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Android失眠夜
程序员python学习面试
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!classConcert:def__init__(
- NASA锂电池容量增量数据处理
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Matlab电池充放电画图nasaB005即5号电池在1.5A的恒流(CC)模式下充电,直到电池电压达到4.2V,然后继续以恒压(CV)模式充电,直到充电电流下降到20mA。在恒流(CC)2A水平下放电,直到电池电压分别降至2.7V、2.5V、2.2V和2.5V(电池5、6、7和18)。阻抗测量通过电化学阻抗谱(EIS)频率扫描进行,范围从0.1Hz到5kHz。当电池达到寿命结束(EOL)标准时,
- 人工智能学习框架:深入解析与实战指南
一ge科研小菜鸡
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能,以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- IsaacLab从入门到精通(六)真机部署与Sim2real
NathanWu7
IsaacLab人工智能机器人深度学习机器学习
在之前的教程中,我们已经完成了整个强化学习任务流程,现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题,在仿真环境中训练的policy往往很难迁移到实际的机器人系统上,因此我们需要用一些特殊的方法协助来实现这个过程。1.1.1建立数字孪生(Digitaltwin)在仿真环境中,我们建立的环境需要尽可能与真实世界对齐,因此
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
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一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界,对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- The Simulation技术浅析(二):模型技术
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AIGC—虚拟现实算法人工智能AIGC机器学习深度学习
一、物理模型(PhysicalModels)1.概述物理模型基于物理定律和原理,通过模拟现实世界中物理系统的行为和相互作用来构建模型。物理模型通常用于工程、物理和化学等领域,用于预测系统在不同条件下的表现。2.关键技术力学定律:例如牛顿运动定律,用于模拟物体的运动和受力情况。流体力学:例如纳维-斯托克斯方程,用于模拟流体流动。热力学定律:例如热传导方程,用于模拟热量传递。3.过程模型公式及案例详解
- 2025年美赛数学建模F题 为农业再培养腾出空间
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数学建模美赛2025年美赛
b站小驴数模第一时间观看各个题目解析情况:一片充满高耸的树木和各种野生动物的森林被循环为农业让路。曾经繁荣的生态系统,鸟类、昆虫和动物的家园,消失,取而代之的是种植了一排排的作物。土地开始改变——曾经拥有丰富的自然资源的土壤土壤逐渐枯竭,害虫开始入侵庄稼。为了对抗这种情况,农民们转向了化学品,但土地的平衡被破坏了。随着这种转变,在森林里繁荣起来的错综复杂的生命之网被打破了,一种新的、由人类驱动的农
- 人工智能技术的应用前景及未来发展
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引言人工智能(AI)作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一,正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术的飞速进展,AI不再仅仅是学术研究中的一个热点,而是渗透到各个行业,成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说,理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径,更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
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前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- 现代卓越认证指南:PMP项目管理专业学习秘籍
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:PMP认证作为项目管理领域的全球认可资质,对专业人士的职场竞争力有显著提升作用。文章介绍了南京卓尔越提供的PMP学习策略和资源,强调了PMP框架理解、敏捷方法、风险管理、沟通技巧等关键知识领域的重要性。南京卓尔越的微信图片等资源可帮助考生高效复习和练习,通过定制化学习支持和模拟考试来提高备考效率。1.PMP认证的重要性1.1PMP认证的行业认可度项目管理专业认
- Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来,大规模无监督语言模型(LM)在知识获取和推理能力方面取得了显著进展,但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈(RLHF)**来引导模型行为,但RLHF存在以下问题:复杂性高:RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好,然后使用强化学习来微调语言模型,使其在最大化奖励的
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpython人工智能神经网络自然语言处理生成对抗网络金融数据挖掘
文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 智能推理的革命:DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现
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在人工智能(AI)领域,语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正以惊人的速度发展,变得越来越智能,能够理解和生成复杂的语言内容。然而,尽管现有的模型在许多任务上表现出色,它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。DeepSeek-R1的出现,正是为了解决这一问题,通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)赋予语言模型更强大的推理能力,开创了LLMs
- 游戏AI 技术方案部分解析 |用 AI 技术,练就 FPS 游戏中的刚枪王!
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一、整体方案详情FPS作为重度竞技游戏品类,存在显著的新手留存问题及高端匹配困难问题,通过引入AI陪玩智能体来针对性解决FPS品类通用痛点。在这个过程中,我们用到了强化学习,让AI通过自我在游戏中学习探索,最终成为超越或比肩人类顶尖玩家水平的强大AI。1.针对新手留存问题通过引入不同水平的陪玩智能体+智能投放来为新手玩家设计好前20局甚至前50局的对战,为玩家制造一个平滑的新手过渡期,帮手玩家更顺
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
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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)
- [E题成品文章发布]2025美赛数学建模E题35页成品论文+每小问配套py+matlab代码+完整数据集+高清可视化结果图
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基于生态模型的有机农业管理策略研究:除草剂移除与物种引入的生态影响分析摘要随着全球农业可持续性需求的增加,减少化学品使用并提高农业生态系统的稳定性成为关键目标。本研究基于农业生态系统中的物种互动模型,探讨了不同农业管理方式对生态系统稳定性、害虫控制和成本效益的影响。完整版获取如下地址:点击加入【2025美国大学生数学建模竞赛】:http://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?_wv=
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
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转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- 自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一,其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而,收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂,且存在安全隐患。因此,如何降低对真实世界数据的依赖,提高自动驾驶系统的训练效率和安全性,成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
- 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》
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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
- 强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN
洪小帅
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强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN(DDQN)训练网络时,我们需要构建一个使用两个Q网络(一个用于选择动作,另一个用于更新目标)的方法。DoubleDQN通过引入目标网络来减少Q-learning中过度估计的偏差。下面是一个基于PyT
- 【AI论文】PaSa:一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型(LLM)代理
东临碣石82
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摘要:我们推出了PaSa,这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策,包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献,从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化,该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外,我们还开发了RealSch
- 【强化学习】Unity ML-Agents框架
大雨淅淅
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目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目,它允许开发者利用机器学习技术来训练虚拟环境中的智能代理(Agent)。无论是希望创建更逼真
- 智能体在环境中学习和作出决策
由数入道
人工智能人工智能智能体深度学习
一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。与监督学习和无监督学习不同,强化学习直接面向序列决策问题,核心目标是找到使智能体(Agent)在环境中获得最大化累积奖励(CumulativeReward)的策略。其理论基础通常以马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)为框架。MDP的五元组通常表示为(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,
- 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章引言:宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律,如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展,人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域,尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势,在训练和优化模
- 兴福电子即将科创板上市:国际级水平研发实力突出 毛利率好于同行
港湾商业观察
用户运营
《港湾商业观察》王璐湖北兴福电子材料股份有限公司1月20日晚间披露上市公告书,公司股票将于2025年1月22日在上海证券交易所科创板上市。股票简称为兴福电子。股票代码为688545。兴福电子本次公开发行股票数量为1亿股,占本次发行后总股本的27.78%。本次发行全部为新股发行,不涉及股东公开发售股份。兴福电子主要从事湿电子化学品的研发、生产和销售,主要产品包括电子级磷酸、电子级硫酸、电子级双氧水等
- 2025毕设springboot MVC框架下的精品课程管理平台论文+源码
zhihao501
课程设计springbootmvc
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景在教育信息化的大背景下,精品课程管理平台的构建成为提升教学质量和效率的重要手段。当前,许多高校和教育机构仍然采用传统的课程管理方式,不仅效率低下,还难以满足学生日益增长的个性化学习需求。SpringBootMVC框架作为一种轻量级、高效的JavaWeb开发框架,以其简洁的设计理
- 纳米ITO, ATO, CTO, AZO, IZO, GZO都指的是什么?
Sun_13250243710
纳米氧化物纳米ito纳米ato纳米azo纳米cto纳米复合氧化物
这些材料均为常见的功能性纳米材料,在光电领域应用广泛。下面为你介绍纳米ITO、ATO、CTO、AZO、IZO、GZO:纳米ITO(氧化铟锡)成分结构:由氧化铟(In₂O₃)和10%的氧化锡(SnO₂)组成。50nm尺度下,其晶体结构呈现出规则有序排列,铟、锡原子与氧原子通过化学键紧密相连,形成稳定晶格结构。性能特点:具备出色的光学透明性,在可见光范围内的透光率可达80%以上。同时,电学性能优异,电
- 高效员工培训:AI赋能企业发展新纪元
前端
在当今竞争激烈的商业环境中,员工是企业最宝贵的资产。高效的员工培训不仅能提升员工技能,提高工作效率,更能增强企业核心竞争力,推动企业持续发展。然而,传统的员工培训模式往往存在效率低下、成本高昂、缺乏互动性等诸多问题。例如,传统的线下培训需要耗费大量时间和资源,难以满足员工个性化学习需求,培训效果评估也缺乏客观数据支撑。面对这些挑战,人工智能(AI)技术的应用为企业员工培训带来了革命性的变革,为构建
- OpenBayes 一周速览|一键部署Qwen2.5-Coder,0编程经验实现代码生成自由!
公共资源速递5个数据集:Coil-100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程:一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc