- 深度学习100问23:什么是前馈型神经网络
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
- python 数据挖掘与机器学习
科研的力量
人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- 编程之路:如何在挫折中寻找突破的光芒
weixin_58606202
人工智能
编程是一条充满挑战和机遇的道路。对于初学者来说,这条路上布满了令人沮丧的错误和复杂的算法,仿佛一道道难以逾越的高墙。然而,每一位编程高手都曾经历过这些挫折,并最终找到了突破的方法。在这篇文章中,我们将探讨如何在Bug的迷宫中找到出口,以及如何在面对复杂问题时保持冷静,从而为彼此的编程之路点亮希望之光。1.面对Bug:将挫折视为学习的契机每当代码无法按预期运行,Bug就像一道迷宫,将我们困在其中。让
- 大模型是如何炼成的:揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧
AI大模型_学习君
深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
引言:近年来,人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT,这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么,这些大模型是如何训练出来的呢?本文将通过具体案例,带你走进深度学习训练的世界,一探究竟,并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集:大模型的训练需要海量的数据。例如,GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本,而BERT则使用了维基百科
- 19032 树上上升序列
蠢蠢的打码
数据结构深度优先图论算法c++数据结构
###思路1.**输入处理**:读取节点个数、点权和边。2.**构建图**:将树转换为有向无环图(DAG),边的方向从点权小的指向点权大的。3.**拓扑排序**:对DAG进行拓扑排序。4.**动态规划**:使用动态规划求解最长路径。###细节-**图的构建**:遍历所有边,根据点权大小确定边的方向。-**拓扑排序**:使用Kahn算法或DFS进行拓扑排序。-**动态规划**:初始化每个节点的最长路
- 行为型设计模式-模板方法(template method)模式
懂一点的陈老师
设计模式设计模式模板方法模式服务器
设计模式汇总:查看通俗示例想象一下你正在制作一杯咖啡,制作咖啡的步骤大致相同,但有些步骤可以根据个人口味进行调整,比如选择咖啡豆、添加糖和奶等。在这种情况下,可以定义一个“制作咖啡”的模板,它规定了制作咖啡的基本步骤,但将某些步骤的具体实现留给子类完成。这就是模板方法模式的一个例子,其中模板定义了算法的骨架,而将一些步骤的实现延迟到子类中。通俗解释模板方法模式是一种行为型设计模式,它在一个方法中定
- 遗传算法:启发自真实现象
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5第9章目录9.1遗传算法:启发自真实现象1、目标我们的目标不是深入研究遗传和进化的科学原理,我们不会研究旁氏表、核苷酸、蛋白质合成、RNA和其他生物进化相关的话题。相反,我们只讨论达尔文进化论背后的核心原理,并根据这个原理开发出一套算法。我们并不在乎进化模拟是否精确,只关心进
- 1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
生信小课堂
影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达
- 算法训练营|图论第7天 prim算法 kruskal算法
人间温柔观察者
算法图论数据结构
题目:prim算法题目链接:53.寻宝(第七期模拟笔试)(kamacoder.com)代码:#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intv,e;intx,y,k;cin>>v>>e;vector>grid(v+1,vector(v+1,10001));while(e--){cin>>x>>y>>k;grid[x][y]=k;grid
- 算法训练营第48天|LeetCode 198.打家劫舍 213.打家劫舍Ⅱ 337.打家劫舍Ⅲ
人间温柔观察者
算法leetcode职场和发展
LeetCode198.打家劫舍题目链接:LeetCode198.打家劫舍代码:classSolution{public:introb(vector&nums){intsize=nums.size();if(nums.size()==0)return0;if(size==1)returnnums[0];vectordp(size,0);dp[0]=nums[0];dp[1]=max(nums[1]
- 算法训练营第29天|LeetCode 491.递增子序列 46.全排列 47.全排列Ⅱ
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算法leetcode职场和发展
LeetCode491.递增子序列题目链接:LeetCode491.递增子序列解题思路:用哈希集合进行去重,同一树层不能取重复元素。代码:classSolution{public:vector>result;vectorpath;voidbacktracking(vector&nums,intstartIndex){if(path.size()>1){result.push_back(path);
- 算法训练营第6天|哈希表 LeetCode242.有效的字母异位词 349.两个数组的交集 202.快乐数 1.两数之和
人间温柔观察者
算法散列表数据结构
