- Linux安装Anaconda和Jupyter
硬水果糖
人工智能Linuxlinuxjupyter运维
一、了解Anaconda和Jupyter引言：Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程，提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库，这些库涵盖了数据科学的各个方面，包括：数据分析：Pandas、
- ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合！地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建
WangYan2022
DeepSeekChatGPT地下水地质灾害DeepSeekChatGPTGIS灾后重建
在地质灾害频繁肆虐的当下，精准开展风险评价刻不容缓。如今，一门极具创新性的教程震撼登场，它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融，为学员打造出前所未有的学习体验，助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围，一路领先。前沿技术融合，铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一，便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
- Hessian 矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力矩阵线性代数算法人工智能机器学习
Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2（正），因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点。****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵（Hessian）二阶导数矩阵，用于优化问题中判断函数的凸性（如牛顿法），或计算参数更新方向（如拟牛顿法）。Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent
- 神经网络基础之正则化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能机器学习
引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
- 决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习（如CNN、Transformer）2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
- 【产品小白】什么是AI产品经理
百事不可口y
产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
- 数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力
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.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术，它通过对现有数据进行各种变换，人为地扩充数据集，从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中，包括：图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
tensorflowopencvpygame
在本篇文章中，我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务，即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形、视频、图表、表格、图像等等，具
- Apache Storm：实时数据处理的闪电战
Aaron_945
Javaapachestorm大数据
文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统，它允许你以极高的吞吐量处理无界数据流。Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点
- Python 机器学习 基础 之 学习 基础环境搭建
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例python学习开发语言机器学习machinelearning
Python机器学习基础之学习基础环境搭建目录Python机器学习基础之学习基础环境搭建一、简单介绍二、什么是机器学习三、python环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9为例3、安装Python3.10.94、检验python是否安装成功，win+R快捷打开运行，输入cmd，打开cmd四、Pycharm环境搭建1、下载Pycharm安装包2、安装Pycharm
- 【机器学习】主成分分析法（PCA）
若兰幽竹
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【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n个主成分及PCA在数据预处理中的处理步骤（后续实现）一、摘要本文主要讲述了主成分分析法（PCA）的原理和应用。PCA通过选择最重要的特征，将高维数据映射到低维空间，同时保持数据间的关系，实现降维和去
- 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用
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深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
- MNIST数据集&手写数字识别
Zoro｜
kerastensorflow人工智能机器学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。张量是TensorFlow中的基本数据单位，可以理解为多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作（Operation）和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
- 2025年三个月自学手册 网络安全（黑客技术）
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基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习导航
- OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
数据集
2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中，通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景：逻辑综合是电子设计自动化（EDA）流程中的关键环节，它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- 【Python】测试数据生成工具 --- Faker
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Faker库介绍Faker是一个强大的库，能够帮助开发者和测试人员生成大量的假数据，但这些数据看起来却非常真实。它支持生成多种类型的数据，如姓名、地址、公司名称、电子邮件等，甚至能够根据不同国家的特定文化生成相应的数据。Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换
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转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
- 30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？
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这篇文章没有什么套路。就是一套自学理论和方向，具体的需要配合网络黑白去学习。毕竟是有网络才会有黑白！有自学也有培训！1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的，各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。2，我之前让你们在没有目的的时候学习linux,在学习LINUX的同时你第一个遇到的问题就是命令。作为一个黑客入门着来说你必须要懂什么是命令化系统,什么是图形化系统
- 机器学习线性回归学习心得_线性回归为机器学习的初学者解释
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机器学习python人工智能逻辑回归深度学习
机器学习线性回归学习心得Datasciencewiththekindofpoweritgivesyoutoanalyzeeachandeverybitofdatayouhaveatyourdisposal,tomakesmart&intelligentbusinessdecisions,isbecomingamust-havetooltounderstandandimplementinyouror
- 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
- 从 0 到 1 掌握鸿蒙 AudioRenderer 音频渲染：我的自学笔记与踩坑实录（API 14）
李游Leo
harmonyos-nextharmonyos鸿蒙音视频笔记
最近我在研究HarmonyOS音频开发。在音视频领域，鸿蒙的AudioKit框架提供了AVPlayer和AudioRenderer两种方案。AVPlayer适合快速实现播放功能，而AudioRenderer允许更底层的音频处理，适合定制化需求。本文将以一个开发者的自学视角，详细记录使用AudioRenderer开发音频播放功能的完整过程，包含代码实现、状态管理、最佳实践及踩坑总结。一、环境准备与核
- 【python 机器学习】sklearn数据集的使用
人才程序员
python机器学习sklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearn数据集的使用1.`sklearn`内置数据集2.导入`sklearn`数据集3.加载和使用Iris数据集3.1加载数据3.2查看数据3.3使用数据集进行分类任务4.加载和使用Digits数据集4.1加载数据4.2查看数据4.3使用数据集进行分类任务5.加载和使用BreastCancer数据集5.1加载数据5.2查看数据5.3使用数据集进行分类任务6.总结sklearn数据集的
- 十年老鸟告诉你，51单片机和STM32怎么选择？
单片机陈老师
单片机51单片机单片机51单片机stm32
十年老鸟告诉你，51单片机和STM32怎么选择？初中辍学进厂，边工作边自学单片机，各种单片机实战项目，也是零基础学的stm32，应该还是能给你一些建议。首先理解为什么叫嵌入式?单从电路板硬件上看，是将串口、以太等控制芯片集成到CPU内，或者做成模组的形式;从软件上看，就是将业务程序和操作系统一起烧录到ROM中去。嵌入式系统可以分为三个就业方向:硬件、驱动、嵌入式操作系统及其上层业务。下面详解。硬件
- 消融实验（Ablation Study）
xwhking
深度学习机器学习深度学习消融实验
消融实验（AblationStudy）定义：消融实验是一种科学研究方法，通过逐步移除模型、算法或系统中的某个组件（如模块、层、特征、数据等），观察其对整体性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性。其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？1.验证组件的有效性核心目的：确认模型中某个设计（如注意力机制、
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例：
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者，
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧，那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码
主要类如下：
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。
客户端类：
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一，免费篇
1，APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。
2，各大应用商店首发合作
老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。
3，论坛贴吧推广
百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义：
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数（大数据）提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果)：
presentModalViewController模态的动画效果设置：
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T
一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security（07）——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
- CSS规范整理（摘自懒人图库）
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：
所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网：
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下：
排名不分先后，按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好： 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement
