- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- 基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用
QQ_767172261
轴承类pytorch迁移学习人工智能
基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。文章目录1.环境准备2.数据准备3.模型定义4.训练过程1.导入必要的库2.定义模型3.数据准备4.训练过程5.运行代码6.注意事项附说明:、pytorch版本,ResNet50进行特征提取,mmd最
- 迁移学习 Transfer Learning
有人给我介绍对象吗
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迁移学习(TransferLearning)是什么?迁移学习是一种机器学习方法,它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习,从而减少训练数据的需求、加快训练速度,并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习?在深度学习任务(如目标检测、分类)中,通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而,在某些场景下,我们面临以下挑战:数据有限:有些领域(如医学影像、多光谱图像)很难收集足
- 【深度学习实战:kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】
机器学习司猫白
深度学习分类keras
Hello大家好,今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛,使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类,对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。项目简介本次数据集来自kaggle,该数据集包括自然场景的图像。模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练
- DeepSeek迁移学习与预训练模型应用
Evaporator Core
DeepSeek快速入门人工智能深度学习迁移学习机器学习深度学习
迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习,我们可以在数据量有限的情况下,快速构建高性能的模型。DeepSeek提供了丰富的预训练模型和迁移学习工具,帮助我们高效地完成新任务的训练。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行迁移学习,并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1.迁移学习的基本概念迁移学习的核心思想是将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上。常见的迁移学习
- 一切皆是映射:域适应在DQN中的研究进展与挑战
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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1.1深度强化学习与域适应的邂逅深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在近年来取得了瞩目的成就,从Atari游戏到围棋,再到机器人控制,其强大的学习能力令人惊叹。然而,DRL的成功往往依赖于大量高质量的训练数据,而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得DRL的应用受到了很大的限制。域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一
- Day 6 真假美猴王:AI质检的“火眼金睛”与“乌龙大赏”--美的AI质检员一夜“开除”50名老师傅!只因发现肉眼看不见的0.01mm致命气泡!
泛泛不谈
智能制造暗黑进化史制造经验分享
目录一、血腥开场:微波炉内胆的“隐形杀手”二、死亡案例:AI把工人影子当“缺陷”三、AI质检段位表:从“睁眼瞎”到“钛合金眼”四、乐高教学:3步训练“AI质检员”五、装逼话术实战指南六、专业名词扫盲:AI质检黑话手册1.GAN(造假大师)2.数据增强(AI的“PS术”)3.F1Score(AI的“考试成绩”)4.迁移学习(AI的“抄作业”)5.边缘计算(AI的“现场办案”)课堂小结:AI质检是什么
- T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型
Jiang_Immortals
人工智能pythontransformer深度学习人工智能
T5(Text-to-TextTransferTransformer)是由Google于2019年提出的一种基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型。T5模型通过在大规模数据集上进行预训练,并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式,包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。通过预训练和微调,T5模型可以用于广泛的
- 【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习:理论、方法与实践
E绵绵
Everything机器学习迁移学习人工智能pythonAIGC应用
文章目录迁移学习:理论、方法与实践引言第一章迁移学习的基本概念1.1什么是迁移学习1.2迁移学习的类型1.3迁移学习的优势第二章迁移学习的核心方法2.1特征重用(FeatureReuse)2.2微调(Fine-Tuning)2.3领域适应(DomainAdaptation)第三章迁移学习的应用实例3.1医疗影像分析3.2文本分类3.3工业故障检测第四章迁移学习的未来发展与挑战4.1领域差异与模型适
- (Aliyun AI ACP 04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述
North_D
人工智能基础知识点人工智能深度学习学习自然语言处理迁移学习python神经网络
文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读(AliyunAIACP04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
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Yolo566Q
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目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络(GAN)及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机
- 《AI赋能行业实战:揭秘企业数字化转型最佳实践,落地案例深度解析!》 ---- 总目录
shiter
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文章大纲金融行业落地实践浅析基于PySpark进行信用卡评分--实战案例迁移学习小样本金融风控生物信息识别大健康行业落地实践浅析传统行业深度融合升级如何深度参与创业?物联网行业案例浅析智慧园区案例浅析计算机视觉应用案例计算机视觉入门学习国外的资源国内的资源YOLO学习modelzoo计算机视觉基础目标检测YOLOv5YOLOv8自动缺陷检测(AutoDefectClassification)、零件
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
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- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
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- 【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPC Loss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例,附代码(二)
努力学习的大大
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- 经典卷积网络算法-VGG16
終不似少年遊*
人工智能学习进阶网络算法python人工智能神经网络图像识别
目录前言TensorFlow2.x中的tf.keras.applications使用示例主要参数迁移学习TensorFlow2.x的优势VGG16前置理解:全连接池化层具体作用与1x1池化的区别使用场景示例与1x1池化的对比总结VGG16的原始结构全局平均池化层在VGG16中的应用1.替代全连接层2.优势修改后的VGG16结构示例修改后的模型结构对比原始VGG16和修改后的模型使用场景总结前言ti
- 自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖
AI架构设计之禅
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,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一,其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而,收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂,且存在安全隐患。因此,如何降低对真实世界数据的依赖,提高自动驾驶系统的训练效率和安全性,成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
- tensorflow-迁移学习使用Resnet残差网络实现猫狗分类问题
浮 夸
tensorflowpython
遇到的bug都放在之前的文章里了importosimportpandasaspdimportwarningsimporttensorflowastffromtensorflow.pythonimportkerasfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimportkeras.optimizersasopfromtensorflow.
- 大型语言模型高效预训练策略的比较研究
二进制独立开发
非纯粹GenAI深度思索GenAI与Python语言模型深度学习人工智能自然语言处理python开发语言机器学习
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
- 迁移学习与RBF神经网络
fanxbl957
人工智能理论与实践迁移学习神经网络人工智能
迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域,迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中,以加快目标任务的学习过程,提高学习效果,尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。而RBF(径向基函数)神经网络作为一种经典的神经网络结构,以其独特的函数逼近能力和良好的局部逼近特性,在众多领域取得了出色的性能表现。将迁移学习
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
福安德信息科技
AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- Python中的深度学习神经网络
2301_78297473
深度学习python神经网络
文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
- 一文读懂深度适配网络(DAN)
weixin_34088838
人工智能
这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice,思维敏捷,非常健谈!一不留神就谈了1个多小时,意犹未尽,学到了很多东西!龙明盛老师在博士期间(去年博士毕业)发表的文章几乎全部是A类顶会,他在学期间与世界知名学者杨强、PhilipS.Yu及MichaelI.Jordan多次合作,让我非常膜拜!这次介绍他在ICML-15上提出的深度适配网络。深度适配网络(DeepA
- 迁移学习之领域泛化
踩着上帝的小丑
#RL迁移学习人工智能机器学习
领域泛化领域泛化(DomainGeneralization)是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念,它指的是模型能够从一个或多个源领域(sourcedomains)学习到的知识或模式,成功地应用到与训练时未见过的目标领域(targetdomain)上,即使这些领域之间存在分布差异。简单来说,领域泛化就是希望模型能够“举一反三”,不仅限于在特定数据集或特定环境下表现良好,而是能够跨越不同的环境或数据
- 23 注意力机制—BERT
Unknown To Known
动手学习深度学习bert人工智能深度学习
目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行,将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中,比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型(例如word2vec或语言模型)来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候,一般不更新预训练好的模型在更换任务之后,还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
- Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习(deeplab、resnet101等等)
听风吹等浪起
图像分割计算机视觉人工智能
1、前言Unet图像分割之前介绍了不少,具体可以参考图像分割专栏为了实现多类别的自适应分割,前段时间利用numpy的unique函数实现了一个项目。通过numpy函数将mask的灰度值提取出来,保存在txt文本里,这样txt里面就会有类似012...等等的灰度值。而有几个灰度值,就代表分割要分出几个类别。具体可以参考:Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参
- 探索XGBoost:深度集成与迁移学习
Echo_Wish
Python笔记Python算法迁移学习机器学习人工智能
导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习,包括模型集成、迁移学习的概念和实践等,并提供相应的代码示例。模型集成模型集成是一种通过组合多个模型来提高性能的技术。XGBoost提供了集成多个弱学习器的功能,可以通过设置booster参数来选择集成模型。以下是一个简单的示例:i
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。