粒子群算法PSO优化随机森林RFR的回归预测MATLAB

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放木尘152132 机器学习线性回归 python
一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
【机器学习】模型拟合 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因：例如，使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据，或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下，模型的表
统计领域英语专业词汇补充月亮月亮要去太阳算法其他
应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）英文术语中文术语MultivariateAnalysis多元分析PrincipalComponentAnalysis(PCA)主成分分析FactorAnalysis因子分析ClusterAnalys
【无标题】 gs80140 AI 人工智能
KVCache在自回归生成中的作用及显存优化1.什么是KVCache？在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。KVCache（键值缓存）是一种优化策略，它缓存先前计算的K/V张量，避免重复计算，从而提高生成速度并降低计算成本。2.KVCache在自回归
【BERT和GPT的区别】调皮的芋头人工智能深度学习机器学习 bert gpt
BERT采用完形填空（MaskedLanguageModeling,MLM）与GPT采用自回归生成（AutoregressiveGeneration）的差异，本质源于两者对语言建模的不同哲学导向与技术目标的根本分歧。这种选择不仅塑造了模型的架构特性，更决定了其应用边界与能力上限。以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全
基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib' 逆着tensor tensorflow2.0学习 tensorflow
错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子，出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了，重新加载程序，已经可以用了。
金融风控算法透明度与可解释性优化智能计算研究中心其他
内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视
下一代模型技术演进与场景应用突破智能计算研究中心其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
TypeScript语言的计算机视觉苏墨瀚包罗万象 golang 开发语言后端
使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来，TypeScript作为一种现代化的编程语言，因其类型安全和更好的开发体验，逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
人工智能之数学基础：线性子空间每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
本文重点在前面的课程中，我们学习了线性空间，本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间，则称W为V的线性子空间（或称向量子空间）。具体来说，设V是一个线性空间，W是
详解离线安装Python库爱编程的喵喵 Python基础课程 python 离线安装 requirements
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了详解离线安装Python库，希望能对
ESG证书：AI预测未来十年职场人的黄金入场券 ESG学习圈 pandas python django
当ChatGPT开始撰写ESG报告，当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹，一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。根据彭博新能源财经预测，到2030年全球ESG资产管理规模将突破50万亿美元，而AI技术将成为撬动这个万亿级市场的核心杠杆。一、AI透视下的ESG黄金时代在微软开发的AI模型ESG-NOW系统中，通过分析全球4300家上市公司近十年的环境数据，成功预测2025年新能源行业
【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练 Donvink 大模型 #AIGC stable diffusion AIGC 人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域，生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者，因其强大的图像生成能力而备受关注。今天，我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色 PersistDZ 大数据与AI 人工智能
知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析：一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义：知识库中存储了预先定义的意图分类体系（如“订单查询”“退换货”“投诉”等），为模型提供明确的训练目标。标注样本：知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签，是训练监督学习模型的核心数据源。2
近期计算机领域的热点技术 0dayNu1L 云计算量子计算人工智能
随着科技的飞速发展，计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势，并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在
计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅ 会写代码的羊毕设选题课程设计计算机网络毕设选题毕设系统毕设题目计算机科学专业
文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）本科计算机科学专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计
基于Puppeteer与Selenium的跨浏览器自动化测试全攻略——从环境搭建到实战优化，万字详解自动化测试落地追寻向上 selenium 测试工具
自动化测试的价值与工具选型为什么需要自动化测试？效率提升：减少重复人工操作，回归测试耗时降低80%精准覆盖：支持高频次、多场景、多设备验证质量保障：避免人为疏忽导致的漏测问题Puppeteer与Selenium的互补性Puppeteer：专精Chrome生态，适用于高性能截图、动态渲染、复杂交互场景Selenium：支持多浏览器（Firefox/Safari/Edge），适合跨平台兼容性测试协同方
打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归 OverlordDuke 聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此，我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统，为用户提供了强大的工具，帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
Linux安装Anaconda和Jupyter 硬水果糖人工智能 Linux linux jupyter 运维
一、了解Anaconda和Jupyter引言：Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程，提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库，这些库涵盖了数据科学的各个方面，包括：数据分析：Pandas、
ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合！地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建 WangYan2022 DeepSeek ChatGPT 地下水地质灾害 DeepSeek ChatGPT GIS 灾后重建
在地质灾害频繁肆虐的当下，精准开展风险评价刻不容缓。如今，一门极具创新性的教程震撼登场，它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融，为学员打造出前所未有的学习体验，助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围，一路领先。前沿技术融合，铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一，便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
Hessian 矩阵是什么 ZhangJiQun&MXP 教学 2021 AI python 2024大模型以及算力矩阵线性代数算法人工智能机器学习
Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2（正），因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点。****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么 ZhangJiQun&MXP 教学 2021 论文 2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能 transformer 深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵（Hessian）二阶导数矩阵，用于优化问题中判断函数的凸性（如牛顿法），或计算参数更新方向（如拟牛顿法）。Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent
神经网络基础之正则化硬水果糖人工智能神经网络人工智能机器学习
引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类云端.代码农夫CloudFarmer 分类数据挖掘人工智能
项目名称：基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点：结合时间序列预测（回归）与污染源分类（多标签分类），使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数（AQI）。根据传感器数据判断可能的污染源类型（如工业排放、交通尾气、扬尘等）。数据集来源数据获取：通过开放API实时抓取（如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台）。特征示例：PM2.5、PM10、SO2
决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
图像处理篇---图像预处理 Ronin-Lotus 图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能 opencv python 深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习（如CNN、Transformer）2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
【产品小白】什么是AI产品经理百事不可口y 产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code java jvm thread 多线程 Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
【转】JSON与XML的区别比较丁_新 json xml
1.定义介绍 (1).XML定义扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c 算法
#include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
我的软件麦田的设计者我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
linux awk命令详解被触发 linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
各种语言比较 _wy_ 编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
oracle 中数据类型为clob的编辑知了ing oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据矮蛋蛋 zookeeper
原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
tomcat数据源 alafqq tomcat
数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); 04. conn
遍历的方法百合不是茶遍历
遍历在java的泛
linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
linux查看硬件信息的命令一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo 二.查看内存： free 三.查看硬盘： df linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题： 1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals 默认序列化和反序列化 import com
【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
1. DStream的类说明文档： /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") { set $all_cookie $1; } 变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan java netty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符 js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linux shell 命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下： 1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
别再这样写了：public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
1、透明动画效果方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总 linux管道命令 linux常用管道命令
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Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
在项目中碰到这样的问题：由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .net C#asp.net hovertree Web Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" /> 那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac java eclipse 快捷键 ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。曾有人在豆瓣评《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。写道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
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为了字体更好看，改变了格式…… &&运算符： #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a=-1,b=4,k; k=(++a<0)&&!(b--
linux标准IO缓冲机制研究音频数据 linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
随想生活暗黑小菠萝生活
其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
我认为POJO是一个错误的概念 windshome java POJO 编程 J2EE 设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。 &

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