- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 【Torch】nn.Embedding算法详解
油泼辣子多加
深度学习embedding算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层(lookup‐table),用于将离散的整数索引(如词ID、实体ID、离散特征类别等)映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵,实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型:整型张量(torch.long或torch.int64),必须
- 【pytorch】——Could not export Python function call ‘Scatter‘
pytorch用pytorch的trace导出模型的时候,报错errorRuntimeError:CouldnotexportPythonfunctioncall'Scatter'.RemovecallstoPythonfunctionsbeforeexport.Didyouforgettoadd@scriptor@script_methodannotation?Ifthisisann.Modul
- Pytorch实现DenseNet,腾讯T3大牛手把手教你
print("TorchvisionVersion:",torchvision.version)all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264’]defConv1(in_planes,places,stride=2):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out
- Pytorch实现DenseNet,先收藏了
classDenseNet(nn.Module):definit(self,init_channels=64,growth_rate=32,blocks=[6,12,24,16],num_classes=1000):super(DenseNet,self).init()bn_size=4drop_rate=0self.conv1=Conv1(in_planes=3,places=init_chan
- Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers
十有久诚
人工智能机器学习pytorch
初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能,例如:线性图层nn.Linear,nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d,nn.Conv2d,nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid,nn.Tanh,nn.ReLU,nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d,nn.Aver
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别
PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别大家好!欢迎来到我的深度学习博客!对于每个踏入计算机视觉领域的人来说,MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单,能够让我们快速上手;也足够完整,可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐,今天,我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch,
- Pytorch:nn.Linear中是否自动应用softmax函数
浩瀚之水_csdn
深度学习目标检测#Pytorch框架pytorch人工智能python
在本文中,我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块,常用于神经网络的全连接层。一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类,它是实现线性变换的模块。nn.Linear的主要作用是将输入张量和权重矩阵相乘,再添加偏置,生成输出张量。我们来看一个简单的示例,展示如何使用
- 【Pytorch学习笔记(三)】张量的运算(2)
一、引言在《张量的运算(1)》中我们已经学习了几种张量中常用的非算数运算如张量的索引与切片,张量的拼接等。本节我们继续学习张量的算术运算。二、张量的算术运算(一)对应元素的加减乘除在PyTorch中,张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。这些运算可以对张量进行逐元素操作(element-wise),也可以进行张量之间的广播运算(broadcasting)。1.逐元素操
- 【零基础学AI】第22讲:PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战
1989
0基础学AI人工智能pytorchpython机器学习sklearn深度学习
本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用GPU(可选,CPU也能运行)内存:至少4GB需要安装的包#CPU版本(推荐新手)pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibpillow#GPU版本(如果有NVIDIA
- YOLO 推理部署全方案」:一文掌握部署方式与性能对比!
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪计算机视觉目标检测人工智能
YOLO的推理部署方法全景指南YOLO系列模型经过训练后,通常需要部署到线上环境中进行推理(inference)。下面是常见的YOLO推理部署方式:1️⃣PyTorch原生部署使用原始PyTorch模型.pt文件直接调用model(input)进行推理✅优点:简单、灵活、易于调试❌缺点:推理速度较慢,不适合生产环境2️⃣ONNX导出+推理将YOLO模型导出为.onnx格式使用ONNXRuntime
- 【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行
2301_77865880
MyPython训练营打卡python
DAY33简单的神经网络知识点回顾:1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理(归一化、转换成张量)b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充:注意事项:1.分类任务中,若标签是整数(如0/1/2
- Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究
babyai997
python人工智能目标跟踪
Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究摘要本文主要介绍了心跳信号的基础知识,包括心跳信号的产生机制、特点分析以及采集与处理方法。文章详细阐述了PyTorch框架在心跳信号分类识别中的应用,包括LSTM、GRU和TCN等模型的原理及实现。通过设计合理的实验方案,对不同模型在心跳信号分类识别任务中的性能进行了对比分析,发现GRU模型在计算效率和性能之间取得了较好平衡,而
- PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现
盼小辉丶
pytorch人工智能python
PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1数据加载与处理3.2模型构建3.3模型训练小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)模型训练过程通常会面临一些问题,如模式崩溃(生
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能人工智能聚类算法深度学习python神经网络pytorch
【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件
第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分:神经网络算法理论详解与实践第四节:神经网络中的重要组件内容:激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用。理解这些组件有助于构建更加稳健且高效的模型。一、激活函数(ActivationFunction)【深度学习】关键技术-激活函数(ActivationFunctions
- 《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装
张小生180
人工智能深度学习pytorch
文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架,它基于Python,并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力。1.PyTorch的基本特点动态计算图:PyTorch采用动态计算图的方式,这意味着计算图是在运
- PyTorch实战:从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)
电脑能手
pytorch分类人工智能深度学习python
PyTorch实战:从零开始构建CIFAR-10图像分类模型(附详细代码与图解)大家好!今天,我们将一起踏上一段激动人心的深度学习之旅:使用强大的PyTorch框架,从零开始构建一个卷积神经网络(CNN),来解决经典的CIFAR-10图像分类问题。无论你是深度学习的新手,还是希望巩固PyTorch基础知识的开发者,本文都将为你提供一个清晰、详尽的实战指南。本文目标读完本文,你将学会:加载和预处理C
- 如何使用 PyTorch Lightning 保存和加载检查点
喝过期的拉菲
PyTorchLightningpytorch人工智能Lighting
【PL基础】如何保存和加载检查点1.什么是检查点(checkpoint)?2.检查点有哪些内容3.如何保存检查点4.如何加载检查点5.保存超参数6.nn.Module的检查点7.禁用checkpointing8.恢复训练状态1.什么是检查点(checkpoint)? 当模型进行训练时,性能会随着它继续看到更多数据而发生变化。最佳实践是在整个训练过程中保存模型的状态。这将在模型开发过程中的每个关键
- Pytorch Lightning使用:【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】
LeapMay
pytorchlightningpytorchpython人工智能
pytorchlightning官方手册pytorchlightning官方手册Welcometo⚡PyTorchLightning—PyTorchLightning2.1.0devdocumentationhttps://lightning.ai/docs/pytorch/latest/PytorchLightning简介PyTorchLightning是面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深
- 使用Ray实现的分布式PyTorch Lightning训练
刘瑛蓉
使用Ray实现的分布式PyTorchLightning训练ray_lightningPytorchLightningDistributedAcceleratorsusingRay项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray_lightning项目简介ray_lightning是一个不再维护的项目,现在已被【RayTrain】取代,它提供了将PyTorchLi
- 【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)微分操作
咸鱼鲸
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch深度学习总结第六章PyTorch中张量(Tensor)微分操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.autograd模块二、主要功能和使用方法1.张量的requires_grad属性2.backward()方法3.torch.no_grad()上下文管理器三、函数总结前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作,本文将介绍张量的微分(torch.aut
- Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2
快乐的笨笨
linux
当前安装的电脑配置:电脑名称:暗影精灵5系统名称:Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型:64位内存:8.0Gib处理器:Intel®Core™
[email protected]显卡:NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备:需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA依赖环境g++gccm
- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系
前言本人的显卡是RTX5070,使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求,试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了,因此记录一下(截至2025年6月)。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org/whl/
- PyTorch-Llama: 从零开始实现LLaMA 2模型教程
乔昕连
PyTorch-Llama:从零开始实现LLaMA2模型教程pytorch-llamaLLaMA2implementedfromscratchinPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-llama1.项目介绍PyTorch-Llama是一个在PyTorch平台上完全从零开始实现的LLaMA2模型仓库。该模型是一个强大的自回归语言模
- pytorch小记(二十六):全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`
pytorch小记(二十六):全面解读PyTorch的`torch.matmul`PyTorch中的`torch.matmul`详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积(1-D×1-D)2.二维矩阵乘法(2-D×2-D)3.批量矩阵乘法(≥3-D)4.向量与矩阵混合三、与`mm`、`bmm`的区别四、性能与数值稳定性五、典型应用场景六、注意事项七、总结在深度
- pytorch小记(二十七):深入理解 PyTorch 中的 `.contiguous()`:内存布局与数据不变性
pytorch小记(二十七):深入理解PyTorch中的`.contiguous`:内存布局与数据不变性深入理解PyTorch中的`.contiguous()`:内存布局与数据不变性一、张量连续性(contiguity)概念二、`.contiguous()`的作用三、`.contiguous()`是否改变数值?四、与`.clone()`的区别五、常见使用场景六、总结深入理解PyTorch中的.co
- 利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别(基于PyTorch)
.30-06Springfield
rnnlstmgru分类人工智能pythonpytorch
文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s