数和等于第一次掷出的点
TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决开窍的石头 JAVA_HOME
当tomcat是解压的时候，用eclipse启动正常，点击startup.bat的时候启动报错; 报错如下： The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly This environment variable is needed to run this program NB: JAVA_HOME shou
[操作系统内核]操作系统与互联网 comsci 操作系统
我首先申明：我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的，仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件，按理说，这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的，和软件公司没有直接的关系，也就是说，操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用支持IE11 cuityang 富文本框
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Property null not found darrenzhu datagrid Flex Advanced propery null
When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way: 1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
MySQl数据库字符串替换函数使用 dcj3sjt126com mysql 函数替换
需求：需要将数据表中一个字段的值里面的所有的 . 替换成 _ 原来的数据是 site.title site.keywords .... 替换后要为 site_title site_keywords 使用的SQL语句如下： updat
mac上终端起动MySQL的方法 dcj3sjt126com mysql mac
首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/ 我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql 这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴. 打开终端,输入: 1
Gson使用一（Gson） eksliang json gson
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述从结构上看Json，所有的数据（data）最终都可以分解成三种类型：第一种类型是标量（scalar），也就是一个单独的字符串（string）或数字（numbers），比如"ickes"这个字符串。第二种类型是序列（sequence），又叫做数组（array）
android点滴4 gundumw100 android
Android 47个小知识 http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html Android实用代码七段（一） http://www.cnblogs.com/over140/archive/2012/09/26/2611999.html http://www.cnblogs.com/over140/arch
JavaWeb之JSP基本语法 ihuning javaweb
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App Extension编程指南（iOS8/OS X v10.10）中文版啸笑天 ext
当iOS 8.0和OS X v10.10发布后，一个全新的概念出现在我们眼前，那就是应用扩展。顾名思义，应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容，能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务，用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说，你提供了一个能让用户把内容分
SQLServer实现无限级树结构 macroli oracle sql SQL Server
表结构如下：数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1 创建一个存储过程来实现，如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去 create procedure test as begin decla
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RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名. 本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境 mac os openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装. Java 8 RSA基本原理 RS

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