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红米煮粥
cnn人工智能神经网络
文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作,使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强(也叫数据扩增)的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量,还能增加训练样本的多样性,一方面可避免过拟合,另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪:transforms
- 深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗?
deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- JUnit 5实验室:单元测试导演养成手册 —— 从单镜头到好莱坞级参数化大片的拍摄指南
zhysunny
Java类库junit单元测试java
目录一、片场基础设备:核心注解速成课1.1导演必备三件套1.2高级剪辑技巧二、镜头质量把控:断言与假设的艺术2.1监视器全家福2.2绿幕拍摄原则(假设条件)三、好莱坞级拍摄:参数化测试工厂3.1基础款群演生成器3.2定制化群演阵容3.3动态生成剧本四、特效工作室:高级扩展玩法4.1自定义参数来源4.2片场监听设备五、零NG原则:最佳拍摄实践5.1测试剧本命名法5.2片场隔离原则5.3数字替身管理局
- 知识蒸馏:模型压缩与知识迁移的核心引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHERtransformer人工智能神经网络深度学习知识蒸馏KD蒸馏
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从软目标迁移到无数据合成的轻量化革命一、核心定义与技术价值知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)是一种通过迁移大型教师模型(Teacher)的知识至小型学生模型(Student)的模型压缩技术。其核心思想是:学生模型不仅学习原始数
- 预测导管原位癌浸润性复发的深度学习:利用组织病理学图像和临床特征
浪漫的诗人
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文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献:Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
- Java全栈面试实录:从Spring Boot到AI大模型,互联网大厂求职者的技术洗礼
**第一轮提问面试官:小曾,先谈谈你在SpringBoot项目中的缓存实践。小曾:我常用Redis,通过@Cacheable注解实现方法缓存,配置了Redis集群模式。面试官:很好!在电商秒杀场景,如果缓存击穿怎么办?小曾:可以用布隆过滤器或互斥锁解决,但具体实现得看业务...面试官:你提到SpringCloud,能说说服务注册选Consul还是Eureka?小曾:Eureka简单,Consul更
- AI产品经理面试宝典第18天:AI思维矩阵构建与实战应用面试题与答法
TGITCIC
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如何构建AI思维矩阵?产品经理的"降维攻击"密码面试官:请解释什么是AI思维矩阵?作为产品经理如何构建这种思维?你的回答:AI思维矩阵不是技术架构,而是产品经理在AI时代的核心认知框架。它包含四个关键维度:软硬结合创新:如智能音箱通过硬件采集语音数据,软件优化交互体验,形成闭环数据驱动决策:在智能客服场景中,通过用户对话数据优化意图识别模型,实现NLU准确率提升30%生态协同视角:以智能家居为例,
- HTML——css--盒子模型与布局
盒子:html中任何一个元素如div、span等都可以看作盒子,每个元素本质属性都会存在一些区别而这种现象则被称为盒子模型盒子模型种类1.块级盒子(标签、元素):divullih1~h6独占一行,对宽度高度支持2.内联级盒子:spana不独占一行,对宽度高度不支持3.内联块级盒子:imginput不独占一行,对宽度高度支持4.弹性盒子:不论父级能不能放下子元素,子元素始终横向布局盒子模型分区内容区
- Instagram千号矩阵:亚矩阵云手机破解设备指纹检测的终极方案
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矩阵智能手机线性代数
在Instagram的全球化运营中,构建千号矩阵已成为品牌扩大曝光、精准触达用户的核心策略。然而,平台对设备指纹的强监管——通过硬件参数聚类、传感器动态性检测、IP地理一致性校验等200余个维度构建风控模型,使得传统多账号运营面临高封号率、低存活率的双重挑战。亚矩阵云手机通过动态设备指纹重置、智能行为仿真与独立IP池管理三大技术模块,为Instagram千号矩阵提供了安全、高效、低成本的解决方案。
- HTML中的盒子模型
空空kkk
css前端
一、块级盒子(Block-levelBox)1、布局特性:元素在页面中独占一行,前后都会自动换行,形成一个独立的矩形区域2、尺寸控制:支持精确设置宽度(width)和高度(height),即使内容为空也能保持设定的尺寸3、常见元素:结构容器:div文本段落:p标题:h1~h6列表:ul、ol、li表格:table4、默认行为:宽度默认填满父级容器(width:100%)高度由内容自动撑开(heig
- PyTorch torch.no_grad() 指南(笔记)
拉拉拉拉拉拉拉马
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PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中,高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足(OutOfMemory,OOM)错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具,能够在推理(inference)和验证(validation)阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- React Native iOS 全栈开发:跨平台开发的最佳实践
AI天才研究院
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ReactNativeiOS全栈开发:跨平台开发的最佳实践关键词:ReactNative、iOS开发、跨平台开发、全栈开发、最佳实践摘要:本文围绕ReactNativeiOS全栈开发展开,详细探讨了跨平台开发的最佳实践。从核心概念入手,介绍了ReactNative和iOS开发相关知识,阐述它们之间的联系。深入讲解核心算法原理和具体操作步骤,通过数学模型和公式进一步剖析。提供项目实战案例,包含开发环
- 117、Python机器学习:数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备:数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分,数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念,以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步,它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- Anime.js的cleanInlineStyles用法
第一章:动画的“身后事”——我们为什么需要清理样式?在深入探讨cleanInlineStyles这个具体的工具函数之前,理解它所要解决的根本问题至关重要。这个问题源于JavaScript动画库的核心工作机制,尤其是像Anime.js这样直接与DOM(文档对象模型)交互的库。1.1Anime.js的工作原理:内联样式的魔法与诅咒Anime.js的强大之处在于其能够以极高的性能和灵活性来驱动网页动画1
- 这也将过去——《大历史:虚无与万物之间》读书笔记
毛毛小朋友
图片发自App无论你我的此生有多长,对整个生物的物种而言,都是短暂的;无论我们这个物种生命有多长,对所有的生命而言,都是短暂的;无论所有的生命有多长,对地球而言,都是短暂的;无论地球的寿命有多长,对银河系而言,都是短暂的;我们在短暂的生命中,仰望苍穹,渺小而又卑微的,仰视着时间的河流,那些生命的开端兴盛灭绝与重启。大历史,从星球的形成到未来的遐思,用13章,走完了关于地球的前世今生到未来,那么,阅
- 一夜爆红的AI革命:Manus如何定义“智能体”新纪元?
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人工智能
一夜爆红的AI革命:Manus如何定义“智能体”新纪元?——技术突破、资本狂欢与未来挑战全解析一、技术革新:从“对话助手”到“行动代理”的质变Manus的爆火并非偶然,其核心技术架构突破了传统AI工具的边界,重新定义了人机协作模式:多智能体协同框架Manus采用动态调度系统,据其技术白皮书显示,系统可调用多领域专业模型(官方未公布具体模型名称),通过实时评估模型响应速度、准确率、成本等指标,自动分
- 卖掉EOS后竟然淡定了许多(日更价值感知训练366天之第37天)
赤脚哥
昨天EOS一路下跌,跌的我有点坐不住劲了。人的行动都是在恐惧情绪中产生的,正好看到蓝起星球里说9月份比特币大概率要大跌到4200美金左右,我当时神操作就把EOS在4.7美金都换成ustd了。其实我没看到他说的9月份,我以为马上就要变盘似的。因为他是玩大钱的,我心里也有一些相信。没想到今天一路上飙,涨到36块多,我心里虽然没有感觉太踏空,但也隐隐觉得昨天操作有点鲁莽了。人总是在自己坚持不住的时候割肉
- GEV/POT/Markov/点过程/贝叶斯极值全解析;基于R语言的极值统计学
极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生,然而发生之后有着巨大影响的极端现象的统计建模及分析方法;在水文、气象、环境、生态、保险和金融等领域都有着广泛的应用。专题一、独立假设下的极值统计建模主要内容包括:1.广义极值模型.2.极小值的处理.3.广义Pareto模型.4.第r大次序统计量建模.5.R语言中极值统计学包.6.实例操作1-2.(提供案例数据及代码)专题二、平稳时间序列的极值统计建
- AI大模型训练的云原生实践:如何用Kubernetes指挥千卡集群?
当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
- 学习笔记(39):结合生活案例,介绍 10 种常见模型
宁儿数据安全
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学习笔记(39):结合生活案例,介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”!根据不同的任务场景(分类、回归、聚类等),还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言,结合生活案例,介绍10种常见模型及其适用场景:一、回归模型(预测连续值,如房价)1.决策树(DecisionTree)原理:像玩“20个问题”游戏,通过一系列判断(如“面积是否>100㎡?”“房龄是否0.5就判为“会”
- 基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用
梦想的初衷~
环境气象人工智能r语言python
在工程、水文和金融等各学科的研究中,总是会遇到很多变量,研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果,但这些系数都存在着无法克服的困难。例如,皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关,而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂,而且随着变量取值的变化而变化,而这些相关系数都是全局性的,因此无法提供变量间
- 【vLLM 学习】Encoder Decoder Multimodal
HyperAI超神经
vLLMvLLMKV缓存大语言模型推理加速内存管理开源项目在线教程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/*在线运行vLLM入门教程:零基础分步指南源码examples/offline_inference/encoder_decoder_multimodal.py#SPDX-License-Identifier:Apach
- LLM系统性学习完全指南(初学者必看系列)
GA琥珀
LLM学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM(LargeLanguageModels,LLM)的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发,逐步剖析自然语言处理(NLP)的经典范式,深入探究引发革命的Transformer架构,并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后,我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用,涵盖对齐
- Copula 回归与结构方程模型:R 语言构建多变量因果关系网络
技术点目录专题一、R及Python语言及相关性研究初步专题二、二元Copula理论与实践(一)专题三、二元Copula理论与实践(二)【R语言为主】专题四、Copula函数的统计检验与选择【R语言为主】专题五、高维数据与VineCopula【R语言】专题六、正则VineCopula(一)【R语言】专题七、正则VineCopula(二)【R语言】专题八、时间序列中的Copula【R语言】专题九、Co
- DataLoader
在PyTorch中,DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类,用于将数据集包装成可迭代对象,在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。主要作用:批量处理数据:将数据集中的样本整理成一个个批次(batch),方便模型进行一次处理多个样本,加速训练过程。例如,设置batch_size=32,就会每次从数据集中取出32个样本组成一个批次。数据打乱:在训练过
- 网络编程(服务器与端客户)
陈佳梁
网络
指令1.ipconfig本机ip地址打开终端,在黑窗口中输入ipconfig,回车后我们可以看到这两个不同的IP地址相比于IPv4,IPv6优于前者这里不再赘述。而IPv4在早期有着简单、易于实现、互操作性好的优势,但是现在其地址逐渐耗尽。2.pingip地址ip:终端唯一ip地址(127.0.0.1:本地回环地址)3.port端口号(用来识别TCP/IP网络中互连的主机和路由器)七层模型七层模型
- 关于市场主流大模型的系统性整理和分析(必看系列,附汇总表格)
GA琥珀
LLM人工智能语言模型
一、旗舰专有模型生态系统在生成式AI的高端市场,几家公司凭借其强大的研发实力和资本支持,构建了以旗舰专有模型为核心的生态系统。它们通过API和订阅服务提供最先进的功能,引领着技术发展的方向。1.1OpenAI:在位的创新者OpenAI作为行业的先行者,其战略核心是建立一道“性能护城河”。通过持续发布性能领先(且价格高昂)的模型,锁定那些愿意为顶级能力支付溢价的用户和企业。其快速的迭代周期旨在使其始
- GPU网络运维
一行代码通万物
网络运维GPU
一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- python automl_自动化的机器学习(AutoML):将AutoML部署到云中
编辑推荐:在本文中,将介绍一种AutoML设置,使用Python、Flask在云中训练和部署管道;以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网,由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么?AutoML是一个很宽泛的术语,理论上来说,它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是,我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end