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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。
SpringBoot多数据源动态切换方案：AbstractRoutingDataSource详解 fanxbl957 Web spring boot 后端 java
博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人SpringBoot多数据源动态切换
TensorRT-LLM：大模型推理加速引擎的架构与实践
前言：技术背景与发展历程：随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现，传统推理框架面临三大瓶颈：显存占用高（单卡可达80GB）、计算延迟大（生成式推理需迭代处理）、硬件利用率低（Transformer结构存在计算冗余）。根据MLPerf基准测试，原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s（A100显卡）。一、TensorRT-LLM介绍：TensorRT-LLM是
深入解读MaaS技术架构：从模型服务到智能部署的全流程分析 Cc不爱吃洋葱架构人工智能大语言模型大模型智能部署 MaaS技术架构 LLM
随着人工智能（AI）的迅速发展，MaaS（ModelasaService，模型即服务）技术架构应运而生。它通过将复杂的AI模型封装为标准化服务，降低了模型的开发和部署门槛，帮助企业快速实现业务场景的智能化升级。本文将深入解析MaaS技术架构，详细阐述其各个组成部分以及如何在实际应用中高效发挥其功能。一、使用方层：从应用接入到业务赋能MaaS技术架构的顶层是使用方层，它主要面向第三方应用，是企业与M
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
深度学习-Tensor
Tensor张量：与numpy中的ndarray不同之处：tensor可以在GPU或其他专用硬件上运行，以加速计算。一、Tensor初始化1.直接从数据中创建data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)2.从numpy数组创建np_array=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)3.从另一个Tensor
基于存算一体架构的实时深度学习推理优化瑕疵热点资讯架构深度学习人工智能
博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化引言存算一体架构的核心优势1.能效比突破2.实时性保障架构设计与实现技术1.存储单元创新2.硬件加速器设计3.电路级优化深度学习推理优化策略1.模型压缩技术2.硬件-软件协同优化3.运行时调度典型应
人工智能LLM | 基础配置 | 通过环境变量配置API-KEY 一文通教程 H-大叔人工智能大模型实战与教程人工智能
在实战开发大语言模型的过程中，经常会遇到各种API-KEY的配置问题，例如GPTOpenAIKEY的配置，而且目前大部分都要求将其配置在环境变量中，下面将会讲解如何在Linux、macOS、Windows中配置，本文一文通教程。您可以使用配置环境变量的方法，避免在调用各种SDK时显式地配置API-KEY，从而降低泄漏风险。环境变量是操作系统中用于存储有关系统环境的信息的变量。您可以通过环境变量来配
【人工智能】ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 辨析 G皮T #大语言模型人工智能 LLM 大语言模型 chatgpt deepseek DeepSeek-R1 DeepSeek-V3
ChatGPT、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3辨析1.ChatGPT对比DeepSeek1.1技术相似点1.2主要差异1.3关键区别1.4如何选择1.5总结2.DeepSeek-R1对比DeepSeek-V32.1DeepSeek-R12.2DeepSeek-V32.3核心区别总结2.4如何选择3.R1和V3有什么含义3.1DeepSeekR1的"R"3.2DeepSeekV3的"
服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu[自用] 片月斜生梦泽南 pytorch
服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址下载非root用户安装tmux查看服务器ubuntu版本conda安装tensorflow-gpu安装1.x版本服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址GPU版本的pytorch、pytorchvision的下载链接https://download.pytorch.org/whl/
在学校研究学习的偏算法，秋招投递开发岗位还有希望吗程序员
前言Thelasttime,Ihavelearned这是星球同学，在周五晚上答疑聊天的时候对我的提问：如果简历上的项目偏算法，但是自学了一些操作系统和计网的知识，秋招的时候投递偏开发的岗位有希望吗？简历上是否也要加上相关项目？估计也是很多朋友的疑问，毕竟很多同学读研，有些老师疯狂push，要成果，发论文。要想尽快发论文，那只能“研究”人工智能、算法的一些东西了。但是众所周知，算法要求很高，不仅要求
2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架盖瑞理 AI Agent 人工智能
介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要，但它们通常会占用团队60%到80%的时间，几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程，但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型？当数据分布发生变化时，如何自动调整超参数？这些场景需要能够推理复杂
【AI论文】基于图像思维的多模态推理：理论基础、方法及未来前沿东临碣石82 人工智能
摘要：近期，文本思维链（Chain-of-Thought，CoT）显著推动了多模态推理的进展。在这一范式下，模型在语言层面进行推理。然而，这种以文本为中心的方法将视觉信息视为静态的初始语境，从而在丰富的感知数据与离散的符号思维之间造成了根本性的“语义鸿沟”。人类认知往往超越语言的局限，将视觉作为动态的心理草图板加以利用。如今，人工智能领域也正经历着类似的演变，标志着从仅能对图像进行思考的模型向真正
【深度学习新浪潮】什么是上下文长度？小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮深度学习人工智能 LLM 语言模型大模型模型优化上下文长度
大型语言模型（LLM）的上下文长度是指模型在处理当前输入时能够有效利用的历史文本长度，通常以token（如单词、子词或标点）为单位衡量。例如，GPT-4支持128Ktoken的上下文，而Llama4Scout甚至达到了10Mtoken的惊人规模。这一指标直接影响模型在长文档理解、多轮对话等复杂任务中的表现。一、上下文长度的合理范围上下文长度的选择需结合具体应用场景：日常对话：通常需要8K–32Kt
Manus AI与多语言手写识别 tonngw 人工智能
技术文章大纲：ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合（笔迹压力、书写轨迹等）自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系（中文、阿拉伯语等）的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应
DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合：基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用：技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化：遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等 WangYan2022 机器学习/深度学习 Python 机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
人工智能-基础篇-23-智能体Agent到底是什么？怎么理解？（智能体=看+想+做） weisian151 人工智能人工智能
1、智能体是什么？想象你有一个超级聪明的小助手，它能：自己看环境（比如看到天气、听到声音、读到数据）；自己做决定（比如下雨了要关窗，电量低要去充电）；自己动手干活（比如帮你订外卖、打扫房间、开车）；越用越聪明（比如记住你的习惯，下次不用你提醒）。这个“小助手”就是智能体（Agent）——它是一个能自主感知、思考、行动并学习的系统，可以是软件（比如手机里的AI助手）、硬件（比如机器人），或者软硬结合
【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现我爱一条柴ya 学习AI记录人工智能神经网络深度学习 ai AI编程
一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈，使深度学习成为可能。为什么需要反向传播？参数规模爆炸：现代神经网络有数百万至数十亿参数手动计算不可行：复杂网络梯度计算量指数级增长高效优化需求：梯度下降算法需要精确的梯度计算二、前向传播与反向传播对
基于YOLOv8深度学习架构的智能农业巡检小车系统—面向农作物与杂草实时精准识别的创新实践
1.科技赋能智慧农业随着全球人口的持续增长和农业生产面临的挑战，精准农业已成为现代农业发展的必然趋势。其中，农作物与杂草的精准识别是实现自动化、智能化管理的关键一环。传统的人工除草效率低下，化学除草则可能带来环境问题。因此，开发高效、精准、环保的智能农业系统迫在眉睫。本文将深入探讨一款基于深度学习和智能硬件集成的农田作业智能小车系统。我们将重点聚焦于其硬件系统设计、软件系统架构、核心算法创新(特别
多角色AI Agent：基于LLM的虚拟角色扮演系统 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能 ai
多角色AIAgent：基于LLM的虚拟角色扮演系统关键词多角色AIAgentLargeLanguageModel(LLM)虚拟角色扮演系统人工智能自然语言处理程序设计摘要本文旨在探讨多角色AIAgent的基础知识以及其如何在虚拟角色扮演系统中发挥作用。我们将首先介绍多角色AIAgent的概念、历史背景和基本原理。随后，我们将深入探讨LLM（大语言模型）在虚拟角色扮演系统中的应用，包括其工作原理、核
【算法】解数独：C++ 实现与策略探讨 master_chenchengg 算法提升算法 java 开发语言
【算法】解数独：C++实现与策略探讨一、引言：C++算法技术的魔力与解数独的智慧二、技术概述：数独求解的艺术定义与技术框架核心特性和优势代码示例：基础回溯解法三、技术细节：解数独的逻辑与挑战原理解析难点分析四、实战应用：从游戏到人工智能应用场景解决方案展示五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题与解决方案七、总结与展望一、引言：C++算法技术的魔力与解数独的智慧在算法领域，C++凭借其高效、灵活
FastMCP：用于构建MCP服务器的开源Python框架 NetX行者 AI编程服务器开源 python
在人工智能领域，模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）作为一种标准化的协议，为大型语言模型（LLM）提供了丰富的上下文和工具支持。而FastMCP作为构建MCP服务器和客户端的Python框架，以其简洁的API设计、高效的开发体验以及强大的扩展能力，正逐渐成为开发者们的首选工具。一、FastMCP简介FastMCP是一个用于构建MCP服务器和客户端的Python框架
Python打卡：Day40
#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库，
Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略芯作者 D2：ubuntu linux ubuntu
——释放深度学习潜能，告别版本依赖的烦恼！**为什么需要多版本CUDA？在深度学习、科学计算等领域，不同框架（TensorFlow、PyTorch等）对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时，版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需！本文将手把手教你实现这一能力，并分享独创的“动态软链接+环境隔离”技巧，让版本管理行云流水！环境准备硬件要求NVIDIA显卡（支持CUD
Python在人工智能领域的实际应用：示例代码解析辣条yyds python python 人工智能开发语言
摘要：本文将通过几个典型的人工智能应用场景，展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码，带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文：Python作为一门流行的编程语言，凭借其简洁的语法、丰富的库和框架，成为了人工智能（AI）领域的主流开发语言。下面，我们将通过几个示例，探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一：图像识别-使用OpenCV进
PyTorch安装总失败？看完这篇保姆级教程，从0到1轻松搞定！喜欢编程就关注我 pytorch 人工智能 python
引言：为什么你装不好PyTorch？“CUDA版本不匹配？pip安装超时？conda环境冲突？”新手安装PyTorch的坑比代码bug还多！这篇博客整合CSDN高赞实战技巧，手把手教你绕过10大安装陷阱，附赠代码级验证指南！一、安装前必看：环境检查清单检查项操作方法Python版本python--version（推荐3.8-3.11）CUDA驱动nvidia-smi（仅NVIDIA显卡需要）con
Python打卡DAY36
DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块。在自定义网络时，通常会重写此方法来定义网络的结构。细节解释：在__init__方法中，可以定义各种层，如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块，方便后续管理。impo
Tansformer的Multi-Head Attention组件数字化与智能化大模型基础 Transformer框架 transformer 多头注意力机制
一、Transformer的注意力机制Transformer的注意力机制是对传统序列建模方法的颠覆性创新。它通过全局并行的关联计算解决了RNN的效率与长距离依赖瓶颈，通过动态权重和多头设计增强了模型对复杂信息的捕捉能力，最终成为现代人工智能的核心技术基石。其意义不仅在于提升了模型性能，更在于提供了一种“计算关联”的通用思路，推动了人工智能向更高效、更通用的方向发展。在Transformer之前，循
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
maven An error occurred while filtering resources blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错： maven An error occurred while filtering resources Maven -> Update Proje
jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
Jqplot之折线图 antlove js jquery Web timeseries jqplot
timeseriesChart.html <script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
[转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java 多线程线程安全 HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScript AngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题解决方法：上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题：那就是文
通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结 Oracle SQL语法 Oracle基本操作 Oracle SQL
一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表 2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图 3：将这个流程图导入到矩阵数据表中 4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2 springMVC
SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截，一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
windows常用命令行命令 dcj3sjt126com windows cmd command
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例 ios iPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行 hae jquery easyui datagrid 数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess $( '#dg' ).datagrid({onLoadSuccess : function (data){ $( '#dg' ).datagrid( 'selectRow' ,3); }}); 2.onL
jQuery用户数字打分评价效果 ini JavaScript html jquery Web css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
mybatis的paramType kerryg DAO sql
MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数： Dao层函数方法： public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml <select id="selectUser" result
centos 7安装mysql5.5 MrLee23 centos
首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。 #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
利用thrift来实现消息群发 qifeifei thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
实现一个sizeof获取Java对象大小 teasp java HotSpot 内存对象大小 sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上适用。
SVN错误及处理 xiangqian0505 SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found 文件：repository/db/txn_current、repository/db/current 其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本

报错问题：AttributeError: module ‘d2l‘ has no attribute ‘load_array‘

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