- max_samples,batch_size,gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别
背太阳的牧羊人
模型微调batch机器学习人工智能
这三个参数都是控制训练数据如何被处理的,它们的作用和区别如下:1.max_samples(最大样本数)定义:限制每个数据集最多使用多少条数据。作用:控制总共参与训练的数据量,减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例:max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释:假设你的dataset里包含:identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
- 准确率(Precision)和召回率(Recall)
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率(Precision)定义:准确率是指在模型预测为正的样本中,真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式:Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中:TP(TruePositive):真正例,模型正确预测为正的样本数。FP(FalseP
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 大数据技术【7】
星绘搜题
bigdata数据挖掘大数据
1.目前所获取的总数据量的80%以上都是()数据。。A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤:①在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类;②更新中心点为每类的均值;③随机选取k个中心点;④j选择一项:a.③①②④b.①②③④c.①④③②d.④③②①A.③①②④B.①②③④C.①④③②D.④③②①3.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的
- 【微知】plantuml在泳道图中如何将多个泳道框起来分组并且设置颜色?(box “浏览器“ #LightGreen endbox)
北冥的备忘录
软件工具使用plantuml
泳道分组并且着色分组用box和endbox,颜色用#xxx,标注用"xxx"box"浏览器"#LightGreenparticipant"浏览器1"asBrowserparticipant"浏览器2"asBrowser2endboxparticipant"服务端"asServer#orange未修改前:修改后:效果:可见图中浏览器1和浏览器2放到了一起,并且叫浏览器的title@startumla
- 【蓝桥杯集训·每日一题2025】 AcWing 4905. 面包店 python
查理零世
蓝桥杯2025每日一题蓝桥杯算法python
AcWing4905.面包店Week43月14日题目描述贝茜开了一家面包店。贝茜的面包店中只有一个烤箱,该烤箱制作一块饼干需要花费的时间为tCt_CtC,制作一块松饼需要花费的时间为tMt_MtM。烤箱每次只能制作一个糕点,也就是说制作AAA块饼干和BBB块松饼需要花费的时间为A×tC+B×tMA\timest_C+B\timest_MA×tC+B×tM。有NNN个客人来光顾贝茜的生意,编号1∼N
- 第01课:什么是微服务?
Wei_Cui_csdn
从零开始掌握微服务软件测试微服务测试DevOps
微服务的由来微服务的前身是PeterRodgers博士在2005年度云端运算博览会上提出的微Web服务(Micro-Web-Service)。微软的JuvalLöwy随后也提出了类似的想法,并提议将其作为微软下一阶段最主要的软件架构。2014年,MartinFowler与JamesLewis共同提出了微服务的概念,给出了微服务的具体定义:从本质上来说,微服务是一种架构模式。它是面向服务型架构(SO
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
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图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- YOLOv8涨点大全总结(源码)
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深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
(需要全部源码请私信或留言)性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前,我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准,也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括:指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内,步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
- MCU与SOC的区别
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ADAS相关单片机嵌入式硬件
自动驾驶中MCU与SoC的区别在自动驾驶系统中,**MCU(微控制单元,MicrocontrollerUnit)和SoC(系统级芯片,SystemonChip)**都是关键的电子元件,但它们在性能、功能和应用领域等方面存在显著区别。一、定义与基本概念1.MCU(微控制单元)组成:MCU是一种集成了处理器核心(通常为微型处理器)、内存(如闪存和RAM)以及输入/输出(I/O)接口的单片集成电路。特点
- KNN算法实例_手写识别系统
V文宝
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创建一个简单的书写识别系统,使用KNN算法来识别手写数字。分别使用手写KNN算法和调用scikit-learn库来实现。在数据处理过程中,将使用一个常见的手写数字数据集,如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集,它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像,表示0-9之间的手写数字。手写KNN算法我们首先手写一个KNN算法来实现书写识别系统。
- 美发行业的数字化转型:博卡软件如何赋能美发店?
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传统美发店管理模式的瓶颈随着消费者需求的不断升级,传统美发店的管理模式逐渐暴露出诸多问题。传统的预约方式依赖电话或到店登记,容易出现错漏,导致客户流失。同时,美发店的库存管理、员工排班、财务结算等环节大多依赖手工操作,效率低下且容易出错。此外,客户信息分散,难以形成系统的客户档案,导致个性化服务难以实现。消费者对美发服务的需求也在发生变化。他们不仅追求个性化的发型设计,还希望获得便捷的预约体验、透
- 进销存软件怎么选?9款平价好用的系统供你选择!
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——市场上的进销存软件一大堆,选来选去又找不到适合自己的,选个软件怎么这么麻烦!别急,我特地花时间找了国内外的9款进销存系统,把功能、特点、适用企业、使用场景都整理好了,直接对比,一目了然,省得大家踩坑!无论你是个体户、小微企业,还是做批发、制造、电商,这里都有合适的选择,快来看看哪款最适合你。根据个人经验,已整理好了进销存系统模板,自取>>https://s.fanruan.com/s5fpp1
- C++,设计模式,【抽象工厂模式】
智驾
C/C++c++设计模式抽象工厂模式
文章目录C++设计模式:用“抽象工厂模式”打造你的万能工厂一、从早餐店说起:什么是抽象工厂?二、工厂模式的升级版:抽象工厂vs简单工厂1.简单工厂(小作坊)2.抽象工厂(连锁集团)三、游戏开发实战:跨平台UI组件1.定义抽象产品族2.实现具体产品(Windows风格)3.实现具体产品(Mac风格)4.抽象工厂接口5.具体工厂实现6.客户端使用四、抽象工厂的精髓1.四大角色2.优势所在3.适用场景五
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陌陌623
prompt人工智能
文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素:指令、背景信息、补充数据(要求)、输出格式、(其他限制条件)有时背景信息较长,限制信息可能会失效,可以最后再写一个限制信息。例如:大模型用来画思维导图指令:帮我写一个模型训练的思维导图。背景信息:千帆ModelBuilder训练流程为框架。
- 23章11节:自助抽样及其在R语言中的实现与验证
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1microsoft信息可视化
在统计学中,数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导,但在现实问题中,我们往往无法准确得知总体分布,或者数据样本量较小,难以满足经典统计推断方法的要求。自助抽样作为一种非参数的计算方法,为我们提供了基于样本数据“自我重复”构建抽样分布的途径。1977年,斯坦福大学的B.Efron在著名论文《BootstrapMethods:Ano
- 【图像去噪】论文复现:TPAMI 2025!全面提升单图像去噪泛化性!像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现,跑通源码,修改各种报错,框架详解,注释详细!
十小大
pytorch人工智能python深度学习计算机视觉图像处理图像去噪
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通Pixel2Pixel全部源码,包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等,
- 微电网管理 实现分布式能源的智能调度和管理
小赖同学啊
智能硬件分布式能源
微电网(Microgrid)是一种小型电力系统,能够独立运行或与主电网并网运行。它通常包含分布式能源(如太阳能、风能、储能系统)和负载,通过智能调度和管理实现高效、可靠的能源供应。物联网(IoT)技术在微电网管理中发挥着关键作用,能够实现分布式能源的智能调度和管理。以下是具体的解决方案和技术路径:1.实现目标能源优化调度:根据能源供需情况,智能调度分布式能源,提高能源利用效率。实时监控:实时监测微
- Ae 效果详解:分形
MediaTea
Ae菜单:效果/生成/分形Generate/Fractal分形Fractal效果可生成曼德布罗特集和朱莉娅集的视觉效果,通常用于创作独特的抽象图案和动态纹理,广泛应用于背景生成和抽象视觉表现。本效果适用于8-bpc和16-bpc色深模式。◆◆◆效果属性说明当首次应用此效果时,所显示的图像为经典的曼德布罗特集合样本。其中黑色区域代表集合,集合之外的像素则根据其距离集合的远近被着色。点击“重置”Res
- Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉python
简介简介:利用遮挡真实样本的部分面貌,输入给生成器,让生成器输出未被遮挡的面貌,以达到修复人脸的效果。论文题目:FACERESTORATIONVIAGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS(基于生成对抗网络的人脸恢复)会议:2023ThirdInternationalConferenceonSecureCyberComputingandCommunication(ICSCCC)摘
- 【深度学习】从全连接层到卷积
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
- FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记
冰冰冰泠泠泠
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论文提出了一种新的生成模型。论文的目的是给定一个目标分布,有目标分布的一定量的样本,但是不知道目标分布的概率密度函数,学习一个模型能生成服从目标分布的新样本。FlowMatching(FM)是一种训练连续标准化流ContinuousNormalizingFlow(CNF)的方法。FM是一种通用的方法。FM可以用于训练扩散路径,用FM训练扩散路径更稳定。FM也可以用于训练其他路径,一个例子是训练最优
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巷955
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原理:在数据分析和机器学习中,聚类是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本相似度较高,而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类,并使用轮廓系数(SilhouetteScore)来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先,我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
- 声音克隆一键本地化部署 GPT-SoVITS
博客胡
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文章目录GPT-SoVITS介绍1:GPT-SoVITS安装2:GPT-SoVITS使用2.1人声伴奏分离,去混响去延时工具2.2语音切分工具2.3语音降噪工具2.4中文批量离线ASR工具2.5语音文本校对标注工具GPT-SoVITS介绍GPT-SoVITS:是一个由RVC变声器创始人“花儿不哭”推出的免费开源项目。它通过巧妙融合了GPT模型与SoVITS变声器技术,使得用户仅需少量样本数据,即可
- 5分钟理解依赖注入和控制反转
laraveljavaphp
基本的解释想必打开这篇文章的人,对依赖注入和控制反转都有了大致的概念。简单的说:控制反转是依赖注入的实现。举一个例子男人A要找女朋友,他可以去网聊、去夜店、去酒吧等等各种地方碰运气,花钱花时间。这是一种找女朋友的方法,也是很多人的做法。男人B要找女朋友,他年纪大了没有那么多时间和精力在这方面花费气力,直接去相亲。这是很多大龄青年找女朋友的方法,也就是今天想说的方法。简单的说明假设以上例子就是找女朋
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法计算机视觉深度学习扩散模型VAE生成式模型技术分析
1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
- 在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?
玩人工智能的辣条哥
人工智能人工智能LoRA微调
环境:LoRA微调问题描述:在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?解决方案:在LoRA(Low-RankAdaptation)微调大模型后,提升和优化推理效果可以从以下多维度策略入手,涵盖数据、模型架构、训练策略和后处理技术等方面:1.数据优化数据质量与多样性确保微调数据覆盖目标场景的多样性,避免分布偏差。加入领域相关的高质量数据,清洗噪声数据(如重复、矛盾样本)。
- 计算机视觉深度学习入门(4)
yyc_audio
计算机视觉人工智能计算机视觉深度学习神经网络
在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型,这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业,那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片,也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类,数据集包含5000张猫和狗的图片(2500张猫的图片,2500张狗的图片)。我们将2000张图片用于训练,1000张用于验证,2000张用于测试。将介
- 【STM32U5系列产品介绍】
weixin_40454030
stm32嵌入式硬件单片机
STM32U5系列产品介绍前言及初心STM32U5--打造超低功耗产品新标杆STM32U5--新特性介绍STM32U5--片上资源说明STM32U5--低功耗的表现STM32U5--开发板介绍结束语前言及初心首先,感谢CSDN平台,给了我们展现自己的机会,也感谢大家对小编的鼓励和关注,后期,我跟大家一起分享MCU行业的现状及新产品介绍;小编做为ST的合法代理商,10余年的市场经验,从最开始的电话,
- ztree异步加载
3213213333332132
JavaScriptAjaxjsonWebztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑,我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载,在这里分享给大家。
我后台代码生成的是json格式的数据,数据大家按各自的需求生成,这里只给出前端的代码。
设置setting,这里只关注async属性的配置
var setting = {
//异步加载配置
- thirft rpc 具体调用流程
BlueSkator
中间件rpcthrift
Thrift调用过程中,Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类,这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作:
(1) 将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层(TProtocol),协议
- 异或运算推导, 交换数据
dcj3sjt126com
PHP异或^
/*
* 5 0101
* 9 1010
*
* 5 ^ 5
* 0101
* 0101
* -----
* 0000
* 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0
*
* 9 ^ 5 ^ 6
* 1010
* 0101
* ----
* 1111
*
* 1111
* 0110
* ----
* 1001
- 事件源对象
周华华
JavaScript
<!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/xhtml&q
- MySql配置及相关命令
g21121
mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化,主要包括字符集设置,启动设置,连接优化,表优化,分区优化等等。
一 修改MySQL密码及用户
 
- [简单]poi删除excel 2007超链接
53873039oycg
Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接,缺点是要打开文件2次,代码如下:
public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception {
OPCPackage ocPkg = OPCPac
- Struts2添加 open flash chart
云端月影
准备以下开源项目:
1. Struts 2.1.6
2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009)
3. jofc2,这东西不知道是没做好还是什么意思,好像和ofc2不怎么匹配,最好下源码,有什么问题直接改。
4. log4j
用eclipse新建动态网站,取名OFC2Demo,将Struts2 l
- spring包详解
aijuans
spring
下载的spring包中文件及各种包众多,在项目中往往只有部分是我们必须的,如果不清楚什么时候需要什么包的话,看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包,关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
- 网站推广之seo概念
antonyup_2006
算法Web应用服务器搜索引擎Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时,准备了解下网站的推广分析策略。
所谓网站推广,目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,通过网站获得有关产品和服务等信息,为最终形成购买决策提供支持。
网站推广策略有很多,seo,email,adv
- 单例模式,sql注入,序列
百合不是茶
单例模式序列sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段 居然不会了,所以将序列写在本篇的前面
1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式;
序列的创建;
CREATE SEQUENCE seq_pro
2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个
3
- Mockito单元测试实例
bijian1013
单元测试mockito
Mockito单元测试实例:
public class SettingServiceTest {
private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>();
@InjectMocks
private SettingPojoService settin
- 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用游标
*/
--显示游标
--在显式游标中使用FETCH...INTO语句
DECLARE
CURSOR emp_cursor is
select ename,sal from emp where deptno=1;
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
begin
ope
- 【Java语言】动态代理
bit1129
java语言
JDK接口动态代理
JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式,为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联
package com.tom;
import com.tom.model.User;
import com.tom.service.IUserService;
- Java通信之URL通信基础
白糖_
javajdkwebservice网络协议ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持,java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。
在技术日新月异的现在,我们能通过很多方式实现数据通信,比如webservice、url通信、socket通信等等,今天简单介绍下URL通信。
学习准备:建议首先学习java的IO基础知识
URL是统一资源定位器的简写,URL可以访问Internet和www,可以通过url
- 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1)
boyitech
java多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件,共用数据库连接,全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。
同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态,它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程,都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件(cri
- java-给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
bylijinnan
java
public class DeleteExtraSpace {
/**
* 题目:给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
* 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法
* 方法2.全部用正则表达式,这个我不熟
* 方法3.“重新发明轮子”,从头遍历一次
*/
public static v
- An error has occurred.See the log file错误解决!
Kai_Ge
MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时,自动关闭!弹出An error has occurred.See the log file错误提示!
很郁闷昨天启动和关闭还好着!!!打开几次依然报此错误,确定不是眼花了!
打开日志文件!找到当日错误文件内容:
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- [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱?
comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........
我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....
那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
- 解析Google Map Routes
dai_lm
google api
为了获得从A点到B点的路劲,经常会使用Google提供的API,例如
[url]
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false
[/url]
从返回的结果上,大致可以了解应该怎么走,但
- SQL还有多少“理所应当”?
datamachine
sql
转贴存档,原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html!
------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
- Yii使用Ajax验证时,如何设置某些字段不需要验证
dcj3sjt126com
Ajaxyii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如:
$form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
- 使用git同步网站代码
dcj3sjt126com
crontabgit
转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com
管理一网站,最开始使用的虚拟空间,采用提供商支持的ftp上传网站文件,后换用vps,vps可以自己搭建ftp的,但是懒得搞,直接使用scp传输文件到服务器,现在需要更新文件到服务器,使用scp真的很烦。发现本人就职的公司,采用的git+rsync的方式来管理、同步代码,遂
- sql基本操作
蕃薯耀
sqlsql基本操作sql常用操作
sql基本操作
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一
&
- Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理
hanqunfeng
Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持,所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考:http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站:http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml
<dependency>
<
- jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法
jackyrong
trigger
在jquery中,有两个值得注意但容易忽视的方法,分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍
1) one方法
one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数,格式为
one(type,${data},fn)
&nb
- 拿工资不仅仅是让你写代码的
lampcy
工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是,我并不关心你是如何快速完成任务的,哪怕代码很差,只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。
这个说法其实很合理:我们的工作是思考客户提出的问题,然后制定解决方案。思考第一,代码第二,公司请我们的最终目的不是写代码,而是想出解决方案。
话粗理不粗。
付你薪水不是让你来思考的,也不是让你来写代码的,你的目的是交付产品
- 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空
nannan408
架构师
1.前言。
如题。
2.代码。
(1)对象的复制,比spring的beanCopier在大并发下效率要高,利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier
Src src=new Src();
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
- ajax 被缓存的解决方案
Rainbow702
JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面,各位可能都做过。
今天碰到一个奇怪的现象,就是,同一个ajax请求,在chrome中,不论发送多少次,都可以发送至服务器端,而不会被缓存。但是,换成在IE下的时候,发现,同一个ajax请求,会发生被缓存的情况,只有第一次才会被发送至服务器端,之后的不会再被发送。郁闷。
解决方法如下:
① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数,
- 修改date.toLocaleString()的警告
tntxia
String
我们在写程序的时候,经常要查看时间,所以我们经常会用到date.toLocaleString(),但是date.toLocaleString()是一个过时 的API,代替的方法如下:
package com.tntxia.htmlmaker.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
- 项目完成后的小总结
xiaomiya
js总结项目
项目完成了,突然想做个总结但是有点无从下手了。
做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。
先说说项目主要实现的功能吧
1,按键精灵
2,获取行情数据
3,各种input输入条件判断
4,发送数据(有json格式和string格式)
5,获取预警条件列表和预警结果列表,
6,排序,
7,预警结果分页获取
8,导出文件(excel,text等)
9,修