[深度学习] 残差神经网络Resnet

pytorch基础-比较矩阵是否相等 yuweififi pytorch 人工智能
1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库，它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较，allclose用于考虑一定误差范围的近似比较，适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
神经网络中的Adam 化作星辰神经网络人工智能深度学习
Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
神经网络中的Nesterov Momentum 化作星辰神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出，是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中，更新规则不仅考虑当前的梯度，还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积（即“动量”），以帮助克
神经网络中的Adagrad 化作星辰神经网络人工智能深度学习
Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效，并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说，它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和，然后用这个累积值来缩放当前的学
月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？互联网之路. 知识点开源算法
互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs）并提升训练效率，同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本，推动技术普惠算力需求锐减：Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新，解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题，使
Spring Boot 动态配置数据源全解析 ♢.＊ spring boot 后端 java
亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！引言在企业级应用开发中，单一数据源往往
深入解析：如何编写 Mapper 文件 ♢.＊ oracle 数据库 mybatis
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Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析 ♢.＊ spring boot 数据库 sql
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大模型专栏博文汇总和索引 Donvink 大模型 transformer 深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记，主要包括以下几个子专栏：DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文，目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏，子专栏之间的内容可能会有交集，不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容，故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
深度学习模型优化与医疗诊断应用突破智能计算研究中心其他
内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时，自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略，在病理
跨框架模型演进与行业应用路径智能计算研究中心其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下，模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络，重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时，针对模型优化技术领域，深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破，揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
金融风控与医疗影像算法创新前沿智能计算研究中心其他
内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域，算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络（3D-CNN）架构，实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割，诊断准确率较传统方法提升23.6%。值得关注的是，可解释性算法（如LIME和SHAP）的深度应用，使两类场景中的模型决策
阿里云服务器的作用腾云服务器阿里云服务器云计算
使用阿里云服务器能做什么？大家都知道可以用来搭建网站、数据库、机器学习、Python爬虫、大数据分析等应用，阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站，例如个人博客、企业网站等；除了搭建网站还可以利用阿里云GPU服务器搭建机器学习和深度学习等AI应用；使用阿里云大数据类型云服务器做数据分析；利用云
阿里云人工智能与机器学习 HaoHao_010 阿里云云服务器云计算服务器
阿里云的人工智能（AI）与机器学习（ML）服务为企业提供了全面的AI解决方案，帮助用户在多个行业实现数据智能化，提升决策效率，推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具，支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务：1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台，提供一系列机器学习与深度学习工具和
AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片，基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展，这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类：传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
VQ-Diffusion 深度解析与实战指南晏灵昀Odette
VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型，基于矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）和去噪扩散概率模型（DenoisingDiffusionProbabilisticModel）。该模型通过将DDP
pytorch阶段性总结2 Colinnian pytorch 人工智能 python
nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])#min
【模块】AKConv卷积模块 dearr__ 扒网络模块深度学习人工智能
论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制：限定在局部窗口内，限制了从其他位置捕获信息的能力；卷积核固定大小，限制了对不同目标形状和大小的适应能力。这种新方法允许卷积核具有任意参数和采样形状，提供了一种灵活
AI探索笔记：线性回归安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记线性回归
前言写这篇博客，主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数，也都讲得非常清楚了。但自己不动手，知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通
DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下，目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而，这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足，尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机，旨
UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex chenjj4003 游戏开发2 深度学习计算机视觉人工智能性能优化游戏前端 javascript
UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割，但因其高效性和准确性，迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
神经网络参数量计算坠金 AI科普/入门神经网络人工智能深度学习
算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：网络结构输入层（第一层）：有2个神经元。输出层（第二层）：有3个神经元。参数计算权重参数：第一层的每个神经元都与第二层的每个神经元相连。因此，第一层的2个神经元与第二层的3个神经元之间的连接会形成权重参数。权重参数的总数量为：权重参数=第一层神经元数量×第二层神经元数量=2×3=6偏置参数：第二层的每个
注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍 Jason_Orton 分类数据挖掘人工智能
注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式，根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。
图神经网络：拓扑数据分析的新时代 Jason_Orton 神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在，诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据，能够更好地捕捉节点之间的关系信息，从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
智算中心的核心硬件是什么？ Imagination官方博客
本文来源：游方AI智算中心，作为人工智能时代的关键基础设施，其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述：一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件，能够与各种AI算法协同工作，满足对算力的极高需求。当前主流的AI加速计算芯片包括：1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
TensorFlow基础架构 humbinal tensorflow
处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算.节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数
AI之DeepSeek james二次元 AI 人工智能 AI DeepSeek
DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语
[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术技术小甜甜 AI探索者人工智能 AI作画
ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。本文将详细探讨ComyUI的基本原理，涵盖其在图像生成中的关键概念，包括潜在空间、VAE模块、噪声处理以及CLIP编码器节点的作用。1.潜在空间的存在与生成效率什么是潜在空间？潜在空间（LatentSpace）是指数据压缩后的低维空间。在图像生成中，潜在空间的引入极大地提高了生
VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现周玄九计算机视觉 transformer 深度学习人工智能
CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务（如图像分类、目标检测）时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化，如(224
深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）北岛寒沫逐界星辰2025 计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
Maven Array_06 eclipse jdk maven
Maven Maven是基于项目对象模型(POM)，信息来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具。 Maven 除了以程序构建能力为特色之外，还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性，所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法，许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven，而且公司
ibatis的queyrForList和queryForMap区别 bijian1013 java ibatis
一.说明 iBatis的返回值参数类型也有种：resultMap与resultClass，这两种类型的选择可以用两句话说明之： 1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候，则可直接用resultClass直接指定查询结果类
LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重 Cwind java 位运算 LeetCode Algorithm 题解
原题链接：#191 Number of 1 Bits 要求：写一个函数，以一个无符号整数为参数，返回其汉明权重。例如，‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。汉明权重：指一个字符串中非零字符的个数；对于二进制串，即其中‘1’的个数。难度：简单分析：将十进制参数转换为二进制，然后计算其中1的个数即可。 “
浅谈java类与对象 15700786134 java
java是一门面向对象的编程语言，类与对象是其最基本的概念。所谓对象，就是一个个具体的物体，一个人，一台电脑，都是对象。而类，就是对象的一种抽象，是多个对象具有的共性的一种集合，其中包含了属性与方法，就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象，这个对象就拥有了该类全部的属性，方法。相比于结构化的编程思路，面向对象更适用于人的思维
linux下双网卡同一个IP 被触发 linux
转自： http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/ 由于需要一台机器有两个网卡，开始时设置在同一个网段的IP，发现数据总是从一个网卡发出，而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下，发现相同的问题不少：一、关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开肆无忌惮_ 安卓
遇到一个奇怪的问题，当SplashActivity跳转到MainActivity之后，按主页键，再去打开程序，程序没法再打开（闪一下），结束任务再开也是这样，只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity 本来代码： // 销毁这个Activity fin
通过cookie保存并读取用户登录信息实例知了ing JavaScript html
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合；通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie；通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外，将一个cookie对象发送到客户端，使用response对象的addCookie()方法。下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。（1）创建index.jsp文件。在改
JAVA 对象池矮蛋蛋 java ObjectPool
原文地址： http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html Jakarta对象池 ☆为什么使用对象池恰当地使用对象池化技术，可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗，提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法 alleni123 java
场景如下： ArrayList<Obj> list Obj-> createTime, sid. 现在要根据obj的createTime来进行定期清理。（释放内存） ------------------------- 首先想到的方法就是 for(Obj o:list){ if(o.createTime-currentT>xxx){
阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝百合不是茶平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”，“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿，主要是用来进行农业方面，将农民手中的散地集中起来不仅加大农民集体在土地上面的话语权，还增加了土地的流通与利用率，提高了土地的产量，有利于大规模的产业化的高科技农业的发展，阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整，但是集体化之后农民的个体的话语权将更少，国家应出台相应的法律法规保护
Spring注入有继承关系的类（1） bijian1013 java spring
一个类一个类的注入 1.AClass类 package com.bijian.spring.test2; public class AClass { String a; String b; public String getA() { return a; } public void setA(Strin
30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成功
很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
[Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用 bit1129 velocity
什么是VelocityViewServlet 使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中，以Servlet+Velocity的方式实现web应用 Servlet + Velocity的一般步骤 1.自定义Servlet，实现VelocityViewServl
【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service bit1129 service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解？ A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字 bylijinnan java
public class TwoElementEqualSum { /** * 第 14 题：题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder bylijinnan java netty
今天看Netty如何实现一个Http Server org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory： pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder()); pipeline.addLast(&quo
java敏感词过虑-基于多叉树原理 cngolon 违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包，用于java中的敏感词过滤 1、工具包自带敏感词词库，第一次调用时读入词库，故第一次调用时间可能较长，在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右，纯文本35毫秒左右。 2、如需自定义词库，将jar包考入WEB-INF工程的lib目录，在WEB-INF/classes目录下建一个 utf-8的words.dict文本文件，
多线程知识 cuishikuan 多线程
T1，T2，T3三个线程工作顺序，按照T1，T2，T3依次进行 public class T1 implements Runnable{ @Override
spring整合activemq dalan_123 java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分： a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime？ dcj3sjt126com mysql
环境：Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1 第一步、创建一个表date_test（非定长、int时间） CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
Parcel: unable to marshal value dcj3sjt126com marshal
在两个activity直接传递List<xxInfo>时，出现Parcel: unable to marshal value异常。在MainActivity页面（MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>）： Intent intent = new Intent(this, Next
linux进程的查看上（ps） eksliang linux ps linux ps -l linux ps aux
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为什么第三方应用能早于System的app启动 gqdy365 System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了，这里就不细述了，这里不阐述ROM启动还有bootloader，软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来（包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等）-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
App Framework发送JSONP请求(3) hw1287789687 jsonp 跨域请求发送jsonp ajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢? 使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/ 如何发送Ajax请求呢? (1)登录 /*** * 会员登录 * @param username * @param password */ var user_login=function(username,password){ // aler
发福利，整理了一份关于“资源汇总”的汇总 justjavac 资源
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用 Java 技术创建 RESTful Web 服务 macroli java 编程 Web REST
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CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项超声波 oracle linux
前言：这两天项目要上线了，由我负责往服务器部署整个项目，因此首先要往服务器安装oracle，服务器本身是CentOS6.5的64位系统，安装的数据库版本是11g，在整个的安装过程中碰到很多的坑，不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。安装过程中可能遇到的问题（注
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