- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习cnn
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- Spring Cloud Bus 核心原理与快速入门
CarlowZJ
AI应用落地+AI微服务Busspringcloud
目录一、SpringCloudBus概念讲解(一)什么是SpringCloudBus(二)核心功能(三)工作原理(四)架构图二、代码示例(一)引入依赖(二)配置文件(三)发送消息(四)监听事件三、应用场景(一)动态配置刷新(二)服务间通信(三)事件驱动架构四、注意事项(一)消息顺序和重复性(二)消息丢失和可靠性(三)安全性五、性能优化(一)消息压缩(二)异步处理六、总结摘要:在分布式系统和微服务架
- Python Day44
别勉.
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Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- Python Day42
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:Grad-CAM与Hook函数1.回调函数2.lambda函数3.hook函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例1.回调函数定义:回调函数是作为参数传入到其他函数中的函数,在特定事件发生时被调用。特点:便于扩展和自定义程序行为。常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例:defcallback_function():print("Epochcompleted!")
- Python Day53
别勉.
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Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来这是理解GANs的关键!传统的神经网络训练中,我们通常会直接定义一个损失函数(如均方误差MSE、交叉熵CE),然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”
- 零基础起步:基于GpuGeek的文本生成模型实战
昊昊该干饭了
人工智能nlp深度学习gpu算力gru
在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
- Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署 至 Ubuntu 虚拟机
准备工作:安装虚拟机,安装ubuntu,安装python3.x、pip和对应版本的tensorflow和其他库文件,安装docker。注意事项:1.windows系统运行的模型文件不能直接运行到虚拟机上,需在虚拟机上重新运行并生成模型文件2.虚拟机网络状态改为桥接Flask代码如下:fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpickleimportnump
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- python多线程:生产者与消费者,高级锁定Condition、queue队列使用案例与注意事项
网小鱼的学习笔记
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高级锁定这是python中的另一种中锁定,就像是它的名字一样是可以有条件的condition,首先程序使用acquire进入锁定状态,如果需要符合一定的条件才处理数据,此时可以调用wait,让自己进入睡眠状态,程序设计时候需要用notify通知其他线程,然后放弃锁定release此时其他再等待的线程因为受到通知notify,这时候被激活了,就开始运作。生产者与消费者的设计程序用producer方法
- 【数据标注师】关键词标注
试着
数据标注师数据标注师关键词标注
目录一、**理解关键词标注的核心逻辑**1.**三大标注原则**2.**关键词类型体系**二、**四阶训练体系**▶**阶段1:基础规则内化**▶**阶段2:语义浓缩训练**▶**阶段3:场景化标注策略**▶**阶段4:工具效率提升**三、**五大高频错误防御指南**四、**复杂场景突破策略**1.**隐喻处理方案**2.**多义词消歧流程**3.**跨语言混合标注**五、**持续进阶体系**1.
- 【数据标注师】事件标注2
试着
数据标注师数据标注师事件标注
目录一、**深入理解事件标注的核心架构**1.**事件五要素(标注核心对象)**2.**三大项目特性**二、**四阶段系统学习法**▶**阶段1:掌握标注指南(20%理论+80%案例)**▶**阶段2:触发词精准识别训练**▶**阶段3:要素抽取实战技巧**▶**阶段4:复杂场景突破三、**高效标注工具使用指南**1.**快捷键流操作(以主流工具为例)**2.**颜色编码法**四、**错误防御体系
- 香港服务器查询缓存禁用-性能优化关键技术解析
cpsvps_net
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在香港服务器运维过程中,查询缓存禁用是提升数据库性能的关键操作。本文将深入解析禁用查询缓存的原理、操作步骤、适用场景及注意事项,帮助管理员优化MySQL服务器配置,解决高并发环境下的性能瓶颈问题。香港服务器查询缓存禁用-性能优化关键技术解析查询缓存的工作原理与性能影响香港服务器上的MySQL查询缓存(QueryCache)机制会将SELECT语句及其结果存储在内存中。当完全相同的查询再次执行时,系
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- Vue3.3 + TypeScript ,自主打造媲美 ElementPlus 的组件库之学习笔记
怪我冷i
大前端typescript学习笔记
Vue3.3+TS4,自主打造媲美ElementPlus的组件库第1章课程介绍1-1课程导学1-2代码库使用注意事项1-3项目演示地址:http://element.vikingship.xyz/第2章Typescript基础知识2-1什么是Typescript为什么要学习它2-2安装Typescript2-3原始数据类型和Any类型2-4数组和元组2-5Interface-接口初探2-6函数2-
- 23国赛信息安全管理与评估理论题
KD杜小帅
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理论技能与职业素养(100分)2023年全国职业院校技能大赛(高等职业教育组)“信息安全管理与评估”理论技能【注意事项】1.理论测试前请仔细阅读测试系统使用说明文档,按提供的账号和密码登录测试系统进行测试,账号只限1人登录。2.该部分答题时长包含在第三阶段比赛时长内,请在临近竞赛结束前提交。3.参赛团队可根据自身情况,可选择1-3名参赛选手进行作答,团队内部可以交流,但不得影响其他参赛队。一、单选
- 使用GPU进行机器学习训练时,如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少,应该如何优化?
十子木
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是否需要优化?如果任务运行正常:无需干预(GPU设计本就是优先榨干计算性能)。如果出现卡顿或效率低下:增大batch_size:提升显存占用,减少数据搬运次数(但需避免OOM)。启用混合精度:torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流:避免频繁的小数据拷贝(如DataLoader的num_workers设置)。
- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
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目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前
- DAY 45 Tensorboard使用介绍
HINOTOR_
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目录DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战:MLP和CNN模型作业:对resnet18在cifar10上采用微调策略下,用tensorboard监控训练过程。DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操
- 机器学习中为什么要用混合精度训练
十子木
机器学习机器学习人工智能
目录FP16与显存占用关系机器学习中一般使用混合精度训练:FP16计算+FP32存储关键变量。FP16与显存占用关系显存(VideoRAM,简称VRAM)是显卡(GPU)专用的内存。FP32(单精度浮点):传统深度学习默认使用32位浮点数每个参数占用`4字节`例如:1亿参数的模型→约400MB显存FP16(半精度浮点):每个参数占用`2字节`(直接减半)相同模型→约200MB显存双精度浮点(FP6
- 【大模型学习 | BLIP2原理】
九年义务漏网鲨鱼
人工智能深度学习语言模型多模态大模型
BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前(2023)的图文模型都是基于端到端训练方式,大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型,作者提出一种使
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- 入门pytorch-联邦学习
四代机您发多少
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本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码,同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了,就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN,他们希望使用这些数据来训练机器学习模型,但是又各
- 【硬核拆解】英伟达Blackwell芯片架构如何重构AI算力边界?
HeartException
人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站一、Blackwell诞生的算力危机(2025现状)graphTDA[2025年AI算力需求]-->B[千亿参数模型训练能耗>20GWh]A-->C[10万亿参数模型涌现]A-->D[传统架构内存墙:数据搬运耗能占68%]行业拐点事件:2025年3月:OpenAI宣布训练125万亿参数MoE模型
- Python私有属性:隐藏数据的秘密武器
有奇妙能力吗
知识分享Pythonpython开发语言
Python私有属性详解:为什么我们需要“隐藏”对象的数据?一、引言在面向对象编程中,封装(Encapsulation)是三大基本特性之一(另外两个是继承和多态)。而“私有属性”就是实现封装的重要手段之一。在Python中虽然不像Java或C++那样严格区分访问权限,但依然提供了一种机制来限制对类内部属性的直接访问。本文将带你深入了解:什么是私有属性?如何定义私有属性?私有属性的原理与注意事项使用
- 华为认证二选一:物联网 VS 人工智能,你的赛道在哪里?
博睿谷IT99_
物联网人工智能华为华为认证
一篇不讲情怀只讲干货的科普指南一、华为物联网&人工智能到底在搞什么?华为物联网(IoT)的核心是“万物互联”。通过传感器、通信技术(如NB-IoT/5G)、云计算平台(如OceanConnect),将物理设备(车、路灯、工厂机器)连入网络,实现数据采集、远程控制和智能决策。大白话就是:它让哑巴设备学会“说话”。华为人工智能(AI)的核心是“让机器学会思考”。聚焦大模型训练、部署与应用(如昇腾AI解
- Linux软件包管理器命令
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Linux命令linux服务器ubuntu
以下是Ubuntu24.04(Debian系)和RedHatEnterpriseLinux9(RedHat系)的软件包管理器命令详解对比表,涵盖核心操作、依赖管理、仓库配置及高级功能:软件包管理器命令对比表(Ubuntu24.04vs.RHEL9)功能Ubuntu24.04(APT/dpkg)RHEL9(DNF/RPM)说明与注意事项核心操作更新软件源sudoaptupdatesudodnfmak
- Java中ThreadPoolExecutor源码深度解析
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Java中ThreadPoolExecutor源码深度解析目录引言ThreadPoolExecutor的数据结构核心方法分析构造方法execute方法shutdown方法shutdownNow方法性能分析使用注意事项总结引言ThreadPoolExecutor是Java并发包中的一个线程池实现类,它提供了灵活的线程池管理功能,可以根据需要创建、管理和销毁线程。ThreadPoolExecutor通
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
- 无需多卡集群,单卡运行扩散模型的技术突破与实践
源客z
stablediffusion
近年来,扩散模型(DiffusionModels)在图像、视频、3D生成等领域取得巨大进展。然而,传统扩散模型往往依赖多卡集群(如8×A100)进行高效训练与推理,这使得个人开发者和中小团队的应用受限。幸运的是,随着模型架构优化、量化技术、推理加速方案的发展,越来越多的开源扩散模型可以在单张消费级显卡(如RTX4090、T4、A6000)上运行,并且性能接近或超越原生大规模模型。本文整理了当前可在
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发