- Faiss Tips:高效向量搜索与聚类的利器
焦习娜Samantha
FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- Faiss:高效相似性搜索与聚类的利器
网络·魚
大数据faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库,由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构,用于加速向量之间的相似性搜索,特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理:近似最近邻搜索:Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索,它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的,
- K近邻算法_分类鸢尾花数据集
_feivirus_
算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
- 生活越来越好了,关系且越来越淡了!
刷脸的时代
你是不是也很久没有感受到小时候那种近邻如家人的感觉了?是不是很久没有体会到小时候那种做客的热闹了……物质生活越来越好了,可是人们的感情且越来越淡薄了。图片发自App小时候大人基本不怎么监护我们,只要保证不让我们饿肚子就行,出门或者上街,告诉邻居一声就可以了,就是不回家也跟小伙伴一起吃,一起睡。哪家有什么事,根本不用去请,大家自己就来帮忙了,那时候大家都穷,拿的东西虽没有现在的多,但是现在看来且很珍
- 分类算法可视化方法
dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- 39、离情别意《乌鸦落过的村庄》
亚宁
我考上了大学,成了村里第二名跳过龙门的大学生,全家人为我骄傲,自己也头大的不知姓啥名谁。高远方闻讯把我拦在村口说:“玉明,你可真行,一考就上了大学。不像我折腾了几年都没个结果。你能上大学学习,是多幸福的一件喜事啊!让人羡慕死了。”我有点飘飘然,谦虚说:“我是瞎猫碰上了死耗子,侥幸上线而已。要说学习比你可差远了。”过几天就要去学校报到,父亲请了村里有身份的人来家里吃酒。我坚持叫了高远方,而近邻刘三亮
- 研路漫漫复试篇(四)
Mrchanges
这次文章其实与复试没有直接的关系,但它也坚定了我积极准备复试的决心。过年走亲访友,我了解了许多远亲近邻的消息,总的来说,尽管他们的学历都不算特别高,但都在各自的领域有所成就,也都有幸福美满的家庭。我渴望拥有足够的经济实力,我渴望拥有忠贞的伴侣和幸福的家庭,可我现在一无所有。虽然各位亲朋都在夸赞我学有所成、前途光明,而我却心知肚明——我对自己的未来仍然充满迷茫和怀疑,我还没有什么拿的出手的东西,能够
- K近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习K近邻法KNN
定义输入:训练数据集(T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)})其中:xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量yi∈yy_i\in{\tty}yi∈y={c1,c2,⋯
- 向量数据库对比分析报告
大霸王龙
行业+领域+业务场景=定制人工智能深度学习python
FAISS、Milvus、Weaviate和OpenAIAPI四个工具的对比分析,主要针对是否支持离线、开发难度、debug支持、生态系统以及Python接口等方面。1.FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是否支持离线:支持。FAISS是一个离线库,可以部署在本地或服务器上,不需要网络连接。开发难度:中等。FAISS是一个低级别的工具,需要开发者对近似最近邻搜索算法和
- 【机器学习】K近邻
可口的冰可乐
机器学习机器学习人工智能
2.K近邻K近邻算法(KNN)的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离,选取距离最近的K个样本,根据这些样本的标签进行分类或回归。KNN属于非参数学习算法,因为它不假设数据的分布形式,主要依赖距离度量来进行决策。优点简单易懂:KNN算法非常直观,容易理解和实现。无假设:KNN算法对数据没有假设,适用于复杂分布的数据集。适用于多类分类问题:KNN能够处理多类分类问题,只需在投票过程
- 珠海的一个下雨天
秋的树
在珠海的一个下雨天,人们都在做什么?在那些无休止的空闲时间里,人人都穿着裤衩和拖鞋,在屋里懒洋洋地浑身瘫软地躺着,以此来打发时间,直到有人提议打赌傍晚之后是否会有台风出现,为了明天可以不去上班这个共同的目的,无论是远亲近邻还是朋友及朋友的朋友以及同事或者随便那些能聊得来的人,只要他明天也不愿意上班,就都能来“我赌有台风,可不上班”的群里闲晃、聊天、吹牛。对现代人来说,这将会是一个比等待跨年更令人兴
- K近邻(KNN)算法详解及Python实现
天明豆豆
K近邻(KNN)算法详解及Python实现今天浏览网页看到一篇用Python实现K近邻(KNN)算法的详解教程,果断收藏下来,虽然是五年前的文章,可能有些语法已经不适合,但文章语法思路还是可以值得借鉴的,收藏之后以后慢慢研究。KNN依然是一种监督学习算法KNN(KNearestNeighbors,K近邻)算法是机器学习所有算法中理论最简单,最好理解的。KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训
- PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数。它支持多种插值方法,例如双线性插值、最近邻插值等,广泛用于图像处理、特征图缩放等场景。二、语法和参数语法torch.nn.functional.interpolate(input,si
- 【机器学习】5. K近邻(KNN)
pen-ai
机器学习机器学习人工智能数据挖掘深度学习神经网络
K近邻(KNN)1.K-NearestNeighbour1.1特点:计算复杂1.2K的设置1.3加权近邻Weightednearestneighbor1.4决策边界DecisionboundaryVoronoiregion2.KNN总结1.K-NearestNeighbourK:超参数(hyperparameter)定义一种距离,参考第三节距离公式计算预测点到其他训练数据的距离找到最近的K个邻居预
- 《三字经》初鉴 其一
南川子
引:人之初,性本善,性相近,習相遠。南川子曰:人之初,无善恶。善恶者,意之动。引:昔孟母,擇鄰處,子不學,斷機杼。南川子曰:择邻而处,此为居家之大要也。常言道:远亲不如近邻。然邻善则居家宁,邻恶则居家不宁。有一善邻,可谓福气。有一恶邻,难免受气。引:子不學,非所宜,幼不學,老何為?南川子曰:莫等闲,白了少年头,空悲切。岁月蹉跎,不可不惜。引:曰喜怒,曰哀懼,愛惡欲,七情具。南川子曰:七情六欲,人所
- 机器学习:knn算法实现图像识别
夜清寒风
机器学习算法人工智能
1、概述使用K-近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片,将其分割成单独的数字图像,并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列,每个数字占据20*20个像素点,可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20,将其全部变成一列1*400格式,转换成数值特征4、最后使用
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
暴躁的大熊
人工智能人工智能机器学习算法
系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM
- 重要的话才说3遍,观音菩萨收灵感大王,为何连念7遍?都念的啥
中山人读文史
观音菩萨收灵感大王,为何很神秘,连念7遍颂语:死的去,活的住走过了车迟国,打败了虎力、鹿力、羊力三大仙,唐僧师徒进入了该国元会县的陈家庄。陈家庄近邻通天河畔。唐僧取经团队,想要继续西行,就必须渡过通天河。四大名著《西游记》里,谈到这条河的神奇之处时,用了3个“惊叹”之处。第一、通天河太长,碑文上有10个小字记载:径过八百里,亘古少人行;第二、通天河太深,孙悟空让八戒试下水的深浅,八戒抛起一块大石头
- 中原焦点团队焦点解决网初18中20张红勋坚持分享第605天约练第232次2021年10月9日读书打卡第505天
啊哈d9387b66a3dc
晚饭晚回了一会,送同事回家的路上楼上邻居打来电话,原来女儿打不开门了。等我匆忙赶到家时,邻居正和女儿一起找开锁的帮忙,很感动,不管门开不开,女儿没有孤单,真是远亲不如近邻。
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
不会敲代码的陈序员
机器学习算法人工智能
目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
- 封龙山故地重游
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图片发自App五一假期我们回到了石家庄,我们决定去封龙山玩儿,小时候妈妈经常带我来封龙山。封龙山不仅有秀美的自然景观,更是一座历史文化名山,传说大禹治水时把兴风作浪的蛟龙锁封在这座山里,顾名封龙山。图片发自App大公庙是为了纪念一位叫张大宏的人,他不仅武功高强,而且慷慨义气,当时盗贼蜂起,闻大公之名,皆不敢近邻,村民们赖以安宁,尊称他为张大公。图片发自App传说大禹治水时,把恶龙封印在山里,派大将
- 惹祸的地:那些死于“小事”的邻里乡情
语语兮
远亲不如近邻,近邻不抵对门。016.19日,发生在河北沧州南皮县。两家人为了争一小块能种树的地,一户人家的男主人残忍地杀死邻居家祖孙三代4人,最小的才3岁。嫌疑人被抓获有人说,那块地属集体的地,可谁想占就占,谁占得早就是谁家的。在这之前,他们是很好的邻居,关系一直不错。也就是说:让事情恶化到如此地步的,归根索源,那块地是祸首!(地表示:我不背这锅,人类自私贪婪~)因为那块地,今年春,嫌疑人的妻子心
- Elasticsearch:什么是 kNN?
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能
kNN-K-nearestneighbor定义kNN(即k最近邻算法)是一种机器学习算法,它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。这种基于实例的学习为kNN提供了“惰性学习(lazylearning)”名称,并使算法能够执行分类或回归问题。kNN的假设是相似的点可以在彼此附近找到——物以类聚。作为一种分类算法,kNN将新数据点分配给其邻居中的多数集。作为一种回归算法,k
- 四方邻居聚餐说90-81
霜霜微记
2018-8-22今天是个好日子,四方邻居聚餐,搬家有大半年了,总体来说邻居真的很不错,今年的大桃都没买过,都是邻居送的蟠桃、油桃、大毛桃,甜脆可口,还有时不时地聚餐,有事在邻居群呼叫,随时有人回应。真是验证了那句:远亲不如近邻。聚餐当然得有集体活动,那就是包饺子,饺子馅是事先调好的,大家分工明确,和面的、擀面的、擀饺子皮的、包饺子的,真是人多效率高,虽然我包的饺子上不了台面,但是也助力了,在互相
- 日更20天了
简单d123
写完这篇将会获得一个徽章,是对坚持日更20天的一个奖励,希望再接再厉获得更多徽章。今天过得比较混乱,没有好好的收拾屋子,也没有认真的看书,心情随着我家空置已久的对门要住进新的人家而变得情绪低落,这些年习惯了对门没有邻居的日子。虽说远亲不如近邻,可突然多了个邻居反倒让我内心觉得很不安,其实让我不安的不是新邻居而是与陌生人相处和对未知的抵触与恐惧。说到对未知的恐惧,在樊登读书里听过相关的文章,我该找出
- 论语3.19
23aae7e9bc8e
远亲不如近邻,选择一个好的邻居是多么重要,好的邻居可以时时刻刻教会自己很多东西,孟母三迁也是一样的,为了找个好邻居让孩子有正能量学习,可以搬好几次家
- “邻居病”
闲思碎想
“远亲不如近邻”说的是邻里关系和睦的重要性。邻里之间有事时可以互相有个照应,没事时也可以在一起玩一玩,每天推开门看到的是笑脸,关上门遇到的是温馨,这种日子谁会不喜欢呢?可是今天,我发现有人竟然患上了“邻居病”。爱人身体不适去医院检查,他担心脑瘤啥啥病,在家里也没告诉我,当医生问他家里有没有这类病,我说没有,医生问为啥会想到这个病,他说我们以前的邻居是这个病。医生笑着说,刚才那两个母女也是因为邻居,
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen