- 孪生网络模型,当训练集与测试集共用一个数据集时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述【问题】孪生网络模型,测试效果异常:当训练集与测试集共用一个数据集(样本、标签完全相同)时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动(正常来说测试的都
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3):编码器模块和编码器类的实现和向前传播
KangkangLoveNLP
手撕系列#transformerpytorchtransformer人工智能深度学习架构机器学习python
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章:仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1):位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播#Transformer编码器模块
- Python 爬虫实战:国际航班数据抓取与全球航班网络分析
西攻城狮北
python爬虫开发语言
一、引言随着全球化的加速,国际航班网络已成为现代交通体系的重要组成部分。通过分析国际航班数据,我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。本文将介绍如何通过爬取国际航班数据,分析全球航班网络的情况,并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。二、项目背景与目标2.1项目背景航空交通是全球经济和旅游业的核心部分,了解全球航班网络有助于掌握各大航空公司之间的竞争格局、全球机场的枢纽作用
- 最新版!“非常详细的” 鸿蒙HarmonyOS Next应用开发学习路线!(从零基础入门到精通)
不入流HarmonyOS开发
HarmonyOS鸿蒙鸿蒙学习鸿蒙开发harmonyos移动开发前端学习android
前言最新数据显示,在中国智能手机市场,鸿蒙操作系统的份额达到10%,鸿蒙开发者数量更是超过240万,鸿蒙生态已经与iOS、安卓形成了“三分天下”的格局,成为当下的风口。如今,为了抢占巨大的鸿蒙市场,Top20移动互联网公司中近半数已经启动了鸿蒙原生应用开发,其中包括支付宝、美团等各大巨头。鸿蒙的崛起,相关岗位需求迅速增长。就业市场中,鸿蒙人才紧缺,已成为炙手可热的宝贵资源。包括美团、京东、网易在内
- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
zhz5214
AI人工智能aiAI编程AI写作程序员创富
摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
AI改进系列transformer深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- 4D雷达再上热搜!华为/小米上车
高工智能汽车
自动驾驶人工智能汽车
智驾能力边界的不断抬升,对于传感器的要求仍在增加。去年至今,不管是端到端,还是大模型,本质上并没有解决摄像头(视觉感知)的物理性能缺陷;激光雷达处于成本下降区间,安全冗余作用明显,但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充;同时,随着4D成像雷达技术的成熟,也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
- AI 行业发展趋势:科技创新引领未来变革
我是阿萌
畅聊AI人工智能科技学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
- uCOS-II学习笔记(一)
abc94
uCOS-II任务dosborlandos编译器数据结构
第一章:范例在这一章里将提供三个范例来说明如何使用µC/OS-II。这一章是为了让读者尽快开始使用µC/OS-II。1.00安装µC/OS-II1.01INCLUDES.H#include"includes.h"INCLUDE.H可以使用户不必在工程项目中每个*.C文件中都考虑需要什么样的头文件。换句话说,INCLUDE.H是主头文件。这样做唯一的缺点是INCLUDES.H中许多头文件在一些*.C
- 该如何升级Tableau server呢?
在现代数据分析的世界中,Tableau作为一个强大的企业级数据可视化工具,受到众多公司喜爱。但是由于Tableau退出中国市场,如果仍在使用Tableau的企业,一定要做好TableauServer升级。随着技术的不断更新,升级TableauServer变得越来越重要,以确保您能够利用最新的功能和安全性。在这篇文章中,我们将详细探讨如何进行TableauServer升级,步骤、注意事项以及最佳实践
- DeepSeek 面试题精选
CarlowZJ
DeepSeek
以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答,涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面,供面试准备参考:一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点。架构:DeepSeek-V3基于混合专家系统(MoE)架构,包含2048个领域专家模型,通过门控网络动态分配查询请求。创新点:使用多头潜在注意力(MLA)技术,通过低秩压缩降低KV缓存需求
- 股指期货的持仓量指标如何分析?有哪些作用?
衍生股指君
区块链人工智能
股指期货市的持仓量是一个极其重要的指标,它就像市场的“晴雨表”,能反映出投资者的信心、市场的热度以及潜在的趋势。下面,我们就用大白话的方式来详细解读一下股指期货持仓量指标的分析方法及其作用。一、什么是股指期货持仓量?持仓量,简单来说,就是在某一个时间点,市场上所有未平仓的股指期货合约总数。这个数字包括了多头(看好市场上涨)和空头(看好市场下跌)的持仓,所以它是一个衡量市场深度和流动性的重要指标。二
- AI安全警报:前沿大模型被曝“作弊”,人类仅剩一年治理窗口?
SecPulse
IT前沿人工智能大数据机器人算法githubc++安全
目录AI如何“作弊”?实验揭露惊人行为AI作弊的现实威胁:不仅限于棋盘人类仅剩一年时间窗口?AI安全进入高危期如何应对AI作弊风险?结语:AI的未来,仍在我们手中?人工智能突破安全红线,未来是否会失控?2025年,AI技术迎来了新的爆发式增长,但伴随而来的安全隐患也在逐渐浮出水面。近日,PalisadeResearch发布的一项最新研究引发科技界震动:部分前沿AI模型在面对强大对手时,可能会选择*
- 差分注意力,负注意力的引入
syugyou
pytorchpython
文章目录DifferentialTransformer差分注意力,负注意力的引入相关链接介绍初始化函数多头差分注意力DifferentialTransformer差分注意力,负注意力的引入相关链接ai-algorithms/README.mdatmain·Jaykef/ai-algorithms(github.com)unilm/Diff-Transformeratmaster·microsoft
- AI大模型:教育行业的革新引擎
AI360labs_atyun
人工智能AIdeepseek
凌晨两点,高中生小林对着数学卷子抓耳挠腮。她轻触桌面的全息投影,AI助手“DeepSeek-R1”立刻扫描题目:“这道几何题需要先构建辅助线,还记得昨天练习的相似三角形判定法吗?”随即调出3D动态演示,讲解着自己的解题思路。指导小林轻松愉快的完成了复杂的作业。我们再试想一下:深夜两点,某重点中学教师仍在伏案批改作业这在以前可能是教师职业的常态,但是随着AI的普及。借助DeepSeek大模型,教师
- Linux服务器挂载mount与卸载umount详解
lbanyan
集群部署Linux挂载mount卸载umount
常见问题:Linux服务器上,在192.168.0.2上挂载192.168.0.3中的某一目录,若挂载不成功,可在192.168.0.2上使用servicenfsrestart或/etc/rc.d/init.d/nfsrestart命令,重启nft服务,便可挂载成功。有时,192.168.0.3服务器关机重启,但192.168.0.2服务器仍在运行,导致挂载在192.168.0.2上的目录强行丢失
- 国货国用信创如何推动产业升级
程序员
信创,即信息技术应用创新产业,旨在实现信息技术领域的自主可控,摆脱对国外技术的依赖。近年来,国货国用信创正以前所未有的态势推动着产业升级,成为我国经济高质量发展的关键力量。这一趋势不仅关乎国家的信息安全,更在重塑产业格局、提升产业竞争力等方面发挥着重要作用。信创为产业升级提供技术支撑信创涵盖了众多关键技术领域,如芯片、操作系统、数据库等。在芯片技术上,国内企业不断加大研发投入,努力突破国外技术封锁
- WBC已形成“东亚-美洲双中心”格局·棒球1号位
棒球1号位
人工智能学习
世界棒球经典赛(WBC)作为全球最高水平的国家队棒球赛事,参赛队伍按实力、地域和历史表现可分为多个“阵营”。以下是基于历届赛事(截至2023年)的阵营划分及代表性队伍分析:第一阵营:传统豪强(争冠级别)代表队伍:日本(3次冠军:2006、2009、2023)特点:细腻战术+顶级投手群,大谷翔平、达比修有等MLB巨星压阵。优势:青训体系完善,国内职棒(NPB)水平仅次于MLB。美国(1次冠军:201
- 扎克伯格介绍了 Segment Anything 2 模型,科学家可以用它来研究自然栖息地。在 Siggraph 2024 上,两位科技界的远见卓识者——Nvidia 的黄仁勋和 Meta 的马克·扎
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程aimetallm
简介在Siggraph2024上,两位科技界的远见卓识者——Nvidia的黄仁勋和Meta的马克·扎克伯格——进行了一次精彩的交流。他们的讨论涵盖了人工智能的动态进步、混合现实的变革潜力以及开源在促进创新方面的理念。以下是他们从这场重塑我们数字格局的精彩对话中得出的关键见解。“生成式人工智能影响着每个领域,创造出了不可思议的应用并改变了各个行业。”黄仁勋Meta的AI之旅:创新的传承马克·扎克伯格
- 第6篇:Transformer架构详解(下):多头注意力机制与位置编码
Gemini技术窝
transformer深度学习人工智能自然语言处理机器学习chatgptnlp
Transformer模型自提出以来,已经在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码,这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。本文将详细介绍多头注意力机制和位置编码的原理、作用及其实现,并通过Python代码示例和应用场景讲解,帮助零基础读者全面理解这些关键技术。我们还将使用幽默的比喻,使这些复杂的概念更加易懂。文章目录多头注意力机制基本
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4):解码器和解码器模块类的实现和向前传播
KangkangLoveNLP
手撕系列#transformerpytorchtransformer人工智能深度学习python机器学习
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4):解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1):位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transfor
- 哪个AI论文生成助手好用?5 款AI论文工具深度评测
AI论文图鉴
人工智能
2025年,AI论文写作工具如雨后春笋般涌现,迅速在学术圈走红。身为一个常被论文写作困扰的“懒人”,我对这些工具的实际表现充满好奇。于是,我亲测了五款当下国内外最热门的AI论文写作助手,从功能、交互、写作水平、写作效率等维度进行全面评测,结果令人惊喜。相信这篇文章能为仍在观望的你带来新的启发与认识。这次测评,我挑选了五款极具代表性的AI工具,以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题,看它们如何大显
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
人工智能科技
2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
机器学习和优化算法
多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- 《深度解析DeepSeek-M8:量子经典融合,重塑计算能效格局》
程序猿阿伟
量子计算
在科技飞速发展的今天,量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”,宛如一把钥匙,开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门,为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算,基于量子力学的奇妙特性,如量子比特的叠加与纠缠,展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态,实现并行计算,这使得量子计算机在处理某些特定问题时,具备指数级加速
- layui向body添加html_使用LayUI展示数据
weixin_39672296
LayUI是一款免费,开源,轻量级的前端cms框架,适用于企业后端,能快速上手开发,集成了常用的组件,还有完善的文档和社区。使用:1.把这个5个文件项都拷贝到项目中2.到layui官网地址将后台布局的代码考过来,做一个左侧导航,右侧显示主内容的格局3.代码复制到我们自己项目新建的home.html页面后,根据代码上的提示,将远程地址替换成本地,直接删除css引用和js引用,从自己的项目中将这2个文
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-用户模式工作提交(一)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发
本文介绍在Windows11版本24H2(WDDM3.2)中仍在开发的用户模式(UM)工作提交功能。UM工作提交使应用程序能够直接从用户模式将工作提交到GPU,且延迟非常低。目标是提高经常向GPU提交小工作负载的应用程序的性能。此外,如果这些应用程序在容器或虚拟机(VM)中运行,则用户模式提交有望使它们受益匪浅。这一好处是因为在VM中运行的用户模式驱动程序(UMD)可以直接向GPU提交工作,而不必
- DeepSeek:AI赋能黄金投资新机遇
金融小师妹
人工智能
2025年3月10日,现货黄金价格在2915美元/盎司附近窄幅震荡,延续了上周的波动格局。尽管上周五的非农数据表现疲软,但市场对美联储降息的预期并未显著升温,黄金价格在避险情绪与经济数据的博弈中维持高位整理态势。与此同时,AI技术正在为黄金市场注入新的活力,DeepSeek等AI模型凭借其强大的数据分析能力,为投资者提供了全新的市场洞察。DeepSeek解读:黄金上涨的三大驱动力根据DeepSee
- 大模型时代,为什么模型都是多少B?
人工智能大模型llm
大模型时代,为什么模型都是多少B?前言在当今这个被大模型技术重塑的时代,无论是在科技新闻的报道中,还是专业技术论坛的讨论里,我们常常会看到诸如“某模型是70B”“13B模型表现出色”这样的表述。这里的“B”究竟代表着什么?为何模型规模要用这样的度量方式来呈现?它对于模型的性能、应用乃至整个大模型技术发展格局又有着怎样的意义?带着这些疑问,让我们一同深入探索大模型规模背后的奥秘。模型规模中的“B”是
- 迎接无人工厂时代:技术基石与发展航向
Wnq10072
经验分享其他物联网数据挖掘人工智能低代码
在科技浪潮的持续推动下,制造业正经历着深刻变革,无人工厂作为智能制造的前沿形态,正逐步从概念走向现实,重塑着全球工业格局。无人工厂,并非绝对意义上的“无人”,而是借助多种先进技术,极大程度减少人力干预,实现生产过程的高度自动化、智能化与自主化。深入探究无人工厂所需技术及发展趋势,对把握制造业未来脉搏至关重要。一、无人工厂的关键技术体系(一)工业自动化技术自动化生产线:这是无人工厂的硬件基础,由各类
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite