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人工智能Python开发经验#DeepSeek快速入门开发语言
1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支,主要分为以下几类:变分自编码器(VAE):基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN):通过对抗训练学习数据分布自回归模型:PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels):基于可逆变换的精确密度估计扩散模型(DiffusionModels):最新兴起的生成方法1.2GAN核心思想GAN由生
- 变分自编码器的扩展模型:条件VAE
AI天才研究院
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变分自编码器的扩展模型:条件VAE作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来,变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)作为一种强大的生成式模型,在图像生成、文本生成等任务中展现出了卓越的性能。VAE通过学习数据分布的潜在表示,能够生成与训练数据相似的新样本。然而,标准的VAE模型无法对生成的内容进行控制,这限制了它在实际应用中的灵活性。为了解决这一问题,研究人员提出
- 生成式AI模型学习笔记
Humbunklung
机器学习人工智能学习笔记机器学习深度学习
文章目录生成式AI模型1.定义2.生成式模型与判别式模型3.深度生成式模型的类型3.1能量模型3.2变分自编码3.2.1变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)简介3.2.2代码示例(以PyTorch为例)3.3生成对抗网络3.4流模型3.4.1流模型简介3.4.2NICE:开创性流模型3.4.3流模型与VAE、GAN的区别3.5自回归模型3.5.1自回归模型简介3.5
- 从 “被动拦截” 到 “智能预判”:下一代防火墙的五大核心技术突破
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传统防火墙如同仅能按"剧本"执行的机械门卫,面对复杂多变的网络威胁时,常因规则滞后、检测粗放而陷入被动。下一代防火墙(NGFW)通过五大核心技术突破,构建起以"智能预判"为核心的主动防御体系,实现从"事后响应"到"事前阻断"的范式革命。一、AI驱动的威胁检测引擎:从规则匹配到行为建模技术突破机器学习驱动的异常检测抛弃传统的"特征码匹配"模式,采用无监督学习算法(如孤立森林、VAE变分自编码器)构建
- 创意无限!利用Cpolar和Flux.1实现远程AI图像生成功能
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前后端项目开发(新手必知必会)内网穿透人工智能AI图像处理
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- 【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network(GAN)
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- Comfyui基础文生图工作流所需的7个节点
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以下是主流StableDiffusion底模对应的VAE推荐表格:底模版本推荐VAE类型说明SD1.5SD1.5专用VAE通常使用vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensorsSD2.0SD1.5兼容VAE或SD2专用VAE部分SD2模型需配套512-ema-only.vae.ptSD3内置VAESD3系列模型通常自带集成VAE无需额外配置SDXLSDXL专用VA
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
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- 【图像生成大模型】Wan2.1:下一代开源大规模视频生成模型
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图像大模型开源音视频人工智能计算机视觉文生图
Wan2.1:下一代开源大规模视频生成模型引言Wan2.1项目概述核心技术1.3D变分自编码器(Wan-VAE)2.视频扩散Transformer(VideoDiffusionDiT)3.数据处理与清洗项目运行方式与执行步骤1.环境准备2.安装依赖3.模型下载4.文本到视频生成单GPU推理多GPU推理5.图像到视频生成6.首尾帧到视频生成执行报错与问题解决1.显存不足2.环境依赖问题3.模型下载问
- Step1X-3D:实现高保真和可控 纹理 3D 资产的生成
吴脑的键客
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虽然生成式人工智能在文本、图像、音频和视频领域取得了显著进展,但由于数据稀缺、算法限制和生态系统碎片化等根本性挑战,3D生成仍然相对不发达。为此,我们提出了Step1X-3D,一个通过以下方式解决这些挑战的开放框架:(1)一个严格的数据处理流程,处理超过500万个资产,创建一个包含200万个高质量数据集的标准化几何和纹理属性;(2)一个两阶段的3D原生架构,结合了混合VAE-DiT几何生成器和基于
- 生成式人工智能:创意产业的变革力量
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域人工智能去中心化区块链交互web3机器学习目标检测
引言随着人工智能技术的飞速发展,生成式人工智能(GenerativeAI)逐渐成为科技领域的热门话题。生成式人工智能通过深度学习算法,能够生成文本、图像、音乐、视频等多种内容,为创意产业带来了前所未有的机遇。本文将探讨生成式人工智能在创意产业中的应用、技术原理以及未来的发展趋势。一、生成式人工智能简介(一)定义与原理生成式人工智能是一种利用深度学习算法(如生成对抗网络GAN、变分自编码器VAE和T
- 深度解析:Stable Diffusion模型架构与调参秘籍
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深度解析:StableDiffusion模型架构与调参秘籍关键词:StableDiffusion、扩散模型、潜在空间、U-Net、调参优化、生成式AI、CLIP文本编码器摘要:本文从技术原理到实战调参,深度解析StableDiffusion的核心架构与优化技巧。首先拆解其“潜在空间扩散+多模态条件控制”的创新设计,详细讲解VAE、U-Net、CLIP文本编码器的协同机制;接着通过数学公式与Pyth
- AI大模型全景干货:分类、特点、应用、数据与学习指南
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随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在众多领域取得了显著成果。本文将介绍AI大模型的种类、特点、应用及其详细数据。一、AI大模型的分类1、按模型结构分类(1)深度神经网络(DNN):包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。(2)生成对抗网络(GAN):通过对抗训练,使生成模型能够生成与真实数据分布相近的数据。(3)变分自编码器(VAE):通过编码器和解码器实现对数据的压缩和重建。2
- 【神经网络与深度学习】VAE 中的先验分布指的是什么
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
VAE中的先验分布是什么?在变分自编码器(VAE)中,先验分布指的是对潜在空间中随机变量的概率分布假设。通常情况下,VAE设定潜在变量服从标准正态分布(N(0,I)),其中(0)代表均值为零的向量,(I)为单位协方差矩阵。选择标准正态分布作为先验分布的原因主要有以下几点:数学上的便利性:标准正态分布具有良好的数学性质,计算和推导更加简洁,便于模型的优化和训练。结构化的潜在空间:这种假设能够促使模型
- AI大模型干货 | AI大模型的分类、特点、应用、详细数据、如何学习大模型?
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随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在众多领域取得了显著成果。本文将介绍AI大模型的种类、特点、应用及其详细数据。一、AI大模型的分类1、按模型结构分类(1)深度神经网络(DNN):包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。(2)生成对抗网络(GAN):通过对抗训练,使生成模型能够生成与真实数据分布相近的数据。(3)变分自编码器(VAE):通过编码器和解码器实现对数据的压缩和重建。2
- 深入浅出:AIGC条件生成模型架构解析
AI天才研究院
AIGC架构ai
深入浅出:AIGC条件生成模型架构解析关键词:AIGC、条件生成模型、生成对抗网络、变分自编码器、Transformer、扩散模型、多模态生成摘要:本文系统解析AIGC(人工智能生成内容)领域中条件生成模型的核心架构与技术原理。从基础概念出发,对比条件生成与无条件生成的本质区别,深入剖析条件GAN、条件VAE、基于Transformer的条件生成模型及扩散模型的架构设计与数学原理。通过Python
- 【神经网络与深度学习】普通自编码器和变分自编码器的区别
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能自编码器变分自编码器
引言自编码器(Autoencoder,AE)和变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)是深度学习中广泛应用的两类神经网络结构,主要用于数据的压缩、重构和生成。然而,二者在模型设计、训练目标和生成能力等方面存在显著区别。普通自编码器侧重于高效压缩数据并进行无损重构,而变分自编码器则通过潜在空间的概率分布,增强了模型的生成能力和泛化性能。本文将从多个角度探讨AE和VAE的不
- AIGC 游戏:AIGC 领域的新兴潮流
AI原生应用开发
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AIGC游戏:AIGC领域的新兴潮流关键词:AIGC、游戏开发、生成式AI、智能NPC、动态叙事、proceduralgeneration、玩家体验摘要:本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)在游戏领域的创新应用,解析其核心技术原理、典型应用场景及产业影响。通过分析生成式对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、大型语言模型(LLM)等核心算法,结合Unity/UE引擎实战案例,揭示AIGC如
- VAE的学习及先验知识
butterfly won't love flowers
图像生成机器学习人工智能
笔记1、先验、后验、似然、证据2、极大似然估计3、最大后验估计4、贝叶斯均值估计5、KL散度6、VAE1、先验、后验、似然、证据对于给定的数据,我们假设其是服从某个数据分布的。θθθ决定了数据的分布,而数据是从这个分布中采样得到的。但是在统计学习中,我们通常不知道真实的参数θθθ,因此转向通过数据来推断它,也就是后面要说的参数估计。在此之前先讲些基础的术语。先验P(θθθ):先验就是在看到数据之前
- PixelFlow:像素空间生成模型的新范式(代码实现)
阿正的梦工坊
DeepLearningDLPapers深度学习人工智能自然语言处理transformer
PixelFlow:像素空间生成模型的新范式近年来,生成模型在图像、视频和音频等多模态生成任务中取得了显著进展。然而,主流的潜在空间扩散模型(LatentDiffusionModels,LDMs)依赖于预训练的变分自编码器(VAE),将数据压缩到潜在空间以降低计算成本。这种方法虽然高效,但分离的VAE和扩散模型训练阻碍了端到端的优化,且潜在空间的压缩可能损失高频细节。针对这些问题,来自香港大学和A
- 生成对抗网络(GAN)在计算机视觉中的全面解析
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在现代深度学习应用中,从计算机视觉到自然语言处理,数据生成方法多种多样。如今,我们已经能够生成几乎能以假乱真的生成数据。生成学习大致可分为两大类:变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。为什么不只用自编码器很多人疑惑,为什么研究人员要使用复杂的GAN,而不是简单地使用自编码器并最小化均方误差,让预测图像与目标图像匹配呢?原因在于,这类模型在图像生成方面效果不佳。仅仅最小化距离会因为平均化操
- 【学习笔记(0)】Variational Autoencoder 变分自编码器
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学习笔记人工智能机器学习自编码器
本文是VAE的学习笔记,是阅读多个网站的intro时记录的阅读笔记。VariationalAutoencodersExplained-https://anotherdatum.com/vae.html讲的很细,但看完之后不太有整体思路GenerativeModeling:WhatisaVariationalAutoencoder(VAE)?-https://www.mlq.ai/what-is-a
- 第四课:模型的概念及应用
小蒋的学习笔记
StablediffusionWebUI人工智能深度学习
文章目录Part.01模型文件基础Part.02模型下载渠道Part.03模型类目与推荐Part.01模型文件基础想要的内容=提示词+模型+参数模型存储在models/Stable-diffusion,模型叫检查点Checkpoint,文件后缀一般是.ckpt,文件大小为几GB称为大模型,也有.safetensors后缀,大小一般小一点VAE变分自解码器,负责将加噪后的潜空间数据转化为正常图像,主
- AIGC SD出图有缺陷有哪些方法可以解决?
玩人工智能的辣条哥
人工智能AI面试AIGCSDAI生成式AI
环境:AIGCSD问题描述:AIGCSD出图有缺陷有哪些方法可以解决?解决方案:一、基础模型优化模型选择使用专业微调模型:真实系:RealisticVision、EpicRealism二次元:AnythingV5、Counterfeit3D风格:DreamShaper混合模型:通过模型融合工具(如SDForge)合并优势模型VAE优化更换优质VAE文件:通用:vae-ft-mse-840000动漫
- 第五十三周:文献阅读
m0_66015895
人工智能python算法
目录摘要Abstract文献阅读:一种用于室内空气质量预测的新型变分自编码器深度学习框架现有问题提出方法方法论1、偏最小二乘(PLS)2、变分自动编码器(VAE)3、变分自动编码器回归器(VAER)所提出的方法(PLS-VAER)研究实验1、数据集2、评估指标3、实验过程4、实验结果代码实现总结摘要本周我阅读的文献《Anoveldeeplearningframeworkwithvariationa
- StableDiffusion模型推荐系列(全能型)
Python程序员小泉
AI绘画SD教程stablediffusion人工智能AI作画AI绘画AIGC
今天,我们要聊一聊AI绘画领域里的一个超有趣的话题:为什么Midjourney能用一个5.2模型轻松驾驭各种风格,而StableDiffusion却需要我们切换无数个模型呢?在StableDiffusion的里,画一张图可能需要你在真人、二次元、2.5D等模型中做出选择。想要特定风格?那就得再加上lora模型。而为了更优化的效果,我们甚至还要动用ControlNet和VAE模型,这简直就像是无休止
- 【diffusers 进阶(十二)】Lora 具体是怎么加入模型的(推理代码篇下)OminiControl
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编程学习AIGCDiffusionpythonAIGC人工智能stablediffusion
【diffusers极速入门(一)】pipeline实际调用的是什么?call方法!【diffusers极速入门(二)】如何得到扩散去噪的中间结果?Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门(三)】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系【diffusers极速入门(四)】EMA操作是什么?【diffusers极速入门(五)】扩散模型中的Scheduler(noi
- 开源图生视频模型技术全景解析
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开源音视频
一、核心架构与技术演进(一)模型基础框架多模态融合架构腾讯混元模型采用统一的全注意力机制,集成3D变分自编码器(VAE)实现图像到视频的时空特征编码。U-ViT3.0架构引入分层式时空注意力模块,支持4096×2160超清视频生成。阿里Wan2.1通过图像-视频联合训练策略,构建双塔结构分别处理静态特征提取与动态序列生成。实现中英文文本与视频内容同步生成。动态生成技术:Step-Video-TI2
- Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP
Geeker-2025
pythonjava
开发一个生成式智能体识别与鉴定APP是一个复杂的任务,涉及多个模块的设计与实现,包括用户界面、数据处理、模型推理等。以下是一个高层次的开发思路,并提供每种语言的简单示例代码。---###**1.功能需求分析**-**输入**:用户上传的图片、视频或文本。-**处理**:使用生成式智能体模型(如GAN、VAE、Diffusion模型等)对输入数据进行分析和鉴定。-**输出**:识别结果(如是否为生成
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息