CDL_03
CDL_03

pytorch导出onnx

net = Net()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224, device='cuda')

torch.onnx.export(net, (dummy_input), "1.onnx", verbose=True, input_names=['input1'], output_names=['output1'],opset_version=11)

你可能感兴趣的:(pytorch,pytorch,深度学习,机器学习)

  • 【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化 ShuQiHere 神经网络rnn人工智能
    【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色，但当面对时间序列数据时，例如预测股票价格，它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题，循环神经网络（RNN）被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测，我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
  • 【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析 ShuQiHere cnn人工智能神经网络
    【ShuQiHere】卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习领域的一个里程碑。它的出现不仅改变了计算机视觉的格局，还影响了各类数据处理任务，如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展，CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么，CNN到底是什么？它又是如何工作的？在本文中，我们将通过手写数字识别的例子，逐层解析CNN的每个部分，帮助你全面理解这
  • 机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图） 吃什么芹菜卷 机器学习机器学习算法人工智能
    目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网
  • 百度飞桨教程（一） 怎么这么多名字都被占了 百度paddlepaddle人工智能
    百度飞桨（paddle），是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例，大概了解paddle的使用importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transformsimportNormalizetransfo
  • 第T10周：数据增强 OreoCC 深度学习人工智能tensorflow2
    >-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**第10周：数据增强难度：夯实基础⭐⭐语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高acc请探索更多的数据增强手段并记录在本教程中，你将学会如何进行数据增强，并通过数据增强用少量数据达到非常非常棒的识别准确率。我将展示两种数据增强方式，以及如何自定义数据增强方式并将其放到
  • 深度学习系列70：模型部署torchserve IE06 深度学习系列深度学习人工智能
    1.流程说明ts文件夹下，从launcher.py进入，执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数，启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
  • Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践 啊取名真困难 facebook机器人人机交互运维新媒体运营
    引言在数字化时代，FacebookMessenger已成为企业与客户沟通的重要渠道。聊天机器人的引入，不仅提升了客户服务的效率，也为企业带来了新的互动方式。一、聊天机器人的兴起1.1客户需求的变化随着消费者对即时服务的需求日益增长，聊天机器人提供了一个快速响应的解决方案。1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器
  • AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用 AI大模型应用之禅 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
    AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器，例如学习、解决问题和决策。近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
  • 基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南 A等天晴 计算机视觉深度学习人工智能
    1.项目背景与目标设定金属锈蚀是工业领域面临的一个普遍问题，它可能导致结构失效、安全隐患和巨大的经济损失。传统的锈蚀检测方法通常依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不一致或遗漏重要的锈蚀区域。随着深度学习技术的快速发展，特别是在计算机视觉领域的突破，我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO（Yo
  • Langchain-Chatchat本地部署的解决方案 herosunly 大模型RAGlangchain-chat本地部署解决方案
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • 深度学习100问23:什么是前馈型神经网络 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟！一、定义及原理这个小工厂呀，有个特别的工作方式。数据就像是原材料，从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢，这些数据一路向前，经过一个又一个隐藏层，就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后，数据到达输出层这个“成品出口”，变成了我们想要的结果。在这个过程中，数据只能一个劲儿地往前跑，可不能绕回来，就像一条单行道。比如说，如果我们
  • python 数据挖掘与机器学习 科研的力量 人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
    近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一：课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建（
  • 大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧 AI大模型_学习君 深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
    引言：近年来，人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT，这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么，这些大模型是如何训练出来的呢？本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。例如，GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本，而BERT则使用了维基百科
  • 1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！ 生信小课堂
    影响因子：9.186关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，有需要的朋友欢迎交流研究概述：本研究首先使用R语言在三个基因表达
  • 做大模型 千万别买苹果笔记本电脑 路人与大师 电脑
    对于大模型（如大型神经网络模型）的训练和推理，苹果笔记本电脑（尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook）确实存在一些限制，这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。NVIDIA的C
  • 10分钟学会Docker的安装和使用 明月醉窗台 #模型部署docker容器算法人工智能
    文章目录1Docker简介2Docker安装2.1Windows安装2.2Linux安装2.2.1CentOS安装2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像（DockerImages）3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch镜像6容器数据卷6.1问题描述6.2使用数据卷6.3具名挂载和匿名挂载
  • AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理 wypdao 人工智能AIGC算法人工智能深度学习机器学习
    人工智能（AI）是一个涵盖广泛领域的技术词汇，近年来受到了越来越多的关注和应用。然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念，厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能（AI）首先，人工智能（AI）是一个广泛的领域，包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
  • 机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景 夜清寒风 支持向量机算法机器学习
    1、概述：基本原理：间隔（Margin）：SVM试图找到一个超平面，这个超平面不仅能够区分不同的类别，而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量（SupportVectors）：这些是距离超平面最近的数据点，它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
  • 昇思25天学习打卡 十分钟ll 昇思25天学习打卡pythonpytorch视觉检测图像处理
    @[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）及更高维的数组。张量基本用法（mindspore）data=[1,0,1,0]x_data=Tensor(data)print(x_data,x_data.shape,x_data.dt
  • 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习YOLO人工智能
    【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用，该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法，实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势，还通过改进的网络结构和优化策略，进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
  • 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析 zhangbin_237 Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能开发语言
    隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基
  • 深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新 联蔚盘云 深度学习数据分析人工智能
    一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。二、深度学习与数据分析的完美结合联蔚盘云运用深度学习技术，对海量数据进行深度挖掘，揭示数据背后的价值。我们利用先进的算法和模型，为企业提供精准的市场预测、消费者行为分析、业务优化等解决方案，帮助企业实现决策的科学化和智
  • 统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性 cui_hao_nan 统计机器学习导论机器学习
    n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的
  • 动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录] walfar pytorch深度学习pytorch学习
    在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它，只需继承基础层类并实现前向传播功能。importtorchimporttorch.nn.
  • 动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录] walfar pytorch深度学习pytorch学习
    目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
  • PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
    当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
  • PyTorch 基础学习（14）- 归一化 花千树-010 PyTorchpytorch学习人工智能
    系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围，通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
  • PyTorch 基础学习 花千树-010 大讨论pytorch学习人工智能
    文章索引：PyTorch基础学习（1）-快速入门PyTorch基础学习（2）-张量TensorsPyTorch基础学习（3）-张量的数学操作PyTorch基础学习（4）-张量的类型PyTorch基础学习（5）-神经网络PyTorch基础学习（6）-函数APIPyTorch基础学习（7）-自动微分PyTorch基础学习（8）-多进程并发PyTorch基础学习（9）-训练优化器PyTorch基础学习（
  • 《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期 Lethe不迷糊
    逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
  • 自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系 听忆. 自然语言处理机器学习人工智能
    自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与NLP的结合4.NLP和ML的相互促进5.挑战与未来展望边走、边悟迟早会好自然语言处理（NLP）与机器学习（ML）有着密切的关系，二者结合在一起可以实现自动化文本分析、语音识别、
  • mongodb3.03开启认证 21jhf mongodb
    下载了最新mongodb3.03版本，当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题，现总结如下： （百度上搜到的基本都是老版本的，看到db.addUser的就是，请忽略） Windows下我做了一个bat文件，用来启动mongodb，命令行如下： mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
  • 【Spark103】Task not serializable bit1129 Serializable
    Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一，这里记录下出现这个问题的两个实例，一个是自己遇到的，另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在，至少目前阶段碰到此类问题，没有什么章法 1.   package spark.exampl
  • 你所熟知的 LRU(最近最少使用) dalan_123 java
    关于LRU这个名词在很多地方或听说，或使用，接下来看下lru缓存回收的实现 1、大体的想法     a、查询出最近最晚使用的项     b、给最近的使用的项做标记 通过使用链表就可以完成这两个操作，关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部；标记最近使用的项，只需要将该项移除并放置到头部，那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项？ 这时候多
  • Javascript 跨域 周凡杨 JavaScriptjsonp跨域cross-domain
                                       
  • linux下安装apache服务器 g21121 apache
    安装apache 下载windows版本apache，下载地址：http://httpd.apache.org/download.cgi   1.windows下安装apache Windows下安装apache比较简单，注意选择路径和端口即可，这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache： 下载之后上传到linux的相关目录，这里指定为/home/apach
  • FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介 老A不折腾 finereportweb报表报表软件语法总结
      JS编辑框： 1.FineReport的js。 作为一款BS产品，browser端的JavaScript是必不可少的。 FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。 大家知道，预览报表时，报表servlet会将cpt模板转为html，在这个html的head头部中会引入FineReport的js，这个finereport.js中包含了许多内置的fun
  • 根据STATUS信息对MySQL进行优化 墙头上一根草 status
    mysql  查看当前正在执行的操作，即正在执行的sql语句的方法为:      show processlist 命令   mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值，我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
  • 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名 aijuans Spring 3
    本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名？ 原始的 <bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business"> <property name="writer"> <ref b
  • 高性能mysql 之 性能剖析 annan211 性能mysqlmysql 性能剖析剖析
    1 定义性能优化 mysql服务器性能，此处定义为 响应时间。 在解释性能优化之前，先来消除一个误解，很多人认为，性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。 这是一个陷阱。 资源时用来消耗并用来工作的，所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度，保持cpu忙绿，这是必要的。很多时候发现 编译进了新版本的InnoDB之后，cpu利用率上升的很厉害，这并不
  • 主外键和索引唯一性约束 百合不是茶 索引唯一性约束主外键约束联机删除
    目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表         第二步;发表文章       1,建表; ---用户表 BlogUsers --userID唯一的 --userName --pwd --sex create
  • 线程的调度 bijian1013 java多线程thread线程的调度java多线程
    1.       Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。   2.       多数线程的调度是抢占式的（即我想中断程序运行就中断，不需要和将被中断的程序协商） a) 
  • 查看日志常用命令 bijian1013 linux命令unix
    一.日志查找方法，可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log   二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log：在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log：显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
  • 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld bit1129 helloworld
    MyBatis这个系列的文章，主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。   样例数据 本文以MySQL数据库为例，建立一个STUDENTS表，插入两条数据，然后进行单表的增删改查     CREATE TABLE STUDENTS ( stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  • 【Hadoop十五】Hadoop Counter bit1129 hadoop
       1. 只有Map任务的Map Reduce Job File System Counters FILE: Number of bytes read=3629530 FILE: Number of bytes written=98312 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of lar
  • 解决Tomcat数据连接池无法释放 ronin47 tomcat 连接池　优化
    近段时间，公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我，说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作，发现用户不能登录时，都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了，不过只是治标而已，因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。 今天上午，开发人员小毛又找到我，要我协助将这个问题根治一下，拖太久用户难保不投诉。 简单分析了一
  • java-75-二叉树两结点的最低共同父结点 bylijinnan java
    import java.util.LinkedList; import java.util.List; import ljn.help.*; public class BTreeLowestParentOfTwoNodes { public static void main(String[] args) { /* * node data is stored in
  • 行业垂直搜索引擎网页抓取项目 carlwu LuceneNutchHeritrixSolr
    公司有一个搜索引擎项目，希望各路高人有空来帮忙指导，谢谢！ 这是详细需求： （1） 通过提供的网站地址(大概100-200个网站)，网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件（如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型），并且程序能够根据事先提供的规则，过滤掉不相干的下载内容。 （2） 程序能够搜索这些抓取的内容，并能对这些抓取文件按照油田名进行分类，然后放到服务器不同的目录中。
  • [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费 comsci 资源
          降低通讯服务资费，就意味着有更多的用户进入，就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户，在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下，这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降，而享受到的服务质量也在下降，这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。     &nbs
  • Java时区转换及时间格式 Cwind java
    本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用，以及不同时区时间相互转化的方法和原理。   问题描述： 向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如，服务器位于东八区（北京时间，GMT+8:00），而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
  • readonly,只读，不可用 dashuaifu jsjspdisablereadOnlyreadOnly
    readOnly 和 readonly 不同，在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告！！！我就经历过这么一件事： 使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能，有的就不行，而且函数readOnly有黄线警告！！！就这样被折磨了不短时间！！！（期间使用过disable函数，但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据！！！）  
  • LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍 dcj3sjt126com jsWeb
    LABjs 的核心是 LAB（Loading and Blocking）：Loading 指异步并行加载，Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法（script 和 wait）实现了这两大特性，核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器，倡导的是一种模块化开发理念，核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
  • [应用结构]入口脚本 dcj3sjt126com PHPyii2
    入口脚本 入口脚本是应用启动流程中的第一环，一个应用（不管是网页应用还是控制台应用）只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。 Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下，通常命名为 index.php，也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。 控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii（后缀为.php），该文
  • haoop shell命令 eksliang hadoophadoop shell
    cat chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal cp du dus expunge get getmerge ls lsr mkdir movefromLocal mv put rm rmr setrep stat tail test text
  • MultiStateView不同的状态下显示不同的界面 gundumw100 android
    只要将指定的view放在该控件里面，可以该view在不同的状态下显示不同的界面，这对ListView很有用，比如加载界面，空白界面，错误界面。而且这些见面由你指定布局，非常灵活。 PS：ListView虽然可以设置一个EmptyView，但使用起来不方便，不灵活，有点累赘。 <com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
  • jQuery实现页面内锚点平滑跳转 ini JavaScripthtmljqueryhtml5css
    平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做，刷的一下就直接跳到内容了，没有一丝的滚动效果，而且 url 链接最后会有“小尾巴”，就像#keleyi，今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效，既可以设置滚动速度，又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。   效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码： &
  • kafka offset迁移 kane_xie kafka
    在早前的kafka版本中（0.8.0），offset是被存储在zookeeper中的。   到当前版本（0.8.2）为止，kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager（broker）中。   从官方的说明来看，未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话，可以考虑在合适
  • android > 搭建 cordova 环境 mft8899 android
      1 , 安装 node.js        http://nodejs.org      node -v   查看版本   2, 安装 npm   可以先从  https://github.com/isaacs/npm/tags  下载 源码 解压到
  • java封装的比较器，比较是否全相同，获取不同字段名字 qifeifei
     非常实用的java比较器，贴上代码： import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject; import net.sf.json.JsonConfig; i
  • 记录一些函数用法 .Aky. 位运算PHP数据库函数IP
    高手们照旧忽略。 想弄个全天朝IP段数据库，找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段，copy到文件，用文件函数，字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件，直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。（生命在于折腾，也许你们觉得我傻X，直接下载人家弄好的导入不就可以，做自己的菜鸟，让别人去说吧） 当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
  • sublime text 3 rust wudixiaotie Sublime Text
    1.sublime text 3 => install package => Rust 2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages 3.mkdir rust 4.git clone https://github.com/sp0/rust-style 5.cd rust-style 6.cargo build --release 7.ctrl
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他