- 高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在信息技术飞速发展的今天,批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力,大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件,并运行翻译程序,即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎,利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译,并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对,但它为用户提供了一种高效的翻译解
- ARM嵌入式可编程控制器技术开发
拉勾科研工作室
arm开发
PLC自动化设计|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域:PLC程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具:西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙PLC应用触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容:PLC控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图绘制控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计✅具体问题可以
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- 基于Python的Google Scholar学术论文爬虫实战:最新技术与完整代码解析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言学习scrapy
摘要本文详细介绍如何使用Python构建一个高效的GoogleScholar爬虫系统,包括代理设置、反反爬策略、数据解析与存储等核心技术。文章涵盖最新Python爬虫技术栈(如Playwright、异步IO等),提供完整可运行的代码示例,并讨论学术爬虫的伦理与法律问题。通过本教程,读者将掌握从GoogleScholar批量获取学术论文信息的高级爬虫技术。关键词:Python爬虫、GoogleSch
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- GPT实操——利用GPT创建一个应用
狗木马
深度学习gpt-3gpt
功能描述信息查询:用户可以询问各种问题,如天气、新闻、股票等,机器人会返回相关信息。任务执行:用户可以要求机器人执行一些简单的任务,如设置提醒、发送邮件等。情感支持:机器人可以与用户进行情感交流,提供安慰和支持。个性化设置:用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端:React.js后端:Node.js+Express数据库:MongoDB自然语言处理:OpenAIGPT-3API其他工具:
- Python爬虫实战:使用最新技术爬取新华网新闻数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy音视频
一、前言在当今信息爆炸的时代,网络爬虫技术已经成为获取互联网数据的重要手段。作为国内权威新闻媒体,新华网每天发布大量高质量的新闻内容,这些数据对于舆情分析、市场研究、自然语言处理等领域具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python最新技术构建一个高效、稳定的新华网新闻爬虫系统。二、爬虫技术选型2.1技术栈选择在构建新华网爬虫时,我们选择了以下技术栈:请求库:httpx(支持HTTP/2,异步请求
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- python+springboot+vue的音乐系统
QQ_511008285
pythonspringbootvue.jsdjangoflasknode.jsphp
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 基于 Python 的图书管理系统(源码)
摘要:本论文详细阐述了利用Python语言开发一个简易图书管理系统的过程。该系统具备图书信息录入、删除、修改、查询以及借阅管理等核心功能,可有效提升图书管理的效率与便捷性。通过阐述系统的需求分析、设计思路、代码实现及测试过程,展示了Python在小型管理系统开发中的应用潜力,为相关领域的软件开发提供了有益参考。关键词:Python编程;图书管理系统;数据结构;代码实现一、引言(一)研究背景随着数字
- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔(四)
Superstarimage
文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像,通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps,这些maps最终合并成场景的纹理地图集,并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下:在当前时代的技术背景下,生成与几何匹配
- 超越RAG的搜索革命!分层框架让AI像专家团队一样深度思考
Python_金钱豹
人工智能深度学习网络知识图谱大数据
❝一句话概括:与其训练一个越来越大的“六边形战士”AI,不如组建一个各有所长的“复仇者联盟”,这篇论文就是那本“联盟组建手册”。(原论文题目见文末,点击阅读原文可直接跳转至原文链接,Publishedonarxivon03Jul2025,byRenminUniversityofChina)*第一阶段:核心思想概览**论文的动机*在面对“未来的家庭娱乐会是什么样?”或“结合最新的财报和市场趋势,分析
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- SPGAN: Siamese projection Generative Adversarial Networks
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集人工智能生成对抗网络计算机视觉深度学习神经网络算法
简介简介:该论文针对传统GANs中鉴别器采用硬边际分类导致的误分类问题,提出了基于Siameseprojection网络的SPGAN方法。主要创新点包括:(1)设计Siameseprojection网络来测量特征相似性;(2)提出相似特征对抗学习框架,将相似性测量融入生成器和鉴别器的损失函数;(3)通过相似特征对抗学习,鉴别器能最大化真实图像和生成图像特征的差异性,生成器能合成包含更多真实图像特征
- 计算机科学期刊介绍--各种杂志投稿方式与评价
狮子小宝
做研究写论文transactions工作email出版数据库自然语言处理
一、计算机科学期刊介绍计算机科学的publication最大特点在于:极度重视会议,而期刊则通常只用来做re-publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版,首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此,计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度,顶级刊物往往也只有1到2左右----被引的通常都是会议版论文,而不是很久以后才出版的期刊版。因此,要讨论计算机科学的publication,首先必须强调
- 【大家的项目】helyim: 纯 Rust 实现的分布式对象存储系统
helyim是使用rust重写的seaweedfs,具体架构可以参考Facebook发表的haystack和f4论文。主要设计目标为:精简文件元数据信息,去掉对象存储不需要的POSIX语义(如文件权限)小文件合并成大文件,从而减小元数据数,使其完全存在内存中,以省去获取文件元数据的磁盘IO支持地域容灾,包括IDC容灾和机架容灾架构简单,易于实现和运维支持的特性:支持使用Http的文件上传,下载,删
- Python:列表切片允许“后边小于左边”吗?
目录1问题2测试3欢迎纠错4论文写作/Python学习智能体1问题 在Python中,列表切片允许“后边小于左边”吗?2测试 在Python中,列表切片允许“后边小于左边”,此时会返回一个空列表,不会报错。 例如:lst=[1,2,3,4,5]print(lst[3:1])#输出:[] 这是因为,当切片的结束索引小于开始索引,且步长为默认的1(正数)时,Python认为没有符合条件的元素,
- 【论文复现】Taylor算法用于TOA(到达时间)的三维标签位置解算,360个标签、12个基站的环境作为验证,附MATLAB例程
MATLAB卡尔曼
论文复现算法matlab开发语言
本文给出论文《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序(MATLAB)。使用论文中给定的12个锚点/360个测试的标签用来测试算法性能文章目录运行结果程序介绍核心功能概述结果输出应用场景MATLAB源代码运行结果误差输出:程序介绍本程序基于Taylor迭代算法,实现了对三维空间内360个目标点的TOA(TimeofArrival)定位解
- 论文-算法-伪代码-1
youngfengying
算法
伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言。伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好,并且类似自然语言。介于自然语言与编程语言之间。例子:主要规定:1)算法中出现的数组、变量可以是以下类型:整数、实数、字符、位串或指针。通常这些类型可以从算法的上下文来看是清楚的,并不需要额外加以说明。2)在算法中的某些指令或子任务可以用文字来叙
- 深度学习交互式图像分割技术演进与突破
wang1776866571
深度学习交互式分割深度学习人工智能交互式分割
说明本文为作者读研期间基于交互式图像分割领域公开文献的系统梳理与个人理解总结,所有内容均为原创撰写(ai辅助创作),未直接复制或抄袭他人成果。文中涉及的算法、模型及实验结论均参考自领域内公开发表的学术论文(具体文献见文末参考文献列表)。本文旨在为交互式图像分割领域的学习者提供一份结构化的综述参考,内容涵盖技术演进、核心方法、关键技术优化及应用前景,希望能为相关研究提供启发。摘要:本文系统综述了基于
- 【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt
引言任务:光学遥感图像中显著目标检测论文地址:Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址:前置知识一、摘要目前由于光学rsi中目标类型多样、目标尺度多样、目标方向众多以及背景杂乱,现有S
- 计算机专业毕业设计-线上招聘与求职系统的设计与实现-开题报告
苦奢bu咖啡
课程设计毕业论文毕业设计软件开发开题报告求职招聘javaweb
本系统开发采用技术为JSP、Bootstrap、Ajax、Springboot、Java、Tomcat、Maven此文章为开题报告,此系统已开发完成相关文档都很健全,相关的代码+部署+论文+ppt+代码讲解+答辩指导文件都有可私要,为本人亲自指导加编写,禁止任何人抄袭以及各类盈利性传播计算机专业毕业设计任何项目-程序-论文-想单独指导的可以私1、选题的目的和意义。通过开发一个功能全面的线上招聘与求
- 数据安全审计平台的三大关键技术:日志分析、行为监测与智能告警
KKKlucifer
安全算法
在数字化浪潮中,数据安全审计是企业守护核心资产的“瞭望塔”。通过日志分析、行为监测、智能告警三大技术,数据安全审计平台构建起“全流程监控-异常识别-快速响应”的闭环,为数据安全筑牢防线。以下从技术原理、实践价值与行业应用展开解析。日志分析:数据安全的“DNA图谱”1.多源日志融合技术实现:通过Agent采集操作系统、数据库、网络设备等200+日志源,利用正则表达式、NLP技术解析非结构化日志(如“
- 头盔检测数据集和论文
daguantou
人工智能算法
背景据统计使用摩托车头盔可以将道路交通事故中摩托车驾驶员致命伤害的可能性降低42%,尽管如此,遵守摩托车头盔还是较少,尤其是在发展中国家,为了有效开展针对性的头盔使用运动,政府必须收集有关头盔法律遵守程度的详细数据。但40%的国家尚未估算出这一关键的道路安全指标。而且即使有数据可用,头盔使用的观察也常常受到样本量和区域范围的限制,是从相对较短的时间框架中得出的数据,或仅在学术研究范围内单独收集。缺
- 【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计
IRevers
个人学习笔记自动驾驶算法人工智能深度学习python机器学习
LSS-Lift.Splat,Shoot论文题目:Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码:https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括:先做深度估计和特征融合,然后投影到BEV视图中,在BEV视图中做特征融合,在融合后的特
- 【氮化镓】p-GaN栅极退化的温度和结构相关性
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性人工智能机器学习学习科学研究科技
论文总结:本文献深入研究了带有p-GaN栅极的正常关断型(normally-off)高电子迁移率晶体管(GaN-HEMTs)在恒定电压应力下的时序退化行为。通过直流特性分析和温度依赖性分析,研究了故障时间(TTF)与应力温度和器件几何结构的依赖性。结果显示,p-GaN栅极晶体管在7.2V的栅偏压下可达到20年的使用寿命,表明了良好的稳定性。故障时间与应力电压呈指数关系,且退化主要发生在栅极边缘而非
- 基于SpringBoot+MyBatis+MySQL+VUE实现的汽车租赁系统(附源码+数据库+毕业论文+答辩PPT+项目部署视频教程+项目所需软件工具),推荐!
摘要随着社会的发展,计算机的优势和普及使得汽车租赁系统的开发成为必需。汽车租赁系统主要是借助计算机,通过对汽车租赁信息等信息进行管理。减少管理员的工作,同时也方便广大用户对个人所需汽车租赁信息的及时查询以及管理。汽车租赁系统的开发过程中,采用B/S架构,主要使用Java技术进行开发,结合最新流行的springboot框架。使用Mysql数据库和Eclipse开发环境。该汽车租赁系统包括用户和管理员
- 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