小蒋的技术栈记录
小蒋的技术栈记录

机器学习-迁移学习

  • 分类
    • 按照特征分类
      • 当源域和目标域含有一些共同的交叉特征时，我们可以通过特征变换，将源域和目标域的特征变换到相同空间，使得该空间中源域数据与目标域数据具有相同分布的数据分布，然后进行传统的机器学习。
      • 基于模型的迁移，源域和目标域共享模型参数，也就是将之前在源域中通过大量数据训练好的模型应用到目标域上进行预测。
    • 基于关系的迁移学习方法
      • 当两个域是相似的时候，那么它们之间会共享某种相似关系，将源域中学习到的逻辑网络关系应用到目标域上来进行迁移，比方说生物病毒传播规律到计算机病毒传播规律的迁移。这部分的研究工作比较少。典型方法就是mapping的方法。
  • 前提：数据集比较小想用深度学习

你可能感兴趣的:(深度学习,机器学习,迁移学习,人工智能)

  • DeepSeek 模型未来怎么走？技术创新、行业落地全解析！ 网罗开发 AI大模型人工智能人工智能职场和发展
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • 分享12个国内AI对话聊天的免费网站（含DeepSeek大模型） 码上飞扬 人工智能语言模型DeepSeek
    在人工智能领域，基于对话的语言模型已成为当前研究的热点，其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具，本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台，为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址：https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月21日 小亦编辑部 人工智能
    一、AI编程领域最新动态AI编程工具崛起，程序员职业面临挑战Anthropic首席执行官DarioAmodei预言，未来一年内，90%的代码将由AI生成，传统程序员的工作可能被大幅替代。最新发布的AI编程模型（如Claude3.7、Sonnet3.7）在初级开发评估中表现优异，得分率超过60%，部分模型甚至在全球程序员排名中位列前0.1%。字节跳动的Trae海外版接入Claude3.7和GPT-4
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月19日 小亦编辑部 每日AI-人工智能-编程日报人工智能
    1.豆包AI编程功能迎来三项重磅升级豆包平台今日宣布其AI编程功能迎来三项重要升级，包括：HTML实时预览：支持用户在编写HTML代码时实时查看网页效果，显著提升前端开发效率，尤其适用于小游戏和网页制作。Python代码直接运行与一键修复：用户可直接运行Python代码，并在出错时一键修复，极大降低了编程门槛，提升了开发效率。生成完整项目：新增生成完整项目的功能，帮助用户快速创建应用程序，缩短开发
  • 模拟退火算法：原理、应用与优化策略 尹清雅 算法
    摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法，在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理，深入分析其核心要素，通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用，并探讨算法的优化策略与拓展方向，为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导，助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域，复杂优化问题无处不在，如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
  • 普通人学习AI应该如何入手？2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料，适合新手小白！ 小城哇哇 人工智能学习大数据语言模型AI大模型agiai
    引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而，对于许多没有编程背景或数学基础的人来说，进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上，通过合理的规划和适当的学习资源，任何人都可以逐步掌握AI的核心知识，并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图，并附带一套完整的自学资料，帮助您从零基础起步，顺利开启AI学习之旅
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣，提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。想象一下，如果你的模型既能"看"又能"读"，并且能够理解图像与文字之间的联系，这将为我们打开怎样的可能性？今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
  • 知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术 一休哥助手 人工智能人工智能
    引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏（KnowledgeDistillation），它就像给AI模型进行"脑外科手术"，将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
  • 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？ 墨染辉 大语言模型pdf
    10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解，使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤：表格检测和识别：目标：在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
  • TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通 点我头像干啥 Ai深度学习tensorflow人工智能
    引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
  • 使用大语言模型API在AI应用中的实现 qq_37836323 人工智能语言模型自然语言处理python
    随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
  • 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐 幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
  • 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署 Nerous_ 深度学习深度学习人工智能
    原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
  • 【深度学习】 PyTorch一文详解 Nerous_ 深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
    “PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
  • 【DNN量化工具】QKeras 工具简介 kanhao100 笔记dnn人工智能神经网络
    QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度，特别适用于需要在资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持：QKeras提供了对不同类型量化的支持，包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
  • Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术 Mark White dnn人工智能神经网络
    Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数：概率分布的催化剂在深入讨论之前，
  • 存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案 克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗 大数据数据库
    随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
  • QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比 kanhao100 笔记深度学习边缘计算
    QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
  • Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代 水熠芝Dark-Haired
    Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda项目介绍在数字化浪潮席卷全球的今天，文字识别技术已成为提升工作效率和生活质量的关键工具。Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
  • Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具 裘心国Trent
    Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
  • 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来 ajie1117 语音识别人工智能
    自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
  • 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？ yuanpan 机器学习神经网络transformer
    机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
  • 30秒生成电子合同：B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云 数商云网络 B2B系统数字化电商平台人工智能大数据云计算数据库运维javaspring
    引言在数字经济时代，B2B（Business-to-Business）电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升，传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，结合B2B系统的智能化升级，我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同：B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式，解析其背后的
  • 关于误差平面小记 文弱_书生 乱七八糟平面算法神经网络机器学习
    四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
  • 奇异值分解（SVD） 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能
    奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
  • 【北京迅为】iTOP-RK3568开发板OpenHarmony系统南向驱动开发UART接口运作机制 迅为电子 RK3568开发板RK3568开发板OpenHarmony
    瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC，采用22nm制程工艺，搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。RK3568支持4K解码和1080P编码，支持SATA/PCIE/USB3.0外围接口。RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
  • 大学期间如何学习利用AI der丸子吱吱吱 学习人工智能
    一、引言人工智能（AI）是当今世界技术发展的重要方向，它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展，它不仅改变了我们的生活，也带来了巨大的职业机会。然而，面对如此广阔的领域，作为大学生，如何在本科阶段有效地学习和利用AI，成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具，逐步掌握AI的核心技术，并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
  • 全面掌握Python：从安装到基础再到进阶的系统学习之路（附代码，建议新手收藏） der丸子吱吱吱 python学习开发语言新手入门代码
    Python，作为一种现代化的高级编程语言，因其简洁易懂的语法和强大的功能，成为了数据科学、人工智能、Web开发等多个领域的首选语言。在这篇文章中，我们将从大学课本的结构来详细介绍Python，帮助大家从零基础开始，逐步深入掌握Python的各个方面。目录第一章：Python简介与安装1.1Python语言概述1.2安装Python1.3Python的开发环境1.4第一个Python程序第二章：基
  • yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案 爱编程的喵喵 Linux解决方案linuxlocateyum解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了yuminstalllocate出现
  • scala的option和some 矮蛋蛋 编程scala
    原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
  • NullPointerException Cb123456 androidBaseAdapter
        java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference     出现以上异常.然后就在baidu上
  • PHP使用文件和目录 天子之骄 php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
    PHP使用文件和目录 1.使用include()包含文件 (1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 (2)：在控制结构中使用include()   include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。   在php.ini文件中设置
  • SQL SELECT DISTINCT 语句 何必如此 sql
    SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句 在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
  • java冒泡排序 3213213333332132 java冒泡排序
    package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
  • struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAOspringAjaxjsonqq
    struts2.18  出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）   闲时研究下下！  貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！   实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵   网上一大堆 struts2+json  不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar   strut
  • struts2 数据标签说明 darkranger jspbeanstrutsservletScheme
    数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能 数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
  • 链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
    /*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" #define NODE(name, key_word, help) \  Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} typedef struct node {  &nbs
  • tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
    jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称 访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。          tomcat配置
  • 关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
    从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。 感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。 第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
  • 富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
    是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由 事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
  • oracle 日期时间格式转化 征客丶 oracle
    oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。 日期转字符窜： 一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM   月
  • 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
    1. apply语法   FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：   private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
  • Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
      代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
  • 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java基础
    /** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmdjar
    cmd命令打jar是如下实现： 在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
  • [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 comsci eclipse设计模式算法工作swing
                           JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明     &nb
  • SecureCRT右键粘贴的设置 daizj secureCRT右键粘贴
    一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。 老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。 菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
  • Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
    1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。 【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
  • DIV底部自适应 dcj3sjt126com JavaScript
    <!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/xhtml&q
  • Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备 dcj3sjt126com mysql
    第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server 安装结果： Installed:     mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb
  • 如何调试JDK源码 frank1234 jdk
    相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。 下面是编译jdk的具体步骤：         1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
  • Maximal Rectangle hcx2013 max
    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.   public class Solution { public int maximalRectangle(char[][] matrix)
  • Spring MVC测试框架详解——服务端测试 jinnianshilongnian spring mvc test
    随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。   Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
  • Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
    一、准备编译软件   1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。     环境变量设置如下：   （1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
  • StatusBar 字体白色 pangyulei status
    [[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent]; /*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
  • 如何分析Java虚拟机死锁 sesame javathreadoracle虚拟机jdbc
    英文资料： Thread Dump and Concurrency Locks   Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
  • 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇 tw_wangzhengquan 位运算
    http://www.matrix67.com/blog/archives/263    去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
  • jsearch的索引文件结构 yangshangchuan 搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
    jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。   jsearch的索引文件结构定义如下：     1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他