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深度学习&目标检测实战项目
YOLO目标跟踪人工智能深度学习ui目标检测机器学习
1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统,再到野生动物保护和生态监测,目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其高效性和实时性,已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控,包括猫、狗
- LLaMA Factory添加新模型template的实战解析
herosunly
大模型llamafactory新模型template实战解析
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 《解锁万相2.1大模型:开启视频创作新世界》:此文为AI自动生成
空云风语
人工智能音视频人工智能
《解锁万相2.1大模型:开启视频创作新世界》:此文为AI自动生成万相2.1大模型初印象在人工智能飞速发展的当下,大模型领域的每一次突破都备受瞩目。2025年2月25日晚间,阿里巴巴带来了一个令人振奋的消息:阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)正式开源。这一消息瞬间在AI圈引发了广泛关注,也让众多开发者和视频创作爱好者们对万相2.1充满了期待。万相2.1作为阿里云通义系列AI模型的重要成员,自发
- 电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战
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
1.背景介绍随着电子商务的蓬勃发展,图书行业也迎来了线上销售的黄金时代。然而,海量的图书种类、复杂的读者需求,使得用户在选购图书时常常面临选择困难。传统的搜索和推荐方式往往无法精准匹配用户的个性化需求,导致用户体验不佳,转化率低。为了解决这一痛点,AI导购Agent系统应运而生。该系统利用人工智能技术,模拟专业的图书导购员,为用户提供个性化的图书推荐和导购服务。通过深度学习、自然语言处理等技术,A
- PyTorch数据加载:实战入门
秋.
pytorch人工智能python数据加载
"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader?当我们刚开始学习深度学习时,常常会这样处理数据:#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式
- 大模型国产化迁移大模型到昇腾教程(Pytorch版)
科技互联人生
科技数码人工智能AIGC语言模型
大模型国产化适配10-快速迁移大模型到昇腾910B保姆级教程(Pytorch版)随着ChatGPT的火爆,AI大模型时代来临,但算力紧张。中美贸易战及美国制裁AI芯片,国产化势在必行。已有国产AI芯片和Mindformers框架,基于昇腾910训练大模型,使用MindIE实现大模型服务化。本文介绍如何迅速将大型模型迁移到昇腾910B,许多入门者都是从斯坦福羊驼开始的。我们将利用羊驼的训练代码和数据
- 大模型技术:重塑未来的力量
每天五分钟玩转人工智能
人工智能机器学习深度学习大模型
大模型技术之所以成为当今科技领域的热点,是因为它拥有改变游戏规则的能力。以ChatGPT为例,这款由OpenAI开发的大型语言模型,首次实现了基于语言的智能涌现,推动了通用人工智能的技术飞跃和快速进化。大模型通过强大的数据处理能力和广泛的适用性,极大地提升了生产力,改变了生产要素的构成。它不仅加速了信息处理的速度和精度,使得数据成为新的生产资料,提高了知识创造和应用的效率;还通过促进跨领域知识融合
- 大模型微调入门(Transformers + Pytorch)
昵称不能为null
pythonllm机器学习人工智能
目标输入:你是谁?输出:我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型,普通机器都能运行。下载模型#方式1:使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2:gitl
- 清华大学Deepseek第六版AIGC发展研究3.0(共186页,附PDF下载)
xiecoding.cn
AIGCdeepseek大模型deepseek清华大学deepseekdeepseek使用指南deepseek怎么用pdf
人工智能生成内容(AIGC)正以前所未有的速度改变我们的生活。2024年底,清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合发布了《AIGC发展研究3.0版》,这份报告系统梳理了AIGC技术的突破性进展、应用场景及社会影响,并展望了未来的发展方向。《AIGC发展研究3.0版》PDF:https://pan.quark.cn/s/78f21d6c6b70本文将以通俗易懂的方式,带您了解这份报告的核心内容。一
- 计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)
emmm形成中
深度学习人工智能python计算机视觉
计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)摘要:本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理,基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署,包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解,手把手教你打造高精度智能质检系统!关键词:YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检?1.1工业质检的三大痛点人工成本高:传
- 【人工智能】Embodied AI 技术解释:具身人工智能
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型人工智能
目录【人工智能】EmbodiedAI技术解释:具身人工智能WhatembodiedAIis?HowembodiedAIworks?BenefitsofembodiedAIWhat’snextforembodiedAI?【人工智能】EmbodiedAI技术解释:具身人工智能EquippingmobilesystemswithAIisdeliveringrobotsthatcanlearnmoreli
- RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru
甜辣uu
python从入门到精通tensorflowpythonpytorch深度学习
rnn原理:https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元,而且每个单元做的事情也是一样的,因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN,就是一个单元结构重复使用。RNN中的结构细节:1.可以把StSt当作隐状态,捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样,考的时候记住了你能记住的所有信息。2.o
- 全民AI入门清华大学 deepseek 从入门到精通 pdf 免费下载
宇飞林海
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DeepSeek是什么?AI+国产+免费+开源+强大•DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。•DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。下载地址:链接:https://pan.quark.cn/s/b2e0b986332a提取码:4XNy
- 深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能LangGraphRAG
文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7
- 大语言模型技术专栏(三):Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃!
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文章目录概要一、Attention机制:让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention:Transformer的核心四、代码实战:用PyTorch实现Attention五、Attention的进化:从Transformer到GPT概要大家好,我是北海yy,继续带来大语言模型技术专栏的深度解析!在上一期《RNN语言模型——让AI真正「记住」上下文的秘密武器》
- 56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。
小宇爱
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我的话太苍白,你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失,手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么,还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容,其中有RNN,LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
- Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) (pytorch实现)
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一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)详细解释(带示例)
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目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述:卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,自动提取数据的特征,大大减少了模型的参数数量,降低计算量,同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层:是CNN的核心组件,由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动,通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
- 北京大学:2本手册,拓展AI应用深度与广度
2501_90766876
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《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读,包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC(人工智能生成内容)领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现,揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势,为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
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人工智能的浪潮近年来,人工智能(AI)发展迅猛,其应用已深入到各个领域,从自动驾驶汽车到智能家居,再到医疗诊断,AI正在改变我们的生活方式。其中,自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支,近年来取得了显著进展,而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容,包括文本、图像、音频、视频等。
- DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:
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架构计算机视觉
以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:1.事件检测与预警技术实现:视频监控与传感器数据融合:利用地铁站内的视频监控系统和传感器(如烟雾传感器、压力传感器)实时采集数据。通过深度学习算法(如目标检测和行为识别)对视频流进行分析,结合传感器数据,快速识别突发事件。自动警报触发:一旦检测到异常事件(如火灾、拥挤踩踏),系统立即通过预设的警报机制
- 使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
计算机C9硕士_算法工程师
分割数据深度学习pytorch人工智能
使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
- C# 牵手DeepSeek:打造本地AI超能力
步、步、为营
c#人工智能开发语言
一、引言在人工智能飞速发展的当下,大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮,为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升,以及对模型部署灵活性的追求,本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言,将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中,不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势,还能实现高度定制化的人工智能应用,
- matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类
死月絲卡蕾特
matlab连接散射点
在时间序列信号的深度学习第二部分,我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习,包括它的概念和工作流程等。并且我们演示了如何用时频变换,和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射,之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取,和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas(填坑中....)
周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- 注意力机制:让机器学会“挑重点”
人工智能计算机视觉
注意力机制:让机器学会“挑重点”前言在日常生活中,我们总是无意识地选择性地关注某些信息,而忽略其他部分。比如,听音乐时,我们可能会更关注旋律或歌词;阅读文章时,我们会优先留意标题和核心观点。这种“选择性关注”的能力,正是注意力机制的核心思想。而在人工智能领域,注意力机制则是一种让机器在处理大量数据时,能够自动识别并聚焦于关键信息的技术。注意力机制的工作原理注意力机制的工作流程可以简化为三个主要步骤
- Matlab 大量接单
matlabgoodboy
matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- AI数据分析:用DeepSeek做数据清洗
atbigapp.com
数据分析大模型应用AI工具人工智能数据分析数据挖掘deepseekprompt
在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展,AI驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用DeepSeek进行数据清洗。数据清洗是数据分析的基础,其目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据问题包括:缺失值:数据中的某些字段为空。重复值:数据中存在重复记录。异常值:数据中存在明显偏离正常范围的数值。不一致性:数据
- 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
JavaScriptstyle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
jquerydeferred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
htmlcss
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
oraclewithwith 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
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- 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ReadLockWriteLock
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
javaxmlxsd
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