- 【Python深入浅出㊸】解锁Python3中的TensorFlow:开启深度学习之旅
奔跑吧邓邓子
Python深入浅出python深度学习tensorflow
目录一、TensorFlow简介1.1定义与背景1.2特点二、Python3与TensorFlow的关系2.1版本对应2.2为何选择Python3三、安装TensorFlow3.1安装步骤3.2验证安装四、TensorFlow基本概念与使用方法4.1计算图(Graph)4.2会话(Session)4.3张量(Tensor)4.4变量(Variable)4.5占位符(Placeholder)五、Te
- keras实现TCN网络层
谦虚且进步
深度学习预测keras人工智能深度学习
keras实现TCN网络层,keras3.0可用。fromkeras.layersimportLambda,Dense,Layer,Conv1DimporttensorflowastfclassTCNCell(Layer):"""sumary_line:Chinese:让输入的时间序列[bs,seql,dim]提升kernel_size倍的感受野English:Doublethereceptive
- 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
- 关于pip Install与conda install
ClaNNEd@
DeepLearningpipconda
conda解决依赖的问题很弱,环境包多了以后经常要解决依赖几分钟到十几分钟。我个人感觉比较好的实践是conda创建虚拟环境,装torch/tensorflow等比较难装的包,基础环境配好以后,后面装包一律用pip。conda,pip,anaconda,miniconda的区别网页https://www.quora.com/What-is-the-comparison-among-conda-vs-
- 基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录
Tianyi Li 1997
华为云tensorflow华为人工智能深度学习python
简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络,并迁移到华为自研NPUAscend910,同时使能混合精度。硬件介绍华为自研NPUAscend910,即昇腾910AI处理器(简称NPU),根据官方介绍,是在2019年发布的人工智能(AI)专用的神经网络处理器,其算力高达256T,最新款算力高达310T,是业界主流芯片算力的2倍。当前业界大多数训练脚本基于Ten
- PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析:全面比较两大深度学习框架,助你选择最适合的工具
BuluAI
深度学习pytorchtensorflow
在人工智能的浪潮中,深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者,各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。今天,我们就来深入探讨这两个框架的特点,帮助你在项目中做出更明智的选择。计算图的构建方式PyTorch的动态图机制是其一大特色。在PyTorch中,计算图是在程序运行时动态构建的,这使得开发者可
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战(附完整可视化分析)
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页:机器学习司猫白ok,话不多说,我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集,通过Keras构建全连接神经网络,实现0-9数字的分类识别。文章将包含:关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- Windows下安装CPU用的Tensorflow
Coder LM Wang
Python
刚在电脑上安装了Tensorflow,还是碰到了一些麻烦,记录一下:很多教程是介绍怎么在Linux平台下安装的,或者是Windows平台下GPU用的,很可惜,这些教程对我来说太麻烦了。安装步骤:1)安装Python。版本:python-3.6.4-amd64.exe。2)cmd,命令行输入:python,查看Python版本号,以验证Python是否安装成功了。3)继续在命令行输入:pipinst
- conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用
weixin_39719042
conda装tensorboardx
“我不喜欢Tensorflow,但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027),和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织log问题。今天,想和大家简单地谈谈tensorboard的使用。经过社区的努力,目前PyTorch也可以使用tensorboard了。在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 神经网络常见激活函数 9-CELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络python
文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元:CELU(ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit),是一种连续可导的激活函数,结合了ELU和ReLU的特点,旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题。函数+导函数CELU函数CELU(x)={xx≥0α
- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络
文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元:ELU(ExponentialLinearUnit)函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))
- (python)如何看自己安装的包的版本
9677
Pythonpython开发语言
linuxpiplist|grep"numpy\|scipy\|tensorflow\|keras"windows环境下piplist|findstr"numpyscipytensorflowkeras"输出numpy1.13.1scipy0.19.1tensorflow-cpu2.4.0tensorflow-estimator2.4.0tensorflow-gpu2.4.0
- 【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
图像识别深度学习
一、介绍动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
- 【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练
图像识别深度学习人工智能
一、介绍蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。二、系统效果图片展示三、演示视
- 基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)","毒鹅膏菌(Amanita)","牛肝菌(Boletus)","网状菌(Cortinarius)","毒镰孢(Entoloma)","湿孢菌(Hygrocybe)","乳菇(Lactarius)","红菇(Russula)","
- 深度学习-电商推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型,以用户的历史购买行为和商品特征为基础,预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。问题分析电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征,预测用户对未购买商品的喜好程度,从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型,输入用户特征和商品特
- 实践深度学习:构建一个简单的图像分类器
是Dream呀
深度学习人工智能
引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器,我们将以Python和TensorFlow为例,展示从数据准备到模型训练的完整流程。环境准备在开始之前,请确保你的环境中安装了以下工具:Python3.xTensorFlow2.xNumPyMatplotlib(用于数据可视化)你可以通过以下命令安装所需的库:pipinstalltensorfl
- NVIDIA-docker Cheatsheet
weixin_30758821
运维开发工具shell
TensorFlowDockerrequirementsInstallDockeronyourlocalhostmachine.ForGPUsupportonLinux,installnvidia-docker.Note:Torunthedockercommandwithoutsudo,createthedockergroupandaddyouruser.Fordetails,seethepost
- 人工智能在制造业的具体应用案例-总纲
局外人_Jia
人工智能c#大数据
人工智能在制造业的具体应用案例,结合C#语言实现的技术方案和示例代码:1.预测性维护(PredictiveMaintenance)通过分析设备传感器数据,预测设备故障并提前安排维护。技术方案数据采集:使用C#通过IoT协议(如MQTT、OPCUA)实时采集设备传感器数据(温度、振动等)。模型训练:使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型,预测设备剩余寿命。实时预测:将模型部署到C
- TensorFlow 学习笔记--基础文本分类
小陈加油中···
tensorflow学习笔记
电影评论文本分类官网的教程代码有一些问题:1.调用文件夹时,官网的调用方式有错。2.调用vectorize_layer没有返回,3.模型编译时,metics写错了。4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考:[基本文本分类](htt
- ChatTTS,一款基于Python的自然语言处理项目
m0_75259337
活动文章活动文章
####文章标题:热门GitCode项目推荐:从技术角度分析ChatTTS 在GitCode平台上,有许多优秀的开源项目供我们学习和使用。今天,我将为大家推荐一个非常热门且具有很高技术含量的项目——ChatTTS。 **项目介绍**:ChatTTS是一个基于Python的自然语言处理项目,它能够将文本转换为语音。该项目使用TensorFlow和Gensim库进行语音合成和文本分析,使得生成
- 神经网络常见激活函数 6-RReLU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习机器学习pytorch激活函数
文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元:RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])
- pycharm中安装scikit-image报错
LittleWhite123
PYTHONpythonnumpypiptensorflow
pycharm中安装scikit-image:从pycharm中或者terminal中,都安装不成功环境:windows10python==3.6.6tensorflow==1.10.0解决方案:1.按照提示,升级pip,报错:CouldnotinstallpackagesduetoanEnvironmentError:[WinError5]拒绝访问。Considerusingthe`--user
- 人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划
小赖同学啊
人工智能人工智能目标检测计算机视觉
实现更精确的目标检测和更高级的路径规划策略是自动驾驶领域的核心任务。以下是一个简化的示例,展示如何使用Python和常见的AI库(如TensorFlow、OpenCV和A*算法)来实现这些功能。1.环境准备首先,确保安装了以下库:pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测(使用预训练的深度学习模型)目标检测可以使用预训练的深度学习模
- AI学习专题(一)LLM技术路线
王钧石的技术博客
大模型人工智能学习ai
阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
- TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别
Cacciatore->
tensorflowpytorch人工智能python机器学习深度学习
背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布,而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。tf采用的是静态计算图。这意味着在执行任何计算之前,你需要先定义好整个计算图,之后再执行。这种方式适合大规模生产环境,可以优化计算图以提高效率。tf的早期版本比较复杂,但在集成Keras库之后相当容易上手。PyT
- 【ubuntu下验证下菜品识别,训练,部署,验证 CNN + TensorFlow / PyTorch】
追心嵌入式
cnntensorflow
下来我会详细介绍如何在Ubuntu上运行你训练和部署的菜品识别模型,确保每一步都能理解并能在你的系统中运行。环境准备1.1安装必要的软件在Ubuntu上,首先需要安装Python和相关的依赖库:更新系统:打开终端,运行以下命令:bashsudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y安装Python及pip:确保你的系统已经安装了Python3和pip,如果没有,可以使用以下命令安装
- ‘list‘ object has no attribute ‘mul‘
zslefour
ComfyUI
原来运行得好好的,突然出现错误:'list'objecthasnoattribute'mul',更换一个输入路径,又没问题,改一个路径,还是出现错误,很奇怪,后来又没有问题,记录一下。参考这文章《Fixing‘AttributeError:‘module’objecthasnoattribute‘mul’inTensorFlow》,发现TensorFlow是没有安装的,安装了依然报错。看上面出错窗
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt