- 5分钟说透AppStore审核原理,让你拥有上架新思路!
Q仔本人噢
在AppStore上架是越来越难了!相信非常多公司的技术人员都为此困扰,然而外包团队水平又层次不齐,容易遇坑,实在是内忧外患。是什么原因导致审核机制频繁调整?又是什么原因使得审核变得越发严格?那么接下来听小Q分解,马上给各位带来解答!首先看一下近一年的上下架的情况:近一年上架情况近一年下架情况通过数据我们发现越是马甲包产量权重高的分类里被下架的app数量越多,苹果此举可谓是上有政策,下有对策。通过
- ResNet的半监督和半弱监督模型
Valar_Morghulis
Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有:https://hub.fastgit.org/r
- 欺诈文本分类检测(十四):GPTQ量化模型
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能语言模型微调
1.引言量化的本质:通过将模型参数从高精度(例如32位)降低到低精度(例如8位),来缩小模型体积。本文将采用一种训练后量化方法GPTQ,对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化,通过比较模型量化前后的评测指标,来测试量化对模型性能的影响。GPTQ的核心思想在于:将所有权重压缩到8位或4位量化中,通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中,它将动态地将权重解量化为float16,以提高性能,
- Ihandy Unity开发 面试题 2024
z2014z
面试职场和发展
1.当i>10时,调用test是否会出现死锁?原因是什么?voidtest(inti){lock(this){if(i>10){i--;test(i);}}}2.有一个表有n条记录,每条记录有两个字段,weight和id,写出程序保证id出现的概率与权重相同3.从1到n,一共有多少个14.二叉树的层次遍历5.给定两个链表,将对应数值相加6.检查两棵树是否相同
- 深度学习:怎么看pth文件的参数
奥利给少年
深度学习人工智能
.pth文件是PyTorch模型的权重文件,它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件,你可以按照以下步骤操作:1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的:importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
- 应用光学的几组公式
萌龙在天
在不同的区域,有不同的计算公式。由于需要对大量光线进行计算,所以计算方法的选择就和重要。优先选择可以消除中间量的计算公式。近轴光线追迹所遵循的公式。其次就是几组放大率的公式,转面公式,拉赫不变量。各个光学系统的分辨率,孔径,入瞳,出瞳之间所遵循的公式。计算像差的公式。符号所代表的意义,以及符号与符号间的联系,需要认真的去用笔去写下来,分析和理解。最主要的就是要明白光学系统所规定的符号规则,正确的标
- 基于YOLOV5人脸检测打上码赛克
Deep-white
YOLO人工智能深度学习
还在为自己的隐私而烦恼吗,还在为拍摄的视频因不想露脸而无法发布吗。yolov5检测人脸,并打上马赛克,保护自己的隐私。只需下载代码,解压缩后就可以传入你想要打马赛克的视频或者图片了。这个是需要你对代码有一些了解的,等我开发一下使大家都可以用。里面权重已经训练好了,也有一些人脸的数据集,数据量不多,训练完的权重不是很好,但是给自己的视频打上马赛克足够了。大家要是想去增加数据集,可以使用里面的权重利用
- 重磅!个体商户、小微企业的福音明年就要来了!
爱卡酱
个体商户、小微企业作为经济的重要组成部分,国务院在12月12日召开的常务会议中提出了2020年针对小微贷款制定的目标和策略,快来看看有没有普惠到自己吧!一、降低融资各环节收费,支持大型商业银行增强信贷投放能力明年将实现普惠小微贷款综合融资成本再降0.5个百分点,贷款增速继续高于各项贷款增速。其中5家国有大型银行普惠小微贷款的增速不低于20%。二、享受风险权重的贷款额度上调将小微企业贷款享受风险资本
- 【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】
wang151038606
深度学习入门pythonnumpy神经网络
3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络,我们通常会处理MNIST数据集,这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是,完全用NumPy来实现神经网络(包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新)是一个相当复杂的任务,因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法(
- 粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别,数据集已划分,YOLO格式-有权重,相关指数,map相当高
毕设宇航
YOLO机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集,包含了大量的高清图像,用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集,并且以YOLO格式进行了标注。此外,数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标,如mAP(MeanAveragePrecision),表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像:所有图
- 2023.4.26股市操盘记录
一路长虹_2cb5
今天大盘-0.3%开盘后,分时图显示权重股指数与中小盘指数有分歧,随后权重股掉入零轴下方,中小盘指数上冲,所以今天大盘指数上拉劲头不足,但赚钱效应良好。最后大盘以-0.02%收盘,整个市场上涨家数将近3500,下跌数1500多家,特别最近严重下跌的光伏板块大涨7%以上,大大带动了以前严重下跌的其他板块,可以说有涨就有落,最近大涨的计算机,半导体板块却是下跌动能强劲,资金出逃较多,所以板块轮动,基金
- 大模型基础知识-LoRA与QLoRA
破壁者-燕
深度学习
介绍LoRA与QLoRA1.LoRA(Low-RankAdaptation)LoRA是一种用于大规模语言模型(LLM)的参数高效微调技术,旨在减少微调大模型所需的计算资源和存储空间。LoRA的核心思想是将全量参数更新分解为低秩矩阵的形式,从而显著减少参数数量和计算开销。核心思想:低秩分解:将大模型的权重矩阵表示为两个低秩矩阵的乘积。这种分解方法不仅保留了原始模型的表示能力,还显著减少了微调过程中需
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的,如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化,且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- Stable Diffusion-AI美女模特写真使用InstantID插件(附插件)
快乐星球没有乐
人工智能stablediffusion美女midjourney媒体音视频
ControlNet单元1:上传人脸定位照上传任意一张照片,它的作用是控制最终出图的人物脸部位置。我们可以和第一张图片一样。相关[参数设置如下:控制类型:选择"Instant_ID"预处理器:instant_id_face_keypoints模型:control_instant_id_sdxl控制权重:0.5左右(0.45-0.5)【第四步】图片的生成点击【生成】按钮,我们来看一下最终生成的图片效
- 2022-04-17
图灵基因
NatBiotech|组织中单细胞转录组的空间图谱原创图灵基因图灵基因2022-04-1707:03收录于话题#前沿生物大数据分析单细胞RNA测序(scRNA-seq)已经彻底改变了单细胞水平上的基因表达研究。最近,空间技术通过添加空间信息将转录组学提升到了一个新的水平。但是,它缺乏单细胞分辨率。现在,来自德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一个小组开发了一种名为CellTrek的计算方法,将这两个数
- ColumnParallelLinear 和 RowParallelLinear
道真人
算法人工智能
ColumnParallelLinear和RowParallelLinear是两种并行线性层,它们的主要区别在于权重矩阵的分割方式和计算过程。具体来说:ColumnParallelLinear权重矩阵分割方式:权重矩阵W被按列(column)分割成多个子矩阵,每个子矩阵在并行设备上进行计算。如果权重矩阵W的形状是(output_dim,input_dim),它会被分割成P个子矩阵,每个子矩阵的形状
- 是可忍,孰不可忍
海棠之i
“是可忍,孰不可忍”的意思是:如果这件事情能容忍,那还有哪件事情不能容忍!就是说这是最不能容忍的事情了。“是可忍,孰不可忍”,汉语成语。出自《论语·八佾篇》,孔子谓季氏:“八佾舞于庭,是可忍,孰不可忍。”译文:孔子谈到季氏,说:“他用六十四人在庭院中奏乐舞蹈,这都可以狠心做出来,什么事不可以狠心做出来呢?”故事内容:季孙氏、叔孙氏、孟孙氏三桓控制鲁国政权,权势滔天,尤其是季孙氏位高权重,甚至发展到
- 数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
编程日记✧
智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理,以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。常见方法有:均值滤波:将像素邻域内的像素值取平均值,从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波:使用高斯函数为权重对像素进行加权平均,可以更好地平滑
- CSAPP 学习笔记 Chapter two
ZSYGOOOD
careermilestone笔记CSAPPcsapp
先导“单个的位只能表示有/无的概念,把位组合在一起,加上解释,即给不同的可能位模式赋予含义,就能够表示任何有限集合的元素”位模式:0/1字符串,其中每个数位具有权重“计算机表示法是用有限数量的位来对一个数字编码,当结果太大以至于不能表示时,某些运算就会溢出(overflow)”“整数的运算满足整数算律,虽然可能溢出但是结果都相同”(500*400)*(300*200)=((500*400)*300
- 使用LSTM(长短期记忆网络)模型预测股票价格的实例分析
eeee~~
深度学习lstm人工智能rnn金融python神经网络
一:LSTM与RNN的区别LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。在传统的RNN中,信息通过隐藏状态在时间步之间传递,但由于权重的重复应用,随着时间的推移,梯度可能会迅速减小或增大,导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”(gates)的机制
- 计算机视觉中,如何理解自适应和注意力机制的关系?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
自适应和注意力机制之间的关系密切相关,注意力机制本质上是一种自适应的计算方法,它能够根据输入数据的不同特点,自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。以下是两者之间的具体关系和如何理解它们:1.注意力机制的自适应特性注意力机制的核心功能是为不同输入元素(如特征、位置、通道等)分配不同的权重。这些权重是通过学习动态生成的,表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的,因此
- C语言数据结构克鲁斯卡尔算法-求最小生成树
Yetteego
数据结构与算法(c语言)c语言C语言数据结构
/**克鲁斯卡尔算法*得到图的最小生成树*构造一个无向网的的邻接矩阵*创建一个临时数组*对edge数组进行排序*/#include#include#includetypedefchar*VertexType;//顶点的信息的数据类型typedefintArcType;//权重胡数据类型#defineVERTEXNUM100//最大顶点数#defineMAX_INT32726//权重的无限大取值#d
- Nginx的5种负载均衡配置
一只不想敲代码的程序猿
负载均衡服务器nginxjava运维
Nginx在web应用的部署中,作为一种轻量级的负载均衡服务器,起到很强大的作用,其中的常见5种负载均衡的模式也是我们最常用的,下面给大家介绍一下相关的配置。Nginx负载的5种策略设置方法:轮询(默认)指定权重IP绑定ip_hashfairurl_hash1、轮询(默认)每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。轮询:nginx默认就是轮询其权重都默认为
- 什么是黑链?什么是黑帽?什么是明链?
倔强的小蚁云Zt
网络数据库tcp/ip运维
什么是黑链?什么是黑帽?什么是明链?黑链有哪几种表示方式!怎样预防黑链?首先我们说下黑链定义:黑链是SEO黑帽手法中相当普遍的一种手段,笼统地说,它就是指一些人用非正常的手段获取的其它网站的反向链接,最常见的黑链就是通过各种网站程序漏洞获取搜索引擎权重或者PR较高的网站的WEBSHELL,进而在被黑网站上链接自己的网站。黑链的写法黑链文本黑链标签被放在一个隐藏的div中。用户在浏览器中是无法看到的
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 看图作诗,天使点赞
耶殊陀尼诗社
点赞量前3名,53万权重超赞各一个。4—8名,53万权重大赞各一个。9-18名,53万权重小赞各一个,其它5.5万权重超赞,大赞不等。天使点赞环节不变。时间不限,不固定到几点为止,按随缘想点的时候来算。用心写诗,在诗里遇见最真的自己。参与说明:无门槛,新的朋友想参与活动的话,直接在评论栏里按当天主题附上诗歌即可。志愿当小天使给大家点赞的,直接按照以下点赞说明自行操作即可。天使点赞说明:每天写诗活动
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- 前端基础面试题·第二篇——CSS(其二)
DT——
前端面试前端css
1.CSS选择器的优先性:!important-强制生效样式-有即生效行内样式-有即生效权重:1000id选择器权重:100类选择器,伪类,属性选择器权重:10元素选择器,伪元素选择器,权重:1通配符,兄弟,后代,子代,权重:02.CSS继承性1.继承属性:1.字体系列属性font,font-family,font-weight,font-size,font-style,font-variant等
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)
yueguang8
yolo算法pytorchYOLO人工智能
在PyTorch中,.pt模型文件通常包含以下几类数据:模型参数:存储模型的权重和偏置参数。优化器状态:包含优化器的状态信息,以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态:一些训练过程中的信息,例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据:包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前,需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR