- Python辅助高效背诵记忆知识点(零基础教程,手机版可用)
Python辅助高效背诵记忆知识点(零基础教程,手机版可用)完整程序代码如何添加背诵材料?Type1Type2如何运行程序?如果你是一名学生(小学生、初中生、高中生、大学生……),总是苦于繁多的知识点难以背诵,苦于每天的英语默写毫无对策,苦于语文名篇名句默写易混淆的字词总是分辨不清……不妨运用如下的这段Python代码辅助背诵,可以大大提高记忆效率。本人高中三年——一直到高考前夕——就是靠这段自编
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 深入解析 SAE 训练输出文件:结构与意义
阿正的梦工坊
LLM语言模型人工智能自然语言处理
深入解析SAE训练输出文件:结构与意义在利用SAELens框架进行稀疏自编码器(SparseAutoencoder,SAE)训练时,训练完成后会生成一组关键文件,这些文件记录了模型的权重、状态以及相关信息。本文将详细解析路径SAELens/tutorials/checkpoints/n78ngo5e/final_122880000下生成的四个文件:activations_store_state.s
- 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法
盒子6910
运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器,它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵,完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分,进而进行推荐排序。什么是自编码器?自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频,
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- Dimba: Transformer-Mamba Diffusion Models————3 Methodology
图解图片中的每个模块详解1.文本输入(Text)描述:输入的文本描述了一个具有具体特征的场景。功能:提供关于要生成图像的详细信息。2.T5模型(TexttoFeature)描述:使用T5模型将文本转换为特征向量。功能:提取文本中的语义信息,为后续的图像生成提供条件。3.图像输入(Image)描述:输入图像通过变分自编码器(VAE)编码器处理。功能:将图像转换为潜在表示,用于添加噪声并进行扩散过程。
- Latent World Model 架构实战:具身智能中的隐空间建模与状态压缩
观熵
具身智能(EmbodiedAI)架构人工智能具身智能
LatentWorldModel架构实战:具身智能中的隐空间建模与状态压缩关键词具身智能、LatentWorldModel、状态建模、变分自编码器、感知压缩、动态预测、多模态对齐、认知建模、世界模型、状态表示学习摘要在具身智能系统中,世界模型(WorldModel)构建是认知能力的核心,而其中的“隐空间建模与状态压缩”技术决定了智能体对环境的理解深度与动作决策的效率。本文基于2025年最新开源项目
- 生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战
软考和人工智能学堂
人工智能Python开发经验#DeepSeek快速入门开发语言
1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支,主要分为以下几类:变分自编码器(VAE):基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN):通过对抗训练学习数据分布自回归模型:PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels):基于可逆变换的精确密度估计扩散模型(DiffusionModels):最新兴起的生成方法1.2GAN核心思想GAN由生
- SAE层、BPNN层结合的深度学习模型
sbc-study
深度学习人工智能机器学习
EarlyFaultDetectionofMachineToolsBasedonDeepLearningandDynamicIdentificationBoLuo,HaotingWang,HongqiLiu,BinLi,andFangyuPengIEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALELECTRONICS,VOL.66,NO.1,JANUARY2019一SAE层(栈式自编码器层-
- AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展
俞兆鹏
AI学习指南ai
AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展目录引言变分自编码器概述变分自编码器在图像生成中的应用变分自编码器在图像重建中的应用
- 变分自编码器的扩展模型:条件VAE
AI天才研究院
AIAgent应用开发LLM大模型落地实战指南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
变分自编码器的扩展模型:条件VAE作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来,变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)作为一种强大的生成式模型,在图像生成、文本生成等任务中展现出了卓越的性能。VAE通过学习数据分布的潜在表示,能够生成与训练数据相似的新样本。然而,标准的VAE模型无法对生成的内容进行控制,这限制了它在实际应用中的灵活性。为了解决这一问题,研究人员提出
- [论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders
Alexzhuan
DL神经网络机器学习
在06年以前,想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的,主要的问题是超过两层的模型,当时没有好的策略或方法使模型优化的很好,得不到预期的效果。在06年,Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况,那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE(DenoisingAutoencoders)就是当时蛮有影响力的工作。那个时候多层模型效果得
- 【深度学习】自编码器:数据压缩与特征学习的神经网络引擎
瑶光守护者
深度学习学习神经网络人工智能机器学习强化学习
作者选择了由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位大佬撰写的《DeepLearning》(人工智能领域的经典教程,深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习,深入全面的理解深度学习的理论知识。之前的文章参考下面的链接:【深度学习】线性因子模型:数据降维与结构解析的数学透镜【学习笔记】强化学习:实用方法论【学习笔记】序列建模:递归神经网络(RN
- 生成式AI模型学习笔记
Humbunklung
机器学习人工智能学习笔记机器学习深度学习
文章目录生成式AI模型1.定义2.生成式模型与判别式模型3.深度生成式模型的类型3.1能量模型3.2变分自编码3.2.1变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)简介3.2.2代码示例(以PyTorch为例)3.3生成对抗网络3.4流模型3.4.1流模型简介3.4.2NICE:开创性流模型3.4.3流模型与VAE、GAN的区别3.5自回归模型3.5.1自回归模型简介3.5
- 从 “被动拦截” 到 “智能预判”:下一代防火墙的五大核心技术突破
柏睿网络
人工智能
传统防火墙如同仅能按"剧本"执行的机械门卫,面对复杂多变的网络威胁时,常因规则滞后、检测粗放而陷入被动。下一代防火墙(NGFW)通过五大核心技术突破,构建起以"智能预判"为核心的主动防御体系,实现从"事后响应"到"事前阻断"的范式革命。一、AI驱动的威胁检测引擎:从规则匹配到行为建模技术突破机器学习驱动的异常检测抛弃传统的"特征码匹配"模式,采用无监督学习算法(如孤立森林、VAE变分自编码器)构建
- 入选 ICML 2025,清华/人大/字节提出首个跨分子种类统一生成框架 UniMoMo,实现多类型药物分子设计
hyperai
清华大学刘洋老师组、人民大学高瓴人工智能学院黄文炳老师组、字节跳动AI制药团队共同提出了一种跨分子种类统一生成框架UniMoMo。该框架基于分子片段(block)对不同种类的分子进行统一表示,使用变分自编码器对每个block的全原子构象进行压缩,并在压缩后的隐空间进行几何扩散建模(diffusion),从而实现对同一靶点不同结合分子种类(小分子、多肽、抗体)的设计。UniMoMo在多类分子任务基准
- ASC格式惯导数据文件转IMR格式文件
梦想是造卫星
c++惯性导航组合导航
我们使用惯导采集数据之后,如果需要用现有软件进行解算,比如POSMind等等,就会涉及到IMR格式的惯导数据文件。而NovAtelConvert转换软件只能将原始DAT格式的文件转成ASCLL文件,因此我自编程实现了ASC格式文件到IMR格式文件的转换。ASC格式文件ASCII数据格式如下:表1ASC文件数据含义数据内容含义%RAWIMUSAIMU原始文件头,需要提取有该符号标识的这一行数据429
- 【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network(GAN)
zyq~
机器学习笔记生成对抗网络人工智能机器学习概率论GAN
文章目录问题背景原理更新过程判别器生成器问题背景 一方面,许多机器学习任务需要大量标注数据,但真实数据可能稀缺或昂贵(如医学影像、稀有事件数据)。如何在少量数据中达到一个很好的训练效果是一个很重要的问题。 另一方面,传统生成模型(如变分自编码器VAE)生成的样本往往模糊或缺乏多样性,难以捕捉真实数据的复杂分布(如高分辨率图像、复杂文本等)。 生成式对抗网络(GAN)提出了用生成器(Gener
- 常见网络攻击及解决方案
你才是向阳花
http浏览器通信网络安全web安全
网络安全是开发中常常会遇到的情况,为什么会遇到网络攻击,网络攻击是如何进行的,如何抵御网络攻击,都是我们需要思考的问题。为什么会遇到网络攻击?以下是一些主要的因素:技术漏洞:软件或操作系统中存在未修补的安全漏洞,这些漏洞可能源自编程错误、设计缺陷或不当的系统配置。黑客经常利用这些漏洞来入侵系统、植入恶意软件或窃取数据。弱密码:使用简单易猜或重复使用的密码使攻击者能够轻易地通过暴力破解或字典攻击获得
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
攻城狮7号
AI前沿技术要闻深度学习神经网络人工智能机器学习
目录一、引言:神经网络的演进脉络二、基础架构:深度学习的基石2.1人工神经网络(ANN)2.2深度神经网络(DNN)三、专项任务架构:领域定制化突破3.1卷积神经网络(CNN)3.2循环神经网络(RNN)3.3图神经网络(GNN)四、生成模型:从数据到创造4.1生成对抗网络(GAN)4.2变分自编码器(VAE)4.3扩散模型(DiffusionModels)五、现代架构:大模型的核心引擎5.1Tr
- 【图像生成大模型】Wan2.1:下一代开源大规模视频生成模型
白熊188
图像大模型开源音视频人工智能计算机视觉文生图
Wan2.1:下一代开源大规模视频生成模型引言Wan2.1项目概述核心技术1.3D变分自编码器(Wan-VAE)2.视频扩散Transformer(VideoDiffusionDiT)3.数据处理与清洗项目运行方式与执行步骤1.环境准备2.安装依赖3.模型下载4.文本到视频生成单GPU推理多GPU推理5.图像到视频生成6.首尾帧到视频生成执行报错与问题解决1.显存不足2.环境依赖问题3.模型下载问
- 生成式人工智能:创意产业的变革力量
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域人工智能去中心化区块链交互web3机器学习目标检测
引言随着人工智能技术的飞速发展,生成式人工智能(GenerativeAI)逐渐成为科技领域的热门话题。生成式人工智能通过深度学习算法,能够生成文本、图像、音乐、视频等多种内容,为创意产业带来了前所未有的机遇。本文将探讨生成式人工智能在创意产业中的应用、技术原理以及未来的发展趋势。一、生成式人工智能简介(一)定义与原理生成式人工智能是一种利用深度学习算法(如生成对抗网络GAN、变分自编码器VAE和T
- AI大模型全景干货:分类、特点、应用、数据与学习指南
程序员辣条
人工智能大模型训练大模型AI大模型程序员大模型入门大模型教程
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在众多领域取得了显著成果。本文将介绍AI大模型的种类、特点、应用及其详细数据。一、AI大模型的分类1、按模型结构分类(1)深度神经网络(DNN):包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。(2)生成对抗网络(GAN):通过对抗训练,使生成模型能够生成与真实数据分布相近的数据。(3)变分自编码器(VAE):通过编码器和解码器实现对数据的压缩和重建。2
- 在Mathematica中自编函数绘制Poincare圆盘
分形数据
Mathematica几何Mathematica几何学
庞加莱圆盘中的双曲直线表现为圆弧形式,若将其延伸,这些圆弧将与单位圆边界形成正交。要在圆盘内实现密铺,需要将多边形瓦片的顶点及其圆弧边沿相同的圆弧边进行反射操作,这对应着在圆上进行反演变换。具体操作步骤是:首先选取一个中心p边形(即边数为p的多边形),并确保每个顶点处有q个这样的多边形交汇。随后沿该多边形的每条圆弧边进行反射,生成p个新多边形。根据所需的密铺深度,递归重复这一迭代过程。基于上述原理
- 【神经网络与深度学习】VAE 中的先验分布指的是什么
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
VAE中的先验分布是什么?在变分自编码器(VAE)中,先验分布指的是对潜在空间中随机变量的概率分布假设。通常情况下,VAE设定潜在变量服从标准正态分布(N(0,I)),其中(0)代表均值为零的向量,(I)为单位协方差矩阵。选择标准正态分布作为先验分布的原因主要有以下几点:数学上的便利性:标准正态分布具有良好的数学性质,计算和推导更加简洁,便于模型的优化和训练。结构化的潜在空间:这种假设能够促使模型
- AI大模型干货 | AI大模型的分类、特点、应用、详细数据、如何学习大模型?
大模型RAG实战
人工智能学习AI大模型大模型LLMaiagi
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在众多领域取得了显著成果。本文将介绍AI大模型的种类、特点、应用及其详细数据。一、AI大模型的分类1、按模型结构分类(1)深度神经网络(DNN):包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。(2)生成对抗网络(GAN):通过对抗训练,使生成模型能够生成与真实数据分布相近的数据。(3)变分自编码器(VAE):通过编码器和解码器实现对数据的压缩和重建。2
- 《大规模电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测》MATLAB实现计划
小彭律师
matlab机器学习开发语言
模型概述根据论文,我将复刻实现结合长短期记忆网络(LSTM)和条件变分自编码器(CVAE)的预测方法,用于电动汽车充换电设施可调能力的聚合评估与预测。实现步骤1.数据预处理导入充电数据(Charging_Data.csv)导入天气数据(Weather_Data.csv)导入电价数据(Time-of-use_Price.csv)数据清洗和特征提取将数据分割为训练集和测试集2.模型实现实现LSTM模型
- AI与自然语言处理(NLP):从BERT到GPT的演进
layneyao
ai人工智能自然语言处理bert
AI与自然语言处理(NLP):从BERT到GPT的演进系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.captainbed.cn/flu文章目录AI与自然语言处理(NLP):从BERT到GPT的演进摘要引言技术架构演进:从Transformer到千亿参数模型1.Transformer双分支技术路线2.模型参数竞赛:从亿级到万亿级训练范式创新:从无监督到自监督1.BERT:自编码预训练范式2
- 深入浅出:AIGC条件生成模型架构解析
AI天才研究院
AIGC架构ai
深入浅出:AIGC条件生成模型架构解析关键词:AIGC、条件生成模型、生成对抗网络、变分自编码器、Transformer、扩散模型、多模态生成摘要:本文系统解析AIGC(人工智能生成内容)领域中条件生成模型的核心架构与技术原理。从基础概念出发,对比条件生成与无条件生成的本质区别,深入剖析条件GAN、条件VAE、基于Transformer的条件生成模型及扩散模型的架构设计与数学原理。通过Python
- Keras深度学习实战——自编码器详解
鱼弦
机器学习设计类系统深度学习keras人工智能
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)Keras深度学习实战——自编码器详解简介自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习算法,它通过学习输入数据的潜在表示来实现数据降维和特征提取。自编码
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod