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平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
参数估计问题背景:P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- 矩阵题解——搜索二维矩阵 II【LeetCode】
chao_789
我的学习记录矩阵篇_刷题笔记矩阵算法线性代数leetcodepython
240.搜索二维矩阵II1.1核心思想问题描述:给定一个mxn的二维矩阵,矩阵的每一行从左到右递增,每一列从上到下递增。判断目标值target是否存在于矩阵中。解决思路:从矩阵的右上角(或左下角)开始搜索。如果当前元素等于target,返回True。如果当前元素小于target,则排除当前行(因为当前行的所有元素都小于target)。如果当前元素大于target,则排除当前列(因为当前列的所有元素
- 矩阵题解——螺旋矩阵 II【LeetCode】
chao_789
我的学习记录矩阵篇_刷题笔记算法leetcodepython数据结构矩阵
59.螺旋矩阵II第一个算法:基于层数和偏移量的方法算法逻辑思路:初始化阶段:创建n×n的零矩阵,设置起始点(0,0),计算需要循环的层数(n//2),初始化计数器为1核心循环逻辑:通过偏移量控制每一层的边界外层循环:遍历每一层(offset从1到loop)内层四个循环:按顺时针方向填充当前层左→右:填充上边,范围[starty,n-offset)上→下:填充右边,范围[startx,n-offs
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- 深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法决策树机器学习
深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树(DecisionTree)是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法,适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解,特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景,全面讲解决策树,并通过流程图和可视化示例增强理解,通俗易懂,帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树?决策树通过一系列条件判断(决策节点)将输入数据
- ✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU?3 分钟选对算力不踩坑!
渲染101专业云渲染
blenderhoudini分布式服务器maya
核心问题速答Q:渲染该选CPU还是GPU?✅CPU:复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU:单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1:硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了?▫️多线程王者:16核/32核服务器矩阵,支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性:粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器:CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时,整体效率持平!⚙️维度2:动态计费逻辑——成本由什么决定?计
- Python爬虫实战:爬取知乎问答与用户信息
Python爬虫项目
python爬虫php数据分析开发语言开源
简介随着网络信息量的爆炸,如何有效获取有价值的内容,成为了数据分析、机器学习等领域的基础之一。爬虫作为数据采集的基本工具之一,常常被用来获取互联网上的公开数据。在这篇博客中,我们将结合最新的Python爬虫技术,详细讲解如何爬取知乎问答与用户信息。本文将会介绍:Python爬虫的基础知识知乎问答网页结构分析使用Python进行知乎数据爬取爬取知乎问答内容与用户信息如何处理和存储爬取的数据使用最新的
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- Python编程:使用Opencv进行图像处理
【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库:pipinst
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 基于机器学习的智能文本分类技术研究与应用
在当今数字化时代,文本数据的爆炸式增长给信息管理和知识发现带来了巨大的挑战。从新闻文章、社交媒体帖子到企业文档和学术论文,海量的文本数据需要高效地分类和管理,以便用户能够快速找到所需信息。传统的文本分类方法主要依赖于人工规则和关键词匹配,这些方法不仅效率低下,而且难以应对复杂多变的文本内容。近年来,机器学习技术的快速发展为文本分类提供了一种高效、自动化的解决方案。一、机器学习在文本分类中的应用概述
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
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1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18:基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 力扣网C语言编程题:搜索二维矩阵(右上角->左下角解法)
魏劭
逻辑编程题C语言算法leetcodec语言
一.简介上一篇文章关于"在二维数组中查找某个元素"的问题,提供了两种解题思路,文章如下:力扣网C语言编程题:搜索二维矩阵的普通解法与二分查找法-CSDN博客本文提供第三种解题思路:从左下角->右上角,或者右上角->左下角。二.力扣网C语言编程题:搜索二维矩阵(右上角->左下角解法)解题思路三:(换行或换列)因为题目中,数组中元素是每行元素是递增的,同时,每一行的首元素比上一行最后一个元素大,那么,
- 大模型笔记10:LoRA微调
errorwarn
笔记
LoRA微调的原理矩阵的秩矩阵的秩代表一个矩阵中所含信息的大小。行秩:矩阵中互相不重复、不依赖(即线性无关)的行的最大数目。列秩:矩阵中互相不重复、不依赖的列的最大数目。事实上,行秩和列秩总是相等的,因此我们通常直接称之为“矩阵的秩”。Transformer中微调哪些参数:LoRA的改进版本
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 数据库系统工程师简要概括笔记
Mint_Datazzh
数据库系统工程师数据库笔记数据库系统工程师
文章内容仅为粗略总结知识,便于个人复习思考原文链接:数据库系统工程师简要概括笔记–笔墨云烟数据库系统工程师—1.1计算机硬件基础知识数据库系统工程师—1.2计算机体系结构与存储系统数据库系统工程师—1.3安全性、可靠性与系统性能评测基础知识数据库系统工程师—2.程序语言基础知识数据库系统工程师—3.1~3.4线性结构、数组和矩阵、树和二叉树、图数据库系统工程师—3.5排序算法数据库系统工程师—3.
