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胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域，边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端，边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈，配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力，使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是，框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性，与PyTorch动态图机制对迭
- 量子生成对抗网络：量子计算与生成模型的融合革命
牧之112
量子计算生成对抗网络人工智能
引言：当生成对抗网络遇上量子计算在人工智能与量子计算双重浪潮的交汇处，量子生成对抗网络（QuantumGenerativeAdversarialNetworks,QGAN）正成为突破经典算力瓶颈的关键技术。传统生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等领域已取得辉煌成就，但其参数规模与计算复杂度随着数据维度呈指数级增长。量子计算的叠加性、纠缠性和并行性，为解决这一矛盾提供了全新思路。2025年，
- OpenAI模型可解释性工具：理解AI的黑箱
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能百度ai
OpenAI模型可解释性工具：理解AI的黑箱关键词：OpenAI模型、可解释性工具、AI黑箱、模型理解、人工智能摘要：本文旨在深入探讨OpenAI模型可解释性工具，帮助大家理解AI这个“黑箱”。首先介绍了研究的背景、目的和预期读者，接着解释了核心概念，包括OpenAI模型、可解释性工具等，阐述了它们之间的关系。通过核心算法原理、数学模型和公式的讲解，让大家明白其内在机制。还给出了项目实战案例，包括
- 骗局套路：卧虎藏隆应天书府隆国强被骗无法提现！讲述背后事实！
正义青天
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！近期作者接触到了很多投资者被所谓的“隆国强”（骗子假冒）在卧虎藏隆应天书府带单的案例。这些新平台打着
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- 网络爬虫再深入——对抗指纹检测、分布式架构与智能解析实战
rooney2024
爬虫
目录一、深入反爬：浏览器指纹检测与对抗（配图1）1.高级指纹检测原理2.对抗方案与实战二、分布式爬虫架构深度设计（配图2）1.容错与弹性设计2.智能限流算法三、智能解析：LLM与计算机视觉的融合（配图3）1.LLM解析非结构化文本2.视觉辅助定位元素四、法律与伦理：爬虫工程师的自我修养1.关键法律边界2.道德实践框架五、未来战场：Web3.0时代的爬虫技术演进1.去中心化网络挑战2.AI驱动的自适
- 7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解
以山河作礼。
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7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn实现（坐标下降法）：7.2scikit-learn实现（最小角回归法）：一·摘要拉索回归（LassoRegression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从
- 机器学习算法之回归算法
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机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量（y）和一个或多个自变量（x）之间的关系。其基本形式为y=wx+e，其中w是权重，x是自变量，e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 7篇1章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一，其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型，并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤，包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估，帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中，机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- 假冒振我中华第六届内部操盘群毛振华不正规!未来低碳项目不能提现难友真实经历告诉你!
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随着互联网的普及和金融科技的发展，越来越多的人开始使用线上平台进行投资、交易等活动。然而，一些不法分子也利用这些平台实施诈骗行为，给投资者带来了巨大的损失。本文将介绍一种常见的骗局——黑平台无法出金，以帮助大家提高警惕性，避免上当受骗。推荐网上投资理财、数字经济、数字体育、人工智能，数字农业慈善投票网站买数字的等等都是，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。（注明：该文章出现名字为网上
- ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享!
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随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术，可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么，ai绘画生成软件哪个好？首先，让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件，它们分别是：1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理，从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- 生成式 AI：从 “理解” 到 “创造” 的突破
田园Coder
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1.生成式AI的定义：让AI从“识别”走向“创造”1.1什么是生成式AI生成式AI是一类能自主生成新内容（文本、图像、音频、视频等）的人工智能技术。与传统“判别式AI”（如人脸识别、垃圾邮件过滤，专注于分类和判断）不同，生成式AI的核心是“创造”——它能基于学习的规律，生成与训练数据相似但全新的内容。例如，判别式AI能判断“这是一幅梵高的画”，而生成式AI能模仿梵高的风格创作一幅全新的油画；判别式
- 青少年人工智能Python编程水平测试四级 模拟试卷9 试题解析
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1、以下选项中，说法正确的是？（）A、条件1and条件2，表示条件满足其中1个即可B、条件1or条件2，表示2个条件需要同时满足C、and和or不能在一个条件表达式中同时使用D、andor一般和if语句搭配使用正确答案：D试题解析：and是逻辑与，同时满足结果才满足；or是逻辑或，满足一个结果就是满足；
- 青少年人工智能Python编程水平测试四级 模拟试卷5 试题解析
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YCL试题详解python开发语言少儿编程青少年编程算法推荐算法
【单选题】（每题2分）1、运行下列代码后，输入4，输出的结果是？（）num_1=input()num_2="3"print(num_1+num_2)A、7B
- 计算机视觉：人工智能的“眼睛”
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人工智能计算机视觉机器学习算法pytorchpython数据结构
前言在人工智能的众多领域中，计算机视觉（ComputerVision）无疑是其中最为引人注目的方向之一。它赋予了机器“看”的能力，使计算机能够像人类一样理解和解释视觉信息。从自动驾驶汽车到医疗影像诊断，从安防监控到虚拟现实，计算机视觉的应用场景无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、应用场景以及未来的发展趋势，帮助您全面了解这一充满活力的领域。一、计算机视觉
- 计算机视觉：打开机器之眼看世界
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计算机视觉是人工智能领域中备受关注的一部分，它的目标是赋予计算机类似于人类眼睛的功能，让机器能够感知和理解周围的世界。通过图像和视频数据，计算机视觉技术将信息转化为可理解和可操作的数据，为各种应用领域提供了强大的支持。一、计算机视觉的起源和发展计算机视觉起源于20世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机能够识别和理解图像。随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为一门独立的学科，并广泛应用于
- 如何使用 OpenCV 打开指定摄像头
在计算机视觉应用中，经常需要从特定的摄像头设备获取视频流。例如，在多摄像头环境中，当使用OpenCV的cv::VideoCapture类打开摄像头时，如果不指定摄像头的ID，可能会随机打开系统中的某个摄像头，或者按照设备连接的顺序打开第一个可用的摄像头。比如： //打开两个摄像头 cv::VideoCapture cap0(0); if (!cap0.isOpened()){ c
- 山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末复习简答题整理
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多元人工智能
写在前面给我的往年题整理引个流嘿嘿山东大学软件学院2024-2025人工智能导论期末回顾-CSDN博客个人观点：这次考试给我的感觉是意料之外又是意料之中，怎么说呢，意料之中的是这次的题跟往年题不一样，因为我们上一级的期末考试题就跟前几年的非常不一样，所以其实还是有所准备的，但是又是意料之外的，因为他考的也太不一样了，考的非常细节，还是招架不太住哈哈哈以下是我自己整理的一些知识点，仅供参考~需要的可
- 2024年第六届振我中华资金分仓方案毛振华低碳未来碳交易市场被骗无法出金,真相令人毛骨悚然!
法律咨询维权
日常生活中，经常有陌生电话号称免费拉人进股票群；网络平台上，也经常有各种股票讲课的广告。很多人抱着不花钱只是进群看看、听听课的心态，没想到却一步步陷入被骗的漩涡，损失惨重。这些股票群里所谓的“老师”首先推荐股票，取得信任后，就会推荐自行发行平台，来骗取投资者钱财。数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局，广大市民对此要提高警惕，遇到此类情况一概不要相信。若你
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成多个MCP Servers与Qwen3-8B模型的创新应用探索（九）
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术迅猛发展的今天，如何让AI代理更高效地理解和操作外部资源成为行业关注的焦点。模型上下文协议（MCP）应运而生，作为一项由Anthropic推出的开源标准，它为AI系统提供了一种统一的方式来发现、检索和理解数据。与此同时，OpenAIAgents通过支持多种MCP服务器的集成，为开发者提供了更大的灵活性和扩展性。结合强大的Qwen3-8B模型，其不仅具备快速响应的能力，还能在复
- 支持向量机SVM
李昊哲小课
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支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例（更容易理解）假设现在有一个二维平面上散落着一些点，这些点分为两类，一类是红色的圆形点，另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线，能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- DeepSeek部署指南：从入门到精通
wujj_whut
热门应用c++DeepSeek嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南：从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域，模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架，其部署过程不仅关系到模型的性能表现，还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程，涵盖从环境配置到实际应用的各个方面，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架，
- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明）
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人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
- 女性职业新趋势：揭秘未来高薪热门行业
氧惠爱高省
女生在职业选择上拥有广阔的空间，尤其是在当前快速发展的社会背景下，一些行业不仅成为了高薪热门，还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业：➤推荐网购返利app“氧惠”，一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接，下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台，更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的广泛应用，相
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让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
- 高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解
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高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同，GMM能够捕捉数据中的多模态特性，这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看，一个包含K个分量的GMM可表示为：其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数（满足(\
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
YOLO实战营
YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统，包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能：基于YOLOv8的高效目标检测
- 交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究
交错并联Buck+LLC变换器的建模与控制优化研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。摘要本文针对宽输入电压范围(200-450V)、多电压输出(12-48V)的高效DC-DC变换系统，提出了一种基于交错并联Buck预调节器和LLC谐振变换器的两级式拓扑结构。中间母线电压设定为200V，系统输出功率为1500W，要求电压和
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
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基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息，帮助医生做出更准确的诊断。近年来，深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标：
1.实现权限的管理（CRUD）
2.实现部门管理 （CRUD)
3.实现人员的管理 （CRUD）
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士）
2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞ ，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作：
下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box ：
官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文（转）
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用：
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址：
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸，你伤不起
原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖；
个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良；
最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究；
发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ，其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展：断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析：
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等
ronin47
nginx lua
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-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API（
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description）
可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧： 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介： &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量（locale）
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下：
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression（翻译）
lvdccyb
Mathapache
这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。
多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。
数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。
基本覆盖了：线代，统计，矩阵，
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法（GA），
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作；
仅需要几分钟，根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下：
一等奖（两名）
Microhardest：http://microhardest.ite
