- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- 翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章 采用actor-critic方法的强化学习
idol_watch
围棋与深度学习
本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
- 深度学习（1)-简单神经网络示例
yyc_audio
深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现
- keras实现TCN网络层
谦虚且进步
深度学习预测keras人工智能深度学习
keras实现TCN网络层，keras3.0可用。fromkeras.layersimportLambda,Dense,Layer,Conv1DimporttensorflowastfclassTCNCell(Layer):"""sumary_line:Chinese:让输入的时间序列[bs,seql,dim]提升kernel_size倍的感受野English:Doublethereceptive
- 25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式，借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中，假设已有用户对视频的评分数据，目标是预测用户对未评分视频的评分，进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库，如numpy、pandas、tensorflow等，可以使用以下命令进行安装：pipinstal
- Python中LSTM算法的实现与应用
昊叔Crescdim
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本教程详细介绍了如何在Python编程环境下实现LSTM算法。首先解释了LSTM的工作原理，重点在于其门结构如何有效解决传统RNN的梯度问题，并通过控制信息流动以学习长期依赖。接着，教程以Keras库为例，逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用，并提供了实践案例，强
- （python）如何看自己安装的包的版本
9677
Pythonpython开发语言
linuxpiplist|grep"numpy\|scipy\|tensorflow\|keras"windows环境下piplist|findstr"numpyscipytensorflowkeras"输出numpy1.13.1scipy0.19.1tensorflow-cpu2.4.0tensorflow-estimator2.4.0tensorflow-gpu2.4.0
- 深度学习-电商推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型，以用户的历史购买行为和商品特征为基础，预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。问题分析电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征，预测用户对未购买商品的喜好程度，从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型，输入用户特征和商品特
- 【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】
机器学习司猫白
深度学习分类keras
Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。项目简介本次数据集来自kaggle，该数据集包括自然场景的图像。模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练
- python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras
weixin_39862899
python预测股票keras
本期作者：DerrickMwiti本期翻译：HUDPinkPig未经授权，严禁转载编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得，是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可
- TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别
Cacciatore->
tensorflowpytorch人工智能python机器学习深度学习
背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。tf采用的是静态计算图。这意味着在执行任何计算之前，你需要先定义好整个计算图，之后再执行。这种方式适合大规模生产环境，可以优化计算图以提高效率。tf的早期版本比较复杂，但在集成Keras库之后相当容易上手。PyT
- AI编程工具合集
109702008
人工智能ai编程人工智能学习
GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络。-PyTorch:由Facebook的人工智能研究小组开发，也是一种开源深度学习库，因其动态计算图和较好的易用性而受欢迎。-Keras:一个高层神经网络API，可以
- MobileNet实战：tensorflow2
大厂在职_xzG
tensorflow人工智能python
2、导入需要的数据包，设置全局参数importnumpyasnpfromtensorflow.keras.optimizersimportAdamimportnumpyasnpfromtensorflow.keras.optimizersimportAdamimportcv2fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfrom
- 使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字
mosquito_lover1
pythontensorflowkeras
一个简单的图像识别项目代码示例，使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型，用于识别MNIST手写数字数据集，并将测试结果输出到HTML。代码运行效果截图：具体操作步骤：1.安装所需的库首先，确保你已经安装了所需的Python库：pipinstalltensorflownumpymatplotlibpandasjinja2TensorFlow：用于构建和训练深度
- 一、TensorFlow的建模流程
李建军
TensorFlowtensorflow人工智能python
1.数据准备与预处理：加载数据：使用内置数据集或自定义数据。预处理：归一化、调整维度、数据增强。划分数据集：训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象：利用tf.data优化数据流水线。importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.kera
- Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章：keras中的模型保存与加载(详解Checkpoint&md5&模型序列化)
爱编程的喵喵
tensorflowkeras模型保存
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Tensorflow2.x(kera
- TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlow是谷歌大脑团队开发的开源机器学习库，广泛应用于深度学习、人工智能等领域。该压缩包提供了一个TensorFlow示例项目的源代码，涵盖了从基础操作到复杂模型的各种主题。文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
- python中keras_Python深度学习——keras（一）
weixin_39534321
python中keras
神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构，其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间，通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下：importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- TensorFlow：tensorflow.keras.Model.fit（）报错： TypeError: Failed to convert elements of xxx
向小凯同学学习
tensorflowkeras人工智能
一、问题在使用TensorFlow进行数据训练的时候，报了下面这样的一个错误。代码如下：importtensorflowastffromutilzimport*importnumpyasnpacoustic=load_features('C:/Test/MSADatasets/data/acoustic_wav2vec.pkl')label=load_features('C:/Test/MSADa
- 解决：AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘variable_scope‘
小桥流水---人工智能
Python程序代码Python常见bug算法tensorflowneo4j人工智能
AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'variable_scope'报错的原因是，tf.variable_scope在TensorFlow2.x中已经被移除，而它是TensorFlow1.x的一种构建静态图的特性。在TensorFlow2.x中，可以通过tf.name_scope或者直接使用函数和KerasAPI来替代。解决方法（最推荐方法
- tf.Keras (tf-1.15)使用记录4-model.fit方法及其callbacks参数
普通攻击往后拉
NN技巧tf.keraskeras人工智能深度学习
model.fit()方法是TensorFlowKeras中用于训练模型的核心方法。其中里面的callbacks参数是实现模型保存、监控、以及和tensorboard联动的重要API1model.fit()方法的参数及使用必需参数x:训练数据的输入。可以是NumPy数组、TensorFlowtf.data.Dataset、Python生成器或keras.utils.Sequence实例。y:训练数
- 基于TensorFlow 2.0的DBN故障诊断程序
ydlhnust
深度学习
以下是一个基于TensorFlow2.0的DBN故障诊断程序，包含特征可视化和结果分析。程序使用合成振动数据进行演示，可直接运行。```pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsfromsklearn.model_select
- Keras TypeError: unsupported operand type(s) for : 'int' and 'Dimension'
Yolo_C
kerasTypeError:unsupportedoperandtype
记录一个简单的bug在使用keras时，需要取出一个tensor的某一维作为下一层的维度（这里，我是在写attention）代码：dim=input.shape[1]dense=Dense(dim,activation=‘softmax’)（input）报错：TypeError:unsupportedoperandtype(s)for:‘int’and‘Dimension’解决：只需要将dim转化
- keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码...
weixin_34162401
该章的源代码已经调通，如下，先记录下来，再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio
- 深度学习篇---深度学习框架
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonPytorchTensorFlowpaddlepaddle
文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
- 超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）
AI_DL_CODE
人工智能python深度学习tensorflow
一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支，其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔，早期它源于对人工神经网络的研究，从简单的感知机模型开始。在发展初期，由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素，发展较为缓慢。然而，随着计算机技术的飞速发展，尤
- 人工智能学习框架：深入解析与实战指南
一ge科研小菜鸡
人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口，它用来处理的对象具有这样的特点：在未来某一时刻（主要是异步调用）会从服务端返回或者被填充属性。其核心是，promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点，下面来看一个例子，其中需要获取用户当前的配置文件：
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点：
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有：
·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器：服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点： 工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了，当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为：
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器，在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时，指定对象和字符串之间的转换方式，
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如： 对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本，建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式：
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程，基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作，每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时，servlet容器创建这个servlet实例，并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作，然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时，servlet容器就不在创建实例，而是直接调用它的service方法处理请求，也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先，我有一个div，里面包含了一个表单，默认是隐藏的，使用jmpopups时，会弹出这个隐藏的div，其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时，使用方法：$('#form input[name=test1]').val()；这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值，$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> ：向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>：向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后，使用如下两个键快速查找：
n：按照同一方向继续查找
N：按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串，例如：
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一，为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时，在程序中定义了如下方式：
if($this->menuoption[2] === 'test')，那么在运行程序时会报：undefined offset:2，这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了，在windows下错误等级
- linux 文件格式（1） sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点，不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译：
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS，目前包含文章系统，图库和留言板功能。代码完全开放，文章内容页生成了静态的HTM页面，留言板提供留言审核功能，文章可以发布HTML源代码，图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持，再此表示感谢！留言板不断收到许多有益留言，但同时也有不少广告，因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找，如果不是很多，就是特别多
- JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址：https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式， 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定，可以提高开发效率，利用更普遍的工具，可以是你更加专注于开发重点：你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存，
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一．简答题
1. 在一个循环队列中，队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中，队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义：
当数组中的每个元素带有两个下标时，称这样的数组为二维数组；
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法：
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用：
引用二维数组元素时必须带有两个下标，引用形式如下：
例如：
int a[3][4]; 引用：
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息