新的一周,新的开始,今天开始和哈希表相关的内容(ps:算法训练营第5天为休息日)哈希表理论基础哈希表,个人理解就是一个带索引的数组,可以通过索引值(key)来找到哈希表中对应的值(value)。哈希表常用的数据结构有哈希集合(set)和哈希映射(map)。其中哈希集合中有:set(有序,不可重复),multiset(有序,可以重复),unordered_set(无序,不可以重复)。哈希映射中有:m
- 代码随想录算法训练营第五十五天 | 图论part05
sagen aller
算法图论
107.寻找存在的路径只需要判断是否联通,不需要知道具体路径或者路径数量,可以使用并查集。//project1.cpp:Thisfilecontainsthe'main'function.Programexecutionbeginsandendsthere.//#include#includeusingnamespacestd;voidinit(vector&father){for(inti=0;
- 【动态规划】【打卡121天】:背包理论基础
晓风残月一望关河萧索
【算法】
1、背包理论基础有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值最大。其实这是标准的背包问题。每一件物品有2种状态,取物品放入背包中,不取该物品放入背包中。所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是O(2^n),这里的n表示物品数量。2、算法分析①确定dp数组以及下标的含义对
- fpga图像处理实战-图像浮雕
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
图像浮雕图像浮雕(Embossing)是一种图像处理技术,通过模仿浮雕效果,将二维图像转换为具有三维质感的图像。浮雕效果通常会使图像看起来像是雕刻在某种材质上的图案,具有突出的边缘和阴影,增强了图像的立体感。图像浮雕特效实现的基本原理实现图像浮雕特效的算法很多,这里介绍一种计算简单,处理效果还不错的一种算法。遍历整幅灰度图像,每个点的像素值使用相邻像素值之差来替代,以获得图像的边缘特征,再加上固定
- 算法训练营|图论第6天 108.冗余连接 109.冗余连接2
人间温柔观察者
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题目:108.冗余连接题目链接:108.冗余连接(kamacoder.com)代码:#include#include#includeusingnamespacestd;vectorfather;intfind(intu){if(father[u]==u){returnu;}else{returnfather[u]=find(father[u]);}}voidjoin(intu,intv){u=fi
- 密码学基础知识
山登绝顶我为峰 3(^v^)3
基础密码学密码学安全
密码学基础知识信息安全三要素(CIA)机密性(Confidentiality)完整性(Integrity)可用性(Availability)信息安全四大安全属性机密性完整性可认证性不可抵赖性Kerckhoffs假设在密码分析中,除密钥以外,密码分析者知道密码算法的每一个设计细节。密码算法的安全性应依赖于密钥的保密性,而非算法本身的保密性。安全性无条件安全性无论有多少可用的可用的计算资源和信息,都不
- 密码学
star.29
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密码学在密码学中,有一个五元组,即{明文、密文、密钥、加密算法、解密算法},对应的加密方案称为密码体制(或密码)。明文是作为加密输入的原始信息,即消息的原始形式,通常用m(Message)或p(Plaintext)表示。所有可能明文的有限集称为明文空间,通常用M或P来表示。密文是明文经加密变换后的结果,即消息被加密处理后的形式,通常用c(Ciphertext)表示。所有可能密文的有限集称为密文空间
- 做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
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电脑
对于大模型(如大型神经网络模型)的训练和推理,苹果笔记本电脑(尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook)确实存在一些限制,这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因:1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是深度学习和大模型训练的首选)不同。NVIDIA的C
- 梯度下降算法(Gradient Descent Algorithm)
海棠未语
算法机器学习人工智能python
目录一、梯度下降算法简述二、不同函数梯度下降算法表示1、一元函数2、二元函数3、任意多元函数三、梯度计算四、常见的梯度下降法1、批量梯度下降算法(BatchGradientDescent)2、随机梯度下降算法(StochasticGradientDescent)3、小批量梯度下降(Mini-batchGradientDescent)4、梯度下降算法注意点与调优5、冲量梯度下降算法(Momentum
- 算法学习每日一题数位不同的组合
故里
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Problem:3153.所有数对中数位不同之和思路本题关键在于如何处理数位不同的个数,其实就是组合问题,两个不同数字的不同数位只能算一对,所以我们不妨把后方元素与前方元素数位不同算作一对,保持单调性避免重复计数。那么后方元素不同的数位应该如何统计呢,我们不妨使用哈希表,一维表示统计的数位位数,二维表示数位0~9。某一数位位数下数位与前方元素不同的个数,就是当前遍历到的所有元素数目-该数位相同的元
- 信息安全(密码学)---数字证书、kpi体系结构、密钥管理、安全协议、密码学安全应用
魔同
信息安全sslwebssh密码学网络安全
数字证书数字证书(DigitalCertificate,类似身份证的作用)----防伪标志CA(CertificateAuthority,电子商务认证授权机构)----ca用自己私钥进行数字签名数字证书姓名,地址,组织所有者公钥证书有效期认证机构数字签名■公钥证书的种类与用途■证书示例·序列号04·签名算法md5RSA·颁发者·有效起始日期·有效终止日期·公钥■数字证书按类别可分为个人证书、机构证
- AI中的核心概念解读:深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
wypdao
人工智能AIGC算法人工智能深度学习机器学习
人工智能(AI)是一个涵盖广泛领域的技术词汇,近年来受到了越来越多的关注和应用。然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念,厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能(AI)首先,人工智能(AI)是一个广泛的领域,包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
- 机器学习:svm算法原理的优缺点和适应场景
夜清寒风
支持向量机算法机器学习
1、概述:基本原理:间隔(Margin):SVM试图找到一个超平面,这个超平面不仅能够区分不同的类别,而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量(SupportVectors):这些是距离超平面最近的数据点,它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机(SVM)是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型,它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
- 昇思25天学习打卡
十分钟ll
昇思25天学习打卡pythonpytorch视觉检测图像处理
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)及更高维的数组。张量基本用法(mindspore)data=[1,0,1,0]x_data=Tensor(data)print(x_data,x_data.shape,x_data.dt
- [Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记
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人工智能笔记
任务是发布在MARS大数据服务平台的2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理。了解智慧河长的朋友可能听说类似的项目,它们可以识别河道中出现的一些问题。这次的智能识别系统与前者有相似的地方,但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测,通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法,提升违规行为检测识别的准确度,降低对大量人工的依赖,提升检测效果和效率,从而推动城市治理向更高效、更智能、更文明的方向发展
- 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO人工智能
【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用,该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法,实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势,还通过改进的网络结构和优化策略,进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过深度学习技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
- 选择排序【详解】
圣喵
排序典型例题C语言排序算法算法c语言
本期介绍主要介绍:排序中的选择排序。文章目录1.前言2.选择排序3.优化选择排序1.前言 相信只要接触过C语言的同学都或多或少了解排序问题,其中最基本,且最为人所熟知的排序是:选择排序。下面我会带着大家重新把这种排序方法走一遍,使你能够透彻的理解这两种算法的原理,能把它们清晰的区分开,并且分别实现这两种排序的算法优化。2.选择排序 选择排序的原理:每趟都从剩余待排序的数组元素种选出最小(或最大
- Java实现十大排序算法
Mojitocean
程序猿日常java排序算法算法
时间/空间复杂度对比:n表示输入元素的数量,k表示元素的取值范围大小。稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面。时间复杂度:对排序数据的总操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律。空间复杂度:是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量,它也是数据规模n的函数。排序算法时间复杂度-最好时间复杂度-最差时
- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能开发语言
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR