- PaperWeekly
sapienst
PapersPaperwithCodeGeneralML
1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题:(1)神经网络和损失分离的模块化设计(2)强大便捷的基准测试能力(3)易于使用但难以修改(4)github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
- ChatGPT技巧大揭秘:AI写代码新境界
2401_83550420
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘:AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步,开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中,ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型,已经成为许多开发者的新宠。在本文中,我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧,探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型,它
- AI大模型学习:开启智能时代的新篇章
游向大厂的咸鱼
人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型已经成为当今领先的技术之一,引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型,如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等,在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而,这些模型的背后是一系列复杂的学习过程,深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先,AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- 深度学习与(复杂系统)事物的属性
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在:特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构,能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次,底层可能对应简单直观的属性,而随着网络深度的增加,顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系,而在复杂系统中,事物属性间的相互作用往往表现为非线性,例如,某些属
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 飞桨科学计算套件PaddleScience
skywalk8163
人工智能paddlepaddle人工智能飞桨
PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件,利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制,解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式,并提供了基础API和详尽文档供用户使用与二次开发。安装当然要先安装好飞桨PaddlePaddle,再安装PaddleSciencepipinst
- 训练时损失出现负数,正常吗?为什么
苏苏大大
机器学习深度学习人工智能
在训练神经网络时,通常期望损失函数的值是非负的,因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。然而,有时候在训练过程中,损失函数可能会出现负数的情况,这可能是正常的,也可能是因为某些原因导致了不寻常的行为。出现损失函数为负数的情况可能有以下几种原因:1.数值不稳定性:如果在计算损失函数时使用了数值不稳定的操作,比如过大或过小的数值,可能会导致损失函数出现负数。这可能是由于数值计算中的舍入误差
- 神经网络量化
小厂程序猿
人工智能
神经网络量化(NeuralNetworkQuantization)是一种技术,旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求,同时保持其性能。在深度学习中,神经网络模型通常使用高精度的参数(例如32位浮点数)来表示权重和激活值。然而,这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源,特别是在部署到资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示(例如32位浮
- 神奇的微积分
科学的N次方
人工智能人工智能ai
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•梯度下降法:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向,通过沿着负梯度方向更新权重,可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播:在神经网络训练中,微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响(偏导数),这一过程就是反向
- 看见光,追逐光,成为光~
默涵在当下
高屋建瓴的人,散发着高贵气质,周遭牛人很多,咬紧他们~杜总,从看网知网背景出发,讲到发现流量痛点,讲到站点布局,讲到下一步机会,从而又契合到自动驾驶网络。从如何构建五级驾驶,到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造,注入人的干预分类,优化再到聚类,让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%,告警防护率达到90%,两者交叉防护有效率达到多少?99%一切皆可AI~一切皆可AI~优秀自觉
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- Pytorch nn.Module
霖大侠
pytorch人工智能python深度学习cnn神经网络卷积神经网络
一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数,用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类:Module:所有神经网络模型的基类,用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层,进行线性变换。Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层,分别对应简单RNN、长短时记忆网络(LSTM)、门
- 计算机设计大赛 题目:基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习
iuerfee
python
文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐
- 神经网络模型的保存和读取
tiny_PIkid
基于pytorch的深度学习pytorch神经网络深度学习
保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例,保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict(),"gu_module.pth")importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,
- 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
GT开发算法工程师
pythonopencv开发语言人工智能计算机视觉
引言:本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先,通过图像预处理技术(如灰度化、二值化、降噪等)优化产品码图像,然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法(如SVM、神经网络等)来定位并识别产品码。目录原理:代码部分:注意:原理:产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先,通过图像处理技术提取出产品码区域,去除背景干扰,增强产品码的可识别性。然
- 图像算法实习生--面经1
小豆包的小朋友0217
算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- 深度学习——梯度消失、梯度爆炸
小羊头发长
深度学习机器学习人工智能
本文参考:深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源:深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法?深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成,每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x),因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- 从零使用Python 实现对抗神经网络GAN
算法channel
神经网络python生成对抗网络开发语言人工智能
你好,我是郭震这篇从零使用Python,实现生成对抗网络(GAN)的基本版本。GAN使用两套网络,分别是判别器(D)网络和生成器(G)网络,最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么,两套网络如何结合在一起,及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲,两套网络结合的方法,就是G会从D的判分中不断提升生成能力,要知道G最开始的输入全部是噪点,这个思想也是文生图,文生视频的基石。下面
- PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码
算法channel
pytorch人工智能python深度学习机器学习
你好,我是郭震在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、
- 【深度学习模型】6_3 语言模型数据集
RIKI_1
深度学习深度学习语言模型人工智能
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集(周杰伦专辑歌词)本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集,并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。为此,我们收集了周杰伦从第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的歌词,并在后面几节里应用循环神经网络来训练一个语言模型。当模型训练好后,我们就可以用这个模型来创作歌词。6.3.1
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现
RIKI_1
深度学习深度学习笔记rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中,我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型,并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作。首先,我们读取周杰伦专辑歌词数据集:importtimeimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimport
- ENAS:首个权值共享的神经网络搜索方法,千倍加速 | ICML 2018
VincentTeddy
NAS是自动设计网络结构的重要方法,但需要耗费巨大的资源,导致不能广泛地应用,而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS),在搜索时对子网的参数进行共享,相对于NAS有超过1000x倍加速,单卡搜索不到半天,而且性能并没有降低,十分值得参考 来源:【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia
- 深度学习,人工智能总结
qq_14827935
人工智能深度学习
1,入门建议少看书,多看csdn上帖子总结(主要就是BP神经网络,CNN,rnn),建立宏观的概念和主要框架,书可以作为进阶补充作为工具书查阅。2,目前的神经网络还处于前牛顿时代,就是实践中图像识别效果很好,但是原理不太清楚3,现在的人工智能有点像通信行业2g时代,从2012年alexnet到openai的chatgpt,未来还有很长的发展潜力。丰田不是汽车的发明者,但现在销量最高。oepnai在
- 【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn
RIKI_1
深度学习深度学习笔记rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的,因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候,当前时间步也可能由后面时间步决定。例如,当我们写下一个句子时,可能会根据句子后面的词来修改句子前面的用词。双向循环神经网络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更
- Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像
AI technophile
Python图像处理实战python图像处理cnn
基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中,我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素,因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题,提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
- 精读《深度学习 - 函数式之美》
可口可乐Vip
前端深度学习人工智能
1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛,因为函数式与深度学习模型的契合度很高,TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell就很好的诠释了这个道理。通过这篇文章可以加深我们对深度学习与函数式编程的理解。2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象
- Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型
Jiang_Immortals
人工智能自然语言处理transformerbert
Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型,它们之间有一些区别和联系。区别:架构:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于编码输入序列和解码输出序列。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于Transformer架构的双向编码模型,用于学习上下文无关的词向量表示。GP
- sql统计相同项个数并按名次显示
朱辉辉33
javaoracle
现在有如下这样一个表:
A表
ID Name time
------------------------------
0001 aaa 2006-11-18
0002 ccc 2006-11-18
0003 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0005 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0002 ccc 20
- Android+Jquery Mobile学习系列-目录
白糖_
JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发,准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下,觉得使用Android的WebView上手最快,因为WebView等于是一个内置浏览器,可以基于html页面开发,不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等,就能非常方便的做动态应用了。
从现在起,往后一段时间,我打算
- 如何给线程池命名
daysinsun
线程池
在系统运行后,在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx,这样导致很不好定位,怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory,自己实现ThreadFactory接口,重写newThread方法即可。参考代码如下:
public class Named
- IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the
周凡杨
html解析errorreadyState
错误: IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed"
现象: 同事之间几个IE 测试情况下,有的报这个错,有的不报。经查询资料后,可归纳以下原因。
- java上传
g21121
java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况,用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件,今天说的是利用servlet来完成上传。
我们这里利用到commons-fileupload组件,相关jar包可以取apache官网下载:http://commons.apache.org/
下面是servlet的代码:
//定义一个磁盘文件工厂
DiskFileItemFactory fact
- SpringMVC配置学习
510888780
springmvc
spring MVC配置详解
现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力 外,其次就是Spring MVC了,因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架,框架选择多了,应对多变的需求和业务时,可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发,就必须要掌握它的配置及原理。
一、Spring MVC环境搭建:(Spring 2.5.6 + Hi
- spring mvc-jfreeChart 柱图(1)
布衣凌宇
jfreechart
第一步:下载jfreeChart包,注意是jfreeChart文件lib目录下的,jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可;
第二步:配置web.xml;
web.xml代码如下
<servlet>
<servlet-name>jfreechart</servlet-nam
- 我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java P
- java 线程池使用 Runnable&Callable&Future
antlove
javathreadRunnablecallablefuture
1. 创建线程池
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
2. 执行一次线程,调用Runnable接口实现
Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable());