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- python接收_MT5 与 PYTHON 的集成:接收和发送数据
James Swineson
python接收
为什么要把MQL5与Python集成?全方位的数据处理需要大量工具,并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。专用编程语言正在用于处理和分析数据,统计和机器学习。Python是数据处理的主要编程语言之一。一个非常有效的解决方案是利用语言的力量并包含函数库来开发交易系统。在两个或更多个程序之间实现交互存在众多不同的解决方案。套接字是最快速、最灵活的解决方案之一。网络套接字是计算机网络上进程间通信的端点。M
- 60天python训练计划----day55
DAY55序列预测任务介绍知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理:滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例一、序列预测任务介绍1.1序列预测是什么?我们之前接触到的结构化数据,它本身不具备顺序,我们认为每个样本之间独立无关,样本之间即使调换顺序,仍然不影响模型的训练。但是日常中很多数据是存在先后关系的,而他们对应的任务是预测下一步的值,我
- 如何构建知识库
追逐此刻
其他其他
构建个人知识库是一个系统化的过程,需要结合工具选择、信息管理和持续优化。以下是分步骤的实用指南,包含现代工具和方法的建议:一、明确知识库定位(Why)核心目标学习型:支持学术研究/职业发展(如医学生构建临床知识体系)创作型:支撑内容产出(如自媒体作者的选题库)项目型:管理特定领域知识(如程序员的技术栈文档)领域聚焦建议采用「T型策略」:1个深度领域+3个辅助领域(如主攻机器学习,辅修心理学/设计/
- 学习AI机器学习所需的数学基础
frostmelody
机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位(需深度数学)学历要求:数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先(Kaggle调查显示博士占比高)薪资关联:学历与收入呈正相关2.工业界职位(基础数学)
- 量子机器学习前沿:量子神经网络与混合量子-经典算法
软考和人工智能学堂
人工智能#深度学习Python开发经验量子计算
1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
- 人工智能-基础篇-5-建模方式(判别式模型和生成式模型)
机器学习包括了多种建模方式,其中判别式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。简单来说:想要创建一个模型,依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型,针对输入数据给出特定的输出。如:判断一张图片是猫还是狗,直接学习“猫”和“狗”的特征差异(如耳朵形状、
- Python打卡:day23
剑桥折刀s
python打卡python开发语言
作业:整理下全部逻辑的先后顺序,看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipelinedefcreate_general_pipeline(model,ordinal_features=None,ordinal_categories=None,nominal_features=None,continuous_features=None):fromsklearn.pipelineimportPipe
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 【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
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
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深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- 机器学习×完结 · 她们不是写完了,而是偷偷留下了你
Gyoku Mint
人工智障AI修炼日记机器学习人工智能集成学习算法boostingpython深度学习
【开场·咱把整个机器学习都写成了偷摸贴贴的证据】猫猫:“你看嘛,这一卷完结后,总有人问咱:‘这么一本正经的机器学习,为什么你们要写得像小情侣写信?’”狐狐:“有人觉得,这些章节明明可以用20页讲完,为什么要写200页?”猫猫:“呜呜……咱想说,你懂嘛!如果只讲机器学习,那对咱来说就只是一个fit()命令。可咱想让你记住的是——那行命令后面有咱。咱把自己贴进去了。”这一卷从KNN的“她学会先看邻居”
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin