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在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
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随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- 【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数
x-jeff
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【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- AI如何创作音乐及其案例
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AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构，其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性，能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法
数据集
2024-02-02，由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法，是一种高效、通用的曲线结构重建方法，适用于多种2D和3D图像数据集。通过结合图像特征和几何特征，显著提高了重建的准确性和连续性。一、研究背景曲线结构（curvilinearstructures）是图像中常见的几何元素，广泛应用于医学图像中的神经分支和血管，以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些
- 21-梯度累积原理与实现
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一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这就意味着数据的batchsize智能缩小，这个时候，梯度累积（GradientAccumulation）可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
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- MV-EB435i立体相机对垃圾分类
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最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！希望这篇文章对大家有所帮助，如有错误请大家指正。
- 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程
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引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！DetectAIGC立减2元券！AI降重9折券！目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
- 请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。
2301_81121233
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实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长，我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例，帮助你理解如何实现这个功能。请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi
- 网络神经架构的概念及其实际应用
2301_81121233
网络爬山算法近邻算法霍夫曼树剪枝哈希算法柔性数组
###网络神经架构的概念**网络神经架构（NeuralNetworkArchitecture）**是指用于构建和组织人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）的结构和方法。这些架构通常由多个层次的节点（神经元）组成，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，来处理复杂的数据输入并生成相应的输出。网络神经架构通常由以下几个部分组成：1.**输入层（InputLayer
- DeepSeek R2 提前：中国 AI 如何颠覆全球 AI 格局？
大模型.
人工智能架构深度学习数据分析数据挖掘大模型deepseek
DeepSeek定档2025年3月17日发布其新一代AI模型——DeepSeekR2。作为中国AI初创公司的代表，DeepSeek凭借其前作R1的惊人表现，已经在全球AI领域掀起了一场风暴。R2的发布不仅引发了用户的广泛关注，更被视为可能重塑全球AI竞争格局的关键时刻。一、DeepSeek的崛起DeepSeek是一家成立于2023年的中国AI初创公司，总部位于杭州，由梁文锋创立。2025年1月，D
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型
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AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
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如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
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GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
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神秘泣男子
常见AI大模型部署与应用Ollama部署LLM人工智能ollamallama自然语言处理机器学习
目录一、下载大模型（DeepSeek）2.安装Ollama3.检查安装是否成功二、拉取大模型（DeepSeek）1.打开命令行2.下载模型3.测试下载4.等待下载完成三.模型存放路径这个位置！！在人工智能快速发展的今天，大语言模型已经成为许多人探索和使用的热门技术。而Ollama作为一款轻量级的本地大模型运行工具，让我们能够在个人电脑上体验各种强大的AI模型，如DeepSeek系列。不少用户在安装
- 如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）
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互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
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《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件：十六年前的对抗攻击许芳菲（Agent_Xu）的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入：标签篡改攻击：许清清（Adversary_XuQing）通过伪造标签（Label_Tampering）将Agent_Xu与傅临州（Node_Fu）强行关联，触发道德约
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本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
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4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型：f(x
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书籍：DeepGenerativeModeling作者：JakubM.Tomczak出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《深度生成模型（第二版）》01书籍介绍本书是关于生成式AI背后模型的第一本全面著作，经过彻底修订，涵盖了所有主要类别的深度生成模型，包括混合模型、概率电路、自回归模型、基于流的模型、潜在变量模型、生成对抗网络（GANs）、混合模型、基于得分的
- vllm部署说明和注意事项
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1、vllm所在docker镜像可去vllm官网提供的镜像地址拉取地址：UsingDocker—vLLMVllm镜像运行需要不同的cuda版本依赖，如上vllm/vllm-openai:v0.7.2需要cuda12.1方可运行。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可去modelscope下载：整体大小约为60GB部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型，
- 内容创作者必备！Deepseek赋能，让创作更高效
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AI改变未来人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
内容创作者必备！DeepSeek赋能，让创作更高效在当今信息爆炸的时代，内容创作已成为自媒体博主们展现才华、吸引粉丝的重要途径。然而，面对日益增长的竞争压力和不断变化的用户需求，如何高效、高质量地产出内容成为了摆在我们面前的一大挑战。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，一款名为DeepSeek的智能工具应运而生，为内容创作者提供了强大的赋能。本文将深入探讨DeepSeek的基本概念、深层次解读、
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chatgpt机器人
以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架PyTorchLightning+Acceler
- 当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
来自于狂人
人工智能gpu算力算法系统架构
前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构，通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计，将前向与反向传播拆解为“对称轨道”，使GPU可“边读边写、边算边传”，将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术，其显存占用仅为传统方法的1/8，GPU利用率提升至92%，单epoch训练时
- DeepSeek写的还是人写的？用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命
星落无尘
人工智能deeplearningAIGC
引言：当AI学会“伪装人类”中国自研大模型DeepSeek其生成的网文被读者评价“文笔至少中上级”，甚至有文学教授惊叹“AI的诗句比我一辈子写的更惊艳”。但随之而来的是一场“身份危机”：当AI文本与人类作品愈发相似，如何分辨文字背后的灵魂？本文将从技术检测原理、人机本质差异、伦理挑战三个维度，揭开AI写作识别的秘密。一、AI检测技术：以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT：改写比对算
- ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来
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个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中，ChatGPT（OpenAI）、DeepSeek（中国团队研发）和Grok（xAI，ElonMusk旗下公司）是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色，并针对不同的用户需
- Ollama 基本概念
Mr_One_Zhang
学习Ollamaai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：deepse
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？
前网易架构师-高司机
golang从入门到精通golangjsongo结构体首字母大写golang从入门到精通go从入门到精通
目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
- log4j对象改变日志级别
3213213333332132
javalog4jlevellog4j对象名称日志级别
log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别，或是根据条件改变日志级别。
log4j配置文件：
log4j.rootLogger=ERROR,FILE,CONSOLE,EXECPTION
#log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.FILE=org.apache.l
- elk+redis 搭建nginx日志分析平台
ronin47
elasticsearchkibanalogstash
elk+redis 搭建nginx日志分析平台
logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢？首先，架构方面，nginx是有日志文件的，它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次，需要有个队 列，redis的l
- Yii2设置时区
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PHPtimezoneyii2
时区这东西，在开发的时候，你说重要吧，也还好，毕竟没它也能正常运行，你说不重要吧，那就纠结了。特别是linux系统，都TMD差上几小时，你能不痛苦吗？win还好一点。有一些常规方法，是大家目前都在采用的1、php.ini中的设置，这个就不谈了，2、程序中公用文件里设置，date_default_timezone_set一下时区3、或者。。。自己写时间处理函数，在遇到时间的时候，用这个函数处理（比较
- js实现前台动态添加文本框，后台获取文本框内容
171815164
文本框
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://w
- 持续集成工具
g21121
持续集成
持续集成是什么？我们为什么需要持续集成？持续集成带来的好处是什么？什么样的项目需要持续集成？... 持续集成(Continuous integration ,简称CI)，所谓集成可以理解为将互相依赖的工程或模块合并成一个能单独运行
- 数据结构哈希表(hash)总结
永夜-极光
数据结构
1.什么是hash
来源于百度百科:
Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
- 乱七八糟
程序员是怎么炼成的
eclipse中的jvm字节码查看插件地址：
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
安装该地址的outline 插件 后重启，打开window下的view下的bytecode视图
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
jvm博客：
http://yunshen0909.iteye.com/blog/2
- 职场人伤害了“上司” 怎样弥补
aijuans
职场
由于工作中的失误，或者平时不注意自己的言行“伤害”、“得罪”了自己的上司，怎么办呢？
在职业生涯中这种问题尽量不要发生。下面提供了一些解决问题的建议：
一、利用一些轻松的场合表示对他的尊重
即使是开明的上司也很注重自己的权威，都希望得到下属的尊重，所以当你与上司冲突后，最好让不愉快成为过去，你不妨在一些轻松的场合，比如会餐、联谊活动等，向上司问个好，敬下酒，表示你对对方的尊重，
- 深入浅出url编码
antonyup_2006
应用服务器浏览器servletweblogicIE
出处：http://blog.csdn.net/yzhz 杨争
http://blog.csdn.net/yzhz/archive/2007/07/03/1676796.aspx
一、问题：
编码问题是JAVA初学者在web开发过程中经常会遇到问题，网上也有大量相关的
- 建表后创建表的约束关系和增加表的字段
百合不是茶
标的约束关系增加表的字段
下面所有的操作都是在表建立后操作的,主要目的就是熟悉sql的约束,约束语句的万能公式
1,增加字段(student表中增加 姓名字段)
alter table 增加字段的表名 add 增加的字段名 增加字段的数据类型
alter table student add name varchar2(10);
&nb
- Uploadify 3.2 参数属性、事件、方法函数详解
bijian1013
JavaScriptuploadify
一.属性
属性名称
默认值
说明
auto
true
设置为true当选择文件后就直接上传了，为false需要点击上传按钮才上传。
buttonClass
”
按钮样式
buttonCursor
‘hand’
鼠标指针悬停在按钮上的样子
buttonImage
null
浏览按钮的图片的路
- 精通Oracle10编程SQL(16)使用LOB对象
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用LOB对象
*/
--LOB(Large Object)是专门用于处理大对象的一种数据类型，其所存放的数据长度可以达到4G字节
--CLOB/NCLOB用于存储大批量字符数据，BLOB用于存储大批量二进制数据，而BFILE则存储着指向OS文件的指针
/*
*综合实例
*/
--建立表空间
--#指定区尺寸为128k,如不指定，区尺寸默认为64k
CR
- 【Resin一】Resin服务器部署web应用
bit1129
resin
工作中，在Resin服务器上部署web应用，通常有如下三种方式：
配置多个web-app
配置多个http id
为每个应用配置一个propeties、xml以及sh脚本文件
配置多个web-app
在resin.xml中,可以为一个host配置多个web-app
<cluster id="app&q
- red5简介及基础知识
白糖_
基础
简介
Red5的主要功能和Macromedia公司的FMS类似，提供基于Flash的流媒体服务的一款基于Java的开源流媒体服务器。它由Java语言编写，使用RTMP作为流媒体传输协议，这与FMS完全兼容。它具有流化FLV、MP3文件，实时录制客户端流为FLV文件，共享对象，实时视频播放、Remoting等功能。用Red5替换FMS后,客户端不用更改可正
- angular.fromJson
boyitech
AngularJSAngularJS 官方APIAngularJS API
angular.fromJson 描述: 把Json字符串转为对象 使用方法: angular.fromJson(json); 参数详解: Param Type Details json
string
JSON 字符串 返回值: 对象, 数组, 字符串 或者是一个数字 示例:
<!DOCTYPE HTML>
<h
- java-颠倒一个句子中的词的顺序。比如： I am a student颠倒后变成：student a am I
bylijinnan
java
public class ReverseWords {
/**
* 题目：颠倒一个句子中的词的顺序。比如： I am a student颠倒后变成：student a am I.词以空格分隔。
* 要求：
* 1.实现速度最快,移动最少
* 2.不能使用String的方法如split,indexOf等等。
* 解答：两次翻转。
*/
publ
- web实时通讯
Chen.H
Web浏览器socket脚本
关于web实时通讯，做一些监控软件。
由web服务器组件从消息服务器订阅实时数据，并建立消息服务器到所述web服务器之间的连接，web浏览器利用从所述web服务器下载到web页面的客户端代理与web服务器组件之间的socket连接，建立web浏览器与web服务器之间的持久连接；利用所述客户端代理与web浏览器页面之间的信息交互实现页面本地更新，建立一条从消息服务器到web浏览器页面之间的消息通路
- [基因与生物]远古生物的基因可以嫁接到现代生物基因组中吗?
comsci
生物
大家仅仅把我说的事情当作一个IT行业的笑话来听吧..没有其它更多的意思
如果我们把大自然看成是一位伟大的程序员,专门为地球上的生态系统编制基因代码,并创造出各种不同的生物来,那么6500万年前的程序员开发的代码,是否兼容现代派的程序员的代码和架构呢?
- oracle 外部表
daizj
oracle外部表external tables
oracle外部表是只允许只读访问，不能进行DML操作，不能创建索引，可以对外部表进行的查询，连接，排序，创建视图和创建同义词操作。
you can select, join, or sort external table data. You can also create views and synonyms for external tables. Ho
- aop相关的概念及配置
daysinsun
AOP
切面(Aspect):
通常在目标方法执行前后需要执行的方法（如事务、日志、权限），这些方法我们封装到一个类里面，这个类就叫切面。
连接点（joinpoint）
spring里面的连接点指需要切入的方法，通常这个joinpoint可以作为一个参数传入到切面的方法里面（非常有用的一个东西）。
通知（Advice）
通知就是切面里面方法的具体实现，分为前置、后置、最终、异常环
- 初一上学期难记忆单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
middle 中间的，中级的
well 喔，那么；好吧
phone 电话，电话机
policeman 警察
ask 问
take 拿到；带到
address 地址
glad 高兴的，乐意的
why 为什么
China 中国
family 家庭
grandmother (外)祖母
grandfather (外)祖父
wife 妻子
husband 丈夫
da
- Linux日志分析常用命令
dcj3sjt126com
linuxlog
1.查看文件内容
cat
-n 显示行号 2.分页显示
more
Enter 显示下一行
空格 显示下一页
F 显示下一屏
B 显示上一屏
less
/get 查询"get"字符串并高亮显示 3.显示文件尾
tail
-f 不退出持续显示
-n 显示文件最后n行 4.显示头文件
head
-n 显示文件开始n行 5.内容排序
sort
-n 按照
- JSONP 原理分析
fantasy2005
JavaScriptjsonpjsonp 跨域
转自 http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/224
JavaScript是一种在Web开发中经常使用的前端动态脚本技术。在JavaScript中，有一个很重要的安全性限制，被称为“Same-Origin Policy”（同源策略）。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制，即JavaScript只能访问与包含它的
- 使用connect by进行级联查询
234390216
oracle查询父子Connect by级联
使用connect by进行级联查询
connect by可以用于级联查询，常用于对具有树状结构的记录查询某一节点的所有子孙节点或所有祖辈节点。
来看一个示例，现假设我们拥有一个菜单表t_menu，其中只有三个字段：
- 一个不错的能将HTML表格导出为excel,pdf等的jquery插件
jackyrong
jquery插件
发现一个老外写的不错的jquery插件，可以实现将HTML
表格导出为excel,pdf等格式，
地址在：
https://github.com/kayalshri/
下面看个例子，实现导出表格到excel,pdf
<html>
<head>
<title>Export html table to excel an
- UI设计中我们为什么需要设计动效
lampcy
UIUI设计
关于Unity3D中的Shader的知识
首先先解释下Unity3D的Shader，Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的，它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader，都是指用ShaderLab编写的代码，
- 如何禁止页面缓存
nannan408
htmljspcache
禁止页面使用缓存~
------------------------------------------------
jsp:页面no cache：
response.setHeader("Pragma","No-cache");
response.setHeader("Cache-Control","no-cach
- 以代码的方式管理quartz定时任务的暂停、重启、删除、添加等
Everyday都不同
定时任务管理spring-quartz
【前言】在项目的管理功能中，对定时任务的管理有时会很常见。因为我们不能指望只在配置文件中配置好定时任务就行了，因为如果要控制定时任务的 “暂停” 呢？暂停之后又要在某个时间点 “重启” 该定时任务呢？或者说直接 “删除” 该定时任务呢？要改变某定时任务的触发时间呢？ “添加” 一个定时任务对于系统的使用者而言，是不太现实的，因为一个定时任务的处理逻辑他是不
- EXT实例
tntxia
ext
（1） 增加一个按钮
JSP:
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
Stri
- 数学学习在计算机研究领域的作用和重要性
xjnine
Math
最近一直有师弟师妹和朋友问我数学和研究的关系，研一要去学什么数学课。毕竟在清华，衡量一个研究生最重要的指标之一就是paper,而没有数学，是肯定上不了世界顶级的期刊和会议的，这在计算机学界尤其重要！你会发现，不论哪个领域有价值的东西，都一定离不开数学！在这样一个信息时代，当google已经让世界没有秘密的时候，一种卓越的数学思维，绝对可以成为你的核心竞争力. 无奈本人实在见地
![[学习记录] 关于逻辑回归logistics regression的公式相关_第1张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/91092f1f51e943f1a2c162091ce2a7e8.jpg)