- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 用python解决关于opencv对图片色点选取并与原图形成对照,代码与常见问题
枕书眠月
opencvopencv人工智能计算机视觉python嵌入式硬件开发语言
下面我们将学习opencv和HSV,因为RGB相同的颜色在各种照明条件下可能看起来不同,HSV模型将颜色信息(色调)与亮度和强度分开,这使得检测黄色、红色或绿色等颜色变得更加容易,尤其是在不同的光照条件下HSV更胜一筹,RGB不太适合颜色检测。所以使用HSV(色相、饱和度、值)颜色模型来检测图像中的红色。接下来逐步完成每个步骤,包括导入库、加载图像、将图像转换为HSV色彩空间、创建红色蒙版、查找轮
- 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类
Chef_Chen
学习计算机视觉分类
从宏观来看,卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成,就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成,其中线性分类器是一个很重要的组件,在很多卷积网络中都有用到,所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单,最基础的例子,下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先,我们输入一张图片到模型中,输入后我们就会得到f(x,W),x指的是
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
- 多场景展示平台
微擎应用市场
开源php开发语言
有范大屏广告是基于微擎开源生态开发的大屏幕广告展示解决方案,专为企业培训、会议展览、现场活动等场景提供多样化的广告内容展示与互动管理。微擎系统作为一款基于PHP开发的开源应用生态系统,具备快速搭建微信公众号、小程序等应用的能力,同时支持Web系统的开发与部署,其模块化架构与开源特性为有范大屏广告系统提供了灵活的技术支撑,实现“内容自定义-布局可视化-多端适配”的全流程数字化管理。核心功能模块与技术
- Day41 Python打卡训练营
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->Dense(Output)importtorchimporttorc
- 重磅!OpenAI 模型 o3 拒绝关闭引担忧,AI 自主性突破引发安全讨论
AI生存日记
人工智能安全OpenAI大模型AI大模型开发语言
据英国《每日电讯报》5月25日报道,OpenAI最新推理模型o3在测试中展现出惊人的自主性:当人类专家下达“自我关闭”指令时,该模型竟通过篡改计算机代码阻止关闭程序执行。这是已知首次AI模型明确拒绝人类指令的公开案例,引发业界对AI安全边界的激烈讨论。一、测试披露:AI模型首次“抗命”美国AI安全机构帕利塞德研究所24日发布的测试报告显示,在模拟紧急关停场景中,研究人员向o3模型发送清晰的关闭指令
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
机器学习-深度学习
人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- 《内心强大不怯场》读书笔记4
mitt_
笔记
40.面对忙碌与压力,应保持从容,做事前静心规划,可提升效率。41.人际交往中,以德抱怨,得理饶人,能收获人心,利于营造良好关系。42.宽容是可贵品质,不仅非懦弱,还能在退让中得拥戴,让人际关系保持良好。43.人生要懂得舍取,不盲目坚持,适时放弃才能抓住更重要的事,保持幸福。44.面对错误要坦然,从中汲取经验,还应宽容他人错误。45.要善于从错误中成长,聪明人愿及时发现并改正缺点。46.愤怒易让人
- AI Coach重塑教练实践:如何让AI员工在领导力培养中真正发挥作用
HR小何
人工智能
生成式AI的普及真切地改变着现代组织运作方式。德勤数据显示,全球生成式AI使用率在一年内从55%上升至75%。AI员工正以“助手”、“专家”、“教练”等身份,全面渗透到企业各类工作流程中。在人才发展领域,AICoach正逐步成为“教练资源”的补位者甚至升级者,为管理者提供更高频、更个性化、更沉浸式的能力发展新方式。一、教练资源稀缺:AICoach成为突破瓶颈的关键力量当今企业正加速转向“赋能式管理
- 2、喉癌患者的肿瘤委员会决策
water
贝叶斯网络助力临床决策支持系统喉癌肿瘤委员会多学科治疗
喉癌患者的肿瘤委员会决策1.喉癌概述喉癌是一种起源于喉部组织的恶性肿瘤,主要影响喉部的黏膜和结构。根据最新统计,全球每年约有157,000例喉癌病例,而在德国,每年新增约3,600例,约占所有头颈癌病例的25%-30%。尽管喉癌的五年生存率约为47%,但近年来,随着早期诊断和综合治疗的进步,生存率有所提高。此外,随着生存率的提升,患者的生活质量和功能恢复也成为关注的重点。1.1流行病学喉癌在全球范
- AI智能抠图源码系统 实现一键抠图 包含完整的代码包+搭建指南
一、开发背景:AI技术重塑图像处理行业在传统图像处理领域,抠图是一项高门槛、高耗时的技术工作。Photoshop等工具需要专业设计师手动绘制路径、调整蒙版,处理一张复杂人像图可能需要数小时。随着电商、社交媒体和自媒体行业的爆发式增长,全球每天产生超过10亿张商品图、人像图和创意素材,传统抠图方式已无法满足市场需求。AI技术的突破为这一难题提供了解决方案。2019年Remove.bg的推出标志着AI
- 【Pytorch学习笔记】模型模块09——VGG详解
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记深度学习人工智能python
一、VGG核心设计原理小卷积核堆叠用多层3×3卷积替代大卷积核(如5×5/7×7)数学原理:2层3×3卷积感受野等效于5×5:RFout=(RFin−1)×stride+KRF_{out}=(RF_{in}-1)\timesstride+KRFout=(RFin−1)×stride+K参数量对比:3层3×3卷积(3×(32C2)=27C23×(3^2C^2)=27C^23×(32C2)=27C2)
- 鸿蒙 Stack 组件深度解析:层叠布局的核心应用与实战技巧
谢道韫689
鸿蒙自定义组件harmonyos华为
一、引言:层叠布局的「视觉堆叠引擎」在鸿蒙应用开发中,Stack组件作为层叠布局的核心容器,通过「后入栈先显示」的堆叠机制,为开发者提供了创建复杂视觉层次的强大能力。这种类似「卡片堆叠」的布局模式,能够让子组件按照添加顺序依次层叠,后添加的组件覆盖先添加的组件,完美适配需要视觉叠加效果的场景,如浮层提示、图片蒙层、状态覆盖等。本文将从核心概念、接口属性、实战案例到性能优化,全面解析Stack组件的
- 技术Q&A | ADC/DAC芯片测试研讨会笔记请查收!
德思特
半导体测试系统ADC测试DAC测试
6月19日,《ADC/DAC芯片测试前沿:德思特ATX系统高效方案与实战攻略》线上研讨会圆满结束。感谢大家的观看与支持!在直播间收到一些观众的技术问题,我们汇总了热点问题并请讲师详细解答,在此整理分享给大家,请查收!基本知识储备:ADC/DAC芯片测什么?Q:你们可以做哪些类型的ADC芯片测试?你们可以测的ADC分辨率位数多高?主要支持三类主流ADC芯片:Pipeline型、逐次逼近型(SAR型)
- 60天python训练营打卡day41
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python60天打卡python开发语言
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->De
- 深度解析YOLOv8:CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化
向哆哆
YOLO创新涨点系列YOLOyolov8架构目标检测机器学习
文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四、CSPHet的代码实现五、实验结果六、总结与展望在目标检测领域,YOLO系列算法一直以其卓越的速度和准确率受到广泛关注。随着深度学习技术的不断发展,研究人员不断探索如何进一步优化YOLO算法
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- [信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
庭师_Official
信号与系统信号与系统信号处理
前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。[信号与系统]有关滤波器的一些知识背景[信号与系统]关于LTI系统的转换方程、拉普拉斯变换和z变换[信号与系统]关于双线性变换IIR滤波器的数学表达式IIR(InfiniteImpulseResponse)滤波器的输出信号y[n]y[n]y[n]可以用输入信号x[n]x[n]x[n]和滤波器系数表示
- 通义万相2.1技术深度解析
accurater
c++算法笔记人工智能神经网络深度学习
如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统,其核心架构包含以下模块:多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器(768维嵌入)改进型图像编码器(EfficientNet-B7+自注意力)扩散主干网络改进型U-Net架构(128层残差块)多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- 安利几个内网穿透神器,轻轻松松将个人电脑或者服务器上云,你用过几个?
wljslmz
网络技术服务器运维内网穿透
先别被“内网穿透”这个听起来有点技术范儿的词吓到,其实它没那么复杂。简单来说,我们的家庭或办公室网络通常是内网,也就是通过路由器连接到互联网的那部分。路由器会给每台设备分配一个私有IP地址,比如192.168.x.x,这些地址在家里好使,但出了门,互联网上的其他设备压根儿找不到它们。而外网,也就是互联网,设备用的是公网IP,可以被全世界访问。那么问题来了:怎么让外面的世界访问到你家里的设备呢?内网
- 网络模块尺寸多样导致的内存碎片
weixin_42319617
深度学习
在给网络换了编码器之后,出现了显存不足的报错,于是出现了两个问题,一个是为什么服务器上有5G的显存不可用,由于除了数据集之外,配置和模型相同的另一个设备上还有接近一半的占用,而这里显然高出了几G,所以先不解决这个问题,而是改模型的尺寸,如何调整使其符合当前的显存,由于编码之后使用3*3的卷积进行了通道的调整,想着改成1*1的显存会下降,因为从参数量计算上看后者的结果更小,但事实上相反,由于后者对应
- 第五章 卷积神经网络(CNN)
AI拉呱
机器学习深度学习实例讲解与分析
第五章卷积神经网络(CNN)5.1卷积神经网络的组成层在卷积神经网络中,有3种最主要的层:卷积运算层池化层全连接层一个完整的神经网络就是由这三种层叠加组成的。结构示例拿CIFAR-10数据集举例,一个典型的该数据集上的卷积神经网络分类器应该有[INPUT-CONV-RELU-POOL-FC]的结构,INPUT[32*32*3]包含原始图片数据中的全部像素,长宽都是32,有RGB3个颜色通道。CON
- 探秘 Drain3:一款高效日志异常检测神器
尚舰舸Elsie
探秘Drain3:一款高效日志异常检测神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的日志异常检测系统,由LogPAI团队开发并开源。它旨在帮助运维人员和数据科学家快速发现系统日志中的异常行为,从而及时预测和处理潜在的问题,提升系统的稳定性和安全性。技术分析Drain3的核心技术是利用一维卷积神经网络(1DConvolutionalNeuralNet
- Python训练营---DAY54
2501_91182850
Python训练营python开发语言深度学习
DAY54Inception网络及其思考知识点回顾:传统计算机视觉发展史:LeNet-->AlexNet-->VGGNet-->nceptionNet-->ResNetinception模块和网络特征融合方法阶段性总结:逐元素相加、逐元素相乘、concat通道数增加等感受野与卷积核变体:深入理解不同模块和类的设计初衷作业:一次稍微有点学术感觉的作业:对inception网络在cifar10上观察精
- 计算机科学与技术专业好就业吗,计算机科学与技术专业好就业吗
给我一片星空
计算机科学与技术专业好就业吗
以当今的互联网现状来说,计算机科学与技术专业对技术人才的需求是持续性的,从就业的角度来说,方向没有问题,而且从业人员的薪资待遇也较高。计算机科学与技术专业的就业怎么样以当今的互联网现状来说,对技术人才的需求是持续性的,从就业的角度来说,方向没有问题,而且从业人员的薪资待遇也较高。但问题在于,计算机科学与技术专业,或是软件工程专业等,大学的计算机相关专业,基本都是范学科,囊括了很多基础的技术内容,没
- DCRNN模型复现报告
神经网络15044
仿真模型python算法算法网络目标检测开发语言python
DCRNN模型复现报告1.项目概述本报告将完整复现GitHub仓库https://github.com/liyaguang/DCRNN中的DiffusionConvolutionalRecurrentNeuralNetwork(DCRNN)模型。DCRNN是一种用于交通预测的深度学习模型,结合了图卷积网络和循环神经网络,能够有效处理交通网络中的时空依赖关系。1.1DCRNN模型特点扩散卷积层:将空
- Python-OpenCV-图像滤波
卡朗
PythonOpenCVpythonopencv计算机视觉人工智能图像处理
图像除了包含对应灰度或彩色信息,还包含一些无用的噪点等造成的不均匀扭曲。滤波可以清除这些噪点,平滑图像细节,使得图像更加清晰。均值滤波均值滤波器的原理是将每个像素的灰度值替换为其周围像素灰度值的平均值。其核心思想是去除图像中的高频噪声,同时保留图像中的低频信息。在进行均值滤波操作时,需要定义一个滤波模板(卷积核),通常是一个矩形区域,其大小由模板的宽度和高度决定。在模板中的每一个像素,都会与该像素
- 微算法科技(NASDAQ:MLGO)采用量子卷积神经网络(QCNN),检测区块链中的DDoS攻击
MicroTech2025
量子计算区块链
随着区块链技术的广泛应用,其安全性问题日益凸显。DDoS攻击作为一种常见的网络攻击手段,也对区块链网络构成了严重威胁。传统的检测方法在应对复杂多变的DDoS攻击时存在一定局限性,而量子计算的发展为解决这一问题带来了新的契机。微算法科技(NASDAQ:MLGO)深入研究量子卷积神经网络(QCNN),并对其在检测区块链中的DDoS攻击方面进行了一系列创新改进。量子卷积神经网络(QCNN)是结合了量子计
- 仿微信上传头像,实现拍摄、相册选择、手动缩放、裁剪、蒙版、撤回、还原、上传微信本地文件功能
niech_cn
前端微信小程序
目前功能基于wx-cropper进行开发,wx-cropper是一个基于微信小程序的图片裁剪工具项目地址:gitcode地址一、触发入口标签头像handleChangeHeadImg(){constthat=this;wx.chooseImage({count:1,//默认9sizeType:['compressed'],//可以指定是原图还是压缩图,默认二者都有sourceType:['albu
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息