Meilinger_
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专业词汇笔记

分类

  • steganography 隐写
  • natural language processing 自然语言处理

steganography 隐写

Interception 窃听

crack 解释，破译

conceal 隐藏

covert 隐蔽的

confidential 秘密的

codebook 密码本

natural language processing 自然语言处理

semantic 语义的

syntactic 句法的

syntax 句法

perplexity 困惑度（句子质量评价指标）

artificial intelligence 人工智能

human-in-the-loop 人机回圈

你可能感兴趣的:(信息隐藏,NLP,nlp,自然语言处理,信息隐藏)

  • 《一文吃透！NLTK与SpaCy，自然语言处理的神兵利器》 人工智能深度学习
    在人工智能的璀璨星空中，自然语言处理（NLP）无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言，极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中，NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑，各自散发着独特的光芒。今天，就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势，为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK：自然语言处理的瑞士军刀NLTK（NaturalLanguageToolk
  • AI —— 文字生成图片的逻辑 鱼不知海 AI写作AI作画
    事情的起因是我在做一个自用软件时，需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。（师妹师兄温酒毛驴）问题大家应该可以发现，一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上，这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下，对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字（在一个宁静的日子里，师兄与师妹并辔而
  • Deepseek详细的自我介绍 welcome_123_ 人工智能
    ###**DeepSeek：中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心：-**高效性**：通过模型架构创新（如MoE）实现“小参数量，大性能”。-**可控性**：内置可解释性模块
  • 2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告 和老莫一起学AI transformer架构深度学习人工智能产品经理学习大模型
    _“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势，研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。在人工智能的宏大版图中，Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。《2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告》深入剖析了Transformer架构的
  • AI 大模型创业：如何利用市场优势？ SuperAGI2025 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型创业：如何利用市场优势？1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，大模型（LargeModels）在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型，如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
  • 产品经理学习——AI产品 Li灿灿 产品经理学习人工智能
    本篇文章，主要是针对目前不同类型AI公司的产品经理职责和AI产品经理的模型进行介绍。AI产品分类AI产品分为软件型和软硬件结合型，软件型的AI产品主要是具备理解、推理和决策能力的AI，如NLP（自然语言处理）系统或者创造类，创作型内容如音乐、艺术和写作等。软硬结合型AI产品一般和传统领域相关，如医疗AI、教育AI和零售AI等。有些公司是纯粹的AI公司，对应的特点是专注于做底层的算法，做芯片技术，纯
  • 智能客服平台的架构设计：实现高效、安全、可靠的服务运行 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LLM大模型落地实战指南自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    这篇文章将深入探讨智能客服平台的架构设计,以及如何实现高效、安全、可靠的服务运行。我会遵循您提供的要求和结构模板来撰写这篇文章。让我们开始吧。智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词：智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带。随着人工智能技术的快速发展,智能客服平台应运而生
  • 深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南 AIGC大模型 吱屋猪 langchain语言模型人工智能自然语言处理llama百度机器学习
    1.LangChain介绍与环境配置面试官：“你能先简单介绍一下LangChain吗？包括它的背景、主要功能，以及它在当前语言模型开发中的意义。”你："LangChain是一个开源框架，旨在简化和增强基于语言模型的应用开发。随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实
  • deepseek与gpt，核心原理对比 test猿 gpt
    DeepSeek与GPT作为AI大模型，在自然语言处理等领域展现出强大的能力，它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。一、模型架构DeepSeek混合专家（MoE）框架：DeepSeek采用了混合专家框架，其内部包含多个“专家”子模块，每个子模块专注于不同的任务或数据领域。例如，DeepSeek-R1拥有6710亿参数，但每次仅激活约370亿参数，通过动态选
  • 教育小程序+AI出题：如何通过自然语言处理技术提升题目质量 万岳科技系统开发 人工智能小程序自然语言处理
    随着教育科技的飞速发展，教育小程序已经成为学生与教师之间互动的重要平台之一。与此同时，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用正在不断推动教育内容的智能化。特别是在AI出题系统中，如何通过NLP技术提升题目质量，成为教育领域中的一个重要课题。本文将介绍如何利用自然语言处理技术，通过AI出题系统自动生成高质量、个性化的题目，提升教育小程序的交互性与教学效果。一、自然语言处理（NLP）概述自
  • 使用Python进行自然语言理解和意图识别毕业设计源码 sj52abcd python课程设计开发语言毕业设计
    博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着人工智能的发展，自然语言处理成为了人工智能领域的一个重要分支。在自然语言处理中，理解用户的意图是非常关键的一步。随着Python语言的广泛应用，Python成为了许多自然语言处理任务的
  • LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化） 向羿燃 LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
    前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客，留了一个问题，对于相对复杂的sql（leetcode中等难度的sql题），gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step-
  • 大模型prompt实例：知识库信息质量校验模块 写代码的中青年 大模型prompt人工智能python大模型LLM
    大模型相关目录大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步，扬帆起航。大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
  • 数字人技术在短视频中的应用 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    数字人、短视频、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、虚拟主播、内容创作1.背景介绍短视频作为一种新兴的传播媒介，其内容形式丰富、传播速度快、用户粘性强，已成为当今互联网领域最热门的应用之一。随着技术的不断发展，数字人技术逐渐成熟，并开始在短视频领域得到广泛应用。数字人是指利用计算机技术模拟真实人类形象和行为的虚拟角色，其具备逼真的外形、流畅的肢体动作和自然的语言表达能力。数字人技术在短视频领域的应
  • deep seek m0_69576880 前端ai
    1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型，拥有强大的自然语言处理能力，能够理解并回答问题，还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。免费开源，媲美ChatGPT最近最火爆的AI对话程序。www.deepseek.com这是deepseek官网2.这是deepseek注册页面3.国产语言对话ai，大家有兴趣的可以去试试。不过chatgpt也进行了改变，大家也可以免费使
  • RWKV Runner：让RNN-LLM模型触手可及 步子哥 rnn人工智能深度学习
    在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分，尤其是大语言模型（LLM）在自然语言处理中的广泛应用。然而，尽管这些技术的潜力巨大，许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境，RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口，还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
  • AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率 小赖同学啊 python人工智能自动化测试(apppcAPI)人工智能自然语言处理gpt
    在软件测试中，AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例：1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例（使用OpenAIGPTAPI）：importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
  • 清影2.0（AI视频生成）技术浅析（二）：自然语言处理 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
    清影2.0（AI视频生成）中的自然语言处理（NLP）技术是其核心组件之一，负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成。具体目标包括：1.深度语义理解：理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联：捕捉文本中词语之间、句子之间
  • Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习 matlabgoodboy 计算机视觉python深度学习
    了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测：目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定它们的位置。Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉
  • 使用OpenAI API进行文本分类标注 dgay_hua 人工智能python
    技术背景介绍文本分类标注（Tagging）是一种非常有用的技术，可以对文档进行分类，例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理（NLP）领域中有广泛的应用，例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中，我们将使用OpenAI的API，通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema)，并通过实际代码演示实现文本分类
  • 赋能 DeepSeek：打造图文互生能力，助力测试工程师提效 Python测试之道 人工智能python
    前言作为测试工程师，我们日常工作中经常需要处理图文相关的任务，例如：基于测试需求生成示意图：通过简单的文字描述生成流程图、架构图等，提高测试设计效率。从图中提取关键信息生成文档：从截图或流程图中提取重要信息，自动生成测试用例或需求分析。然而，DeepSeek-r1:1.5b本地模型虽然在自然语言处理方面表现出色，但并不具备直接的图像生成或图像解析能力。如果能为DeepSeek增加“图生文”或“文生
  • 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入 qahaj python
    技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中，文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
  • 在DeepSeek面前，还需要学习.NET吗？ dotNET跨平台 学习
    随着人工智能技术的快速发展，像DeepSeek这样的大模型不断涌现，给技术领域带来了新的变革和挑战。与此同时，.NET作为微软推出的成熟技术平台，也有着自己独特的地位和价值。那么在DeepSeek面前，是否还需要学习.NET呢？答案是肯定的，原因主要有以下几点：应用场景不同-DeepSeek：主要聚焦于自然语言处理、智能对话等人工智能领域，为用户提供智能问答、文本生成等服务。例如，用户可以通过De
  • 大语言模型原理基础与前沿 通过稀疏MoE扩展视觉语言模型 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AI大模型应用入门实战与进阶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
    大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域，语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-3、BERT等，已经在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型（Vision-LanguageModels,VLMs）则通过结合视觉和语言信息，进一步提升了模型在多模态任务中
  • 26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
    一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。那我们考虑一下该怎么做，首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示：importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
  • 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
    一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集，一个是原始评论数据集《reviews.txt》，以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》，下面的程序就是找到这两个数据集，并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
  • 探索Hugging Face平台：AI工具和集成指南 stjklkjhgffxw 人工智能python
    探索HuggingFace平台：AI工具和集成指南在人工智能和自然语言处理领域，HuggingFace无疑是一个备受瞩目的平台。无论是开发者还是研究者，大家都能从中找到适合的资源和工具。本篇文章旨在为大家深入介绍如何在HuggingFace平台上使用不同的功能模块，包括模型、API和工具集成。主要内容1.安装和集成要使用HuggingFace与Langchain的集成功能，我们首先需要安装lang
  • 视觉中的transformer：ViT ch隔壁老张 深度学习笔记transformer深度学习计算机视觉
    《》摘要transformer已经是NLP的标准。但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上，迁移到小数据集（作者说ImageNet是小数据集-_-）上也很好。Intro启发现在NLP里的transformer都是在大量数据集上进
  • 使用 OpenAI API 创建智能聊天机器人 vaidfl 机器人python
    1.技术背景介绍在人工智能应用中，聊天机器人是一种非常流行的应用。得益于近几年自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，聊天机器人已经从简单的问答模式发展到能够进行复杂对话的智能助手。本篇文章将深入介绍如何使用OpenAI提供的API构建一个智能聊天机器人，并通过实际代码演示实现过程。2.核心原理解析OpenAI提供的GPT模型是目前最先进的语言生成模型之一，它可以生成自然流畅的文本。我们可以通过调用
  • 使用OpenAI的API构建聊天机器人 dgay_hua 机器人python
    技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一，无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐，都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人，离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程，本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成
  • 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
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    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
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    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
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         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？      
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    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
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    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
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