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由数入道
AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱(Mermaid图示)核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
- 机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
RockLiu@805
机器视觉YOLO
手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向,在HCI(人机交互)、遥控行为分析、虚
- 机器学习算法实战——天气数据分析(主页有源码)
喵了个AI
机器学习实战机器学习算法数据分析
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。随着大数据技术的发展,气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用,不仅能够提高天气预报的准确性,还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用,探讨
- 计算机视觉算法实战——车道线检测
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨车道线检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,尤其在自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)中具有广泛应用。本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法,选择性能最好的算法进行详细介绍,并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法
- 图像去雾常见数据集
梦姐的编程日志
图像处理深度学习人工智能
近年来,随着深度学习技术的快速发展,图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础,本文将介绍一些常用的图像去雾数据集,包括其特点、应用场景以及下载地址。1.RESIDE数据集RESIDE(REalisticSingleImageDEhazing)数据集是目前最常用的图像去雾数据集之一。该数据集提供了多种规模的子数据集,主要分为以下几部分:IndoorTraini
- 计算机视觉算法实战——茶园害虫识别(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言茶园害虫识别是农业领域中的一个重要研究方向,旨在通过计算机视觉技术自动识别茶园中的害虫种类,从而帮助农民及时采取防治措施,减少经济损失。随着深度学习技术的快速发展,茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升,为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域,常
- 计算机视觉算法实战——图像配准(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.领域简介图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉中的一个重要研究方向,旨在将两幅或多幅图像在空间上对齐。这些图像可能来自不同的传感器、不同的时间或不同的视角。图像配准在医学影像、遥感、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。其核心目标是通过几何变换(如平移、旋转
- 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探
shiter
AI重制版】预训练NLP自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展,各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务,如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
- OPPO机器学习算法岗(AI智能体)内推
飞300
人工智能业界资讯
专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用,研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。1、负责大模型驱动的AI智能体框架的实现、评估与优化,并参与构建产品原型;2、设计微调方案、适配算法和调优工程方案,结合智能体应用,实现最佳效果与性能;3、跟踪与研究AI智能体相关前沿技术,并针对大模型推理与规划、工具使用、结构化输出等提出创新性方案。推荐码:X3448036
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
砌墙_2301
matlab算法人工智能
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于信息间隙决策理论(IGDT)的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论(IGDT)的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
- PSPNet在图像超分辨率中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
- 王阳明代数讲义
花间流风
明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
王阳明代数讲义王阳明代数讲义古代代数学的发展中世纪与文艺复兴时期的代数学近代代数学的发展现代代数学的发展第一章意气实体过程讲义第二章情感分析与和悦空间的定义第三章王阳明代数的基本概念与定理第四章王阳明代数在问题解决中的应用第五章王阳明代数与情感分析、社会关系力学的结合第六章王阳明代数的数学基础与哲学思考第七章王阳明代数的未来研究方向与展望王阳明代数讲义前言王阳明哲学思想简述王阳明,名守仁,字伯安,
- TORGO 数据库:构音障碍语音研究的宝贵资源
帅小柏
语音识别与Wenet实战语音识别与ESPnet实战语音识别
TORGO数据库:构音障碍语音研究的宝贵资源在语音识别和语音病理学领域,构音障碍(Dysarthria)是一个重要的研究方向。构音障碍是由神经运动接口异常引起的,导致发音器官运动异常,语音不清晰,传统自动语音识别(ASR)系统难以有效识别。为了推动这一领域的研究,多伦多大学开发了TORGO数据库,这是一个包含构音障碍患者和正常对照组语音数据的宝贵资源。1.数据库简介TORGO数据库是由多伦多大学计
- PCB 目标检测数据集
晨兆
目标检测
###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**:工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板(PCB)缺陷检测**任务,专为工业质检场景设计,提供高精度标注的PCB图像及缺陷目标信息,支持目标检测、缺陷分类、自动化质检等研究方向。---####**核心特性**1.**丰富的缺陷类别**包含多种PCB缺陷类型,如:-**missing_
- 山东科技大学计算机科学与技术研究生导师,山东科技大学-计算机科学与工程学院...
weixin_39898380
孙忠林,男,教授,硕士生导师,1982年7月本科毕业于东北工学院计算机科学与工程专业,1997年7月取得山东科技大学计算机应用技术专业硕士学位。2009年7月取得山东科技大学安全工程技术专业博士学位。为本科生主要讲授《编译原理》、《数据库系统》等课程,为硕士研究生主要讲授《模式识别》、《数据库技术》等课程。主要研究方向是模式识别、数据库系统、系统集成及安全工程方面的系统及预测研究。作为项目主持人承
- 终于等来能塞进手机的文生图模型!十分之一体量,SnapGen实现百分百的效果
ytsoft001
ai人工智能计算机视觉图像处理AI作画DALL·E2chatgptstablediffusion
本文的共同一作为墨尔本大学的胡冬庭和香港科技大学的陈捷润和黄悉偈,完成于在Snap研究院CreativeVision团队实习期间。主要指导老师为任健、徐炎武和AnilKag,他们均来自SnapCreativeVision团队。该团队的主要研究方向包括EfficientAI和图像/视频/三维生成模型。近些年来,以StableDiffusion为代表的扩散模型为文生图(T2I)任务树立了新的标准,Pi
- 计算机视觉 |解锁视频理解三剑客——TimeSformer
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#自然语言处理(NPL)计算机视觉深度学习神经网络TimeSformertransformerpythontimesformer
一、引言在当今数字化时代,视频数据呈爆炸式增长,从日常的社交媒体分享到安防监控、医疗影像、自动驾驶等专业领域,视频无处不在。视频理解作为计算机视觉领域的重要研究方向,旨在让计算机能够像人类一样理解视频中的内容,包括识别视频中的物体、动作、场景,以及理解事件的发展过程和语义信息等。这一技术的发展对于实现智能视频分析、视频检索、自动驾驶、智能安防等应用具有至关重要的意义,它能够帮助我们从海量的视频数据
- 1、密码学
三九笔墨
一密码安全密码学网络安全
目录密码学简介一、密码学分类二、密码安全及分析方法三、相关学习研究方向四、密码学应用密码学密码:密码是一种用来混淆的技术,使用者将可识别的信息转变为无法识别的信息。但这种无法识别的信息部分是可以再加工并恢复和破解的。密码在中文里是”口令”(password)的通称。但是咱们输入的某些静态口令严格意义上并不算使用了密码技术,需要具体问题具体分析。密码学:密码编制学+密码分析学密码编制学:研究密码编制
- 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
- 2024 开放原子开发者大会活动回顾|瀚高 IvorySQL 开源数据库在国产软件的开源实践
12月20日-21日,2024开放原子开发者大会暨首届开源技术学术大会在武汉成功举办。大会汇聚开源领域一线开发者和知名学者共同探讨开源领域所面临的关键性挑战问题、研究方向和技术难题,推动跨学科的研究和应用,加速开源文化的广泛传播,推进开源生态可持续性繁荣发展。本次大会设置了多个分论坛,针对不同的技术方向与现阶段趋势热点进行分享和交流。其中,IvorySQL社区受邀在“开源低代码与大模型融合创新发展
- 物联网在智慧医院中的应用与规划
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综合技术探讨及方案专栏物联网
摘要随着信息技术的快速发展,物联网技术在医院中的应用已经成为医疗领域的重要研究方向。基于医院物联网应用要求,提出一个符合智慧医院建设要求的物联网规划方法和技术架构,并提出了未来医院物联网的规划建议。引言随着医疗信息化的推进,医院物联网作为解决医疗领域问题的有效手段,受到了广泛的关注。医院物联网通过将传感器、设备和信息系统连接起来,实现对医疗建筑环境、医疗设备和医疗服务过程的实时监测和管理,提高医疗
- 用 AI 解决心理健康匹配难题:探索 NLP 在心理咨询领域的应用
AI在心理健康行业的机遇与挑战心理健康行业近年来增长迅速,但仍然面临诸多技术挑战:•精准匹配:如何利用AI/NLP理解用户情绪、需求、心理状态,匹配合适的心理咨询师?•数据隐私:如何在AI分析过程中保障用户数据安全,避免敏感信息泄露?•智能化vs.人性化:如何平衡算法推荐与人工咨询的个性化,避免AI过度干预?这些问题,正是我们当前研究和探索的方向!研究方向:如何用AI进行智能匹配?我们正在研究如何
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
XLYcmy
模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- 【AI学习】2024年末一些AI总结的摘录
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看到不少的总结,边摘录边思考。尤其是这句话:“人类真正的问题是:我们拥有旧石器时代的情感、中世纪的制度和神一般的技术”。22024生成模型综述来自@爱可可-爱生活2024年见证了AI领域的重大飞跃。从OpenAI的主导地位到Claude的异军突起,从xAI到中国的DeepSeek和Qwen,整个行业呈现出百花齐放的态势。让我们梳理2024年的关键进展,并展望2025年的研究方向。大语言模型:架构创
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
珠峰日记
线性回归算法回归机器学习深度学习
引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- SOC模式控制下的电池充放电研究(Simulink仿真实现)
程序猿鑫
数学建模
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述SOC模式控制下的电池充放电研究一、SOC模式控制的定义及分类二、SOC控制策略的设计方法三、电池性能评估指标四、研究文档撰写规范五、未来研究方向2运行结果3参考文献4Simulink仿真实现1概述SOC模式控制下的电池充放电研究一、SOC模式控制的定义及分类S
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod