Mosaic数据增强

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1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
AI大模型学习：开启智能时代的新篇章游向大厂的咸鱼人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn 人工智能深度学习算法 python 机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
深度学习与（复杂系统）事物的属性科学禅道深度学习模型专栏深度学习人工智能
深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次，底层可能对应简单直观的属性，而随着网络深度的增加，顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系，而在复杂系统中，事物属性间的相互作用往往表现为非线性，例如，某些属
神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数） MarkHD 深度学习神经网络计算机视觉
神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
飞桨科学计算套件PaddleScience skywalk8163 人工智能 paddlepaddle 人工智能飞桨
PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础API和详尽文档供用户使用与二次开发。安装当然要先安装好飞桨PaddlePaddle，再安装PaddleSciencepipinst
训练时损失出现负数，正常吗？为什么苏苏大大机器学习深度学习人工智能
在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。然而，有时候在训练过程中，损失函数可能会出现负数的情况，这可能是正常的，也可能是因为某些原因导致了不寻常的行为。出现损失函数为负数的情况可能有以下几种原因：1.数值不稳定性：如果在计算损失函数时使用了数值不稳定的操作，比如过大或过小的数值，可能会导致损失函数出现负数。这可能是由于数值计算中的舍入误差
神经网络量化小厂程序猿人工智能
神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。在深度学习中，神经网络模型通常使用高精度的参数（例如32位浮点数）来表示权重和激活值。然而，这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源，特别是在部署到资源受限的设备（如移动设备或嵌入式系统）时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示（例如32位浮
神奇的微积分科学的N次方人工智能人工智能 ai
微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
看见光，追逐光，成为光~ 默涵在当下
高屋建瓴的人，散发着高贵气质，周遭牛人很多，咬紧他们~杜总，从看网知网背景出发，讲到发现流量痛点，讲到站点布局，讲到下一步机会，从而又契合到自动驾驶网络。从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少？99%一切皆可AI~一切皆可AI~优秀自觉
线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现科学的N次方人工智能线性代数 cnn 人工智能
案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
Pytorch nn.Module 霖大侠 pytorch 人工智能 python 深度学习 cnn 神经网络卷积神经网络
一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类：Module:所有神经网络模型的基类，用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层，进行线性变换。Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层，分别对应简单RNN、长短时记忆网络（LSTM）、门
计算机设计大赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习 iuerfee python
文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
神经网络模型的保存和读取 tiny_PIkid 基于pytorch的深度学习 pytorch 神经网络深度学习
保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict(),"gu_module.pth")importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,
基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例 GT开发算法工程师 python opencv 开发语言人工智能计算机视觉
引言：本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。目录原理：代码部分：注意：原理：产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先，通过图像处理技术提取出产品码区域，去除背景干扰，增强产品码的可识别性。然
图像算法实习生--面经1 小豆包的小朋友0217 算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了，介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别？七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
深度学习——梯度消失、梯度爆炸小羊头发长深度学习机器学习人工智能
本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法？深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成，每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x)，因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
深度学习如何入门？ nanshaws yolov5 深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。（2）学习编程语言，Python是目前最流行的深度学习语言，因其简洁易学且有大量的库支持。（3）了解机器学习基础，包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论：（1）理解神经网络的基本组成，如神经元、激活函数
从零使用Python 实现对抗神经网络GAN 算法channel 神经网络 python 生成对抗网络开发语言人工智能
你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面
PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码算法channel pytorch 人工智能 python 深度学习机器学习
你好，我是郭震在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时，通过应用卷积核（也称为滤波器）来扫描输入图像或特征映射，可以有效地识别图像中的局部特征（如边缘、
【深度学习模型】6_3 语言模型数据集 RIKI_1 深度学习深度学习语言模型人工智能
注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。为此，我们收集了周杰伦从第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的歌词，并在后面几节里应用循环神经网络来训练一个语言模型。当模型训练好后，我们就可以用这个模型来创作歌词。6.3.1
机器学习、深度学习、神经网络之间的关系你好，工程师 AI 机器学习
机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系：机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种人工智能的分支，关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习，提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现 RIKI_1 深度学习深度学习笔记 rnn
注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作。首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集：importtimeimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimport
ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018 VincentTeddy
NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia
深度学习，人工智能总结 qq_14827935 人工智能深度学习
1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。2,目前的神经网络还处于前牛顿时代，就是实践中图像识别效果很好，但是原理不太清楚3，现在的人工智能有点像通信行业2g时代，从2012年alexnet到openai的chatgpt，未来还有很长的发展潜力。丰田不是汽车的发明者，但现在销量最高。oepnai在
【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn RIKI_1 深度学习深度学习笔记 rnn
注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候，当前时间步也可能由后面时间步决定。例如，当我们写下一个句子时，可能会根据句子后面的词来修改句子前面的用词。双向循环神经网络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更
Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像 AI technophile Python图像处理实战 python 图像处理 cnn
基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素，因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题，提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
精读《深度学习 - 函数式之美》可口可乐Vip 前端深度学习人工智能
1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛，因为函数式与深度学习模型的契合度很高，TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell就很好的诠释了这个道理。通过这篇文章可以加深我们对深度学习与函数式编程的理解。2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象
Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型 Jiang_Immortals 人工智能自然语言处理 transformer bert
Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型，它们之间有一些区别和联系。区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于Transformer架构的双向编码模型，用于学习上下文无关的词向量表示。GP
java责任链模式 3213213333332132 java 责任链模式村民告县长
责任链模式，通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求，当在某一层满足条件时，请求将被处理，当请求到最高层仍未满足时，则请求不会被处理。就是一个请求在这个链条的责任范围内，会被相应的处理，如果超出链条的责任范围外，请求不会被相应的处理。下面代码模拟这样的效果：创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。 package 责任链模式; /** *
linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化 ronin47
一、linux 系统内核参数 /etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小 net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
php命令行界面 dcj3sjt126com PHP cli
常用选项 php -v php -i PHP安装的有关信息 php -h 访问帮助文件 php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块执行一段代码 php -r 'echo "hello, world!";' php -r 'echo "Hello, World!\n";' php -r '$ts = filemtime("
Filter&Session 171815164 session
Filter HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req; HttpSession session = requ.getSession(); if (session.getAttribute("admin") == null) { PrintWriter out = res.ge
连接池与Spring,Hibernate结合 g21121 Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的，而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合，下面就利用实例学习一下这方面的配置。 1.下载相关内容： &nb
[简单]mybatis判断数字类型 53873039oycg mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错，错误信息如下: Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null" at sun.mis
项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 程序员是怎么炼成的 eclipse jvm tomcat catalina.sh eclipse.ini
在启动比较大的项目时，因为存在大量的jsp页面，所以在编译的时候会生成很多的.class文件，.class文件是都会被加载到jvm的方法区中，如果要加载的class文件很多，就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space. 解决办法是点击eclipse里的tomcat，在
我的crm小结 aijuans crm
各种原因吧，crm今天才完了。主要是接触了几个新技术： Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。 Jsf、tapestry是这次新接触的，都是界面层的框架，用起来也不难。思路和struts不太一样，传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊，当然springmvc也很顺手，不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
spring里配置使用hibernate的二级缓存几步 antonyup_2006 java spring Hibernate xml cache
．在spring的配置文件中 applicationContent.xml，hibernate部分加入 xml 代码 <prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop> <prop key="hi
JAVA基础面试题百合不是茶抽象实现接口 String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈（stack）：主要保存基本类型（或者叫内置类型）（char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean）和对象的引用，数据可以共享，速度仅次于 * 寄存器（register），快于堆。堆（heap）：用于存储对象。 */ &
让sqlmap文件 "继承" 起来 bijian1013 java ibatis sqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件（增删改查等基本语句)，dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中，其它项目工程中通过jar包来引用，并通过"继承"为基础的sqlmap文件，dao,pojo 添加新的方法来满足项
精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *开发触发器 */ --得到日期是周几 select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; --建立BEFORE语句触发器 CREATE O
【EhCache三】EhCache查询 bit1129 ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据，EhCache提供了类似Hibernate的查询API，可以按照给定的条件进行查询。要对EhCache进行查询，需要在ehcache.xml中设定要查询的属性数据准备 @Before public void setUp() { //加载EhCache配置文件 Inpu
CXF框架入门实例白糖_ spring Web 框架 webservice servlet
CXF是apache旗下的开源框架，由Celtix + XFire这两门经典的框架合成，是一套非常流行的web service框架。它提供了JAX-WS的全面支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（Code First）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用，同时它能与spring进行完美结合。在apache cxf官网提供
angular.equals boyitech AngularJS AngularJS API AnguarJS 中文API angular.equals
angular.equals 描述: 比较两个值或者两个对象是不是相等。还支持值的类型，正则表达式和数组的比较。两个值或对象被认为是相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项：两个值或者对象能通过=== （恒等）的比较两个值或者对象是同样类型，并且他们的属性都能通过angular
java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1] bylijinnan java
这道题的具体思路请参看何海涛的微博：http://weibo.com/zhedahht import java.math.BigInteger; import java.util.Arrays; public class CreateBFromATencent { /** * 题目：输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A
FastDFS 的安装和配置修订版 Chen.H linux fastDFS 分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/ 1. 安装 http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html 安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
[强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器 comsci 人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢? 那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
oracle merge into的用法 daizj oracle sql merget into
Oracle中merge into的使用 http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878 http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965 该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中，使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
不适合使用Hadoop的场景 datamachine hadoop
转自：http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。　　Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择，对另一些问题来说，选择Ha
YII findAll的用法 dcj3sjt126com yii
看文档比较糊涂，其实挺简单的： $predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10)); 第一个参数是选择条件：”uid=10″。其中:uid是一个占位符，在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值；更完善的查询需要
vim 常用 NERDTree 快捷键 dcj3sjt126com vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了，这里几乎包括了所有的快捷键了，希望文章对各位会带来帮助。切换工作台和目录 ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置 o 在已有窗口中打开文件、目录或书签，并跳
Java把目录下的文件打印出来蕃薯耀列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
linux远程桌面----VNCServer与rdesktop hanqunfeng Desktop
windows远程桌面到linux，需要在linux上安装vncserver，并开启vnc服务，同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。 linux远程桌面到windows，需要在linux上安装rdesktop，同时开启windows的远程桌面访问。下面分别介绍，以windo
guava中的join和split功能 jackyrong java
guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下： 1）将LIST转换为使用字符串连接的字符串 List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
Web开发技术十年发展历程 lampcy android Web 浏览器 html5
回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好) nannan408 buffer
1.前言。如题。 2.代码。 IoService IoService是一个接口，有两种实现：IoAcceptor和IoConnector；其中IoAcceptor是针对Server端的实现，IoConnector是针对Client端的实现；IoService的职责包括： 1、监听器管理 2、IoHandler 3、IoSession
ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified Everyday都不同 oracle session Lock
[Oracle] 今天对一个数据量很大的表进行操作时，出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态，而且被lock了，所以必须先关闭占用的session。 step1，查看被lock的session： select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time from v$locked_obj
javascript学习笔记 tntxia JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number：就是数字值，包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象，不用多说function:我们熟悉的方法，也就是
Java enum的用法详解 xieke90 enum 枚举
Java中枚举实现的分析：示例： public static enum SEVERITY{ INFO,WARN,ERROR } enum很像特殊的class，实际上enum声明定义的类型就是一个类。而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l

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