- 《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.4-2.6节详解
环工人学Python
深度学习pytorch人工智能python机器学习学习
写在前面:不知不觉已经更了第一个章节,目前的内容都是很基础的内容,有人会问现在ai时代,还有必要学习这些内容吗,我想说的是,越是基础的内容我们越要认真去学习和分析,ai可以快速解决问题,但是我希望我们可以知其所以然,感谢所有支持的收藏和粉丝,希望这些文章对你们有些许帮助!点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写
- 在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
秋.
pythonnumpy开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组:(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组:(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
- python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习...
坂田月半
内容简介O'ReillyMedia,Inc.介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络(CNN)的优化
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络(CNN)的优化卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中取得了巨大的成功,例如图像分类、目标检测和图像生成。然而,尽管CNN在这些任务中表现出色,它们通常需要大量的计算资源,并且在优化过程中可能会遇到一些挑战,如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型,提高其性能和训练效率,DeepSeek提供了多种优化技术和工具,可以帮助我们系统地进行
- 英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
OAK中国_官方
数码相机
最近英特尔官方发布了一篇文章:主要介绍了如何将英特尔开发板(小挪吒)与OAK深度相机结合使用,并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机:作为深度数据采集的核心设备,其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合,实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™:作为英特尔的深度学习推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
- VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
OAK中国_官方
SLAM人工智能rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知(FactorPerceptionKit)VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案,不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能,我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型,该模型同时进行局部特征点检测
- 探索未来智能:Lucidrains的Mixture of Experts框架详解
咎旗盼Jewel
探索未来智能:Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts,formassivelyincreasingtheparametercountoflanguagemodels项目地址:https://gitcode.com/gh_mirror
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
AI人工智能
在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
guzhoumingyue
AIpython
随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- 计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统
奔强的程序
课程设计
博主小档案:花花,一名来自世界500强的资深程序猿,毕业于国内知名985高校。技术专长:花花在深度学习任务中展现出卓越的能力,包括但不限于java、python等技术。近年来,花花更是将触角延伸至AI领域,对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容:1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
- 图像识别-pytorch
星辰瑞云
机器学习cnnpytorch
Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层:包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构,输入张量通过层后变为输出张量。模型:由层构成的网络结构,如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的,也可以自己搭建。损失函数:用于衡量预测值与真实值之间的差距,如均方误差。损失函数越小越好。优化器:用于调整权重和偏置,使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传(
- 建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2
阿克兔
人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
- 自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人
山海青风
#自然语言处理自然语言处理chatgpt
一、为什么要做聊天机器人?在互联网时代,我们日常接触到的“在线客服”“自动问答”等,大多是以聊天机器人的形式出现。它能帮我们快速回复常见问题,让用户获得及时的帮助,并在一定程度上减少人工客服的压力。同时,聊天机器人也是了解自然语言处理(NLP)最好的实战项目之一。因为它整合了文字理解(NLU)、对话管理、文本生成(NLG)等多方面知识,既能看到很直观的对话效果,也能结合深度学习模型让机器人变得更智
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- 【大模型】大模型分类
IT古董
人工智能人工智能大模型
大模型(LargeModels)通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型,尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式:1.按应用领域分类自然语言处理(NLP)模型如GPT-3、BERT、T5等,主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉(CV)模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等,用于图
- Pytorch数据处理工具箱(后半部分)
不要不开心了
机器学习神经网络深度学习人工智能pytorch
今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法:1.DataLoader:-DataLoader用于批量处理数据,支持多线程加载数据。主要参数包括datase`(数据集)batch_size(批量大小)、shuffle(是否打乱数据)、num_workers(加载数据的线程数)等。DataLoader本身不是迭代器,但可以通过`iter`命令转换为迭代器。2.torch
- 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.1-2.3节详解,篇幅超了,缺的后面再补吧
环工人学Python
深度学习pytorch人工智能python机器学习
写在前面:点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写代码。在深度学习的世界里,理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念,并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要,因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理,还介绍了激活函数、损失函数和优
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
那年一路北
Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- yolo位姿估计实验
jarreyer
YOLO
目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型,旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义,可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源,导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- YOLOv5 + SE注意力机制:提升目标检测性能的实践
那年一路北
YoloYOLO目标跟踪人工智能
一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本,以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而,随着应用场景的复杂化,传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此,引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE(Squeeze-and-Excitatio
- 【深度学习】矩阵的核心问题&解析
大数据追光猿
数学基础-矩阵深度学习矩阵人工智能
一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法?问题描述:给定两个矩阵AAA和BBB,编写代码实现矩阵乘法。解法:使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
- 《OpenCV》——人脸检测
Kai HVZ
opencv人工智能计算机视觉
人脸检测级联分离器具体实现实例(人脸检测)本实例对合照图片进行人脸检测,并圈出人脸位置,使用的OpenCV自带的级联分类器可从OpenCV源文件的data目录下,加载不同的级联分类器的XML文件对不同对象的检测。代码实现python#导入OpenCV库,用于计算机视觉任务,如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg
- 基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测目标跟踪计算机视觉人工智能水果成熟度检测视觉检测
石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统,旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段(未成熟、成熟、成熟期)。该系统采用最新的YOLOv10目标检测模型,能够高效地分析图像或视频中的石榴果实,并根据其外观特征识别其生长阶段。通过这种技术,农民可以更好地监控石榴果实的发育过程,优化作物管理,合理安排收获时间,从而提高生产效率和经济收益。系统概述石榴作为一种重要的水果作物,广泛种
- [Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站
spearhead_cai
计算机视觉深度学习科研论文CVPRGithub计算机视觉深度学习
简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。它是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议(三大顶会之一,另外两个是ICCV和ECCV),本会议每年都会有固
- yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络YOLOC#python
ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange,是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统,旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一,在任意一个框架上训练的神经网络模型,无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此,如何实现不同框架之间的互操作性,简化从研究
- 【人工智能】数据挖掘与应用题库(101-200)
奋力向前123
人工智能人工智能数据挖掘
1、有矩阵A3×2,B2×3,C3×3,下列运算有意义的是()答案:BC2、13524的逆序数为()答案:33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14,代数余子式记作A14,二者关系为()答案:相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系,下列说法正确的是?答案:深度学习是机器学习的子集(分支)5、关于机器学习的本质,下列表述最恰当的是?答案:从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指?
- 大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词:大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
- 基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码
NoABug
计算机视觉matlab人工智能
基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展,二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素,它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。为了更好地使用和管理这些二维码信息,需要准确、快速地对其进行识别。本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现二维码的识别,并提供Matlab源代码。二维码原理与发展二维码是一种将信息编码成黑白方块形式的二进制条码,它由黑色正方形组成,其中有一些
- Transformer 代码剖析1 - 数据处理 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析人工智能transformer深度学习pytorchpython
引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来,在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构,完全基于注意力机制,显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析,带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先,让我们来看看项目的整体结构:(参考项目代码)transformer-
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen