woshicver
woshicver

聊聊大火的多模态项目

多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。

每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息有语音、视频、文字等媒介；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。

模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。

当下，多模态技术有着相当广泛的应用场景，如淘宝搜图、AI字幕、AI虚拟数字人、仿人交互、智能助手、商品推荐和信息流广告、视频帧人脸帧的图向量检索、语音交互等等。

我们很荣幸邀请到了在职高级算法研究员Clark老师，利用1小时左右的时间，为大家系统地梳理多模态技术。

直播分享内容

01

PART

  • 01 多模态模型的发展趋势 

  • 02 多模态数据集 

  • 03 常见多模态下游任务

02

PART

主讲老师

聊聊大火的多模态项目_第1张图片

直播时间

03

PART

  • 6月22日晚20:00-21:00

对多模态技术感兴趣的同学，扫下方二维码，预约直播。

聊聊大火的多模态项目_第2张图片

扫码支付0.1元即预约成功

直播当晚会有工作人员联系你~

04

PART

多模态学习路径

聊聊大火的多模态项目_第3张图片

01 多模态理论基础

学习多模态预训练相关论文——CLIP、ALIGN、VILT

02 自监督算法

学习一些多模态预训练可能用到的自监督方案——MAE、DINO、MOCO

03 多模态下游任务介绍

主要了解VQA任务和nlvr任务

04 多模态应用

Image Captioning案例、阿里电商跨模态检索案例。了解任务介绍、baseline搭建、模型优化、结果展示。

05 多模态项目

AI智能文案、基于多模态预训练模型的手机相册管理与检索、AI唇语识别、基于深度多模态目标检测和语义分割的自动驾驶

6月22日晚20:00-21:00

对多模态技术感兴趣的同学，扫下方二维码，预约直播。

聊聊大火的多模态项目_第4张图片

扫码支付0.1元即预约成功

直播当晚会有工作人员联系你~

聊聊大火的多模态项目_第5张图片

你可能感兴趣的:(机器学习,人工智能,深度学习,python,大数据)

  • 【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络 沫2021
    参考链接：https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行
  • pip和conda 李星星BruceL pipconda
    目录1使用Conda？你可能不需要Docker1.1Docker在开发环境中的应用1.2Python和Conda：跨平台逻辑，跨平台依赖1.3Conda作为生产环境中Docker的替代方案1.4避免使用Docker的一些限制2PipvsConda：深入比较Python的两种包管理系统2.1起点：哪种依赖？2.1.1Pip：仅限Python库2.1.2Conda：任何依赖都可以是Conda包（几乎）
  • 探索Python性能优化的新里程：py-spy 施刚爽
    探索Python性能优化的新里程：py-spy项目介绍py-spy是一个为Python程序设计的轻量级采样剖析器，它无需重启或修改你的代码就能让你看到程序运行时的时间分配情况。由于其采用Rust编写，因此在不影响目标程序运行的情况下，py-spy能安全地对生产环境中的Python代码进行剖析。该项目支持Linux、macOS、Windows和FreeBSD上的所有现代CPython解释器版本（从2
  • 【python学习】使用魔塔社区的模型
    前言魔塔社区有很多模型，但是怎么使用呢？刚开始学习python，简单的摸索一下一、新建项目1、创建虚拟环境condacreate-npaddlepython=3.102、激活虚拟环境condaactivatepaddle3、新建项目PyCharn新建一个项目，选择已创建的虚拟环境paddle项目新增models目录二、下载模型打开PyCharm的Terminal，命令行前面有一个(paddle)，
  • 【基础】Python包及环境管理工具大盘点：pip、pipx、poetry、conda、pipenv、Pixi、uv、venv、virtualenv、pyenv 、Mamba、Hatch、PDM等 正经教主 程序基础pythonpython开发语言包工具环境工具
    前言工欲善其事，必先利其器，如今兵器各式各样，咱就盘点一下有哪些兵器，都有啥特点，供各位侠客参考，希望大家都能找到自己喜欢的。正经开始以下是针对Python环境中常用工具的特点、易用性对比及使用建议的详细总结：一、工具分类与核心功能根据功能定位，可将工具分为以下几类：虚拟环境管理：venv、virtualenv包管理与依赖解析：pip、pipx综合项目管理：poetry、pipenv、Hatch、
  • Python 并发调试工具（py-spy、GDB、pyperf）解析 赛博社畜联盟 python开发语言
    ```htmlPython并发调试工具（py-spy、GDB、pyperf）解析Python并发调试工具（py-spy、GDB、pyperf）解析在现代软件开发中，Python以其简洁的语法和强大的库支持，成为了许多开发者首选的语言。然而，随着程序复杂度的增加，尤其是涉及并发编程时，调试和性能优化变得尤为重要。本文将介绍三个常用的Python并发调试工具：py-spy、GDB和pyperf，并深入
  • Python 依赖管理的新动向：pip、Poetry 和 Conda 谁是未来的标准？
    ```htmlPython依赖管理的新动向：pip、Poetry和Conda谁是未来的标准？Python依赖管理的新动向：pip、Poetry和Conda谁是未来的标准？在Python生态系统中，依赖管理是一个至关重要的环节。无论是小型脚本还是大型企业级项目，依赖管理的好坏直接影响到项目的开发效率和稳定性。近年来，随着Python社区的快速发展，依赖管理工具也经历了显著的变化。本文将探讨三种主流的
  • AI交互的初期魅力与后期维护挑战
    AI交互的初期魅力与后期维护挑战引言在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正迅速渗透到各个领域，特别是人机交互方面。许多开发者、设计师和用户在初次与AI交互时，往往感受到一种“一时爽”的快感。这种交互方式看似高效、智能，能够快速响应需求，提供即时反馈。然而，随着时间的推移，这种初期魅力往往会转化为高昂的后期维护成本。本文将深入讨论AI交互的这一双面性，重点分析细节沟通不足以及UI设计中AI难以处理
  • Conda常用命令 耘田 conda人工智能
    查看Conda的完整帮助文档conda-h显示当前安装的Conda版本号conda-V列出所有已创建的Conda虚拟环境（标记*表示当前激活的环境）。condaenvlist删除所有缓存文件（包括未使用的包、临时文件等），释放磁盘空间condaclean--all新建名为ai-knowledge-mgr的虚拟环境，并安装Python3.8版本condacreate-nai-knowledge-mg
  • 主流编程语言全景图：从Python到Rust的深度解析 万能小贤哥 pythonrust开发语言
    2024年编程语言生态报告显示，全球开发者使用的语言数量已达260+，但真正主导行业的不到20种。本文带你穿透技术迷雾，掌握8大核心语言的本质差异。一、选择编程语言的黄金标准图表代码二、八大主流语言对比解析1.Python-通用胶水语言特性：动态类型+缩进语法丰富的库生态（20万+包）GIL全局锁限制并发适用场景：python#机器学习示例（TensorFlow）importtensorflowa
  • 边缘智能革命：嵌入式机器学习如何让万物“思考” 万能小贤哥 机器学习人工智能
    当智能手表精准识别你的健身动作，工业传感器预测设备故障于毫秒之间，农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景，而是嵌入式机器学习（EmbeddedMachineLearning,或TinyML）正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命，正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习：定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器（MCU）、微处理器（
  • 使用Python实现的Excel像素画
    简介：本项目主要使用python语言，将图片转为Excel，图片中的每一个像素转化为Excel中的每一个单元格。主要使用pillow和xlsxwriter这两个模块。项目使用一个python文件即可。一：项目功能和流程介绍项目的主要功能：就是将一张人脸图像，画在Excel表格上，图片的每一个像素点对应Excel的一个格子，俗称像素画。流程：创建Excel表，并设置行高和列宽打开图片遍历图片每一个像
  • python高并发web框架_Python3中tornado高并发框架 weixin_39788969 python高并发web框架
    1.单线程tornado.web：基础web框架模块tornado.ioloop：核心IO循环模块，高效的基础。封装了:1.asyncio协程，异步处理2.epoll模型：水平触发（状态改变就询问，select(),poll()），边缘触发（一直询问，epoll()）3.poll模型：I/O多路复用技术4.BSD（UNIX操作系统中的一个分支的总称）的kqueue（kueue是在UNIX上比较高效
  • 基于python的文字识别系统_基于Python的图片文本识别系统的研究 weixin_39683368 基于python的文字识别系统
    龙源期刊网http://www.qikan.com.cn基于Python的图片文本识别系统的研究作者：韩琳来源：《科学与财富》2019年第20期近年来随着计算机技术的不断发展，OpticalCharacterRecognition（光学字符识别，简称“OCR”）应用的领域更加的广泛，而图片文字识别就是其中重要的一个。目前图片文字识别的准确率并没有达到100%，这也成为了图片文字识别发展领域的一大瓶
  • 基于python的图像识别_基于PYTHON的图片文字识别
    文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。一般包括以下几个过程：图像输入、图像前处理、预识别：1图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式，目前有OpenCV、CxImage等开源项目。2预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等。2.1二值化：对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为
  • 仓库货物检测：基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面开发 YOLO实战营 YOLO深度学习ui目标跟踪目标检测人工智能
    一、引言随着电商和物流行业的快速发展，仓库货物管理已经成为企业运营中至关重要的环节。为了提高仓库管理的效率和准确性，越来越多的企业开始应用自动化技术来完成货物的盘点、分类、分拣等任务。传统的货物管理方式通常依赖人工检查，不仅效率低下，而且容易出现误差。为了克服这些问题，利用计算机视觉和深度学习技术来实现仓库货物的自动化检测成为了一种有效的解决方案。本博客将介绍如何使用YOLOv5进行仓库货物检测，
  • 【云原生】Helm来管理Kubernetes集群的详细使用方法与综合应用实战 景天科技苑 云原生K8S零基础到进阶实战云原生kubernetes容器Helmk8sk8s集群
    ✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生k8s，linux，she
  • KL散度：信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量
    不对称性、计算本质与机器学习的普适应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与数学本质KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）用于衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异程度，定义为：DKL(P∥Q)=∑x∈XP(x)log⁡P(x)Q(x)(离散形式)D_
  • Transformer：自注意力驱动的神经网络革命引擎 大千AI助手 人工智能Python#OTHERtransformer神经网络深度学习google人工智能机器学习大模型
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从语言理解到多模态智能的通用架构基石⚙️一、核心定义与历史意义Transformer是由Google团队在2017年论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出的深度学习架构，其颠覆性创新在于：完全摒弃RNN/CNN：仅依赖自注意力机制（S
  • [特殊字符] LLM（大型语言模型）：智能时代的语言引擎与通用推理基座 大千AI助手 人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理LLM大模型Transformer
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM（LargeLanguageModel）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，通过神经网络架构（尤其是Transformer）模拟人类语言的复杂规律，实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
  • 深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例 你喜欢喝可乐吗？ deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
    深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型，不仅延续了YOLO系列的高效实时性能，还在检测精度和泛化能力上取得显著突破，使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程，并结合YOLOv11的具体实现，提
  • 预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征 浪漫的诗人 论文深度学习人工智能
    文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
  • Python类中魔术方法(Magic Methods)完全指南：从入门到精通 盛夏绽放 python开发语言
    文章目录Python类中魔术方法(MagicMethods)完全指南：从入门到精通一、魔术方法基础1.什么是魔术方法？2.魔术方法的特点二、常用魔术方法分类详解1.对象创建与初始化2.对象表示与字符串转换3.比较运算符重载4.算术运算符重载5.容器类型模拟6.上下文管理器7.可调用对象三、高级魔术方法1.属性访问控制2.描述符协议3.数值类型转换四、魔术方法最佳实践五、综合案例：自定义分数类Pyt
  • Python面向对象编程(OOP)详解：通俗易懂的全面指南 盛夏绽放 python开发语言有问必答
    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。文章目录Python面向对象编程(OOP)详解：通俗易懂的全面指南一、OOP基本概念1.什么是面向对象编程？2.OOP的四大支柱3.核心概念对比表二、类和对象1.类(Class)vs对象(Object)2.类结构详解三、OOP三大特性详解1.封装(Encapsulation)2.继承(Inherita
  • 〖Python 数据库开发实战 - Redis篇②〗- Linux系统下安装 Redis 数据库 哈哥撩编程 #⑤-数据库开发实战篇Python全栈白宝书python数据库数据库开发实战linux安装redis
    订阅Python全栈白宝书-零基础入门篇可报销！白嫖入口-请点击我。推荐他人订阅，可获取扣除平台费用后的35%收益，文末名片加V！说明：该文属于Python全栈白宝书专栏，免费阶段订阅数量4300+，购买任意白宝书体系化专栏可加入TFS-CLUB私域社区。福利：加入社区的小伙伴们，除了可以获取博主所有付费专栏的阅读权限之外，还有机会加入星荐官共赢计划，详情请戳我。作者：不渴望力量的哈士奇(哈哥)，
  • python分布式爬虫打造搜索引擎--------scrapy实现 weixin_30515513 爬虫python开发工具
    http://www.cnblogs.com/jinxiao-pu/p/6706319.html最近在网上学习一门关于scrapy爬虫的课程，觉得还不错，以下是目录还在更新中，我觉得有必要好好的做下笔记，研究研究。第1章课程介绍1-1python分布式爬虫打造搜索引擎简介07:23第2章windows下搭建开发环境2-1pycharm的安装和简单使用10:272-2mysql和navicat的安装
  • 上传文件csv并解析list_基于PyQt5表格控件TableWidget的csv文件内容显示
    (70后红太阳2020年4月写于成都)一、配置环境开发环境：Win7；开发工具：Python3.8.2IDLE，QtDesigner5.13.2；Python安装目录：D:python；文件保存目录：D:python基于PyQt5表格控件TableWidget的csv文件内容显示；路径配置：在cmd下，运行path=%path%;Dpythonpython38-32scripts;D:python
  • 深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
  • 马斯克整出的半仙儿，Chat GPT会让多少白领失业？可能会带来哪些变化？ 良辰美景5566
    这几天，ChatGPT火了，是美国一家叫OpenAI的高科技公司研发的，背后的投资人是谁？——埃隆马斯克！这哥们儿只要一出手，注定就和新奇呀伟大呀啥的绑在一起了，他搞的项目，比如特斯拉、星链、脑机接口，光听名字就透着不俗。很多人纳闷儿，他这次搞得ChatGPT是个啥玩意儿？简单说就是一个人工智能聊天软件，这个软件比以往的智能聊天软件强在哪儿？这么说吧，这简直就是个半仙儿啊。如果您是一位老人，这个C
  • PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记） 拉拉拉拉拉拉拉马 pytorch人工智能python笔记深度学习
    PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足（OutOfMemory,OOM）错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具，能够在推理（inference）和验证（validation）阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他