- pytorch基础 nn.embedding
yuweififi
pytorch人工智能nlp
nn.Embedding是PyTorch中的一个模块,用于创建嵌入层(embeddinglayer),它将离散的索引(例如词汇表中的单词索引)映射为固定大小的稠密向量。这是许多NLP模型(包括Transformer)中的基本组件。示例用法:importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
- pytorch基础-layernormal 与 batchnormal
yuweififi
pytorch人工智能python
nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化方法,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别,以下为你详细介绍:1、归一化维度nn.LayerNorm:对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何,它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差,然后进行归一化。例如,对于一个形状为(b
- 通过TensorFlow实现简单深度学习模型(2)
yyc_audio
人工智能深度学习python机器学习
前文我们已经实现了对每批数据的训练,下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤,而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX(专题二十六)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
注意截至PyTorch2.1,ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的(仍处于测试阶段)导出器,基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。torch.onnx.export基于TorchScript后端,自PyTorch1.2.0起可用。一、torch.onnx.dynamo_export使用在60分钟入门中,我们有机会从高层次上了解PyT
- Transformer 代码剖析2 - 模型训练 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、模型初始化模块参考:项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析:numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度,典型Tran
- Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录
寸先生的牛马庄园
扩散模型stablediffusion
1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi
- PyTorch使用常见异常和解决办法汇总
东哥说AI
机器学习与深度学习实战PyTorch异常解决办法
文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3.PyTorch创建Embedding时报错IndexError:indexoutofrangeinself1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败No
- pytorch基础-比较矩阵是否相等
yuweififi
pytorch人工智能
1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库,它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较,allclose用于考虑一定误差范围的近似比较,适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
- OpenCV开源机器视觉软件
视觉人机器视觉
杂说opencv开源人工智能
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- pytorch阶段性总结2
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pytorch人工智能python
nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])#min
- AI探索笔记:线性回归
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机器学习笔记人工智能笔记线性回归
前言写这篇博客,主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数,也都讲得非常清楚了。但自己不动手,知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法(sklearn)和神经网络(pytorch)来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归(LinearRegression)是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型,用于建立**自变量(输入特征)与因变量(输出目标)**之间的线性关系模型。其核心思想是通
- TensorFlow 架构
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AItensorflow人工智能神经网络
https://www.tensorflow.org/guide/extend/architecture一WedesignedTensorFlowforlarge-scaledistributedtrainingandinference,butitisalsoflexibleenoughtosupportexperimentationwithnewmachinelearningmodelsands
- TensorFlow基础架构
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处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图(dataflowgraphs)来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
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CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 如何连接到服务器
Honeysea_70
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连接到服务器的方法取决于你使用的操作系统和服务器的类型(如Linux服务器、Windows服务器等)。这里我提供两种常见的连接方法:通过SSH连接Linux服务器和通过RDP连接Windows服务器。1.通过SSH连接Linux服务器如果你要连接的是Linux服务器(例如Ubuntu、CentOS等),可以通过SSH协议进行连接。以下是步骤:在Linux或MacOS系统中:打开终端。使用以下命令连
- PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战(2)代码详细解析
咕咕学不会咋办
pytorchandroidpython
代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战(1)至于为什么要备注,因为我基础不好,就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2.资源文件string.xmlsqueezencnn在Android开发中,资源文件(通常以.xml结尾)用于定义静态内容,如字符串、颜色、尺寸等。res/values/strings.x
- 为什么选择Linux而放弃windows,比较Windows和Mac它出色的优势在哪儿?
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程序人生程序员LinuxWindowsMac
前言:MacOS全封闭,只支持自家硬件,设计风格和使用体验比较独特;Windows半封闭,虽然源码不开放,但适配市面上几乎所有的x86机器,Windows和各家硬件厂商总体是合作共建生态圈,从市场份额看,Windows是个人电脑桌面操作系统的霸主;Linux内核开放、开源,可以基于Linux内核开发一系列各种各样的操作系统(其中最著名的是Android系统),支持x86、ARM等各种硬件,是目前嵌
- 记一次pytorch训练loss异常的问题
lyyiangang
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记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
- 用PyTorch玩转数据:从整理到“看图说话
开心快乐幸福一家人
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最近在实验室鼓捣深度学习项目,发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看,连我这种手残党都能轻松上手。01数据收纳术:你的专属AI管家想象你有一堆杂乱照片需要整理。PyTorch的Dataset类就像智能相册,只要定义好__getitem__(怎么找照片)和__len__(总共有多少张),它就能瞬间把你的数据码得整整齐齐。而Dat
- RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float
一穷二白到年薪百万
报错专栏深度学习
在使用Pytorch时报了RuntimeError:expecteddtypeDoublebutgotdtypeFloat这个错误,仔细一查才发现是数据类型的问题。在处理数据时有时会用到numpy模块,处理完数据后为了加速计算然后转为tensor,用torch的计算方式进行运算。一运行结果发现报错了,报错的原因在于,numpy默认的数据类型是float64,而torch.tensor初始化默认
- 【pytorch_geometric报错】RuntimeError: softmax() Expected a value of type
一穷二白到年薪百万
报错专栏
如果pytorch_geometric中的softmax函数报错,声明一下num_nodes变量即可。fromtransP=softmax(pipj,row,cd.size(0))totransP=softmax(pipj,row,num_nodes=cd.size(0))[1]RuntimeError:softmax()Expectedavalueoftype‘Optional[Tensor
- Windows环境安装torch_geometric库报错
一穷二白到年薪百万
报错专栏pythonanacondapip
Windows下安装,最近在学习图神经网络需要用到geometric_torch结果怎么装都装不上。查阅了各种资料尝试了各种方法,有的说是因为visualc++buildtools没有安装博客链接,有的说升级conda甚至还有的说卸载pytorch重装命,令行如下:condaupdate#升级conda所有的包官网下载地址:https://pypi.org/project/torch-geom
- python多版本与虚拟环境
克金森沐沐
python学习基础入门python
这篇纯python技术文章,平时也会用到,在此记录一下。用macOS和Ubutntu的同学都知道系统默认安装的Python2.7.x,然后,我们平时python开发用的python3,所以,需要额外安装一个Python3.x的版本。之前,是使用robotframework-ride但它只支持python3.7,于是,安装python3.7。(注:现在已经支持3.8了)前几天,想学习一下tinygr
- 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络
gs80140
AIpytorchtensorflow神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中,我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow,构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层,适合初学者理解神经网络的基本构建模块
- 用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总
搏博
大模型pytorch语言模型人工智能python学习机器学习
前文,我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型,并编写了完整的python示例,模型是需要训练的,所以在原有代码的基础上,我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练。本文需要先了解的前置内容以及代码(如果不训练,仅看如何获取数据集,就可以跳过这部分),可以看的我文章:从零开始构建一个小型字符级语言模型的完整详细教程(基于Transformer架构)-CSD
- 扣子和DIfy调用deepseek对比分析
ISDF-CodeInkVotex
人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
yangshangchuan
高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
190.36.223.93:8080
117.147.221.38:8123
122.228.92.103:3128
183.247.211.159:8123
124.88.67.35:81
112.18.51.167:8123
218.28.96.39:3128
49.94.160.198:3128
183.20
- pull解析和json编码
百合不是茶
androidpull解析json
n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
comsci
能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
PHPseo
新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts