- 深度学习与(复杂系统)事物的属性
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在:特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构,能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次,底层可能对应简单直观的属性,而随着网络深度的增加,顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系,而在复杂系统中,事物属性间的相互作用往往表现为非线性,例如,某些属
- 深度学习——梯度消失、梯度爆炸
小羊头发长
深度学习机器学习人工智能
本文参考:深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源:深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法?深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成,每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x),因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
- ENAS:首个权值共享的神经网络搜索方法,千倍加速 | ICML 2018
VincentTeddy
NAS是自动设计网络结构的重要方法,但需要耗费巨大的资源,导致不能广泛地应用,而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS),在搜索时对子网的参数进行共享,相对于NAS有超过1000x倍加速,单卡搜索不到半天,而且性能并没有降低,十分值得参考 来源:【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia
- 【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备(RCNN~YOLOv5)
旅途中的宽~
计算机视觉面经总结计算机视觉深度学习目标检测YOLORCNN
文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
- 神经网络入门经典书籍,神经网络理论及应用
小浣熊的技术
神经网络人工智能深度学习算法
想要学习人工神经网络,需要什么样的基础知识?人工神经网络理论百度网盘下载:链接:提取码:rxlc简介:本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向;第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径;第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
- 神经网络算法浅谈
dami_king
神经网络算法深度学习人工智能AIGC
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型,由大量的人工神经元相互连接形成复杂网络结构,用于解决各种机器学习和人工智能问题。以下是对神经网络算法的浅析:一、网络结构神经网络的核心在于其层次结构,其中包括:输入层(InputLayer):接收原始特征数据。隐藏层(HiddenLayers):包含若干层,每层包含多个神经元,每个神经元接收到上一层的输出作为输入,并通过加权和与非线性变换(激活函数)
- CVPR 2023: Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness
结构化文摘
人工智能3d
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:基于MECE原则,以及您提供的论文摘要,以下是对抗鲁棒性研究的六个分类标准:1.提高鲁棒性的重点:对抗训练方法:针对现有架构开发新的对抗训练算法/策略。架构设计:修改网络结构、组件或缩放方式,以获得固有的鲁棒性。2.架构修改级别:块级:更改网络内单个构建块的设计(例如,残差块)。网络缩放:更改网络的深度、宽度和其他宏观缩放参数。3.设计方法:经验实
- LSTM原理解析
Andy_shenzl
DeepLearing&pytorchlstm深度学习神经网络
一、背景前文讲了RNN的基本原理,可以发现RNN是一个比较简单的神经网络结构,虽然为文本和时间序列的建模提供了一个很好的思路,但是也有一定的局限性。最直观的就是使用了Tanh函数造成梯度消失的问题。根据Tanh的性质,很容易出现一个现象就是激活函数结果太大,激活函数的绝对值在很接近于1的位置,而对应的激活函数的梯度就会接近于0。这样,在沿着时间反向传播的过程中,梯度就会逐渐减小,知道非常接近于0,
- 深度学习——概念引入
韶光流年都束之高阁
深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习领域中的一个新的研究方向,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
- 引导方法深度补全系列—基于SPN模型—3—《Non-local spatial propagation network for depth completion》文章细读
白纸一样的白
深度学习人工智能计算机视觉神经网络
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档目录创新点文章贡献网络结构方法详解总结创新点1.CSDN使用固定局部邻域,固定的局部邻域通常具有不应与参考信息混合的无关信息,尤其是在深度边界上。NLSPN预测像素的非局部邻域.2.预测初始密集深度的置信度纳入亲和度归一化,归一化是为了减少误差,加入置信度为了指导预测值提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考文章贡献1.NLSP
- Pytorch关于CIFAR-10测试
月疯
【计算机视觉】pytorch人工智能python
下载CIFAR-10数据集:官网:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10的网络结构:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential#定义网络结构classModel(nn.Module):def__init
- 洪泛法:计算机网络中的信息洪流——原理、优化与应用全景解析
程序员Chino的日记
计算机网络
洪泛法-概述洪泛法(Flooding)是计算机网络中一种简单直接的数据传输技术。它不依赖于网络中的路由表或者路径选择算法。在洪泛法中,每个接收到消息的节点将消息复制并发送给除了消息来源外的所有其他节点。这个过程一直重复,直到消息到达网络中的所有节点或者达到了预设的跳数限制。洪泛法由于其简单性,在特定场景下非常有效,如在没有固定网络结构或者网络结构快速变化的环境中。工作原理洪泛法的工作原理基于“广播
- 神经网络——循环神经网络(RNN)
爱吃柠檬的天天
人工智能神经网络rnn人工智能
神经网络——循环神经网络(RNN)文章目录神经网络——循环神经网络(RNN)一、循环神经网络(RNN)二、循环神经网络结构1、一对一(OnetoOne)2、一对多(OnetoMany)3、多对多(ManytoMany)4、多对一(ManytoOne)三、循环神经网络原理四、RNN实战1、时间序列预测五、循环神经网络的弊端一、循环神经网络(RNN)循环神经网络(RecurrentNeuralNetw
- 深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
Srlua
人工智能深度学习人工智能
目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,旨在模仿人类大脑分析和学习数据的方式。深度学习的核心在于能够自动学习和提取数据中的复杂特征,它通过构建深层的神经网络结构来实现对数据的高层次抽象和理解。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处
- pytorch神经网络入门代码
hehui0921
神经网络pytorch神经网络人工智能
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_classes):sup
- 深度学习发展的艺术
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
将人类直觉和相关数学见解结合后,经过大量研究试错后的结晶,产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。科学家和工程师们借鉴了人类大脑神经元工作原理的基本直觉,并将这种生物学灵感转化为数学模型和算法。在数十年的研究和发展过程中,他们不断探索并尝试各种网络结构、优化方法、激活函数等关键组件。一方面,研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型,如线性代数、概
- 深度学习||YOLO(You Only Look Once)深度学习的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)
小嘤嘤怪学
深度学习算法目标检测
目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结:YOLO(YouOnlyLookOnce)是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。自从2015年首次被提出以来,YOLO系列不断发展,推出了多个版本,包括YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,和YOLOv5等。下面是对YOLO系列的详解:YOLOv1:提出时间:2015年。主要贡献:将目标检测任务转换
- 深度学习的魅力:探索人工智能的未来之路
洞深视界
人工智能深度学习
嗨,亲爱的读者朋友们!欢迎来到这篇关于深度学习的博客。在这个信息爆炸的时代,人工智能是一个备受瞩目的话题,而深度学习则是推动这一领域飞速发展的引擎。今天,我们将一同探索深度学习的进展,用通俗易懂的语言解释这个复杂而令人着迷的领域。深度学习的基础首先,让我们从深度学习的基础开始,理解它究竟是什么。深度学习是机器学习的一个分支,它模拟人脑的神经网络结构,通过大量的数据进行训练,从而使机器能够学到复杂的
- 深度学习的新进展:探索人工智能的未来
屿小夏
IT杂谈人工智能深度学习ai
文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天,深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正在引领着技术创新的浪潮。它通过模拟人类大脑的神经网络结构,让机器具备了强大的学习和推理能力。随着计算资源的不断提升和算法的不断优化,深度学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成就,为人类生活带来了极大的便利。深度学
- 1.9 神经网络结构搜索(NAS)
构图笔记
自动驾驶笔记神经网络自动驾驶
神经网络结构搜索(NAS)更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git一、引言神经网络架构搜索(NAS)是一种自动搜索最优神经网络架构的方法。通过使用NAS,研究人员可以避免手动设计网络架构的繁琐过程,从而节省时间和精力。本教程将介绍NAS的基本概念、方法和实现步骤。二、基本概念网络架构:神经网络的结构,包括层数、每
- PointMixer论文阅读笔记
ZHANG8023ZHEN
论文阅读笔记
MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
- Zeek实战—快速构建流量安全能力
港南四大炮亡
安全
第1章网络流量与网络安全1.2流量与网络从宏观角度进行观察,如果将计算机网络看作一个整体,可以很容易抽象出它是由以下3个部分组成的。1.网络终端。指连接在网络中的、能够产生或消费网络流量的软/硬件系统,是网络流量在正常情况下的起点或终点。2.网络结构。指能够决定网络流量流动方式的软/硬件系统,是是网络流量的中转点。3.网络流量。指一切正在网络中传输的数据。可以看出,网络终端及网络结构与网络流量有关
- 挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读
laafeer
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文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快,YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了,如果有同学的毕设项目想用上最新的技术,不妨看看学长的这篇文章,学长带大家简单的解读yolov7,目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1,2016年YOLOV2,2018年的YOLOV3,到2020年的YOLOV4、
- 大致聊聊ChatGPT的底层原理,实现方法
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chatgpt人工智能机器学习
文目录深度学习基础ChatGPT的本质ChatGPT原理详解一、深度学习基础—深度学习是什么?如何理解神经网络结构?关于生物神经网络结构如下:神经网络介绍人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。当电信号通过树突进入到核细胞时,会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后,细胞会被激活,通过轴突发出信号。从
- 网络七层协议与网络四层协议
古佛青灯度流年
SSL协议位于传输层与应用层协议之间,因此SSL协议对传输层是透明的。OSI是一个开放性的通信系统互连参考模型,他是一个定义得非常好的协议规范。OSI模型有七层结构,每层都可以有几个子层。下图是OSI七层网络结构组成:在这里插入图片描述TCP/IP是一组用于实现网络互连的通信协议。Internet网络体系结构以TCP/IP为核心。基于TCP/IP的参考模型将协议分成四个层次,它们分别是:网络访问层
- YOLOv5改进 | 一文汇总:如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头
Snu77
YOLOv5改进有效专栏YOLO深度学习人工智能计算机视觉目标检测pythonpytorch
一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块,从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方,不能每篇文章都去讲解一遍如何修改,就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程,大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码,从这篇文章学会如何去添加到你的模型
- 非线性回归的原理与实现
o0Orange
回归数据挖掘人工智能
1.激活函数:激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数,比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构,输入层,隐含层,输出层3,隐含层大于2的神经网络,都可以叫深度神经网络。importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimeimportperf_counter#增加一个维度100000行1
- 多尺度神经网络新一代创新!精度与速度完美平衡,实现多领域应用落地
深度之眼
深度学习干货人工智能干货深度学习计算机视觉人工智能
多尺度神经网络的设计通常基于对频率原则的理解,目的是为了解决高频成分学习慢的问题。这些网络通过特殊设计,比如给高频成分加更多的权重或者将高频成分平移到低频,来提高学习效率。为了满足在不同层次上理解和处理数据的需求,多尺度神经网络包含了各种网络结构,常见的多尺度神经网络类型有:多尺度图神经网络、多尺度卷积神经网络、多尺度注意力神经网络、多尺度特征融合网络等。其关键优势在于它们能够整合来自不同尺度的信
- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节,我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- 机器学习12-基本感知器
dracularking
机器学习机器学习人工智能感知器Perceptron
感知器(Perceptron)是一种最简单的人工神经网络结构,由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络,通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接,并且具有一个对应的权重参数,用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合,通过一个激活函数进行转换,最终输出一个二进制值(通常是0或1
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息