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ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
神经网络-损失函数红米煮粥神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
BP神经网络的传递函数大胜归来19 MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用快乐的小荣荣神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型亚图跨际 Python 交叉知识 R 回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】一蓑烟雨紫洛 nlp rnn lstm gru nlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGpt python chatgpt keras 计算机
如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
如何理解深度学习的训练过程奋斗的草莓熊深度学习人工智能 python scikit-learn virtualenv numpy pandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
Keras深度学习框架入门及实战指南司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】 wang151038606 深度学习入门 python numpy 神经网络
3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（
yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO 目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理 opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅小周不想卷深度学习
目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二） FFmpeg123 Pytorch cnn 深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程
【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩（可设置压缩比）【含Matlab源码 4358期】 Matlab武动乾坤 Matlab图像处理（进阶版）matlab
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度
TextCNN：文本卷积神经网络模型一只天蝎编程语言---Python cnn 深度学习机器学习
目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn
基于VGG的猫狗识别卑微小鹿 tensorflow tensorflow
由于猫和狗的数据在这里，所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理：importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportnum
机器学习到底是个啥旷_9b08
机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。另外，班会上别班小哥用说用机器学习把图片转换成梵高风格时自己班妹纸那一声声尖叫怕是很难忘掉了。。。好在家里爸妈给了次重新做人的机会，
入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU 今夕是何年，视觉算法部署深度学习算法人工智能
目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成，每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务，如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存（如L1、L2和L3缓存），以减少访问主存储器的延迟
深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 qq1744828575 python python plotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络量子-Alex 深度学习神经网络人工智能
一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了
PHP中使用grpc服务的教程详解 Oona_01 php android 开发语言
这篇文章主要为大家详细介绍了PHP中使用grpc服务的教程相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下grpc是通过定义服务端和客户端的代码来实现的通信的。但是要实现通信，还是要将其方法包装为一个http请求，除非你把grpc的服务端代码放在本地的端口上。grpc是面对微服务框架而风生水起的，上次我用python编写了一个图神经网络处理的微服务，使用grpc放在我的服务
每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 神经网络人工智能模型参数 python
本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 神经网络人工智能机器学习 python
本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网
微信开发者验证接口开发 362217990 微信开发者 token 验证
微信开发者接口验证。 Token，自己随便定义，与微信填写一致就可以了。根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html 第一步：填写服务器配置第二步：验证服务器地址的有效性第三步：依据接口文档实现业务逻辑这里主要讲第二步验证服务器有效性。建一个
一个小编程题-类似约瑟夫环问题 BrokenDreams 编程
今天群友出了一题：一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。 &
linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用 eksliang linux关于减号“-”的含义 linux关于减号“-”的用途 linux关于“-”的含义 linux关于减号的含义
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105677 管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的，尤其在使用到前一个命令的studout（标准输出）作为这次的stdin（标准输入）时，就显得太重要了，某些命令需要用到文件名，例如上篇文档的的切割命令（split）、还有
Unix(3) 18289753290 unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行，则可用"$变量名称"或${变量}累加内容什么是子进程？在我目前这个shell情况下，去打开一个新的shell，新的那个shell就是子进程。一般状态下，父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的，但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。 2)条件判断： &&代表and ||代表or&nbs
关于ListView中性能优化中图片加载问题酷的飞上天空 ListView
ListView的性能优化网上很多信息，但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594 如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重，可能会出现listview滚动是很卡的情况，还会出现内存溢出。现在想出一个方法就是每次都添加一个标识，然后设置图
德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课永夜-极光教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课　安吉拉—默克尔，一位经历过社会主义的东德人，她利用自己的博客，发表一番来华前的谈话，该说的话，都在上面说了，全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧！　　德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
关于Java继承的一个小问题。。。随便小屋 java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题，运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来！ //CanFight接口 interface Canfight { void fight(); } //ActionCharacter类 class ActionCharacter { public void fight() { System.out.pr
23种基本的设计模式 aijuans 设计模式
Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。　　Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。　　Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。　　Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同
《周鸿祎自述：我的互联网方法论》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品. 商业模式不是赚钱模式一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链. 商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值. 商业模式还包括寻找需求
JavaScript动态改变样式访问技术百合不是茶 JavaScript style属性 ClassName属性
一:style属性格式: HTML元素.style.样式属性="值"; 创建菜单:在html标签中创建或者在head标签中用数组创建 <html> <head> <title>style改变样式</title> </head> &l
jQuery的deferred对象详解 bijian1013 jquery deferred对象
jQuery的开发速度很快，几乎每半年一个大版本，每两个月一个小版本。每个版本都会引入一些新功能，从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。 &nb
淘宝开放平台TOP Bill_chen C++c 物流 C#
淘宝网开放平台首页：http://open.taobao.com/ 淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品，TOP即TaoBao Open Platform，是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。支撑TOP的三条主线为： 1.开放数据和业务流程 * 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务； &
【大型网站架构一】大型网站架构概述 bit1129 网站架构
大型互联网特点面对海量用户、海量数据大型互联网架构的关键指标高并发高性能高可用高可扩展性线性伸缩性安全性大型互联网技术要点前端优化 CDN缓存反向代理 KV缓存消息系统分布式存储 NoSQL数据库搜索监控安全想到的问题： 1.对于订单系统这种事务型系统，如
eclipse插件hibernate tools安装白糖_ Hibernate
eclipse helios(3.6)版 1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址： http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装：hibernate tools在All Jboss tool
Jquery easyui Form表单提交注意事项 bozch jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装，提交的方式采用的是ajax的方式，在开发的时候应该注意的事项如下： 1、在定义form标签的时候，要将method属性设置成post或者get，特别是进行大字段的文本信息提交的时候，要将method设置成post方式提交，否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量 bylijinnan java实现
import java.util.LinkedList; public class CaseInsensitiveTrie { /** 字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。 Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS) Problem Description Igna
html css 鼠标形状样式汇总 chenbowen00 html css
css鼠标手型cursor中hand与pointer Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/> Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
[IT与投资]IT投资的几个原则 comsci it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
oracle with语句详解 daizj oracle with with as
oracle with语句详解转在oracle中，select 查询语句，可以使用with,就是一个子查询，oracle 会把子查询的结果放到临时表中，可以反复使用例子:注意，这是sql语句，不是pl/sql语句，可以直接放到jdbc执行的 ----------------------------------------------------------------
hbase的简单操作 deng520159 数据库 hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来. 用ssh登陆安装hbase那台linux后用hbase shell进行hbase命令控制台! 表的管理 1）查看有哪些表 hbase(main)> list 2）创建表 # 语法：create <table>, {NAME => <family&g
C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符 dcj3sjt126com c
/* 2013年3月11日20:37:32 地点：北京潘家园功能：完成用户格式化输入多个值目的：学习scanf函数的使用 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i, j, k; printf("please input three number:\n"); //提示用
2015越来越好 dcj3sjt126com 歌曲
越来越好房子大了电话小了感觉越来越好假期多了收入高了工作越来越好商品精了价格活了心情越来越好天更蓝了水更清了环境越来越好活得有奔头人会步步高想做到你要努力去做到幸福的笑容天天挂眉梢越来越好婆媳和了家庭暖了生活越来越好孩子高了懂事多了学习越来越好朋友多了心相通了大家越来越好道路宽了心气顺了日子越来越好活的有精神人就不显
java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim feiteyizu mysql
数据表中有记录的time字段（属性为timestamp）其值为：“0000-00-00 00:00:00” 程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常： java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date java.sql.SQLException: Valu
Ehcache（07）——Ehcache对并发的支持 234390216 并发 ehcache 锁 ReadLock WriteLock
Ehcache对并发的支持在高并发的情况下，使用Ehcache缓存时，由于并发的读与写，我们读的数据有可能是错误的，我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read（读）、Write（写）锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后，其它线程获取针对于同
mysql中blob,text字段的合成索引 jackyrong mysql
在mysql中，原来有一个叫合成索引的，可以提高blob,text字段的效率性能，但只能用在精确查询，核心是增加一个列，然后可以用md5进行散列，用散列值查找则速度快比如： create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40)); insert into abc(1,rep
逻辑运算与移位运算 latty 位运算逻辑运算
源码：正数的补码与原码相同例+7 源码：00000111 补码：00000111 （用8位二进制表示一个数）负数的补码：符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。 -7 源码： 10000111 ，其绝对值为00000111 取反加一：11111001 为-7补码已知一个数的补码，求原码的操作分两种情况：
利用XSD 验证XML文件 newerdragon java xml xsd
XSD文件（XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义（XML Schema Definition，XSD）。具体使用方法和定义请参看： http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类可以实现对XSD验证的支持，使用起来也很方便。以下代码可用在J
搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba rensanning centos
（1）安装 # yum -y install samba Installed: samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5 # pdbedit -a rensn new password:123456 retype new password:123456 …… （2）Home文件夹 # mkdir /etc
Learn Nodejs 01 toknowme nodejs
（1）下载nodejs https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载（2）安装nodejs 安装的方式比较多，请baidu下我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本（1）上传服务器（2）解压 tar -zxvf node-v0.12.
jquery控制自动刷新的代码举例 xp9802 jquery
1、html内容部分复制代码代码示例: <div id='log_reload'> <select name="id_s" size="1"> <option value='2'>-2s-</option> <option value='3'>-3s-</option

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