David高_3b73
David高_3b73

DavidScalers第四轮新概念朗读持续训练2019.1.14

练习材料:新概念英语第三册L2-(1):Thirteen equals one

DavidScalers第四轮新概念朗读持续训练2019.1.14_第1张图片
图片发自App

任务配置:L0+L4

今天我的课文朗读时间控制的不错，主要有几个问题:单词managed和damaged在朗读过程中发音太急促了，练了好几次就是做不到像课文录音读得那样平稳，还有immediately recognized发音有点模糊。在语速比较快的情况下要把文章读好是有难度的，还要多练习！

昨天晚上睡得太晚，白天公司事情又多，一整天人都感觉没精神，再加上今天开始又加了心理学读书小组，后面的作业肯定越来越烧脑，明天开始还要排练晚会朗读节目。所以今天开始适当减少任务，新概念朗读只完成L0基础任务，早点休息。health is above wealth！

你可能感兴趣的:(DavidScalers第四轮新概念朗读持续训练2019.1.14)

  • wpf datagrid滚动使用外置滚动条控件 bug菌¹ 全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)wpf
    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！！问题描述由于某些原因，我原本datagrid的垂直滚动条不能使用，故我希望在原本的datagrid旁边额外加上一条滚动条控件，让其绑定datagrid的滚动条，实现同步移
  • PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案 小赖同学啊 人工智能pytorch迁移学习人工智能
    结合迁移学习（TransferLearning）和强化学习（ReinforcementLearning,RL）是解决复杂任务的有效方法。迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练，而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务：训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型（如ResNet
  • pytorch 模型测试 小赖同学啊 人工智能pytorch人工智能python
    在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms2.加载测试数据假设我们使用的是CIFAR-10数据集作为示例
  • 大模型在高血压预测及围手术期管理中的应用研究报告 LCG元 围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
    目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3国内外研究现状二、大模型预测高血压的原理与方法2.1常用大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险因素分析3.2大模型预测术前风险的方法与结果3.3基于预测结果的手术方案制定四、术中风险预测与麻醉方案制定4.1术中风险因素分析4.2大模型实时监测与风险预测4.3基于预测结果的麻醉方案制定五、术
  • Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率 这张生成的图像能检测吗 优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络计算机视觉深度学习pythonpytorch
    简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks（基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率）会议：20212ndAsiaSymposiumonSignalProcessing(ASSP)摘要：人脸图
  • 【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇 AndrewHZ 深度学习新浪潮论文阅读3DGS计算机图形学算法三维高斯飞溅压缩方法
    1.背景介绍：NVS神经辐射场（NeRFs）引入了一种基于多层感知机（MLP）的新型隐式场景表示方法，它将体密度编码作为几何形状和方向辐射的代理量。渲染通过光线行进的方式来执行。这一解决方案为新视图合成（NVS）带来了前所未有的视觉质量，但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时，且渲染速度很慢。有几种方法加速了训练和渲染过程，通常是利用空间数据结构或者像哈希这样的编码方式，不过牺牲了视觉质量。近期
  • 【大模型开源实战】10 分钟,教你如何用 LLama-Factory 训练和微调大模型 Langchain llama人工智能自然语言处理大模型LLaMAFactoryLLM大语言模型
    在这个AI快速发展的时代，我们很高兴为大家带来LlamaFactory-一个为AI开发者和爱好者量身打造的实用工具平台。作为非计算机专业出身的开发者，我们深深受益于计算机世界的开放共享精神。今天，我们希望通过LlamaFactory为这个社区贡献我们的一份力量。LlamaFactory能为您提供什么？英文文档的AI翻译：利用大语言模型将英文文档翻译成中文，助您更便捷地获取最新技术信息。快速获取主流
  • 2025华为OD机试真题目录【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】持续收录中... 耀耀zz 2025最新华为OD机试题目华为od算法
    摘要本专栏提供2025最新最全的华为OD机试真题库（E+A+B+C+D卷），包括100分和200分题型。题目包含题目描述、输入描述、用例、备注和解题思路、多种语言解法（Java/JS/Py/C/C++）。希望小伙伴们认真学习、顺利通过。声明本专栏的文章主要包括两部分：第一部分：题目描述、输入描述、用例。第二部分：解题思路、源码。第一部分信息来自互联网，不是本专栏付费内容，如果这一部分内容侵犯了原著
  • Scaling Laws（缩放法则）详解 天一生水water 人工智能人工智能
    ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。其核心观点是：随着模型规模、数据量和计算资源的增加，模型性能会按特定规律持续提升，而非达到“性能天花板”。这一概念最早由OpenAI在2020年的论文《ScalingLawsforNeuralLanguageM
  • tensorflow Serving架构详解和代码示例 lloyd_chou 算法ml机器翻译智慧城市边缘计算人工智能
    本文介绍tensorflowServing的原理和代码实现,并提供简要的代码阅读指导.如何serve一个模型具体的步骤可以参考官方文档.主要包括两个部分：1.导出模型1.启动服务需要说明的是导出模型部分.如果要把我们训练的模型拿来提供服务,除了模型本身外,还需要一些额外的信息,比如模型的名称,输入、输出对应的tensor信息,方法名,这些东西可以让TFS进行请求数据的格式检查以及目标模型查找.这就
  • 非结构化数据中台AI大模型对接解决方案 CaritoB 非结构化数据管理人工智能机器学习大数据
    引言企业数字化升级持续推进，数据要素和相应数据法律法规逐步完善，企业数据合规监管力度加大。大模型等前沿AI技术快速发展，企业利用AI推动生产力发展时也面临着数据安全和合规的挑战。例如AI智能问答应用场景中，企业敏感信息可能被无权限用户获取。此背景下，企业数据安全管理、应用、流通至关重要。非结构化数据中台为企业提供了一个安全整合、管理、分析和应用非结构化数据的解决方案，它能够快速整合、处理和分析大量
  • DeepSeek 提示词技巧深度解析：从原理到实践 悠悠空谷1615 经验分享深度学习语言模型
    深度掌握AI交互：DeepSeek提示词技巧全解析突破认知：重新理解AI对话的本质在与DeepSeek等大语言模型交互时，我们需要建立全新的对话范式。不同于人类对话的模糊性与容错性，AI对话遵循"输入决定输出"的确定性原则。统计数据显示，经过专业提示词训练的用户，其获取有效答案的成功率可提升300%以上。要实现这种质的飞跃，需要掌握以下核心认知：1.信息解码机制：AI通过token化处理理解文本，
  • Qt基础知识汇总（持续刷新） PRML_MAN QT/QMLqt
    Qt基础知识汇总1、获取文件的绝对路径2、判断文件是否存在3、判断路径是否存在4、注册结构体类型5、QString和string的转换6、QVector遍历方法7、QThread用法8、QString左侧或右侧截取子字符串9、linux下QT依赖库打包10、linuxQT开发中命令行需要输入密码操作11、QString和数值转换12、QString和json转换13、QString和QByteAr
  • Java【多线程基础4】单例模式中的饿汉模式和懒汉模式 灵魂相契的树 JavaEE初阶单例模式java开发语言饿汉模式懒汉模式
    文章目录前言一、什么是单例模式二、饿汉模式三、懒汉模式四、多线程环境下的单例模式总结前言各位读者好,我是小陈,这是我的个人主页小陈还在持续努力学习编程,努力通过博客输出所学知识如果本篇对你有帮助,烦请点赞关注支持一波,感激不尽希望我的专栏能够帮助到你:JavaSE基础:基础语法,类和对象,封装继承多态,接口,综合小练习图书管理系统等Java数据结构:顺序表,链表,堆,二叉树,二叉搜索树,哈希表等J
  • DeepSeek赋能生活全场景：20个职场人/学生/宝妈必备AI实践指南 小小鸭程序员 javapythonspringcloud云原生kafka
    2024春节AI圈顶流：国产大模型DeepSeek持续霸屏！除技术解析外，更值得关注的是其在实际生活场景中的落地应用。本文整理20个高价值使用姿势，助你快速解锁AI助手生产力！一、学习成长加速器1.智能简历优化师使用场景：输入基础工作经历，自动生成ATS友好型简历，附带岗位关键词匹配与成就量化建议高阶技巧：上传JD文件，获取定制化简历修改报告2.论文架构大师核心功能：根据研究主题自动生成三级大纲框
  • 什么是预训练？ 卡卡大怪兽 自然语言处理
    一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入）在法律领域的文件中进行关系抽取的标注，然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据（实际情况中，在一个领域内标注几百万条几乎不可能，因为成本非常
  • MLM: 掩码语言模型的预训练任务 XianxinMao 语言模型人工智能自然语言处理
    MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。以下是对这一概念的详细说明：基本定义：MLM是一种通过将输入文本中的部分词语随机掩盖（即用掩码标记替代），让模型在观察到其他未掩盖词语的情况下，预测这些被掩盖词的任务。任务流程：首先，将一段文本输入到模型中。该文本的一部
  • 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术 AGI大模型与大数据研究院 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
    1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
  • 什么是预训练语言模型下游任务？ 衣衣困 语言模型人工智能自然语言处理
    问题：Word2Vec模型是预训练模型吗？由于训练的特性，word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务？在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
  • 代码随想录算法训练营第五十六天| 图论02 Rachela_z 算法图论
    99.岛屿数量注意深搜的两种写法，熟练掌握这两种写法以及知道区别在哪里，才算掌握的深搜。注意广搜的两种写法，第一种写法为什么会超时，如果自己做的录友，题目通过了，也要仔细看第一种写法的超时版本，弄清楚为什么会超时，因为你第一次幸运没那么想，第二次可就不一定了。代码随想录深度搜索，定义上下左右四个方向，找到一个第一个邻接矩阵就递归该点的上下左右，避免重复计算。版本一：direction=[[0,1]
  • Oracle数据库开发实战经验手记 ——那些年踩过的坑与性能优化之道 （持续更新~~~） 果冻kk 数据库sqloracle数据库开发性能优化sql
    在研发过程中，使用Oracle数据库时可能会遇到一些性能和兼容性的问题。以下是一些本人在工作期间曾遇到的关于Oracle的一些问题，希望可以帮助到有需要的同学们。1.使用LISTAGG语法拼接字符超长问题描述：使用LISTAGG语法拼接字符时，可能会遇到字符超长的情况，通常限制为4000字符。可以使用XMLAGG进行改写，但其效率较慢，影响查询性能。解决方案：如果必须保证数据的准确性，可以使用XM
  • Redis 哨兵模式 William Dawson redis数据库缓存
    哨兵模式（Sentinel）是Redis提供的一种高可用性（HighAvailability,HA）解决方案，用于监控和管理Redis主从架构中的主节点（Master）和从节点（Slave）。当主节点出现故障时，哨兵可以自动进行故障转移（Failover），将一个从节点提升为新的主节点，从而保证服务的持续可用。1.哨兵模式的作用监控：哨兵会不断检查主节点和从节点的健康状态。通知：当某个节点出现故障
  • 微调（Fine-tuning） 路野yue 人工智能深度学习
    微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。它的核心思想是：在预训练模型的基础上，通过少量任务相关的数据进一步训练模型，使其更好地适应目标任务。1.微调的核心思想预训练模型：像BERT、GPT这样的模型，已经在大量通用文本数据上进行了预训练，学习到了丰富的语言知识（如语法、语义、上下文关系等
  • 机场网络安全安全运营体系 黑客Jack 安全
    点击文末小卡片，免费获取网络安全全套资料，资料在手，涨薪更快随之经济发展的逐步推进，老百姓衣食住行水准明显提升，乘座飞机场交通出行的总数逐渐渐长，飞机场人口总数的提高对安全性要求也慢慢提升。与人流量、飞机场基本建设的不断持续增长相符合，飞机场对高经营管理效益、高安全保卫要求日渐提升。另外，国际上连续不断的不法主题活动也促使群众针对公共性自然环境的安全保卫需求不断提高。飞机场做为人流量集中场所和货运
  • 《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》 人工智能深度学习
    在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断，从自动驾驶到自然语言处理，AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks，作为一款强大的大数据开发治理平台，在
  • DevOps必备工具：制品库管理JFrog Artifactory如何赋能全链路软件交付
    本解决方案来源jfrog.com，由JFrogArtifactory代理商-龙智翻译整理。如有产品试用或购买需求，欢迎咨询龙智团队。挑战客户期望软件能够持续更新，以修补漏洞、防御新的网络威胁，并启用新功能。现代软件供应链复杂多样，涉及多种技术、多个来源以及多个国家；大多数企业使用12种或更多的软件包类型，而90%的应用程序都依赖于开源软件。若使用独立管理的工具来处理这些多样化的二进制文件和依赖关系
  • 主流数字证书有哪些？ ssl证书ssl数字证书
    在数字化浪潮中，数字证书作为保障网络通信安全的核心技术，已成为构建可信数字生态的“基石”。从电子商务到金融交易，从电子政务到物联网，数字证书的应用场景不断拓展，其技术形态也在持续演进。本文将深入解析主流数字证书的类型、应用场景及未来发展趋势，为读者提供全面的技术视角与行业洞察。一、主流数字证书的类型与特点SSL/TLS证书功能：用于加密网站通信，确保数据在传输过程中的机密性与完整性。类型：域名验证
  • 国内实时音视频技术哪家更强？核心功能对比揭晓答案
    当前实时音视频开发领域呈现出多样化竞争态势，其中声网（Agora）、即构（ZEGO）等云通讯企业占据了市场的主导地位。随着技术的持续进步和用户需求的日益多样化，选择音视频服务提供商的标准也越来越个性化，这不仅促进了音视频服务商之间的竞争更加激烈，也让用户在选择时更加注重产品的性能、质量以及成本效益。不论是对于规模较大的企业还是小型公司而言，这两个因素都是决定合作伙伴选择的关键点。本文接下来将对比那
  • 我的2024年总结 XiyouLinux_Kangyijie 小小总结个人开发
    趁着摸鱼赶紧写一下吧去年目标review还是将去年的目标完成了一些【接纳不完美，多拍照片】这个还是部分做到了，今年和一些朋友们见面时都注意拍照留记录了，不过还可以继续加强，因为外貌上发生了重大变化，下面细说。【学会自由泳，完整游玩一条道】这个是真没学会。【坚持健身，不用私教自己训练】这个也做到了，虽然做不到一周三四练，但基本上还是保证一周可以两练，同时尝试自己去健身房进行健身，感觉效果也不错。后面
  • 大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》 XiyouLinux_Kangyijie 学习笔记chatgpt
    模型是什么从逻辑层面理解，模型类似于函数。给定模型一个输入，它会产生一个输出。例如，垃圾邮件识别器就是一种模型。当输入一封电子邮件时，它会输出该邮件是否为垃圾邮件的判断结果。天气预测同样是一个模型，输入历史天气数据，它会输出对明天天气情况的预测。这些都是模型的实例。当然，模型的输出存在一定的准确率，其结果可能与预期高度相符，也可能偏离较大。构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建
  • 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation元注解自定义注解
    一、基本概述     　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。   　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
  • mysql优化特定类型的查询 annan211 java工作mysql
    本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询 对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看 真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。 在统
  • MAC下安装多版本JDK和切换几种方式 棋子chessman jdk
    环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位   历史： 过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。 后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。   在终端中输入jav
  • javaScript （1） Array_06 JavaScriptjava浏览器
    JavaScript 1、运算符 　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
  • 国内顶级代码分享网站 袁潇含 javajdkoracle.netPHP
           现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的                  当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站      &
  • Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较 随意而生 mongodbhadoop搜索引擎
      IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
  • mac os 系统科研软件总结 张亚雄 mac os
    1.1 Microsoft Office for Mac 2011      大客户版，自行搜索。      1.2 Latex （MacTex）:      系统环境：https://tug.org/mactex/     &nb
  • Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
    1. 三套生命周期     Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
  • Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
    1. 将Jenkins程序目录copy过去      源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面            tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
  • request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao requestInputstream
    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
  • 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
  • jsonObject的使用 bijian1013 javajson
            在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
  • [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
    Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类     首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，   /** * Register a watcher for a particular p
  • 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
    何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
  • Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
    Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码  handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
  • 不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
            今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。         分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。    
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类 状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况 把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化 如果在
  • CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
    调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。 以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！ 所以验证结果的正确性很重要！！！ 在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。 以下程序在K5000GPU上跑的。
  • 诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvmcmsGChbaseswap
    HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
  • maven环境快速搭建 daizj 安装mavne环境配置
    一 下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
  • PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
    对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
  • yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
    public function searchWithRelated() {         $criteria = new CDbCriteria;         $criteria->together = true; //without th
  • Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
        在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象     最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
  • nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
    近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1.   在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts   2.   修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
  • ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntuuseradd
    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
  • 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginxlua
      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
  • Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timerquartz定时器
    原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时 首先继承jav
  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他