小白学习BP网络matlab实现，第1天随笔

深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能 NPU 昇腾 CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python） ByteWhiz 3d python 计算机视觉 Python
使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏
图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中，蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点，而是相互连接、彼此影响的复杂网络：社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在，节点代表实体，边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心，而图神经网络（GNN）的崛起
从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变熊猫钓鱼>_> 神经网络 rnn transformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
如何使用Python实现交通工具识别
如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型（来自ImageNet数据集）集成图像增强预处理技术（随机裁剪、旋转、翻转等）采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔（四） Superstarimage 文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像，通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps，这些maps最终合并成场景的纹理地图集，并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下：在当前时代的技术背景下，生成与几何匹配
CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析爱熬夜的小古 cnn 深度学习人工智能
在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型程序员Gloria Python超入门 TensorFlow python
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习 rnn 人工智能 tensorflow pytorch 神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色，但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题，导致数值不稳定。当网络
《从依赖纠缠到接口协作：ASP.NET Core注入式开发指南》后端
在C#的ASP.NETCore开发中，依赖注入绝非简单的技术技巧，而是重构代码关系的底层逻辑。它像一套隐形的神经网络，让程序模块摆脱硬编码的束缚，在运行时实现动态连接，从而为系统注入可测试、可进化的核心生命力。理解其深层价值，需要穿透"服务注册与获取"的表层操作，触及它对软件设计哲学的重塑。依赖注入的本质，是对"依赖关系"的去中心化治理。传统开发中，模块间的依赖如同藤蔓缠绕的树木，一个组件直接创建
根茎式装配体（RA）作为下一代协同智能范式的理论、架构与应用由数入道人工智能思维框架软件工程智能体
一、引言——范式危机与新大陆的召唤1.1表征主义的黄昏：当前AI协同范式的认知天花板自艾伦·图灵在《计算机器与智能》中播下思想的种子以来，人工智能的漫长征途始终被一个强大而内隐的哲学范式所笼罩——我们称之为“表征主义”（Representationism）。这一范式，无论其外在形态如何演变，从早期的符号逻辑、专家系统，到如今风靡全球的深度学习神经网络，其核心信念从未动摇：智能的核心，在于构建一个关
【零基础学AI】第36讲：GPT模型原理 1989 0基础学AI 人工智能 gpt lstm rnn YOLO 目标检测
本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包：pipinstalltransformerstorch硬件：CPU即可运行（GPU可加速）前置知识了解基本的神经网络概念（第23讲内容）熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT？GPT（GenerativePre-trainedTransform
【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法 1989 0基础学AI 人工智能目标检测 YOLO rnn lstm tensorflow
本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络（CNN）的基本概念（第24讲内容）核心概念什么是目标检测？目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要
前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系 m0_75133639 流体力学深度学习人工智能航空航天 fluent 流体力学材料科学 CFD
基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法（有限差分/有限元/伪谱法）·Fluent工业级应用：稳态/瞬态流、两相流仿真（圆柱绕流、入水问题）·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络（PINN）：将N-S方程嵌入损失函数（JAX框架实现）·神经常
机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】软研科技信息与通信信号处理量子计算人工智能
一、背景介绍在智能科技飞速发展的今天，光子学设计与智能算法的结合正成为科研创新的热点。深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。二、会议亮点由北京软研国际信息技术研究院主办的“智能算法驱动的光子学设计与应用”专题培训会议，将深入探讨以下核心内容：光子器件的逆向设计：利用深度学习优化多参数光子器件设计。超构表面与超材料设计：智能算法在新型光
机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式 m0_75133639 光电智能电视二维材料电子半导体人工智能顶刊 nature
Nature/Science最新研究表明，该交叉领域聚焦六大前沿方向：光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系：1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战，掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
量子机器学习入门：从理论到实践
量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane；量子变分算法摘要量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）是量子计算与机器学习的交叉领域，通过量子计算的叠加态、纠缠和并行性解决传统机器学习的计算瓶颈（如高维数据处
【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战 IT古董人工智能课程深度学习神经网络 pytorch
第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第二部分：深度学习框架PyTorch入门第四节：Pytorch模型构建内容：如何搭建复杂网络以及如何修改模型与保存一、构建复杂神经网络结构在PyTorch中，构建复杂模型通常通过继承nn.Module类，分模块组织层与前向传播逻辑。示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional
Transformer、BERT等模型原理与应用案例程序猿全栈の董（董翔）人工智能热门技术领域 transformer bert 深度学习
Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理 hao_wujing cnn 架构人工智能
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。1.核心结构分层解析输入层接收预处理后的数据（如图像去均值、归一化），为后续卷积操作提供标准化输入39。卷积层（核心）局部感知：每个卷积核（如3×3）仅处理输入数据的局部区域
用Keras构建爱情模型：破解情侣间的情感密码忆愿高质量领域文章 keras 人工智能深度学习 python 机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实：模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
Python结合TensorFlow实现图像风格迁移 Python编程之道 Python人工智能与大数据 Python编程之道 python tensorflow 开发语言 ai
Python结合TensorFlow实现图像风格迁移关键词：Python、TensorFlow、图像风格迁移、神经网络、内容损失、风格损失摘要：本文将带领大家探索如何使用Python结合TensorFlow来实现图像风格迁移。图像风格迁移是一项神奇的技术，它能将一幅图像的风格应用到另一幅图像上。我们会从基础概念讲起，解释图像风格迁移背后的原理，通过Python代码详细展示实现过程，还会探讨实际应用
深度学习最简单的神经网络线性回归网络
用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程，让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括：树突接收其他神经元传来的电信号（输入）。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。轴突传导动作电位到下一个神经元。突触释放神经递质，将信号传递给下一个神经元的树突。2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_
【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement Bosenya12 论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法，利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型，即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音，提升语音质量和可懂度。深度
lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解萬重 lstm 输入数据维度
最近想了解一些关于LSTM的相关知识，在进行代码测试的时候，有个地方一直比较疑惑，关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子：#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnn#神经网络模块#数据向量维数10,隐藏元维度20,2个LSTM层串联(如果是1，可以省略，默认为1)r
Gemini vs DeepSeek：Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择 charles666666 transformer 架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言：从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构，但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野，帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础，其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系，但也是GP
PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用 Python编程之道 Python编程之道 python pytorch 自然语言处理 ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念，如词嵌入、循环神经网络等，并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理，结合Python代码进行详细
神经网络初步学习3——数据与损失 X Y O 神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带，用小学生都能听懂的语言解释复杂概念，再通过手把手的TensorFlow实战案例，教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发，揭示深度学习如何像"超级分析
eclipse maven IXHONG eclipse
eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match. 可以设一个环境变量M2_HOME指
timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程 timer
package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 spring bean
将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3
maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
maven中发布第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
MYSQL下载及安装 357029540 mysql
好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
ios TableView cell的布局张亚雄 tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]]; CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50); &nbs
Java编码转义 adminjun java 编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
Tomcat 配置和spring aijuans spring
简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml -- tomcat主
Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归 File
其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。 import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
jedis连接池使用实例 bijian1013 redis jedis连接池 jedis
实例代码： package com.bijian.study; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoo
关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件：志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
aggregate package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //测试RDD的aggregate方法 object AggregateTest { def main(args: Array[String]) { val conf = new Spar
ktap 0.1 released bookjovi kernel tracing
Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
After Effects教程收集 cherishLC After Effects
1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
Linux Apache 安装过程 crabdave apache
Linux Apache 安装过程下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
Shell学习之变量赋值和引用 daizj shell 变量引用赋值
本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则：首个字符必须为字母（a-z，A-Z）中间不能有空格，可以使用下划线（_）不能使用标点符号不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字）需要给变量赋值时，可以这么写：
Java SE 第一讲（Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行） dcj3sjt126com java jdk
Java SE 第一讲： Java SE：Java Standard Edition Java ME: Java Mobile Edition Java EE：Java Enterprise Edition Java是由Sun公司推出的（今年初被Oracle公司收购）。收购价格：74亿美金 J2SE、J2ME、J2EE JDK：Java Development
YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
Lucene使用说明 dyy_gusi Lucene search 分词器
Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发各种神奇的软件啦。 1、确定目标学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei java C++finalize()堆栈内存回收
大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
第二章 Nginx+Lua开发入门 jinnianshilongnian nginx lua
Nginx入门本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启 http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html agentzh 的 Nginx 教程 http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
MongoDB windows安装基本命令 liyonghui160com
windows安装安装目录： D:\MongoDB\ 新建目录 D:\MongoDB\data\db 4.启动进城： cd D:\MongoDB\bin mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db &n
Linux下通过源码编译安装程序 pda158 linux
一、程序的组成部分　　Linux下程序大都是由以下几部分组成：　　二进制文件：也就是可以运行的程序文件　　库文件：就是通常我们见到的lib目录下的文件　　配置文件：这个不必多说，都知道　　帮助文档：通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档　　二、linux下程序的存放目录　　linux程序的存放目录大致有三个地方：　　/etc, /b
WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程 Web 工作生活
觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
遭遇jsonp同域下变作post请求的坑 vb2005xu jsonp 同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv '])); 贴出我前端代码片段: $.aj

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