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pit_man
人工智能大模型
大模型入门(一)一、LLaMa模型介绍1)Pre-normalization2)SwiGLU激活函数3)RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门(一)——LLaMa/Alpaca/VicunaLLaMa模型是Meta开源的大模型,模型参数从7B到65B不等,LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B,而LLaMa-65B和Chinchilla-
- [Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization
emergency_rose
paper阅读笔记大数据
BN->IN,能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1)生成图像的对比度主要取决于style图像,而非content图像;通过instancenormalization,可以去除content图像的个体对比度差异,从而简化生成过程2)高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock(包含卷积、池化、上采样、BN等)来实现,因此需要直接在architectur
- 深度学习速通系列:归一化和批量归一化
Ven%
深度学习速通系列自然语言处理人工智能深度学习python机器学习
在深度学习中,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。下面详细解释这两种技术:归一化(Normalization)归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间,通常是[0,1]或者[-1,1],或者使其具有零均值和单位方差。这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异,使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括:最小-最大归一化(Min-MaxScaling
- 计算(Computation)即常规化(Normalization)
KeithTsui
类型系统与类型理论开发语言swift其他
一个表达式(Expression)的计算过程即是其常规化(Normalization)的过程,最终结果为某个类型的元素,即该表达式的值(Value)。在《类型(Type)是可构建集合(constructiveset)》一文阐述了,每个类型都定义了其元素是如何构建的,即可以通过该元素的构建过程来定义该元素。如,自然数Nat,由两个构建函数组成,记为,zero:Nat和successor:Nat->N
- MySQL 数据库的规范化与反规范化详解
yimeixiaolangzai
MySQL数据库mysql
在数据库设计中,规范化(Normalization)和反规范化(Denormalization)是两个重要的概念,它们直接影响数据的存储效率、数据一致性以及查询性能。本文将详细介绍MySQL中的第一范式、第二范式和第三范式,同时探讨反规范化的应用场景。一、规范化简介规范化是一种组织数据库结构的方法,旨在减少数据冗余、消除数据异常,确保数据的完整性。规范化通常通过一系列的规则(称为范式)来实现。常见
- sklearn preprocessing
perfectmanman
代码
sklearnpreprocessing代码代码来自Anaconda软件里sklearn模块init.py"""The:mod:`sklearn.preprocessing`moduleincludesscaling,centering,normalization,binarizationandimputationmethods."""from.dataimportBinarizerfrom.da
- 深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现
丁希希哇
深度学习代码手撕深度学习人工智能pytorch算法
文章目录一、导入相关库二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础(二)代码实现一、导入相关库importtorchfromtorchimportnnfromlabml_helpers.moduleimportModule二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础当输入X∈RB×C×H×WX\in\mathbb{R}^{B\timesC\timesH\timesW}X∈RB×C×H×W是
- 深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法
__momo__
PyTorch#DataProcessing深度学习batch人工智能
图片中,N是batchsize,c是channel。BN:在每一个channel内,对H,W,Batch做平均LN:在每一个batch内,对H,W,Channel做平均IN:在每一个channel和batch内,对H,W做平均GN:在每一个batch内,将channel进行分组,在分组内对H,W做平均。
- 批归一化(Batch Normalization,简称BN)层的作用!!
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码batch开发语言
批归一化(BatchNormalization,简称BN)层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点:规范化数据:批归一化可以对每一批数据进行归一化处理,使其均值接近0,方差接近1。这有助于解决内部协变量偏移(InternalCovariateShift)问题,即网络训练过程中,由于每层的参数更新,导致后续层的输入分布发生变化。加速训练:通过规范化数据,批归一化可以使得网络更容易训练,因为网络不再需要
- Batch Normalization本质:平滑优化空间
CristianoC
相信BN层对大家来说并不陌生,今天除了讲解BN被大家说的比较多的东西外会讲一下BN真正work的本质。今天之所以来讲解BN是因为早上听了一个旷视的讲座,听完之后发现旷视研究院在今年1月19日发表的用来解决小批量训练BN不稳定的问题论文:MABN。这对于一般用自己电脑来训练网络的我来说感觉是一个福音,可以减缓batch_size设小之后性能降低的问题(谷歌在一个月前也提出了改进的FRN:一种不依赖b
- 各种Normalization的区别
小幸运Q
https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/82864477https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79810040其中两维C和N分别表示channel和batchsize,第三维表示H,W,可以理解为该维度大小是H*W,也就是拉长成一维,这样总体就可以用三维图形来表示。图片.pngB
- JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN
kadog
ByGPT神经网络cnn人工智能计算机视觉图像处理深度学习
JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化(Normalization)预处理2:中心化(Centering)预处理3:选择性剔除预处理4:量化系数补偿预处理5:重
- 机器学习数据预处理方法(数据重编码) ##2
恒c
机器学习人工智能数据分析
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化(Standardization)和归一化(Normalization)2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
- LLaMA 模型中的Transformer架构变化
samoyan
llamatransformer深度学习
目录1.前置层归一化(Pre-normalization)2.RMSNorm归一化函数3.SwiGLU激活函数4.旋转位置嵌入(RoPE)5.注意力机制优化6.GroupQueryAttention7.模型规模和训练超参数8.分布式模型训练前置归一化与后置归一化的区别前置归一化(Pre-normalization)后置归一化(Post-normalization)结论1.前置层归一化(Pre-no
- sklearn实现数据标准化(Standardization)和归一化(Normalization)
恒c
sklearnpython机器学习
标准化(Standardization)sklearn的标准化过程,即包括Z-Score标准化,也包括0-1标准化,并且即可以通过实用函数来进行标准化处理,同时也可以利用评估器来执行标准化过程。接下来我们分不同功能以的不同实现形式来进行讨论:Z-Score标准化的评估器实现方法#首先是评估器导入fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#评估器的实例
- sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn人工智能python机器学习数据库pandas
文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差;需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响:①数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位;②数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢;③依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。在不同的问题中,
- 机器学习复习(6)——numpy的数学操作
不会写代码!!
人工智能机器学习复习机器学习算法机器学习numpy人工智能
加减法运算#创建两个不同的数组a=np.arange(4)#list(0,1,2,3b=np.array([5,10,15,20])#两个数组做减法运算b-a运行结果:计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以2#b**2代表数组b每个元素的2次方b**2运行结果:计算数组的正弦值#计算数组的正弦值np.sin(a)#np.cos(a)运行结果:normalization涉及的其他计算在norm
- 【深度学习】【BN】batch normalization(批量归一化)详解
忘却的旋律dw
深度学习人工智能
批量归一化(batchnormalization)开山之作:#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间:2015年训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量归一化是一种流行且有效的技术,尤其是可以加速深层网络的收敛速度。1、为什么使用批量归
- 机器学习和深度学习中的normalization(归一化)
实名吃香菜
深度学习机器学习深度学习人工智能
在机器学习和深度学习中,normalization(归一化)是一种重要的数据预处理步骤,它的目的是改变数值数据的形式,以使其在一个固定的范围内,通常是0到1,或者使其均值为0,标准差为1。归一化对于优化算法(如梯度下降),以及能够有效地训练深度学习网络是非常重要的。以下是一些归一化的关键点和常见类型:为什么需要归一化提高收敛速度:在优化算法中,归一化可以加速学习过程,因为它确保了所有的输入特征都在
- 【深度学习】数据归一化/标准化 Normalization/Standardization
神也在Copy
深度学习深度学习人工智能归一化标准化
目录一、实际问题二、归一化Normalization三、归一化的类型1.Min-maxnormalization(Rescaling)2.Meannormalization3.Z-scorenormalization(Standardization)4.非线性归一化4-1对数归一化4-2反正切函数归一化4-3小数定标标准化(DemicalPointNormalization)四、如何选择归一化函数
- 二维码提高对比度文献调研(2)--HINet: Half Instance Normalization Network for Image Restoration
utflpc
提高对比度
目录简介主要idea实验简介实验结果所遇到的问题运行失败信息GPU不够简介(1)论文名称:HINet:HalfInstanceNormalizationNetworkforImageRestorationCVPR2021(2)论文链接:https://arxiv.org/abs/2105.06086(3)源代码:https://github.com/megvii-model/HINet主要idea
- 【论文阅读】Long-Tailed Recognition via Weight Balancing(CVPR2022)附MaxNorm的代码
鱼小丸
论文阅读
目录论文使用方法weightdecayMaxNorm如果使用原来的代码报错的可以看下面这个论文问题:真实世界中普遍存在长尾识别问题,朴素训练产生的模型在更高准确率方面偏向于普通类,导致稀有的类别准确率偏低。key:解决LTR的关键是平衡各方面,包括数据分布、训练损失和学习中的梯度。文章主要讨论了三种方法:L2normalization,weightdecay,andMaxNorm本文提出了一个两阶
- Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
Cat丹
目标:实时任意风格转移方法:adaptiveinstancenormalization原理:图像的风格就是特征图各个featurechannel跨空间的统计信息,比如mean和variance。迁移各个channel的mean和variance就可以实现风格迁移。效果:可实时实现任意风格图片转移,并且可以控制content-styletrade-off,styleinterpolation,col
- syncbn讲解(同步Batch Normalization)
fayetdd
计算机视觉深度学习pytorch神经网络目标检测
目前网络的训练多为多卡训练,大型网络结构以及复杂任务会使得每张卡负责的batch-size小于等于1,若不进行同步BN,movingmean、movingvariance参数会产生较大影响,造成BN层失效。为简化inference过程,以及商业代码保密,通常进行BN融合操作。即把BN参数融合至conv层。BN的性能和batchsize有很大的关系。batchsize越大,BN的统计量也会越准。然而
- 【MySQL 流浪之旅】 第五讲 数据库设计的三个范式
流浪字节π
流浪运维数据库mysql
系列文章目录【MySQL流浪之旅】第一讲MySQL安装【MySQL流浪之旅】第二讲MySQL基础操作【MySQL流浪之旅】第三讲MySQL基本工具【MySQL流浪之旅】第四讲MySQL逻辑备份前言数据库的设计三范式(Normalization)是关系型数据库设计的一种标准化过程,目的是消除冗余数据,提高数据存储的效率和数据查询的性能。三个范式分别是:第一范式(1NF):也称为原子性原则,要求数据库
- 【DeepLearning-2】预归一化(Pre-Normalization)策略
风筝超冷
人工智能
2.1层归一化(LayerNormalization)在PreNorm类中的数学原理:2.2代码实现:classPreNorm(nn.Module):def__init__(self,dim,fn):super().__init__()self.norm=nn.LayerNorm(dim)self.fn=fndefforward(self,x,**kwargs):returnself.fn(sel
- 机器学习_正则化、欠拟合和过拟合
you_are_my_sunshine*
机器学习机器学习人工智能
文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项,增加建模的模糊性,从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势,调整到整体大概趋势。虽然一定程度上地放宽了建模要求,但是能有效防止过拟合的问题,增加模型准确性。它影响的是模型的权重。normalization和standardization:标准化、规范化,以及归一化,是调整数据,特征缩放;regularization:而
- Batch Normalization(BN)批量归一化
搁浅丶.
机器学习与深度学习batch人工智能机器学习
[1502.03167]BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift(arxiv.org)1.研究背景深度神经网络的训练过程中,每一层输入数据的分布可能会随着网络参数的更新而发生变化,这种现象被称为内部协变量偏移(InternalCovariateShift)。这会使得每一层网络
- WisecondorX 拷贝数变异检测 NGS NIPT
茄子_0937
背景低深度全基因组测序(sWGS),主要通过覆盖深度的方法(DOC)检测CNV。DOC工具主要包含三个分析步骤:datanormalization,segmentationandaberrationcalling。datanormalization是获得可靠分析结果的基础,不进行normalization,拷贝数变化的分析会受到GCcontent,mappability,polymorphisms
- tf1.15 使用过程中的一些坑
天蓝蓝的本我
笔记论文tensorflow1.15tensorflow
文章目录安装tf1.x中的一些注意事项使用时有错,先把跟包版本有关的列出来:提示无scipy.misc:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.python.types‘TypeError:batch_normalization()gotanunexpectedkeywordargument'decay'Processfinishedwithexi
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end