- GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么?它是基于什么模型的?GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的,可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入,就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的,使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型,参数从1.25亿到1750
- 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节:triton 的应用简介
项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- ai绘画生成软件哪个好?几款好用的AI绘画软件分享!
呼酱小宝箱
随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术,可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么,ai绘画生成软件哪个好?首先,让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件,它们分别是:1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理,从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- DeepSeek部署指南:从入门到精通
wujj_whut
热门应用c++DeepSeek嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南:从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域,模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架,其部署过程不仅关系到模型的性能表现,还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程,涵盖从环境配置到实际应用的各个方面,旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架,
- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石:神经元模型与感知机的数学本质(附代码实现与收敛性证明)
AI_DL_CODE
人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要:作为深度学习的基础单元,神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发,系统剖析数学建模过程:详解赫布法则的权重更新原理(Δwi=η·xi·y),推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达(y=Θ(∑wixi−b)),重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界,揭示间隔γ对收敛速度的影
- 深度学习在环境感知中的应用:案例与代码实现
让机器学会“看”世界:深度学习如何赋能环境感知?关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人,到智能机器人避开障碍物,再到城市监控系统检测异常,所有智能系统都需要先“理解”环境,才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取,难以应对复杂场景;而深度学习通过数据驱动的方式,让机器从大量数据中自动
- 自编码器表征学习:重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析
码字的字节
机器学习自编码器重构误差隐空间
自编码器基础与工作原理自编码器(Autoencoder)作为深度学习领域的重要无监督学习模型,其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构,本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统,却在实现这一看似简单目标的过程中,意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现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,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息,帮助医生做出更准确的诊断。近年来,深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- 深度学习系列----->环境搭建(Ubuntu)
二师兄用飘柔
深度学习历程深度学习ubuntu人工智能pytorchpython
1、前言电脑基础系统硬件情况:系统:ubuntu18.04、显卡:GTX1050Ti;后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架,选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎,较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题,而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
- 深度学习-常用环境配置
瑶山
AIlinux人工智能windowsCUDAPyTorch
目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序,立即下载,这是下
- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类(感知机)
白话学生nit
深度学习分类人工智能
其实这一节涉及到了感知机的相关知识,就把这一节当作是学习感知机的引子吧。什么是二分类我们先来说一下什么是二分类,二分类指的是将结果分为两个互斥的类别,通常用来表示问题的两种可能。为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多,这里我们使用感知机模型。至于为什么,因为感知机模型很多地方用起来比较简便,就拿我们这一节的问题举一下例子,我们需要依照房子的价格对房子进行分类。在感知机模型中,我们可以使
- 智能喷洒机器人目标识别系统:基于NanoDet的目标检测与UI界面实现
YOLO实战营
机器人目标检测uiNanoDet计算机视觉目标跟踪深度学习
在现代农业生产中,自动化喷洒系统是实现精准农业的重要组成部分。智能喷洒机器人通过图像识别和自动控制技术,能够高效识别并精确喷洒农药、肥料等,提高农业生产效率,降低化学品使用量,减少环境污染。目标识别是智能喷洒机器人中至关重要的部分,它涉及到精准的作物和病虫害识别,确保喷洒操作的准确性。在本篇博客中,我们将构建一个基于NanoDet深度学习目标检测模型的智能喷洒机器人目标识别系统。我们将介绍如何使用
- 对标ChatGPT,「文心一言」今日亮相!AI人机时代来临,未来在何方?
AI医学
本文由「AI医学er」提供医海无涯,AI同舟。关注我们,助力高效科研。3月15日,OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。3月16日,百度文心一言人工智能聊天机器人正式上线。一个时代开始了。OpenAI在官网表示,GPT-4是一个能接受图像和文本输入,并输出文本的多模态模型,是OpenAI在扩展深度学习方面的最新成果。此前的ChatGPT,只能通过向其输入文字提问才能生成文字回答
- 【深度学习新浪潮】什么是system 1和system 2?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能大模型推理模型COT模型蒸馏动态推理
在大模型研究中,System1和System2的概念源于心理学家DanielKahneman的双系统理论,用于描述人类思维的两种模式。System1代表快速、直觉、自动化的思维(如模式识别),而System2代表慢速、有意识、需要努力的逻辑推理(如复杂数学计算)。这一理论被引入AI领域后,成为理解大模型能力边界和优化方向的重要框架。一、大模型中的System1与System2的定义System1(
- 学习人工智能开发的详细指南
Ws_
学习人工智能python
一、引言人工智能(AI)开发是一个充满挑战与机遇的领域,它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展,AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南,帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础:线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等基本概念,掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学:
- AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类ai
AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词:知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要:本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发,详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程,介绍最新的图神经网络方法,并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略,以及在不同
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- Pad Token技术原理与实现指南
Takoony
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目录概述理论基础:第一性原理分析技术实现机制工程最佳实践性能优化策略常见问题与解决方案技术发展趋势附录1.概述1.1文档目的本文档旨在深入阐述深度学习中PadToken的技术原理、实现机制及工程应用,为算法工程师提供全面的理论指导和实践参考。1.2适用范围自然语言处理模型开发序列数据批处理优化深度学习系统架构设计高性能计算资源管理1.3核心问题研究问题:为什么深度学习模型需要将变长序列统一到固定长
- 深度学习分布式训练:并行策略与通信机制的系统性分析
Takoony
深度学习分布式人工智能
1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长,单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例,其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间(每个参数2字节),远超当前主流GPU的显存容量(如NVIDIAA100的80GB)。根据OpenAI的技术报告[1],即使使用最先进的硬件,单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发,系统性地分析
- TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革
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TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词:TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要:本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手,逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解,展示TensorFl
- 多语言文本分类在AI应用中的实践
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多语言文本分类在AI应用中的实践关键词:多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要:本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发,逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法,并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术,特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
- Orange3实战教程:图像分析---图像嵌入
err2008
Orange3实战教程数据挖掘神经网络自然语言处理机器学习计算机视觉深度学习orange3中文版
图像嵌入通过深度神经网络实现图像嵌入。输入图像:图像列表。输出嵌入向量:用数字向量表示的图像。跳过的图像:未计算嵌入向量的图像列表。图像嵌入功能读取图像并将其上传至远程服务器或本地计算。深度学习模型用于为每张图像计算特征向量。该功能返回一个增强的数据表,包含额外的列(图像描述符)。图像可以通过导入图像小部件导入,也可以通过电子表格中的图像路径导入。在这种情况下,包含图像路径的列需要一个三行表头,第
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测
在深度学习领域,手写数字识别是一个经典问题,也是入门计算机视觉的重要案例。本文将介绍一个基于YOLOv8和MNIST数据集的手写数字识别系统,该系统不仅能识别静态图像中的数字,还能通过摄像头实时检测手写数字。个人博客:YOLOv8实现手写数字识别系统:从MNIST到实时摄像头检测-iDing's博客项目概述这个项目结合了传统的MNIST数据集和现代的目标检测算法YOLOv8,实现了以下功能:将MN
- 基于深度学习的手写数字和符号识别系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成
YOLO实战营
深度学习YOLOui人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展,手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色,例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程,而深度学习则能够自动从数据中学习到特征,极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型(YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
- AI作画:AI人工智能激发艺术创作灵感
AGI大模型与大数据研究院
AI作画人工智能ai
AI作画:AI人工智能激发艺术创作灵感关键词:AI作画、生成艺术、深度学习、神经网络、艺术创作、人工智能、创意工具摘要:本文深入探讨AI作画技术如何激发艺术创作灵感。我们将从基础概念出发,解释AI如何"学习"艺术风格并生成新作品,分析核心技术原理,提供实际应用案例,并展望这一领域的未来发展趋势。通过通俗易懂的讲解和实际代码示例,帮助读者理解这项融合科技与艺术的创新技术。背景介绍目的和范围本文旨在向
- Jetson平台编译Tengine
space01
AIoTJetson人工智能深度学习计算机视觉
1.Tengine简介Tengine于2017年在GitHub(https://github.com/OAID/Tengine)开源,是OPENAILAB(开放智能)推出的自主知识产权的边缘AI计算框架,致力于解决AIoT产业链碎片化问题,加速AI产业化落地。Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架,简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移,以及实际应用部署落地,可以十倍提升
- 机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行
具身智能-查布嘎
具身智能机器人人工智能
目录一、感知系统内部传感器:外部传感器:二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴,但结构通用):3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型:5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督):6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统(运控)①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
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-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s