- AI需要的基础数学知识
大囚长
机器学习大模型人工智能
AI(人工智能)涉及多个数学领域,以下是主要的基础数学知识:1.线性代数矩阵与向量:用于表示数据和模型参数。矩阵乘法:用于神经网络的前向传播。特征值与特征向量:用于降维和主成分分析(PCA)。奇异值分解(SVD):用于数据压缩和降维。2.微积分导数与偏导数:用于优化算法(如梯度下降)。链式法则:用于反向传播算法。积分:在概率和统计中有应用。3.概率与统计概率分布:如高斯分布、伯努利分布等。贝叶斯定
- 云游戏一二事
大囚长
运维人生游戏世界游戏
云游戏让CDN边缘计算加速发展,边缘计算节点越来越类似于神经网络的终端节点,AI人类大脑正在加速形成。云游戏就是元宇宙的前站和先锋。云游戏解决了哪些痛点:1.终端成本高玩家购买高端主机设备来适应游戏不断提升的硬件要求,极大程度地加重了玩家成本2.游戏包越来越大,下载安装成本高游戏画面越来越精细的同时也带来了不断膨胀的游戏包体,给游戏存储与推广都带来了更大的压力和成本3.游戏无法在多种终端间自由切换
- 使用神经网络做二分类预测
weixin_33816300
人工智能pythonmatlab
不想整理代码了。先给个结果图:train0loss:1838.0616train100loss:1441.5283train200loss:1299.4546train300loss:934.36536train400loss:506.06702train500loss:322.9782train600loss:271.5825train700loss:360.091train800loss:23
- Neural Architecture Search (NAS) 原理和应用
weixin_58349913
python
NeuralArchitectureSearch(NAS)原理和应用NeuralArchitectureSearch(NAS)是一种自动化设计神经网络架构的技术。它通过搜索空间中的不同架构配置来找到最优或接近最优的神经网络结构,从而减少人工设计网络结构的工作量。NAS的目标是通过自动化的方式获得比手工设计更高效、准确的模型架构,特别适用于对网络架构要求较高的任务。1.NAS的基本原理NAS的核心思
- 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
- 【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入?
认识祂
人工智能算法图像算法工程师
“图像算法工程师,主要专注于开发图像处理和计算机视觉算法,广泛应用于各行业。本文,我们来揭秘一下他们的日常工作,以及如何成为这一领域的专业人才。”01图像算法工程师的日常工作算法设计与开发图像算法工程师的核心任务是设计和开发算法,以解决特定的图像处理或计算机视觉问题。常见的任务包括:图像分类:使用卷积神经网络(CNN)对图像进行分类,常见算法如ResNet、VGG。目标检测:在图像中定位并标注物体
- Python 编译Edge-TTS(edge_tts)转MP3工具
浩读语音朗读
edge-ttspythonedge自然语言处理前端
Python编译Edge-TTS利用PIPEdge-tts库来实现Azure神经网络自然语音转MP3,这应该是微软给老百姓们一个共享前沿科技大餐。(edge_tts)找了网上的很多源代,现在利用现有公开的代码混编译一个个人的学习工具。代码仅供学习研究。fromtkinterimport*fromtkinter.filedialogimport*fromtkinter.messageboximpor
- 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
- 机器学习算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
墨枣
机器学习算法神经网络分类人工智能
机器学习算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介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
- python 随机数 随机种子
AI算法网奇
python宝典python开发语言后端
目录神经网络推理随机种子gpu新版:神经网络推理随机种子gpu:神经网络推理随机种子含npu:numpy.full创建相同矩阵python生成n个随机整数python随机数种子,每次获取相同的随机数随机在区间M内取不重复的N个随机数取一个范围内均匀不重复的随机数神经网络推理随机种子gpu新版:defset_random_seed(seed):"""Setrandomseeds."""random.
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
AI大模型应用之禅
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
- 人类大脑与大规模神经网络的对比及未来展望
东方佑
量子变法神经网络人工智能深度学习
引言随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,研究人员不断尝试构建更加复杂和强大的模型,以期实现与人类大脑相媲美的智能水平。本文将探讨当前大规模神经网络(LLM,LargeLanguageModels)的发展现状,并基于现有数据对未来进行预测。特别地,我们将分析达到人类大脑突触连接规模所需的时间框架、可能面临的挑战以及使用转义词表技术所带来的优势。人类大脑的基本结构人类大脑是一个极其复杂的系统,包含大约
- 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
- 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
- conv2former模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能python神经网络conda
模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积神经网络(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展,但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系,在多个视觉任务中展现出优异性能。然而,ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
- 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
- AI Agent:深度解析与未来展望
码事漫谈
c++人工智能
一、AIAgent的前世:从概念到萌芽(一)早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代,早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上,这些系统的行为是确定性的,输出由输入决定。随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。(二)技术突破2017年后,大语言模型(LLM)的出现推动了AIAg
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
IT古董
深度学习人工智能Python人工智能python深度学习
Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs],类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras),意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- DCGAN - 深度卷积生成对抗网络:基于卷积神经网络的GAN
池央
生成对抗网络cnn深度学习
深度卷积生成对抗网络(DCGAN,DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork)是生成对抗网络(GAN)的一种扩展,它通过使用卷积神经网络(CNN)来实现生成器和判别器的构建。与标准的GAN相比,DCGAN通过引入卷积层来改善图像生成质量,使得生成器能够生成更清晰、更高分辨率的图像。DCGAN提出了一种通过卷积结构来提高图像生成效果的策略,并在多个领域
- 深度学习从入门到精通:全面指南
AI天才研究院
计算大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《深度学习从入门到精通:全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通:全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分:深度学习基础入门第1章:深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第2章:深度学习框架入门2.1TensorFlow入门TensorFlow环境搭建TensorFlow基本数据结构2.2PyTorch入门PyTorch环境搭建
- 【深度学习】Pytorch:在 ResNet 中加入注意力机制
T0uken
深度学习pytorch人工智能
在这篇教程中,我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进,向网络中添加两个自定义的注意力模块,并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域,从而提高模型的性能。在卷积神经网络中,加入注意力机制能够有效增强特征提取能力,减少冗余信息的干扰,尤其在处理复杂图像时,能够提升网络的表现。在本教程中,我
- 2025美赛数学建模-备战2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模算法2025年数学建模美赛2025年2025年美赛神经网络人工智能
(全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto
- 卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
清风AI
深度学习人工智能python神经网络conda
背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法,充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能,还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路,推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
rnngptlstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
小仇学长
深度学习深度学习transformer人工智能编码器解码器
学习目录:深度学习理论基础(一)Python及Torch基础篇深度学习理论基础(二)深度神经网络DNN深度学习理论基础(三)封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础(四)Parser命令行参数模块深度学习理论基础(五)卷积神经网络CNN深度学习理论基础(六)Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器本文目录学习目录:前述:Transformer
- 深度学习中超参数
fengbingchun
DeepLearninghyperparameter
深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间,也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的,而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数,需要事先设置。在深度学习中,模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而,训练模型的过程涉及选择最佳超参
- 深度学习学习笔记(第30周)
qq_51339898
深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果,本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型,在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接(SkipConnections),即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
- Python从0到100(八十三):神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
是Dream呀
python神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?
kcarly
知识图谱入门知识图谱word2vec人工智能
Word2Vec是一种将单词转换为向量表示的技术,由Google在2013年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型,从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系,使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。Word2Vec的基本原理Word2Vec主要包括两种训练模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,