- 【机器学习】K近邻
可口的冰可乐
机器学习机器学习人工智能
2.K近邻K近邻算法(KNN)的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离,选取距离最近的K个样本,根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法,因为它不假设数据的分布形式,主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂:KNN算法非常直观,容易理解和实现。无假设:KNN算法对数据没有假设,适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题:KNN能够处理多类分类问题,只需在投票过程
- 昇腾Ascend C算子开发学习笔记
回到唐朝当王爷
c语言学习笔记
2024年7月18日华为上研院培训笔记记录,感觉老师讲的还是很不错的昇腾AscendC算子开发学习笔记昇腾处理器的常用算子库核心融合算子库:核心融合算子库是华为昇腾AI处理器提供的基本算子库,包含了各种常用的深度学习算子,可以高效地执行各种神经网络计算任务。该库的设计旨在充分发挥昇腾AI芯片的计算能力,优化计算性能和资源利用率。FlashAttention类,MOEFFN类NN算子库:NN(Neu
- Spark入门:KMeans聚类算法
17111_Chaochao1984a
算法sparkkmeans
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
- 面向可信和节能的雾计算医疗决策支持系统的优化微型机器学习与可解释人工智能
神一样的老师
论文阅读分享人工智能
这篇论文的标题为《OptimizedTinyMachineLearningandExplainableAIforTrustableandEnergy-EfficientFog-EnabledHealthcareDecisionSupportSystem》,发表在《InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems》2024年第17卷,由R.
- 深度学习速通系列:归一化和批量归一化
Ven%
深度学习速通系列自然语言处理人工智能深度学习python机器学习
在深度学习中,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。下面详细解释这两种技术:归一化(Normalization)归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间,通常是[0,1]或者[-1,1],或者使其具有零均值和单位方差。这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异,使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括:最小-最大归一化(Min-MaxScaling
- matlab怎么调用python模型_matlab怎么调用python
weixin_39961522
众所周知,Python凭借其众多的第三方模块,近年来被数据分析、机器学习、深度学习等爱好者所喜爱,最主要的是Python还是开源的。另一方面,MATLAB因其在仿真方面的独特优势也被众多人追捧。而在国内,虽然MATLAB具有昂贵的价格(学术版的估计也要好几千吧,具体不清楚),但恐怕也是众多搞学术的人的首选平台(原因嘛?呵呵,你懂得)。既然MATLAB和Python各有各的优势,那能不能将二者的优势
- NPU技术总结
技术学习分享
webglprocesson
NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展,NPUs应运而生,以满足对高效率和高能效的计算需求。NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构,优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集,用于加速神经网络中的常见操作,如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并
- stl文件 python_STL_10数据集处理
weixin_39614094
stl文件python
这次要写的是stl10用于自编码器自编码,又称自编码器(autoencoder),是神经网络的一种,经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器(autoencoder)内部有一个隐藏层h,可以产生编码(code)表示输入。该网络可以看作由两部分组成:一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。自编码器(Autoencoder,AE)是一个3层或者大于3层的神经网络,将输入
- 目前支持云计算的有哪些厂家?
江河之流
计算机的工具开发#专升本#改善自己的生活方式云计算
目前市场上提供云计算服务的厂家众多,以下是一些主要的云计算服务提供商:1.**亚马逊网络服务(AmazonWebServices,AWS)**:全球市场份额最大的云服务提供商。2.**微软Azure**:微软提供的云计算平台,提供全面的云服务和解决方案。3.**谷歌云平台(GoogleCloudPlatform,GCP)**:谷歌提供的云计算服务,以其强大的数据分析和机器学习能力著称。4.**阿里
- 叶斯神经网络(BNN)在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素
zhangfeng1133
算法人工智能机器学习
贝叶斯神经网络(BNN)在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的,以下是一些可能的原因和相应的解决方案:学习率设置不当:过高的学习率可能导致损失函数在优化过程中震荡不收敛,而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢。可以尝试使用学习率衰减策略,或者根据任务和数据集的特点设置合适的学习率。数据问题:数据集中的噪声、异常值或不均匀的分布可能会导致模型的损失函数上升。此外,如果训练数据和验证
- 《深入浅出多模态》(九)多模态经典模型:MiniGPT-v2、MiniGPT5
GoAI
深入浅出多模态深入浅出AI多模态vllmLLM大模型stablediffusion
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介绍:</
- Python深度学习-环境
cunzai1985
tensorflowpython深度学习人工智能anaconda
Python深度学习-环境(PythonDeepLearning-Environment)Inthischapter,wewilllearnabouttheenvironmentsetupforPythonDeepLearning.Wehavetoinstallthefollowingsoftwareformakingdeeplearningalgorithms.在本章中,我们将学习为Python
- 交通智能化的催化剂:大模型技术在城市运营中的实践与展望
CSDN资讯
AI人工智能智慧交通华为云
佳都科技集团的首席人工智能科学家、通用大模型研究中心主任王凯在日前的华为开发者大会上发表了题为《AI全面赋能交通行业,大模型让城市更“知行”》的精彩演讲。王凯深入分析了人工智能如何作为交通行业创新与发展的催化剂,通过大模型技术实现城市交通的智能化管理和优化运营。王凯博士强调,大数据与机器学习技术的飞速发展,使大模型成为智能交通系统的核心,有效提升交通效率,增强城市安全,改善居民出行体验。其演讲不仅
- 2025秋招计算机视觉面试题(十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化
微凉的衣柜
计算机视觉人工智能语言模型机器学习
问题在将图像输入到深度学习网络之前,一般先对图像进行预处理,即图像归一化,为什么需要这么做呢?问题背景在面试的时候,面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”,我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响,不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征,另外从梯度下降的角度理解,数据归一化后,最优解的寻优过程明显会变得平缓,更容易正确的收敛到最优解”。接着面试官又问“图像的像
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 D 题 反潜航空深弹命中概率问题 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(持续更新耐心等待)数学建模数学建模国赛2024数学建模国赛2024年高教社杯D题matlabpython
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!应用深水炸弹(简称深弹)反潜,曾是二战时期反潜的重要手段,而随着现代军事技术的发展,鱼雷已成为现代反潜作战的主要武器。但是,在海峡或浅
- AI创业必备:GPU云、GPU 租赁或自建,你选对了吗?
DO_Community
商业建议技术科普人工智能gpu算力ai语言模型服务器
在快速发展的机器学习领域,人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源,甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而,这也让GPU资源的价格水涨船高。对于AI创业来讲,是应该构建专用GPU机器还是采用GPU云服务?在不同阶段,应该采用什么样的GPU服务?这是摆在所有AI创业公司面前的一个选择题。AI创业,GPU方案有几种?一般来讲,AI创业在购买GPU或相关服务时,有三种
- 从0开始深度学习(4)——线性回归概念
青石横刀策马
从头学机器学习深度学习神经网络人工智能
1线性回归回归(regression)指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和,以房价和面积、房龄为例,可以有下面的式子:w称为权重(weight)b称为偏置(bias)、偏移量(offset)或截距(intercept)给定一个数据集,我们的目标是寻找模型的权重和偏置,使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。1.2损失函数在我
- 【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么?解决策略是什么?
惊鸿若梦一书生
Python机器学习python深度学习开发语言
文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题(Heterogeneityindata)通常指数据集内部的不一致性,这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中,数据异质性可以表现为多种形式,包括:不同来源的数据:数据可能来自不同的数据源,每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如,社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据:数据可以是结构化的(例如,数据库中的表格数据),半结构化的
- 【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks(2024)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读模型窃取模型提取数据增强主动学习
摘要Withtheproliferationof(随着)machinelearningmodels(机器学习模型)indiverseapplications,theissueofmodelsecurity(模型的安全问题)hasincreasinglybecomeafocalpoint(日益成为人们关注的焦点).Modelstealattacks(模型窃取攻击)cancausesignifican
- 专业阅读:要读根本书籍
树人有约
在新网师学习,让人逐渐认识到传说中的新教育实验。以前只是一种浅表性的了解,这次参与了两门课程的深度学习,对新网师的标准和专业化程度认识更加深刻。由此对新网师和新教育实验心生一种敬意。通过多年的探索,新教育实验逐渐摸索出一条专业阅读+专业写作+专业发展共同体的教师专业发展的“三专”模式。今天说说教师的专业阅读。01构造合理的大脑新教育实验认为,可能存在着一个教师专业知识的合理结构,而许多教师在某一方
- 深度学习--机器学习相关(2)
在下小天n
深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的,是动量的意思。动量不是速度和学习率,应该说是类似于加速度。AdaGrad(适应性梯度算法)适应性梯度算法的特点在于:独立地调整每一个参数的学习率。在S
- (深度学习记录):第T3周:天气识别
liuyiqi1
深度学习人工智能
>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**我的环境-语言环境:Python3.11-编译器:PyCharm-tensorflow版本2.14.0代码部分importos
- 深度学习的发展历程
木亦汐丫
技术摘抄深度学习人工智能感知机反向传播梯度下降神经网络
深度学习的起源在机器学习中,我们经常使用两种方式来表示特征:局部表示(LocalRepresentation)和分布式表示(DistributedRepresentation)。以颜色表示为例,见下图:要学习到一种好的高层语义表示(一般为分布式表示),通常需要从底层特征开始,经过多步非线性转换才能得到。深层结构的优点是可以增加特征的重用性,从而指数级地增加表示能力。因此,表示学习的关键是构建具有一
- 第R3周:天气预测
Jessica2017lj
python
本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章:第R3周:LSTM-火灾温度预测(训练营内部可读)作者:[K同学啊]任务说明:该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。你需要做的是根据这些数据对RainTomorrow进行一个预测,这次任务任务与以往的不同,我增加了探索式数据分析(EDA),希望这部分内容可以帮助到大家。我的环境:●语言环境:Python3.8●编
- 为什么深度学习用GPU而不是CPU
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。
深度学习人工智能
首先,我们深度理解一下中央处理器(CentralProcessingUnit,CPU)的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力,和高达数MB的三级缓存(L3Cache)。它们非常适合执行各种指令,具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而,这种明显的优势也是它的致命弱点:通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构(内存接口、内核之间的缓存逻
- 【AIGC】Whisper语音识别模型概述,应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型?
@我们的天空
AIGCwhisper语音识别AIGCpython人工智能机器学习深度学习
欢迎大家来到我们的天空如果文章内容对您有所触动,别忘了点赞、关注,收藏!作者简介:我们的天空《头衔》:大厂高级软件测试工程师,阿里云开发者社区专家博主,CSDN人工智能领域新星创作者。《博客》:人工智能,深度学习,机器学习,python,自然语言处理,AIGC等分享。所属的专栏:TensorFlow项目开发实战,人工智能技术主页:我们的天空一、Whisper语音识别模型概述Whisper是由Ope
- (18-1)基于深度强化学习的股票交易模型:项目介绍+准备环境
码农三叔
强化学习从入门到实践人工智能深度学习股票交易模型DRLDoubleDQNDuelingDQN
在本章的这个项目中,实现了一个用于股票交易的DRL模型,旨在展示DRL在金融领域的潜力,提供其在股票交易中应用的实际例子。希望通过本章内容的学习,能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中,股票交易是一项充满挑战的任务,需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。传统的交易策略通常依赖于经验、基本面分析或技术分析。然而,这些方法往往无法在快速
- Windows系统下的Spark环境配置
eeee~~
3:大数据技术实用教程spark大数据分布式
一:Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,它提供了一整套开发API,包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理,其显著特点是能够在内存中进行迭代计算,从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的,但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件,包括:SparkCore:提供内存计算的能力
- 用AI改变对话:ChatGPT的全面研究
AI立志传
chatgpt人工智能
近年来,人工智能在各个领域取得了突破性的进展,其中最显著的发明之一就是ChatGPT。这款由OpenAI开发的工具一经推出,便开始彻底变革AI辅助下的对话方式,使其更加快速且贴近人类。未来的可用性研究旨在更好地理解和发现ChatGPT的美,以及它的影响、背后的技术以及实际对话的未来。进化与影响实际上,ChatGPT的发展可以说是源于NLP(自然语言处理)和ML(机器学习)领域的整体进步。ChatG
- 看demo学算法之 k-means
小琳ai
算法kmeans机器学习
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们要继续深入探讨k-means算法,这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动:先随便挑k个数据点当老大(簇中心)。分配小弟:每个数据点看看离哪个老大最近,然后加入那个团队。老大换人:每个团队重新算算中心位置,换个新老大。重复搞事:一直重复分配小弟和换老大的步骤,直到老大们换得差不多了或者到了预定的次数。k-means的闪
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>