- 推荐召回中ALS(交替最小二乘法)算法验证
山水阳泉曲
算法最小二乘法机器学习推荐算法python
文章目录需求流程设计步骤1:数据准备步骤2:模型训练步骤3:评估指标选择步骤4:性能评估代码实现导入依赖Mysql获取数据分批加载到矩阵目标coo_matrixvstackbm25_weight模型训练测试评估完整代码需求为了验证推荐系统中ALS(交替最小二乘)算法的召回效果以及离线数据推荐的效果,我们需要进行一系列的实验步骤。这些步骤包括数据准备、模型训练、评估指标的选择以及最终的性能评估流程设
- 最新视频合成后调优技术ExVideo模型部署
杰说新技术
AIGC多模态AIGC人工智能
ExVideo是一种新型的视频合成模型后调优技术,由华东师范大学和阿里巴巴的研究人员共同开发。ExVideo提出了一种新的后调优策略,无需对整个模型进行大规模重训,仅通过对模型中时序相关组件的微调,就能够显著增强其生成更长视频片段的能力,大大降低了对计算资源的需求,仅需1.5kgpu小时就能将视频生成帧数提高至原模型的5倍。ExVideo在提升视频长度的同时,并没有牺牲模型的泛化能力,生成的视频在
- 好用的读书软件有哪些?
中年大叔
我喜欢屯书,经常到网上下载各种电子书,下载的电子书估计有上万本了,实际看过的寥寥无几,感觉这是一种病。配套的也喜欢研究折腾各种读书软件,目前个人觉得比较好用的读书软件有如下这3款。1、微信读书微信读书是我认为最好用的读书软件,同时支持在线和本地导入两种模式,而且阅读的标记、笔记能够导出。在线模式能够看各种正版的电子书,阅读时长能够兑换无限卡,每周能够免费抽取两本电子书,有些书籍还能够阅读满5分钟就
- YoloV8改进策略:主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
AI智韵
YOLO网络
摘要在自动驾驶领域,高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM(AdaptiveYOLOMulti-task)模型,该模型旨在进一步提升实时性能,同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4,我们成功降低了模型复杂度,显著提升了推理速
- 2021-01-27
睫毛小梦
今天来医院检查下,还是感觉心慌无力,气短。早上起来,医保卡找不到了。好久没用了,记得原来放在哪里希望老妈他们用,但是他们也一直没用。得找一下,找不到就补办一张吧,另外上锦医院的卡有了,后续就可以直接预约了。还是方便好多。公司的事还好,该安排的事都安排好了。但是今天产品好像出了个大bug,.不知道是不是昨天的回显改动导致的。估计要被骂了。先不管了。感觉心脏不舒服是加重了。身体最重要啊,身体是革命的本
- 常用正则表达式集合
炽天使328
人生苦短学习正则表达式程序人生
最近使用powerautomate制作自动化工作流,一些内容的采集需要使用到正则表达式相对更为便捷,遥想二十年前第一次学习正则表达式的情形,短短三页纸的基础知识,学的人头晕眼花,一些看起来奇奇怪怪的字符串就能干很多行代码才能干成事的……虽然这些年也陆续用过正则,都是随用随学(长久不用,具体的细节忘得差不多了),现在不但网上内容丰富,又有了一本正经胡说八道的大模型捣乱,这些奇奇怪怪的东西还是自己写比
- Lambda表达式解析
一只BI鱼
笔记每日面经整理开发语言javalambda函数式编程
1.为什么要有Lambda表达式在处理集合操作、事件监听、线程任务等场景时,程序员想要简化编程模型,同时提高代码的可读性,于是引入Lambda表达式。(1)简化匿名内部类的使用。java8之前需要编写匿名内部类,代码冗长。(2)支持函数式编程风格。函数式编程强调将计算视为一系列函数的应用,通过组合简单的函数来构建复杂的计算过程。Lambda表达式支持java更方便的采用函数式编程。(3)增强集合操
- 小麦的反思| 从人格三层次模型看自己是否自洽
小麦_1103
01《象与骑象人》这本书介绍了人格三层次模型。人的人格分为三个层次:最底层--基本特质;中层--个别性调试;高层--人生故事。最底层--基本特质,即大象的特质,是由基因决定的。发生逆境时,基本特质几乎没什么变化。中层--个别性调试,包含个人目标、防卫与适应、价值观与宗教信仰以及人生不同阶段的重心等。其中,个人目标又包括工作与成就、亲密关系与人际关系、宗教及精神生活以及生产力(即意义贡献)。个别性调
- Python学习和面试中的常见问题及答案
写代码的M教授
Python学习计划python学习面试
整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面,包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器(Decorators)是什么?它们的作用是什么?答案:装饰器是一种高阶函数,能够在不修改函数定义的情况下扩展或修改函数的行为。它们通常用于日志记录、权限验证、缓存等场景。使用@decorator_name语法将装饰
- 2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab计算机视觉人工智能CS-MCA模型医学图像融合卷积稀疏的形态成分分析
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合,基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型,用于像素级医学图像融合。通过CS-MCA模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的CSR。然后,合并所有源图像的稀疏系数,并使用相应的字典重建融合分量。最后,实现融合图像计算。程序已调通,可直接运行。2-79卷积稀疏的形态成分分析-小红书(xiaohongshu.com)
- 如何用GPT进行编程辅助?
玩AI的小胡子
ai编程AIGCpythonchatgpt
随着人工智能技术的迅速发展,GPT(生成型预训练模型)已成为开发者的得力助手之一。无论是编写代码、调试、生成文档,还是解决编程问题,GPT都能提供显著帮助。这篇教程将详细介绍如何使用GPT进行编程辅助,并提供具体的操作步骤和案例。一、为什么选择GPT进行编程辅助?1.快速生成代码:通过提供明确的提示,GPT可以自动生成代码段,减少开发者的工作量,提升效率。2.代码优化与重构:GPT不仅能生成代码,
- 2021-01-31
梅子花语
随笔临近过年,利用周末休息在家准备年货。一大早,老公就从市场买回了猪脸子、猪耳朵、猪大肠等回来。看来今天上午又得在厨房度过了。昨天三套猪大肠就搞了一个上午,今天的东西更多,如果象昨天那样搞,我估计半天都搞不完,所以我提议拿到外面井边去搞。因为外面空间大,拿个大盆子洗比在家用小盆洗快多了。在两人的齐心协力下,终于在12点前搞好了清洗工作,下一步就是用盐和酒腌渍,等过10多个小时后悬挂晾干,晾过2-3
- 大模型之带你了解plugins、GPTs的前生今世,GPT-4 turbo何以让众多创业者一夜无眠,及主要应用:RAG、Agent
AGI大模型老王
人工智能chatgptAI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
写在前面的话在前面几个章节,我们在熟悉了大模型的一些概念,学习了大模型的提示工程,体验了Chat的使用。今天这个章节是为了接下来我们使用大模型做应用开发做准备。大家陆续在很多文章中可能已经看到过了很多概念,比如plugins、GPTs、Agent,这里面自ChatGPT3.5爆火以来,有众多的AI创业公司从不同的切入点在做,OpenAI公司也在不断推进自家产品的核心能力和生态的迭代更新,比如去年最
- DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
吾名招财
人工智能MFC界面应用dnnopencv神经网络
DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的C++简单部署应用,当时特别兴奋,外加那会儿还能自己写界面生成应用程序了,就想着做一个
- TensorFlow 的基本概念和使用场景。
WangLinXX
学习tensorflow人工智能python
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念,其中节点表示数学操作,边表示多维数组(张量)的流动。TensorFlow的基本概念包括:1.张量(Tensors):在TensorFlow中,数据以张量的形式表示。它们是多维数组,可以是标量(0维)、向量(1维)、矩阵(2维)或更高维度的数组。2.数据流图(DataFlowGraph)
- 基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型,结合云计算与自动化图像处理技术,实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜,有效提高了安全管理的效率和准确性。一旦系统识别到未按规定穿戴安
- graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder
赖皮猫
neo4j
知识图谱生成llm-graph-builder(以下简称LGB)也使用了最新的graph+RAG的思路,使用知识图谱来加持RAG,提供更加准确和丰富的知识问答。知识图谱的生成上,利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱,包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG(以下简称MS-GRAG)有很多相似和同源之处,但也有很多的不同。模块能力llm-graph-builderGraph
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
婉妃
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- 第65期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全语言模型
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.基于第一性原理的大
- Hi式复盘Day88/365 偏题的作文。
陆文博
【反思】:效果图画的慢一个原因是注意力不集中,还有一个原因就是自己没有一个完备的素材库,我几乎所有的东西都要去网上找,连一个贴图库都没有,这当然会花费很多的时间去找贴图、找模型。所以空闲时间我需要自己去晚上下载贴图库,自己完备自己的东西,这样才能更省时间的画图,时间对我这么一个做事慢的人来说,它是十分珍贵的。绝对不能懒,只有弄完素材库我才知道啥叫方便省事。没事的时候记得回想一下自己的目标,什么才是
- 文字模型训练分析评论(算法实战)
富士达幸运星
算法人工智能机器学习
文字模型训练,尤其是在自然语言处理(NLP)领域,是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。针对文字模型训练后的分析评论,可以从以下几个方面进行:1.性能评估准确率/错误率:评估模型在测试集上的准确率或错误率是最直接的方式,这能反映模型的基本性能。混淆矩阵:对于分类任务,混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- 1-pipeline()函数-transformers-python库
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pipeline()函数pipeline()函数是Transformers库中最基本的工具。Transformer模型用于解决各种NLP任务,Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。文章目录`pipeline()`函数情感分析目前可用的一些pipelines有:zero-shot-classification(零样本分类)t
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
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cnnmatlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- java写入word表格(poi-tl)
柴米油盐那点事儿
javaword
1.导入依赖com.deepoovepoi-tl1.12.02.代码自己创建模板。放在(resource/file)@GetMapping("/api/word")@ApiOperation(value="接口文档下载",produces="application/octet-stream")@ApiOperationSupport(order=1)publicvoiddownload(@Requ
- 【概率图与随机过程】01 一维高斯分布:极大似然与无偏性
石 溪
机器学习中的数学(全集)概率论图论自然语言处理机器学习人工智能
在这个专栏中,我们开篇首先介绍高斯分布,他的重要性体现在两点:第一:依据中心极限定理,当样本量足够大的时候,任意分布的均值都趋近于一个高斯分布,这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性;第二:高斯分布是后续许多模型的根本基础,例如线性高斯模型(卡尔曼滤波)、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中,结合一元高斯分布,来讨论一下极大似然估计,估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背
- Datawhale AI夏令营
于弋gg
人工智能计算机视觉python
一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务,监督任务做的很少。比如,之前用过yolov5做过滑动验证码的识别,给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同,是给非机动车、机动车打标签。frame_id:不同帧event_id:一帧里面出现的不同车辆idbbox:车辆位置模型输入输出猜测1)如果识别车辆很容易,那么输入原始音频x,标出每帧的位置作为输出,记为y。放进
- OpenCV小练习:人脸检测
happydeer
opencv人脸检测
OpenCV自带人脸检测模型,拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下:OpenCV太强大了!相关的介绍文章在网上可以搜到很多,原本我觉得没必要再写一篇了。结果我在写练习代码的时候,还是碰到了一些新问题,值得记录一下。人脸检测需要用到opencv_objdetect模块。我们在之前介绍OpenCV编译的时候没有用到这个模块,这次就要补充编译一下了。需要注意这
- onnx转tensorRT模型出现错误 This version of TensorRT only supports input K as an initializer
lainegates
pytorch人工智能深度学习神经网络
问题onnx模型转tensorRT模型时,出现错误。ThisversionofTensorRTonlysupportsinputKasaninitializer.TryapplyingconstantfoldingonthemodelusingPolygraphgoogle到tensorRT8.6支持了dynamictopk,不会再有这个问题。但项目上限制是tensorRT8.5Problemsc
- [模型部署] ONNX模型转TRT模型部分要点
lainegates
深度学习人工智能
本篇讲“ONNX模型转TRT模型”部分要点。以下皆为TRT模型的支持情况。模型存为ONNX格式后,已经丢失了很多信息,与原python代码极难对应。因为在“ONNX转TRT”时,转换出错,更难映射回python代码。解决此类问题的关键为:转onnx时要打开verbose选项,输出每一行python的模型代码被转成了哪些ONNX算子。torch.onnx.export(model,(dummy_in
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
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C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本