- 【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附:小白入门人工智能 学习步骤
追光者♂
Python从入门到人工智能百题千解计划(项目实战案例)人工智能交叉领域神经网络的数学基础AI现状分析
声明:仅学习使用~资料整理分析不易,点个赞吧!目录1.AI现状分析(人工智能基础入门概念)1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示2.3神经网络必备的一些数学基础2.3.1Sigmoid函数2.3.2偏置2.4总结3.人工智能交叉领域的发展和技术应用3.1人工智能应用交
- Python库 - transformers
司南锤
PYTHON库python机器学习python开发语言
transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库,用于自然语言处理(NLP)任务。它提供了大量的预训练模型,这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍:1.主要特点预训练模型:transformers库包含了多种预训练的语言模型,如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
pythonpython
找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- 流行编程语言全解析:优势、应用与短板
a小胡哦
pythonjavac++c语言javascriptswiftr语言
Python:优势Python以其简洁、易读的语法闻名,新手能快速上手。丰富的库和框架,能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析:处理和分析大规模数据集,进行数据可视化。典型示例:Google用Python进行数据分析,处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能:构建和训练模型。典型示例:OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python,如GPT系列模型的研发。网络爬虫:轻松从网页
- 【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记机器学习人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义:机器学习是一种人工智能技术,通过对数据的学习和分析,让计算机系统自动提高其性能。本质:找到
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- 使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作
dgay_hua
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使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作技术背景介绍向量数据库是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库,非常适合应用于自然语言处理、推荐系统等领域。在这篇文章中,我们将介绍如何使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作。核心原理解析PGVecto.rs是基于Postgres的向量数据库实现,可以轻松地实现向量的存储和高效检索。它通过Postgres的扩展实
- 单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径
Oriental Son
嵌入式MCU单片机单片机学习stm32mculinux
笔者所修读的专业为物联网工程,物联网工程是一门新兴的、热门的专业,其所涉及的学科更是又多又杂,既有计算机方向的编程语言(如C、C++、Java、Python等)、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等;软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等;硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等;涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- 大规模GPU集群的进阶之路
卢旗
人工智能
大家好,我是卢旗。今天来聊聊GPU。GPU,全称GraphicProcessingUnit,即图形处理器。它的并行处理能力非常强大,能够同时处理多个任务和数据,因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。研发团队在负责制定硬件选型策略并设计优化下一代大规模GPU集群的软硬件架构时,我们需要关注GPU技术的最新进展、重点研究问题以及潜在的技术突破。一、GPU在重点研究的问题算力提升与
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
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- 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
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PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 【生物AI】AI在生物医药研发中的应用:基于深度学习的疾病诊断标志物发现
Anitalin00
生物AI人工智能深度学习
摘要生物医药研发一直是推动人类健康进步的关键领域,然而传统研发方式在疾病诊断标志物发现方面存在效率低、准确性不足等问题。人工智能(AI),特别是深度学习技术,凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力,为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。本文深入探讨AI在这一领域的具体应用,涵盖详细的实现流程、代码示例、运行结果分析,以及实际使用场景和应用效果评估。一、引言疾病诊断标志物是能够反映疾病发生、发展过程的生
- LangChain大模型应用开发:工作流编排
梦丶晓羽
langchainpython自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来给大家分享知识了,那么今天又给大家分享什么内容呢?今天我要给大家分享的内容是LangChain工作流编排。那么什么是LangChain工作流编排呢?简单来说,LangChain工作流编排就是将多个与自然语言处理相关的组件,像提示模板、大语言模型、各种实用工具等巧妙地组合在一起,形成一个有条理、可执行的流程。LangChain提供了多种方式来实现这种编排,其中很有特色的就是链式调
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- 如何在Python上安装xgboost?
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在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- DeepSeek的无限可能:探索前沿AI技术在多领域的应用
编码追梦人
AI人工智能人工智能
引言2023年,全球人工智能产业规模突破万亿美元大关,一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。在这场变革的浪潮中,中国AI企业深度求索(DeepSeek)以其独特的“问题驱动型”技术路径,悄然构建起覆盖科研、医疗、金融、教育等领域的智能生态系统。第一章技术底座:重构AI核心范式1.1MoE架构的颠覆性创新传统Transformer模型面临参数爆炸与能耗困境,Deep
- 什么是神经网络
jerryjee
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概述简而言之,神经网络就是函数:输入数据,输出结果。函数我们以MNIST手写数字图像识别为例,来定义一下对应的函数形式:任务类型:图像分类输入:一张图像包含28x28=784个像素,每个像素用一个实数表示输出:0-9任务描述:从图像张识别出唯一的数字函数定义y=f(x1,x2,...,x784)y=f(x_1,x_2,...,x_{784})y=f(x1,x2,...,x784)xi∈R,i=1,
- DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全:全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用AIGC安全
DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查:技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构(此处展开约1500字的技术原理说明,涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件)二、核心实施步骤与代码实现1.文本内容预处理模块importrefromdeepseek_nlpimportTextCleanerdeftext_preprocessing(text):#特殊字符过滤cleaner
- 机器学习基本库之Pandas
莫 名 其 妙
pandas机器学习python数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库,遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息,下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
- DeepSeek模型实战:从理论到应用的深度探索
CodeJourney.
人工智能算法数据库
一、引言在人工智能快速发展的当下,大型语言模型已成为自然语言处理领域的核心力量。DeepSeek模型作为其中的佼佼者,凭借其先进的架构和强大的性能,吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将深入探讨DeepSeek模型的技术原理,并通过实际案例展示其在不同场景下的应用,为读者提供从理论到实践的全面指导。二、DeepSeek模型技术剖析(一)架构基础DeepSeek模型基于Transformer架构构
- DeepSeek 的创新融合:多行业应用实践探索
♡喜欢做梦
人工智能deepseek
引言在数字化转型的浪潮中,技术的融合与创新成为推动各行业发展的关键力量。蓝耘平台作为行业内备受瞩目的创新平台,以其强大的资源整合能力和灵活的架构,为企业提供了高效的服务支持。而DeepSeek凭借先进的人工智能技术,在自然语言处理、数据分析等领域展现出卓越的性能。当蓝耘平台与DeepSeek携手,二者的优势互补为多行业解决方案带来了全新的应用实践方向,为企业解决复杂业务问题、提升运营效率提供了强大
- 【DeepSeek】DeepSeek 如何应用于政务系统?
深度求索者
政务
DeepSeek作为一款高性能、低成本的AI大模型,近期在政务系统中得到了广泛应用,其技术能力和场景适配性正在推动数字政府的智能化转型。以下从应用场景、技术支撑、实际成效及未来方向等方面进行深度解析:一、核心应用场景智能公文处理政策解读与文件起草:DeepSeek基于自然语言处理(NLP)技术,可自动生成公文初稿,结合政务语境提取关键信息,生成拟办意见。例如,深圳市龙岗区的公文校对时间从人工5分钟
- Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别
会喘气的粽子丶
nlp人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,主要用于自然语言处理(NLP)任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述:仅包含解码器部分,没有编码器。应用:通常用于生成任务,如语言模型和对话系统。代表模型:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)特点:自回归生成:模型通过
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag