陈凌云_飞渡
陈凌云_飞渡

思维训练

今天下午和潘老师约了，给带安安做思维训练。上次听他说了他家孩子的情况，我总觉得有点不可思议。今天给安安一试，真的很神奇。

戴着眼罩，安安也能轻易的说出了放在他面前的东西，还挤眉弄眼的，我总觉得他是透过眼罩的缝隙看到的。

回家再给他练习看看！

你可能感兴趣的:(思维训练)

  • IsaacLab最新2025教程(3)-搭建训练场景 Calm_dw 机器人人工智能AI编程pythonvisualstudiocode深度学习
    前言本文将详细介绍如何使用IsaacLab进行场景搭建与物理仿真，为后续的训练打下基础。文章以IsaacLab官方tutorial为基础，从环境搭建开始，逐步实现一个包含多种物体的仿真场景，并分享开发过程中的经验。官方连接：Tutorials—IsaacLabDocumentation开发环境IsaacLab/IsaacSim4.5.0(Ubuntu22.04)代码解析这篇文章包含了前三个tuto
  • 高性能计算:GPU加速与分布式训练 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
  • LLM(7)：文本分词 token 化 CS创新实验室 大模型人工智能深度学习LLM
    下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公
  • 基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
  • 代码随想录算法训练营第三十五天（20250303） |01背包问题 二维，01背包问题 一维，416. 分割等和子集 -[补卡20250316] ZXZ_13 算法
    01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟，推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0
  • 32.代码随想录算法训练营第三十二天|509. 斐波那契数,70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯 白鹭鸣鸣！ 算法javadp
    32.代码随想录算法训练营第三十二天|509.斐波那契数,70.爬楼梯，746.使用最小花费爬楼梯DP数组的定义以及下标的含义递推公式动态规划的初始化是很重要的遍历顺序打印数组509.斐波那契数-力扣（LeetCode）斐波那契数（通常用F(n)表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(
  • NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】 u013250861 #NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
    五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被
  • 大模型微调 归一码字 人工智能
    文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调，让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope：提供模型、数据集下载能力data-juicer：提供数据集处理能力ms-swift：
  • AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
  • 六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API：从原理到实战 编程星辰海 #前端前端react.jsjavascriptReactContextAPI
    =====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、庖丁解牛：深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲：1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现（逐行注释版）2.2配套CSS样式设计三、关键知识点拆解3.1状态初始化策略3.2CSS变量注入原理3.3性能优化实践3.4可访问性最佳实践四、
  • 华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，提升编程能力和解题技巧，从而提高机试通过率 哪 吒 搬砖工逆袭Java架构师华为od算法九日集训Java
    目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
  • 芒格的“思维格栅“：构建全面的投资分析框架 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekai
    芒格的"思维格栅"：构建全面的投资分析框架关键词：芒格、思维格栅、投资分析框架、跨学科思维、投资决策摘要：本文深入探讨了芒格的“思维格栅”理论及其在构建全面投资分析框架中的应用。首先介绍了“思维格栅”理论的背景和重要性，接着阐述了其核心概念与联系，包括跨学科思维的原理和架构。通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，结合数学模型和公式进行举例说明，帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
  • 模型部署实战：PyTorch生产化指南 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    ‌一、为什么要做模型部署？‌模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程。‌二、模型转换：TorchScript与ONNX‌‌1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
  • H800核心性能优化技术 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体，H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计，实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
  • 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力 东临碣石82 人工智能
    摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中，这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平，并且在英语语言性能上，尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型，但仍能与当前最优水平相媲美。然而，RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则，该规则具有向量值门控和上
  • 基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战（完整技术解析） 海拥✘ python金融人工智能
    项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型（LLM），需实时采集以下数据：全球30+主要证券交易所（NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等）的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据（Twitter、StockTwits）新闻媒体分析（Reuters、Bloomberg）技术挑战地理封锁：部分交易所（如日本TSE）仅允许本国IP访问历史数据动态反爬：
  • 客户总是提出不合理的需求，如何破局？
    在项目管理中，“客户提出不合理需求”是项目经理最常遇到的挑战之一。这些需求可能超出合同范围、违背技术可行性、突破预算或时间限制，甚至逻辑上自相矛盾。但真正的困境往往不在于需求本身是否合理，而在于如何平衡客户期望与项目边界，将对抗转化为合作。本文将从需求本质剖析、结构化应对策略到高阶破局思维，提供一套系统化的解决方案。一、需求“不合理”的本质诊断表象与根源的错位冰山模型：客户表面需求（如“界面要更酷
  • 详解离线安装Python库 爱编程的喵喵 Python基础课程python离线安装requirements
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了详解离线安装Python库，希望能对
  • PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧 lmtealily pytorch人工智能python
    前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
  • async和 await 的基本使用 怀男孩 前端javascript开发语言
    目录1.async/await是什么？2.async/await基本语法3.async函数和await的特点3.1async函数的特点3.2async函数的特点代码演示3.3await的特点4.try/catch捕获错误1.async/await是什么？async/await是一种用于处理异步操作的Promise语法糖。(语法糖:更易读、更简洁或更符合人类思维习惯而设计的一种语法方式)通过使用as
  • 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选 Monkey*王 python数据分析pandas
    以titanic的训练数据为例进行展示，为了简化取前十行为例首先导入模块，导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
  • 《魔兽争霸-黑潮》游戏秘籍 小魚資源大雜燴 游戏
    DECKMEOUT部队升级EVERYLITTLETHINGSHEDOES魔法升级GLITTERINGPRIZES增加黄金、木材、油量ITISAGOODDAYTODIE无敌MAKEITSO加快建筑、训练、升级的速度ONSCREEN地图全开，包括所有活动SHOWPATH地图全开，不包括所有活动HATCHET加快砍树速度SPYCOB增加油量5000单位TIGERLILY开启跳关模式，再输入“HUMANx
  • 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练 Donvink 大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
    目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域，生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者，因其强大的图像生成能力而备受关注。今天，我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
  • 开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
    一、前言经过前五篇“qwen模型小试”文章的学习，我们已经熟练掌握qwen大模型的使用。然而，就在前几天阿里云又发布了Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。本文将介绍如何使用Transformers库进行模型推理（相较于qwen1系列，使用方式上有较大的调整），现在，我们赶紧跟上脚步，去体验一下新版本模型
  • 基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告 LCG元 围术期危险因子预测模型研究人工智能
    目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、术中方案制定与实施4.1手术方案选择4.2面神经保护策略4.3麻醉方案确定五、术后恢复与并发症预测5.1恢复情况预测5.2并发症风险预测5.3案例分析六、术后护理与康复6.1护理措施6.2康复训练6
  • PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
  • 知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色 PersistDZ 大数据与AI人工智能
    知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析：一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义：知识库中存储了预先定义的意图分类体系（如“订单查询”“退换货”“投诉”等），为模型提供明确的训练目标。标注样本：知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签，是训练监督学习模型的核心数据源。2
  • 一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
  • 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
    大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
  • 图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景 Liudef06 StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
    一、技术发展现状图生视频（Image-to-VideoGeneration）是生成式人工智能（AIGC）的重要分支，其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
  • java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决 zwllxs javajdk
    好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出 Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
  • IT人应当知道的10个行业小内幕 beijingjava 工作互联网
    10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。 　　尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。 　　然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
  • java 实现自定义链表 CrazyMizzz java数据结构
    1.链表结构   链表是链式的结构 2.链表的组成    链表是由头节点，中间节点和尾节点组成    节点是由两个部分组成：       1.数据域       2.引用域 3.链表的实现 &nbs
  • web项目发布到服务器后图片过一会儿消失 麦田的设计者 struts2上传图片永久保存
      作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
  • CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法 IT独行者 CodeIgniterCart框架　
    今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明，如下： $data = array( 'id' => 'sku_123ABC', 'qty' => 1, '
  • linux回收站 _wy_ linux回收站
    今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。     后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
  • jquery回到页面顶端 知了ing htmljquerycss
    html代码： <h1 id="anchor">页面标题</h1> <div id="container">页面内容</div> <p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
  • B树、B-树、B+树、B*树 矮蛋蛋 B树
    原文地址： http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html B树        即二叉搜索树：        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； &nb
  • 数据库连接池 alafqq 数据库连接池
    http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html @Anthor:孤傲苍狼 数据库连接池 用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题，使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误： java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
  • java泛型 百合不是茶 java泛型
    泛型 在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患   泛型的特点：消除强制转换 确保类型安全 向后兼容   简单泛型的定义：      泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义 class fan
  • javascript闭包[两个小测试例子] bijian1013 JavaScriptJavaScript
    一.程序一 <script> var name = "The Window"; var Object_a = { 　　name : "My Object", 　　getNameFunc : function(){ var that = this; 　　　　return function(){ 　　　　
  • 探索JUnit4扩展：假设机制（Assumption） bijian1013 javaAssumptionJUnit单元测试
    一.假设机制（Assumption）概述        理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
  • 【Gson四】范型POJO的反序列化 bit1129 POJO
    在下面这个例子中，POJO(Data类)是一个范型类，在Tests中，指定范型类为PieceData，POJO初始化完成后，通过 String str = new Gson().toJson(data); 得到范型化的POJO序列化得到的JSON串，然后将这个JSON串反序列化为POJO   import com.google.gson.Gson; import java.
  • 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL bit1129 Stream
    几点总结： 1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法 2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行时，
  • NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 nginx lua
    安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。 这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
  • java-递归判断数组是否升序 bylijinnan java
    public class IsAccendListRecursive { /*递归判断数组是否升序 * if a Integer array is ascending,return true * use recursion */ public static void main(String[] args){ IsAccendListRecursiv
  • Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2 bylijinnan javanetty
    Netty3的API http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html 里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”： 如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB） 来
  • Java工具之JPS chinrui java
    JPS使用     熟悉Linux的朋友们都知道，Linux下有一个常用的命令叫做ps（Process Status)，是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的，在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用，它就是jps（Java Process Status)，它可以用来
  • window.print分页打印 ctrain window
    function init() { var tt = document.getElementById("tt"); var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes; var level = 0; for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
  • 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM daizj jdkhadoopjps
    在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误   [slave16][email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps Error occurred during initialization of VM java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
  • PHP开发大型项目的一点经验 dcj3sjt126com PHP重构
    一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中，这样在程序的开发中可以带来很多的方便，特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯，不管是用拼音还是英语，至少应当有一定的意义，以便适合记忆。变量的命名尽量规范化，不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数，这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然，在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数，几十
  • android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数 dcj3sjt126com android
    使用GET方法发送请求 private static boolean sendGETRequest (String path, Map<String, String> params) throws Exception{ //发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
  • linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符 eksliang linux 通配符linux通配符
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2104387 在bash的操作环境中有一个非常有用的功能，那就是通配符。 下面列出一些常用的通配符，如下表所示 符号 意义 * 万用字符，代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符，代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如：[abcd]代表一定有一个字符，可能是a、b、c
  • Android关于短信加密 gqdy365 android
    关于Android短信加密功能，我初步了解的如下（只在Android应用层试验）：     1、因为Android有短信收发接口，可以调用接口完成短信收发；         发送过程：APP（基于短信应用修改）接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
  • asp.net在网站根目录下创建文件夹 hvt .netC#hovertreeasp.netWeb Forms
    假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下： string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree"); if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName)) { //文件夹已经存在 return; } else { try { D
  • 一个合格的程序员应该读过哪些书 justjavac 程序员书籍
    编者按：2008年8月4日，StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问：哪本最具影响力的书，是每个程序员都应该读的？ “如果能时光倒流，回到过去，作为一个开发人员，你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本， 你会选择哪本书呢？我希望这个书单列表内容丰富，可以涵盖很多东西。” 很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数
  • 单实例实践 跑龙套_az 单例
       1、内部类 public class Singleton { private static class SingletonHolder { public static Singleton singleton = new Singleton(); } public Singleton getRes
  • PO VO BEAN 理解 q137681467 VODTOpo
    PO：      全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。     BO：     全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
  • 战胜惰性，暗自努力 金笛子 努力
    偶然看到一句很贴近生活的话：“别人都在你看不到的地方暗自努力，在你看得到的地方，他们也和你一样显得吊儿郎当，和你一样会抱怨，而只有你自己相信这些都是真的，最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋，我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在，是否你就真的相信他们如此不思进取，而开始放松了对自己的要求随波逐流呢？ 我有个朋友是搞技术的，平时嘻嘻哈哈，以
  • NDK/JNI二维数组多维数组传递 wenzongliang 二维数组jniNDK
    多维数组和对象数组一样处理，例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示，直到数组变为一维的，且里面元素为基本类型，去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。 Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata) { jint i,j; int s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他