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小众AI
AI开源开源算法人工智能
GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法,它利用预先训练好的面部修复算法,并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复,可以对老照片进行很好的修复。35800Stars5900Forks345Issues11贡献者ApacheLicensePython语言代码:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更多AI开源软件:AI开源-小众AI主要功能盲修
- Python知识点:基于Python技术,如何使用AirSim进行无人机模拟
超哥同学
Python系列python无人机开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用Python和AirSim进行无人机模拟无人机技术的发展为许多行业带来了革命性的变化,尤其是在航拍、物流配送和农业监测等领域。然而,无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器,它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境,
- 图像分类与识别的自组织特征映射网络实践
无声远望
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自组织特征映射网络(SOFM)是一种无监督学习模型,适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM,可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估,旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
- 基于Python的自然语言处理系列(2):Word2Vec(负采样)
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系
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简介近年来,人工智能技术飞速发展,特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型,而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本,专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中,我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系,帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型,具备强大的生成和理解能力,适
- 第72期 | GPTSecurity周报
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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.从孤立指令到互动鼓
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目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
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用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
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医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
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生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
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计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
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近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
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本文为预训练语言模型专题系列第七篇系列传送门[萌芽时代]、[风起云涌]、[文本分类通用技巧]、[GPT家族]、[BERT来临]、[BE
- YOLOV11改进1-检测头篇
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YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
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1.背景与问题生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),两者通过对抗训练的方式,彼此不断改进,生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
- 【Lora微调】提高模型效率的创新方法
@fishv
人工智能大模型微调Lora
前言在自然语言处理(NLP)和机器学习的研究和应用中,随着模型规模的不断扩大,模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型,如GPT、BERT等,虽然在许多任务上表现出色,但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源,这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销,**Lora(Low-RankAdaptation)**应运而生。
- InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践
dilvx
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LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy,支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化,包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间,用int4,int8来重新表示fp16,将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是,在transformer架构下,计算的瓶颈主要在显存带宽
- 《数据孤岛:AI模型训练之殇,精度与泛化的双重困境》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度,从电商推荐系统到金融风险预测,AI模型的精准度与泛化能力,决定了其在实际应用中的价值。然而,一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛,是指在组织内部或不同组织之间,由于系统、管理或流程的原因,数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中,彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研,在高度信息化的企
- 如何控制主从架构的数据一致性?
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分布式存储大数据架构数据库java后端中间件
胡弦,视频号2023年度优秀创作者,互联网大厂P8技术专家,SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者,资深架构师,技术负责人,极客时间训练营讲师,四维口袋KVP最具价值技术专家,技术领域专家团成员,2021电子工业出版社年度优秀作者,获得2023电子工业出版技术成长领路人称号,荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专
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电商生成模型的产生主要有两个路子,1.训练微调;2.模型融合。下面这些是借鉴,帮助思考如何构建电商模型。电商必备的10款StablediffusionWebUI模型-知乎一、WFProduct电商场景这是一个专门为电商摄影场景训练的lora模型,可以生成各种极具设计感的场景图,效果逼真,无论是电商、海报、产品渲染还是空间布置上都能用得到,可以解决产品摄影空间布景困难、创意度不…https://zh
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- 如何训练Stable Diffusion 模型
俊偉
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训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程,通常需要大量的计算资源(如GPU或TPU)和时间。StableDiffusion是一种基于扩散模型的生成式AI,能够根据文本提示生成高质量的图像。它的训练过程涉及多个步骤,包括数据准备、模型配置、训练参数调整等。以下是训练StableDiffusion模型的基本步骤和注意事项:1.环境准备1.1安装依赖项首先,确保你有一个适合深度学
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
Transformer大模型实战BART模型的架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起,如BERT、GPT系列等,研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
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欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 第84期 | GPTSecurity周报
aigc
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.利用数据流路径对大
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
gpt人工智能
引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- DeepSeek 公开新的模型权重
数据分析能量站
机器学习人工智能
DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,