- Cut, Paste and Learn方法解读
wangxinwei2000
深度学习人工智能
Abstract问题背景:标注数据的缺乏:在实例检测任务中,部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如,在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。每当面对新的环境和新的物体实例时,都需要进行昂贵的数据收集和标注工作。研究贡献:解决方法:本文提出了一种简单的方法,可以以最小的努力生成大量标注的实例数据集。关键洞察:研究者的关键洞察是,仅仅确保“局部真实感”(patc
- 不懂我的明白很正常
千竹斯多
《不懂我的明白很正常》就像被有着炙烈的热情的邻人请去吃顿便饭,他端上一盘槐花炒韭菜,说着快尝尝你明白他的意思是在问感觉还不错吧!也明白他想得到你肯定的回答只是,你啥都不想评价相反的,有时你看完一些与自己相隔遥远的故事而心绪波澜起伏欲有万语千言可是,兴许仅落笔几字抑或默默无语一样世界里有诸多怪物,如莫比乌斯环之研究者我只是追随的遛文字的模仿者一个大家请别纠结于槐花为什么选择韭菜或者故事是否圆满只消懂
- 用了这么多年的PCA可视化竟然是错的!!!
生信宝典
本文启发于上周开的单细胞转录组课程,本次课程由资深单细胞算法研究者戴老师主讲,深入浅出,各部分分析原理从理论到应用层面解释透彻,最新流程,最新代码,绝对值得学习。课程尚未结束,我就迫不及待向一位未能安排出时间参加此课程的老友及时安利了视频课。言归正传,介绍培训课程的一张幻灯片:很多PCA可视化结果都是不合适的。PCA或PCoA是常用的降维工具,之前有几篇文章介绍PCA的原理和可视化。一文看懂PCA
- Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术(五)
极客代码
PythonOpenCV精讲pythonopencv图像处理开发语言人工智能计算机视觉
⚡️⚡️专栏:PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计,从基础概念入手,逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解,更有实战代码示例,助力读者快速将所学应用于实际项目中,提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
- 十大机器学习算法-梯度提升决策树(GBDT)
zjwreal
机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- 互联是人类的大势——医学地球人的诞生
891e64c433d2
上一篇:我们更需要什么样的中医大师西医导致人的分隔西医是基于物质的,就注定它是分隔人的,尽量压制人和人之间的交互,协同发展的必要不大。研究者分别地展开研究,选择生命迷宫的一个细节展开工作;他们也会借鉴别人的见解,但这些是基于物质的看法;他们之间也有合作,但基于物质进行交互,人之间可以不用关联。科学的发展体现为团队合作解决问题,人们一定是把复杂任务分解了,每个人具体地完成一块工作,本质上仍然是分隔的
- 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model
Wils0nEdwards
学习笔记
概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现,但都存在各自的局限性。特别是,ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势,但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此,研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度,并提高视觉任务的效率。现
- 如何成功申报课题|读《教师如何做课题》(四)
向着明亮那方
四、如何成功申报课题要成功申报课题,就要填好课题申报书,怎么样才能填好课题申报书呢?课题申报书的写作不仅仅是一个写作的问题,更体现课题研究者的科研素养。因此要在课题申报书中体现科研研究者的科研素养。这就需要规范的填写课题申报书。(一)熟悉课题申报程序1.课题申报的类型课题申报类型包括两种:自选课题向上申报、上发课题自下申报。一线教师参与的课题大都是第二种。2.课题申报的程序课题申报的程序一般包括获
- 《天后上热搜后,我国士身份被曝光了》宋齐林晚晴(独家小说)精彩TXT阅读
寒风书楼
《天后上热搜后,我国士身份被曝光了》宋齐林晚晴(独家小说)精彩TXT阅读主角:宋齐林晚晴简介:最近几天,天后的词条一直挂在热搜榜上。所有人都在扒天后男友的身份。可从始至终都没人知道是谁,只知道他是一个普通人。可事实真是如此吗?当一次次科技采访被曝光时,粉丝们发现,那个普通人竟是科研院顶尖的研究者。他打造的每一个作品,都是碾压同时代的人类结晶。凭借一己之力,就将龙国军工水平提升了百余年……所有人震惊
- AbMole|精准肿瘤识别:通过变构纳米感应圈实现亲和力编程
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生物科研学习笔记试剂
近年来,精准医疗的发展对肿瘤的早期诊断和靶向治疗提出了更高要求。然而,传统肿瘤识别探针在实现“靶向肿瘤、避开正常组织”方面仍面临诸多挑战。为了克服这一难题,研究者们不断探索新的识别策略,其中基于肿瘤微环境(TME)响应的纳米材料展现出巨大潜力。来自湖南大学化学化工学院分子科学与生物医学实验室的LiliAi,QianqianZuo,YoushanLi等多名研究人员发表了题为《ProgrammingA
- 逆转录病毒载体简介
生物GO
随着现代医学的发展,研究者发现有越来越多的疾病与人类基因组的突变或缺失有关。几十年来,人们一直在探索一些疾病在分子水平的治疗,试图通过对患者基因的调控达到治疗某种疾病的目的。目前,多数研究集中在将外源基因插入到基因组的某个位置,以促进或抑制某种特定基因的表达,这就要求有一种可以将外源基因引入机体细胞中的运载工具,而逆转录病毒载体正是迎合了这种需要而产生的。逆转录病毒载体是根据逆转录病毒的特性设计出
- 深度学习驱动下的字符识别:挑战与创新
逼子歌
神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来,深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前,国内各大
- 科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)
生信学习者1
SCI科研绘图系列r语言数据可视化数据分析
介绍R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。加载R包knitr::opts_chunk$set(warning=F,message=F)library(tidyverse)library(phyloseq)library(g
- 《理解媒介》——超越时代的预言(3/8)
20级娜迪拉雪赫来提
麦克卢汉《理解媒介》-书无疑是传播学领域的惊世骇俗之作。此前的美国传播学研究者皆以实用主义哲学为指导,研究视角多侧重于传播内容与传播效应,而麦克卢汉却第一次把重点放置于传播媒介,提出了"媒介即讯息"这一震惊世人的观点。在《理解媒介》全书中,麦氏以媒介这一核心概念为立论点和出发点,试图串联起整个人类文明发展史,将人类文明史划分为部落化-非部落化一重新部落化三个时代。媒介对于人类有着巨大的影响,然而人
- 《天才在左,疯子在右》(2)|我的身体除了我还有TA
倾宸芯语
昨天为大家分享了两个故事,讲的是妄想症的患者,一个坚称自己是自己这部小说的作者和主角,他可以随意的主宰自己和别人的人生以迎合“读者”来创造剧情;另一个是生命的研究者,发现了蚂蚁其实是一种“松散生命”,而且石头也是生命的另一种形式,只是我们与它们之间互不理解而已。今天,我想为大家分享另外一些不一样的“非常态人类”,以及他们内心的真正想法。什么样的人类?现在,就让我们一起去领略不一样的世界吧!1、真实
- 古代的平仄和今天的平仄有什么不同?
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古代的平仄和今天的平仄有什么不同?平仄是汉字的声调划分。平仄是对四声的不完全归纳魏晋时期,曹植创造了“梵呗”,汉字的声调发音研究发端。随后佛学的广为传播,让声韵学飞速发展,出现了很多韵书和研究者。如周頤《四声切韵》,沈约《四声谱》、王斌《四声论》,以及其后的张谅《四声韵林》,刘善经《四声指归》、夏候詠《四声韵林》。这些研究者们虽然各有侧重,但是将汉字读音划分为四声可以说是共同的认知。这个时期汉字的
- 深度学习特征提取魔改版太强了!发文香饽饽!
深度之眼
深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点,特征提取可以占一席,毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起,用深度学习做特征提取逐渐成了主流,比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN,都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取,研究者们开始致力于改进深度
- 6. 深度学习中的正则化技术:防止过拟合
Network_Engineer
机器学习深度学习人工智能
引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。为了防止过拟合,研究者们提出了多种正则化技术,如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性,有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。1.过拟合的原因与影响过拟合通常发生在模型的复
- 自控力
cherry_1296
我们先来看一个实验:在饥饿的受试者面前摆两盘东西,一盘是香酥可口的巧克力饼干,一盘是不太诱人的萝卜。问他想吃哪个,被试者都说想吃饼干。好,这时跟其中的一组说,你想吃哪个就吃哪个,不用自我控制。跟另一组说,饼干不可以吃,只能吃萝卜。后面这组被试者要去忍耐住想吃饼干的诱惑,叫作自我控制组。20分钟后,研究者请两组被试者分别去做很难的数学题。他们解不出来又没有成就感,要完全靠意志力坚持做下去。那么哪一组
- 2021福布斯富豪榜前十 半数关注比特币和区块链
Eslacoin艾斯拉量化
中本聪结合多位朋克社群的既有想法创造了比特币,其背后的科技和概念并非均为创新,但其利用密码学等控制币的发行和管理的想法带来了创新改变。随着越来越多的组织、群体和个人开始接受比特币,以比特币为代表的加密世界正不断扩大发展。尽管近一个月以来,比特币“四面楚歌”。但多名亿万富翁的目光仍关注在比特币上,相关资产配置中也不乏押注。值得注意的是,在2021年福布斯富豪榜中,就不乏加密的积极研究者。亚马逊杰夫·
- 【Python】TensorFlow介绍与实战
Ustinian_310
pythontensorflow开发语言深度学习
TensorFlow介绍与使用1.前言在人工智能领域的快速发展中,深度学习框架的选择至关重要。TensorFlow以其灵活性和强大的社区支持,成为了许多研究者和开发者的首选。本文将进一步扩展对TensorFlow的介绍,包括其优势、应用场景以及在最新版本中的新特性,旨在为读者提供一个全面的学习指南。2.TensorFlow简介2.1TensorFlow的优势社区支持:TensorFlow拥有庞大的
- 做最好的班主任
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做最好的班主任——读《从平凡到卓越:25位优秀班主任的故事》文/张爱敏《班主任》杂志将25位“封面人物”的文章结集出版,对我国中小学班主任队伍建设而言无疑是做了一件善事。这25位班主任都是卓越的班主任,他们的经验是全国优秀班主任经验的典型代表,他们的成长途径与班级管理实践给班主任理论研究者和实践学习者提供了丰富的素材。25位班主任之所以能从平凡走向卓越,源于爱与责任,源于尊重与赏识,源于智慧与创新
- 《开源大模型食用指南》全网发布,轻松助你速通llm大模型!
再不会AI就不礼貌了
分布式语言模型人工智能langchainllama
前言《开源大模型食用指南》是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于AutoDL平台的中国宝宝专属大模型教程,针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导,简化开源大模型的部署、使用和应用流程,让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型,帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。朋友们如果有需要全套《开源大模型食用指南》,扫码获取~项目的主要内容包括:基
- 偏见的亮点:认知偏见如何增强推荐系统
量子位AI
人工智能机器学习
认知偏见,曾被视为人类决策过程中的缺陷,现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而,在机器学习中,尤其是在搜索和排序系统中,认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性,但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战,这一领域尚未广泛探讨,对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法,如推荐系统
- 最高效的学习方法
君子务本2022
在信息爆炸的时代,我们需要面对的挑战与日俱增,学习是我们提升能力,增加代偿的必由之路!可是时间和注意力这些稀缺资源注定越来越稀缺,我们怎么在有限的时间内取得最好学习效果是我们今天每一个人都必须解决的问题。万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例,今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作,向万维钢老师致谢,向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬!三个知识点:学习区、心流、喜欢公式1、学习
- 开题报告新策略:ChatGPT的6大助力!
芙蓉姐姐陪你写论文
AI论文人工智能AI写作论文笔记论文阅读深度学习chatgpt
开题报告是学术研究的起点,它不仅定义了研究的方向和范围,还体现了研究者对课题的理解和准备程度。撰写一份高质量的开题报告对于确保研究项目顺利进行至关重要。然而,确定研究选题、搜集相关文献、分析研究趋势以及规划研究方法等任务,可能会让许多研究者感到挑战重重。01选题建议选题是研究的起点,它决定了你将航行的方向。ChatGPT能够根据你的研究兴趣和学术趋势,提供个性化的选题建议,帮助你在学术的海洋中找到
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 计量经济学——事件研究法/事件分析法
佛系研go
计量经济学大数据学习
计量经济学——事件研究法/事件分析法基本定义事件分析法(EventStudyMethodology,ESM)是一种用于研究重大事件对公司层面变量短期影响的计量方法。在以往研究中,该方法主要应用于金融领域,且主要用来衡量某一特定事件对公司股票价格的影响。但是在最近的研究中,由于具有逻辑清晰,分析过程简单等优点,该方法越来越多的受到研究者的关注,也开始逐渐被应用于其他领域研究。尤其近期,新冠疫情的发生
- 科研绘图系列:R语言单细胞差异基因四分图(Quad plot)
生信学习者2
R语言可视化r语言数据分析数据挖掘
介绍在单细胞分析领域,为了探究不同分组间同一细胞类型的基因表达差异,研究者们常采用四分图(QuadPlot)作为分析工具。该图形的横轴代表比较组1,而纵轴代表比较组2。通过这种布局,四分图能够有效地展示两组间共有的差异表达基因,从而为深入理解细胞类型在不同条件下的分子特性提供直观的视角。这种可视化方法不仅揭示了组间基因表达的异同,还有助于识别可能在生物学过程或疾病发生中起关键作用的基因。加载R包导
- 深度学习奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
AGI大模型老王
人工智能深度学习语言模型算法大模型AI大模型
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include