System.out.prin
- XML语法元素结构的总结
百合不是茶
xml树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
- 改变eclipse编码格式
bijian1013
eclipse编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式
改变整个工作空间的编码格式,这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。
Eclipse->window->preferences->General->workspace-
- javascript中return的设计缺陷
bijian1013
JavaScriptAngularJS
代码1:
<script>
var gisService = (function(window)
{
return
{
name:function ()
{
alert(1);
}
};
})(this);
gisService.name();
&l
- 【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3
bit1129
Mybatis3
pom.xml配置
Maven的pom中主要包括:
MyBatis
MyBatis-Spring
Spring
MySQL-Connector-Java
Druid
applicationContext.xml配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
&
- java web项目启动时自动加载自定义properties文件
bitray
javaWeb监听器相对路径
创建一个类
public class ContextInitListener implements ServletContextListener
使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的,主要是初始化和销毁的。
类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置,即刚才我们定义的类。
<listener>
<des
- 用nginx区分文件大小做出不同响应
ronin47
昨晚和前21v的同事聊天,说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计,因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名,而squid在响应比较大的文件时,尤其是初次下载的时候,性能比较差,所以拆成两组服务器,squid服务于较小的文件,通过pull方式从peer层获取,nginx服务于较大的文件,通过push方式由peer层分发同步。外部发布
- java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身,A为1,J为11,Q为12,K为13,而大
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class ContinuousPoker {
/**
* Q67 扑克牌的顺子 从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的。
* 2-10为数字本身,A为1,J为1
- 翟鸿燊老师语录
ccii
翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A
1. 角色就是人格
就像你一回家的时候,你一进屋里面,你已经是儿子,是姑娘啦,给老爸老妈倒怀水吧,你还觉得你是老总呢?还拿派呢?就像今天一样,你们往这儿一坐,你们之间是什么,同学,是朋友。
还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候,什么我不知道,我不清楚,该你知道的你凭什么不知道
- [光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题
comsci
问题
在人类整体进入宇宙时代,即将开展深空宇宙探索之前,我有几个猜想想告诉大家
仅仅是猜想。。。未经官方证实
1:要在宇宙中进行光速飞行,必须首先获得宇宙中的航行通行证,而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书,是什么呢? 下面我来告诉
- oracle undo解析
cwqcwqmax9
oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句 作者:虫师收藏 我要投稿
Undo是干嘛用的? &nb
- java中各种集合的详细介绍
dashuaifu
java集合
一,java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口 对象的集合 ├ List 子接口 &n
- 卸载windows服务的方法
dcj3sjt126com
windowsservice
卸载Windows服务的方法
在Windows中,有一类程序称为服务,在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层,因此资源占用比较大、执行效率比较高,比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了,其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相 应项目,虽然不启动了,但是系统中仍然存在此项服务,只是没有加载而已。如果安装其他
- Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist
dcj3sjt126com
iosxcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html
Excerpt:
You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
- 2014之C++学习笔记(一)
Etwo
C++EtwoEtwoiterator迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了,可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在,这一年多以来,本人从事了AS的相关开发工作,但最近一段时间,AS在天朝的没落,相信有很多码农也都清楚,现在的页游基本上达到饱和,手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据,AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
- js跨越获取数据问题记录
haifengwuch
jsonpjsonAjax
js的跨越问题,普通的ajax无法获取服务器返回的值。
第一种解决方案,通过getson,后台配合方式,实现。
Java后台代码:
protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
throws ServletException, IOException {
String ca
- 蓝色jQuery导航条
ini
JavaScripthtmljqueryWebhtml5
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
- linux部署jdk,tomcat,mysql
kerryg
jdktomcatlinuxmysql
1、安装java环境jdk:
一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用,都会卸载了,然后重新安装。
1.1)、卸载:
(rpm -qa :查询已经安装哪些软件包;
rmp -q 软件包:查询指定包是否已
- DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange
mutongwu
jqueryjs
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发,无需等待所有资源(image/iframe)加载完毕。(IE9+)
2. onload是最早支持的事件,要求所有资源加载完毕触发。
3. onreadystatechange 开始在IE引入,后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
- sql批量插入数据
qifeifei
批量插入
hi,
自己在做工程的时候,遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表,临时表的整理就看当时的选择条件了,临时表就是要插入的数据集,最后再批量插入到数据库中。
WITH tempT AS (
SELECT
item_id AS combo_id,
item_id,
now() AS create_date
FROM
a
- log4j打印日志文件 如何实现相对路径到 项目工程下
thinkfreer
Weblog4j应用服务器日志
最近为了实现统计一个网站的访问量,记录用户的登录信息,以方便站长实时了解自己网站的访问情况,选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块 卡主了,X度了好多方法(其实大多都是一样的内用,还一个字都不差的),都没有能解决问题,无奈搞了2天终于解决了,与大家分享一下
需求:
用户登录该网站时,把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里,以方便其他系统调用此txt。项目名
- linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置
笑我痴狂
mysqllinuxunix
1.卸载系统默认的mysql
[root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql
mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64
[root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1