PyTorch入门到实战自然语言处理及计算机视觉02初识Pytorch基本框架

LLM：软件测试的颠覆性力量 AI天才研究院 DeepSeek R1 &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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步，特别是大语言模型（LargeLanguageModels，简称LLM）的出现，软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，正在重塑我们对
深入了解盘古大模型：技术、应用与未来 Hardess-god Literature review 人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来，中国自主研发的大模型之一——盘古模型（PanGuModel）逐渐进入公众视野，凭借其强大的性能和广泛的应用前景，引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型？盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技
知识图谱中NLP新技术魔王阿卡纳兹知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标，将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程，显著提
使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇 DASA13 pytorch transformer 神经网络
1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
PyTorch数据归一化处理：transforms 2401_87555420 pytorch 人工智能 python
##1.数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力，包括：
Python 向量检索库Faiss使用懒大王爱吃狼 python python 开发语言自动化 Python基础 python教程
Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个由FacebookAIResearch开发的库，它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例：1.安装Faiss首先，你需要安装Faiss。你可
初始OpenCV 指尖下的技术 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库，它为开发人员提供了丰富的工具和算法，可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展，OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南 m0_57781768 python langchain 搜索引擎
使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）是一种技术，通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力，使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据，还可以处理私有数据和模
基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！小城哇哇人工智能语言模型 AI大模型大模型微调预训练 agi LLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助
文章去除AI味的指令 wirepuller_king AI word技巧人工智能
去AI味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家。你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章,去除机械化和公式化的痕迹,增加文章的可读性和亲和力
anythingLLM 使用教程惟贤箬溪穷玩Ai AIGC 人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目惟贤箬溪穷玩Ai github 爬虫
以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介：这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具，利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
大模型推理框架：从理论到实践的全面解析百度_开发者中心人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类小白的高手之路深度学习（DL）Pytorch实战深度学习 python pytorch
1、使用方法fromtorch.utils.dataimportDataset2、torch.utils.data.Dataset类的定义classDataset(Generic[_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou
【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练 AI大模型探索者 pytorch 人工智能 python transformer 深度学习 ai 机器学习
前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总墨绿色的摆渡人用 pytorch 从零开始创建大语言模型 pytorch 语言模型人工智能
用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章：用pytorch从零开始创建大语言模型（一）：理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型（二）：待更新用pytorch从
TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法 tensorflow pytorch 人工智能
功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径 A达峰绮人工智能
（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互）、计算机视觉（图像视频处理）、数据分析（预测建模）、自动化控制（流程优化）。建议新手首先掌握语言类工具的基础操作，逐步扩展到其他领域。工具操作逻辑通用AI工具通常包含三大核心功能模块：输入界面
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法计算机视觉深度学习神经网络
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例（PyTorch）说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校
【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf 喝不喝奶茶丫 pytorch 人工智能语言模型大模型转行大模型 AI大模型微调
今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。（书籍分享）
树莓派4B arm平台aarch64 pip安装pytorch 纬领网络 pytorch arm 深度学习
比如你要安装torch1.7.1的版本，你执行下面这行命令pip3installtorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2-fhttps://torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html
深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch 人工智能 ResNet 残差连接残差网络
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深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch AlexNet 人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
python arm64_PyTorch-aarch64 人类0663号 python arm64
PyTorch源码编译步骤：1、源码编译环境：操作系统：debian9.12交换空间：1GPython版本：3.5硬件：CPU：RK3399(aarch64)内存：4G2、下载依赖包：下载pytorch及其依赖包时，默认从github上下载，如果网络不好、容易断开时，可在gitee上找到对应包克隆链接，然后修改对应配置文件，进行下载。需要细致耐心。3、编译主要参数：设置最大作业数：exportMA
Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通 pytorch 人工智能 python
1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史 eahba 数据库 langchain python
技术背景介绍AstraDB是DataStax推出的一款无服务器的向量数据库，基于ApacheCassandra®构建，并通过易于使用的JSONAPI提供服务。AstraDB的独特之处在于其强大的向量存储能力，这在处理自然语言处理任务时尤为突出。LangChain与AstraDB的集成为开发者提供了强大的工具链，从数据存储到语义缓存，再到自查询检索，帮助简化复杂的数据操作。核心原理解析LangCha
计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？美狐美颜sdk 美颜SDK 美颜API 直播美颜SDK 计算机视觉深度学习直播美颜SDK 美颜sdk 第三方美颜sdk 美颜api
时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java 双向map
关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap 有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。即：既要根据Key找Value，又要根据Value
PL/SQL触发器基础及例子百合不是茶 oracle数据库触发器 PL/SQL编程
触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似过程函数必须要调用, 一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
[时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想..... 这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
easy ui datagrid上移下移一行商人shang js 上移下移 easyui datagrid
/** * 向上移动一行 * * @param dg * @param row */ function moveupRow(dg, row) { var datagrid = $(dg); var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row); if (isFirstRow(dg, row)) {
Java反射 oloz 反射
本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
springMVC 使用JSR-303 Validation验证杨白白 spring mvc
JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
log4j 香水浓 log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE #log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML #console log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4
使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery 框架 Ajax html5 chrome
表现如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
centos中文乱码 AILIKES centos OS ssh
一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
触发器 baalwolf 触发器
触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete) 语法： create trigger triggerName after/before
JS正则表达式的i m g bijian1013 JavaScript 正则表达式
g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScript AngularJS Hashbang模式 HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。 html5Mode 一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。 ha
[Maven学习笔记六]Maven生命周期 bit1129 maven
从mvn test的输出开始说起当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下： /software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错 bit1129 hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括 Task Failure Application Master Failure Node Manager Failure Resource Manager Failure 1. Task Failure 任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
记一次数据推送的异常解决端口解决 ronin47 记一次数据推送的异常解决
　　需求：从db获取数据然后推送到B 程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。　　自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。　　　service iptables stop
巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UI ui视频 ui教程 ui自学 ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线） bylijinnan 数据结构算法线段树
package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
HTTP协议详解 chicony http协议
引言
Scala设计模式 chenchao051 设计模式 scala
Scala设计模式我的话：在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
安装mysql daizj mysql 安装
安装mysql (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除) 执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净 (2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++c C#
在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
win7/8使用curl geeksun win7
1. WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。下载地址： http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
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Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转 java字符串反转栈反转
注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768 /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
代码实现任意容量倒水问题 home198979 PHP 算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
Druid datasource zhb8015 druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。它最重要的特点是：监控、扩展和性能。下载和Maven配置看这里： http
两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener spjich java spring 框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器 ServletContextListener 特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml 使用方法: public class StartListener implements
JavaScript Rounding Methods of the Math object 何不笑 JavaScript Math
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen

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