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云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
- 解锁ChatGPT高级玩法:模块化提示词库开发指南
LCG元
大模型chatgpt
目录一、引言:为什么需要模块化提示词库?二、模块化提示词库设计原理2.1核心架构2.2模块功能说明⚙️三、模块化提示词库开发实践(附Python源码)3.1环境配置3.2模块化提示词生成器3.3提示词组合引擎四、可视化流程设计4.1模块化提示词工作流4.2可视化编辑界面设计五、应用案例:电商客服提示词库5.1模块配置示例5.2效果对比六、总结与资源一、引言:为什么需要模块化提示词库?传统单一提示词
- 用python实现词频分析与可视化
qianqianaao
人工智能实验python开发语言图像处理人工智能计算机视觉nlp
目标:通过统计文本中各个词汇的出现频率,找出文本中的关键词,帮助我们了解文本的核心内容。方案:统计词频:计算每个词汇在文本中的出现次数。常用方法有TF(词频)和TF-IDF(词频-逆文档频率)。TF:词汇在文档中的出现频率。TF-IDF:不仅统计词频,还会考虑词汇在其他文档中的出现情况,减少常见词汇的影响。可视化:使用词云图或柱状图可视化高频词,帮助直观展示文本中的关键词。词云图:显示频率较高的词
- 实现财务自由的关键词汇
weixin_47076071
理财技能
习惯决定命运,行为养成习惯,思想决定行为,词汇塑造思想。所以要想实现财务自由,首先需要学习财务自由的关键词汇。对财务自由关键词汇的精准理解,就会形成正确的财务自由认知,正确的财务自由认知就会形成正确的财务自由行为,保持正确的财务自由行为就会形成正确的财务自由习惯,正确的财务自由习惯必然会让你实现财务自由财务自由财务自由:家庭非工资收入大于正常的生活总支出■对于普通人来说,非工资收入主要指股息收入、
- Wordvice AI:Wordvice 推出的免费,基于先进的 AI 技术帮助用户提升英文写作质量
NetX行者
AI工具介绍人工智能AI工具
WordviceAI:智能写作助手,助力高效英文写作在当今全球化时代,英文写作已成为众多学生、研究人员、职场人士必备技能。然而,语法错误、表达不流畅、词汇匮乏等问题常困扰着大家。别担心,今天就来给大家介绍一款强大的免费AI智能写作助手——WordviceAI。一、功能强大,满足多样写作需求(一)全面语法检查WordviceAI能自动检测并修正语法、拼写和标点错误,确保文本准确无误。无论是学术论文、
- Apache的Mod_rewrite学习
模块索引|指令索引|常见问题|词汇表|站点导航ApacheHTTPServer版本2.2Apache>HTTPServer>文档>版本2.2>模块致谢|本篇译者:金步国(其他作品)|本页最后更新:2009年6月8日[查看最新版本]电信镜像网通镜像Apache模块mod_rewrite说明一个基于一定规则的实时重写URL请求的引擎状态扩展(E)模块名rewrite_module源文件mod_rewr
- 6月19日复盘
四万二千
人工智能transformer
6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元(tokens)的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。1.1中文特性中文句子由连续的汉字组成,没有明显的词边界:词与词之间没有分隔符英文:Ilovenaturallanguageprocessing.中文:我喜欢自然语言处理。词是最基本的语义单元。为了处理文本信息,须将连续的序列分割成有意
- 文献调研[eeg溯源的深度学习方法](过程记录)
我要学脑机
#神经生物学原理深度学习人工智能
文章目录问题AI回答关键词组合搜索方式说明限定字段**1.AllFields(所有字段)****2.EEGsourcerecon(EEG源重建)****3.Title(标题)****4.Author(作者)****5.PublicationTitles(期刊/会议名称)****6.YearPublished(发表年份)****7.Affiliation(机构)****8.FundingAgency
- 从代码学习深度学习 - 情感分析及数据集 PyTorch版
飞雪白鹿€
#自然语言处理深度学习pytorch
文章目录前言1.认识数据集:aclImdb基本信息数据结构特点2.解压与读取数据2.1解压文件2.2读取评论与标签3.预处理数据集3.1词元化与构建词汇表3.2分析评论长度3.3截断与填充4.创建数据迭代器5.整合所有步骤总结前言欢迎来到“从代码学习深度学习”系列!今天,我们将深入探讨自然语言处理(NLP)中的一个核心任务:情感分析。随着互联网的普及,从产品评论、社交媒体到论坛讨论,我们每天都在产
- AI预警,数据“解码”:我们如何用技术为象牙塔筑起金融防火墙?
海棠AI实验室
“智理探索“-深入AI理论与学术创新人工智能金融校园贷
文章目录:引言:当“象牙塔”遭遇“金融陷阱”“解码”受害者:数据如何揭示校园贷的隐秘角落?AI赋能“防护”:构建智能化的校园金融安全网技术落地:一个简化的风险识别Python示例挑战与展望:技术向善,道阻且长结语:为青春远航保驾护航1.引言:当“象牙塔”遭遇“金融陷阱”“校园贷”,一个曾经与青春、梦想、便捷消费紧密相连的词汇,如今却常常与高额利息、暴力催收、个人信息泄露甚至悲剧事件联系在一起。象牙
- ICPC英语终极通关指南:从WA到AC的语言突破之路
小羊斩肖恩
算法算法数据结构
ICPC英语终极通关指南:从WA到AC的语言突破之路你是否曾经因为看不懂题目而与AC失之交臂?根据统计,非英语母语选手在ICPC比赛中平均多花费46%的时间理解题目。这篇指南将帮助你彻底突破语言障碍,让英语不再成为你通往世界总决赛的绊脚石!目录为什么英语是ICPC的隐形Boss核心词汇速查表题目结构黄金模板数学词汇完全手册算法术语必背清单易混淆短语辨析实战案例解析21天突破计划彩蛋:比赛现场急救包
- 人工智能100问☞第48问:GPT是怎么生成文本的?
AI算力那些事儿
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目录一、通俗解释二、专业解释三、权威参考GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型,基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇,循环迭代直至形成完整文本。一、通俗解释GPT生成文本就像玩文字接龙游戏,但拥有超强记忆力:1、海量阅读:它先“啃完”整个互联网的书籍文章(预训练),像学霸记下所有词语搭配规律。2、逐词接龙:当你输入提示(如“夏天午后...”),它根据前文预测最可能
- 微信搜一搜下拉词优化:几个实操方案带你吃透玩法
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在微信生态里,搜一搜下拉词藏着海量流量。当用户搜索时,系统推荐的下拉词精准反映需求,掌握优化技巧,就相当于握住了流量密码。下面这21个实操方案,手把手教你吃透下拉词优化。一、选词策略巧用搜一搜自带功能:在微信搜一搜搜索框输入核心词,系统自动补全的词汇,以及搜索结果底部的“相关搜索”,都是用户高频搜索的体现,能挖掘出大量精准词。借助第三方工具:利用微信指数等工具,获取关键词热度、竞争度数据。通过分析
- 支付宝小程序搜索点击怎么做?4 个实操方法让小程序流量涨 20%
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在支付宝小程序运营中,提升搜索点击量是实现流量增长的关键。掌握以下4个核心方法,可系统化提升小程序的搜索竞争力与用户点击率。一、精准关键词布局,抢占搜索入口关键词是用户发现小程序的“导航灯”。利用支付宝关键词指数工具,筛选搜索量稳定、竞争度适中的词汇,重点布局「功能+场景」组合词。一对一交流更高效?名即薇找到我的方式!例如将核心词前置在小程序标题前5字,简介前30字突出核心服务,服务标签覆盖全业务
- 新手必看:b 站关键词排名基础怎么提升布局法
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刚入驻B站的新手,想要让作品被更多人看到,关键词排名布局是重要一环。掌握基础布局方法,能帮助你的视频在搜索结果中占据有利位置,吸引精准流量。一、精准挖掘目标关键词新手可以从B站搜索框获取灵感,输入与创作领域相关的词汇,搜索框下拉出现的联想词,如输入“美妆”,会显示“美妆教程”“美妆测评”等,这些都是当下热门搜索词。同时,B站创作中心的热门话题榜单,能直观呈现不同领域的热门趋势,从中提取与自身内容契
- 华为OD机试_2025 B卷_按单词下标区间翻转文章内容(Python,100分)(附详细解题思路)
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题目描述给定一段英文文章片段,由若干单词组成,单词间以空格间隔,单词下标从0开始。请翻转片段中指定区间的单词顺序并返回翻转后的内容。例如给定的英文文章片段为"Iamadeveloper",翻转区间为[0,3],则输出“developeraamI”。StringreverseWords(Strings,intstart,intend)输入描述使用换行隔开三个参数第一个参数为英文文章内容即英文字符串第
- 词编码模型有哪些
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能机器学习数据挖掘分类算法
词编码模型有哪些词编码模型在高维向量空间的关系解析与实例说明如Word2Vec、BERT、Qwen等一、高维向量空间的基础概念词编码模型(如Word2Vec、BERT、Qwen等)的核心是将自然语言符号映射为稠密的高维向量,使语义相近的词汇在向量空间中位置接近。以Qwen模型为例,其15万字符的词表规模(通常基于字节对编码BPE)本质是在高维空间中为每个词分配唯一的坐标点,而向量之间的几何关系(如
- bash 命令行 - -- 区别
符号类型解释示例是否可组合是否易读-短选项通常是一个字母或数字-l,-a✔️可以组合多个短选项在一起✖️否–长选项通常是完整的单词或词组–list,--all✖️否✔️更具可读性
- LeetCode 1170.比较字符串最小字母出现频次
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算法刷题-二分查找leetcode算法职场和发展
题目:定义一个函数f(s),统计s中(按字典序比较)最小字母的出现频次,其中s是一个非空字符串。例如,若s="dcce",那么f(s)=2,因为字典序最小字母是"c",它出现了2次。现在,给你两个字符串数组待查表queries和词汇表words。对于每次查询queries[i],需统计words中满足f(queries[i])问题。代码:classSolution{publicint[]numSm
- 2026考研复习资料免费分享【超全】专业课 、公共课网课和真题推荐,持续更新!
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- 详解Byte Pair Encoding (BPE)原理
强化学习曾小健
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答案字节对编码(BytePairEncoding,BPE)是一种有效的数据压缩算法,广泛应用于自然语言处理(NLP)中的子词分割。其核心思想是通过迭代合并频率最高的字符对,逐步构建出一个可变长度的词汇表,以此来减少文本中的不同字符组合数量。BPE的基本原理BPE的工作流程可以概括为以下几个步骤:初始化:将输入文本中的每个词切分为单个字符,并在每个词的末尾添加一个特殊的结束符(如),以便于后续的处理
- NLP入门笔记
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1、入门CNN能够有效地在上下文中挖掘语义信息,但是无法对远距离上下文信息进行建模,也无法处理词汇的顺序信息。与CNN不同,RNN(循环)可以处理词汇的顺序信息,并且具有灵活的计算步骤,可以提供更好的建模能力。由于RNN容易出现梯度消失的问题,对其进行改进的LSTM网络开始流行。此外,由于计算能力有限导致信息超载问题严重,注意力机制作为一种资源分配方案,通过将计算资源分配给更重要的任务,有效缓解了
- 编译c语言程序时 程序中的注释部分将,C语言程序编译时,程序中的注释部分将 答案:不参加编译,也不会出现在目标程序中...
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- NLP学习路线图(四十五):偏见与公平性
摸鱼许可证
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一、偏见:算法中的“隐形歧视者”NLP模型本身并无立场,其偏见主要源于训练数据及算法设计:数据根源:人类偏见的镜像历史与社会刻板印象:大量文本数据记录着人类社会固有的偏见。词嵌入模型(如Word2Vec,GloVe)曾显示:“男人”与“程序员”的关联度远高于“女人”;“非裔美国人姓名”更易与负面词汇关联。训练语料库若包含带有性别歧视、种族歧视或地域歧视的文本,模型便可能吸收并重现这些关联。代表性偏
- 2.字母异位词分组
hello,你好呀
Leetcode热门算法题pythonleetcode
目录问题链接:问题描述:实例:代码1:问题链接:字母异位词分组问题描述:给你一个字符串数组,请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。实例:示例1:输入:strs=[“eat”,“tea”,“tan”,“ate”,“nat”,“bat”]输出:[[“bat”],[“nat”,“tan”],[“ate”,“eat”,“tea”]]
- 一文彻底搞懂大型语言模型(LLM):核心机制、训练流程、关键技术与未来展望(LLM领域必读)
浠寒AI
自然语言处理语言模型人工智能
自ChatGPT等应用的惊艳亮相以来,“大型语言模型”(LargeLanguageModel,LLM)这个词汇便如一股旋风,迅速席卷了科技圈乃至公众视野。它们不仅能与人流畅对话、写作,甚至在编程、逻辑推理等领域也展现出令人惊叹的能力。那么,这些“语言巨匠”究竟是什么?它们如何工作?又将如何重塑我们的世界?本文将给你娓娓道来。一、什么是大型语言模型(LLM)?——定义、特性与核心机制从本质上讲,大型
- 中年迷航,正念掌舵:在失业与转型中,找回内心的“定盘星”
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心灵驿站正念修习中年危机失业焦虑职业转型情绪管理心理建设
“我们的一生中会有很多告别,不只是告别一个岗位,更是告别熟悉的身份与自我设定。正念帮我们,在风雨中安住当下。”引子:当“优化”的浪潮拍向岸边,你是否也感到了脚下的沙石在松动?“毕业”、“优化”、“人员调整”、“向社会输送人才”……这些看似中性的词汇,在特定的语境下,对于身处其中的中年人而言,往往意味着一段熟悉职业生涯的戛然而止,以及随之而来的巨大不确定性。或许你刚刚收到那封措辞礼貌却冰冷的邮件,告
- java牛马之路23-过滤器
SaysGoodbye
java开发语言
Filter过滤器简介Filter:过滤器,通过Filter可以拦截访问web资源的请求与响应操作。ServletAPI中提供了一个Filter接口,开发web应用时,如果编写的Java类实现了这个接口,则把这个java类称之为过滤器。他可以拦截Jsp、Servlet、静态图片文件、静态html文件等,从而实现一些特殊的功能。例如:实现URL级别的权限访问控制、过滤敏感词汇、压缩响应信息等一些高级
- 语言学习讲义与笔记:木青老师攻坚策略
河马和荷花
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《论攻坚-言语1+木青+(讲义+笔记)》是一个旨在帮助学习者克服语言学习难点的资源。它包含了基础或入门阶段的训练内容,以及木青老师针对语言学习的独到见解和教学方法。这份资料涵盖了讲义的核心概念、词汇、语法结构以及实用练习,结合了老师的授课笔记和学习心得,旨在为学习者提供一个全面的学习体验。无论是自学还是课堂学习,这份讲义和笔记的结合都有助于学习者系统掌握语言知
- 【11408学习记录】考研数学核心突破:矩阵本质、系统信息与向量空间基
蒙奇D索大
保姆级教学11408学习考研矩阵线性代数改行学it笔记
矩阵数学线性代数矩阵的本质n维向量空间中的一个基可以表达所有信息矩阵信息表达中的关系英语每日一句词汇第一步:找谓语第二步:断句第三步:简化主句1主句2定语从句数学线性代数矩阵的本质矩阵——表达系统信息。何为系统?这里我们以行列式为例进行说明。在行列式中,我们学过由行列式的性质3拓展得到的倍乘性质:性质3:若行列式中某行(列)元素有公因式k(k≠0)k(k\neq0)k(k=0),则kkk可提到行
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