- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- Java并发编程之ReentrantReadWriteLock
Johnny Lnex
Java并发编程java开发语言jvm
基本使用方法创建锁对象首先,通过newReentrantReadWriteLock()创建一个锁实例。获取读锁和写锁使用readLock()方法获得读锁对象,使用writeLock()方法获得写锁对象。使用锁保护共享资源在需要保护的代码块前后分别调用lock()和unlock()方法,确保对共享资源的访问安全。示例代码:importjava.util.concurrent.locks.Reentr
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- 神经网络之参数初始化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能深度学习
引言:参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤,目的是给网络中权重(weights)和偏置(biases)赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题,并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸:在深度神经网络中,参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小,可能导致梯度爆炸或梯度消失,从而增加网络的训练难度。加速收敛:良好的初始化可以帮
- 神经网络基础之正则化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能机器学习
引言:正则化(Regularization)是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项(PenaltyTerm),对模型的复杂度进行约束,从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合:当模型过于复杂(例如神经网络层数过多、参数过多)时,容易在训练数据上“记忆”噪声或细节,导致在测试数据上表现差。简化模型:正则化通过限制模型参数的大小或数量,迫
- TDE透明加密技术:免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储
安 当 加 密
华为云数据库
在数字经济与云计算深度融合的今天,华为云ECS(弹性云服务器)已成为企业数字化转型的核心载体,承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。然而,云上数据安全形势日益严峻:2024年全球云环境勒索攻击同比激增210%,密钥泄露、权限失控、合规失效成为企业上云的三大痛点。作为国内数据安全领域的领军者,上海安当推出的TDE透明加密技术,以“存储层无感加密、密钥全生命周期管理、动态防勒索”为核心,为华为云
- DeepSeek 大模型落地成都高新区:科技赋能警务的创新变革
AGI大模型学习
科技人工智能DeepSeek大模型chatgpt大模型应用AI大模型
在科技飞速发展的当下,人工智能正以前所未有的速度融入各个领域,深刻改变着人们的生活与工作方式。公安领域也不例外,积极拥抱科技创新,成为提升警务效能、维护社会稳定的关键路径。全国第一例警用DeepSeek大模型落地成都高新区,这一突破性举措在警务智能化发展进程中具有里程碑意义,为公安工作带来了全方位的革新。一、警用DeepSeek大模型落地的时代背景近年来,国产AI蓬勃发展,不断涌现出令人瞩目的成果
- 谈高考真题的使用(数学)
weixin_34116110
python测试
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中,大家常说“以本为本,以纲为纲,高考真题当主粮”,就是以教材内容为根本,以“考试大纲”为准绳,以高考真题的训练为主线;抓住了本,把握了纲,训练有的放矢,我们的复习就会事半功倍。高考数学试题难度相对稳定,考查形式的变化却是异彩纷呈,而变化中又有着一定的规律:全国试题与各省市试题的考试要求基本一致;题型除上海和江苏外,全国和其他各省
- 利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南
摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程,本文将逐步指导用户完成整个流程。此外,本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图,以帮助用户更好地理解和操作。引言HAI(HyperAI)平台是一个强大的AI模型训练平台,但对于非专业用户来说,其复杂性可能会成为使用的障碍。本文将详细介绍如何在HAI
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- MySQL 8主从复制配置最佳实践
随风九天
匠心数据库部署运维mysql主从复制
1.引言1.1主从复制的意义与应用场景主从复制是MySQL中用于提高数据冗余性和可用性的技术。通过将主库的数据复制到一个或多个从库,可以在主库故障时快速切换到从库,保证服务的连续性。此外,主从复制还可以用于负载均衡,将读操作分发到从库,减轻主库的压力。1.2MySQL8主从复制的新特性概述MySQL8引入了多项改进,包括:GTID(全局事务标识符):简化复制配置和管理。半同步复制:提高数据一致性。
- 机器视觉工程师必须知道读码器如何选型
视觉人机器视觉
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一、明确核心需求应用场景工业场景(产线、仓储):需高防护等级(IP65+)、抗震动/冲击、宽温工作(-20℃~50℃)。商业场景(零售、物流):注重扫描速度、多码兼容性(一维/二维码混合)。移动场景(手持设备、AGV):选择无线连接(蓝牙/Wi-Fi)、轻便设计。特殊环境(高粉尘、强光):需配备强光源补偿、高帧率图像传感器。码的类型一维码:传统激光扫描器(成本低)或线性图像式扫描器(破损码容错)。
- 宇树科技纯技能要求总结
极梦网络无忧
杂谈科技
一、嵌入式开发与硬件设计核心技能嵌入式开发:精通C/C++,熟悉STM32、ARM开发熟悉LinuxBSP开发及驱动框架(SPI/UART/USB/FLASH/Camera/GPS/LCD)掌握主流平台(英伟达、全志、瑞芯微等)硬件设计:精通数字/模拟电路设计,熟悉PCB绘制工具(Altium等)掌握MOS驱动电路、变压器设计及EMC优化熟悉制板/贴片流程及焊接扩展技能电机控制:熟悉有感FOC算法
- 1.1PaddleTS_环境配置:一个易用的深度时序建模的Python库
pythonQA
pythonpaddlepaddle
PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库,它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle,专注业界领先的深度模型,旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括:设计统一数据结构,实现对多样化时序数据的表达,支持单目标与多目标变量,支持多类型协变量封装基础模型功能,如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法,帮助开发
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
数据增强:扩充数据集,提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh
欢仔要学习
python学习ubuntu
背景介绍:因为工作的原因,图像相关,模型训练,需要在服务器上面搞,同时,服务器上面的环境配置,全部使用的是docker创建容器的方式。但是呢,之前没有配置好服务器与本机的交互环境,每次更改代码,要上传,下载,很不方便,同时图片也没办法可视化。很不友好。于是就想要使用vscode来连接远程服务器docker;因为docker创建的那个容器相当于是一台ubuntu主机,配置好端口,然后我们从外面去连接
- 【数据库】MySQL事务详解
此木|西贝
数据库数据库mysql
事务的隔离级别读未提交(read-uncommitted):最低级的隔离级别,允许其他事务读到未提交的值;读已提交(read-committed):事务只能读取到其他事务提交的数据;可重复读(repeatable-read):对同一条数据多次读取结果都是一样(mysql默认隔离级别);串行化(serializable):最高的隔离级别,所有事务穿行执行,事务间不会产生干扰隔离级别存在的问题读未提交
- 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发
UwoiGit
tensorflowopencvpygame
在本篇文章中,我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行,并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具,并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架,提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用
王金-太想进步了
语言模型人工智能自然语言处理
应用尽管预训练为大型语言模型(LLMs)赋予了强大的基础能力,但在部署于专业领域时,LLMs仍经常遇到持续的限制,包括上下文长度受限、容易产生幻觉(hallucination)、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中,这些不足显得尤为重要,因为在这些场景中,精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨:(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求?(2)在实
- Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)
爱吃肉的鹏
YOLO
最近在整理关于yolov8的相关内容,有个很大的问题,抛开yolov8性能不谈,yolov8代码的使用灵活性不如yolov5,尤其是对于一些新手或者对yolo框架不是很熟悉的人(这也是因人而异,有些人可能会喜欢v8代码的使用方式)。比如在使用v8的时候需要安装ultralytics库,然后再调用YOLO进行训练或者预测,那么就有这几个问题:问题1:安装了ultralytics库后如何使用YOLO呢
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 迁移学习入门
EmbodiedTech
人工智能大模型迁移学习人工智能机器学习
迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构;一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型,基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候,以transformer架构来划分:Encoder-Only:只有编码器部分的模型,代表:BERTDecoder-Only:只要解码器部
- riscv linux 汇编,RISC-V汇编快速入门
勤小墨
riscvlinux汇编
当今,强大的编译器将C或者更高级的语言编译成机器码后,其效能损失已经很小了,再加上芯片的性能越来越强,让汇编语言显得可有可无。但对于嵌入式来说至少在下面两种情况还需要汇编:1是启动代码,2是OS的上下文切换。另外在极端情况下使用汇编提高效率也是有必要的,例如芯片内核非常新编译器优化不够好可以在非常清楚CPU的微结构下进行指令集编码提高性能。因此学习一种新的体系结构,了解其汇编语言是非常有必要的。实
- log4j对象改变日志级别
3213213333332132
javalog4jlevellog4j对象名称日志级别
log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别,或是根据条件改变日志级别。
log4j配置文件:
log4j.rootLogger=ERROR,FILE,CONSOLE,EXECPTION
#log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.FILE=org.apache.l
- elk+redis 搭建nginx日志分析平台
ronin47
elasticsearchkibanalogstash
elk+redis 搭建nginx日志分析平台
logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次,需要有个队 列,redis的l
- Yii2设置时区
dcj3sjt126com
PHPtimezoneyii2
时区这东西,在开发的时候,你说重要吧,也还好,毕竟没它也能正常运行,你说不重要吧,那就纠结了。特别是linux系统,都TMD差上几小时,你能不痛苦吗?win还好一点。有一些常规方法,是大家目前都在采用的1、php.ini中的设置,这个就不谈了,2、程序中公用文件里设置,date_default_timezone_set一下时区3、或者。。。自己写时间处理函数,在遇到时间的时候,用这个函数处理(比较
- js实现前台动态添加文本框,后台获取文本框内容
171815164
文本框
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://w
- 持续集成工具
g21121
持续集成
持续集成是什么?我们为什么需要持续集成?持续集成带来的好处是什么?什么样的项目需要持续集成?... 持续集成(Continuous integration ,简称CI),所谓集成可以理解为将互相依赖的工程或模块合并成一个能单独运行
- 数据结构哈希表(hash)总结
永夜-极光
数据结构
1.什么是hash
来源于百度百科:
Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
- 乱七八糟
程序员是怎么炼成的
eclipse中的jvm字节码查看插件地址:
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
安装该地址的outline 插件 后重启,打开window下的view下的bytecode视图
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
jvm博客:
http://yunshen0909.iteye.com/blog/2
- 职场人伤害了“上司” 怎样弥补
aijuans
职场
由于工作中的失误,或者平时不注意自己的言行“伤害”、“得罪”了自己的上司,怎么办呢?
在职业生涯中这种问题尽量不要发生。下面提供了一些解决问题的建议:
一、利用一些轻松的场合表示对他的尊重
即使是开明的上司也很注重自己的权威,都希望得到下属的尊重,所以当你与上司冲突后,最好让不愉快成为过去,你不妨在一些轻松的场合,比如会餐、联谊活动等,向上司问个好,敬下酒,表示你对对方的尊重,
- 深入浅出url编码
antonyup_2006
应用服务器浏览器servletweblogicIE
出处:http://blog.csdn.net/yzhz 杨争
http://blog.csdn.net/yzhz/archive/2007/07/03/1676796.aspx
一、问题:
编码问题是JAVA初学者在web开发过程中经常会遇到问题,网上也有大量相关的
- 建表后创建表的约束关系和增加表的字段
百合不是茶
标的约束关系增加表的字段
下面所有的操作都是在表建立后操作的,主要目的就是熟悉sql的约束,约束语句的万能公式
1,增加字段(student表中增加 姓名字段)
alter table 增加字段的表名 add 增加的字段名 增加字段的数据类型
alter table student add name varchar2(10);
&nb
- Uploadify 3.2 参数属性、事件、方法函数详解
bijian1013
JavaScriptuploadify
一.属性
属性名称
默认值
说明
auto
true
设置为true当选择文件后就直接上传了,为false需要点击上传按钮才上传。
buttonClass
”
按钮样式
buttonCursor
‘hand’
鼠标指针悬停在按钮上的样子
buttonImage
null
浏览按钮的图片的路
- 精通Oracle10编程SQL(16)使用LOB对象
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用LOB对象
*/
--LOB(Large Object)是专门用于处理大对象的一种数据类型,其所存放的数据长度可以达到4G字节
--CLOB/NCLOB用于存储大批量字符数据,BLOB用于存储大批量二进制数据,而BFILE则存储着指向OS文件的指针
/*
*综合实例
*/
--建立表空间
--#指定区尺寸为128k,如不指定,区尺寸默认为64k
CR
- 【Resin一】Resin服务器部署web应用
bit1129
resin
工作中,在Resin服务器上部署web应用,通常有如下三种方式:
配置多个web-app
配置多个http id
为每个应用配置一个propeties、xml以及sh脚本文件
配置多个web-app
在resin.xml中,可以为一个host配置多个web-app
<cluster id="app&q
- red5简介及基础知识
白糖_
基础
简介
Red5的主要功能和Macromedia公司的FMS类似,提供基于Flash的流媒体服务的一款基于Java的开源流媒体服务器。它由Java语言编写,使用RTMP作为流媒体传输协议,这与FMS完全兼容。它具有流化FLV、MP3文件,实时录制客户端流为FLV文件,共享对象,实时视频播放、Remoting等功能。用Red5替换FMS后,客户端不用更改可正
- angular.fromJson
boyitech
AngularJSAngularJS 官方APIAngularJS API
angular.fromJson 描述: 把Json字符串转为对象 使用方法: angular.fromJson(json); 参数详解: Param Type Details json
string
JSON 字符串 返回值: 对象, 数组, 字符串 或者是一个数字 示例:
<!DOCTYPE HTML>
<h
- java-颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I
bylijinnan
java
public class ReverseWords {
/**
* 题目:颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I.词以空格分隔。
* 要求:
* 1.实现速度最快,移动最少
* 2.不能使用String的方法如split,indexOf等等。
* 解答:两次翻转。
*/
publ
- web实时通讯
Chen.H
Web浏览器socket脚本
关于web实时通讯,做一些监控软件。
由web服务器组件从消息服务器订阅实时数据,并建立消息服务器到所述web服务器之间的连接,web浏览器利用从所述web服务器下载到web页面的客户端代理与web服务器组件之间的socket连接,建立web浏览器与web服务器之间的持久连接;利用所述客户端代理与web浏览器页面之间的信息交互实现页面本地更新,建立一条从消息服务器到web浏览器页面之间的消息通路
- [基因与生物]远古生物的基因可以嫁接到现代生物基因组中吗?
comsci
生物
大家仅仅把我说的事情当作一个IT行业的笑话来听吧..没有其它更多的意思
如果我们把大自然看成是一位伟大的程序员,专门为地球上的生态系统编制基因代码,并创造出各种不同的生物来,那么6500万年前的程序员开发的代码,是否兼容现代派的程序员的代码和架构呢?
- oracle 外部表
daizj
oracle外部表external tables
oracle外部表是只允许只读访问,不能进行DML操作,不能创建索引,可以对外部表进行的查询,连接,排序,创建视图和创建同义词操作。
you can select, join, or sort external table data. You can also create views and synonyms for external tables. Ho
- aop相关的概念及配置
daysinsun
AOP
切面(Aspect):
通常在目标方法执行前后需要执行的方法(如事务、日志、权限),这些方法我们封装到一个类里面,这个类就叫切面。
连接点(joinpoint)
spring里面的连接点指需要切入的方法,通常这个joinpoint可以作为一个参数传入到切面的方法里面(非常有用的一个东西)。
通知(Advice)
通知就是切面里面方法的具体实现,分为前置、后置、最终、异常环
- 初一上学期难记忆单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
middle 中间的,中级的
well 喔,那么;好吧
phone 电话,电话机
policeman 警察
ask 问
take 拿到;带到
address 地址
glad 高兴的,乐意的
why 为什么
China 中国
family 家庭
grandmother (外)祖母
grandfather (外)祖父
wife 妻子
husband 丈夫
da
- Linux日志分析常用命令
dcj3sjt126com
linuxlog
1.查看文件内容
cat
-n 显示行号 2.分页显示
more
Enter 显示下一行
空格 显示下一页
F 显示下一屏
B 显示上一屏
less
/get 查询"get"字符串并高亮显示 3.显示文件尾
tail
-f 不退出持续显示
-n 显示文件最后n行 4.显示头文件
head
-n 显示文件开始n行 5.内容排序
sort
-n 按照
- JSONP 原理分析
fantasy2005
JavaScriptjsonpjsonp 跨域
转自 http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/224
JavaScript是一种在Web开发中经常使用的前端动态脚本技术。在JavaScript中,有一个很重要的安全性限制,被称为“Same-Origin Policy”(同源策略)。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制,即JavaScript只能访问与包含它的
- 使用connect by进行级联查询
234390216
oracle查询父子Connect by级联
使用connect by进行级联查询
connect by可以用于级联查询,常用于对具有树状结构的记录查询某一节点的所有子孙节点或所有祖辈节点。
来看一个示例,现假设我们拥有一个菜单表t_menu,其中只有三个字段:
- 一个不错的能将HTML表格导出为excel,pdf等的jquery插件
jackyrong
jquery插件
发现一个老外写的不错的jquery插件,可以实现将HTML
表格导出为excel,pdf等格式,
地址在:
https://github.com/kayalshri/
下面看个例子,实现导出表格到excel,pdf
<html>
<head>
<title>Export html table to excel an
- UI设计中我们为什么需要设计动效
lampcy
UIUI设计
关于Unity3D中的Shader的知识
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,
- 如何禁止页面缓存
nannan408
htmljspcache
禁止页面使用缓存~
------------------------------------------------
jsp:页面no cache:
response.setHeader("Pragma","No-cache");
response.setHeader("Cache-Control","no-cach
- 以代码的方式管理quartz定时任务的暂停、重启、删除、添加等
Everyday都不同
定时任务管理spring-quartz
【前言】在项目的管理功能中,对定时任务的管理有时会很常见。因为我们不能指望只在配置文件中配置好定时任务就行了,因为如果要控制定时任务的 “暂停” 呢?暂停之后又要在某个时间点 “重启” 该定时任务呢?或者说直接 “删除” 该定时任务呢?要改变某定时任务的触发时间呢? “添加” 一个定时任务对于系统的使用者而言,是不太现实的,因为一个定时任务的处理逻辑他是不
- EXT实例
tntxia
ext
(1) 增加一个按钮
JSP:
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
Stri
- 数学学习在计算机研究领域的作用和重要性
xjnine
Math
最近一直有师弟师妹和朋友问我数学和研究的关系,研一要去学什么数学课。毕竟在清华,衡量一个研究生最重要的指标之一就是paper,而没有数学,是肯定上不了世界顶级的期刊和会议的,这在计算机学界尤其重要!你会发现,不论哪个领域有价值的东西,都一定离不开数学!在这样一个信息时代,当google已经让世界没有秘密的时候,一种卓越的数学思维,绝对可以成为你的核心竞争力. 无奈本人实在见地