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电棍233
深度学习笔记自然语言处理
深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时,我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分,这部分内容是在前面基础上开展学习的,且目前我的学习更加倾向于通识。自然语言处理部分将包含《动手学深度学习》这本书的第十四章,自然语言处理预训练和第十五章,自然语言处理应用。并且参考原书提供的jupyternotebook资源。自然语言处理,预训练自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 【CCM-SLAM论文阅读笔记】
随机取名字
协同SLAM论文阅读slam
CCM-SLAM论文阅读笔记整体框架结构如图所示:单智能体只负责采集图像数据,运行实时视觉里程计VO以估计当前位姿和环境地图,由于单智能体计算资源有限,负责生成的局部地图只包含当前N个最近的关键帧。服务器负责地图管理、地点识别、地图融合和全局BA优化。所有局部地图使用本地里程计框架,地图信息在从一个本地里程计到另一个本地里程计框架的相对坐标中进行交换。CCM-SLAM不假设任何关于智能体初始位置的
- Oracle SQL Plan Management(SPM)技术原理详解
El Shaddai.plus
oracle数据库的牛逼功能oraclesql数据库
OracleSQLPlanManagement(SPM)技术原理详解一、概述:为什么需要SPM?在Oracle数据库中,SQL语句的执行计划(ExecutionPlan)是优化器(CBO)根据统计信息、系统参数和对象结构生成的逻辑操作步骤。然而,以下场景可能导致执行计划不稳定:统计信息更新:表或索引的统计信息变化可能导致优化器选择不同的计划。数据库升级:新版本的优化器算法可能生成更高效(或更低效)
- 常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST
super尚
图像处理算法人工智能计算机视觉
特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题,难度相当大。为解决这一问题,计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。它的理念是,不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点,而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。理想情况下,对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点,计算得到的两个尺度因子之间的比率应该等于图像尺度的比率。近几年,人们提出了多种尺度不变
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 1
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生,近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现,活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数,导致准备的物料经常不够或浪费。于是,小明萌生了一个想法:能否通过一些历史数据,用机器学习的方式来预测每场活动的参与率?在老师的建议下,他选择了TensorFlow,一个流行且强大的深度学习框架,希望能将这个想法变成现实。2.开始TensorFlow的旅程场
- 知物由学 | AI网络安全实战:生成对抗网络
Hacker_Fuchen
人工智能web安全生成对抗网络
作者:BradHarris,安全研究员,Brad曾在公共和私营部门的网络和计算机安全领域工作过。他已经完成了从渗透测试到逆向工程到应用研究的所有工作,目前他是IBMX-Force的研究员。GANs是人工智能(AI)的最新思想之一。在我们深入讨论这个话题之前,让我们先来看看“对抗性”这个词的含义。在AI的原始应用中,这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
- 深入解析BFS算法:C++实现无权图最短路径的高效解决方案
Exhausted、
算法c++算法开发语言宽度优先数据结构
在无权图中,广度优先搜索(BFS)是解决最短路径问题的高效算法。接下来博主从专业角度深入探讨其实现细节,并给出C++代码示例:目录一、核心原理二、算法步骤三、C++实现关键点1.数据结构2.边界检查3.路径回溯(可选)四、代码实现五、路径回溯实现六、复杂度分析七、适用场景与限制一、核心原理BFS按层遍历节点,确保首次到达目标节点的路径是最短的。其核心特性为:队列管理:先进先出(FIFO)保证按层扩
- 计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析
三年呀
计算机视觉图像处理算法深度学习python目标检测机器学习
SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中,首先我们需要先理解几个名词:什么是尺度不变?在实际场景中,同一物体可能出现在不同距离(如远处的山和近处的树),导致其在图像中的尺度不同,也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放(放大或缩小)后仍能被正确识别和匹配,即尺度不变性。什么是旋转不变?物体在现实中的朝向可能任意(如手机横屏/竖屏拍摄同一物
- 基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例
go5463158465
算法深度学习深度学习人工智能
以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例,我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库(如TensorFlow、Keras)和数据处理库(如numpy、pandas),同时会用到音频处理库librosa。整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。步骤1:安装必要的库在开始之前,确保你已经安装了以下库:pipinstalltensorflowlibrosanumpypandas
- 用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek
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人工智能深度学习
DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构,结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。以下是对其核心原理、公式推导及模块分析的详细解析:深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer,主要模块包括:稀疏多头自注意力(SparseMulti-HeadSelf-Attention)动态前馈网络(Dynam
- 量化评价和质化评价举例_质量评价论文,关于商品住宅工程质量量化评价方法相关参考文献资料-免费论文范文...
weixin_39830012
量化评价和质化评价举例
导读:这篇质量评价论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。摘要:通过分析消费者关注的且易于实地测量和量化评价的质量指标类型,建立起一种基于消费者维度的住宅工程质量评价方法,以便于企业对住宅质量考核评价和分析提升,同时也可应用于交付前的自查,对商品住宅各参与方均有积极意义.关键词:住宅,工程质量,评价方法0前言房地产业作为我国国民经济的重要支柱,不仅是国家经济发展的晴雨表,也直接关系着万
- 计算机学报论文字数要求,常见EI学报综述类文章分析
文艺范理工生
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想写篇综述文章,所以对一些学报进行了简单分析,呵呵自己对期刊没有一视同仁,所以分析得有祥有略。一、《软件学报》综述类文章分析(2008.1-2010.11,共82篇)1、题目:(1)直接描述研究内容(48,58.5%)a)MIMO多跳无线网b)标识路由关键技术c)车用自组网信息广播d)复杂嵌入式实时系统体系结构设计与分析语言-AADLe)高速长距离网络传输协议f)广域网分布式Web爬虫g)互联网无
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什么是雪花算法?雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法,用于生成64位的长整型唯一ID。其结构如下:-1位符号位:始终为0-41位时间戳:精确到毫秒-10位工作机器ID:包含5位数据中心ID和5位机器ID-12位序列号:同一毫秒内的自增序号Golang实现以下是一个完整的Golang实现:packagesnowflakeimport("sync""time""errors")//Sno
- DeepSeek最新论文:原生稀疏注意力
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人工智能Deepseek学习大模型职场和发展AI大模型大模型学习
昨天,DeepSeek团队新发布一篇论文,介绍了一种新的注意力机制NSA(NativelySparseAttention,原生稀疏注意力机制)。DeepSeek创始人梁文锋现身论文著作者之中,在作者排名中位列倒数第二。论文大致内容如下:长文本建模的重要性在深度推理、代码生成和多轮对话等应用中,长文本建模显得尤为重要。然而,随着文本长度的增加,传统的注意力机制计算复杂度急剧上升,导致处理速度变慢,无
- 第一篇:从技术架构视角解析DeepSeek的AI底层逻辑
python算法(魔法师版)
deepseek专栏架构人工智能
——如何通过算法创新与算力优化实现智能跃迁近年来,DeepSeek作为中国AI领域的新锐力量,其技术架构的独特性引发行业高度关注。本文将从技术底层视角,拆解其核心模块设计、算力分配策略与算法进化路径,揭示其快速崛起的工程密码。1.模块化架构:MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型(MixtureofExperts)的变体设计,在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活
- 软件需求类的论文无法量化评价的问题
workflower
UML建模需求分析软件需求软件工程
软件需求研究的量化难题确实是一个普遍存在的挑战,主要原因在于需求工程本身具有强主观性、领域依赖性和过程复杂性。针对这一问题,可以从以下角度进行突破性思考并提出解决方案:1.构建多维度评估体系(Multi-dimensionalEvaluationFramework)开发"需求成熟度指数"(RequirementMaturityIndex),整合需求文档的完整性(100%覆盖用例)、一致性(冲突需求
- 有哪些好用的AI工具?(你想要的AI工具都在这)
c++
1.常见应用场景1.1.国内通用大模型模型名称简介官网地址DeepSeek深度求索公司研发的高性能开源模型,以低成本、高推理能力著称,支持数学、代码等复杂任务。https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型,基于深度学习技术,支持多种自然语言处理任务。https://www.doubao.com/Kimi月之暗面科技推出的长文本处理AI助手,擅长中英文对话、文件
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- 【洛谷】P1886 滑动窗口 /【模板】单调队列,经典!
SiMmming
算法算法c++数据结构
目录题目AC代码详解deque语法一道经典的单调队列模板题!!“如果一个选手比你小还比你强,你就可以退役了。”——单调队列的原理——算法学习笔记(66):单调队列-知乎题目P1886滑动窗口/【模板】单调队列-洛谷【普及/提高-】AC代码#includeusingnamespacestd;intn,m;structNode{intid;//编号intval;//大小};dequeq1;//min,
- 冠军算法变体合集再上新!具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法
群智能算法小狂人
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1简介算法提出了一种用于数值优化和点云配准的LSHADE-SPACMA(mLSHADE-SPACMA)的修改版本。首先,提出了一种精确的消除和生成机制,以增强算法的局部开发能力。其次,引入了一种基于改进的半参数自适应策略和基于秩的选择压力的变异策略,改进了算法的进化方向。第三,提出了一种基于精英的外部归档机制,保证了外部种群的多样性,可以加速算法的收敛进度。2.7LSHADE-SPACMA2.7.
- 大模型/ChatGPT/AIGC、论文审稿、具身智能、RAG等11大系列集锦
大模型八哥
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近期则专攻AIGC/ChatGPT,而自己在本blog上也着实花费了巨大的时间和精力,写的东西可能也够几本书的内容了。然不管怎样,希望我能真真正正的为读者提供实实在在的价值与帮助。下面,敬请观赏。有任何问题,欢迎随时不吝指正(同时,若你也能帮助回复blog内留言的任何朋友的问题,欢迎你随时不吝分享&回复,我们一起讨论,互帮互助,谢谢)。无私分享,造福天下以下是本blog内的微软面试100题系列、经
- 算法的解题模式Ⅳ
槑呆呆05
算法的解题模式算法
10.二叉树遍历(BinaryTreeTraversal)二叉树遍历是指按照某种顺序依次访问二叉树中的每个节点,使得每个节点仅被访问一次。前序遍历:根->左->右中序遍历:左->根->右后序遍历:左->右->根示例:输入:root=[1,null,2,3]输出:[1,3,2]解释:中序遍历按照左、根、右的顺序访问节点。可使用递归或栈来按此顺序遍历树。力扣相关题目:257.二叉树的所有路径230.二
- BFS算法——层层推进,最短之路,广度优先搜索算法的诗意旅程(下)
诚丞成
常用算法讲解算法宽度优先
文章目录引言一.迷宫中离入口最近的出口1.1题目链接:https://leetcode.cn/problems/nearest-exit-from-entrance-in-maze/1.2题目分析:1.3思路讲解:1.4代码实现:二.最小基因变化2.1题目链接:https://leetcode.cn/problems/minimum-genetic-mutation/description/2.2
- 【深度学习】预训练和微调概述
CS_木成河
深度学习深度学习人工智能语言模型预训练微调
预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练(Pretraining)1.2微调(Fine-Tuning)2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤,它们通常是一个预训练-微调(Pretrain-Finetune)流程的不同阶段。两者相辅相成,共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。1.预训练和微调的介绍1.1预训练(Pretraining)定义:预训练是指在
- 【深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习】
生活De°咸鱼
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深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例:CIFAR-103.构建深度学习模型4.训练模型5.使用预训练模型(迁移学习)6.Transformer架构6.1Transformer的核心原理6.2Transformer的基本组件6.3Trans
- 深度学习模型的全面解析:技术进展、应用场景与未来趋势
阿尔法星球
深度学习与神经网络实战机器学习
1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
- 深度学习模型:原理、架构与应用
一ge科研小菜菜
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深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一个分支,基于人工神经网络的发展,尤其是多层神经网络的研究,使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。深度学习的核心是通过大量数据的训练,学习到数据的内在结构和模式,并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨,帮助理解深度学习模型如何在现代科技
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- 基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统:UI界面 + R-CNN + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
R-CNN检测系统深度学习uir语言开发语言计算机视觉cnn人工智能
在制造业中,钢材表面缺陷的检测是保证产品质量和生产效率的关键环节。随着工业自动化水平的提高,传统的人工检测已经无法满足快速、精确的检测要求。基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置,极大地提升了检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
- 洛谷题单python解 【算法1-1】模拟与高精度
Keyk__
算法python开发语言
P1009[NOIP1998普及组]阶乘之和deffac(n):ifn==0orn==1:return1else:returnn*fac(n-1)s=int(input())fac_sum=0forjinrange(1,s+1):fac_sum+=fac(j)print(str(fac_sum))
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin