- Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
- 使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践
qahaj
milvus数据库python
技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法，包括IVF、HNSW等，使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操
- 物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能
资讯新鲜事
人工智能
2024年10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”。辛顿在接受电话采访时表示：“完全没想到”。实话实说，在结果出来前，大家也都没想到。因为在外界预测里，今年的诺贝尔物理学奖
- 计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
niuTaylor
深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
快撑死的鱼
Python算法精解python深度学习开发语言
利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言，结合深度学习的核心技术，详细解析手写数字识别的实现过程，并探讨如何进一步优化模型以提高
- 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例
数字扫地僧
计算机视觉cnn人工智能神经网络
I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
摘要：随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁，一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性，旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- 【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件
努力的小巴掌
pytorch分类项目pytorch分类人工智能
Pytorch猫狗分类用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣，提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。想象一下，如果你的模型既能"看"又能"读"，并且能够理解图像与文字之间的联系，这将为我们打开怎样的可能性？今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
- 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？
墨染辉
大语言模型pdf
10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解，使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤：表格检测和识别：目标：在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
- TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通
点我头像干啥
Ai深度学习tensorflow人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署
Nerous_
深度学习深度学习人工智能
原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
- 【深度学习】 PyTorch一文详解
Nerous_
深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
kanhao100
笔记dnn人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度，特别适用于需要在资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持：QKeras提供了对不同类型量化的支持，包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
- Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术
Mark White
dnn人工智能神经网络
Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数：概率分布的催化剂在深入讨论之前，
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代
水熠芝Dark-Haired
Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda项目介绍在数字化浪潮席卷全球的今天，文字识别技术已成为提升工作效率和生活质量的关键工具。Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
- Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具
裘心国Trent
Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
- 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来
ajie1117
语音识别人工智能
自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
- 关于误差平面小记
文弱_书生
乱七八糟平面算法神经网络机器学习
四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
- 关于神经网络中的激活函数
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
激活函数（ActivationFunction）详解理解首先煮波解释一下这四个字，“函数”相信大家都不陌生，能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残，关于这个概念煮波就不巴巴了，煮波主要说一下“激活”，大家可能或多或少的看过类似于古装，玄幻，修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世，但是这一世他却被当成了普通人，指导某一时刻才会迸发出全部的能量（主
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合（ov
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
weixin_30777913
开发语言大数据深度学习人工智能spark
在快消品（FMCG）行业，需求计划（DemandPlanning）、库存管理（InventoryManagement）和需求供应管理（DemandSupplyManagement）是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
- 基于Matlab_simulink仿真相关 控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解
985计算机硕士
仿真模型matlab算法开发语言
Matlab/simulink仿真相关控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解：1.优化算法相关：蚁群优化算法，遗传优化算法等2.控制器相关：ADRC控制，鲁棒控制，神经网络控制，MPC等3.神经网络相关：BP神经网络，RBF神经网络，LSTM神经网络等文章目录1.优化算法相关蚁群优化算法（ACO）2.控制器相关ADRC控制3.神经网络相关BP神经网络1.构建光伏系统模型1.1光伏电池模型1.2控
- Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。
星霜笔记
开源关注简介免费源码pdf
MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道：提取文本，必要时进行OCR处理（启发式算法，surya，tesseract
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
-------------------------------------------------------------------
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映
- spring ioc原理（看完后大家可以自己写一个spring）
aijuans
spring
最近，买了本Spring入门书：spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的，我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014，发现工具条上多了个手机开发的按钮，心生不爽就想弄掉他！
结果发现Customize Persperctive失效！！
有说更新下就好了，可是国内Myeclipse访问不了，何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包，给大家使用！
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用，函数不会在事件发生前被执行！
注：DOM： 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉，今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面，我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数，这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox，但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的，当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient，然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库：
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询：
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令： 1. 创建Maven的普通java项目： mvn archetype:create -DgroupId=packageName
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站，感觉PHP挺好的，不过有一些地方不太习惯，比如，环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本，但用PHP做程序时还要下载apache，配置起来也不太很方便，虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境，但用起来总是心里不太舒服，因为我要的只是一个开发环境，如果是真实的运行环境，下个apahe也无所谓，但只是一个开发环境，总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等，操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素，这样list既可以作为栈，又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop？
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了，而我是最近才开始对它有所了解，它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网，其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop，这些公司涵盖各行各业，不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等，主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过，Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来，对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想，scala主要的有点在于Java庞大的package优势，这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失，MS家.net上已经有了F#，JVM怎么能不跟上呢？
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe，jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使，网上都有图片教程，都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的，不然不能通用，其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是，我自己打包成功后，在一个同事的没有装jdk的电脑上运行，就是不行，报错jvm.dll为无效的windows映像，如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
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/
/*
策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解：
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的，因为不同的策略，只是算法不同，需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如：
在d：\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件，现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d：\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员，他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8)，我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心，整合先进的java 开源框架，本着自主开发+应用集成相结合的原则，旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错：IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题，也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里，缩进而非花括号或者某种关键字，被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分：
1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置：
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。” 波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！” 很快，小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示：
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型，跟int, char 这种差不多，就是定义变量时限制输入的，你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看，这两篇文章，《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》，供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了；目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括：如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好，对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在 了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注：文章内容大量借鉴使用网上的资料，可惜没有记录参考地址，只能再传对作者说声抱歉并表示感谢！
一 基础 1）语法
枚举类型只能有私有构造器（这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例）
枚举实例必须最先定义
2）特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
&
