- [从零开始学习JAVA] Stream流
Cools0613
从0开始学Java学习
前言:本文我们将学习Stream流,他就像流水线一样,可以对我们要处理的对象进行逐步处理,最终达到我们想要的效果,是JAVA中的一大好帮手,值得我们了解和掌握。(通常和lambda匿名内部类方法引用相配合)Stram流:Stream流的核心思想是函数式编程(注意返回值必须是对象本身才能),它倡导将数据处理过程看作是一系列的转换操作。这种思想与传统的命令式编程方式不同,传统的命令式编程方式强调对数据
- python实现接口自动化
一只小H呀の
python自动化开发语言
代码实现自动化相关理论代码编写脚本和工具实现脚本区别是啥?代码:优点:代码灵活方便缺点:学习成本高工具:优点:易上手缺点:灵活度低,有局限性。总结:功能脚本:工具自动化脚本:代码代码接口自动化怎么做的?第一步:python+request+unittest;具体描述?第二步:封装、调用、数据驱动、日志、报告;详细举例:第三步:api\scripts\data\log\report\until…脚本
- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
音乐学家方大刚
Pythonpython集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- llama源码学习·model.py[3]ROPE旋转位置编码(2)旋转角度生成代码
小杜不吃糖
llama
一、源码注释defprecompute_freqs_cis(dim:int,end:int,theta:float=1000.0):'''预先计算频率和复数的cosine和sine值,用于后续的PositionalEncodingdim:维度end:一个序列的最大长度或位置的最大值theta:用于计算频率的超参数,默认值为1000.0'''#生成一个等比数列,即频率(frequencies),这种
- minimind2学习:(1)训练
溯源006
minimind学习学习深度学习生成模型
1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsCaseCodetransformerminimind预训练
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
- windows使用ssh-copy-id命令的解决方案
爱编程的喵喵
Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
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windows使用ssh-copy-
- easyswoole学习记录
司江龙
swoolePHPeasyswooleswoole
php-fpm的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程,主要和linux进行一个协调,当请求从nginx到fpm的时候,master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型,问题:一个work进程内只会处理一个请求,也就是说这个进程内在同一时刻只会处理一个request请求,不会处理多个,所以一台服务器的并发数就取决于服务器开启了多少个work进程
- 鸿蒙NEXT版实战开发:使用WebRTC进行Web视频会议
那只斑马不睡觉
鸿蒙5.0ArkWebOpenHarmonyharmonyos华为前端androidArkWeb
往期鸿蒙全套实战精彩文章必看内容:鸿蒙开发核心知识点,看这篇文章就够了最新版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目,看这一篇文章就够了(部分项目附源码)使用WebRTC进行Web视频会议Web组件可以通过W3C标准协议接口拉起摄像头和麦克风。开发者在使用该功能时,需配置ohos.permission.CAMER
- ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍
charlie114514191
嵌入式面试笔记整理计算机架构学习从0开始的学习ARMv7aIMX6ULL芯片arm开发架构
ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍笔者最近正在简单的了解一下ARM架构,特别是ARMCortexA架构的部分,这里,笔者想要薄记的问题有这样一些,也算是简单记录一下自己学习ARM架构的记录。问题1:ARM架构的历史是如何的,以此我们可以洞察ARM架构设计的一些动机问题2:我们知道,ARM架构中常见的架构是ARMv7到ARMv9,这些架构有发生怎样的变化?每一个架构的一些纲领性的东西是什么
- struts1+struts2项目兼容升级到了spring boot 2.7
和稀泥
strutsspringbootjava
原项目比较复杂,集成了各种框架(struts1struts2spring3等),趁工作之余练练手,学习一下springboot。大概花了一周时间才调通。一、调整jar版本,寻找合适的版本。第一步、首先原项目JDK6,要用springbootJDK肯定要升级了。原来的struts2也有漏洞了,也要升级。在不升级其他框架的情况下。jdk2117都可以运行,索性选择jdk21,反正是练手。第二步、str
- 强化学习 Reward
百态老人
算法
在强化学习中,奖励(Reward)是智能体(Agent)与环境(Environment)交互过程中获得的重要反馈信号。奖励机制在强化学习中扮演着至关重要的角色,因为它不仅指导智能体如何在环境中行动,还影响其策略的优化和最终的学习效果。奖励是智能体在执行某个动作后从环境中获得的即时反馈,用于评估该动作的好坏。这种反馈帮助智能体调整其行为策略,以期在未来获得更多的奖励。奖励可以是正数、负数或零,其或负
- C++有哪些高级特性值得学习?
c++
C++是一种功能丰富且复杂的编程语言,其中许多高级特性可以帮助开发者编写更高效、更安全、更灵活的代码。以下是一些值得深入学习的C++高级特性:模板编程(Templates)模板是C++中实现泛型编程的核心机制,允许开发者编写与数据类型无关的代码。模板函数cpp复制templateTmax(Ta,Tb){return(a>b)?a:b;}优点:模板函数可以处理多种数据类型,避免了代码重复。应用场景:
- 【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」(经验贴)
碣石潇湘无限路
经验分享笔记生活人生深度思考知行合一
引言最近,我深刻体会到一种焦虑:既有生活的现实压力,也有对人生方向的迷茫与无奈。回顾自身,我发现这并不是物质层面的匮乏或欲望驱动,而是对“我是谁”“我想要什么”“我能做什么”的追问。这种焦虑,常常让我想起人的出生:起初我们依赖父母和环境,被动地活着;成年后,我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念,去实现自我价值。但终有一天,我们会停下来审视自己,看清一些本质问题,并且发觉自己需要对这一生负责:我应
- Yolo系列之Yolo的基本理解
是十一月末
YOLOpython开发语言yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
- PyTorch基础知识讲解(一)完整训练流程示例
苏雨流丰
机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程,并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,预测输入图像是否属于以下
- 机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&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
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场(MarkovRandomField)2.2条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
- 红宝书第十一讲:超易懂版「ES6类与继承」零基础教程:用现实例子+图解实现
kovlistudio
前端es6javascript开发语言前端学习
红宝书第十一讲:超易懂版「ES6类与继承」零基础教程:用现实例子+图解实现资料取自《JavaScript高级程序设计(第5版)》。查看总目录:红宝书学习大纲一、ES6类的核心语法:把事物抽象成“模板”想象你要设计一款「动物养成游戏」,需要创建多种动物对象。ES6的class就是一个代码模板://基础类(Animal是模板,有名称和吃东西方法)classAnimal{constructor(name
- 探索HTML5 Canvas的无限可能:一个丰富多彩的开源项目
黎情卉Desired
探索HTML5Canvas的无限可能:一个丰富多彩的开源项目去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个充满活力的数字时代,JavaScript、HTML和CSS已经成为构建互动式网页体验的核心技术。今天,我们向您推荐一个独特而有趣的开源项目,它将这些技术结合在一起,创造出一系列生动活泼的可视化元素,包括时钟、计时器、地图、国际象棋、温度计等,让您在学习和实践中感受HTM
- 网络安全-信息收集
One_Blanks
网络安全网络安全
声明学习视频来自B站UP主泷羽sec,如涉及侵权马上删除文章。笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负。目录X一、Whois信息1.思路2.工具3.社工库二、搜索1.Google、bing、baidu三、Github四、搜索引擎FOFA:[https://fofa.info/](https://fofa.info/)360网络空间测
- 【JavaWeb学习Day25】
quo-te
JavaWebvue黑马
Web前端实战ElementPlus什么是ElementPlusElementPlus:是饿了么团队研发的,基于Vue3,面向设计师和开发者的组件库。组件:组成网页的部件,例如超链接、按钮、图片、表格、表单、分页条等等。官网:一个Vue3UI框架|ElementPlus快速入门准备工作:1.创建vue项目2.参照官方文档,安装ElementPlus组件库(在当前工程的目录下):npminstall
- javaweb学习Day10
乐一粒学编程
学习java开发语言
来源:尚硅谷2022版javaweb今日内容:1.日期和字符串之间的格式化//String->java.util.DateStringdateStr1="2021-12-3012:59:59";SimpleDateFormatsdf=newSimpleDateFormat("yyyy-MM-ddHH:mm:ss");try{Datedate1=sdf.parse(dateStr1);}catch(
- 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM (推荐)_从零开始大模型开发与微调 pdf
喝不喝奶茶丫
pytorch人工智能语言模型大模型转行大模型AI大模型微调
今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。(书籍分享)
- 从零开始学习黑客技术,看这一篇就够了
网络安全-旭师兄
学习web安全python密码学网络安全
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包黑客,对于很多人来说,是一个神秘的代名词,加之影视作品夸张的艺术表现,使得黑客这个本来只专注于技术的群体,散发出亦正亦邪的神秘色彩。黑客源自英文hacker一词,最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑高手,尤其是程序设计人员,逐渐区分为白帽、灰帽、黑帽等。其中,白帽黑客被称为道德黑客。他们不会非法入侵用户网络,而是通过一系列测试检查
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag