- 时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
文章目录引言:当算法遇见时尚第一章数据工程:时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计:从分类到推荐2.1基础CNN模型(图像分类)2.2多任务学习模型(属性联合预测)第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索:时尚AI
- Blender 导出
charon桐
blender3d
导出导出前的设置不论导出fbx文件还是obj文件,都要进行下面的操作:将所有要导出的物体合并。然后选中按ctrl+A选择全部变换。然后选择对应格式进行导出。Fbx导出带材质的fbx模型参考资料:blender1分钟导出带有材质的fbx模型_哔哩哔哩_bilibiliObj打包导出OBJ选中模型->外部数据,打包资源(即可生成一个mtl文件(包含材质信息的文件)->导出OBJ->限制仅选中,选择三角
- GNN多任务预测模型实现(二):将EXCEL数据转换为图数据
走的远一些
神经网络知识分享知识备份人工智能深度学习
目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)的多任务学习场景中,数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式(如Excel文件)中时,如何有效地将其转换为图数据格式,是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
- 探索多任务学习的新维度:Cross-stitch Networks
计蕴斯Lowell
探索多任务学习的新维度:Cross-stitchNetworksCross-stitch-Networks-for-Multi-task-LearningATensorflowimplementationofthepaperarXiv:1604.03539项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/Cross-stitch-Networks-for-Multi-t
- 【推荐系统】多任务学习之ESMM模型
山顶夕景
推荐算法深度学习推荐算法深度学习
学习总结ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模,并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务,迂回学习CVR,避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题,取得了显著的效果。ESMM解决了真实场景中CVR中的SSB和DS问题。CVR(Conversionrate)转化率:衡量CPA广告效果的指标,用户点击广告到成为一个有效的激活(如注册额或者成为付费用户)的转化率,所
- AIGC 与 Whisper:推动语音技术进步
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCwhisperai
AIGC与Whisper:推动语音技术进步关键词:AIGC(生成式人工智能)、Whisper、语音识别、多模态交互、大语言模型、语音合成、多任务学习摘要:本文深度解析生成式人工智能(AIGC)与OpenAI开源的Whisper语音识别系统如何协同推动语音技术进步。通过剖析AIGC的生成能力与Whisper的多语言、多任务处理优势,结合技术原理、算法细节、实战案例与应用场景,揭示两者在语音理解、合成
- 多任务学习概述+Vision Transformer+多模态
passion_up
科研Python相关学习
MTL多任务:多任务学习(MTL,multi-tasklearning)最早可以追溯到1997年的一篇文章,它描述的是一种学习范式——多个任务的数据一起来学习,学习的效果有可能要比每个任务单独学习的结果要好。本质上是利用多个任务的共享信息来提高在所有任务上的泛化性。多任务的核心优势在于通过不同任务的网络参数共享,实现1+1>2的提升。为什么需要MTL?多任务学习能发挥任务之间的关系,同时学习多个模
- 前沿论文汇总(机器学习/深度学习/大模型/搜广推/自然语言处理)
小天才才
一起看paper学AI机器学习深度学习自然语言处理人工智能
文章目录1前言2大模型/自然语言处理2.1FreeAL:在大模型时代实现无需人工的主动学习2.2COLD:中文攻击性语言检测基准2.3将词汇的对比信息融入词嵌入以实现反义词-同义词区分3搜索/推荐/营销3.1PLE:一种面向个性化推荐的新型多任务学习模型3.2MMoE:多任务学习中的任务关系建模4机器学习4.15深度学习5.11前言 本篇博客主要总结一下博主看过的人工智能领域的一些前沿论文,期待
- 多目标建模总结
zhiyong_will
深度学习DeepLearning算法人工智能
1.概述在推荐系统中,通常有多个业务目标需要同时优化,常见的指标包括点击率CTR、转化率CVR、GMV、浏览深度和品类丰富度等。为了能平衡最终的多个目标,需要对多个目标建模,多目标建模的常用方法主要可以分为:多模型的融合多任务学习底层共享表示的优化任务序列依赖关系建模多模型的融合是根据不同的指标训练不同的模型,最终对多个模型的结果做融合;多任务学习是目前处理多目标建模使用较多的方法,相较于多模型的
- threejs球体旋转与场景旋转_Threejs 创建一个虚拟城市三维场景
于欣烈
前情回顾前几篇文章大概讲述了threejs如何创建场景,创建几何体,纹理贴图等...本篇文章主要讲述threejs如何去搭建一个智慧城市虚拟场景(主要讲述如何去加载模型以及加载贴图)开发前准备1.从官方下载threejs的包,引入到项目中2.智慧城市模型一份(本篇文章主要加载的OBJ+MTL)3.具备前几章节讲到的一些基础知识(如果还不会的话请看前几篇文章哦)4.学习了解MTLLoader.js和
- 使用 TensorFlow 实现自定义训练循环(Custom Training Loop)
2501_91537435
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使用TensorFlow实现自定义训练循环(CustomTrainingLoop)默认的model.fit()已足够应对大多数任务,但在一些复杂场景下,如多任务学习、自定义损失函数、梯度裁剪等,我们就需要更细粒度的控制——这正是自定义训练循环的用武之地。✨自定义训练循环的核心优势更灵活的控制训练流程支持复杂的模型结构与损失函数可调试性更强(便于插入打印、日志记录等)适合研究性、创新性项目主要组成结
- MLP多层感知机 学习笔记
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目录多层感知机(MLP)的优点和缺点:pytorch实现mlpcvpr2022的mobileformer中用到了mlp多层感知机,就来学习一下多层感知机(MLP)的优点和缺点:优点:非线性建模:MLP通过引入非线性激活函数,能够更好地适应和捕捉数据中的复杂关系。适用性广泛:由于其灵活性,MLP可以用于各种任务,包括分类、回归和其他机器学习任务。多任务学习:MLP可以被轻松地调整以处理多个输出任务,
- 【神经网络与深度学习】端到端方法和多任务学习
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
引言端到端方法和多任务学习是机器学习和深度学习领域中的两种重要技术,它们各自适用于不同的应用场景,并在模型设计、数据要求和训练过程等方面有着显著区别。端到端方法通过直接将输入数据映射到输出结果,从而简化了处理流程;而多任务学习则通过共享特征提升模型的性能及其对新任务的泛化能力。本文将对两种方法的定义、结构及应用场景进行简要分析,以帮助读者更好地理解和选择适合的技术。对比端到端方法和多任务学习是机器
- 人工智能丨DeepSeek、文心一言、Kimi、豆包、可灵……谁才是你的最佳AI助手?
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
人工智能文心一言软件测试测试开发deepseek
从技术层面对比和分析多个AI平台,DeepSeek、文心一言、可灵、即梦、豆包、Kimi等AI工具,总结了以下几个方面:1.模型架构与算法DeepSeek:可能基于Transformer架构,注重深度学习和多任务学习能力,适合复杂场景下的数据分析和推理任务。文心一言:基于百度的ERNIE系列模型,强调对中文语言的理解和生成能力,尤其在中文语境、成语、文化背景的处理上表现突出。可灵、即梦、豆包:这些
- 【人工智能的数学基础】寻找多目标优化问题的帕累托最优解
AI天才研究院
自然语言处理人工智能语言模型python开发语言
文章目录1.建模多目标优化问题2.求解多目标优化问题⚪无约束的梯度下降⚪带约束的梯度下降3.优化求解过程⚪梯度内积⚪共享编码4.主次型多目标优化⚪主次型多目标优化的应用寻找多目标优化问题的帕累托最优解.paper:Multi-TaskLearningasMulti-ObjectiveOptimization多目标优化是指同时优化多个相关任务的目标,多任务学习是一个典型的多目标优化问题,其总目标函数
- 搜广推校招面经八十一
Y1nhl
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OPPO搜广推一面面经一、介绍一下PLE模型在多任务学习(Multi-TaskLearning,MTL)中,多个任务共享部分模型结构,以提升整体效果。然而,不同任务间存在任务冲突(TaskConflict)问题,即不同任务对参数的优化方向不一致,导致性能下降。论文:Tang,Hongyan,etal.“ProgressiveLayeredExtraction(PLE):ANovelMulti-Ta
- 一段式端到端自动驾驶:UniAD:Planning-oriented Autonomous Driving
机械心
端到端自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习一段式端到端
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2212.10156代码地址:https://github.com/OpenDriveLab/UniAD1.摘要现代自动驾驶系统通常由一系列按顺序执行的模块任务构成,例如感知、预测和规划。为了完成多种任务并实现高级别的智能化,当前的方法要么为每个任务部署独立模型,要么采用带有多个任务头的多任务学习范式。然而,这些方法可能面临误差累积或任务协调不
- 思维与算法共舞:AIGC语言模型的艺术与科学
云边有个稻草人
热门文章算法开发语言什么是语言模型?多任务学习与多模态生成客户服务与聊天机器人自适应生成与定制化文本预训练与微调
云边有个稻草人-个人主页热门文章_云边有个稻草人的博客-本篇文章所属专栏~目录引言:AIGC与文本生成概述一、AIGC基础:语言模型的基本原理1.什么是语言模型?2.预训练与微调二、AIGC的应用领域:文本生成的具体应用1.内容创作2.客户服务与聊天机器人3.自动摘要4.翻译与语言转换三、前沿突破:AIGC文本生成技术的最新进展与未来方向1.多任务学习与多模态生成2.生成对抗网络(GANs)与文本
- 微调中的多任务学习
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一、概念讲解1.什么是多任务学习?多任务学习(Multi-TaskLearning,MTL)是一种机器学习方法,它同时处理多个相关任务,共享模型的某些部分,从而提高学习效率和性能。在微调中,多任务学习可以通过同时优化多个任务的目标函数,使模型在多个任务上表现更优。2.多任务学习的优势知识共享:不同任务之间共享模型的某些部分,从而提高模型的泛化能力。减少过拟合:通过同时处理多个任务,减少模型在单一任
- W3D引擎游戏开发----从入门到精通【10】
W3D引擎
vue.jschatgpt人工智能计算机视觉springboot自然语言处理游戏程序
4.14为场景添加一个点光并用程序进行控制在9号剧情中,我们需要在灵龛前缓慢点亮一个黄色点光,照亮灵龛。我们增加一个PT物体,用于表示点光(因为光源只能使用PT物体表示),首先增加一个DT物体用于派生此PT物体,添加配置项如下。这样,此点光PT物体的类型即为5。...//点光DT物体[DTMod5]texnum=1mtl=model\LearnW3D\Chapter1\DT\Spotlight\m
- 深度学习 Deep Learning 第15章 表示学习
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人工智能深度学习学习人工智能表示学习
深度学习DeepLearning第15章表示学习内容概要本章探讨了表示学习的核心概念及其在深度学习中的重要性,重点分析了无监督预训练(尤其是贪婪逐层预训练)如何通过共享表征提升模型性能,并讨论了其在多任务学习、跨模态处理和小样本场景中的应用价值与理论依据。主要内容表示学习的基本概念表示学习通过将数据映射到不同的表示空间,使得某些任务(如分类)变得更加容易。一个好的表示应该在保留输入信息的同时,具有
- 在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库:避坑指南与实战验证
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让推荐算法在AppleSilicon上全速运行概述作为推荐系统领域的最经常用的明星库,DeepCTR集成了CTR预估、多任务学习等前沿模型实现。但在AppleSilicon架构的Mac设备上,安装过程常因ARM架构适配、依赖库版本冲突等问题受阻。本文通过20+次环境搭建实测,总结出最稳定的安装方案。关键版本说明(2024年验证)组件推荐版本注意事项Python3.10.x向下兼容至3.7,但3.1
- 搜广推校招面经五十三
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小红书推荐算法一、ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)是一种用于解决推荐系统中多任务学习问题的模型。它由阿里巴巴团队提出,主要用于处理点击率(CTR)和转化率(CVR)的联合预测问题。1.1.背景在推荐系统中,CTR和CVR是两个重要的指标:CTR(Click-ThroughRate):用户点击广告的概率。
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
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基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
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AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
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AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破
Lethehong
热点时事服务器运维deepseekpython
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek:智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理2、自适应学习与迁移学习3、多任务学习三、蓝耘服务器与DeepSeek结合的优
- 运用python进行多任务学习过程中,手动调整权重时,如何选择项目并确定合适的权重值?
大懒猫软件
python学习pytorch重构
在手动调整多任务学习中不同任务的损失权重时,确定合适的权重值是一个需要细致考虑的问题。以下是一些基于最新研究和实践的方法和策略:第一部分:手动调整权重确定合适的权重值1.基于任务的重要性方法:根据任务的重要性手动分配权重。例如,如果一个任务对最终性能的影响更大,可以给予更高的权重。示例:在文本纠错任务中,检测错别字的任务可能比纠正错别字的任务更重要,因此可以给予检测任务更高的权重。2.基于损失值的
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
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AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class