- Python day15
@浙大疏锦行Pythonday15.内容:复习日本周主要的内容是一些常见的机器学习流程以及其中的部分内容标签编码以及连续特征的处理:归一化和正态化等。图像的绘制:热力图、Shap图等的绘制超参数优化算法:网格搜索、贝叶斯以及启发式算法模拟退火、遗传算法等不平衡数据集的处理:过采样以及欠采样。
- 基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测
深度学习乐园
cnn人工智能神经网络
演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术,结合卷积神经网络(CNN)模型、ResNet模型和MobileNet模型,实现对驾驶员分心行为的自动检测。我们通过训练这些模型来识别不同的驾驶员分心行为,包括如发短信、通话、喝水等行为。使用的数据集包含驾驶员行为的图片,并且针对每个行为标注了相应的标签(例如"正常驾驶"、"右手发短信"等)。MobileNetV2是Google于2018
- Lecture 5:Training versus Testing
薛家掌柜的
回顾一下前四个Lecture,Lecture1讲的是找一个使得(也就是),Lecture2讲的是使得,Lecture3讲的是机器学习的分类,Lecture4讲的是让。那么,我们就有两个核心问题需要解决了。我们如何保证尽可能地靠近?我们如何使得足够小?而在这两个问题里面,假设集大小又扮演着什么样的角色?应该多大呢?如果是一个很小的,能够满足,但是可选的假设又太少了。如果是一个很大的,可选的假设很多,
- opencv 4.12.0版本发布详解:核心优化与新特性全解析
Risehuxyc
#opencvopencv人工智能计算机视觉
OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配,全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV(开源计算机视觉库)作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一,在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复,覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- Python 生物信息学秘籍第三版(四)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/9694cf42f7d741c69225ff1cf52b0efe译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:生物信息学中的机器学习机器学习在许多不同的领域中都有应用,计算生物学也不例外。机器学习在该领域有着无数的应用,最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析(PCA)通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展,还有许多其他潜在的应
- 如何用深度学习实现图像风格迁移
最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格,或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在
- AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略
AIGC应用创新大全
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AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词:TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要:本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略,从基础概念到高级技巧,全面解析如何高效训练深度学习模型。我们将从数据准备、模型构建、训练优化到部署应用,一步步揭示TensorFlow模型训练的核心技术,并通过实际代码示例展示最佳实践。背景介绍目的
- ROS2 通过相机确定物品坐标位置
要实现通过相机确定物品坐标位置,通常需要相机标定、物体检测和坐标转换几个步骤。下面我将提供一个完整的解决方案,包括相机标定、物体检测和3D坐标估计。1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包bashros2pkgcreateobject
- Anaconda 、Pytorch下载教程(保姆级)
湲绘
pytorchopencv人工智能condapython深度学习
#因为每次都自己去搜教程太麻烦,索性写个博客记录一下#一、Anaconda的下载与安装进入Anaconda官网官网:Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform下载地址:FreeDownload|Anaconda直接点击Download即可版本对应表如下,选择自己想要的python版本下载就好[环境配置]anaconda3的base环境与pyt
- 【机器学习&深度学习】什么是量化?
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的?二、为什么要进行量化?2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结:量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化(WeightQuantization)3.2激活量化(ActivationQuantization)3.3梯度量化(GradientQuantiz
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
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本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境,为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力,用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置,用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能,并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
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MATLAB基于图像处理的杂草识别技术1.系统介绍杂草识别是精准农业中的重要环节,基于图像处理的杂草识别技术利用计算机视觉和机器学习算法,自动识别田间杂草,为精准施药提供决策支持。本系统基于MATLAB实现杂草图像处理,包括图像预处理、特征提取、分类识别等模块。2.应用场景精准农业:自动识别田间杂草,实现精准施药,减少农药使用量。生态监测:监测农田杂草种类和分布,评估生态环境。植物保护:识别有害杂
- Python 机器学习:NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
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Python机器学习:NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词:朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要:本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理,基于NumPy实现高效的算法框架,涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战,展示如何利用向量化计算优化概率估计,解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
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附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:书单导航页(点击右侧极客侠栈即可打开个人博客):极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本(珍藏版)②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本(珍藏版)③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)④【Web前端】从HTML到JS到AJ
- 基于深度学习的和平精英(吃鸡)内置锁头训练
摆烂仙君
深度学习人工智能
前言本教程以和平精英为例,主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注,并控制鼠标对其进行锁定射击,同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解,该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。请注意,该教程仅供娱乐教学,若本教程评论超过100,将会开源相关代码并对实际的代码部署进行进一步分析。一、和平精英伤害机制分析在《刺激战场》(现为《和平精英》)中,击中头部的伤害远高于身体其他部位,这是由游戏
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
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城市中迷途小书童
摘要:一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响!深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点,使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏,检测癌症,和人类交谈,自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室,我们
- 股票基金量化开源平台对比
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股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下,量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式,投资者能够迅速处理海量市场数据,制定并执行复杂交易策略,其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化,2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现,推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
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开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来,随着人工智能技术的持续深化,量化交易领域迎来了深刻变革。2025年,基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现,不仅在技术层面实现突破,更在实际应用中展现出强大竞争优势,推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略,量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性,已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
- Python Gradio:快速搭建人脸识别应用
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Python人工智能与大数据Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:快速搭建人脸识别应用关键词:Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要:本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法,并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- 嵌入式学习-PyTorch(8)-day24
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学习pytorch深度学习
torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块,里面实现了一系列常用的优化算法,比如SGD、Adam、RMSprop等,主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降,支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
- 嵌入式学习-PyTorch(3)-day20
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学习pytorch人工智能
transforms结构及用法transforms.yp是一个工具箱就是将一个特定格式的图片经过这个工具的到想要的变换Tensor数据类型一、transforms的使用(Python)fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=Summar
- 嵌入式学习-PyTorch(4)-day21
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1、torchvision中数据集的使用认识官方的一些数据集Datasets—Torchvision0.22documentation试了一下CIFAR10数据集,知道了如何下载官方数据集和展示他们去tensorboard中importtorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#处理数据集dataset_transform=t
- Python机器学习教程
Python机器学习教程(MachineLearningwithPythonTutorial)PDFVersionQuickGuideResourcesJobSearchDiscussionPDF版本快速指南资源资源求职讨论区MachineLearning(ML)isbasicallythatfieldofcomputersciencewiththehelpofwhichcomputersyste
- DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04
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DataWhale组队学习学习pytorch人工智能
一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中,损失函数(LossFunction)用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异,是模型优化的目标。PyTorch内置了多种常用损失函数(如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等)。但在实际任务中,可能需要针对特定问题设计自定义损失函数,例如:处理类别不平衡问题(如加权交叉熵)实现特殊业务需求(如对
- 大模型核心概念 | 嵌入模型(Embedding)、向量模型(Vector Model)
一、核心概念解析1.1嵌入模型(Embedding)作为AI领域的核心基础技术,嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量,实现语义特征的深度捕捉:文本嵌入:如将语句转换为1536维向量,使"机器学习"与"深度学习"的向量余弦相似度达0.92跨模态嵌入:支持图像与文本的联合向量空间映射,如CLIP模型实现文图互搜1.2向量模型(VectorModel)作为嵌入技术的下游应用体系,主要包含两大方向
- Python实现神经网络算法指南
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python神经网络算法
Python实现神经网络算法指南神经网络是一种模拟人脑神经元结构进行信息处理的机器学习算法。在深度学习领域中,神经网络是最为强大的算法之一。Python作为一门简单易学的编程语言,也成为了许多人选择实现神经网络算法的首选语言。在本篇文章中,我们将通过Python代码来实现神经网络算法。导入必要的库为了实现神经网络算法,我们需要导入一些必要的Python库,包括numpy和matplotlib。其中
- 基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音增强系统设计与实现
神经网络15044
仿真模型神经网络机器学习图像处理cnn人工智能机器人
基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音增强系统设计与实现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.引言在当今的互联网通信时代,实时语音通信已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,语音通信质量常常受到回声、背景噪声等因素的严重影响。为了解决这些问题,我们需要高效的语音增强技术。本文将详细介绍如何将DTLC-AEC(深度学习回声消
- Java云原生安全矩阵:从代码到运行时的量子级防御
墨夶
Java学习资料6java云原生安全
核心架构:SpringSecurity与Envoy的“量子态防御”基于声明式安全的“波函数坍缩”API网关的“暗物质过滤”代码示例:SpringSecurity的量子态权限控制威胁检测的“超弦理论”基于行为分析的“量子隧穿”异常检测实时日志的“引力波监测”代码示例:机器学习驱动的异常行为检测加密与密钥管理的“暗能量引擎”敏感数据的“量子态加密”密钥的“黑洞事件视界”保护代码示例:BCrypt与JW
- 入门
勤学奋进小郎君
了解机器学习标签需要通过机器学习模型判断出的结果特征机器学习模型进行判断的条件(可以是很多的变量)模型机器学习判断的工具降低损失线性回归y=mx+b其中:y指的是温度(以摄氏度表示),即我们试图预测的值。m指的是直线的斜率。x指的是每分钟的鸣叫声次数,即输入特征的值。b指的是y轴截距。2018-10-31_155803.png但是这样会对一些样本有误差,而我们的目的就是得到将误差降到最低的模型降低
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方