- AI教父蒸馏论文曾被拒,如今DeepSeek引爆AI革命!
极道Jdon
javascriptreactjs
蒸馏法最近上了新闻(!)是因为@deepseek_ai。其实蒸馏最初那篇论文《蒸馏神经网络中的知识》在2014年被NeurIPS拒了,理由是没啥新意(确实有点道理),还有就是觉得影响不大。附文:蒸馏神经网络中的知识作者:杰弗里·辛顿¹、奥里奥尔·维尼亚尔斯¹、杰夫·迪恩同行评审不同意见列表:这项工作与一般的投稿不同,可能会对NIPS社区的一部分产生重大影响。勉强低于接受门槛:这项工作是渐进式的,即
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型
大数据张老师
tensorflow线性回归人工智能
本节将通过一个简单的示例,带领大家了解如何使用TensorFlow2来训练一个线性回归模型。这个例子将帮助大家掌握如何从数据处理、模型构建、训练到评估等步骤,逐步实现一个基础的机器学习任务。下面是代码的详细讲解。importtensorflowastfimportpandasaspd首先,我们导入了TensorFlow和Pandas库。TensorFlow用于构建和训练我们的机器学习模型,Pand
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化
智能计算研究中心
其他
内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及,传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性,提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架,通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。该框架以卷积神经网络为核心,结合多阶段数据预处理流程(包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理),实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- 人工智能学习框架
静默.\\
人工智能学习
人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展,选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库,使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。目前市面上有许多流行的AI学习框架,每种框架都有其独特的特点和适用场景。首先,TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,支持从简单的线性回归到复杂的神经网络等多种模型类型。它以其高度灵活性和可扩展性著
- 人工神经网络ANN入门学习笔记
cs_ning
ANN学习笔记学习笔记机器学习
研究生写论文需要,先快速学习了机器学习的内容,现在需要继续深入学习人工神经网络ANN的内容,以下是个人的学习笔记,欢迎交流、请多多指正!以下是参考的学习资料/网站/笔记来源(侵权删):【ANN回归预测】基于ANN实现多变量预测附Matlab代码_ann实现回归-CSDN博客ANN人工神经网络:从基础认知到现实理解-CSDN博客常用神经网络-ANN/CNN/RNN/GAN/Transformer_a
- 大语言模型架构:从基础到进阶,如何理解和演变
运维小子
语言模型人工智能python
引言你可能听说过像ChatGPT这样的AI模型,它们能够理解并生成自然语言文本。这些模型的背后有着复杂的架构和技术,但如果你了解这些架构,就能明白它们是如何工作的。今天,我们将用简单的语言,逐步介绍大语言模型的架构,并且展示这些架构是如何随着时间演变的。1.大语言模型架构概述大语言模型(例如GPT、BERT、T5)是基于神经网络的计算模型,它们通过分析大量文本数据,学习语言的结构和规律。语言模型的
- 如何将DeepSeek集成到自己的项目中:从入门到精通
木觞清
人工智能
引言DeepSeek作为一款强大的深度学习平台,正在为开发者提供高效、灵活的AI解决方案。无论你是想构建一个图像分类系统,还是开发一个自然语言处理应用,DeepSeek都能帮助你快速实现目标。本文将详细介绍如何将DeepSeek集成到自己的项目中,并提供丰富的资源和示例代码,帮助你从入门到精通。为什么选择DeepSeek?在开始集成之前,我们先来看看DeepSeek的优势:高效的计算能力:支持GP
- 如何下载安装包进行 PyTorch 和 torchvision 的离线安装
长路可遥
配置深度学习环境pytorch人工智能python
如何下载安装包进行PyTorch和torchvision的离线安装在没有互联网连接的环境下安装PyTorch和torchvision可能看起来有点困难,但通过事先下载所需的安装包,我们可以轻松地在任何系统上进行离线安装。本文将详细介绍如何下载并离线安装PyTorch和torchvision。1.安装PyTorch要离线安装PyTorch,首先需要从官方网站下载对应的Wheel文件(.whl)。以下
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI
悠然的笔记本
人工智能
在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- 深度学习之图像回归(二)
zhengyawen666
深度学习回归数据挖掘人工智能
前言这篇文章主要是在图像回归(一)的基础上对该项目进行的优化。(一)主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题->对数据进行处理(涉及多种方法)->提升模型性能数据可能存在的问题冗余信息:数据中可能存在重复的特征或高度相关
- Transformer解析——(五)代码解析及拓展
cufewxy2018
深度学习transformer深度学习人工智能
本系列已完结,全部文章地址为:Transformer解析——(一)概述-CSDN博客Transformer解析——(二)Attention注意力机制-CSDN博客Transformer解析——(三)Encoder-CSDN博客Transformer解析——(四)Decoder-CSDN博客Transformer解析——(五)代码解析及拓展-CSDN博客1代码解析代码参考了基于Tensorflow实
- VGG 改进:加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习cnn神经网络人工智能
目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention(GlobalAttentionMechanism)是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制。它通过引入全局上下文信息,帮助模型更好地理解输入数据
- 【深度学习】矩阵的理解与应用
大数据追光猿
深度学习矩阵算法线性代数机器学习python深度学习
一、矩阵基础知识1.什么是矩阵?矩阵是一个数学概念,通常表示为一个二维数组,它由行和列组成,用于存储数值数据。矩阵是线性代数的基本工具之一,广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。1.1矩阵的表示一个矩阵通常用大写字母来表示,例如AAA,而矩阵中的元素则用小写字母来表示,例如aija_{ij}aij,其中iii表示行索引,jjj表示列索引。本质:矩阵是二维的张量矩阵的
- Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解
爱丫爱
pythonpytorch开发语言
PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook的AI研究团队开发。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)、生成对抗网络(GAN)等。核心特性动态计算图:PyTorch采用动态计算图,这意味着在运行时可以动态定义和修改计算图,使得模型的构建和调试更加灵活。这与TensorFl
- 计算机视觉CV学习路线
我喝AD钙
我的学习笔记计算机视觉学习人工智能
计算机视觉CV学习路线1.基础准备(可参考mooc学习)2.计算机视觉基础知识(可参考mooc学习、计算机图形学)3.经典计算机视觉算法(可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程)4.深度学习基础(参考吴恩达和TF、Keras官网手册)5.深度学习在计算机视觉中的应用(李飞飞课程、arxiv论文原文和解析博客,实战参考gitee/github)6.现代计算机视觉技术(arxiv论文原文和解
- 【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记深度学习人工智能VAEpython学习autoencoder
【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders文章目录【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDeno
- 【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些??让我们一起看看!
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记cnn人工智能神经网络pythonnumpytensorflow深度学习
【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言:1.串联(Concatenation)2.加法(Addition)3.乘法(Multiplication/Attention)4.全局池化(GlobalPooling)5.特征金字塔网络(FPN)6.跨模态融合(Cross-M
- 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法(附Tensorflow框架下的代码)
Jason_Orton
算法cnnlstm机器学习数据挖掘回归tensorflow
本代码基于Tensorflow框架,即插即用!!!基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)三种强大的技术,通常用于时序数据的回归预测问题。这种结合模型能够有效地处理和预测复杂的时序数据,尤其是包含空间和时间信息的任务,如气象预测、股市分析、电力负荷预测等。1.模型概述该模型的核心思想是通过不同网
- 深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑
温宝沫Morgan
深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎,基于深度学习技术,致力于提供准确、可扩展且易于集成的解决方案。该项目的目标是打破现有的语音识别壁垒,使开发者能够轻松构建支持语音的应用,推动人机交互进入新的时代。技术分析基于Baidu的DeepSpeec
- 【深度学习】Adam优化器
九筠
机器学习深度学习人工智能
目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计(mean)1.2.2计算二阶矩估计(uncenteredvariance)1.2.3矫正一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance)的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循
- 神经网络的学习 求梯度
阿崽meitoufa
神经网络学习人工智能
importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_errorfromcommon.gradientimportnumerical_gradient#simpleNet类classsimpleNet:def__init__(self):self.W=
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- Python:实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式,同时使用 ONNX Runtime 进行推理
煤炭里de黑猫
pythonpytorchcnn
本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络(CNN)模型,并将训练好的模型导出为ONNX格式,之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。在开始使用模型前,需要安装以下Python库。为了提高下载速度,我们将使用国内镜像源进行安装。以下是各个库的安装步骤。1.安装onnxruntimeonnxruntime是用于加载和运行ONNX模型的库。可以通过以下命令使用国内
- 用 Python + LLM 实现一个智能对话
AGI大模型学习
python开发语言langchainprompt大模型AI大模型
大型语言模型LLM最近比较火,所以我也来用LLM写个智能对话玩玩。简介大语言模型LLM全称是LargeLanguageModels。LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本,能够执行多种自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情:文本生成:LLM可以生成各种类型的文本,如新闻、文章、小说等。智能对话系
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于帧间差法进行视频目标检测
一、引言随着科技的飞速发展,计算机视觉和深度学习已成为当今科技领域的热门话题。它们不仅在科研领域取得了显著的成果,而且在安防监控、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。本文旨在探讨计算机视觉与深度学习的实战应用,特别是以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测的方法。二、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何使机器从数字图像或视频中提取、分析和理解有用信息的学科。它涉及
- RepVGGBlock实现
武乐乐~
论文复现算法深度学习
文章目录前言1、Block结构2、Block代码实现总结前言 在上一篇博文conv+bn算子融合中,介绍了conv+bn算子融合。本文将要介绍的RepVGG(Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork)是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。这种方法可以在训练时使用复杂的多分支结构,在推理时将其简化为单一的卷积层,从而显著提高
- 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词:深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性1.3深度学习在安全领域的应用前景2.核心概念与联系2.1入侵检测系统(IDS)概述2.2深度学习基础2.3深度学习在入侵检测中的应用3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST