ska2620
ska2620

贪心机器学习高阶训练营分享

贪心机器学习高阶训练营分享

联系方式（QQ）：897143048

学习大纲

第1章: 课程介绍

第2章: 凸优化基础

第3章: Paper 从词嵌入到文档距离

第4章: SVM

第5章: Review两节

第6章: 简单机器学习算法与正则

第7章: Review 两节

第8章: Review两节

第9章: Paper

第10章: LDA.EnsembleMethod

第11章: 集成模型

第12章: paper XGBoost

第13章: Review两节

第14章: Paper LightGBM

第15章: k-MEANS.EM.DBSCAN v2

第16章: Review两节

第17章: Paper Analysis and Applications

第18章: 直播课程

第19章: Review

第20章: CRF详解

第21章: Review

第22章: Paper

第23章: 人工神经网络原理

第24章: Review两节

第25章: Paper-Inception-ResNet卷积神经网络

第26章: 卷积神经网络.part1

第27章: Review

第28章: Paper-EffNet

第29章: Review

第30章: 卷积神经网络part 2

第31章: RNN

第32章: Review人脸关键点检测项目讲解

第33章: Paper LONG SHORT-TERM MEMORY

第34章: Attention.Transformer.Bert

第35章: Review

第36章: Review 机器翻译项目讲解

第37章: Paper-Facebook 基于决策树和逻辑回归的广告推荐

第38章: 推荐系统

第39章: Review Amazon Item-to-Item的协同过滤算法

第40章: Paper-Google Yotube 基于深度学习的视频推荐

第41章: Multi-Armed Bandit for Recommendation, Neural Collaborative Filtering

第42章: Paper-基于NMF非负矩阵分解学习非完整评价

第43章: Paper-基于FFM分解机的点击率预测

第44章: Paper-Neural Collaborative Filtering

第45章: GAN综述 CycleGAN详解

第46章: Review Multi-Armed Bandit Epsilon Greedy 代码实现

第47章: Review Multi-Armed Bandit Thompson Sampling 代码实现

第48章: Paper-A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation

第49章: Paper-Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative

第50章: Review CycleGan的实现

第51章: Review 条件GAN网络Pix2Pix代码解读

第52章: 强化学习

第53章: 项目-强化学习玩乒乓游戏（作业布置）

第54章: 推荐系统与在线学习

第55章: 增强学习与其他前沿主题

你可能感兴趣的:(贪心机器学习高阶训练营分享)

  • 代码随想录算法训练营第三十九天 | 198.打家劫舍 213.打家劫舍II 337.打家劫舍 III 超人不会飞flying 算法数据结构
    198.打家劫舍力扣题目链接(opensnewwindow)你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1
  • DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之功能优化，基础加载状态,Table8基础加载状态 宝码香车 #DeepSeekvue.jsjavascriptecmascript前端DeepSeek
    前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之功能优化，基础加载状态页面效果整理后主要代码调用TableView8.vue测试代码正常跑通，附其他基本代码编写路由src\router\index.js编写展示入口src\Ap
  • Manus：一场颠覆认知的AI Agent革命，重新定义人机协作范式 大禹智库 《实战AI智能体》人工智能RAGAI智能体Manus智能体
    一、凌晨三点引爆科技圈：AIAgent的"iPhone时刻"降临2024年3月6日，当全球目光聚焦苹果新品发布会时，科技圈却因另一场革命彻夜未眠——Monica.im团队打造的AIAgent产品Manus以摧枯拉朽之势席卷社交平台。在硅谷VC机构的Slack群组里，投资人争相分享邀请码获取攻略；知乎"如何看待Manus"话题1小时内突破百万浏览；推特#ManusRevolution标签下，科技大V
  • RTS5765DL量产工具下载，金士顿NV2 2TB假固态硬盘抢救记，RL6577/RTS5765DL量产工具，RTS5765DL+B47R扩容开卡修复 SM2259XT3 经验分享
    之前因为很长时间不买固态硬盘，没注意到NVME的固态盘也有了假货和扩容盘，花200多块买了个2TB的金士顿NV2固态硬盘，我原本以为NV1的假货最多是用黑片冒充正片，结果没想到NV2居然有扩容的。后来发现是扩容盘的时候，已经过了自动收货期限了。最后只能尝试重新开卡，尽量降低损失。首先感谢一下量产部落网，兜兜转转一直找不到量产工具，最后终于从量产部落网找到了，这里分享一下我的金士顿NV22TB假固态
  • PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程 梦想画家 人工智能#pythonpytorch人工智能python
    当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。让我们深入了解关键组件，并演示如何构建一个精细的训练循环流程，有效地处理数据处理，向前和向后传递以及参数更新。模型训练流程PyTorch训练循环流程通常包括：加载数据批量处理执行正向传播计算损失反向传播更新权重一个典型的训练流程将这些步骤合并到一个迭代过程中，在数据集
  • 新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌 CircuitWizard 人工智能
    Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能：1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破：高精度手部追踪：通过深度学习算法和摄像头/传感器数据，实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作，精度可达亚毫米级，支持复杂
  • 9个鲜为人知的玄学真相，或将重塑你的人生 xinshi_lcl 生活
    分享9个鲜为人知的玄学真相，或将重塑你的人生一、静与吉的微妙关系在做事时，我们常常过度关注结果，殊不知，“静就是吉”。当你不再执着于结果，以一种平和的心态去行动，事情反而会朝着更好的方向发展。其实，这背后可能是一种保护力量在发挥作用，因为这些事情的背后或许隐藏着更大的灾难。接受现实，感恩生活，学会放过自己，才是智慧之举。二、强大能量磁场的反制力当你的能量磁场足够强大，也就是福德深厚时，那些试图欺负
  • 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模 云博士的AI课堂 深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
    以下内容详细剖析了NLP中情感分析（SentimentAnalysis）和主题建模（TopicModeling）的技术与方法，分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题，并提供示例代码和讲解，可在Python环境下直接运行。目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic
  • 探索光与电的交响曲：基于单片机光敏传感器论文设计 苗璋希Eldwin
    探索光与电的交响曲：基于单片机光敏传感器论文设计【下载地址】基于单片机光敏传感器论文设计分享基于单片机光敏传感器论文设计欢迎阅读本资源的说明文档项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/7ecca项目介绍在现代电子设备中，光敏传感器扮演着越来越重要的角色。它们不仅能够感知环境光线的变化，还能将这些变化转化为电信号，从而实
  • 服务端创建实战 - MCP协议（大模型上下文协议）快速入门 同学小张 人工智能gptAIGCDeepSeek学习开源协议MCP
    大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，订阅我的大模型专栏，共同学习和进步。在本文中，我们将从零到一构建一个简单的MCP天气服务器，从实践过程中，熟悉MCP协议的使用。1.MCP服务器介绍服务器提供专门的上下文和功能，通过MCP原语公开资源、工具和提示，独立运行，具有明确的职责，通过客户端接口请求采样，必须遵守安全约
  • 【AI大模型应用开发】从CoT到ToT，再到ReAct，提升大模型推理能力的方式探索（含代码） 同学小张 大模型人工智能AIGC笔记思维链思维树ReActgpt
    大家好，我是同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。今天我们主要学习下当下提高大模型推理能力的几个主要技术，从CoT（ChainofThought）到TOT（TreeofThought），再到ReAct。从概念到实现代码框架，一点点去理解这些思想背后的原理。文章目录1.CoT（ChainofThought，思维链）1.1基本使用1.2
  • 阿里淘天多模态大模型面经分享 大模型与自然语言处理 NLP与大模型面试人工智能算法深度学习大模型多模态大模型
    最近春招和实习已开启了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。《大模型面试宝典》(2025版)正式发布！喜欢本文记得收藏、关注、点赞。部门与岗位淘天-搜推智能产品事业部-多模态大模型总结整体来说面试体验比较好，问的问题都不难，面试官也都不错，遇到一
  • 嵌入式学习路线 TrustZone_ uboot嵌入式硬件单片机资料
    【干货分享】嵌入式学习路线公开！（书籍推荐+视频推荐+练手项目）-极术社区-连接开发者与智能计算生态哈喽，大家好，我是仲一。最近有小伙伴在微信私信我，如何学习嵌入式。一直想写一篇学习路线的文章，由于各种原因拖到了现在。趁着国庆节在家，终于肝完了这篇文章。我个人是从STM32转到驱动开发的，在研二的时候学习了韦东山老师的驱动开发的课程，转到了驱动开发的方向。下面就如何学习嵌入式说下我个人的看法。什么
  • 微博舆情分析：使用Python进行深度解析 傻啦嘿哟 关于python那些事儿python开发语言
    目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代，社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。微博舆情分析通过对大量微博数据进行挖掘和分析，可以揭示公众对某些事件或话题的态度和情绪。本文将详细介绍如何使用Python进行微博舆情分析，包括数据获取、预处理、情感分析、关键词提取和数据可视化等步骤，并附上
  • 新建login.php页面实现登录功能,PHP实现的登录页面信息提示功能示例 粗细愁倚阑
    本文实例讲述了PHP实现的登录页面信息提示功能。分享给大家供大家参考，具体如下：login.php:Inserttitlehere帐号：密码：echo"";//通过error值，确定提示信息if(!empty($_GET['error'])){$error=$_GET['error'];If($error==1){Echo"您输入的账号或密码错误！";}elseif($error==2){Echo
  • Ubuntu 服务器初始化、系统安全加固、系统内核参数优化以及常用软件安装脚本分享... 全栈工程师修炼指南 网络安全攻防等保实践linuxcentosdockerjava运维
    描述:该加固脚本符合等级保护要求，后续将会持续扩充。Github下载地址:https://github.com/WeiyiGeek/SecOpsDev/blob/master/OS-%E6%93%8D%E4%BD%9C%E7%B3%BB%E7%BB%9F/Linux/Ubuntu/Ubuntu-InitializeSecurity.shUbuntu服务器初始化、系统安全加固脚本，内容包含了，网络初
  • 2020年精排模型调研 Marcus-Bao 机器不学习人工智能机器学习大数据算法
    ❝本文经作者同意转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/335781101作者:Ruhjkg编辑:MarcusBao谢绝任何形式的二次转载！❞2020年精排模型调研前言最近由于工作需要调研了一下2020年关于精排模型的进展。在广告推荐领域的CTR预估问题上，早期以LR+人工特征工程为主的机器学习方法，但由于人工组合特征工程成本较高，不同任务难以复用。后面FM因子分解机提出
  • 【快速入门】本地知识库部署：FastGPT与Dify轻松上手全指南！ 大模型老炮 大模型入门大模型人工智能产品经理大模型学习知识库部署AI
    本文主要内容本地部署Dify、FastGPT、OllamaDify、FastGPT对接一些目前免费的LLM大语言AI模型Dify、FastGPT对接Ollama本地模型大家好，我是一名喜欢在家折腾本地部署的开发者，这次我来分享如何在本地运行Ollama，并将它与FastGPT和Dify两个知识库对接。看起来复杂，但其实步骤并不难。我会尽量把内容讲得清楚易懂，加上一些幽默，让整个过程更有趣。第一步：
  • 6miu盘搜的使用方法 亿欧科技 python前端服务器
    6miu盘搜是一款强大的网盘搜索引擎,可以帮助用户快速找到所需的网盘资源。本文将为新手用户详细介绍6miu盘搜的使用方法,包括搜索技巧和文件管理方法等。一、基本搜索打开6miu盘搜网站,在搜索框中输入关键词,点击搜索按钮或按回车键即可开始搜索。搜索结果会显示相关的网盘资源,包括文件名、文件大小、分享时间和分享链接等信息。点击分享链接,输入提取码(如有),即可打开网盘页面并下载文件。二、高级搜索技巧
  • 解锁数据之美：Python 创意可视化的 10 种高阶玩法与技术深度解析 tekin Python高阶工坊Python编程秘籍库信息可视化Python创意可视化
    在数据爆炸的时代，静态图表已难以满足信息传递的需求。本文深入剖析Python数据可视化的前沿技术与创意方向，结合Matplotlib、Plotly、Dash等主流库，通过交互式仪表盘、3D动态图形、地理信息融合等案例，展示如何将冰冷的数据转化为具有故事性的视觉叙事。文章不仅提供代码实现，还探讨技术原理与设计思维，帮助读者构建从数据到洞察的完整能力链。目录一、交互式仪表盘：动态数据的实时对话技术核心
  • 从零用java实现 小红书 springboot vue uniapp （2）主页优化 顽疲 java仿写小红书javaspringbootvue.js
    前言移动端演示http://8.146.211.120:8081/#/前面的文章我们基本完成了主页的布局今天我们具体的去进行实现并且分享我开发时遇到的问题首先先看效果java仿小红书主页实现效果为1.顶端全屏切换2.上划加载更多3.下拉当前页整体刷新顶端全屏切换我们选择gui-switch-navigation结合swiperswiper-item进行实现关键代码.................
  • 【爬虫工具】小红书评论高级采集软件 python死忠3016 小红书爬取软件爬虫
    用python开发的爬虫采集工具【爬小红书搜索评论软件】，支持根据关键词采集评论。思路：笔记关键词->笔记链接->评论·软件界面：·完整文章、详细了解：https://mp.weixin.qq.com/s/C_TuChFwh8Vw76hTGX679Q好用的软件一起分享！
  • 百度文心一言团队大模型Agent面经分享 大模型与计算机视觉 算法学习笔记大模型AIGC算法面试题多模态文心一言面经
    最近春招和实习已开启了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。《大模型面试宝典》(2025版)正式发布！喜欢本文记得收藏、关注、点赞。部门与岗位：百度-文心一言团队-大模型Agent一面首先是自我介绍和项目介绍，期间会有简单的互动，面试官会问一些项
  • AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用 weixin_贾 农业模型气象人必备模型人工智能机器学习深度学习气候数据预测气候变化趋势农业生产气溶胶
    全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一，影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用，导致复杂的气候变化模式。将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习（K-m
  • python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？ wongzo python版本更新历史
    最新情况：搞web开发之类的还是用py2的多，但搞数据科学现在基本都py3了，之前不推荐py3是因为它不支持一些3D绘图库，但现在一些机器学习库刚出来的新版有的只支持py3，所以搞数据的还是用py3吧。--------------------------------照目前的情形看，哪怕python3退出历史舞台了python2还会活的好好的！官方倒是想让py2早死早超生，然而天不遂人愿，1：由于p
  • TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了 无人不智能，机器不学习 TensorFlowTensorFlow基本框架python
    tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution，允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码，一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口，一旦从Python被调用，其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单，也
  • element ui 中 Cascader 级联选择器实现 动态加载 动态禁用 入门_cascader动态加载(2) 2401_84619606 程序员前端面试学习
    专业技能一般来说，面试官会根据你的简历内容去提问，但是技术基础还有需要自己去准备分类，形成自己的知识体系的。简单列一下我自己遇到的一些题HTML+CSSJavaScript前端框架前端性能优化前端监控模块化+项目构建代码管理信息安全网络协议浏览器算法与数据结构团队管理开源分享：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】最近得空把之前遇到的面试题做了一个整理，包括我本人自己
  • 代码随想录算法训练营第 42 天 |LeetCode 188.买卖股票的最佳时机IV LeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期 LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费 HIT最菜电控 代码随想录算法训练营算法leetcodec++数据结构动态规划
    代码随想录算法训练营Day42代码随想录算法训练营第42天|LeetCode188.买卖股票的最佳时机IVLeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费目录代码随想录算法训练营前言LeetCode188.买卖股票的最佳时机IVLeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费一、LeetCode18
  • 代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105从前序与中序遍历序列构造二叉树 HIT最菜电控 代码随想录算法训练营算法开发语言leetcode数据结构c++
    代码随想录算法训练营Day16代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105.从前序与中序遍历序列构造二叉树目录代码随想录算法训练营前言LeetCode112路径总和,LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode10
  • 【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划 天天科研工作室 无人机路径规划无人机无人机三维路径规划MATLABMSA
    【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章目录【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章介绍优势基本步骤辅助函数代码分享参考资料文章介绍基于蛾群算法（MothSwarmAlgorithm,MSA）实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划是指利用蛾群算法这种元启发式优化算法来解决无人机在复杂城市环境中进行航行时的避障
  • 多线程编程之join()方法 周凡杨 javaJOIN多线程编程线程
    现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？   Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
  • java中switch的使用 bingyingao javaenumbreakcontinue
    java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。 用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
  • hive having count 不能去重 daizj hive去重having count计数
    hive在使用having count()是，不支持去重计数   hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;  FAILED: SemanticExcep
  • WebSphere对JSP的缓存 周凡杨 WAS JSP 缓存
          对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。        现服务
  • 设计模式总结 朱辉辉33 java设计模式
    1.工厂模式   1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)      1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)      1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)      1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
  • 实例：供应商管理报表需求调研报告 老A不折腾 finereport报表系统报表软件信息化选型
    引言 随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
  • mysql 林鹤霄
    转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)   [root@centos var]# service mysql
  • Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
    原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364   1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552)  &n
  • html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
    // 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {      console.log($(this).val()) });  
  • String类的基本用法 百合不是茶 String
      字符串的用法;     // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by);         1,length()  获取字符串的长度     &nbs
  • JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 javathreadjava多线程Semaphore
    Semaphore类        一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
  • 使用GZip来压缩传输量 bijian1013 javaGZip
            启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。         PJL Compressi
  • 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
        定义如下一个简单的范型类，   package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
  • 【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
    1. 修改日志文件查看器   hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml   修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志   2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
  • 怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
    在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location /    {         proxy_pass http://test; 
  • java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
  • eclipse svn 帐号密码修改问题 开窍的石头 eclipseSVNsvn帐号密码修改
    问题描述：      Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。 解决思路：      删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
  • [电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
          某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。        如何避免销售量和利润率增加的
  • java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang javaproperties
    #mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
  • Java核心问题集锦 darrenzhu java基础核心难点
    注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
  • 1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
    markdown 简明语法 基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号 空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签 换行 单一段落( <p>) 用一个空白行 连续两个空格 会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
  • Gson使用二（GsonBuilder） eksliang jsongsonGsonBuilder
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述     GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式   二.基本使用 实体测试类： 温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
  • 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
    有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
  • JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
      要点   JSP指令简介  page指令  include指令    JSP指令简介    JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令 属性名="
  • mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
    1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
  • sql mysql oracle中字符串连接 macroli oraclesqlmysqlSQL Server
    有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。 请注意，Oracle的CON
  • Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
    // 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate   // 原因： 由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
  • windows命令行设置wifi surfingll windowswifi笔记本wifi
    还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么 教你命令行设置 笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
  • Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linuxubuntusysv-rc-conf
    安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。     背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他