【神经网络】多维特征回归模型

骗子太猖獗了，打着摩根士丹利何晓斌名义带股民进入虚假宝丰能源节能减排碳交易市场，大量股民被骗真相曝光墨守成法
为什么明明跟老师对过视频，确认是本人，怎么还会被骗了?你有没有想过一个名人大咖怎么会有时间给你们一对一视频，其次我来给大家揭露一下，这个套路AI换脸骗局是一种利用人工智能技术，通过替换视频中的人脸来伪造身份或进行诈骗的行为。你的账户“余额”是真的吗？为什么不能提现呢？其实都是骗子给你的一串数字而已！这些新平台打着“低风险”、“高收益”、“慈善公益投票”等噱头先让投资人尝到甜头再通过恶意操作将投资人
AI 大模型重塑软件开发流程万花丛中一抹绿人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型，具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域，以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型，能理解代码语法、语义及业务逻辑，实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年，谷歌提出Transformer架构，为大模型奠定了核心基础。2018年，GPT-1问世，参数
PyTorch笔记6----------神经网络案例 HuashuiMu花水木 PyTorch笔记 pytorch 笔记
1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
在 Conda 中删除环境及所有安装的库 Studying 开龙wu conda
注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的，所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息，可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章，争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
智慧水库信息化系统建设产品需求文档V2.0 小赖同学啊 test Technology Precious 物联网
智慧水库信息化系统建设产品需求文档1.引言1.1文档目的本文档旨在明确智慧水库信息化系统的建设需求，为系统设计、开发和实施提供全面依据，确保系统功能满足水库管理业务需求，提升水库管理的智能化水平和决策效率。1.2背景介绍传统水库管理面临数据采集不及时、分析手段有限、决策依赖经验等问题，难以应对复杂多变的水文情势和日益增长的管理需求。随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，智慧水库建设成为必然趋势
黄仁勋链博会演讲实录：脱掉皮衣，穿上唐装，中文开场
黄仁勋一度尝试用中文开场，他说，“我在美国长大，学到了很多汉语。”他表示，像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度，他们开发的产品都是世界级的，推动了全球人工智能的发展。中国的开源AI是全球进步的催化剂，以至于全世界各个行业都有机会加入到AI革命当中。7月16日，黄仁勋身着唐装出席了第三届链博会，在此之前，他身着标志性皮衣出席多个场合活动。在此之前，英伟达官宣获得H20芯片对华的出口许可
OpenCV学习（二）-二维、三维识别香蕉可乐荷包蛋 #OpenCV opencv 学习人工智能
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以用于识别和处理二维图像和三维图像。以下是关于二维图像和三维图像识别的基础知识和示例代码。1.二维图像识别二维图像识别通常包括图像分类、对象检测、特征提取等任务。以下是一些常见的操作：1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类，例如使用深度学习模型（如ResNet、MobileNet等）。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn
【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略 AI_DL_CODE 人工智能 python 梯度下降优化器 SGD Adam PyTorch
摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码） AI_DL_CODE 人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发，揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian）的频域响应特性。通过特征可视化实验表明，CNN特征呈现逐层抽象规律：
[论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制王莽v2 机器人神经网络神经网络算法控制器
[论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制摘要本文研究了在水平面内运动的全驱动自主水下机器人的轨迹跟踪问题。在我们的控制设计中考虑了外部干扰、控制输入非线性和模型不确定性。基于离散时间域的动力学模型，两个神经网络(包括一个临界神经网络和一个作用神经网络)被集成到我们的自适应控制设计中。引入临界神经网络来评价设计的控制器在当前时间步长内的长期性能，并利用作用神经网络来补偿未知动
颠覆未来：创新代码引领人工智能与量子计算深度融合金枝玉叶9 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 人工智能量子计算
摘要在信息时代飞速演进的背景下，人工智能与量子计算正以前所未有的速度互相融合，推动着科技边界的不断拓展。本文回顾了经典算法的智慧，展示了前沿深度学习模型的构建，并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性，为探索未来科技变革提供了全新视角。1.引言当前，科技创新正处于高速迭代的关键阶段，传统计算方法与新型技术的交汇处正成为研究热点。人工智能的发展已渗透到各行各业，而量子计算的崛起则为解决复杂计算问题提
【大模型】结构化提示词：让AI高效完成复杂任务的“编程语言” JosieBook AI/大数据/云计算人工智能
文章目录前言：提示词一、不同提示词写作方法对比进阶技巧对比表实战组合策略二、三板斧：精准撰写提示词的黄金法则角色设定：为AI精准定位任务描述：明确行动指南输出要求：规范成果呈现三、魔法棒：零基础也能用的“AI需求翻译机”四、结构化：把提示词写成“可插拔的乐高”五、分治法：把“庞然大物”拆成可并行的小任务前言：提示词在人工智能时代，提示词（Prompt）已成为连接人类意图与AI能力的核心媒介。优质的
使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目，包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看，PyTorch有几个不常见的特点：许多PyTorchwheel托管在专门的索引上，而非Python包索引（PyPI）。因此，安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
人工智能视频分析系统人员离岗报警设计方案 liuhu21 人工智能云计算运维
一、方案概述近几年安防监控技术不断的进步，特别是在人工智能推出之后。安防监控系统结合人工智能算法做到了许多以前无法做到的事情。就比如我们今天要说的离岗检测报警监控系统。以前我们只能通过人工值守监控室的方式，通过人的判断去观看现场人员在岗情况。如今有了离岗检测监控系统，系统可以自动监测现场人员是否在岗、离岗时间以及离岗人数等等。这样，大大减少了监控室值班人员的工作量，同时相较人工监管提升了工作效率。
AI新纪元：2025年深度学习技术突破与行业应用全景像素笔记杂谈人工智能深度学习 ai 自动驾驶工业数字化转型未来趋势技术创新
2025年，人工智能技术迎来爆发式增长，大模型、生成式AI和多模态技术持续突破，人形机器人量产元年正式开启，自动驾驶商业化进程加速，工业数字化转型全面铺开。这些进展不仅重塑了技术边界，更在多个行业创造了实际价值，推动AI从实验室走向产业化。本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势，为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破：大模型、生成式AI与多
模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南慕婉0307 神经网络 pytorch 人工智能 python
一、认识ONNXONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放的模型表示格式，由微软和Facebook（现Meta）在2017年共同推出，旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括：跨框架兼容性：支持主流深度学习框架间的模型转换，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如，可以将PyTorch训练的ResNet模型导
三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态！
关注gongzhonghao【计算机sci论文精选】！拿捏更多顶会顶刊发文资讯随着人工智能技术的飞速发展，多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息，为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。此外，多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能，还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇
TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南疑样
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本，它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。本指南提供了该版本的概述、安装步骤及注意事项，旨在帮助开发者利用其性能优势提升机器学习项目的效率。1.TensorFlowGPU介绍1.1TensorFlow的起源与功能TensorFlow是由Goog
进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用，它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询，显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统（如NLTK、spaCy、Transformers等库）、跨平台兼容性以及易于集成的特点，成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块：1.API集成模块负责连接各类外部服务，
计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
《从零构建大模型》系列（21）：从头实现GPT模型——构建文本生成引擎
本文将带你从零构建类GPT模型：通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件，打造一个完整的文本生成模型架构，为后续训练奠定基础。目录一、GPT模型架构全景图1.1模型组件分解1.2GPT-2模型规格二、层归一化实现2.1为什么需要层归一化？2.2层归一化实现代码三、前馈神经网络实现3.1GPT中的前馈结构编辑3.2GELU激活函数3.3完整前馈网络实现四、Transformer
AI如何塑造下一代网络安全防御体系 weishi122 web安全人工智能网络人工智能网络安全威胁检测行为分析漏洞挖掘
AI如何塑造下一代网络安全防御体系随着网络威胁日益复杂化，传统安全措施已难以应对。人工智能(AI)正通过创新解决方案重塑网络安全格局。本文将探讨AI如何推动网络安全革命，并分析实施过程中的关键挑战。日益严峻的威胁形势到2025年，网络犯罪预计将造成全球10.5万亿美元损失。传统防御手段已无法应对快速演变的威胁，这正是AI发挥关键作用的领域。人工智能：新一代数字卫士AI能实时分析海量数据，在威胁发生
深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现 ZPC8210 ROS 深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
基于深度学习的目标检测：从基础到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
【国内超大型智能算力中心建设白皮书 2024】 AI大模型 lose and dream 人工智能开源 git 开源软件 github gitlab 开放原子
文末有福利！智算中心建设通过领先的体系架构设计，以算力基建化为主体、以算法基建化为引领、以服务智件化为依托，以设施绿色化为支撑，从基建、硬件、软件、算法、服务等全环节开展关键技术落地与应用。一、体系架构（一）总体架构图8智算中心总体架构智能算力中心建设白皮书，重点围绕基础、支撑、功能和目标四大部分，创新性地提出了智算中心总体架构。其中，基础部分是支撑智算中心建设与应用的先进人工智能理论和计算架构；
高并发解决方案：SpringBoot+Redis分布式缓存实战 fanxbl957 Web 缓存 spring boot redis
博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人高并发解决方案：SpringBoot
SpringBoot缓存技术全解析：Redis+Caffeine二级缓存架构 fanxbl957 Web 缓存 spring boot redis
博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人SpringBoot缓存技术全解析：
米信使股票群诈骗真相！郑洪盛国浩盟国一带一路项目就是资金盘不要被骗了！不成功不收费
讲述:郑洪盛国浩盟国慈善投票被骗无法出金真相！套路太深教你该如何避！！骗子引诱人上当方式很简单：先给你一点甜头尝尝，一开始入金能正常提现，也能赚一点，但当投入更多钱时，你发现你的运气开始变差了。所以，荐股类骗局最大的迷惑性是：给受害人一种假象，你是投资亏损的，而不是被骗的！广大市民对此要提高警惕，如果是还没有投资，千万不要抱有侥幸心理，一定要及时远离！一定不要打草惊蛇低碳项目数字体育，人工智能ai
实现大语言模型与应用的无缝对接 meslog 技术分享语言模型 microsoft 人工智能
在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLMs）已经成为众多应用的核心驱动力。然而，如何让这些强大的模型与各种数据源和工具进行有效集成，仍然是一个挑战。ModelContextProtocol（MCP）正是为解决这一问题而设计的开放协议，它标准化了应用程序如何向大语言模型提供上下文信息。本文将介绍MCP的基本概念，并通过C#SDK展示如何实现客户端和服务器端的交互。什么是MCP？ModelCo
如何调整优化器的参数来优化神经网络性能？ Idividuals 深度学习神经网络机器学习 python scikit-learn
不同优化器有不同的可调整参数，下面以常见的优化器为例，讲解如何调整其参数来优化神经网络性能：Adam优化器Adam优化器有几个关键参数：learning_rate（学习率）、beta_1、beta_2和epsilon。1.学习率(learning_rate)-作用：控制每次参数更新的步长。学习率过大，模型可能无法收敛，在最优解附近振荡甚至发散；学习率过小，训练速度会非常缓慢。-调整方法：通常初始值
HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较 spjich java httpclient
网上利用java发送http请求的代码很多，一搜一大把，有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection，有的用httpclient，而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。 httpclient又可分为 httpclient3.x httpclient4.x到httpclient4.3以下 httpclient4.3
Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验 Axiba .net
概述：Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了！新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件，还有其他一些控件功能升级，精彩不容错过，让我们一起来看看吧！ syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商，该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
[宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度 comsci 背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢? 如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢? &nbs
lvs-server 男人50 server
#!/bin/bash # # LVS script for VS/DR # #./etc/rc.d/init.d/functions # VIP=10.10.6.252 RIP1=10.10.6.101 RIP2=10.10.6.13 PORT=80 case $1 in start) /sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
java的WebCollector爬虫框架 oloz 爬虫
WebCollector主页： https://github.com/CrawlScript/WebCollector 下载：webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。接下来看demo package org.spider.myspider; import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
jQuery append 与 after 的区别小猪猪08
1、after函数定义和用法： after() 方法在被选元素后插入指定的内容。语法： $(selector).after(content) 实例： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
mysql知识充电香水浓 mysql
索引索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎
我的架构经验系列文章索引 agevs 架构
下面是一些个人架构上的总结，本来想只在公司内部进行共享的，因此内容写的口语化一点，也没什么图示，所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全，希望抛砖引玉，大家互相讨论。要注意，我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台，因此也不一定是适用所有的语言和平台的。（内容是前几天写的，现附上索引）前端架构 http://www.
Android so lib库远程http下载和动态注册 aijuans andorid
一、背景在开发Android应用程序的实现，有时候需要引入第三方so lib库，但第三方so库比较大，例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验，发现通过远程下载so文件，然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。二、主要
linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法 baalwolf option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误： svnserve.conf:12: Option expected 为什么会出现这个错误呢，就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时，无法识别有前置空格的配置文件，如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
MongoDB的连接池和连接管理 BigCat2013 mongodb
在关系型数据库中，我们总是需要关闭使用的数据库连接，不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制，如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧，mongoDB中当我们new一个Mongo的时候，会发现它也
AngularJS使用Socket.IO bijian1013 JavaScript AngularJS Socket.IO
目前，web应用普遍被要求是实时web应用，即服务端的数据更新之后，应用能立即更新。以前使用的技术（例如polling）存在一些局限性，而且有时我们需要在客户端打开一个socket，然后进行通信。 Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库，它可以帮你实
[Maven学习笔记四]Maven依赖特性 bit1129 maven
三个模块为了说明问题，以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块，模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和user-service 依赖作用范围 Maven的dependency定义
【Akka一】Akka入门 bit1129 akka
什么是Akka Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
zabbix_api之perl语言写法 ronin47 zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java－－http://bossr.iteye.com/blog/2195679，这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl use 5.010 ; use strict ; use warnings ; use JSON :: RPC :: Client ; use
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ brotherlamp linux运维工程师 linux运维工程师教程 linux运维工程师视频 linux运维工程师资料 linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ ----------------------------------------------------- 兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1 链接：http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码：bl65 兄弟连Lin
bitmap求哈密顿距离-给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y( bylijinnan java
import java.util.Random; /** * 题目： * 给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5)， * 使得他们的哈密顿距离（d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|）最大
map的三种遍历方法 chicony map
package com.test; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class TestMap { public static v
Linux安装mysql的一些坑 chenchao051 linux
1、mysql不建议在root用户下运行 2、出现服务启动不了，111错误，注意要用chown来赋予权限，我在root用户下装的mysql，我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf) chown -R cc /etc/init.d/mysql
Sublime Text 3 配置 daizj 配置 Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项：no_bold不显示粗体字，no_italic不显示斜体字，no_antialias和
MySQL server has gone away 问题的解决方法 dcj3sjt126com SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法，需要的朋友可以参考下。应用程序（比如PHP）长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL，但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如，图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。今天遇到类似的情景，MySQL只是冷冷的说：MySQL server h
javascript/dom:固定居中效果 dcj3sjt126com JavaScript
<!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/xhtml&
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 e200702084 spring bean 配置管理 IOC Office
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 developerWorks 文档选项将打印机的版面设置成横向打印模式打印本页将此页作为电子邮件发送将此页作为电子邮件发送级别：初级陈雄华 ([email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司 2008 年 2 月 28 日 &nb
MongoDB常用操作命令 geeksun mongodb
1. 基本操作 db.AddUser(username,password) 添加用户 db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证 db.cloneDataBase(fromhost)
php写守护进程（Daemon） hongtoushizi PHP
转载自： http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655 守护进程（Daemon）是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。 1、基本概念 &nbs
spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题 jonsvien DAO spring bean mybatis prototype
今天在公司测试功能时发现一问题：先进行代码说明： 1，controller配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型） @resource/@autowired service对象都可以（两种注解都可以）。 2，service 配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）
对象关系行为模式之标识映射 home198979 PHP 架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构一、概念 identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象，确保每个对象只加载一次，当要访问对象的时候，通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射，Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。二、为什么要使用标识映射？在数据源架构模式之数据映射器中 //c
Linux下hosts文件详解 pda158 linux
　1、主机名：　　无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。　　公网：IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。　　局域网：每台机器都有一个主机名，用于主机与主机之间的便于区分，就可以为每台机器设置主机
nginx配置文件粗解 spjich java nginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
数学函数 w54653520 java
public class S { // 传入两个整数，进行比较，返回两个数中的最大值的方法。 public int get( int num1, int nu

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