- 深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
- 马斯克整出的半仙儿，Chat GPT会让多少白领失业？可能会带来哪些变化？
良辰美景5566
这几天，ChatGPT火了，是美国一家叫OpenAI的高科技公司研发的，背后的投资人是谁？——埃隆马斯克！这哥们儿只要一出手，注定就和新奇呀伟大呀啥的绑在一起了，他搞的项目，比如特斯拉、星链、脑机接口，光听名字就透着不俗。很多人纳闷儿，他这次搞得ChatGPT是个啥玩意儿？简单说就是一个人工智能聊天软件，这个软件比以往的智能聊天软件强在哪儿？这么说吧，这简直就是个半仙儿啊。如果您是一位老人，这个C
- PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记）
拉拉拉拉拉拉拉马
pytorch人工智能python笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足（OutOfMemory,OOM）错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具，能够在推理（inference）和验证（validation）阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- 量子计算与AI融合的技术突破与实践路径
量子计算与人工智能的融合正开启一个全新的技术纪元，这种"量智融合"不是简单的技术叠加，而是多领域、多学科的横向连接，通过协同创新实现非线性增长。本文将深入探讨这一领域的最新进展、技术实现路径以及行业应用案例。电子-光子-量子一体化芯片：硬件基础突破2025年7月，美国波士顿大学、加州大学伯克利分校和西北大学团队联合开发出全球首个电子-光子-量子一体化芯片系统。这一突破性成果发表在《自然·电子学》杂
- 117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- 2025年各细分产业链企业数据(汽车、数字经济、食品、制造业)
经管数据库
汽车智能手机数据分析
本数据包含2025年及之前的所有上中下游企业信息，67个细分产业。汽车专区、数字经济专区、数字创意专区、未来产业专区、高端装备专区、新能源专区、食品农业专区、传统制造业专区等71个文件。汽车专区：充电桩制造动力电池汽车材料制造汽车制造汽车制造设备汽车座椅制造驱动电机制造燃料电池汽车制造燃料电池系统制造新能源汽车制造智能驾驶智能视觉数字经济专区：5g边缘计算大数据类服务器光通信集成电路区块链人工智能
- 2024年，想要靠做软件测试获得高薪，还有机会吗？
朱公子的Note
软件测试
2024年，科技行业风云变幻，随着自动化技术和人工智能的发展，软件测试领域的竞争愈发激烈。很多人会问，现在还投身软件测试，真的能拿到高薪吗？尤其是当越来越多的自动化工具涌现，手动测试员会不会被淘汰？时间过得真快，一眨眼，2024年已经过去了一大半。最近正值金九银十招聘季，后台不免又出现了这几个同学们关心的问题：2024年还能转行软件测试吗？零基础转行可行吗？那么，2024年，软件测试行业的高薪岗位
- 2023-09-15 五角大楼探索生成式人工智能解决方案
泰格
佳文砺道智库2023-09-1409:58发表于北京据“防务头条”网9月12日报道，美国研究机构“特殊竞争力研究项目”（SCSP）的一份报称告，如果美国想在制定生成式人工智能的开发和使用规范方面引领全球，就必须增加联邦研发支出，建立新的政府机构，或者改变现有的政府机构。生成式人工智能可以加速新药和网络安全解决方案的发现，从根本上实现更好的计算机网络，并提高公众的理解。但在对手手中，它可能会导致更多
- 探索OpenCV 3.2源码：计算机视觉的架构与实现
轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV是一个全面的计算机视觉库，提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性，以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码，对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解，都将有助于开发者的
- 人工智能服务器处理器的全新定义 两大头部品牌旗舰款的王者之争！云储存cpu_云服务器处理器_企业服务器处理器
一、旗舰处理器架构解析IntelXeon6900系列代表着英特尔在服务器处理器领域的最新成果，采用增强版Intel7制程工艺打造。该系列最高配置56个物理核心，通过超线程技术支持112个逻辑线程，在处理多线程任务时展现出卓越的性能表现。内存子系统方面，支持8通道DDR5-4800内存配置，最高可扩展至4TB容量，为内存密集型应用提供了充足带宽。特别值得一提的是其集成的AMX高级矩阵扩展指令集，这项
- 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
医疗AI：从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天，医疗人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”，医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经，医疗AI的应用多集中在某一特定环节，比如利用深度学习算法分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率，但随着医疗行业对AI技术
- python--自动化的机器学习（AutoML）
Q_ytsup5681
python自动化机器学习
自动化机器学习（AutoML）是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法，旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下：1.自动化的概念：自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化，从最初的物理机械到后来的数字程序控制，再到现在的人工智能和机器学习，自动化已经渗
- 人人皆有神功：AI如何改变程序员的江湖地位？
nbsaas-boot
人工智能大数据
在人类的历史中，每一次技术革命都重新洗牌了社会的力量结构：工业革命带来机器力量的爆发，信息时代成就了程序员的黄金时代。而如今，随着通用人工智能（AGI）和大模型技术的突飞猛进，我们正在步入一个**“人人皆有神功”的AI江湖时代**。当AI成为每个人的智能助手，编程是否还重要？程序员将何去何从？本文将以“武林江湖”的隐喻，探索AI时代的技术平权与社会重构。一、技术平权真的来了吗？过去，程序员之所以被
- 大型语言模型的智能本质是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统，数据驱动的语言模拟系统，其价值在于高效处理文本任务（如写作、翻译、代码生成），而非真正的理解与创造大型语言模型（如GPT-4、Claude等）的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统，其核心能力源于对语言规律的深度学习，但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析：一、智能本质的核心特征统
- 深度学习超参数优化（HPO）终极指南：从入门到前沿
摘要：在深度学习的实践中，模型性能的好坏不仅取决于算法和数据，更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化（HyperparameterOptimization,HPO）的综合性指南，旨在带领读者从最基础的概念出发，系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法，并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者，都能从中获得宝贵的见解。第一部分：夯实基础——HPO的核心概念1
- 工业大模型应用报告：新机遇、挑战与未来展望
花生糖@
AIGC学习资料库大模型人工智能应用扩展屏应用开发AI机器学习
大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述：大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代，推动技术创新和应用。大模型有望成为驱动工业智能化的引擎，提高研发效率、拓展生产制造智能化应用边界、提升经营管理水平。大模型应用落地需要深度适配工业场景，解决行业知识和企业特定环境的理解问题。大模型和小模型在工业领域将长期并存小模型应用呈现倒U型分布，主要集中在生产制
- AI时代的弯道超车之第十七章：黄仁勋：坚持一件事，哪怕坐足冷板凳
Hebron_Deb
AI时代-弯道超车-逆袭人生人工智能
在这个AI重塑世界的时代，你还在原地观望吗？是时候弯道超车，抢占先机了！李尚龙倾力打造——《AI时代的弯道超车：用人工智能逆袭人生》专栏，带你系统掌握AI知识，从入门到实战，全方位提升认知与竞争力！内容亮点：AI基础+核心技术讲解职场赋能+创业路径揭秘打破信息差+预测行业未来第十七章：黄仁勋：坚持一件事，哪怕坐足冷板凳我们终于来到了第十七章，也是这本人物传记中该领域的最后一章。前面我们讲到了李飞飞
- AI+Python赋能！长时序植被遥感动态分析全攻略：从物候提取到生态评估
梦想的初衷~
土壤植被遥感人工智能遥感植被土壤
在遥感技术与人工智能深度融合的2025年，AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理，到MODIS植被产品的AI辅助质量控制，以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域，展现出传统方法难以企及的技术优势
- 认知革命
牧羊少年的时间之旅
看完人类简史后产生了一个想法，人类经过几万年的演化从采集时代，农业社会，再到工业革命和最近的科技革命，每一次的演变升级都是对传统认知的一次革新。但是我们现在的科技发展是如此的迅速，但是认知的进步却非常缓慢。克隆人，基因设计，人工智能，生化科技，量子计算等很多领域都是传统文化所无法理解和接受的，但是这些却依然有条不紊在进行中。所以人类目前急需一次认知的革命才能追上科技的脚步，不然一定会造成认知和现实
- 天文图像处理：星系分类与天体定位
xcLeigh
计算机视觉CV图像处理分类人工智能AI计算机视觉
天文图像处理：星系分类与天体定位一、前言二、天文图像处理基础2.1天文图像的获取2.2天文图像的格式2.3天文图像处理的基本流程三、天文图像预处理3.1去噪处理3.2平场校正3.3偏置校正四、星系分类4.1星系的分类体系4.2基于特征提取的星系分类方法4.3基于深度学习的星系分类方法五、天体定位5.1天体坐标系统5.2基于星图匹配的天体定位方法5.3基于深度学习的天体定位方法六、总结与展望致读者一
- 深度学习——CNN（3）
飘涯
前言：前面介绍了最基本的Lenet，下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图：从图中可以看出，采用双gpu训练增加LRN归一化层：本质上，这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
- AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能copilotai
AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词：人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要：本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析，提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念，然后详细讲解关键技术，包括自然语言处理、代码生成算法等，接着通过实际案例展示应用效果，最后讨论
- AI 人工智能与 Copilot 碰撞出的火花
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能copilotai
AI人工智能与Copilot碰撞出的火花关键词：AI人工智能、Copilot、代码辅助、智能编程、人机协作、软件开发、技术创新摘要：本文深入探讨了AI人工智能与Copilot碰撞所产生的一系列效应。首先介绍了相关背景，包括目的、预期读者、文档结构和术语表。接着阐述了核心概念与联系，展示了其原理和架构的示意图及流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并通过Python代码进行说明。同时给出了数
- 微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革
MicroTech2025
量子计算算法神经网络
随着量子计算和机器学习的迅猛发展，企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下，微算法科技（NASDAQ:MLGO）成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法，突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、
- 微算法科技研究量子视觉计算，利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而，随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升，传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ：MLGO)研究量子视觉计算，探索量子计算与经典卷
- vLLM快速入门：开启高效推理与部署之旅
在如今这个人工智能飞速发展的时代，语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面，从智能聊天机器人到文本生成工具，都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目，正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案，让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM：背景与意义vLLM（VeryLargeLanguageModelInference）是一个专注于大型语言模型推
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代，大型语言模型（LLM）的推理和部署面临着诸多挑战，尤其是当模型规模日益庞大时，如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具，为分布式推理和部署提供了多种策略，本文将详细探讨其相关技术和应用场景，希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前，明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理：如果模型能够在单个
- 英伟达Triton 推理服务详解
leo0308
基础知识机器人Triton人工智能
1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer（简称Triton，原名NVIDIATensorRTInferenceServer）是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器，专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台，能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化，即将训练好的模型通过
- Java NLP炼金术：从词袋到深度学习，构建AI时代的语言魔方
墨夶
Java学习资料人工智能java自然语言处理
一、JavaNLP的“三剑客”：框架与工具链1.1ApacheOpenNLP：传统NLP的“瑞士军刀”目标：用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战：文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器（基于词袋模型）importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
- 矩阵求逆（JAVA）初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误）
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1，两者区别
du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply，用还是不用？
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法：
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置？
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？
答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下：
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。
首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据：
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为：
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解，还是先简单实现：
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1）根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于
Windows
操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2）/bin /bin 目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！
PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
