如何在python3.8版本上安装tensorflow2.3.1和keras2.4.2

【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined 云天徽上 python运行报错解决记录 python 开发语言 pandas 机器学习 numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够
什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量、训练数据量、计算资源等）不断扩大时，模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型
PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署 MO__YE pytorch 人工智能 python
PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境（如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime）部署模型时，.pth可能并不适用。这时，ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）就必不可少。本文目录：什么是.pth文件
【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现 Anitalin00 生物AI 人工智能深度学习
摘要生物医药研发一直是推动人类健康进步的关键领域，然而传统研发方式在疾病诊断标志物发现方面存在效率低、准确性不足等问题。人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。本文深入探讨AI在这一领域的具体应用，涵盖详细的实现流程、代码示例、运行结果分析，以及实际使用场景和应用效果评估。一、引言疾病诊断标志物是能够反映疾病发生、发展过程的生
商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化 AGI大模型与大数据研究院计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统，就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程，帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下：graphLRA[感知
Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中，模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构，而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而，模型参数众多，且每个参数的取值范围可能很广，
如何在Python上安装xgboost？ cda2024 python 开发语言
在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而，对于初学者来说，如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程，帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost？在深入了解安装过程之前，我们先来看看XGBoost为何
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙小村学长毕业设计 kmeans 聚类机器学习
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
DeepSeek的无限可能：探索前沿AI技术在多领域的应用编码追梦人 AI人工智能人工智能
引言2023年，全球人工智能产业规模突破万亿美元大关，一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。在这场变革的浪潮中，中国AI企业深度求索（DeepSeek）以其独特的“问题驱动型”技术路径，悄然构建起覆盖科研、医疗、金融、教育等领域的智能生态系统。第一章技术底座：重构AI核心范式1.1MoE架构的颠覆性创新传统Transformer模型面临参数爆炸与能耗困境，Deep
什么是神经网络 jerryjee 神经网络与深度学习神经网络深度学习机器学习人工智能 python
概述简而言之，神经网络就是函数：输入数据，输出结果。函数我们以MNIST手写数字图像识别为例，来定义一下对应的函数形式：任务类型：图像分类输入：一张图像包含28x28=784个像素，每个像素用一个实数表示输出：0-9任务描述：从图像张识别出唯一的数字函数定义y=f(x1,x2,...,x784)y=f(x_1,x_2,...,x_{784})y=f(x1,x2,...,x784)xi∈R,i=1,
DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例 Coderabo DeepSeek R1模型企业级应用 AIGC 安全
DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现1.文本内容预处理模块importrefromdeepseek_nlpimportTextCleanerdeftext_preprocessing(text):#特殊字符过滤cleaner
机器学习基本库之Pandas 莫名其妙 pandas 机器学习 python 数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别会喘气的粽子丶 nlp 人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构，主要用于自然语言处理（NLP）任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述：仅包含解码器部分，没有编码器。应用：通常用于生成任务，如语言模型和对话系统。代表模型：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）特点：自回归生成：模型通过
【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码默默科研仔粉丝福利机器学习人工智能
标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机（ELM）基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机（SS-ELM）3.1SS-ELM的提
阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记饮长安千年月物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习熔光人工智能 AI软件智能学习生活
1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页：C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和机器学习（ML）技术构建的软件，它能够理解用户的自然
机器学些|实战? dami_king 随笔机器学习
机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别 Dontla 正则表达式
文章目录1.**正则化（Regularization）**2.**正则表达式（RegularExpression）**关键区别为什么名字相近？正则化（Regularization）和正则表达式（RegularExpression）不是同一个概念，它们是两个完全不同的术语，应用于不同的领域。1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove
机器学习基本篇胖胖的小肥猫机器学习
1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。题目越多，训练越好，2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据，2.1预处理目的：让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃紫雾凌寒 AI 炼金厂机器学习算法支持向量机 python 深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现全栈开发圈深度学习 pytorch 算法
超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。本书特点：1.专家编撰：由资深专家精心编撰，通俗易懂，娓娓道来2．范例丰富：100余个编程教学示例，帮你深入理解，边学习、边操练。3.实战应用：6大典型应用，原理与实操并重，快速掌握提升实战能力。4技术先进：视觉transformer模型详解，紧跟大模型核心技术。5易于上手：Pytorch详解并使用Pyt
【YOLO模型】（1）--YOLO是什么方世恩 YOLO YOLO 人工智能目标检测
一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
神经网络常见激活函数 10-GELU函数亲持红叶神经网络常见激活函数神经网络 neo4j 人工智能
GELU高斯误差线性单元（Gaussianerrorlinearunit）函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地，可得该函数的具体表达为x∗P(X<
ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案 OCR_API 接口 ocr 自动化运维
在企业日常运营中，对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步，OCR（光学字符识别）智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案，不仅简化了财务流程，还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统？OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术，能够自动从各类票据中提取关键信息，并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
在linux 中搭建deepseek 做微调，硬件配置要求说明慧香一格学习 AI linux 服务器 deepseek
搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站：DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目，旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。如果你想在Linux系统上搭建DeepSeek，你可以遵循以下步骤。这里我将提供一个基本的指导，帮助你从零开始搭建一个基础的DeepSeek环境。1.安装依赖首先，确保你的Linux系统上安装了Python和pip。DeepSeek主
深度学习与图像识别：机器学习基础之回归 Shenrn_ 机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
深度学习下的图像分割人工智能大讲堂深度学习人工智能
在之前写的文章[图像分割演进之路]中，讲述了图像分割的发展历程，从传统图像分割算法到人工智能，分割算法百花齐放，但最终的佼佼者当属人工智能，但即使是人工智能领域，图像分割也五花八门，今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性
深入剖析模型推理：原理、技术与挑战 ♢.＊人工智能模型推理
亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！引言在当今人工智能飞速发展的时代，模型
BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃 gs80140 基础知识科谱 AI 人工智能自动化运维
目录BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI？BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业，从医疗健康到金融服务，从零售到制
机器学习和线性回归、softmax回归小名叫咸菜人工智能线性回归
监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分
mongodb3.03开启认证 21jhf mongodb
下载了最新mongodb3.03版本，当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题，现总结如下：（百度上搜到的基本都是老版本的，看到db.addUser的就是，请忽略） Windows下我做了一个bat文件，用来启动mongodb，命令行如下： mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
【Spark103】Task not serializable bit1129 Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一，这里记录下出现这个问题的两个实例，一个是自己遇到的，另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在，至少目前阶段碰到此类问题，没有什么章法 1. package spark.exampl
你所熟知的 LRU(最近最少使用) dalan_123 java
关于LRU这个名词在很多地方或听说，或使用，接下来看下lru缓存回收的实现 1、大体的想法 a、查询出最近最晚使用的项 b、给最近的使用的项做标记通过使用链表就可以完成这两个操作，关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部；标记最近使用的项，只需要将该项移除并放置到头部，那么难点就出现你如何能够快速在链表定位对应的该项？这时候多
Javascript 跨域周凡杨 JavaScript jsonp 跨域 cross-domain
linux下安装apache服务器 g21121 apache
安装apache 下载windows版本apache，下载地址：http://httpd.apache.org/download.cgi 1.windows下安装apache Windows下安装apache比较简单，注意选择路径和端口即可，这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache：下载之后上传到linux的相关目录，这里指定为/home/apach
FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介老A不折腾 finereport web报表报表软件语法总结
JS编辑框： 1.FineReport的js。作为一款BS产品，browser端的JavaScript是必不可少的。 FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。大家知道，预览报表时，报表servlet会将cpt模板转为html，在这个html的head头部中会引入FineReport的js，这个finereport.js中包含了许多内置的fun
根据STATUS信息对MySQL进行优化墙头上一根草 status
mysql 查看当前正在执行的操作，即正在执行的sql语句的方法为: show processlist 命令 mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值，我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名 aijuans Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名？原始的 <bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business"> <property name="writer"> <ref b
高性能mysql 之性能剖析 annan211 性能 mysql mysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化 mysql服务器性能，此处定义为响应时间。在解释性能优化之前，先来消除一个误解，很多人认为，性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。这是一个陷阱。资源时用来消耗并用来工作的，所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度，保持cpu忙绿，这是必要的。很多时候发现编译进了新版本的InnoDB之后，cpu利用率上升的很厉害，这并不
主外键和索引唯一性约束百合不是茶索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表用户表和文章表第二步;发表文章 1,建表; ---用户表 BlogUsers --userID唯一的 --userName --pwd --sex create
线程的调度 bijian1013 java 多线程 thread 线程的调度 java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。 2. 多数线程的调度是抢占式的（即我想中断程序运行就中断，不需要和将被中断的程序协商） a)
查看日志常用命令 bijian1013 linux 命令 unix
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【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld bit1129 helloworld
MyBatis这个系列的文章，主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。样例数据本文以MySQL数据库为例，建立一个STUDENTS表，插入两条数据，然后进行单表的增删改查 CREATE TABLE STUDENTS ( stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
【Hadoop十五】Hadoop Counter bit1129 hadoop
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解决Tomcat数据连接池无法释放 ronin47 tomcat 连接池　优化
近段时间，公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我，说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上有Jboss集群的测试工作，发现用户不能登录时，都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了，不过只是治标而已，因为大概几个小时之后又会再次出现无法登录的情况。今天上午，开发人员小毛又找到我，要我协助将这个问题根治一下，拖太久用户难保不投诉。简单分析了一
java-75-二叉树两结点的最低共同父结点 bylijinnan java
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行业垂直搜索引擎网页抓取项目 carlwu Lucene Nutch Heritrix Solr
公司有一个搜索引擎项目，希望各路高人有空来帮忙指导，谢谢！这是详细需求：（1）通过提供的网站地址(大概100-200个网站)，网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件（如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型），并且程序能够根据事先提供的规则，过滤掉不相干的下载内容。（2）程序能够搜索这些抓取的内容，并能对这些抓取文件按照油田名进行分类，然后放到服务器不同的目录中。
[通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费 comsci 资源
降低通讯服务资费，就意味着有更多的用户进入，就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户，在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下，这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降，而享受到的服务质量也在下降，这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。 &nbs
Java时区转换及时间格式 Cwind java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用，以及不同时区时间相互转化的方法和原理。问题描述：向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如，服务器位于东八区（北京时间，GMT+8:00），而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
readonly,只读，不可用 dashuaifu js jsp disable readOnly readOnly
readOnly 和 readonly 不同，在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告！！！我就经历过这么一件事：使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能，有的就不行，而且函数readOnly有黄线警告！！！就这样被折磨了不短时间！！！（期间使用过disable函数，但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据！！！）
LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍 dcj3sjt126com js Web
LABjs 的核心是 LAB（Loading and Blocking）：Loading 指异步并行加载，Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法（script 和 wait）实现了这两大特性，核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器，倡导的是一种模块化开发理念，核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
[应用结构]入口脚本 dcj3sjt126com PHP yii2
入口脚本入口脚本是应用启动流程中的第一环，一个应用（不管是网页应用还是控制台应用）只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。 Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下，通常命名为 index.php，也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii（后缀为.php），该文
haoop shell命令 eksliang hadoop hadoop shell
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MultiStateView不同的状态下显示不同的界面 gundumw100 android
只要将指定的view放在该控件里面，可以该view在不同的状态下显示不同的界面，这对ListView很有用，比如加载界面，空白界面，错误界面。而且这些见面由你指定布局，非常灵活。 PS：ListView虽然可以设置一个EmptyView，但使用起来不方便，不灵活，有点累赘。 <com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
jQuery实现页面内锚点平滑跳转 ini JavaScript html jquery html5 css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做，刷的一下就直接跳到内容了，没有一丝的滚动效果，而且 url 链接最后会有“小尾巴”，就像#keleyi，今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效，既可以设置滚动速度，又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码： &
kafka offset迁移 kane_xie kafka
在早前的kafka版本中（0.8.0），offset是被存储在zookeeper中的。到当前版本（0.8.2）为止，kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager（broker）中。从官方的说明来看，未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话，可以考虑在合适
android > 搭建 cordova 环境 mft8899 android
1 , 安装 node.js http://nodejs.org node -v 查看版本 2, 安装 npm 可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载源码解压到
java封装的比较器，比较是否全相同，获取不同字段名字 qifeifei
非常实用的java比较器，贴上代码： import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject; import net.sf.json.JsonConfig; i
记录一些函数用法 .Aky. 位运算 PHP 数据库函数 IP
高手们照旧忽略。想弄个全天朝IP段数据库，找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段，copy到文件，用文件函数，字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件，直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。（生命在于折腾，也许你们觉得我傻X，直接下载人家弄好的导入不就可以，做自己的菜鸟，让别人去说吧）当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
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