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日语初级学习
刚开始学习日语的同学都有疑问,比如:应该如何背单词?如何运用语法?如何把日语说出来?......应该怎么学日语?学习方法很重要。在日语日常使用中学习运用,或者在老师指导下了解学习方法,从开始就发现并逐渐掌握适合自己的学习方法,可以少走很多的弯路,节省非常多的时间。今天整理了日语入门的学习资料,包含五十音素材、日常用语、教材资料、语法学习规律等等,希望能帮助大家更好的学习。该有的都在这儿了!!☟1.
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
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1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- 揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法
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揭秘LeetCode数据结构与算法的高效学习方法关键词:LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要:本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心,结合新手常见痛点(如刷题没方向、刷完就忘、无法举一反三),通过生活化类比、具体案例拆解和可操作的学习方法,系统讲解从“入门到精通”的全流程。无论是求职准备的程序员,还是想提升编程能力的学习者,都能从中找
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机器学习机器学习人工智能
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- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
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AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
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个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
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遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
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要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
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蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
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如果决定要走又何必挽留
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前言:在学习一项技能在时候,通常会感到学了一遍,,没有任何的头绪,一直在通过做的时候通过来总结来去干,这样往往在学习的时候,不能事半功倍,在学习的时候也没有任何方法,毫无头绪,于是想写点关于提升学习能力的东西,刚才在前面的介绍说了,对于别人的教学没有任何头绪,下面的学习四步骤通过借鉴别人的学习经验,每个人的学习技巧,方法,都不一样,适合自己的才是做好的。一.学习方法1:兴趣法,有很多不感兴趣的东西
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前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)。这是一种基于实例的学习方法,也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式,还探讨了特征提取、归一化等重要概念,为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。一、K近邻算法概述(一)基本思想K近邻算
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其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
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在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
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数字化浪潮席卷各行业的当下,文本生成技术正经历着翻天覆地的变革,这场变革的幕后功臣正是大模型。今天,咱们就来深入探讨大模型在文本生成领域的奥秘,看看它如何赋能企业,又该怎样规避风险,实现价值最大化。技术跃迁:从笨拙规则到智能生成回首往昔,文本生成依靠规则模板与关键字替换,虽能实现基础自动化,却如机械舞者,动作生硬、缺乏灵动。业务稍有变动,规则需全面重构,耗时费力。随着N-gram等统计机器学习方法
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跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色,例如金融、气象和工业控制等。近年来,深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(GRU)的不同架构,包
- 常见的强化学习算法分类及其特点
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
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大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- 助力您发SCI 机器学习(ML)在材料领域应用专题
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第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础(续)1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
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嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
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人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- 衡水中学状元数学学习资料完整攻略
向沙托夫问好
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源,旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法,引导学生深入理解数学概念,培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰,内容详实,附带使用指南,帮助学生系统提升数学素养,实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
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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
- AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化
QuantumWalker
人工智能自动驾驶机器学习
```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中,人工智能(AI)的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中,AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中,深度强化学习作为AI的一个重要分支,在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
- 黑客自学教程(非常详细)黑客零基础入门到精通,收藏这篇就够了
爱吃小石榴16
网络安全黑客技术黑客网络服务器运维android数据库web安全安全
新手如何通过自学黑客技术成为厉害的白帽黑客?我目前虽然算不上顶尖的白帽大佬,但自己在补天挖漏洞也能搞个1万多块钱。给大家分享一下我的学习方法,0基础也能上手学习,如果你能坚持学完,你也能成为厉害的白帽子!一、打好基础一上来就去玩各种工具的都是脚本小子,如果你是准备在技术这条路上走得长远,那这些必备的基础知识一定要学好。1.网络安全基础导论尤其是法律法规和发展方向,一定要对网络安全有清楚的认知!2.
- k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
k-近邻算法,聚类,分类,分离散数据,决策边界,邻域,机器学习,监督学习k-近邻算法(k-NearestNeighbors)-原理与代码实例讲解k-近邻算法(k-NearestNeighbors,简称kNN)是一种简单的监督学习方法,它在机器学习领域有着广泛的应用。kNN算法的核心思想是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近邻样本的大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。这种基于局部决策的
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
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PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
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在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
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简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
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如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
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第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
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- Linux下的监控工具dstat
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1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
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/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
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(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
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int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
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