- 【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记论文阅读人工智能deepseek
DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题:DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者:DeepSeek-AI团队(联系邮箱:
[email protected])发表时间与出处:2024年,AIME2024(人工智能与数学教育国际会议)关键词:ReinforcementLe
- 【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses
开心星人
论文阅读论文阅读
https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中,来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍,甚至在防御研究中成为了一种默认假设,我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说,这些防御方法首先在
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- F-PointNet 论文阅读理解
咸鱼和白菜
目标检测f-pointnet点云目标检测
总述本文提出一种方法:使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位(也就是pointnet处理点云),将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体(Frustum)?形成一个3D的box参数进行输出。本文主要贡献就是在“一个叫做锥(Frustum)”的使用上结合2D的regionpropos和点云进行3D的分割和box的输出。为方便理解与书写,按照文中顺
- TC-LLaVA论文笔记
0yumiwawa0
计算机视觉论文阅读
RoPE介绍理解LLM位置编码:RoPE|LinsightMotivation在基于视频的multimodallargelanguagemodel中,更好地利用视频提供的时序信息。MethodTemporal-AwareDualRoPE之前的RoPE公式:A(qTm,kFnVz)=Re[qTmkFnVzei(P(Tm)−P(FnVz))θ]A_{(q_{T_m},k_{F_nV_z})}=Re[q
- 【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext
Rose sait
论文阅读笔记
论文题目:DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源:EMNLP2023论文链接:2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接:https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数
- CNN-day5-经典神经网络LeNets5
谢眠
深度学习深度学习计算机视觉人工智能
经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络参考:论文笔记:Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN博客1网络模型结构整体结构解读:输入图像:32×32×1三个卷积层:C1:输入图片32×32,6个5×5卷积核,输出特征图大小28×28(3
- [论文笔记] llama3.2 蒸馏
心心喵
论文笔记论文阅读
参考链接:LLaMA3.2技术报告:GitHub-meta-llama/llama-stack:ModelcomponentsoftheLlamaStackAPIs[2407.21783]TheLlama3HerdofModelshttps://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/HuggingFac
- 深度学习论文阅读路线图
喜欢打酱油的老鸟
深度学习论文阅读路线图深度学习论文阅读路线图论文阅读路线图
https://www.toutiao.com/a6703859415763649031/作者:floodsun编译:ronghuaiyang这是作者一年前整理的东西,有些最新的论文没有包含进去,但是对于新手来说,入门足够了!如果你是深度学习领域的新人,你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢?”这就是深度学习论文的阅读路线图!这个路线图是根据下面几个规则构建的:从概要到细节从老的到最新的业
- 神经网络压缩实验-Deep-compression
无用技术研究所
首发于个人博客,结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression,首先要训练一个深度神经网络,为了方便实现,这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet(pt.nn.Module):def__init__(self):super(net,self).__init__()self.conv1=pt.nn.Conv2d(in_channels=1,
- 【论文阅读】DeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型DeepSeek计算论文阅读deepseekagiaillmagentcot
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力
[email protected]目录DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcem
- [论文笔记] Deepseek技术报告
心心喵
论文笔记论文阅读人工智能
1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习(RL)提升大型语言模型(LLMs)的推理能力,旨在探索在不依赖大规模监督微调(SFT)的情况下,模型如何自我进化并形成强大的推理能力。介绍了两代模型:DeepSeek-R1-Zero(纯RL,无SFT冷启动数据)和DeepSeek-R1(在RL前加入少量冷启动数据和多阶段训练流程,提升可读性及推理表现)。核心思路直接在基础模型上应用大规模强化学习,利用
- 【声音场景分类--论文阅读】
繁华落尽,寻一世真情
分类论文阅读数据挖掘
1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com/Alibaba-MIIL/AudioClassfication音频分类网络如图4所示。在此阶段,主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野,同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
- 【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记
phy12321
相机重定位
GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络。该网络可以使得不连续帧之间进行信息传递,相比于只能在相邻前后帧之间进行信息传递的序列输入和LTSM,其能捕获更多视角信息以进行重定位。因此LSTM
- 利用去雾算法实现低光增强
mytzs123
图像增强算法opencv人工智能
[论文阅读](11)ACE算法和暗通道先验图像去雾算法(Rizzi|何恺明老师)_暗通道去雾算法-CSDN博客//https://zhuanlan.zhihu.com/p/500023711?utm_id=0#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;namespace{voi
- 论文笔记(七十)DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning(二)
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning(二)文章概括摘要:2.方法2.3.DeepSeek-R1:冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏:赋予小模型推理能力文章概括引用:@article{g
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
当下,深度学习在农业领域的研究热度持续攀升,相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后,质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物,缺乏能够落地转化的实际价值,“凑数”的痕迹十分明显。在农业信息化领域的顶刊《ComputersandElectronicsinAgriculture》中也大面积存在。众多论文在研究方法上存在严重缺陷,过于简单粗放。只是机械地把深度学习方法生硬地套用到特定农业问题中
- [论文笔记] llama-factory 微调qwen2.5、llama3踩坑
心心喵
论文笔记深度学习人工智能
一、bug1、pre-tokenize的时候,会OOM解决:在yaml文件中添加streaming参数#tokenizestreaming:Truemax_steps:10000https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/3a023bca2a502810a436cfba7708df164754ea62/src/llamafactory/hparams
- [论文笔记] Megatron: mistral sliding window(ImportError: /workspace/venv/lib/python3.10/site-packag报错解决)
心心喵
论文笔记论文阅读
pyTorch—TransformerEngine1.2.1documentation论文:https://arxiv.org/pdf/2310.06825.pdftransformerengine的slidingwindow是用了flashatttention(新版本2以上,这里用的最新版本2.5.2)里对sliding_window的实现。所以不需要用transformerengine。直接用
- 论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi
智尊宝人工智能社区
人工智能计算机视觉
3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化studyai.com搜索论文:3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini
- 论文阅读笔记(9)——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》
StriveQueen
自然语言处理机器学习论文阅读笔记算法神经网络机器学习Transformer
1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
海拉鲁的小厨娘
读论文论文阅读
一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
feifeikon
神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2:《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》
feifeikon
论文阅读
摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍:依赖于数十亿次的探索性交互(通常采用在线强化学习),依赖于特定领域的模型设计,难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中,我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法,以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理,该代理能够同时观察网页截图和HTML页面,并输出网页导航操作,例如点击和输入文本等。WebGUM通过
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3:《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》
feifeikon
论文阅读
摘要近年来,大型多模态模型(LMMs)的发展,特别是GPT-4V(ision)和Gemini,迅速扩展了多模态模型的能力边界,不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中,我们探讨了LMMs(如GPT-4V)作为通用网页代理的潜力,这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT,这是一种通用网页代理,利用LMMs的视觉理解能力,实现网页上的操作。我们在最新的MIND
- [论文笔记]自监督sketch-to-image生成:Self-Supervised Sketch-to-Image Synthesis
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉sketch深度学习计算机视觉
前言:2020年顶会同时出现了两篇很有意思的论文《Self-SupervisedSketch-to-ImageSynthesis》和《UnsupervisedSketch-to-PhotoSynthesis》,分别用自监督和无监督的方法做sketch-to-image生成,可以说是GANs在这一任务中表现的巅峰。目录主要贡献主要工作域转换模型TOMPS:边缘图、铅笔画图、草图sketch之间的区别
- 【论文笔记】:DuBox: No-Prior Box Objection Detection via Residual Dual Scale Detectors
Activewaste
#Anchor-free#特征层面#小目标检测DuBoxanchor-free
&Title:DuBox:No-PriorBoxObjectionDetectionviaResidualDualScaleDetectorsGithubaddrNone&Summary介绍了一种新的一阶段检测方法Dubox,它可以在没有先验框的情况下检测物体。设计的双尺度残差单元具有多尺度特性,使双尺度检测器不再独立运行。高层检测器学习低层检测器的残差。Dubox增强了启发式引导的能力,进一步使
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR