明天与今天
明天与今天

346期3D预测

独胆5

双胆2  5

三 胆2  5  4

五码02458

六码024578

组选五注248  258  245  028  458

你可能感兴趣的:(346期3D预测)

  • Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略 Echo_Wish Python！实战！python自动驾驶深度学习
    Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶，大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等，背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为，甚至实时做出决策。可是，跑在车上的这些模型不仅要精准，还得轻量、实时、稳定，这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天，咱们就从Python开发者的视角，聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
  • open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面 扶子 python点云处理平面pythonopen3d经验分享点云拟合平面
    1、功能介绍：一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分：生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分：importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
  • 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中，我们经常面临这样的挑战：从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联，并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测，
  • AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安 | 不摸鱼的独立开发者日报（第36期） 不摸鱼_ 不摸鱼的独立开发者日报人工智能科技产品经理microsoft个人开发游戏
    ✍️说明日报相关信息：网站：https://daily.nomoyu.com/RSS：https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安“人工智能教父”GeoffreyHinton在访谈中表示，他对自己毕生的工作成果表示深切忧虑，并致力于警告世界AI带来的巨大风险，他的主要观点如
  • 22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年 小唯啊小唯 人工智能注意力机制特征选择
    2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中，往往包含众多特征，但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中，原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择，可以剔除一些无关的或者冗余的特征，比如可能存在的重
  • 从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解 小张在编程 机器学习决策树随机森林
    引言在机器学习的算法森林中，有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的"投票表决"，在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测，还是金融风控里的违约判别，这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天，我们就从原理到实
  • 深入详解：随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景 猿享天开 算法随机森林机器学习
    深入详解：随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林（RandomForest,RF）是一种经典的集成学习算法，广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式，全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践，帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林？随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"——多
  • 数据标注师学习内容汇总 试着 数据标注师学习数据标注师
    目录文本标注图像标注语音标注文本标注词性标注1词性标注2实体标注关系标注事件标注1事件标注2意图标注关键词标注分类标注问答标注对话标注图像标注拉框标注关键点标注2D标注3D标注线标注目标跟踪标注OCR标注图像分类标注语音标注语音切割转写语音校对标注拼音和停顿标注
  • 庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述） 超自然祈祷 智能决策人工智能神经网络深度学习
    前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别：前者就像人发现了牛顿
  • 随机森林详解：原理、优势与应用实践 大千AI助手 人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
    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！随机森林介绍1.定义：随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习（EnsembleLearning）算法，主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树（DecisionTree），并将这些树的预测结果进行组合（例如，分类任务采用投票，回归任务采用
  • 集成学习基础：Bagging 原理与应用 大千AI助手 人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
    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！Bagging介绍1.定义与全称：Bagging是BootstrapAggregating的缩写，中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合（通常是投票或平均），来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
  • 经济学神图：洛伦兹曲线 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树人工智能DecisionTree算法洛伦兹曲线基尼
    洛伦兹曲线（LorenzCurve）是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具，由美国统计学家马克斯·洛伦兹（MaxOttoLorenz）于1905年提出。它不仅是理解基尼系数的核心基础，也是经济学、社会学中分析资源分配公平性的关键图表。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！往期文
  • 第 3 章：神经网络如何学习 鱼摆摆拜拜 神经网络学习人工智能
    第3章：神经网络如何学习在第二章中，我们详细了解了神经网络的静态结构：由神经元组成的层，以及连接它们的权重和偏置。现在，我们将进入整个教程最核心的部分：神经网络是如何从数据中"学习"的？这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密：前向传播(ForwardPropagation)：数据如何通过网络产生一个预测？损失函数(LossFunction
  • 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲 LCG元 大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
    目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状：心力衰竭（HF）全球患者超千万，中国25岁以上人群患病率1.1%；传统诊疗漏诊率高，预
  • 【企业管理】研发管理之产品生命周期管理 flyair_China 企业管理研发管理产品经理
    一、产品生命周期管理的体系化方法与思路1.全周期管理框架四阶段模型：导入期（市场验证）、成长期（规模扩张）、成熟期（利润优化）、衰退期（战略退出）。核心流程：需求分析：通过市场调研与用户画像精准定位需求（如特斯拉ModelS导入期的高端定位）。研发协同：采用敏捷开发（Scrum/Kanban）与模块化设计，缩短研发周期（如华为硬件迭代效率提升30%）。生产与供应链：数字化供应链管理（如西门子工业4
  • AIOps 简介与实践初探 - 智能指标异常检测 weixin_42587823 aiopsaiops
    AIOps简介与实践初探-智能指标异常检测问题的根源：静态阈值的“告警疲劳”作为SRE，我们每天都在与告警作斗争。而绝大多数告警都来源于静态阈值的设定，例如：CPU使用率>80%磁盘空间500ms这种方式简单直接，但在复杂系统中，它的弊端也日益凸显：告警疲劳(AlertFatigue):为了“宁可错杀，不可放过”，阈值往往设得偏低。结果，在业务高峰期，系统正常地繁忙，告警却响个不停。久而久之，大家
  • OpenCV 三维重建实战：从工业检测到自动驾驶，3 大场景代码全解析 从零开始学习人工智能 opencv自动驾驶数码相机
    ：工业零部件三维建模与检测案例背景：在汽车制造工厂，对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求，需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限，而三维重建技术可快速获取零部件三维信息，实现高效检测与设计优化。技术实现：使用多个相机从不同角度拍摄零部件，利用calib3d模块进行相机标定，获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法（如SIFT、ORB等）找到不同图像间的对应点，再用
  • 中乌医学交流新篇：乌克兰专家探访北京积水潭医院，共研心磁图技术创新 MilieStone 技术创新生活科技
    2025年5月13日，乌克兰资深麻醉科专家莎莱博士到访北京积水潭医院新龙泽院区及回龙观院区，开展为期两天的学术交流活动。访问期间，莎莱博士与医院心内科主任刘巍教授团队深入探讨心血管疾病诊疗技术，并就心磁图仪（MCG）的临床应用成果展开深度交流。莎莱博士先后参观了医院各科门诊及介入治疗中心。受刘巍主任邀请观摩TAVI，并与麻醉科专家就围手术期麻醉管理进行了深入交流。期间，刘巍主任团队现场演示了国产自
  • 【鸿蒙开发】ArkUI滚动类组件-Scroll、Scroller 胡辰和 鸿蒙开发HarmonyOS移动开发harmonyos鸿蒙开发ArkUI组件化容器移动开发Scroll
    鸿蒙开发往期学习笔录：鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……Scroll作为可滚动的容器类组件，它最多包含一个子组件，当子组件的布局尺寸在指定的
  • 鸿蒙5.0开发进阶：Scroll容器嵌套多种组件事件处理实现案例 焦味猪腩饭 鸿蒙5.0harmonyosandroid嵌入式硬件前端鸿蒙系统ArkUIUI框架
    往期鸿蒙全套实战文章必看：（文中附带鸿蒙全栈学习资料）鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南
  • 基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据机器学习机器人人工智能ai
    基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法：从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态（SOH）、剩余使用寿命（RUL）、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法，覆盖从理论框架到工程实现的全链路。首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标（SOH/RUL/RC），梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进；其
  • Open3D 进阶（31）渐进三角网(PTD)地面滤波 点云侠 点云进阶线性代数算法计算机视觉python
    目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、参数指南四、结果展示。一、算法原理1、PTD算法  渐进三角网地面滤波算法（ProgressiveTINDensification,PTD）是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法，旨在从复杂场景中精确分离地面点，以生成数字高程模型（DEM）。2、实现流程  PTD的核心思想是迭代加密三角网，逐步逼近真实地形：实现流程主要包括以
  • 前端进阶之路-从传统前端到VUE-JS（第一期-VUE-JS环境配置）（Node-JS环境配置）（Node-JS/npm换源） 恰薯条的屑海鸥 前端vue.jsvue入门vuevue框架node.jsnodejs配置
    经过前面的传统前端开发学习后，我们接下来进行前端的VUE-JS框架学习（写这篇文章的时候VUE-JS最新版是VUE3，所以默认为VUE3即可）首先，我们要配置Node-JS环境，虽然我们还不学习Node-JS但是Node-JS可以快速配置我们的VUE-JS框架，所以本期内容主要以Node-JS环境配置为主Node-JS下载官网：https://nodejs.cn/en/downloadhttps:
  • Python编程：使用 YOLO 目标检测 倔强老吕 python开发语言
    YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播（SingleShotDetection）：YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理，就
  • 创客匠人服务体系解析：知识 IP 变现的全链路赋能模型 创小匠 tcp/ip网络协议网络
    在知识服务行业深度转型期，创客匠人通过“工具+陪跑+圈层”的三维服务体系，构建了从IP定位到商业变现的完整赋能链条。这套经过5万+知识博主验证的模型，不仅解决了“内容生产-流量获取-用户转化”的实操难题，更推动行业从“流量竞争”转向“价值服务”。一、技术工具：数字化基建的底层支撑创客匠人知识店铺工具实现全网生态打通，支持视频号、抖音、快手等多平台流量聚合，配合AI功能提升营销内容生产效率。某法律I
  • 2013年EI 新目录中新增的期刊 h_liuage 投稿期刊论文投稿
    **【转载】2013年EI新目录中新增的期刊**斜体样式3DResearch2092673020926731ACSSustainableChemistryandEngineering21680485ActaInformatica0001590314320525AdvancesinOpticsandPhotonics19438206AdvancesinRadioScience168499651684
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • 机器学习模型监控警报系统设计：Prometheus+Evidently 实战教程 大熊计算机 机器学习prometheus人工智能
    1.系统架构设计：从数据采集到智能告警（1）监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解：系统采用双引擎架构，Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发，Evidently执行深度模型分析
  • unity如何让一个物体拥有按钮功能 Lowjin_ unityunity游戏引擎
    在Unity中，要让一个物体（例如一个3D模型、UI元素或其他对象）变成一个按钮，你需要为它添加交互功能。这通常意味着让物体能够响应点击事件，像UI按钮那样触发某些行为。对于3D物体，可以通过射线检测（Raycast）来处理点击交互，而对于UI元素，则直接使用Unity的UIButton组件。这里提供几种常见的方式来让物体变成按钮：方法1：让一个3D物体（例如模型）变成按钮如果你有一个3D物体，并
  • 和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）
    大家对代码有不懂地方都可以上网去查找，最好是有一定的数据分析基础比较容易理解，李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书：大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation深度学习github项目：https:/
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他