CNN中常用两大基本操作：padding、strided convolutions

文本生成图像工作简述1--概念介绍和技术梳理尹凯
姓名：尹凯学号：22011210590学院：通信工程学院原文链接：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的
DIODE：超高分辨率室内室外数据集（猫脸码客第186期）猫脸码客: catCode2024 开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而，获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战，尤其是在同时涵盖室内和室
yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO 目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理 opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
针对不同区域的摄像头，完成不同的算法配置的智慧快消开源了 AI服务老曹开源人工智能大数据智慧城市
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能深度学习 pytorch 人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
深度学习工具：用Jupyter Notebook远程连接服务器 S.GJ 服务器 jupyter python
1.安装jupyter相关库（服务器端）pipinstalljupyterlabjupyter_contrib.nbextensions2.设置jupyter密码（服务器端）jupyter-notebookpassword3.开启jupyternotebook服务（服务器端）mkdirworkspacejupyter-notebook--no-browser--ip=0.0.0.0./worksp
探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅小周不想卷深度学习
目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！努力的光头强人工智能 langchain prompt transformer 深度学习
今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人喜欢打酱油的老鸟再认识Yann LeCun 一个可能是拥有最多中文名的男人
https://www.toutiao.com/i6693678422733881860/上一期扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——YannLeCun。一位陪伴Hinton三十年磨一剑，最终笑傲AI界的法国人。让我们一起记住这张面孔。作者|小满言有三编辑|小满言有三130秒了解LeCunYannLeCun，CNN之父，纽约大学终身教授，
【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程 ShuQiHere tensorflow pytorch 人工智能
【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法梅菊林各种问题解决方案开发语言
ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库，如果你的Python环境中没有安装这个库，尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时：importtorch如果Py
RTX 4090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升60~80% 赋创小助手服务器深度学习人工智能图像处理自动驾驶
近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P
深度学习的零碎知识点 csdn_now 深度学习人工智能
显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」，它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事？“共享GPU内存”又是什么?
NLP_jieba中文分词的常用模块 Hiweir · NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能 nlp
1.jieba分词模式（1）精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.（4）搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
百行代码复现扩散模型-基于线性回归李新然数据统计分析深度学习线性回归算法回归 python 数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者，阅读“大模型”论文，只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说：纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次，只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例，说明从核心思想来
大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了黑客-雨语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习 Efred.D 人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
Python中用于从图像中提取文本的8大OCR库 woshicver python ocr 开发语言
介绍你是否曾想过你的电脑如何能够从图像中读取文字？这都要归功于一种叫做光学字符识别（OpticalCharacterRecognition,OCR）的技术。在Python中，有一些非常酷的库可以帮助你的电脑理解图片中的文字。从谷歌强大的Tesseract到EasyOCR时髦的深度学习，这些库能够做一些非常了不起的事情。让我们来看看Python中的OCR库，了解这些库是如何将图像转换成可读文字的吧！
机器学习与深度学习的区别 eqa11 机器学习
文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就，从自动驾驶汽车到
人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装 bw876720687 人工智能机器学习深度学习
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 qq1744828575 python python plotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新刷刷刷粉刷匠机器学习人工智能
图像识别技术近年来取得了显著进展，深刻地改变了各行各业。机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代，图像识别技术正逐渐成为人工智能（AI）领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增，机器学习特别是深度学习的快
机器学习实战笔记5——线性判别分析绍少阿机器学习笔记可视化机器学习 python 人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络量子-Alex 深度学习神经网络人工智能
一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了
机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别我就是全世界人工智能机器学习深度学习
1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
【笔记】自然语言处理NLP---概论 xhanZ NLP相关
（from人文学院开设课程）目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 神经网络人工智能模型参数 python
本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能 zhangfeng1133 python pytorch 人工智能数据挖掘
一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 神经网络人工智能机器学习 python
本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网
机器学习和深度学习的区别不会代码的小林机器学习
机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。机器学习起源于20世纪50年代，随着算法和计算能力的不断发展而逐渐成熟。深度学习：则是机器学习的一个子领域，它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升
redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSource expire/del incr/lpush 数据库分区 redis
最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷） 1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids) 这个方法是从red
SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oracle sql
1 通过ROWID访问表--索引你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
[JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
lvs- real 男人50 LVS
#!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #. /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
生成公钥和私钥 oloz DSA 安全加密
package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2d glClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
mysql常用命令香水浓 mysql
连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScript jquery css html5
系统层面：高可用性所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
获取复利总收入 baalwolf 获取
public static void main(String args[]){ int money=200; int year=1; double rate=0.1; &
eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScript AngularJS 分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。 &nbs
[Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等. mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式， mvn archetype 1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
【Java命令三】jps bit1129 Java命令
jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看 [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学 unity教程 unity视频 unity资料 unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java 算法面试百度招聘
import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
<title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
HIVE 窗口及分析函数 daizj hive 窗口函数分析函数
窗口函数应用场景：（1）用于分区排序（2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算（5）层次查询一、分析函数用于等级、百分点、n分片等。函数说明 RANK() &nbs
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PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
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基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 java spring bean IOC Office
java模拟post请求 geeksun java
一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift !
转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
centos7安装jdk1.7 jisonami jdk centos
安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP 架构数据映射器 datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。一、概念数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
在Python中使用MYSQL pda158 mysql python
缘由　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到数据库中。　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里记录一下，大家共勉。　　 python中mysql的调用　　百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
单例模式 hxl1988_0311 java 单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。

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