- Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters
一只积极向上的小咸鱼
机器学习人工智能
这篇论文介绍了CASSINI,一种用于机器学习(ML)集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长,对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分,而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法,能够在网络链路中高效地放置多个ML作业,
- 基于matlab的帧间差法进行视频目标检测系统
挂科边缘
MATLAB项目实战matlab人工智能计算机视觉
文章目录前言一、理论基础1.帧间差分法2.背景差分法3.光流法二、程序实现总结源码下载前言运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测,一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点,是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用,所以能否将运动物体从视频序列中准确地检
- 50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理神经网络rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能,使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能神经网络自然语言处理rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 机器学习----奥卡姆剃刀定律
AI自修室
计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律(Occam’sRazor)是一条哲学原则,通常表述为“如无必要,勿增实体”(Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity)或“在其他条件相同的情况下,最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时,应尽量减少假设和复杂性,优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
- 29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空,让机器学习更多的内容程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 泛微全面接入DeepSeek大模型,助力组织升级数智化应用场景
泛微OA办公系统
泛微DeepSeek
近日,泛微公司旗下所有产品全面接入DeepSeek大模型,借助泛微2024年发布的数智大脑Xiaoe.AI,可快捷方便为客户搭建“DeepSeek大模型+专业小模型+智能体”的数智底座,并可量身定制更安全、高效、国产化的数智化解决方案,助力组织管理与业务、财务一体化数智运营升级。在接入DeepSeek大模型后,泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力,显著提升泛微各项产品
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 第十三站:卷积神经网络(CNN)的优化
武狐肆骸
机器学习cnn人工智能神经网络
前言:在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后,接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强(DataAugmentation)数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换,可以生成更多的训练样本,帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法:旋转(Rotation):随机旋转图像,增强模型对旋转变换
- 基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪
阿蛋会代码
音视频python开发语言opencv目标检测计算机视觉
一、特征提取的方法本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统,通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。核心技术采用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征检测算法,在每帧图像中提取具有旋转不变性的显著斑点特征,构建包含位置和方向信息的特征描述子。通过暴力匹配器(BFMatcher)进行跨帧特征点匹配,结合汉明距离阈值筛选出可信度高的空间对应点对。系统以
- 智能算法的全面应用:量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索
智能计算研究中心
其他
内容概要在现代社会,智能算法的应用逐渐渗透到各个行业,成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程,为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明,从而提高用户对算法决策的信任。此外,量子算法以其独特的计算能力,展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型,不仅提高了风险管理效率,还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
- 【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵
华东算法王
华东算法王-opencvopencv矩阵人工智能
外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域,内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置,是相机标定的核心组成部分。1.内参矩阵(IntrinsicMatrix)内参矩阵描述了相机内部的几何特性,主要涉及焦距、光心和像素的比例等参数。它通常是一个3x3的矩阵,用来将相机的归一化坐标系转换为像素坐标系。1.1内参矩阵的组成内
- 使用Python和Vosk库实现语音识别
车载testing
python语音识别开发语言
使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域,语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,可以方便地实现语音识别功能。今天,我们将介绍如何使用Python中的SpeechRecognition库和Vosk模型来实现语音识别。一、SpeechRecognition库的安装SpeechRecognition库是Python中一个简单易用的语
- Python库Numpy学习+代码实例
海绵宝宝
pythonnumpy学习机器学习
前言Numpy是python语言的一个扩充程序库,支持高端大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,现已成为机器学习的必备模块。本文章对Numpy库的原文档进行了学习,可作为文档阅读理解来进行阅读。附原文档链接如下:Numpy库文档库的介绍该库中的对象为多维数组,原名为ndarray,因此经常被叫做array。python中也有一个库叫做array,但是与这里的ndarra
- 深度学习:从神经网络到智能应用
Jason_Orton
深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习?二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播(Backpropagation)三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习(DeepLearning)作为机器学习的一个分支,近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别,还是自动驾驶、自然语言处理,深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 理解CPU与GPU频繁数据传输
_DCG_
计算机视觉深度学习神经网络CPUGPU数据传输
基础理解在学习深度学习神经网络过程中,有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢?我们知道CPU可以访问内存,而GPU也有自己的显存。要完成功能一般都是CPU从硬盘或者其他数据源读取数据到内存中,然后将内存中的传输到GPU的显存中,GPU从显存中获取数据并进行计算,并最终将计算的结果返回给CPU的内存中。整体的计算就像上面描述,但是不可忽略的是:从CPU内存
- 深度学习批次数据处理的理解
_DCG_
计算机视觉深度学习人工智能
基础介绍在计算机视觉深度学习网络中,在训练阶段数据输入通常是一个批次,即不是一次输入单张图片,而是一次性输入多张图片,而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片,这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入?神经网络是如何处理多个数据的,下面从硬件架构的角度去分析处理。GPU硬件架构GPU的硬件架构设计是批处理能够高效运行的关键原因之一。GPU现阶段一般采用SIMT架构,它的特点如下:SIMT(Singl
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
matlab算法机器学习matlab汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- GGUF 文件格式全解析
Just_Paranoid
技术流ClipLLMGGUF量化DeepSeek
在机器学习领域,模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。GGUF(GGMLUniversalFormat)作为一种新兴的二进制文件格式,旨在解决传统GGML及其衍生格式(如GGMF和GGJT)的局限性,为模型推理提供更高效、更灵活的解决方案。官方介绍:https://github.com/ggml-org/ggm
- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
Pythonpytorch人工智能python
使用pytorch进行深度学习的时候,往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议:检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板,点击左下角“系统信息”,然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息,其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda,但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- 深度、机器学习算法
yzx991013
机器学习算法人工智能
机器学习典型算法SVM(支持向量机):它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中,能找到一个平面(低维)或超平面(高维),使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势,常用于文本分类、图像识别等领域。决策树:以树形结构展示决策过程,从根节点开始,依据特征值逐步向下划分,直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释,可处理数值型和分类型数据,但容易
- 点云配准技术的演进与前沿探索:从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中,点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看,点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构,每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息,这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如,在对古建筑进行三维建模时,通过点云数据
- 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对(附源码)
java人脸识别后端深度学习
痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
- 书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》
深度学习机器学习人工智能
书籍:BuildingScalableDeepLearningPipelinesonAWS:Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者:AbdelazizTestas出版:Apress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》01书籍介绍本书是您在亚马逊网络服务(AWS)上创建强大且端到端深度学
- DeepSeep开源周,第三天:DeepGEMM是啥?
程序员差不多先生
pytorch
DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库,专为深度学习场景设计。矩阵乘法(GEMM)是深度学习模型的核心运算(如全连接层、卷积层等),其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术,显著提升计算速度,适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务(如LLM训练/推理),降低延迟,提升吞吐量。支持混合精度计算
- GrandientBoostingClassifier函数介绍
浊酒南街
#机器学习算法GBDT
目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器,用于实现梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)算法。GBDT是一种强大的集成学习方法,能够通过逐步构建一系列简单的决策树(通常是浅树)来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色,是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
- 无人机定点运输技术!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普高科技
核心要点定位与导航GPS/北斗定位:依赖卫星系统实现高精度定位。视觉导航:通过摄像头和计算机视觉技术识别环境。惯性导航:利用加速度计和陀螺仪进行位置推算。路径规划避障算法:实时检测并避开障碍物。动态路径调整:根据环境和任务需求实时优化路径。通信系统实时通信:确保无人机与控制中心保持稳定连接。数据加密:保障通信安全,防止干扰或劫持。负载与续航电池技术:提升续航能力。负载能力:优化设计以承载更多货物。
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在