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机器学习和深度学习rnn深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么?长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么?LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量:计算复杂度:性能对比:总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力,与单向RN
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
MoyiTech
人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言
逼子歌
matlab深度学习信号处理神经网络矩阵运算CNN
专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容,博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成。一、基于matlab的深度学习案例1.1、matlab:基于模板匹配的车牌识别_阐述基于模板匹配的车牌识别的字符识别-CSDN博客1.2、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(
- pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
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接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义:随机梯度下降(SGD)是一种梯度下降形式,对于每次前向传递,都会从总的数据集中随机选择一批数据,即批次大小1。参数更新过程:这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法,随机梯度下降(SGD)是一种简单但非常有效的方法,多用于支持向
- Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记
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如何学习八图ai模型kolors1,Kolors是由快手公司开源的第三代文本到图像生成模型,基于StableDiffusion框架开发。它支持中英文输入,特别在中文内容的理解和生成上表现出色。2,深度学习基础:熟悉神经网络、卷积神经网络(CNN)、Transformer等深度学习模型的基本原理。自然语言处理(NLP):了解文本编码、语言模型等NLP技术,因为Kolors在生成图像时需要理解并处理输
- 1.深度学习基础-模型评估指标
alstonlou
深度学习指南深度学习人工智能机器学习算法python
模型评估指标针对不同类型的任务,需要通过不同的模型评价指标进行评价,在实际应用中,可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行,常用的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)。在回归任务中,我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
- 深度学习基础——卷积神经网络(一)
牛哥带你学代码
Python数据分析python数学建模算法深度学习cnn人工智能
卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作,对于图像的特征提取有着关键的作用,本文首先介绍卷积的基本原理与作用,然后通过编写程序实现卷积操作,并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果,接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作,最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处
- 大语言模型学习路线:从入门到实战
Tim_Van
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大语言模型学习路线:从入门到实战在人工智能领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
- 深度学习基础 叁:反向传播算法
白拾Official
#深度学习神经网络算法网络深度学习人工智能
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
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一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构:数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法:(1)通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问,要将操作添加到默认图形中,直接创建OP即可(2
- 深度学习基础之《TensorFlow框架(4)—Operation》
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一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add,sub,mul,div,exp,log,greater,less,equal向量运算concat,slice,splot,canstant,rank,shape,shuffle矩阵运算matmul,matrixinverse,matrixdateminant带状态的运算variable,assgin,assginadd神经网络组件softmax,sig
- 大致聊聊ChatGPT的底层原理,实现方法
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文目录深度学习基础ChatGPT的本质ChatGPT原理详解一、深度学习基础—深度学习是什么?如何理解神经网络结构?关于生物神经网络结构如下:神经网络介绍人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。当电信号通过树突进入到核细胞时,会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后,细胞会被激活,通过轴突发出信号。从
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掰不开桃子的男人
Modelimage.png前向传播image.png反向传播求误差image.png求对J的影响image.pngimage.png求对J的影响image.pngimage.png误差反传image.pngimage.pngimage.png参考:深度学习—反向传播(BP)理论推导-Backpropagation算法的推导与直观图解-文之-博客园
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线性二分类的神经网络实现提出问题回忆历史,公元前206年,楚汉相争,当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下:0.红色圆点,项羽的城池1.绿色叉子,刘邦的城池其中,在边界处有一些红色和绿色重合的城池,表示双方激烈争夺的拉锯战。样本序号123…119经度相对值0.0254.109…7.767纬度相对值3.4088.012…1.8721=汉,0=楚110…1问题:经纬度相对值为(5,1)时,属于楚还是汉?经
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实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论,并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。为读者揭示PyTorch2.0进行深度学习项目实战的核心技术,实战案例丰富而富有启发。02本书内容本书共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实
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Python基础Python是一种开源的、简单易记、可以自由使用编程语言。深度学习将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法类与对象变量是挂在对象身上的标签classMan:#定义了一个新类Man,类Man生成了实例(对象)m#类Man的构造函数(初
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图像处理深度学习算法
一相关的深度学习基础知识(1)线性回归 设房屋的⾯积为x1x_1x1,房龄为x2x_2x2,售出价格为yyy。我们需要建⽴基于输⼊x1x_1x1和x2x_2x2来计算输出的表达式,yyy也就是模型(model)。顾名思义,线性回归假设输出与各个输⼊之间是线性关系:y=w1x1+w2x2+by=w_1x_1+w_2x_2+by=w1x1+w2x2+b 在模型训练中,我们需要衡量价格预测值与真实值
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▶深度学习-计算机视觉神经网络卷积计算机视觉深度学习python
什么是卷积?为什么要用卷积?(一)卷积的原理:1.卷积核:2.卷积层参数:2.1卷积核数:2.2卷积核的大小:2.3步长:2.4填充:3.池化层:3.1最大池化层(maxpooling):3.2均值池化层(averagepooling):(二)卷积的作用:1.减少参数量:
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这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记,一共5门课:《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》,最后附上人工智能领域大师访谈,干货满满。第一门课:神经网络和深度学习基础,介绍一些基本概念。(四周)第二门课:深度学习方面的实践,严密的构建神经网络,如何真正让它表现良好。超参数调整,正则化诊断偏差和方差,高级优化算法,如Mo
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深度学习简介与应用深度学习是人工智能领域中备受关注的一项技术,通过模拟人脑神经网络的结构,实现了在大规模数据上进行复杂任务的能力。本文将简要介绍深度学习的基本概念,并探讨其在不同领域的应用。深度学习基础深度学习的核心是神经网络,它由多个层次组成,每一层都包含多个神经元。通过训练这些神经网络,系统能够自动学习数据中的模式和特征,从而实现分类、预测等任务。人工神经网络结构输入层:接收数据的第一层,每个
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湘溶溶
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卷积神经网络——图像卷积特征提取卷积核(算子)用来做图像处理时的矩阵,与原图像做运算的参数。卷积层基本参数(卷积核大小,步长【pytorch默认为1】,padding边缘填充)输出尺寸=(输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding)/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层:批次通道图像大小卷积层激活函数:加入非线性因素,提高神经网络对模型的表达能力,解决线性模型所不能解决的问题,CNN较为常
- 大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】
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本文背景近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,大模型已经成为学术界和工业界的热门话题。大模型具有数亿到数十亿的参数,这使得它们在处理复杂任务时表现得更为出色,但同时也对计算资源和数据量提出了更高的要求。学习大模型的路线图通常需要一系列的基础知识、进阶技能以及实际应用经验。以下是一些相关的背景信息:1.深度学习基础:学习大模型之前,对深度学习的基本概念、神经网络的原理、激活函数、损失函数等基础知识有一
- 深度学习基础之数据操作
丘小羽
pytorch深度学习人工智能
深度学习中最常用的数据是张量,对张量进行操作是进行深度学习的基础。以下是对张量进行的一些操作:首先我们需要先导入相关的张量库torch。元素构造(初始化)使用arange创造一个行向量,也就是0轴(0维)。默认是按顺序创建,从0开始,元素类型默认是整数,当然也可以指定为浮点数。比如:可以使用张量shape属性来访问张量(沿每个轴的长度)的形状(shape)。当然指的是形状,也可能不只是一个维度。我
- Pytorch第2周:深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础
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Pytorch第2周:深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标:理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。学习内容:神经网络基础概念:神经元:构成神经网络的基本单元,模拟生物神经元的功能。层:神经网络的构建块,包括输入层、隐藏层和输出层。激活函数:引入非线性因素,使网络能够学习复杂的模式,如ReLU、Sigmoid、Tanh等。使用PyTorch的nn模块:
- 吴恩达倾情推荐!28张图全解深度学习知识!
深度学习算法与自然语言处理
NLP与大模型机器学习深度学习人工智能自然语言处理机器学习
本文约7500字,建议阅读15分钟本文将从深度学习基础(01-13)、卷积网络(14-22)和循环网络(23-28)三个方面介绍该笔记。吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习,还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记,同时还是一套信息图与备忘录。需要原版
- 【深度学习入门】深度学习基础概念与原理
代码骑士
#深度学习人工智能
*(本篇文章旨在帮助新手了解深度学习的基础概念和原理,不深入讨论算法及核心公式)目录一、深度学习概述1、什么是深度学习?2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构(1)什么是神经网络?(2)神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择(1)什么是激活函数?(2)激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择(1)什么是损失函数(2)损失函数的选择4、
- 深度学习基础数据结构之张量:从一维到多维
m0_61254808
深度学习python深度学习机器学习人工智能
张量在深度学习框架中广泛应用于模型的输入、输出以及中间计算过程。通过支持高维度矩阵运算、记录梯度信息等功能,张量成为实现深度学习算法的关键。张量是一个多维数据容器,可以用来表示各种数据类型,如数值、图像、音频、文本等。本文将介绍一维、二维、三维和四维张量的形象展示、应用以及对学习理解的作用。01一维张量一维张量通常被称为向量,如一维数组[1,4,3,2,5],在数学和线性代数中,向量是指具有大小和
- 深度学习基础知识整理
Do1phln
ML深度学习人工智能
自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络,用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成:编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式,而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维,去噪,特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的,因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差,即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin