- Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析
程序员徐师兄
Python入门专栏pythonbert开发语言情感分析
前言在自然语言处理(NLP)领域,情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感,例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中,随着深度学习的发展,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型,它能够
- PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别,也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR),是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同,手
- 算法中的时间复杂度和空间复杂度
CM莫问
人工智能算法常见概念算法人工智能python时间复杂度空间复杂度
一、背景随着人工智能的纵深发展,我们会发现现在做算法很多时候都是通过掉包来解决问题了。Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量,而且在张量运算、反向传播等环节,这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度,从而不需要我们额外进行过多的干预。如果不是科班读计算机相关专业的,相信不少朋友第一次听说时间复杂度和空间复杂度的概念是在找工作刷lee
- ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南
胡妃意
ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南【下载地址】ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南(第3版)》,这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tu
- 【数据挖掘实战】 房价预测
机器学习司猫白
数据挖掘人工智能python机器学习
本次对kaggle中的入门级数据集,房价回归数据集进行数据挖掘,预测房屋价格。本人主页:机器学习司猫白机器学习专栏:机器学习实战PyTorch入门专栏:PyTorch入门深度学习实战:深度学习ok,话不多说,我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量(几乎)描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面,需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传,大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
- GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代
Echo_Wish
前沿技术人工智能python人工智能gpt
GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展,基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中,GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。本文将探讨GPT-4在客服中的应用与未来发展前景,并结合具体代码示例进行说明。一、GPT-4对话模型概述GPT-4(GenerativePre-trainedTransformer4)是OpenAI开发的一种
- 模型压缩与优化技术——神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)
DuHz
轻量化模型机器学习计算机视觉人工智能神经网络深度学习数据挖掘语音识别
模型压缩与优化技术中的神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术1.引言在深度学习领域,神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。传统的手动设计网络架构的过程费时费力,且通常依赖于经验和直觉。为了提升效率与效果,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)作为一种自动化的方法,能够通过算法寻找和优化最佳的神经网络架构。NAS可以在图像识别
- QAT与PTQ模型量化方法的区别
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计算机视觉模型量化深度学习计算机视觉
QAT(QuantizationAwareTraining)和PTQ(PostTrainingQuantization)是两种常见的模型量化方法,用于减少深度学习模型的计算和存储开销,同时尽量保持模型的性能。1.QAT(QuantizationAwareTraining)定义:QAT是在模型训练过程中引入量化操作,使模型在训练时就能感知到量化带来的影响,从而更好地适应量化后的精度损失。流程:在训练
- 毕设分享 深度学习街道行人流量计数系统
fawubio_A
毕业设计python毕设
文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测?发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要
- Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘
小深ai硬件分享
人工智能深度学习服务器
深度学习框架:开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中,深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别,到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等,其身影无处不在,改变着生活与工作方式。在深度学习领域,Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架,能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用,离不开合适的服务器配置,就像魔法师需要魔法棒和魔力,下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|局部链接是什么?|06
漂亮_大男孩
表示学习深度学习学习cnn
如是我闻:局部连接(LocalConnectivity),是卷积神经网络(CNN)中的一个关键特性。什么是局部连接(LocalConnectivity)?局部连接指的是:在卷积操作中,每个神经元(或输出单元)只与输入数据的一个局部区域相关联,而不是与整个输入数据相连。换句话说:全连接网络(FullyConnectedLayer)中,每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络(Convoluti
- 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)
洪小帅
深度学习人工智能神经网络python
文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
- 【Python】已完美解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re
屿小夏
python开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly
大模型grok-1下载模型实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 吴恩达深度学习笔记(七)——机器学习策略
子非鱼icon
深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
一、正交化通俗的理解就是:要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里,以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率(precision):在分类器中标记为猫的例子中,有多少是真的猫召回率(recall):对于所有的真猫图片,你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标,就很难去选择一个更好的分类器,如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法,也即F1分数,定义如下
- 深度学习中的通道(Channel)概念详解
小·恐·龙
大模型深度学习人工智能
1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入:[batch_size,input_features]权重:[input_features,output_features]输出:[batch_size,output_fe
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
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
大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
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AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
- AI 对程序员的冲击剖析
程序员WANG
工具人工智能机器学习语言模型
摘要随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其影响力已逐渐渗透到各个行业,程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击,并分析程序员应对这些冲击的策略与方向,旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
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pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
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在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能python深度学习开发语言
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机(MLP)?多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征,因此在复杂问题的建模中非
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少