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最近读了荆志强老师的专著《快乐地做教育》,前言就提到:教育的本真,就是通过激励为学生赋能,帮助学生产生足够的“自我效能感”,让学生主动获取知识技能、培育情感态度;帮助学生建立自主深度学习的能力。荆志强老师倡导的“赋能教育”主要从两个方面建构:激励型课堂、自主化管理。其中,他还谈到生本教育的学习观:学习是生命成长的过程,它是人自身的一种需要,而不是外在压力的结果。教育的一切行为都应该是为了满足儿童的
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摘要:随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及,传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维(AIOps)平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术,实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现,涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
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YOLOv13_SSOD:基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展,目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而,现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中,获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题,本项目基于最新发布的YOLOv13架构,结合EfficientTeacher半监督学习框架,
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基于OpenMV的智能车牌识别系统:从硬件到算法的完整实现前言本文将详细介绍一个基于OpenMV微控制器的智能车牌识别系统的设计与实现。该系统集成了嵌入式视觉处理、串口通信协议、深度学习OCR识别等多种技术,实现了从图像采集到车牌识别的完整流程。系统架构概述整体设计思路该车牌识别系统采用分布式架构设计,将计算密集型任务与嵌入式控制分离:┌─────────────┐USB串口通信┌────────
- 爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头)
1,本文介绍这篇文章的改进机制是利用新推出的渐近特征金字塔网络(AFPN)来优化yolov8的检测头,AFPN的核心是引入一种渐近的特征融合策略,将底层和高层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。关于AFPN的详细介绍可以看论文:https://arxiv.org/pdf/2306.15988.p
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2024年必看!GitHub热门语音识别开源项目全解析:从入门到实战关键词语音识别(ASR)、开源项目、GitHub、Whisper、FunASR、PaddleSpeech、深度学习摘要想象一下:开车时只需说一句话就能自动发消息,听英文演讲时实时获得中文翻译,给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后,语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)技术正在改变我们与机器
- Python训练 + Go优化 + C#部署:端到端AI模型的跨语言实践
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在现代AI应用中,如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中,选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言,具有丰富的深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),在模型训练方面处于领先地位。然而,针对计算密集型任务(如数据预处理、加密等),Go语言因其高效的并发处理和出色的性能,成为优化计算的理想选择。
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YOLO目标检测模型优化技术全景解析作为实时目标检测领域的标杆算法,YOLO系列模型通过持续的技术革新不断提升性能边界。本文将从模型架构设计、数据优化、注意力机制融合、后处理策略及训练方法等维度,系统剖析YOLO优化领域的关键技术与最新进展。一、模型架构优化:突破性能瓶颈的核心路径多尺度检测层增强针对小目标检测难题,主流方案通过增加浅层检测通道优化特征提取。例如在YOLOv5中引入160×160特
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涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析:提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中,数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络(CNN)等深度学习模型进行缺陷检测时,数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式,并分析如何利用这一格式为研究
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考试重要提示:答题开始即开始计时,中途不可暂停,如超时则自动提交。本次考试共计100道题目,试卷总分100分,通过考试的成绩为80分及以上。请务必在120分钟内完成交卷,由于考试过程不可暂停,请您提前规划好个人时间,若未能在规定时间内交卷,本次考试成绩将判定无效。在开始答题前,系统会进行严格的身份验证流程。届时,请您准备好身份证,拍摄并上传身份证的人像面照片,同时按照系统的指引,开启摄像头完成面部
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一、LWIP是什么,有什么作用Lwip是一个阉割版的TCP/IP协议栈,开源的,它只实现了TCP/IP协议栈大部分功能。TCP/IP协议栈应该在生活中哪些产品?交换机、路由器、光纤收发机等等,这些产品都是使用TCP/IP协议栈来实现的。那么LWIP能做什么?云台接入、无线网关、工控器、远程模块、网络摄像头、嵌入式NAT无线路由器(注:LWIP没有NAT协议,之所以能实现是因为我们在LWIP基础上添
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在深度学习和机器学习中,Epoch(轮次或周期)是一个核心训练概念,指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析:一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如:若训练集有10,000个样本,则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch(批次):数据集被分割成的小组(如每批32个样本)。Iterat
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该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:百种病虫害识别分类,训练集45095张,验证集7508张,测试集22619张具体类别为以下:insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
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第一部分:内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系:“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心(VSOC),云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含:数据采集层:车辆端持续收集异常行为日志数据,包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层:通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层:安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
- 基于深度学习的语音识别:从音频信号到文本转录
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前言语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本,为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来,深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展,极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统,从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
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Android系统设置中,“隐私”里面,有一项是关于“摄像头使用权限”,如果关闭了,则所有的app都没法正常去打开相机。我们如果需要做类似禁用相机的功能,也是可以参考该部分的代码流程逻辑。这一功能涉及到的相关代码,如下图所示。CameraService.cpp---------CameraService.cppSetcameramutingbehaviorbool isCameraPrivacyE
- 数字人系统:AI界的超级巨星,你准备好了吗?
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在这个日新月异的科技时代,每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天,我们要聊的,正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃,更是对未来生活方式的深刻重塑,一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理:深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习:智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术,通过构建多层
- 聚焦基础研究突破,北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML
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近日,由北电数智首席科学家窦德景教授牵头,联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发,提出一种DDPA(DynamicDelayedPoisoningAttack)新型对抗性攻击方法,为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具,相关论文已被国际机器学习大会(ICML2025)收录。ICML由国际机器学习学会(IMLS)主办,聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向,是机器学习与人工智
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旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新:旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技(Megvii)作为全球领先的人工智能公司,专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
- GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么?它是基于什么模型的?GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的,可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入,就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的,使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型,参数从1.25亿到1750
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项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- ai绘画生成软件哪个好?几款好用的AI绘画软件分享!
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随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术,可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么,ai绘画生成软件哪个好?首先,让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件,它们分别是:1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理,从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- 如何使用 OpenCV 打开指定摄像头
在计算机视觉应用中,经常需要从特定的摄像头设备获取视频流。例如,在多摄像头环境中,当使用OpenCV的cv::VideoCapture类打开摄像头时,如果不指定摄像头的ID,可能会随机打开系统中的某个摄像头,或者按照设备连接的顺序打开第一个可用的摄像头。比如: //打开两个摄像头 cv::VideoCapture cap0(0); if (!cap0.isOpened()){ c
- DeepSeek部署指南:从入门到精通
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热门应用c++DeepSeek嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南:从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域,模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架,其部署过程不仅关系到模型的性能表现,还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程,涵盖从环境配置到实际应用的各个方面,旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架,
- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石:神经元模型与感知机的数学本质(附代码实现与收敛性证明)
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人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要:作为深度学习的基础单元,神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发,系统剖析数学建模过程:详解赫布法则的权重更新原理(Δwi=η·xi·y),推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达(y=Θ(∑wixi−b)),重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界,揭示间隔γ对收敛速度的影
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
- 自编码器表征学习:重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析
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自编码器基础与工作原理自编码器(Autoencoder)作为深度学习领域的重要无监督学习模型,其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构,本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统,却在实现这一看似简单目标的过程中,意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
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Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
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import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
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CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
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$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
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android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
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Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
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通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite