- AI笔记——语音识别
Yuki-^_^
人工智能AI人工智能笔记语音识别
摘要:语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域的一项重要技术,它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展,语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代,那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现,语
- 网络运维学习笔记(DeepSeek优化版) 018 HCIA-Datacom综合实验03
技术小齐
网络运维学习
文章目录综合实验3实验需求一:A公司网络规划二:B公司网络规划配置一、ip、vlan、vlanif,stp、eth-trunkSW1SW2R1二、ospfSW1R1三、NATR1ISP四、拒绝ping允许httpSW1五、右半部分vlan、dhcp、ospf、NATSW4R2综合实验3实验需求一:A公司网络规划SW1/2/3组成了A公司的交换网络,其中SW1是核心层,SW2/3是接入层。三台交换机
- [学习笔记] Windows编程——GDI——(六)设备上下文
根本没在怕哦
Windows编程学习笔记windows
前言:学习笔记,随时更新。如有谬误,欢迎指正。说明:红色字体为较为重要部分。绿色字体为个人理解部分。原文链接:https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/gdi/device-contexts6设备上下文设备上下文是一种结构,用于定义一组图形对象及其关联属性,以及影响输出的图形模式。图形对象包括用于线条绘制的笔、用于绘制和填充的画刷、用于复制或滚
- [学习笔记] Windows编程——GDI——(三)裁剪
根本没在怕哦
Windows编程学习笔记windows
前言:学习笔记,随时更新。如有谬误,欢迎指正。说明:红色字体为较为重要部分。绿色字体为个人理解部分。原文链接:https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/gdi/clipping3裁剪剪裁是将输出限制为应用程序窗口的工作区中的某个区域或路径的过程。3.1关于裁剪应用程序通过多种方式使用剪裁。Word和Excel应用程序剪裁键盘输入,使其不显示在页
- Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
zzlyx99
人工智能自动化语言模型
一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些,DeepSeek是知识型大脑,Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目
xdpcxq1029
技术分享docker开源容器
有些配置项不知道该不该用,不知道该在哪用,不知道怎么用,所以我自己写个文章简单记录一下做个笔记本文介绍的是基于Docker运行frps和frpc,并通过TCP协议简单穿透SSH和HTTP,在观看本文之前请确保你的机器已经安装Docker服务端搭建frps#连接拥有公网IP的服务器,在合适的位置创建frps目录作为工作空间#创建frps目录作为工作空间$mkdirfrps#创建服务端配置文件$tou
- kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
supernova121
学习笔记
问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
- 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
- MySQL数据库笔记
艽掵猫
数据库mysql笔记
一、数据库基础概念1.数据库定义数据库:统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征:数据按模型组织(冗余小、独立性高、易扩展、可共享)。2.实际应用数据存储:高效管理大量结构化数据。数据管理:增删改查(CRUD)与权限控制。数据分析:整合数据源,支持决策。3.常见数据库系统数据库特点MySQL开源、高性能、易用,适用于Web应用。Oracle企业级、高可靠,支持大型应用。SQLServer微软
- js中的export、import、export default等导入导出全解
庸懒
笔记
前端因为规范不同,所以不同的环境会有不同的导入导出方法,因为经常弄混所以特地记一下方便以后查阅记忆,本笔记都是自己总结或查阅资料得出,如有错误请帮忙指出。因为前端的导入导出主要分为commonjs和ES6modules两种标准,其中commonjs主要用于node环境,而ES6modules主要用于浏览器环境,但是ES6modules是兼容commonjs标准的,所以这就很容易让人弄混,本文也将从
- 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设
sj52abcd
深度学习课程设计人工智能毕业设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
- Autoleaders控制组——51单片机学习笔记(2)
Autoleaders控制组 邓翔
51单片机学习笔记
51单片机学习(2)1.模块化编程1.1模块化编程的意义在学习单片机的途中,随着我们的知识不断扩展,我们能写出的代码也越来越复杂,越来越长了,有时我们自己写出的很长的代码,出现了错误,需要调试,但奈何自己的代码实在是太长了,真的不好分析到底是哪里出错了。这是因为我们将太多的函数和代码放在一个main.c的文件里,导致代码过度堆积。如果我们能够条理清晰地去将不同作用的代码和函数放在不同的xxx.c文
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
Solomon_肖哥弹架构
人工智能机器学习python
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- 深入探究YOLO系列的骨干网路
编码实践
YOLO深度学习计算机视觉
深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- AI开发 - 算法基础 递归 的概念和入门(三)递归的进阶学习
minstbe
PythonAI应用与观察算法学习深度优先
前面我们通过2篇文章,一起了解了递归,以及使用递归来解决汉诺塔问题。今天我们在这个基础上,进一步地熟悉和学习递归。这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比,并通过具体的Python代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。一、巩固基础1.递归的概念递归,简单来说就是函数自己调用自己。听起来有点绕,但其实就像俄罗斯套娃,一层套一层,直到遇到最小的那个娃娃(基线条件)才停止。
- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- 基于人工智能的智能视频内容分析系统
小彭律师
python
基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波:去除视频画面中的噪点和干扰画质增强:调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取:减少数据量,提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型(YOLO、FasterR-CNN等)识别多种目标类型(人、车辆、物品等)适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型(LSTM、3D-CNN等)分析目标动作规
- 论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习语言模型
QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化:XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro
- R语言高效数据处理-自定义EXCEL数据排版
LEEBELOVED
r语言R语言高效处理数据excel批处理
注:以下代码均为实际数据处理中的笔记摘录,所以很零散1、自定义excel表数据输出格式、布局在实际数据处理中为了提升效率,将Excel报表交付给需求方时减少手动调整的环节很有必要#1.1设置表头格式header_style=0', style=sheet_style)#数据写入writeData(data_deal_main01,'data_deal_test1',data_de
- node mysql limit,nodejs mysql 实现分页的方法
日签君AIUX
nodemysqllimit
这两天学习了nodejsmysql实现分页,很重要,所以,今天添加一点小笔记。代码如下varexpress=require('express');varrouter=express.Router();varsettings=require('../settings.js');varmysql=require('mysql2');router.get('/',function(req,res,nex
- Rabbitmq踩坑---删掉.erlang.cookie后重新启动服务报错
原子一式
Rabbitmq
集群部署的时候,自己笔记本安装3台centos7服务器【102,103,104】,各种前期准备好后,执行rabbitmqctlcluster_status发现报错,第一个想到的是cookie可能不对,检查发现三台.erlang.cookie都是一样的,仔细一看是103我改过hostname,重启后,从102拷贝过来发现还是报错,我就直接删掉了.erlang.cookie,然后又从102拷贝过来,启
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
陆可鹃Joey
FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
自然语言处理语言模型transformer
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包
傍晚冰川
stm32网络嵌入式硬件单片机笔记学习c语言
有关串口知识参考:【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式:以原始数据的形式显示文本模式/字符模式:以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看ASCII编码表HEX数据包包头包尾和载荷数据重复问题的解决方法:解决思路方法文本数据包文本模式有大量的字符可以作为包头包尾,可以有效避免载荷数据和包头包尾重复的问题HEX数据包和文本数据包两者的
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- 深入理解C++内存管理机制
qzw1210
C++c++学习笔记
侯捷C++系列课程学习笔记:深入理解C++内存管理机制在侯捷老师的C++系列课程中,内存管理是一个极其重要且深刻的主题。通过对这部分内容的学习,我对C++的内存管理机制有了更深入的理解,特别是关于new/delete操作符、内存池设计以及智能指针的应用。一、C++内存分配的层次结构侯捷老师在课程中清晰地阐述了C++内存分配的层次结构,这让我对整个内存管理体系有了全局的认识:最底层:操作系统提供的内
- elasticsearch analyzer 学习笔记
weixin_40455124
elasticsearch代码分析及扩展elasticsearchanalyzertoken
基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候,也即在建立索引的时候在searching的时候,也即在搜索时,分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering:使用标记过
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化
林聪木
matlab算法深度学习
目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
- Redis7——进阶篇(四)
啥也不会的小神龙·
Redis系列redis缓存学习redis经典面试题
前言:此篇文章系本人学习过程中记录下来的笔记,里面难免会有不少欠缺的地方,诚心期待大家多多给予指教。基础篇:Redis(一)Redis(二)Redis(三)Redis(四)Redis(五)Redis(六)Redis(七)Redis(八)进阶篇:Redis(九)Redis(十)Redis(十一)接上期内容:上期完成了缓存双写一致性方面的学习。下面学习HyperLogLog/Geo/Bitmap实际案
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb