深度学习全攻略

pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能 pytorch 分类
cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
数据挖掘技术介绍柒柒钏数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能 #深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲图神经网络入门到精通人工智能
小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类每天五分钟玩转人工智能深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 分类 GoogLeNet 人工智能 CAFIR10
本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
Deepseek:物理神经网络PINN入门教程天一生水water 神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现羊小猪~~ 深度学习网络 pytorch 人工智能 python 机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、 *Major* 机器视觉
谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么，还是这些公司把AI技术层面用出花了，一是他们有公司可能比较成立时间长，数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析 python 人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法进取星辰 PyTorch 深度学习实战深度学习 pytorch 算法
在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯机器学习算法 k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖移远通信算力人工智能工业智能
12月24日，2024中国物联网产业大会暨第21届慧聪品牌盛会在深圳圆满落幕。会上，移远通信凭借其工业智能品牌宝维塔™在推动AI技术落地与应用创新方面的卓越贡献，获颁“AI创新应用奖”。作为科技发展的前沿力量，AI技术正深刻改变着各行各业的生产模式和效率，尤其在工业领域，展现出了巨大潜力。宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技
验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解数据知道 2025年爬虫和逆向教程 ocr python 爬虫 OCR识别验证码识别图片验证码
文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码（CAPTCHA）是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。 KangkangLoveNLP qwen2.5 深度学习人工智能 transformer pytorch 自然语言处理 python 神经网络
RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。它通过计算输入数据的均方根（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，主要用于稳定训练过程、加
【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数，例如
医学人工智能影像诊断数据收集与整理 V搜xhliang0246 人工智能健康医疗算法
在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构，并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集，
深度学习模块缝合教程：从理论到实践 RockLiu@805 深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块，以实现更高效的计算和更强大的功能，是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中，我们将从基础概念出发，详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者，都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
大模型开发教程：从零开始的入门指南！程序员二飞人工智能 java 数据库职场和发展深度学习
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
GAN生成对抗网络小记文弱_书生乱七八糟生成对抗网络人工智能神经网络
生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练，生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD，而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大（Minimax）优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
深度学习之优化器Optimizer介绍 yueguang8 人工智能深度学习人工智能
优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
深度学习常见优化器 Humingway 深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
深度学习中常用的优化器无能者狂怒深度学习计算机视觉人工智能深度学习算法
梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视
常见的深度学习优化器青灯剑客算法 python 人工智能机器学习自然语言处理深度学习
一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，
深度学习 bert与Transformer的区别联系 Humingway 深度学习 bert transformer
BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
PyTorch 和 Python关系一只积极向上的小咸鱼 python pytorch 人工智能
1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。以下是它们之间的关系和各自的作用：Python编程语言:Python是一种高级编程语言，以其简洁易读的语法而闻名。广泛使用:Python在数据科学、人工智能、Web开发、自动化等多个领域有着广泛的应用。库和生态系统丰富:Python拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、pan
Python与人工智能：为何它们是天作之合？纪至训至 python 人工智能开发语言
引言在人工智能（AI）飞速发展的今天，Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验，而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架 weixin_39877182
最近，Torch7团队开源了PyTorch。据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的Python软件包（如nu
基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码点云-激光雷达-Slam-三维牙齿激光雷达点云 c++为主神经网络人工智能深度学习点云 python
代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
Simply do the following: I. Declare a global variable: var markersArray = []; II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
jQuery选择器总结 lq38366 jquery 选择器
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基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner Algorithm Quicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作刘星宇 html Web
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sql mysql mybatis 实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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