- 分类模型(BERT)训练全流程
巴伦是只猫
人工智能分类bert数据挖掘
使用BERT实现分类模型的完整训练流程BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种强大的预训练语言模型,在各种NLP任务中表现出色。下面我将详细梳理使用BERT实现文本分类模型的完整训练过程。1.准备工作1.1环境配置pipinstalltransformerstorchtensorflowpandassklearn1.2
- 深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:百种病虫害识别分类,训练集45095张,验证集7508张,测试集22619张具体类别为以下:insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
- 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够,达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强,导致完全拟合了训练集。解决
- 数字人系统:AI界的超级巨星,你准备好了吗?
优秘智能UMI
数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
在这个日新月异的科技时代,每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天,我们要聊的,正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃,更是对未来生活方式的深刻重塑,一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理:深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习:智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术,通过构建多层
- 2024年1月15日学习记录——有关resnet18的简单再实现
BARBERUM
学习深度学习人工智能
2024年1月15日学习记录1.有关resnet18重写并训练的任务resnet本意为resdualnet,就是残差神经网络,利用shortcut的连接方式,将特征层隔层连接,在保留原有特征的同时进行深层卷积。可以有效的解决因神经网络层数的叠加而导致的退化问题。根据以下的逻辑图实现:首先图片作为输入,格式为[3,32,32]经过一个7*7的卷积核和一个最大池化层后进入残差结构层第一级残差结构层为两
- 深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法
Mr.Winter`
机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基,结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景,深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合,包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节,旨在帮助读者掌握深度强化学
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域,边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端,边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈,配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力,使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是,框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性,与PyTorch动态图机制对迭
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点,AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- pytorch图像分类全流程(二)
前人栽树,后人乘凉
datawhalepytorchpytorch分类python
本次使用的是ImageNet1000类别信息,resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理,归纳下来为四个字母RCTN:缩放、裁剪、转Tensor、归一化,可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理,当然这里有个小坑,transforms.Compose()只接受pillow格式的图像,不能拿opencv传入图片。
- PyTorch图像分类系列——流程概览
VAMOT
PyTorch图像分类系列pytorch深度学习分类计算机视觉
一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集:Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org)data_train=torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10",train=True,transform=ToTensor(),target_
- tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导
CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能:计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差,
- ai绘画生成软件哪个好?几款好用的AI绘画软件分享!
呼酱小宝箱
随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术,可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么,ai绘画生成软件哪个好?首先,让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件,它们分别是:1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理,从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- Pytorch图像二分类代码 AlexNet
望舒向晚
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- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)
哎呦哥哥、
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基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 通俗易懂循环神经网络(RNN)指南
本文用直观类比、图表和代码,带你轻松理解RNN及其变体(LSTM、GRU、双向RNN)的原理和应用。什么是循环神经网络循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类专门用于处理序列数据的神经网络。与前馈神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够利用过去的信息来帮助当前的决策。这使得RNN特别适合处理像语言、语音、时间序列这样具有时序特性的数据。类比:你在阅读一句话时,会
- 【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
- 深度学习系列----->环境搭建(Ubuntu)
二师兄用飘柔
深度学习历程深度学习ubuntu人工智能pytorchpython
1、前言电脑基础系统硬件情况:系统:ubuntu18.04、显卡:GTX1050Ti;后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架,选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎,较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题,而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
- 深度学习-常用环境配置
瑶山
AIlinux人工智能windowsCUDAPyTorch
目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序,立即下载,这是下
- AI产品经理面试宝典第42天:学习方法与产品流程解析
TGITCIC
AI产品经理一线大厂面试题产品经理AI面试大模型面试AI产品经理面试大模型产品经理面试AI产品大模型产品
具体问答:学习产品及AI知识的方法问:请谈谈您是如何学习产品及AI知识的,以及您认为哪些资源对您帮助最大答:我的学习体系包含三个维度:分层知识架构、实践验证闭环、资源筛选机制。在知识获取阶段,采用「理论-案例-工具」三级学习法:通过《人工智能:一种现代的方法》构建AI基础框架,用TensorFlow官方文档掌握工程实现,结合《启示录》《俞军产品方法论》理解产品逻辑。实践环节采用「项目反哺」模式,例
- 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
- 2018 MacBook Pro 安装cuda+cuDNN+pytorch
2018MacBookPro安装cuda+cuDNN+pytorch根据CSDN上的两篇文章和知乎上的一篇文章,前前后后折腾了好几天,在一个小姐姐的帮助下终于装上了。我的环境系统版本:macOS10.13.6(17G10021)GPUDriverVersion:387.10.10.10.40.133CUDADriverVersion:410.130CUDA:cuda_10.0.130cuDNN:c
- 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
- 推荐项目: Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap
邱晋力
推荐项目:Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap是一个基于PyTorch的开源实现,重演了三星AI实验室的一项前沿研究——“Few-ShotAdversarialLearningofReal
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo