- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明）
AI_DL_CODE
人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
- 自编码器表征学习：重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析
码字的字节
机器学习自编码器重构误差隐空间
自编码器基础与工作原理自编码器（Autoencoder）作为深度学习领域的重要无监督学习模型，其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构，本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统，却在实现这一看似简单目标的过程中，意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
- 深入解析Hadoop RPC：技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中，远程过程调用（RPC）机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石，其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作，更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性：隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测，或ResourceManager
- 【Python 语法】Python 神经网络项目常用语法
一杯水果茶！
人生苦短我用Pythonpython
基础1.导入模块和包2.修改系统路径(sys.path.append)3.命令行参数解析(argparse模块)4.assert确保正确性5.main()脚本入口点6.辅助函数生成器函数`cycle(dl)`一、常用函数1.`.cuda()`/`.cpu()`和`torch.device`2.`torch.zeros`、`torch.randn`、`torch.arrange`、`torch.po
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息，帮助医生做出更准确的诊断。近年来，深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- 2023-08-03
yM_aad9
神经是一种社会资源！只要能和别的神经互动就行了！社会性的驯化离不开神经网络人与人之间的合作只能依赖感性理性心理生理事理物理跟蠢人谈情说爱免不了虚情假意它们最爱空头支票如果兑现不了那一定是别人欺骗了它！而不是自欺欺人的本能自欺欺人最容易受人欺骗最要命的是还持有了资料官有什么可怕？可怕的是贼呀！官可能互相约束贼只能互相伤害如果没有互相？那只有相护了！傻子坏人坏事见得少不知道什么叫坏处孬子好人好事见得少
- 在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
- 人工神经网络的拓扑结构,神经网络的神经元结构
快乐的小蓝猫
神经网络深度学习人工智能rnn
bp神经网络BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经
- Deepoc大模型重构核工业智能基座：混合增强架构与安全增强决策技术
Deepoch
人工智能创业创新科技自动化学习
面向复杂系统的高可靠AI赋能体系构建Deepoc大模型通过多维度技术突破，显著提升核工业知识处理与决策可靠性。经核能行业验证，其生成内容可验证性提升68%，关键参数失真率99.999%）。动态可信度评估系统：基于贝叶斯神经网络实时量化模型不确定性，为关键决策提供置信度评分（如堆芯功率控制置信区间±0.05%）。二、核心突破：物理增强型智能算法创新机理与数据双驱动建模神经微分方程求解器：将中子输运方
- AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类ai
AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词：知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要：本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发，详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程，介绍最新的图神经网络方法，并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略，以及在不同
- 万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
- TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革
AI原生应用开发
人工智能tensorflowpythonai
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词：TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要：本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手，逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解，展示TensorFl
- 从零开始构建AI原生应用的认知架构
AI原生应用开发
AI-native架构ai
从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词：AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要：本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。我们将从基本概念出发，逐步解析认知架构的核心组件，包括知识表示、推理机制和学习能力等。通过生动的比喻和实际代码示例，帮助读者理解如何设计一个能够模拟人类认知过程的AI系统。文章还将介绍当前最先进的认知架构模型，并展望未来发展趋势
- Orange3实战教程：图像分析---图像嵌入
err2008
Orange3实战教程数据挖掘神经网络自然语言处理机器学习计算机视觉深度学习orange3中文版
图像嵌入通过深度神经网络实现图像嵌入。输入图像：图像列表。输出嵌入向量：用数字向量表示的图像。跳过的图像：未计算嵌入向量的图像列表。图像嵌入功能读取图像并将其上传至远程服务器或本地计算。深度学习模型用于为每张图像计算特征向量。该功能返回一个增强的数据表，包含额外的列（图像描述符）。图像可以通过导入图像小部件导入，也可以通过电子表格中的图像路径导入。在这种情况下，包含图像路径的列需要一个三行表头，第
- PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现
盼小辉丶
pytorchrnn自然语言处理
PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3词嵌入在自然语言处理中的应用小结系列链接0.前言我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始，我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别，不仅仅涉及语法和词汇的理解，还包括上
- 【人工智能99问】卷积神经网络（CNN）的结构和原理是什么？(10/99)
文章目录卷积神经网络（CNN）的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层（InputLayer）2.卷积层（ConvolutionalLayer）2.卷积层的核心机制：局部感受野与权值共享3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer）5.输出层（OutputLayer）6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉（最核心场景）2.其
- 【CNN】卷积神经网络池化- part2
1.池化降采样，减少参数数量，避免过拟合，提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样，Subsampling)类似卷积操作，使用的也是一个很小的矩阵，叫做池化核，但是池化核本身没有参数，只是通过对输入特征矩阵本身进行运算，它的大小通常是2x2、3x3、4x4等，其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作，需要注意的是，池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- AI作画：AI人工智能激发艺术创作灵感
AGI大模型与大数据研究院
AI作画人工智能ai
AI作画：AI人工智能激发艺术创作灵感关键词：AI作画、生成艺术、深度学习、神经网络、艺术创作、人工智能、创意工具摘要：本文深入探讨AI作画技术如何激发艺术创作灵感。我们将从基础概念出发，解释AI如何"学习"艺术风格并生成新作品，分析核心技术原理，提供实际应用案例，并展望这一领域的未来发展趋势。通过通俗易懂的讲解和实际代码示例，帮助读者理解这项融合科技与艺术的创新技术。背景介绍目的和范围本文旨在向
- 飞算JavaAI：力臻开发之本真，破 AI 代码之繁琐，传统项目一键生成
微学AI
人工智能javajavaAI
飞算JavaAI：力臻开发之本真，破AI代码之繁琐，传统项目一键生成文章目录飞算JavaAI：力臻开发之本真，破AI代码之繁琐，传统项目一键生成一、前言二、飞算JavaAI是什么？2.1背景与实力2.2飞算JavaAI的“独门绝技”三、飞算JavaAI实战体验3.1IDEA插件安装配置3.2Main中写一个简单的梯度下降算法3.3main函数搭建一个卷积神经网络网络3.4飞算JavaAI：需求分析
- AI驱动的电路仿真革命：从物理模型到智能学习的范式转移
AI驱动的电路仿真革命：从物理模型到智能学习的范式转移人工智能正颠覆传统电路仿真方法，本文将深入解析AI在电路建模、优化与故障诊断中的前沿应用，揭示智能仿真如何提升10倍效率并突破物理限制。一、AI电路仿真的数学基础1.1图神经网络建模电路拓扑电路可抽象为图结构G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)：VVV：节点（电子元件）EEE：边（连接关系）图卷积网络(GCN)更新公式：H(l+1)=σ(
- PyTorch笔记6----------神经网络案例
HuashuiMu花水木
PyTorch笔记pytorch笔记
1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码）
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发，揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian）的频域响应特性。通过特征可视化实验表明，CNN特征呈现逐层抽象规律：
- [论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制
王莽v2
机器人神经网络神经网络算法控制器
[论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制摘要本文研究了在水平面内运动的全驱动自主水下机器人的轨迹跟踪问题。在我们的控制设计中考虑了外部干扰、控制输入非线性和模型不确定性。基于离散时间域的动力学模型，两个神经网络(包括一个临界神经网络和一个作用神经网络)被集成到我们的自适应控制设计中。引入临界神经网络来评价设计的控制器在当前时间步长内的长期性能，并利用作用神经网络来补偿未知动
- 《从零构建大模型》系列（21）：从头实现GPT模型——构建文本生成引擎
本文将带你从零构建类GPT模型：通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件，打造一个完整的文本生成模型架构，为后续训练奠定基础。目录一、GPT模型架构全景图1.1模型组件分解1.2GPT-2模型规格二、层归一化实现2.1为什么需要层归一化？2.2层归一化实现代码三、前馈神经网络实现3.1GPT中的前馈结构编辑3.2GELU激活函数3.3完整前馈网络实现四、Transformer
- 基于深度学习的目标检测：从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- 如何调整优化器的参数来优化神经网络性能？
Idividuals
深度学习神经网络机器学习pythonscikit-learn
不同优化器有不同的可调整参数，下面以常见的优化器为例，讲解如何调整其参数来优化神经网络性能：Adam优化器Adam优化器有几个关键参数：learning_rate（学习率）、beta_1、beta_2和epsilon。1.学习率(learning_rate)-作用：控制每次参数更新的步长。学习率过大，模型可能无法收敛，在最优解附近振荡甚至发散；学习率过小，训练速度会非常缓慢。-调整方法：通常初始值
- GPT-4o mini TTS：领先的文本转语音技术
桂花饼
AIGCGPT-4oo4-mini语音识别人工智能GPT-4o
什么是GPT-4ominiTTS？GPT-4ominiTTS是OpenAI推出的全新一代文本转语音（TTS）技术，能够以自然、流畅的方式将普通文本转换为语音。依托先进的神经网络架构，GPT-4ominiTTS在语音合成中避免了传统TTS的生硬与机械感，能够生成富有情感和个性化表达的高质量语音。该技术支持多语言与多口音，是视频、播客、电子学习等场景的理想选择。核心特点自然流畅，接近真人GPT-4om
- 【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型
AIGC零基础入门小白
AI大模型大模型教程人工智能机器学习科技AI大模型AIGCAI教程大模型教程
文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络3.4大模型的优势与挑
- Unet源码实现（pytorch）
wyn20001128
pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括：1、数据增强策略：使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性，从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- 对于规范和实现，你会混淆吗？
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天，喝了点咖啡，由于我经常喝茶，很长时间没喝咖啡了，所以失眠了，于是起床读JVM规范，读完后在朋友圈发了一条信息：
JVM Run-Time Data Areas：The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种：
一是产生假随机数（不管操作多少次，所产生的数都不会改变）
这类随机数是使用了默认的种子值产生的，所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能，用到PHP中的反射机制，具体使用的是ReflectionFunction类，可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码：
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括：总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准，将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用，按费用类型计算应收、应付金额，经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大，安装了它，在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了，按照别人给的教程开始安装，奶奶的怎么也安装不上！
第一步：官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部：解压这个压缩文件，会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中，可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1，了解java 中的异常处理机制，有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2，学会使用try-catch-finally来处理异常
3，学会如何声明异常和抛出异常
4，学会创建自己的异常
*/
//2，学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1：
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
- 探索JUnit4扩展：Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时，教练提到Junit4的Runner和Rule，于是特上网查一下，发现很多都讲的太理论，或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下，搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址：http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后，从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器，继续工作，这就解决了单点故障，因此，在这种情况下，MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定，是否有异常退出过？这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项，如果有，看看signal是多少。
比如，这是一个异常退出的情况：
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一：常用方法 关闭XML验证
工具栏：windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二：（个人推荐）
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类，这个模式看起来不是那么明显，需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟，只模拟关键代码：
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令，可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前，只是对云计算有一点点模糊的概念，觉得这是一个很高大上的东西，似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧，并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解，至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽，默认只有1M：
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自：http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础，接触JAVA也有两三年的时间了，上手Android并不困难，思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目，现今体验移动终端项目，让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受，我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件，打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js，使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时，如果图片是从网络下载的，那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程，然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新，但是viewpager不同于listview，你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反（~）从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果，
如：“粗体”和“下划线”的效果，可以用按位或（|）
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果，
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人：王川</p>
* <p>创建时间：Jul
