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机器学习数学基础-极值和最值华东算法王（原聪明的小孩子小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得
17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector 拉达曼迪斯II AIGC学习数据库管理工具 AI创业数据库 postgresql 人工智能机器学习 AIGC 搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？
海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战神探阿航计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日，在美国宣布暂停服务，这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一，其成功离不开其强大的技术支撑，尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而，随着全球市场环境的变化，它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心：个性化推荐引擎其算法是其成功的关键，其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构 AI架构设计之禅 AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构，进一步
图像生成大模型：Imagen 详解转角再相遇 imagen python 深度学习计算机视觉
近年来，图像生成技术取得了显著进展，推动了计算机视觉和生成对抗网络（GAN）等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型，其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和
【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库程序员洲洲数据库数据库 mysql 导入导出sql sql文件备份迁移
本文摘要：本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群，也可以直接vx联系（文末有名片）v：bdizztt随时
python中的读取文件的方法总结——路径念一不念二 python python 开发语言
在windows系统下的路径一般是“/”，在读取路径下的文件的时候，一般采用两种方式：read_csv(r"D:\dataset\data")read_csv("D:\\dataset\\data")在linux系统下的路径一般是“\”。（1）./data#对本目录下的数据集进行导入如果数据集data放在和.py文件下，可以使用.py文件对如下路径进行导入a=pd.read_csv("./cora
实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）学术菜鸟小晨千问多模型 qwen2 vl
一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型（LLM）的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用，来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括：显存高效性：VLLM能够动态管理显存，
qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？ OpenSani AI 大模型计算机视觉语言模型 qwenvl LLM
qwenvl中的attentionpool如何理解，其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样，提取最重要的特征，减少计
计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN） ZhShy23 javascript 深度学习
在人工智能领域，计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据，从而做出有意义的决策。其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
GAN在图像增强中的应用实战指南码字仙子
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像增强技术通过算法改善图像质量，GAN作为一种生成对抗网络，在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强，包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1
【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法 zhangbin_237 Python机器学习机器学习算法 python kmeans k-means 均值算法
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
黑客常备十大编程语言，每一个都不容易学，但每一个又很有用一秋的编程笔记 Python 编程计算机科技数据库 sql 爬虫 python 自动化编程语言
文章目录1、C语言2、Python3、SQL4、Javascript5、PHP6、C++编程7、JAVA8、Ruby9、Perl10、BashPython学习资源分享1、Python所有方向的学习路线2、学习软件3、精品书籍4、入门学习视频5、实战案例6、清华编程大佬出品《漫画看学Python》7、Python副业兼职与全职路线一定要注意，您选择的编程将在很大程度上取决于您要定位的系统类型和计划使
DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习目标跟踪机器人人工智能
目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步，DNA图谱分析已经成为基因检测、疾病诊断、遗传学研究等领域的重要工具。在DNA图谱中，通常会呈现出染色体的多个片段，其中的一些变异可能对健康产生深远的影响。手工分析DNA图谱变异不仅
【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i 屿小夏 python pip ssl
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码） Scabbards_ 1500深度学习笔记深度学习人工智能
参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
PyTorch使用教程- Tensor包 Loving_enjoy 论文 pytorch 人工智能
###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。张量是一个多维数组，类似于NumPy中的ndarray，但它是基于GPU的，支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包，包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中，可以
ChatGPT详解 Loving_enjoy 实用技巧人工智能自然语言处理
ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍：###一、技术架构与原理1.**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在
机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法一叶_障目机器学习 python 数据挖掘
一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
机器学习-期末测试难以触及的高度机器学习 python 人工智能
机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
机器学习的介绍 2201_75874206 机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题 Loving_enjoy 论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手
Apache SeaTunnel 荣登 2024 年度中间件开源项目 Top 50 榜单 SeaTunnel 大数据
近日，ApacheSeaTunnel项目成功入选2024年度中间件开源项目Top50榜单。该榜单由OpenGithub技术社区评选，旨在表彰在中间件领域具有突出表现的开源项目。榜单链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/16116358605关于ApacheSeaTunnelApacheSeaTunnel是一个云原生的高性能海量数据集成工具。北京时间2023年6月1日，全球
YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发挂科边缘 YOLOv10改进 YOLO 目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用码上飞扬学习
在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么？有监督学习是什么？无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法？1
Spark Livy 指南及livy部署访问实践 house.zhang 大数据-Spark 大数据
背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行；二是批处理，通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息，并打通集群网
用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络 chiyong7717 人工智能 c#python
在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。我们要构建的神经网络的结构如下。MNIST数据的手写数字图像有10个类（从0到9）。该网络具有2个隐藏层：第一层具有200个隐藏单元（神经元），第二层具有10个神经元（称为分类器层）。让我们一步一步地用代码来实现：
C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代墨夶 C#学习资料1 机器学习 c#tensorflow
在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。对于那些习惯于使用C#进行开发的程序员来说，将机器学习集成到他们的项目中似乎是一项具有挑战性的任务。但随着TensorFlow.NET的出现，这一切变得不再困难。今天，我们将一起探索如何利用这一强大的工具，在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和
YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务挂科边缘 YOLOv8改进 YOLO 目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
机器视觉算法与边缘计算：打造移动终端上的智能“慧眼” matlab_python22 计算机视觉
机器视觉算法与边缘计算：打造移动终端上的智能“慧眼”边缘计算的背景数据量激增与实时性需求：随着物联网的快速发展，大量智能设备接入网络，产生的数据量呈爆发式增长。传统云计算模式在处理这些海量实时数据时，面临延迟高、带宽压力大等问题，无法满足如自动驾驶、远程医疗等对实时性要求极高的应用场景的需求。云计算的局限性：云计算虽然提供了强大的计算和存储能力，但在数据传输过程中存在时间延迟，且数据集中存储在云端
HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较 spjich java httpclient
网上利用java发送http请求的代码很多，一搜一大把，有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection，有的用httpclient，而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。 httpclient又可分为 httpclient3.x httpclient4.x到httpclient4.3以下 httpclient4.3
Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验 Axiba .net
概述：Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了！新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件，还有其他一些控件功能升级，精彩不容错过，让我们一起来看看吧！ syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商，该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
[宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度 comsci 背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢? 如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢? &nbs
lvs-server 男人50 server
#!/bin/bash # # LVS script for VS/DR # #./etc/rc.d/init.d/functions # VIP=10.10.6.252 RIP1=10.10.6.101 RIP2=10.10.6.13 PORT=80 case $1 in start) /sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
java的WebCollector爬虫框架 oloz 爬虫
WebCollector主页： https://github.com/CrawlScript/WebCollector 下载：webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。接下来看demo package org.spider.myspider; import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
jQuery append 与 after 的区别小猪猪08
1、after函数定义和用法： after() 方法在被选元素后插入指定的内容。语法： $(selector).after(content) 实例： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
mysql知识充电香水浓 mysql
索引索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎
我的架构经验系列文章索引 agevs 架构
下面是一些个人架构上的总结，本来想只在公司内部进行共享的，因此内容写的口语化一点，也没什么图示，所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全，希望抛砖引玉，大家互相讨论。要注意，我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台，因此也不一定是适用所有的语言和平台的。（内容是前几天写的，现附上索引）前端架构 http://www.
Android so lib库远程http下载和动态注册 aijuans andorid
一、背景在开发Android应用程序的实现，有时候需要引入第三方so lib库，但第三方so库比较大，例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验，发现通过远程下载so文件，然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。二、主要
linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法 baalwolf option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误： svnserve.conf:12: Option expected 为什么会出现这个错误呢，就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时，无法识别有前置空格的配置文件，如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
MongoDB的连接池和连接管理 BigCat2013 mongodb
在关系型数据库中，我们总是需要关闭使用的数据库连接，不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制，如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧，mongoDB中当我们new一个Mongo的时候，会发现它也
AngularJS使用Socket.IO bijian1013 JavaScript AngularJS Socket.IO
目前，web应用普遍被要求是实时web应用，即服务端的数据更新之后，应用能立即更新。以前使用的技术（例如polling）存在一些局限性，而且有时我们需要在客户端打开一个socket，然后进行通信。 Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库，它可以帮你实
[Maven学习笔记四]Maven依赖特性 bit1129 maven
三个模块为了说明问题，以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块，模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和user-service 依赖作用范围 Maven的dependency定义
【Akka一】Akka入门 bit1129 akka
什么是Akka Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
zabbix_api之perl语言写法 ronin47 zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java－－http://bossr.iteye.com/blog/2195679，这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl use 5.010 ; use strict ; use warnings ; use JSON :: RPC :: Client ; use
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ brotherlamp linux运维工程师 linux运维工程师教程 linux运维工程师视频 linux运维工程师资料 linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ ----------------------------------------------------- 兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1 链接：http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码：bl65 兄弟连Lin
bitmap求哈密顿距离-给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y( bylijinnan java
import java.util.Random; /** * 题目： * 给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5)， * 使得他们的哈密顿距离（d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|）最大
map的三种遍历方法 chicony map
package com.test; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class TestMap { public static v
Linux安装mysql的一些坑 chenchao051 linux
1、mysql不建议在root用户下运行 2、出现服务启动不了，111错误，注意要用chown来赋予权限，我在root用户下装的mysql，我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf) chown -R cc /etc/init.d/mysql
Sublime Text 3 配置 daizj 配置 Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项：no_bold不显示粗体字，no_italic不显示斜体字，no_antialias和
MySQL server has gone away 问题的解决方法 dcj3sjt126com SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法，需要的朋友可以参考下。应用程序（比如PHP）长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL，但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如，图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。今天遇到类似的情景，MySQL只是冷冷的说：MySQL server h
javascript/dom:固定居中效果 dcj3sjt126com JavaScript
<!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&
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 e200702084 spring bean 配置管理 IOC Office
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 developerWorks 文档选项将打印机的版面设置成横向打印模式打印本页将此页作为电子邮件发送将此页作为电子邮件发送级别：初级陈雄华 ([email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司 2008 年 2 月 28 日 &nb
MongoDB常用操作命令 geeksun mongodb
1. 基本操作 db.AddUser(username,password) 添加用户 db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证 db.cloneDataBase(fromhost)
php写守护进程（Daemon） hongtoushizi PHP
转载自： http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655 守护进程（Daemon）是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。 1、基本概念 &nbs
spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题 jonsvien DAO spring bean mybatis prototype
今天在公司测试功能时发现一问题：先进行代码说明： 1，controller配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型） @resource/@autowired service对象都可以（两种注解都可以）。 2，service 配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）
对象关系行为模式之标识映射 home198979 PHP 架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构一、概念 identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象，确保每个对象只加载一次，当要访问对象的时候，通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射，Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。二、为什么要使用标识映射？在数据源架构模式之数据映射器中 //c
Linux下hosts文件详解 pda158 linux
　1、主机名：　　无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。　　公网：IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。　　局域网：每台机器都有一个主机名，用于主机与主机之间的便于区分，就可以为每台机器设置主机
nginx配置文件粗解 spjich java nginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
数学函数 w54653520 java
public class S { // 传入两个整数，进行比较，返回两个数中的最大值的方法。 public int get( int num1, int nu

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