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FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称,通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析,系统能够准确识别学生的多种行为,如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性,还具备实时反馈功能,帮助教
- 深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python
梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题,它们影响网络的训练过程和性能。梯度消失(VanishingGradientProblem)定义:梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中,由于链式法则,梯度值随着层数的增加而迅速减小,最终趋近于零。原因:激活函数的导数很小,如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当,导致梯度在网络中的传播过
- 总结:大模型技术栈---算法与原理
lichunericli
LLM零碎知识人工智能自然语言处理算法
原文地址:大模型技术栈-算法与原理1.tokenizer方法word-levelchar-levelsubword-levelBPEWordPieceUniLMSentencePieceByteBPE2.positionencoding绝对位置编码ROPEAliBi相对位置编码Transformer-XLT5/TUPEDeBERTa3.注意力机制Mamba,H3,Hyena,RetNet,RWKV
- 基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集
Midsummer-逐梦
解决方案深度学习人工智能计算机视觉
基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作,使用了Rank_DETR;这个模型是基于detrex框架,而detrex框架又是基于detectron2的。找了一圈没找到载入数据集的地方,后面查阅了资料得知要用API进行注册。二、步骤注册数据集:在脚本中,我们首先要注册数据集。Detectron2提供了多种注册数据集的方式,常用的是register
- 深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写
Linductor
qq聊天机器人项目机器人transformernonebot
深度学习项目实践——QQ聊天机器人(transformer)(三)功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写在前两节中,我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。本节将重点介绍NoneBot2的插件构成,以及如何从零开始编写一个属于自己的插件。这一篇文章主要就是充当搬运工,参考了nonebot2的官方文档第一步:了解NoneBot2的架构在开始编写插件之前,我们先来了解
- YOLOv9独家改进:一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
AI小怪兽
YOLOv9魔术师YOLOtransformer深度学习开发语言人工智能python
本文独家改进:轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer,构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数,并提出了一种名为卷积加性标记混合器(CATM)的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【SPPEL
- 手机摄影零基础轻松入门视频教程,2024年免费视频网盘版教程
全网优惠分享君
随着智能手机的普及,越来越多的人开始用手机记录生活中的点滴。但是,很多人对于手机摄影还是一无所知,不知道如何拍出好看的照片。今天,我们就来为大家介绍一个零基础轻松入门手机摄影的视频教程,帮助大家快速掌握手机摄影的基本技巧,拍出令人惊艳的照片。一、了解手机相机的基本功能首先,我们需要了解手机相机的基本功能。一般来说,手机相机都有多种拍摄模式、像素选择、曝光补偿、白平衡等基本功能。在拍摄前,我们需要熟
- 大语言模型原理与工程实践:混合微调策略
AGI通用人工智能之禅
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
大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了
- Unet改进10:在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制
AICurator
Unet改进专栏深度学习神经网络unet语义分割
本文内容:在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足,限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法,该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块,有效地提取空间关系,同时保留先验通道。CPCA具有
- 深度学习100问13:什么是二分类问题
不断持续学习ing
人工智能机器学习自然语言处理
嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
- AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
东方-教育技术博主
人工智能应用人工智能机器学习深度学习
文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件,提取“句子”列,‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录
- 每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
跟着紫枫学姐学CDA
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在完整的机器学习流程中,数据标准化(DataStandardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感?A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,S
- 深度学习:图像数据分析的革命
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深度学习:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而深度学习技术在其中扮演着核心角色。深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析,并提供实际的代码示例。深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法,它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中,深度学习模
- DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
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人工智能MFC界面应用dnnopencv神经网络
DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的C++简单部署应用,当时特别兴奋,外加那会儿还能自己写界面生成应用程序了,就想着做一个
- 基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型,结合云计算与自动化图像处理技术,实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜,有效提高了安全管理的效率和准确性。一旦系统识别到未按规定穿戴安
- YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测人工智能机器学习神经网络
1.SimAM介绍1.1摘要:在本文中,我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络(ConvNets)注意力模块。与现有的通道和空间注意力模块相比,我们的模块为层中的特征图推断3D注意力权重,而不向原始网络添加参数。具体来说,我们基于一些著名的神经科学理论,提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案,并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。该模块
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
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- 智能合约漏洞检测论文
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综述TestingEthereumSmartContracts:AComparisonofSymbolicAnalysisandFuzzTestingTools符号执行与模糊测试工具的比较综述DeepLearningBasedVulnerabilityDetection:AreWeThereYet?基于深度学习的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe
- 【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
ShuQiHere
机器学习深度学习
【ShuQiHere】在深度学习的世界中,训练一个模型不仅需要时间,还需要大量的计算资源。比如,你已经花了几天时间训练一个模型,但突然间,电脑崩溃了,你的所有进度都丢失了。这种情况就像是在一场马拉松比赛的最后一公里摔倒,让人沮丧至极。那么,有没有什么方法可以避免这种悲剧呢?今天,我们就来聊聊如何通过保存和加载模型的权重来应对这些挑战,确保你在深度学习的旅程中不会白费功夫。模型保存和加载的背景训练一
- Phenaki——文本描述生成动画或视频,动态视频序列。
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一、Phenaki介绍Phenaki是一个先进的视频生成系统,能够根据输入的文本描述生成连续且符合语义的视频内容。Phenaki的核心在于将文本描述转化为视频的过程,通过一系列深度学习技术实现高质量、流畅的视频生成。二、Phenaki核心功能1.文本到视频生成(Text-to-VideoGeneration)Phenaki的最重要功能是根据自然语言文本描述生成连续的视频。用户只需输入一段描述,模型
- Java零基础入门「必学」知识点Java常用类视频教程_Java基础教程
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在前面的课程中,我们知道了在学习Java中有各种各样的“类”来供我们学习,八种使用较为广泛的“类”知识点有:1.包装类2.String类3.StringBuffer和StringBuilder类4.Date类和DateFormat类5.Calendar类6.JDK8的日期类7.Math类和Random类8.枚举戳下方视频从零基础到精通,只差这一步喔~尚学堂给同学们带来全新的Java300集课程啦!
- 【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
ShuQiHere
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【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
- 百度飞桨教程(一)
怎么这么多名字都被占了
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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
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>-**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
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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
- 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
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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(
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9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。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro