- 自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
岁月的眸
人工智能
如果你的预算是3万元人民币,希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型(如LLaMA、Mistral等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置:1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡:NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090(24GBVRAM)理由:7B模型推理:24GB显存足够跑7B模型的推理,但全参数训练可能吃力,适合LoRA等微调
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
大F的智能小课
底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- 探索Python爬虫:获取淘宝商品详情与订单API接口的深度解析
不爱搞技术的技术猿
Python淘宝APIpython爬虫开发语言
引言在数字化时代,电子商务平台的数据挖掘和分析已成为企业获取市场洞察的重要手段。淘宝,作为中国最大的电商平台之一,拥有海量的商品数据和订单信息。对于商家和市场分析师来说,如何高效、合规地获取这些数据,成为了一个迫切需要解决的问题。本文将深入探讨如何利用Python爬虫技术,通过淘宝提供的API接口,合法合规地获取商品详情和订单数据。淘宝API接口概览淘宝开放平台提供了丰富的API接口,允许开发者在
- 【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析:行内、内部与外部样式的区别与优先级分析
禁默
前端学术会议css前端
简介2025年计算机视觉研究进展与应用(ACVRA2025)将于2025年2月28-3月2日在中国广州召开,会议将汇聚世界各地的顶尖学者、研究人员和行业专家,聚焦计算机视觉领域的最新研究动态与应用成就。本次会议将探讨前沿技术,包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等,以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网:www.acvra.org目录前言一、
- 小白零基础学习深度学习之张量
爱理科的小王子
学习深度学习人工智能
1.张量PyTorch中的张量(Tensor)就是一种用来存储数据的“盒子”,这个盒子可以有不同的形状和大小,里面可以装各种数字。张量是PyTorch中最基本的东西,就像乐高积木一样,你可以用它来搭建各种复杂的模型。2.张量的用途存储数据:你可以把张量当作一个容器,用来存储各种数据。比如,一张图片可以用一个三维张量来表示,其中第一维是颜色通道(红、绿、蓝),第二维和第三维是图片的宽度和高度。进行计
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
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以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 【深度学习】常见模型-GPT(Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练 Transformer)
IT古董
深度学习人工智能深度学习gpttransformer
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)1️⃣什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransformer,生成式预训练Transformer)是由OpenAI开发的基于Transformer解码器(Decoder)的自回归(Autoregressive)语言模型。它能够通过大量无监督数据预训练,然后微调(Fine-tuning)以适应特
- DeepSeek 实现原理探析
rockmelodies
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DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 深度学习视频教程推荐
yunTrans
DeepLearning深度学习视频神经网络
推荐一个深度学习视频教程,中文,推导详细。老先生娓娓道来,将神经网络、深度学习讲的非常透彻。由复旦大学吴立德老师教授的课程:http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
- 基于深度学习的商品推荐
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模,从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括:个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验:通过精准推荐,提高用户的购物体验和满意度。增加销售额:通过推荐相关商品,增加用
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能
在使用这个非线性激活函数的时候,其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播,以及反向怎么传递的。如下图所示:第一:relu函数的正向传播函数是:当输入值(隐藏层)值大于了,就输出自己本身的值。反向梯度传播:当输出值大于0,那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0,那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是,如果输入值是0或小于0,那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0,那么输出值的方向增强就有。
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
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摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
埃菲尔铁塔_CV算法
计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
- 联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置
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目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区,删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件,注意版本对应。Rufus-轻松创建USB启动盘用rufus制作时,需要注意选择正确的分区类型和系统类型。不然安装的系统会有问题!2.Windows磁盘分区,删除原来ubuntu的启动项手把手教你调整电脑磁盘的分区大小_调整分区大小-CS
- 精通LangChain:如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档
hshahtjtbh
langchainpython
#引言随着人工智能和深度学习的快速发展,文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而,处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。本文将介绍如何使用Unstructured库,通过LangChain框架加载和处理多种格式的图像文档,帮助您在DIA任务中实现更高效的工作流程。#主要内容##安装Unstructured在开始之前,确保安装了Unstruct
- Python爬虫框架Scrapy入门指南
健胃消食片片片片
python爬虫scrapy
Scrapy是一个高效、灵活、开放的Python爬虫框架,它可以帮助开发者快速地开发出高质量的网络爬虫,而不需要太多的编码工作。以下是对Scrapy的入门指南:一、Scrapy简介Scrapy是一个用于抓取网站和提取结构化数据的应用程序框架,可用于各种有用的应用程序,如数据挖掘、信息处理或历史存档。尽管Scrapy最初是为网络抓取而设计的,但它也可用于使用API提取数据或用作通用网络爬虫。Scra
- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python深度学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
- 大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求
Kelaru
LLM基础知识语言模型分类人工智能
1、大语言模型概念及作用大语言模型:(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习的人工智能模型,它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说,它就像一个“超级大脑”,能够处理各种语言任务,比如写文章、回答问题、翻译语言等;它通过训练大量的文本数据,学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联,从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子:如果你问它一个问题,比如:“为什么天空是蓝
- 深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题
☆cwlulu
深度学习分类人工智能
CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像,每张图像的大小是32x32像素。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。每个类别包含6,000张图像,具体类别包括:飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车
- 毕设项目 基于深度学习的人脸表情识别(源码+论文)
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毕业设计毕设大数据
文章目录0前言1项目运行效果2技术介绍2.1技术概括2.2目前表情识别实现技术3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计
- Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型
prince_zxill
人工智能与机器学习教程java机器学习开发语言人工智能边缘计算
Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型引言:一、打破认知:Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java?1.1.1无缝集成1.1.2JVM的跨平台优势1.1.3高性能计算能力1.1.4多线程与分布式计算1.2主流Java机器学习库全景1.2.1基础数值计算库1.2.2传统机器学习框架1.2.3深度学习生态1.2.4特殊领域工具1.3企业级机器学习架构1.3.1典型技术栈组合1.3.2
- 基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力,尤其是在目标检测任务上。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为一种高效的目标检测算法,以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益,借助深度学习模型,我们可以实时、自动地检测海洋中的动物,有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
- 《解锁AI芯片新境界:提升专用人工智能芯片通用性与灵活性的热点技术》
程序猿阿伟
人工智能
在人工智能飞速发展的当下,专用人工智能芯片虽在特定任务上表现出色,但提升其通用性和灵活性已成为行业关键课题。以下是一些相关的热点技术。可重构架构技术可重构架构允许芯片在运行时根据不同任务需求动态改变自身的硬件结构和功能。如现场可编程门阵列(FPGA),内部有大量可配置逻辑单元和布线资源,用户能通过编程实现不同的逻辑功能,可针对不同的人工智能算法和应用场景快速重构,像在图像识别和自然语言处理任务间灵
- AI基础 -- AI学习路径图
sz66cm
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人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分:AI基础与数学准备1.绪论:人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
- 【PyTorch】transpose() 和 permute() 函数:交换张量维度
彬彬侠
PyTorch基础transposepermute调整张量维度pytorchpython
在PyTorch中,transpose和permute都是用于调整张量维度的函数。它们在很多深度学习任务中非常有用,尤其是在处理张量维度和进行矩阵操作时。1.transpose函数transpose函数用来交换张量的两个维度。它接受两个参数,即需要交换的两个维度的索引。这个操作不会改变张量的数据本身,只是改变了张量的视图。语法torch.transpose(input,dim0,dim1)inpu
- 深度学习语义分割实战:ResNet 与 ViT 结合的模型解析
高山仰星
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1.引言语义分割是计算机视觉中的重要任务,其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。本项目结合了ResNet(ResidualNetwork)和ViT(VisionTransformer),构建了高性能的语义分割模型。本文将详细解析该模型的架构、训练流程及其应用。2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割,并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统:深度学习应用与实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习人工智能目标检测目标跟踪
引言在现代车站,行李监控是一项至关重要的安全任务。随着交通安全要求的不断提高,尤其是在车站等人流密集的场所,及时检测和识别行李不仅有助于防止行李遗失或误取,还能有效地减少潜在的安全威胁。传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求,而基于深度学习的目标检测技术,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,成为了高效解决此类问题的理想选择。YOLO系列算法(包括YOLOv5、Y
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "13241153187@163.com" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多