- Transiting from CUDA to HIP(三)
青禾子的夏
HIP异构计算Rocm开发语言
一、Workarounds1.memcpyToSymbol在HIP(Heterogeneous-computeInterfaceforPortability)中,hipMemcpyToSymbol函数用于将数据从主机内存复制到设备上的全局内存或常量内存中,这样可以在设备端的内核中访问这些数据。这个功能特别有用,因为它允许在主机端定义数据符号,并在设备端的内核中使用这些符号。#include#inc
- YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
今天炼丹了吗
YOLOv9涨点改进专栏人工智能机器学习python深度学习YOLO目标检测
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块,类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4-AKConv模块详解2.1模块简介RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想:使用A
- 基于深度学习的动态场景理解
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用,通过深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、图神经网络(GNNs)等,对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络(CNNs)**卷积神经网络(CNNs)**擅长处理图像数据
- 《学习共同体走向深度学习》促进学生深度学习的课堂变革方案11--18
吉林付巍巍
深度学习是一种高度沉浸,不断持续深化、不断拓展延伸的学习方式。1.课堂愿景的确立:保证每一位学生都能投入高品质的深度学习让每一个学生都拥有真实的、高品质的学习权利。课堂是学生学习和发展的重要场地,我们要为学生提供安心和适宜的学习环境,并通过高品质的学习设计及协同合作的学习关系的建立,从根本上提升学生的学习品质。高品质的学习设计,我们可以通过课前的预习单指导学生高效的预习。在课堂上给多数孩子提供思考
- pytorch实现单机多卡训练
*Major*
pytorch人工智能python
pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练(数据并行)模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model(CFG.backbone,CFG.num_classes,CFG.device)model.load_state_dict(torch.load("best_epoch.bin"))mod
- HALCON 错误代码 #7709
聪明不喝牛奶
Halcon+CSharp深度学习halcon深度学习
前言最近在研究halcon的深度学习,在环境配置上花了不少的功夫搞定,结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误,报7709,折腾了三天才解决。原因报7709主要的原因有如下几个原因:1、就是你选的cuda版本和cudnn的不匹配,这个原因应该大家在选择的时候注意一下版本对比的话可以避免,基本上不是这个原因造成的。2、显卡的驱动版本的过低,需要下载一个驱动精灵升级一下显卡的驱动,但
- python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统
什么任性
python深度学习开发语言djangoflaskhtml5javascript
一、引言在信息爆炸的时代,用户生成的内容(UGC)如社交媒体、博客和论坛上的评论等,已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的情感信息,从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向,如正面、负面或中性,为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态
- pytorch torch.matmul函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.matmul是PyTorch中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算,支持的运算取决于输入张量的维度。1.函数签名torch.matmul(input,other,out=None)input:左乘的张量。other:右乘的张量。out:可选,用于存储输出结果的张量。2.不同维度的乘法规则torch.matmul根据输入张量的维度执行不同类型的乘法:
- 机器学习框架巅峰对决:TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析
@sinner
技术选型机器学习tensorflowpytorchscikit-learn
1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代,框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率,简化模型的构建和训练过程,并支持大规模的模型部署。因此,了解和选择最合适的机器学习框架对于研究人员和工程师来说是一个关键的步骤。1.2三大框架概览:TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn目前,最流行的机器学习框架主要有TensorFlow、
- 【DeepSpeed 教程翻译】三,在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译
just_sort
pytorch深度学习人工智能
文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU,多节点,数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在DeepSpeed运行环境之外的使用方法在模型推
- Transformer、BERT、GPT、T5、LLM(大语言模型),以及它们在实际行业中的运用
Funhpc_huachen
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作为AI智能大模型的专家训练师,我将从主流模型框架的角度来分析其核心技术特点及其在不同实际行业中的应用。我们重点讨论以下几个主流模型框架:Transformer、BERT、GPT、T5、LLM(大语言模型),以及它们在实际行业中的运用。1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构,由Google于2017年提出。它引入了注意力机制(Self-Attention)
- OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影
阿利同学
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往期热门博客项目回顾:计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线//正文开始!图像去阴影算法旨在改善图像质量并恢复阴影下物体的真实颜色与亮度这对于许多计算机视觉任务如物体识别、跟踪以及增强现实等至关重要。以下是一些图像去阴影算法的基本概述
- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- PyTorch学习(13):PyTorch的张量相乘(torch.matmul)
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PyTorch学习(1):torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习(2):torch.device-CSDN博客PyTorch学习(9):torch.topk-CSDN博客PyTorch学习(10):torch.where-CSDN博客PyTorch学习(11):PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN
- pytorch正向传播没问题,loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
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记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数,使用relu激活函数,梯度裁剪,降低优化器的学习率等等都没解决,个人认为这些应该影响不大,一般不会出问题;3.最后是使用如下异常检测:检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块,用于实现二维转置卷积(也称为反卷积或上采样卷积)。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出,例如在生成对抗网络(GANs)和卷积神经网络(CNNs)的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
- Pytorch常用乘法函数总结:torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()
Cheer-ego
Coding随手记pytorch
上一篇博客总结了numpy中常用的乘法函数:numpy常用乘法函数总结:np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@五种,其中np.matmul()和@完全等价,np.multiply()和*在输入数据类型为np.array时也完
- 向量的叉积、点积、外积
qq_27390023
pytorchpython深度学习
向量的叉积、点积和外积是向量代数中非常重要的操作,用于描述向量间的关系。它们广泛应用于物理、计算机图形学、几何以及蛋白质结构分析等领域。下面对每个运算进行详细介绍,并通过PyTorch示例代码展示其实现。1.点积(DotProduct)点积是两个向量之间的数量积,结果是一个标量。点积用于测量两个向量的平行性或相对角度。如果两个向量的点积为零,则它们互相垂直。其中,θ是两个向量之间的夹角。PyTor
- pytorch torch.norm函数介绍
qq_27390023
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torch.norm函数用于计算张量的范数(norm),可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型,它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数,如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数
- Pytorch中乘法函数torch.matmul() 的一种用法
Coder_Jh
pytorch人工智能python
主要记录下torch.matmul(A,B)的用法中的一种情况:当A,B有一个是3维以上,另一个是3维或3维以上时,如果想要使用torch.matmul(A,B),必须同时满足:1.A和B的最后两个维度满足矩阵乘法的要求。例如A的维度是(3,1,3,3),B是(3,3,2),此时A的最后2维是(3,3),B是(3,2),符合条件2.除去最后两个维度,A和B的其他维度要满足可以广播的条件。例如A的维
- 工信教考 | AI智能体应用工程师(模拟试题)
人工智能-猫猫
人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案:B解析:无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务,如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
- AI智能电销机器人的优势是什么,有什么特点?
VO_794632978
语音机器人WX-794632978人工智能机器人交互语音识别服务器
机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用,机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。智能化机器人时代的到来,进一步拓宽了服务机器人的应用场景和服务模式,人工智能机器人的问世,更使电销机器人进入到了电销行业。我们一起来看看AI智能电销机器人的优势是什么。电销机器人是一款智能电话机器人,用于电销行业超卓通电话的意向度筛选工作。“电销机器人”已经逐渐将电话营销人员从简单、重复、低价值劳动中彻底解放出
- 详解python中的pandas.read_csv()函数
程序员洲洲
Python学习pythonpandasreadcsvcsv
作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入社群,可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时欢迎您跟我沟通,一起交流,一起成长、进步!点此也可
- 6. 深度学习中的正则化技术:防止过拟合
Network_Engineer
机器学习深度学习人工智能
引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。为了防止过拟合,研究者们提出了多种正则化技术,如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性,有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。1.过拟合的原因与影响过拟合通常发生在模型的复
- 7. 深度强化学习:智能体的学习与决策
Network_Engineer
机器学习学习机器学习深度学习神经网络python算法
引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势,通过智能体与环境的交互,使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色,推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法(如DQN、策略梯度法),以及其在实际应用中的成功案例。1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支,专注于智能体在与环境的交互过程中,学习如何通过最大
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
机器学习机器学习神经网络rnn
引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
- 探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章
尤琦珺Bess
探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中,3D点云处理是一个至关重要的环节,因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。POSTECH-CVLab开源的PointTransformer项目,为这一领域的研究与应用开辟了新的道路。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用场景及其独特优势,引导更多用户了解并使用PointTran
- 多模态大模型:技术原理与实战 ChatGPT的诞生
AI大模型应用之禅
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
多模态大模型:技术原理与实战ChatGPT的诞生作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习在NLP中的应用1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2预训练语言模型的发展1.3.3GPT系
- 深度学习-OpenCv的运用(4)
红米煮粥
深度学习opencv人工智能
文章目录一、图像形态学二、图像形态学的基本概念三、形态学操作的主要类型四、代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算-先腐蚀后膨胀4.闭运算-先膨胀后腐蚀5.梯度运算6.顶帽与黑帽五、总结一、图像形态学图像形态学是数学中研究形状、结构和变换的一个分支,在图像处理领域,它主要用于描述和分析图像中的形状和结构。图像形态学通过操作图像中的形状和结构元素(也称为内核或模板),来实现图像的分析、增强、去噪和
- ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==xxx+cuxxx解决方案
神奇宝贝威威
偶得之深度学习pythonpytorch
官网的链接:pipinstalltorch==1.10.0+cu111torchvision==0.11.0+cu111torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html一直下载失败--无法找到满足对torch的要求的版本以及找不到匹配的分发版本的错误。解决方法:使用conda-forge频道Conda-fo
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封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/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end