- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- 加载pkl文件,Python报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘DeepFM‘ on <module ‘__main__‘ from...>
Zerol_Yan
Python基础python
背景模型同学发过来的pkl格式的模型,在系统中加载的时候,报错AttributeError:module'__main__'hasnoattribute'LabelEncoderExt',尝试了很多种方式,最后终于解决了这个问题,记录一下,以后遇到类似的可以做参考。项目代码及结构app.pyfrominitimportappimportjsonfromflaskimportrequest@app.
- 如何在DPDK中实现协议解析?
编码小哥
dpdk架构
在DPDK中实现协议解析涉及几个步骤,包括初始化环境、配置网卡、接收数据包、解析数据包并处理数据包。下面将详细介绍这些步骤以及如何在DPDK中实现基本的协议解析。初始化DPDK环境首先,你需要初始化DPDK环境,加载EAL(EthernetAddressLearning)库,并设置好内存池、环形缓冲区等。#include#include#includeintmain(intargc,char**a
- 使用PyTorch实现的DeepSpeech模型: 强大的语音识别利器
毕艾琳
使用PyTorch实现的DeepSpeech模型:强大的语音识别利器deepspeech.pytorchSpeechRecognitionusingDeepSpeech2.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepspeech.pytorch在今天的数字化世界中,语音识别技术已成为人机交互的关键组成部分。deepspeech.pytorch是一个由Sea
- Deepspeed 结合huggingface Trainer实现多机分布式训练
ningzhao
分布式
目前工作中只使用了单机多卡做微调训练,为了提升训练效率,特实验多机多卡分布式训练。一、环境准备本试验使用两台机器(manager,worker),操作系统ubuntu22.4,每台机器有4个GPU为了使安装配置统一,使用docker容器,docker的安装这里不做介绍。1.网络配置-创建overlay共享网络初始化集群,在manager机器上运行:dockerswarminit#输出结果:Swar
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
Hazelyu27
计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习深度学习,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。本书提供了对应网站:http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容:基本介绍和深度学习简介。
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- DeepSeek缓存命中技术,成本降低10倍
智匠MindCraft Al
人工智能gptai功能测试AI编程
DeepSeek系列升级:DeepSeek发布最新的缓存命中技术,有效降低成本至0.1元/百万tokens,适用于文件读取和固定提示词。点评:由于token消耗大部分是在系统提示词中,妥善使用确实可以极大降低成本,同时还能保证较高的输出质量。今天就分享到这里,在智匠AI(MindCraftAI)上可以体验到最新更新的模型。
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- auto encoder
war3gu
深度学习
Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像,都可以进行信息的压缩,都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型,而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck的数据作为压缩的codeencoder与decoder的参数可以相互独立,也可以互为逆数字图片auto-encoder,越是deep的auto-encoder,压缩出
- 关于深度森林的一点理解
Y.G Bingo
机器学习方法机器学习神经网络
2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
- 【vue使用Sass报错】启动项目报错 Syntax Error: SassError: expected selector
lxx-sissi
vue.jssass前端
出现的问题新项目启动的时候,提示:SyntaxError:SassError:expectedselector看了一下发现是sass使用样式穿透/deep/报的错/deep/其实是已经过期的写法,某个版本之后就不支持了但是我同事并没有出现同样的问题,不知道是为啥,也有可能是电脑(mac)的原因解决办法将/deep/更换为::v-deep但是这个项目是多人协作的,有大量页面使用,修改的话会涉及很多页
- 浅谈lua拷贝
coding·life
Lua初探lua拷贝深拷贝
lua中对象的拷贝分为2种:浅拷贝(ShallowCopy)和深拷贝(DeepCopy)。浅拷贝简单来说只是对一些基本的类型进行复制,而像table这样的类型则直接引用。目前对于浅拷贝有2种说法:1.赋值操作符"="即是浅拷贝2.使用代码实现浅拷贝,代码如下:functionshallow_copy(object)localnewObjectiftype(object)=="table"thenn
- 吐血整理 ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册~ 【2024.09.04 更新】
aiwisland
chatgpt人工智能aiAI编程AI写作
以前我也是通过官网使用,但是经常被封号,就非常不方便,后来有朋友推荐国内工具,用了一阵之后,发现:稳定方便,用着也挺好的。最新的GPT-4o、4omini,可搭配使用~1、最新模型科普:现在人工智能很强大,聊聊天、写论文、搞翻译、写代码、写文案、审合同、情感陪伴等,真是无所不能~本来以为ChatGPT早已普及了,没想到仍然有很多小伙伴还没用上。。。其实使用很简单,可以选通义、智谱、Deepseek
- 2021-03-31 每日打卡
来多喜
昨日完成情况:1.6k散步,❌帕梅拉(我好懒)2.思维导图,statistical和machinelearning,先快速看一遍中文版,然后细看英文版.太多了,感觉在面试前看不完。决定集中精力讲清楚简历的内容。3.工作kki+myhabeats+handover。kki可以制作dataflow了,有了ga和publihser数据。myhabeatsremarketingaudience遇到困难。感
- 【DeepSpeed 教程翻译】三,在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译
just_sort
pytorch深度学习人工智能
文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU,多节点,数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在DeepSpeed运行环境之外的使用方法在模型推
- 强化学习分类
0penuel0
Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率:PolicyGradients基于价值:Qlearning,Sarsa两者融合:Actor-Critic回合更新:Monte-carlolearning,基础版的policygradients单步更新:Ql
- 机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化(线性回归)
我的昵称违规了
首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码,手动重写一遍,在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具,通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志,生成相应的可是画图,帮助炼丹师
- 元学习(meta learning)(一)
前行居士
学习人工智能神经网络深度学习机器学习元学习
元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”,也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参,今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU,然后一次训练多个模型,有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉,最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU,这些
- halcon深度学习4:深度学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析
mlxg99999
halcon深度学习自学
1.什么是OCR技术OCR,全称是OpticalCharacterRecognition,即光学字符识别,面向扫描文件。但是由于现在数字图像的普及,这里泛指文字检测和识别,包括扫描文档和自然场景的文字识别。2、deep_ocr_workflow在深度学习中,只有一篇例子关于OCR就是这一篇,文中介绍了深度OCR模型的建立与使用(如果使用过计量模型的可以较好理解,就是建立模型→设置参数→导入图片→进
- 《Learning to Count without Annotations》CVPR2024
夏日的盒盒
学习计算机视觉人工智能视觉统计目标计数
摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型,该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。这是通过构建“Self-Collages”(自我拼贴画)实现的,即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本,提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。UnCounTR基于现有的无监督表示和分割技术,首次成功展示了无需手动监督即可进行参考计数的能力。实验表明,该方法不仅超越了简单的基线和通用模
- DeepFaceLab小白入门(6):脸部替换以及合成视频!
托尼是塔克
前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸。换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频。7)convertH64debug.bat这个环节是和训练环节相对应的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换。如果之前选了SAE,这里就选SAE。其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带。谁便点一个,不影响结果。默认你可以选带debug的文件。双击后出现的内容如上,显示了这个
- 存储集群消除pg数量过多的告警
大 大金
ceph
[root@xxxxxxxxxxxxxx~]#ceph-scluster334cfe7e-9ccc-483d-8d2c-218fde3a5fdehealthHEALTH_WARNtoomanyPGsperOSD(307>max300)nodeep-scrubflag(s)setmonmape1:3monsat{node1=100.88.28.11:6789/0,node2=100.88.28.12
- 深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合
CristianoC
目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因:在普通的Q-Learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不现实。一是因为当问题复杂后状态太多,所需内存太大;二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。image通常的做法是把
- [ROS2 Foxy] rclcpp_action “no match for ‘operator=’ (operand types are“
chdlr
ubuntu
---stderr:learning_action_cpp/userdata/dev_ws/src/ros2_21_tutorials/learning_action_cpp/src/action_move_client.cpp:Inmemberfunction‘voidMoveCircleActionClient::send_goal(bool)’:/userdata/dev_ws/src/ro
- LLM系列(3):探索大模型RLHF优化之道:DeepSpeed-Chat超快速入门,对齐训练精度提升一步到位
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能promptLLM自然语言处理大模型RLHFDeepSpeed
LLM系列(3):探索大模型RLHF优化之道:DeepSpeed-Chat超快速入门,对齐训练精度提升一步到位随着ChatGPT的惊艳表现,各类大模型产品如雨后春笋丛出不穷。作为有一定算法能力的同学一定会想是否可以自己在有限的物理条件下去定制化自己的大模型。学术界对此也进行了一定的研究,如PromptTuning的技术等(不调试原始大模型,只调试相关的Prompt)。最近微软做了一个Deepspe
- 【vue3+ts+vant】上传图片
lisa带你捕蟑螂
vue.js前端typescript
1.使用van-upload组件,进行样式和功能配置组件基础结构配置文字和图标配置最多数量和最大体积支持双向数据绑定,支持选择图片后触发函数,支持点击删除事件函数基础结构最多9张图,最大5MB修改组件样式scss::v-deep(){.van-uploader{&__preview{&-delete{left:-6px;top:-6px;border-radius:50%;background-c
- css deep深度选择器 vue2/vue3使用
saunte
vue.jscssscss
vue2/deep/>>>::v-deepvue3:deep(inner-selector){}
- css-深度选择器-vue2
"*smile*"
前端javascripthtml
/deep/伪类在Vue2.x中是一个被废弃的特性,并且在Vue3.x中已经移除。如果你正在使用Vue2.x,那么在某些情况下,/deep/伪类可能仍然有效,但不建议使用,因为它不是一个官方推荐的解决方案,并且在将来的版本中可能会被彻底移除。相反,如果你想要修改Vue组件内部的样式,可以考虑使用以下几种方法:使用深度选择器:在Vue组件中,你可以使用>>>或::v-deep来代替/deep/。例如
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri