墨谦文
墨谦文

竹野浪子

不知从什么时候开始，已经习惯于无所事事，手机和床，占据了我几乎24小时的时间，一天又一天，正事没干一件……

这不是我想要过的生活，我想要改变！这是我几乎变成一个颓废的人的无声呐喊，但是我又无从着手！！！

看书吧，每天看很多书，把希望寄托于书中，希望书籍能指引我方向～

你可能感兴趣的:(竹野浪子)

  • 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】 再见孙悟空_ #自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
    各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜
  • 标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式，即voc2coco，xml2json 附VOC及COCO标签格式详解 Limiiiing YOLO训练/写作脚本YOLO计算机视觉目标检测深度学习
    前言本文的脚本功能为将VOC数据集的标签文件xml转成COCO的标签文件，指定自己的VOC数据集的标签文件路径后，可一键运行转成COCO的标签文件。专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！文章目录前言一、VOC数据集介绍1.1总体结构1.2各标
  • 标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式，即voc2yolo，xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解 Limiiiing YOLO训练/写作脚本YOLO深度学习计算机视觉目标检测
    前言本文的脚本功能为将VOC数据集的标签文件xml转成YOLO的标签文件，指定自己的VOC数据集的标签文件路径后，可一键运行转成YOLO的标签文件。专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！文章目录前言一、VOC数据集介绍1.1总体结构1.2各标
  • 【Attention】SEAttention shanks66 Attention各种深度学习模块人工智能深度学习python
    SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。此前大量研究聚焦于这种关系中的空间成分，试图通过在整个特征层级中提升空间编码质量来增强CNN的表征能力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出一种新颖的架构单元，称为“挤压与激励”（Squeeze-and-Excitation，简称SE）模
  • 计算机网络原理第七章,北大计算机网络原理第七章.pdf weixin_39716043 计算机网络原理第七章
    北大计算机网络原理第七章计算机网络计算机网络北京大学计算中北京大学计算中心王竹威王竹威zhuweiw@zhuweiw@第七章应用层应用层要做什么？应用层要做什么？180zhuweiw@第七章应用层应用层概述应用层概述应用进程交互方式应用进程交互方式在在IInternet应用层中应用层中,最主要的应用进程交最主要的应用进程交互方式就是客户—服务器(client/server,C/S)C/S)模式模式
  • 2024年最全Python逆向进阶：Web逆向私单_逆向工程能接爬虫私活吗(1) 2401_84692110 程序员python前端爬虫
    可见，大家都迫切地想要掌握Python爬虫技术。很多人都表示，高阶的爬虫技术不太好上手，找到合适的练手项目也很不容易，每个人都在期待一套能快速进阶的技术速成方案。想要快速学好爬虫，尤其是可以用于变现的高阶爬虫技术，野路子的啃书自学就大可不必了，辣条推荐大家直接来参加Python爬虫实战特训营。可直接白瓢三天~↓↓↓文末的这个名片直接找我，直接参加即可↓↓↓这是一套专讲爬虫与反爬虫攻防的实战特训，迄
  • 2024年Python逆向进阶：Web逆向私单_逆向工程能接爬虫私活吗(2) 2301_82243558 程序员python前端爬虫
    可见，大家都迫切地想要掌握Python爬虫技术。很多人都表示，高阶的爬虫技术不太好上手，找到合适的练手项目也很不容易，每个人都在期待一套能快速进阶的技术速成方案。想要快速学好爬虫，尤其是可以用于变现的高阶爬虫技术，野路子的啃书自学就大可不必了，辣条推荐大家直接来参加Python爬虫实战特训营。可直接白瓢三天~↓↓↓文末的这个名片直接找我，直接参加即可↓↓↓这是一套专讲爬虫与反爬虫攻防的实战特训，迄
  • 三天斩获10万用户。零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序，流量变现全流程 众口烁金 chatgptflutter人工智能小程序plotly
    ---##三天斩获10万用户！零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序，流量变现全流程大揭秘！（附完整源码）**导语**：大学生靠“AI面相分析”小程序日入5万？2023最野路子曝光！无需算法基础，手把手教你用ChatGPT生成风水命理模型，Flutter快速开发上线，抓住玄学经济红利！（文末送开光版源码+裂变增长脚本）**关键词**：AI算命、ChatGPT变现、Flutter开
  • 深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础卷积类型非对称卷积深度卷积空洞卷积组卷积深度可分离卷积动态卷积
    本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活
  • VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现 周玄九 计算机视觉transformer深度学习人工智能
    CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务（如图像分类、目标检测）时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化，如(224
  • SQL注入天书 - ASP注入漏洞全接触 HappyQQ 黑客技术aspsqlsqlservervbscript数据库iis
    SQL注入天书-ASP注入漏洞全接触作者:NB联盟－小竹(QQ:48814)引言随着B/S模式应用开发的发展，使用这种模式编写应用程序的程序员也越来越多。但是由于这个行业的入门门槛不高，程序员的水平及经验也参差不齐，相当大一部分程序员在编写代码的时候，没有对用户输入数据的合法性进行判断，使应用程序存在安全隐患。用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的
  • 计算机基础设计,计算机基础知识教学设计 洛斯里克甜面包 计算机基础设计
    《计算机基础知识教学设计》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计算机基础知识教学设计(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、教学设计(教案)基本信息学科计算机基础知识年级2012级教学形式多媒体教师兰竹单位达州中医学校课题名称认识计算机学情分析分析要点：1.教师主观分析、师生访谈、学生作业或试题分析反馈、问卷调查等；2.学生认知发展分析：主要分析学生现在的认知基础(包括知识基础和能力基础)，要形成
  • keras实现TCN网络层 谦虚且进步 深度学习预测keras人工智能深度学习
    keras实现TCN网络层，keras3.0可用。fromkeras.layersimportLambda,Dense,Layer,Conv1DimporttensorflowastfclassTCNCell(Layer):"""sumary_line:Chinese:让输入的时间序列[bs,seql,dim]提升kernel_size倍的感受野English:Doublethereceptive
  • Asp.Net Core 使用 MediatR weixin_30794851 c#
    Asp.NetCore使用MediatR项目中使用了CQRS读写分离，增删改的地方使用了MediatR，将进程内消息的发送和处理进行解耦。于是便有了这篇文章，整理并记录一下自己的学习。遇到问题，解决问题，记录问题，成长就是一步一步走出来的。MediatR是什么？是的，不管你怎么翻译都查不到该词，好多人都猜测说是作者将Mediator笔误写成MediatR了，哈哈哈，该问题暂且不论。作者说这是一个野
  • 基于javaweb的SpringBoothis智能医院管理系统(源码+文档+部署讲解） 秋野酱 课程设计java前端springboot后端课程设计
    秋野酱：《个人主页》个人专栏:《Java专栏》《Python专栏》⛺️心若有所向往,何惧道阻且长文章目录运行环境开发工具适用功能说明一、项目运行环境配置：项目技术：登录界面部分代码前端代码在src/main/resources/templates目录下创建login.html文件：患者费用查询界面部分功能的示例代码1.创建实体类(PatientCost.java)创建控制器类(PatientCos
  • ARM32开发——DMA内存到外设 秋野酱 嵌入式c单片机stm32
    秋野酱：《个人主页》个人专栏:《Java专栏》《Python专栏》⛺️心若有所向往,何惧道阻且长文章目录学习目标学习内容需求数据交互流程开发流程依赖引入DMA初始化DMA传输请求串口外设DMA开启发送功能完整代码关心的内容串口发送理解源地址和目标地址自增长数据宽度数据长度学习目标加强理解DMA数据传输过程加强掌握DMA的初始化流程掌握DMA数据表查询理解源和目标的配置理解数据传输特点能够动态配置源
  • 【时序预测】-深度学习系列 TIM老师 时序预测深度学习时序预测
    Wavenet（2016）重点：CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心：确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据，核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野，从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR（2017Amazon）DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点：RNN系列+多元
  • 卷积 - 感受野（Receptive Field） 二分掌柜的 卷积神经网络深度学习神经网络人工智能卷积
    卷积-感受野（ReceptiveField）flyfish感受野（ReceptiveField）是指卷积神经网络中某一层的一个特定神经元能够“看到”并响应的输入图像区域。简单来说，它是指卷积核在输入图像上滑动过程中每次覆盖的区域。感受野的大小随着卷积层的增加而增大，即网络越深，感受野越大。感受野的直观理解假设我们有一个简单的卷积神经网络，只有一层卷积层，卷积核大小为3×33\times33×3，步
  • MiniMax：人工智能领域的创新先锋 程序猿000001号 人工智能
    MiniMax：人工智能领域的创新先锋在人工智能领域，MiniMax正以其强大的技术实力和创新的模型架构，成为全球关注的焦点。作为一家成立于2021年12月的通用人工智能科技公司，MiniMax专注于开发多模态、万亿参数的MoE（MixtureofExperts）大模型，并基于此推出了多种原生应用，如海螺AI、星野等。本文将深入探讨MiniMax的核心技术、应用场景以及其对未来AI发展的潜在影响。
  • 【声音场景分类--论文阅读】 繁华落尽，寻一世真情 分类论文阅读数据挖掘
    1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com/Alibaba-MIIL/AudioClassfication音频分类网络如图4所示。在此阶段，主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野，同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
  • 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测） Life is a joke PYTHON人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
    1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
  • 【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野 YOLO大师 目标检测网络人工智能yolov11YOLOpython计算机视觉
    YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录：YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介绍摘要创新点文章链接基本原理**LSKNet的结构**3.2大核卷积3.3空间核选择核心代码YOLO11引入代码tasks注册步骤1
  • YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新 Limiiiing YOLOv10改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
    一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。但不同物体所需的上下文信息范围不同，为了更好地对这些特性进行建模，本文利用大核选择模块二次创新C3k2，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中
  • 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响 司南锤 深度学习遥感深度学习人工智能
    1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
  • [论文精读]Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective 0x211 论文精读数学建模
    发布链接：http://arxiv.org/abs/2208.11970文章详细讨论了扩散模型（DiffusionModels）作为一种生成模型的工作原理，并从多个角度解释其背后的数学机制。阅读原因：实验需要理解SD的数学建模过程数学层面更好的解释：diffusionmodel(一)：DDPM技术小结(denoisingdiffusionprobabilistic)|莫叶何竹1.扩散模型简介扩散模
  • PointNet++改进策略 ：模块改进 | OA-CNNs | ， 全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本 我是瓦力 PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
    目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊：CVPR2024作者地址：1香港中文大学2香港大学3香港中文大学，深圳4HI
  • 东野圭吾读书笔记 —— 新参者 蜡笔小新.. 读点小书东野圭吾新参者
    假期重新读一读之前的书，做一点记录。故事始于充满传统风情的日本桥地区，甘酒横丁商业街附近的小传马町公寓。一位刚搬来不久的独居女子三井峰子在家中惨遭勒杀。刚刚调任到此地的刑警加贺恭一郎接手了这起案件。他通过调查商业街上与峰子有过交集的商户，逐步揭开案件的真相。被害人三井峰子家中的线索：半年前离婚后开始独居，有一个离家出走的儿子清濑弘毅，母子俩几乎不见面。刚搬来日本桥不久，于6月10日晚7点左右被勒杀
  • YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务 挂科边缘 YOLOv9改进目标检测人工智能计算机视觉YOLO
    摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
  • YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
    摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
  • “晚节不保”与“浪子回头” 锦瑟_db50
    今天听音频，听到这两个熟悉的词——晚节不保、浪子回头。认真思量，对这两种情况，我们一般的认知中是缺乏公允的。我们听到“晚节不保”时，通常是痛惜不已，甚至感觉对方重要露出狐狸尾巴，有大快人心之感。很多人对古今名人，特别是对古今伟人的“背后的故事”很感兴趣，一方面是猎奇，一方面不能不说是一种险恶的用心——看看他也不过如此，和我们也没什么不同。这个“毁神”的过程，实际上是为自己的堕落找理由的方式。而“晚
  • apache 安装linux windows 墙头上一根草 apacheinuxwindows
    linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式     通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre  1，安装 apr        下载地址：htt
  • fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parentfill_parent
    fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:   1）fill_parent   设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
  • 网页自适应设计 天子之骄 htmlcss响应式设计页面自适应
    网页自适应设计        网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
  • [sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
    --分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
  • ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 javaimage
    package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
  • 自己的String动态数组 宝剑锋梅花香 java动态数组数组
    数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10];    但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？  动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
  • pinyin4j工具类 darkranger .net
    pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小 引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。 本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
  • StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
    介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。         模型、视与图（Model, View and Diagram）        &
  • Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
    1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
  • 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jqueryUIreact
    在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。   针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
  • Eclipse快捷键大全 bijian1013 javaeclipse快捷键
    Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
  • js 笔记 函数 征客丶 JavaScript
    一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用 函数变量的调用：      vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
  • 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
    1. Some操作   在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明：   /** Class `Some[A]` represents existin
  • java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
    组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系 继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。   在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。 内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
  • 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏applewindowsXPOS
    Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688   Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:   1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!   2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
  • JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVNjira
    JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
  • 常用数学思想方法 comsci 工作
      对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考   函数思想 　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
  • pl/sql集合类型 daizj oracle集合typepl/sql
    --集合类型 /*   单行单列的数据，使用标量变量   单行多列数据，使用记录   单列多行数据，使用集合（。。。）   *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /*     --集合方法 &n
  • [Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商ofbiz
    从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别)   2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
  • 结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com cgcc
    在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag {     __u16 tag_type;     __u16 tag_len;   &n
  • Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
    发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一 我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
  • Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
    一、简介 高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。 二、客户端 选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
  • Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
    Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
  • Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4generic type
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • CentOS安装JDK liuxingguome centos
    1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
  • 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
    1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。 用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题： 给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
  • java 随机数 Math与Random SaraWon javaMathRandom
    今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
  • oracle创建表空间 tugn oracle
    create temporary tablespace TXSJ_TEMP   tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'   size 32m   autoextend on   next 32m maxsize 2048m   extent m
  • 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan javasuperword搜索引擎java8全文检索
    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他