- 【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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- 告别内存焦虑!用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
- Django项目运行报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘MySQLdb‘
解决方法:在__init__.py文件下,新增下面这段代码importpymysqlpymysql.install_as_MySQLdb()注意:确保你的python有下载pymysql库,没有的话可以使用pipinstallpymysql安装原理:用pymysql来代替mysqlLab__init__.py文件大致位置在:
- [Py026]Snakefile灵活传递param
安哥生个信
snakemake是用python编写的,最近串流程用的比较频繁,所以也归纳在python实用技巧里面。现在需要实现的一个功能是——根据每一个input自身的特点,返回一个值(可能是固定,也可能是随机);然后将这个返回值传递给下面的运行代码。举例:现在有两个fastq文件20192.fastq.gz20193.fastq.gz,需要通过seqkit转换为fasta文件;如果文件名是奇数,则转换出来
- Python日志终极指南:深入探索logging日志管理模块
c01dkit
pythonpython开发语言
在任何一个严谨的软件开发项目中,日志(Logging)都是不可或缺的一环。它不仅是调试代码的利器,更是线上问题追踪、性能分析和数据监控的重要依据。相比于随处可见的print()语句,Python内置的logging模块提供了更为强大、灵活且标准化的解决方案。[1][2]这篇博客将带你由浅入深,全面掌握logging模块的使用,从基础配置到高级技巧,再到企业级项目的最佳实践。一、告别print():
- python大数据论文_大数据环境下基于python的网络爬虫技术
weixin_39775976
python大数据论文
软件开发大数据环境下基于python的网络爬虫技术作者/谢克武,重庆工商大学派斯学院软件工程学院摘要:随着互联网的发展壮大,网络数据呈爆炸式增长,传统捜索引擎已经不能满足人们对所需求数据的获取的需求,作为搜索引擎的抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用十分重要,本文首先介绍了在大数据环境下网络爬虫的重要性,接着介绍了网络爬虫的概念,工作原理,工作流程,网页爬行策略,python在编写爬虫领域的优势
- 【Python爬虫(26)】Python爬虫进阶:数据清洗与预处理的魔法秘籍
奔跑吧邓邓子
Python爬虫python爬虫开发语言数据清洗预处理
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、数据清洗的重要性二、数据清洗的常见任务2.1去除噪声数据2.2
- 117、Python机器学习:数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备:数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分,数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念,以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步,它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite