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ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言pyparsing文本处理文本分析
1.引言在当今信息爆炸的时代,网络上存在着海量的非结构化文本数据。如何从这些数据中提取有价值的信息,成为了数据科学领域的一个重要研究方向。网络爬虫技术可以帮助我们自动获取这些数据,而Pyparsing则提供了强大的语法分析能力,可以将非结构化的文本转换为结构化的信息。本文将介绍一个完整的案例,展示如何使用Python的爬虫技术结合Pyparsing工具,构建一个网络内容分析系统。该系统可以爬取特定
- deepseek学术论文全流程深度辅助指南(从开题至答辩)
在学术论文的创作旅程中,从开题到答辩的每一个阶段都至关重要。以下为你详细介绍如何借助高效工具和技巧,顺利完成这一复杂过程。阶段一:开题攻坚操作流程精准定位研究方向:输入指令「我是机械工程专业本科学生,请推荐5个适合毕业设计的智能机器人相关课题,要求:具有创新性但不过于前沿;需要仿真实验而非实物制作;附相关参考文献查找关键词」。通过明确专业、课题类型及具体要求,为研究方向的确定奠定基础。精心优化题目
- 基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现
pk_xz123456
仿真模型算法深度学习分类python人工智能深度学习机器学习
基于小样本的高光谱图像分类任务:CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向,它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同,高光谱图像包含数百个连续的光谱波段,能够提供丰富的光谱信息。然而,高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战,特别是在小样本条件下,传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题,本文介绍一种基于小样本的高
- 【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
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超分辨率重建(理论+实战科研+应用)超分辨率重建人工智能图像处理深度学习计算机视觉图像超分pytorch
文章目录专栏简介专栏亮点适配人群相关说明关于答疑环境配置超分理解实现流程文章目录基础知识三个常用的SR框架数据集相关可解释性(论文中的可视化说明)图像超分(ImageSuper-Resolution)经典超分(ClassicalSR)任意尺度超分(Arbitrary-ScaleSR)高效/轻量化超分(Efficient/LightweightSR,ESR)盲超分/真实世界图像超分辨率(Blind/
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
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超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 【图像超分】论文精读:MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)前言论文题目:MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD:图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- 机器人工程专业毕设选题推荐
文章目录1前言2如何选题3选题方向2.1嵌入式开发方向2.2物联网方向2.3移动通信方向2.4人工智能方向2.5算法研究方向2.6移动应用开发方向2.7网络通信方向3.4学长作品展示4最后1前言近期不少学弟学妹询问学长关于电子信息工程专业相关的毕设选题,学长特意写下这篇文章以作回应!以下是学长亲手整理的物联网相关的毕业设计选题,都是经过学长精心审核的题目,适合作为毕设,难度不高,工作量达标,对毕设
- Python爬虫实战:研究urllib 库相关技术
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爬虫项目实战python爬虫开发语言urllib
1.引言1.1研究背景与意义互联网每天产生海量数据,如何高效获取和利用这些数据成为重要研究方向。网页爬虫作为自动获取网络信息的核心技术,在市场调研、舆情分析、学术研究等领域具有广泛应用。Python凭借其简洁语法和丰富库支持,成为爬虫开发的首选语言。1.2相关技术概述Python爬虫技术栈主要包括:标准库:urllib、re、csv等第三方库:Requests、BeautifulSoup、Scra
- 基于深度学习的草莓成熟度检测系统:YOLOv5 + UI界面 + 数据集
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目深度学习YOLOui人工智能目标跟踪
引言随着农业科技的发展,智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要,尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果,其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验,劳动强度大且容易出现误差,因此,基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术,尤其是卷积神
- CLIP之后,多模态模型将如何进化?三大技术路径解析
老周聊AI
AI大模型人工智能MCP机器学习神经网络深度学习AI大模型大模型训练框架
多模态学习的革命:CLIP技术深度解析关注老周不迷路本文较长,建议点赞收藏以免遗失。由于文章篇幅有限,更多涨薪知识点,也可在主页查看最新AI大模型应用开发学习资料免费领取引言:多模态学习的时代来临在人工智能领域,多模态学习正成为最具前景的研究方向之一。传统AI系统通常专注于单一模态(如纯文本或纯图像),而人类认知的本质却是多模态的——我们通过视觉、听觉、触觉等多种感官协同理解世界。OpenAI于2
- 【AI】AI大模型发展史:从理论探索到技术爆发
不想当程序汪的第N天
AI人工智能
一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代,符号主义AI主导研究方向,通过专家系统模拟人类逻辑推理,但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起,以神经网络为核心,反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年:卷积神经网络(CNN)雏形诞生1998年:LeNet-5模型成功应用于手写数字识别,成为首个商用深度学习模型关键局
- NeRF-Pytorch:NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版!!!】
那就举个栗子!
三维重建计算机视觉人工智能
一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中,视图合成(ViewSynthesis)一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程,而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年,来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields(NeRF),这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场
- IT大环境差,程序员摆烂还是不断进取?在校生/应届生/社招生/大龄程序员的未来职业发展之路!
马士兵教育
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IT大环境差,程序员摆烂还是不断进取?在校生/应届生/社招生/大龄程序员的未来职业发展之路!IT大环境差,程序员摆烂还是不断进取?在校生/应届生/社招生/大龄程序员的未来职业发展之路!【码士集团】_哔哩哔哩_bilibili2.双非本,杭电211,研0,想研二去实习,该怎么走?_哔哩哔哩_bilibili3.双非本,硕士211,研0,本科计算机,硕士控制工程,研究方向是大模型,如果定大方向,是ja
- 深度学习应用于情感识别:利用YOLOv8进行AffectNet情感分类
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深度学习YOLO分类人工智能目标检测目标跟踪数据挖掘
引言情感识别(EmotionRecognition)是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向,广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展,情感识别取得了显著进展,特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一,能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集,它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图
- 大语言模型智能体开发的技术框架与应用前景
C7211BA
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大语言模型智能体开发的技术框架与应用前景大语言模型(LLM)智能体开发已成为人工智能领域最活跃的研究方向之一,它通过赋予大模型规划、记忆和工具使用能力,极大地扩展了传统语言模型的应用边界。本文将系统梳理当前智能体开发的主流技术框架与工具链,分析其核心特性和适用场景,并展望未来主要应用方向和发展趋势。从金融保险行业的自动化流程到多智能体协作系统,从开源框架的快速发展到企业级解决方案的涌现,智能体技术
- 基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统(附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码)
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引言在人机交互和情感计算领域,人脸表情识别一直是一个备受关注的研究方向。随着深度学习技术的快速发展,特别是目标检测和图像分类算法的进步,实时、高精度的人脸表情识别系统已经成为可能。本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统,该系统不仅能够实现实时人脸检测,还能准确识别多种表情状态,具有广泛的应用前景。GitHub地址项目地址:https://github.com/AND-Q/Facia
- 【深度学习解惑】RNN为什么适合处理序列数据?
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循环神经网络处理序列数据的优势:架构原理与现代演进摘要——循环神经网络(RNN)通过其固有的时序依赖捕捉能力,从根本上改变了序列建模范式。本文系统剖析RNN处理序列数据的结构优势,对比其与LSTM等现代方案的局限性,并提供PyTorch实现范例,最后探讨稀疏循环与连续时间架构等未来研究方向。1.引言:序列建模的挑战时序数据(时间序列、文本、语音)具有关键的时间依赖性——元素xtx_txt依赖于前序
- AI 大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数 MOE 这两个临界点
AI大模型应用之禅
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AI大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数MOE这两个临界点大模型、训练、万张卡、万亿参数、MOE、Transformer、深度学习、自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习技术取得了飞速发展,大规模人工智能模型的训练成为一个重要的研究方向。大模型是指参数量达到数十亿甚至万亿级别的人工智能模型,它们在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,大模型的训练也面临着巨大
- 未来行业发展趋向
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结合国家战略导向及“十五五”规划前期研究方向,未来重点发展的行业将围绕新质生产力培育、绿色低碳转型、民生福祉改善三大主线展开,以下是基于政策动态与产业趋势的系统性梳理:一、战略性新兴产业:重构全球竞争格局的核心引擎人工智能与未来产业具身智能:聚焦人形机器人、服务机器人等实体智能设备,推动AI技术从虚拟场景向物理世界延伸,预计2026年市场规模突破3000亿元。量子科技:加快量子通信网络建设,推动量
- 人工智能驱动的COMSOL多孔介质建模与优化技术解析
m0_75133639
电化学人工智能comsol多孔介质仿真模拟电池电化学
会议时间本次技术会议将于“2025年5月17日-18日及5月24日-25日”通过线上直播形式开展,分为两个阶段进行,聚焦多物理场仿真与人工智能融合的前沿技术应用。会议特色1.多学科交叉融合会议内容涵盖多孔介质力学、电化学多场耦合仿真及人工智能技术应用,旨在解决能源领域(如锂离子电池设计)中复杂多物理场耦合问题。通过COMSOL仿真与AI结合,探索电池热管理、结构优化及寿命预测等核心研究方向。2.实
- 知识图谱(KG)、LLM结合:【KG增强LLM:注入结构化知识】【LLM增强KG:自动化构建与补全】【KG与LLM协同:统一表示与联合推理】
u013250861
知识图谱(KnowledgeGraph)知识图谱自动化人工智能
知识图谱(KG)与大型语言模型(LLM)的结合是当前AI领域的重要研究方向。两者分别代表符号主义与连接主义的知识表示方式:KG提供结构化、可解释的符号化知识,而LLM具备强大的语义理解和泛化能力。二者的协同可显著提升知识的准确性、推理能力及可解释性。以下从技术路线、实现方法、应用场景及挑战四个维度展开分析。一、技术路线:三类核心融合模式1.KG增强LLM:注入结构化知识通过KG弥补LLM的黑盒缺陷
- 三生-L函数?
葫三生
三生学派人工智能算法机器学习量子计算数学建模
AI辅助创作:“三生-L函数”这一术语在数学文献中并未作为标准概念出现,但其构成元素(“三生”哲学思想与L函数理论)分别有明确的研究背景。以下从理论渊源、数学内涵及潜在研究方向三个维度进行解析:一、“三生”的哲学基础与数学隐喻哲学来源“三生万物”源自《道德经》的生成逻辑(道生一,一生二,二生三,三生万物),强调从简单到复杂的动态演化过程。这一思想在数学中被引申为递归生成模型或对称性破缺机制:超限数
- Python爬虫实战:研究huey相关技术
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爬虫项目实战python爬虫wpfwebsocket开发语言安全
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字化时代,互联网积累了海量有价值的数据。这些数据广泛分布于各类网站中,呈现出多源异构、动态更新的特点。如何高效地从网络获取并处理这些数据,成为数据科学领域的重要研究方向。网络爬虫作为自动化采集网页内容的核心技术,能够按照预设规则遍历互联网并提取所需信息,在搜索引擎构建、商业情报分析、学术研究等领域具有广泛应用。传统单机爬虫在面对大规模数据采集任务时存在效率
- Python爬虫实战:研究Mr. Queue相关技术
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- 信息传输仿真:卫星通信系统仿真_(15).卫星通信系统优化技术
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卫星通信系统优化技术1.引言卫星通信系统优化技术是卫星通信领域的重要研究方向之一,旨在通过各种技术手段提高系统的性能,包括吞吐量、可靠性、延迟和成本效益等。本节将详细介绍卫星通信系统优化技术的基本原理和方法,并通过具体的仿真例子进行说明。2.卫星通信系统优化的基本原理卫星通信系统优化的基本原理涉及多个方面,包括链路预算优化、频谱管理、信道编码与调制技术、多址接入技术、网络资源管理等。这些原理和技术
- 计算机视觉与深度学习 | 低照度图像增强算法综述(开源链接,原理,公式,代码)
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低照度图像增强低照度图像处理计算机视觉算法
低照度图像增强算法综述1算法分类与原理1.1传统方法1.2深度学习方法2核心算法详解2.1多尺度Retinex(MSRCR)实现2.2SCI自校准光照学习2.3自适应伽马校正2.4WaveletMamba架构3开源资源与实现3.1主流算法开源库3.2关键代码实现4评估与实验对比4.1客观评价指标4.2算法性能对比5未来研究方向全面综述低照度图像增强算法,包括开源链接、原理、公式和代码实现。主要内容
- 智能个人信用修复策略推荐与执行系统
AGI大模型与大数据研究院
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智能个人信用修复策略推荐与执行系统关键词个人信用智能算法数据处理信用评分信用修复摘要本文将深入探讨智能个人信用修复策略推荐与执行系统的设计与实现。随着人工智能和大数据技术的迅速发展,个人信用修复已成为金融科技领域的重要研究方向。本文首先介绍了信用体系的重要性及智能个人信用修复的需求,随后详细阐述了智能个人信用修复的核心概念,包括个人信用、信用评级及智能信用修复策略。接着,文章深入分析了人工智能与机
- 基于YOLOv8的行车记录仪的自动驾驶中国道路目标检测技术
qq1309399183
YOLO自动驾驶目标检测人工智能深度学习道路检测中国道路检测
基于YOLOv8n和BDD100K数据集的自动驾驶目标检测技术一、技术概述自动驾驶目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向,也是实现自动驾驶系统的核心技术之一。YOLOv8n(YouOnlyLookOnceversion8nano)是Ultralytics公司推出的最新一代轻量级目标检测模型,结合BDD100K(BerkeleyDeepDrive100K)大规模自动驾驶数据集,为自动驾驶车辆提供了高
- 大语言模型原理基础与前沿 专家混合
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶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
1.背景介绍随着深度学习技术的不断发展,人工智能领域的一个重要研究方向是构建大语言模型。这些模型能够理解和生成人类语言,帮助人们解决各种问题。我们将探讨这些模型的原理、核心算法,以及它们在实际应用中的优势和局限性。2.核心概念与联系大语言模型是一种利用机器学习和自然语言处理技术构建的模型,它可以理解和生成人类语言。这些模型通常使用大量的文本数据进行训练,并利用深度学习技术来学习语言的结构和语义。深
- Python爬虫实战:爬取高校官网教师信息全流程详解与代码示例
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy学习
1.项目背景与意义高校教师信息包括姓名、职称、研究方向、联系方式等,是教育科研、人才引进、合作交流等重要资源。传统方式人工采集效率低且易错,借助Python爬虫自动采集能极大提升效率与准确度。本文将详细讲解如何从高校官网批量爬取教师信息,覆盖爬虫从零搭建、数据提取到存储的完整流程,帮助读者快速掌握实用技能。2.高校官网教师信息特点分析2.1页面结构差异各高校官网教师信息页设计风格差异大但多数采用列
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
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A. 免费的设计资源
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<groupId>org.apache.thrift</groupId>