- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结
蜡笔小祎在线学习
问题集合深度学习人工智能
Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参
- 【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...
985小水博一枚呀
论文解读深度学习目标检测YOLO人工智能算法架构网络
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- 深度学习环境配置——Anaconda安装
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深度学习环境配置深度学习人工智能
目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
- 深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
时光旅人01号
深度学习pytorchopencv
想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
- FakeApp 技术浅析（一）
爱研究的小牛
AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能AIGC深度学习机器学习
FakeApp是一款早期的深度伪造（Deepfake）工具，最初于2018年发布，用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新，但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器负责生成逼真的数据（如图像、视频
- DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案
爱吃青菜的大力水手
人工智能自动化持续部署语言模型开源
deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法，根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。它可以综合考虑订单需求、设备状态和产能限制，智能生成最优的生产排程方案，减少等待时间和切换成本。例如在汽车制造工厂，deepseek可根据订单需求和设备
- 深度学习之目标检测的常用标注工具
铭瑾熙
人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
- 34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理rnn
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
- DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
流程图
合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
- 大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！
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目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
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大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
- auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式
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目录1、auto-gptq是什么？2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复
- 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？”
海宁不掉头发
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探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目，旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
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专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
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1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
- 深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来
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人工智能
深度应用场景：DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展，数据的价值已不再局限于简单的存储与处理，它们正变得更加智能与高效。DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗：精准诊断，拯救生命想象一下，医生们不再是唯一的诊断专家，而是与AI
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别
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深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
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一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前，你需要安
- 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用
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深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术，特别是Python编程语言，来优化医疗影像分析，展示具体的代码实例，并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经
- yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）
QQ_1309399183
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YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目，旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化，专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
- 探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统
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Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中，我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理，演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置，并分析一些实际应用场景，最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展，向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理，向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而，随着数据量的增
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DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而，深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源，这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式，为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台，在
- AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？
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"您好，这里是XX房产，最近有购房需求吗？""您好，您最近有种牙需求吗？"相信很多人都接到过类似的营销电话，而电话那头，很可能已经不是真人，而是AI外呼机器人。近年来，AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势，迅速在电销行业普及，成为企业营销的"新宠"。据统计，2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元，预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
- 深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算
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在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA？CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
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什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
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DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
c++服务器开发
深度学习人工智能
深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。知识蒸馏，作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略，已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中，我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用，以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- 怎么样才能成为专业的程序员？
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员？仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制，你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员，那些必备的关键技能都是什么的时候，下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码，各种声音很多，然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了？！呵呵，就像其他工作一样，光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据） 一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化：
一版的更新的话都是采用update set的方式，但是如果需要批量更新的话，只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式，执行更新。无论哪种方式，性能都不见得多好。
三千多条的更新，需要3分多钟。
查询了批量更新的优化，有说replace into的方式，即：
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI（3）
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q：该列违反了完整性约束错误；已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID'，表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH'；列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A：一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。
与 set 不同，列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示：
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收：并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC）算法的主要目标是在GC过程中，减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能，尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用，比如web应用来说，是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收，它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候，struts2的必备jar包需要如下几个：
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局，他的布局比较局限，类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍：
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui，那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局，否则在表单页面（编辑、查看、添加等等）在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？
拷贝pNext指针非常容易，所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An，新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中，Flash back家族分为以下成员：
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query，Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点：北京潘家园
功能：
目的：
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈！\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1，找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2，添加端口开放，增加一行，开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3，保存
ESC
:wq!
4，重启服务
service iptables
- Ehcache（05）——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多，下面是其中一个办法：
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件（串口，USB） 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法，通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author ：代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary： */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务，下面以获取主键为例
（1）修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后，Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后，
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found
