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【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价 XiaoJ1234567 《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛.1）数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用 Python编程之道 Python编程之道 python pytorch 自然语言处理 ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念，如词嵌入、循环神经网络等，并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理，结合Python代码进行详细
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带，用小学生都能听懂的语言解释复杂概念，再通过手把手的TensorFlow实战案例，教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发，揭示深度学习如何像"超级分析
ResNet：深度卷积神经网络的里程碑心想事“程” 小知识点 cnn 人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
视觉算法之卷积神经网络清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉 cnn 神经网络深度学习 python 课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet t0_54manong 大数据与人工智能 cnn 架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
一文搞懂 Cursor 内部工作原理~ zz_jesse
介绍了Cursor，一个结合了AI技术的代码编辑器，它通过深度学习和语义索引的方式，提升了开发者的工作效率。Cursor通过与VSCode相似的界面和功能，以及自己的AI特性，实现了代码的智能化编辑和错误检查。译文从这开始～～你可能已经看到新闻：OpenAI正以高达30亿美元的价格收购Windsurf！与此同时，Cursor的母公司Anysphere也正在以90亿美元估值融资9亿美元！这对于代码生
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）林聪木目标检测 YOLO 深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅人工智能 tensorflow python ai
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
深度学习核心知识简介和模型调参研术工坊深度学习知识和技巧深度学习人工智能 python
深度学习模型调优就像调制一道复杂的菜肴，需要掌握多种"调料"的用法。本文将为您详解这些关键"调料"，帮助您烹饪出高性能的模型。###核心参数及其影响####1️⃣Loss（损失函数）**基本介绍**：衡量模型预测与真实值差距的指标，是模型优化的指南针。**生活类比**：想象你在教小孩认识动物：-**完美情况**：小孩看到猫说"猫"，看到狗说"狗"→Loss=0-**有错误**：小孩看到猫说"狗"→
【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉？计算机视觉，其实就是教机器怎么像我们人一样，用摄像头看看周围的世界，然后理解它。比如说，它能认出这是个苹果，或者那边有辆车。除此之外，还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息，帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像，然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗？人类依赖视觉，找辆汽车轻而易举，毕竟汽车那么大，一眼就能看出来，所以常误以为计算机视觉简单，
2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐 OpenCV图像识别人工智能深度学习智能电视人工智能
2025年跑深度学习任务，电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量，以下是具体分析：处理器（CPU）多核高性能：深度学习涉及大量并行计算任务，需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器（SapphireRapids或后续架构）和AMDEPYC处理器（Genoa或后续架构）是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
【深度学习第六期深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用】码上有前 Python 深度学习 Pytorch 深度学习人工智能 cnn
作者：“码上有前”文章简介：深度学习欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用摘要：本文深入探讨深度学习中批量归一化（BN）、层归一化（LN）、标准化以及正则化等关键技术。详细阐述它们的基本原理，包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等；通过丰富的实例和对应代码，展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式，以及对模型训练和性能的影响；同时，对比分析各项技术的特点和
深度神经网络课程设计：从理论到实践 Vita Libre
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度神经网络是深度学习预测的核心技术，本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务，包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程，并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是深
深度学习基础与应用：从理论到实战创新工场
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度学习是人工智能的核心分支，通过模拟人脑神经网络处理大量数据以执行复杂任务。Python因其简洁性和强大的库支持成为深度学习研究的首选语言。本文概述了深度学习基础概念、核心算法、Python框架，并假设了一个包含教程、示例代码、数据集、交互式学习环境、性能评估指标和进阶主题的“deep-learning-study-main”压缩包内容，旨在帮助学习者深入理
大模型与智能体：螺旋共生，绘就智能新蓝图东锋17 人工智能大模型智能体人工智能
大模型与智能体：螺旋共生，绘就智能新蓝图在人工智能的前沿领域，大模型与智能体宛如两颗璀璨的星辰，以一种精妙的螺旋共生关系，重塑着智能世界的格局，深刻影响着我们生活与工作的方方面面。大模型：构筑智能大厦的基石大语言模型，像广为人知的GPT-4、通义千问等，凭借在海量数据中深度学习的锤炼，展现出卓越的语言理解与生成天赋。它们就像知识渊博的学者，能熟练应对各类自然语言任务。无论是洋洋洒洒的文章创作，还是
深度学习之迁移学习路溪非溪人工智能迁移学习机器学习
认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能，尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）
【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集吴师兄大模型深度学习入门到精通深度学习 pytorch tensorflow 人工智能 python 大模型 LLM
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
【深度学习】【入门】Linear和flatten 学习中的阿陈深度学习人工智能
1.Linear1.Linear的概念Linear层，通常也被称为全连接层，是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接，这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后，Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合，
魔都AI医疗哪家强？全景揭秘科技创新与未来钱景！
引言上海作为中国科技创新的先锋城市，正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据，上海拥有34家专注于AI药物研发的公司，占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型（LLM）和计算机视觉等技术，革新药物发现、医疗影像分析和数据治理，推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统，上海的AI医疗生态正在重塑
深度学习基础2 TY-2025 深度学习深度学习人工智能
5.张量索引操作（1）索引操作行列索引列表索引print(data[[0,2],[1,2]])#返回(0,1)，(2,2)两个位置的元素print(data[[[0],[1]],[1,2]])#返回0，1行的1，2列共4个元素范围索引print(data[:3,:2])#前3行前2列数据print(data[2:,:2])#第2行到最后的前2列数据布尔索引tensor([[0,7,6,5,9],[
Python 领域 vllm 安装与环境配置全攻略 Python编程之道 Python编程之道 python 开发语言 ai
Python领域vllm安装与环境配置全攻略关键词：Python、vllm、安装、环境配置、深度学习摘要：本文围绕Python领域中vllm的安装与环境配置展开，全面且深入地介绍了vllm的相关知识。首先阐述了背景信息，包括目的范围、预期读者、文档结构和术语表。接着详细讲解了vllm的核心概念与联系，分析其核心算法原理并给出具体操作步骤，还引入了相关数学模型和公式进行说明。通过项目实战，提供代码实
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法 transformer 深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而，现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战：模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上，以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践 AI原生应用开发 AI 原生应用开发 AIGC AI作画 ai
AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践关键词：AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要：本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。我们将从技术原理、算法实现到实际案例，全面解析AI如何赋能传统数字雕塑创作流程。文章首先介绍AIGC在艺术创作中的背景和发展现状，然后详细讲解核心算法原理和数学模型，接着通过实际项目案例展示AI作画
Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统1.背景介绍自动驾驶系统是当今科技领域最具挑战性和前景的应用之一。它融合了计算机视觉、深度学习、规划与控制等多个领域的先进技术,旨在实现车辆的自主感知、决策和操控。随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和研究机构投入了大量资源来开发自动驾驶系统。Python作为一种高效、易学且开源的编程语言,在这一领域扮演着重要角色。本文将探讨如何利用Pyth
Python 爬虫实战：Selenium 爬取豆瓣相册（图片分类 + 标签提取）西攻城狮北 python 爬虫 selenium
一、引言豆瓣作为国内知名的社区平台，其相册功能允许用户上传和分享各类图片，涵盖电影海报、音乐专辑、生活记录等多个领域。这些图片数据对于了解用户兴趣、进行内容推荐和市场调研具有重要价值。然而，豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制，因此，本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具，合法高效地爬取豆瓣相册图片，并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。二、开发环境搭建（一）编程语
【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署 XD742971636 深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码：构建docker镜像并安装TensorRT-LLM：运行docker镜像：安装依赖魔改下部分package代码：量化：构建图：全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
大白话解释深度学习中多尺度特征融合及其意义来自宇宙的曹先生深度学习人工智能
想象一下，你正在看一幅城市街道的照片。在这张照片中，你可能会看到：远处的小汽车，它们在图像中看起来很小。近处的大巴士，它们在图像中看起来很大。还有一些行人，他们可能在不同的距离上，大小各异。假设你想训练一个计算机程序来识别和分割这些不同的物体（汽车、巴士、行人）。如果这个程序只能在一个固定的尺度上“看”图像，比如说只能处理大物体，它可能会错过那些远处的小汽车，因为这些小汽车在图像中占据的像素很少。
想要了解大模型，看懂这一篇就够了！大模型工作流程及核心参数介绍！ Gq.xxu qwen3 vllm transforms 大语言模型部署深度学习人工智能
若想深入探究大模型核心参数的效果与作用，就务必先弄清大模型的工作流程，明确核心参数在流程各阶段的效能与功能，知晓其具体含义。一，大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段，整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出，整个工作的处理流程如下：输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
「源力觉醒创作者计划」_以FastDeploy为例部署ERNIE-4.5-21B大模型全流程实践 cooldream2009 大模型基础 AI技术文心大模型 FastDeploy
目录前言1环境准备与依赖安装1.1硬件要求1.2Python环境与pip升级2下载ERNIE-4.5模型权重2.1安装HuggingFaceCLI工具2.2设置国内镜像加速（可选）2.3下载模型文件3安装FastDeploy与Paddle推理引擎3.1安装PaddlePaddle-GPU版本3.2安装FastDeploy-GPU4启动ERNIE-4.5本地服务4.1启动OpenAI兼容API服务4
mondb入手木zi_鸣 mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件， mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA mongod --help 查询各种配置配置在mongob 打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口扩展28017，web端操作端口启动配置文件配置，数据更灵活
大型高并发高负载网站的系统架构 bijian1013 高并发负载均衡
扩展Web应用程序一.概念简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种： 1.
DISPLAY变量和xhost(原创) czmmiao display
DISPLAY 在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
获取B/S客户端IP 周凡杨 java 编程 jsp Web 浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为： String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
浅谈类和对象朱辉辉33 编程
类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的，占用存储空间。类是由属性和方法构成的，基本格式是public class 类名{ //定义属性 private/public 数据类型属性名； //定义方法 publ
android activity与viewpager+fragment的生命周期问题肆无忌惮_ viewpager
有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
base64Encode对图片进行编码 843977358 base64 图片 encoder
/** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
Request Header简介 aigo servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：
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public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨百合不是茶位运算符位移
取反：在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
java多线程join的作用与用法 bijian1013 java 多线程
对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 java spring
PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示： <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。实际情况是需要将host和port绑定到一起， package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
nodejs学习api ronin47 nodejs api
NodeJS基础什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
/** 二维数组对角线输出两个方向例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
[JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
redis常见使用 cuityang redis 常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
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配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
attrib命令 dcj3sjt126com attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统. 只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护. 存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下： <?php /** * This is the shortcut to D
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JAVA的位操作符 greemranqq 位运算 JAVA位移 <<>>>
最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。 1.按位操作符：按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。与（&）运算： 1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
Web前段学习网站 ihuning Web
Web前段学习网站菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/ JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/ 内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog http://www.icoolxue.com/ http://www.jikexue
强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
java统计在线人数（session存储信息的） macroli java Web
这篇日志是我写的第三次了前两次都发布失败！郁闷极了！由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
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关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。 SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
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Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下： 1.提供一个新的sprin

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