- 使用Faiss进行高效相似度搜索
llzwxh888
faisspython
在现代AI应用中,快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库,特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索,并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss?Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库,主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- OpenCV-模板匹配多个目标
红米煮粥
opencv人工智能计算机视觉
文章目录一、基本概念二、基本步骤1.图像准备2.图像预处理3.执行模板匹配4.定位匹配区域5.处理多个匹配6.优化和验证三、代码实现1.图片读取2.图像预处理3.模板匹配4.绘制矩形框三、总结模型匹配(ModelMatching)是一个广泛应用的概念,其具体含义和应用领域会根据上下文的不同而有所变化。一、基本概念模型匹配是指通过比较待匹配的数据或对象与已有的模型之间的相似度或距离,来寻找最佳匹配的
- 动态规划算法之最长公子序列详细解读(附带Java代码解读)
南城花随雪。
算法分析算法动态规划java
最长公共子序列(LongestCommonSubsequence,LCS)问题是动态规划中另一个经典问题,广泛用于比较两个序列的相似度。它的目标是找到两个序列之间最长的公共子序列(不是连续的),使得这个子序列同时出现在两个序列中。1.问题定义给定两个序列X和Y,要找到它们的最长公共子序列,即一个序列Z,它同时是X和Y的子序列,且Z的长度最大。例如:对于序列X="ABCBDAB"和Y="BDCAB"
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
计算机程序优异哥
针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- 高仿手表值不值得购买?什么样的高仿手表比较好呢
美表之家
高仿手表是指外观、材质、工艺等方面与原版手表相似度达到较高水平的手表产品。对于手表爱好者来说,高仿手表在一定程度上可以满足他们对名牌手表的追求,而价格相对原版手表则更加亲民。然而,值不值得购买高仿手表这个问题,没有一个绝对的答案,主要取决于个人的需求和态度。微信:fk2018988(下单赠送精美礼品)第一、高仿手表值不值得购买?高仿手表值得购买,在手表市场我们发现高仿手表销量还是非常不错,高仿手表
- c++原型模式
程序员小吕666
#设计模式c++
c++原型模式简介特点缺陷代码使用场景简介UMl特点可以在程序运行时(对象属性发生了变化),得到一份内容相同的实例,但之间还不会相互干扰。缺陷使用场景跟拷贝构造相似度很高,能用拷贝构造(注意考虑深浅拷贝)解决不用非得搞设计模式。注意但是使用了原型模式就是不想暴露给用户对象创建过程。只能通过clone来获取对象的拷贝。和工厂模式可以搭配,隐藏对象的创建细节。代码#include#includeusi
- 《华为数据之道》总结
Walter_Silva
数据中台数据仓库数据中台
华为官方关于数字化转型的书,去年读了《华为数据之道》,今年读了本《华为数字化转型》,华为2016年开始启动的数字化转型所做的工作和目前公司做的相似度蛮高,都是非数字原生企业,华为走得更早更快更专业,就想着做个小小的总结,以借此总结下过去几年的部分工作。第一篇就从数据之道开始,这一篇会比较贴近书本,偶尔穿插些实际工作里的一些例子。目录目录一、华为数据工作建设的整体框架1.1、数据源1.2、数据入湖1
- Spark入门:KMeans聚类算法
17111_Chaochao1984a
算法sparkkmeans
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
- 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(3) --- 数据综合查询设计与实现
PhoenixAI8
AI落地项目设计与实现音视频数据库vectordbmilvuspython
目录背景商用视频搜索算法设计设计理念搜索策略详细设计源码完整代码代码解读背景向量数据库发展到现在,已经支持了类似hybridsearch的功能。但是必须要指出为了应对商用化大型系统向量查询,如果仅使用hybridsearch,无法从用户功能满足你的功能要求。比如在定义视频相似度时,如何衡量多个视频之间的相似度?如何能通过语义拆分及内容,对视频进行综合排序?如何找到相似视频的关键位置等都是searc
- [论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
愤怒的可乐
#文本匹配[论文]论文翻译/笔记自然语言处理论文阅读人工智能
引言为了理解CoSENT的loss,今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发,旨在最大化同类之间的相似度sps_ps
- 简单聊聊高仿名表一般什么价
广州潮品汇
随着经济的发展和人们对品质生活的追求,名牌手表成为了许多人的时尚配饰之一。然而,正版名表价格昂贵,使得很多普通消费者望而却步。因此,高仿名表逐渐成为了一个备受关注的话题。微信:52226813(下单赠送精美礼品)高仿名表是指外观和功能上都与原版名表相似度极高的复制品。它们使用的材料、工艺与正版名表非常接近,甚至有些高仿名表在细节上更加精细。这种高仿表的出现,既满足了追求名表的愿望,又降低了价格,因
- 简单聊聊劳力士复刻表哪个厂的最好
广州潮品汇
劳力士复刻表是全球著名的钟表品牌,以其精湛的工艺和可靠的质量而闻名。在众多劳力士复刻表厂商中,有三个厂家被公认为最好的,它们分别是C厂、VS厂和N厂。下面将详细介绍这三个厂家以及它们的优点。微信:52226813(下单赠送精美礼品)第一个是C厂。C厂以其高度精细的复制表技术而闻名。它采用了最先进的机械设备和制表工艺,以确保每一块复刻表的质量和精准度。C厂的复刻表与原版劳力士表几乎完美无缺的相似度,
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- 基于SpringBoot+Vue协同过滤视频推荐系统
f168bc2b3926
1.技术介绍java+springboot+mysql+mybatis+Vue开发工具:eclipse或idea2.主要功能说明:1)用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2)管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3)协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度,给有相近的用户行为推荐视频比如:用户1收藏了视频1、2、3用户2收藏了视频1、3、6用
- 每天五分钟计算机视觉:Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系
幻风_huanfeng
计算机视觉计算机视觉dnn人工智能SiameseFaceNet神经网络
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络,又称孪生网络,由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本,通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中,Siamese网络通过计算输入人脸
- 【ADXL373、ADXL372】超低功耗加速度计的驱动代码测试
我要做技术大佬
单片机嵌入式硬件模块测试github
一、概述前言:基于对大G值加速度传感计的开发需求,我先后接触了ADXL375、ADXL373、ADXL372,其中ADXL375的示例代码比较丰富,另外两个相对较少,所以我后续就根据数据手册对ADXL373的驱动代码进行了编写(ADXL372的寄存器和ADXL373相似度极高),最终完成了对两种芯片的驱动编写。目的:本文将重点介绍ADXL373在SPI通信模式下的驱动代码结构以及编写过程。当然我最
- YOLOv9独家改进:一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer
AI小怪兽
YOLOv9魔术师YOLOtransformer深度学习开发语言人工智能python
本文独家改进:轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer,构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数,并提出了一种名为卷积加性标记混合器(CATM)的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【SPPEL
- 一般买高仿手表在哪里买,这5大途径不要错过
富腕表之家
高仿手表是一种外观与高档品牌手表几乎一模一样的仿制品。由于其相似度高,并且价格相对较低,所以受到一些人的喜爱。那么,大家可能会问,高仿手表在哪里可以购买到呢?接下来我将为大家推荐十个购买高仿手表的渠道。商家联系微信:kb137139一、高仿手表在哪里买1、实体店购买,实体店是购买高仿手表最常见的渠道之一。各大品牌的实体店都可以购买到机械表,而且有各种款式可供选择,同时还能享受品牌的服务和售后保障。
- 程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法
zygswo
数据挖掘数据挖掘算法kmeans
Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离(相似度)划分成不同类别的算法,它无需借助外部标记,因此也是一种无监督学习算法。什么是聚类用官方的话说聚类就是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
- 高仿lv托特包一般什么价格,高仿lv托特包售价一览表
桃朵桃朵
当我们谈论“lv托特包高仿一般什么价格”时,首先需要明确一点:高仿品的价格会因各种因素而异,包括品质、材料、制作工艺等等。因此,没有一个固定的价格可以适用于所有高仿品。微信:14527486(下单赠送精美礼品)然而,我们可以根据一些市场上的信息来大致了解高仿品的价格范围。一般来说,高仿品的售价会根据其与正品相似度、制作工艺和材料等因素有所区别。如果你想要购买高仿品,建议你先了解一些关于正品托特包的
- 小琳AI课堂:推荐系统
小琳ai
小琳AI课堂人工智能
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们一起来探索一个让生活变得更加个性化的神奇技术——推荐系统!首先,让我们深入了解一下推荐系统的两大核心技术:协同过滤和内容基础过滤。协同过滤:这种方法通过分析用户之间的行为相似性或项目之间的相似性来进行推荐。用户基础协同过滤:找到和你相似的其他用户,然后推荐他们喜欢的东西给你。项目基础协同过滤:分析项目之间的相似度,推荐和你过去喜欢的项目相似的其他项目。内容基础过
- K-means聚类算法:从原理到实践的全面解读
一休哥助手
人工智能算法kmeans聚类
引言在当今数据驱动的时代,机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中,聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组,使得组内的样本相似度高,组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法,因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中,我们将深入探讨K-means聚类算法,从基本原理到实际应用,以及算法的优化和实现方法。首先,
- 向量数据库入坑:传统文本检索方式的降维打击,使用 Faiss 实现向量语义检索
soulteary
为了不折腾而去折腾的那些事faiss向量检索语义检索文本检索搜索引擎
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂Meta的相似度检索技术Faiss》中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助MetaAI(FacebookResearch)出品的faiss实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。有朋友在聊天中提到,希望能够聊点更具体的,比如基于向量技术实现的语义检索到底比传统文本检索强多少,以及是
- 基于用户的协同过滤以及ALS的混合召回算法
山水阳泉曲
算法机器学习人工智能矩阵python推荐算法线性代数
文章目录需求基于用户的协同过滤基本步骤相似度计算代码示例(使用余弦相似度)基于用户的协同过滤的缺点实际推荐系统中的替代方案ALSuserBaseCF+ALS混合推荐设计代码说明需求要将基于用户的协同过滤(User-BasedCollaborativeFiltering,UBCF)与交替最小二乘(AlternatingLeastSquares,ALS)结合起来,设计一个混合推荐系统。这种系统可以利用
- GPT-SoVITS语音合成服务器部署,可远程访问(全部代码和详细部署步骤)
学术菜鸟小晨
最新人工智能技术gpt人工智能
GPT-SoVITS是一个开源项目,它使用大约一分钟的语音数据便可以训练出一个优秀的TTS模型。项目的核心技术是Zero-shotTTS和Few-shotTTS。Zero-shotTTS可以让用户输入5秒钟的语音样本并立即体验转换后的语音,而Few-shotTTS则可以通过使用仅一分钟的训练数据进行模型微调,从而提高语音相似度和真实性。该项目支持多语言推理,包括但不限于英语,日语和中文。此外,项目
- 相似度太低
开花待静
人力资源部要求学历学位认证,我拿出当年的毕业证、学位证,反复对比着24年前的照片和目前在用的身份证照片……这能通过吗
- 向量数据库 Milvus:智能检索新时代
三余知行
「数智通识」「机器学习」数据库milvus智能检索高维数据检索AIGC维护
文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步,向量数据库的应用场景愈发广泛。Milvus作为一款优秀的开源向量数据库,凭借其强
- 多组样例最小相似度python
寒香!
python开发语言
没有直接提供多组样例最小相似度的Python代码,但我们可以根据中提到的MinHash算法原理来设计一个简单的实现。MinHash是一种用于估计两个集合相似性的高效算法,通过计算两个集合的最小哈希值来估计它们的相似性。以下是一个基于MinHash原理的Python代码示例,用于计算两组样例之间的最小相似度:importrandomdefminhash(s):#这里简化了MinHash的实现,实际应
- 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
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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
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
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