- 基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型
宋罗世家技术屋
信息资源管理与发展专栏算法python
摘要入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除(ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination,ET-RFE)和LightGBM(LGBM)的入侵检测方法。首先对网络数据进行独热编码重构,在数据级层面均衡少量样本的攻击类别;其次,使用基于ET-RFE对流量特征进行降维处理,寻找含有信息
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- DataCastle 员工离职预测 Baseline
小嗷犬
Python机器学习机器学习数据挖掘sklearn
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录比赛介绍比赛链接赛题描述评分标准比赛数据数据下载数据说明Baseline导包数据读取数据缺失状况样本标签是否均衡打印类别特征类别特征编码特征衍生数据标准化数据降维特征选择不均衡样本处理模型调参XGBo
- 【机器学习笔记】13 降维
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中,随着维数的增加,计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
- OpenAI Sora视频模型技术原理报告解读
AI周红伟
人工智能sora技术原理Sora技术原理
▌01.OpenAISora视频生成模型技术报告总结•不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面。•技术细节写得比较泛(防止别人模仿)大概就是用视觉块编码(visualpatch)的方式,把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding,然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程中做加噪和去噪,然后把模型做得足够大,
- OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析
龙腾亚太
音视频人工智能
01.OpenAISora视频生成模型技术报告总结不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面,Sora都做到了SOTA(当前最优)。技术细节写得比较泛(防止别人模仿)大概就是用视觉块编码(visualpatch)的方式,把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding,然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程中做加
- Sora专辑|OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析
明矛顿了
音视频人工智能chatgpt
▌01.OpenAISora视频生成模型技术报告总结•不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面,Sora都做到了SOTA(当前最优)。•技术细节写得比较泛(防止别人模仿)大概就是用视觉块编码(visualpatch)的方式,把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding,然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程
- 【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]
明朝百晓生
深度学习pytorchembedding
前言:前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近,通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远(不属于K邻近),降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术,LLE在进行降维时,都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似,但并没有说对于那些不相似的数据,要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时
- 压缩感知
weixin_34185320
人工智能python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>首先,我们必须要认识到这一点,即CS(CompressedSensing)中的Compressed不同于传统信息论和率失真意义上的compression。在CS中,"Compressed"一词更加准确的描述是一个降维采样的过程,而不是在信源编码意义上的“compression”。在CS中,我们是没有关于原始信号像素域的任何信息,仅仅只有观测域信
- 晨间日记 2022 10 12 初生牛犊不畏虎,《武林三绝》第七回之七十四
微丹湜意
华玉峰被看破了,这其实是意料之中,他才入江湖,西门化团队里全是老江湖。打的是经验值。这输得也不丢人。看到华玉峰的情景不由得想起书本和现实两种情形。现实中的确是少年时荆棘丛生,有时还会想不明白,为何挣扎再三,还是徒劳无功呢?可看到这段情节就明白,这还怎么争得过,那是人家的主场,人家在降维打击。其实也是天然的落差。书本则是梁羽生的另一部小说《弹指惊雷》,男主杨炎在甘肃碰到两个坏人,好像一个叫司空照,一
- 深入浅出熟悉OpenAI最新大作Sora文生视频大模型
女王の专属领地
深入浅出「AI落地应用」AI产品大模型人工智能语言模型Soraopenai文生视频
蠢蠢欲动,惴惴不安,朋友们我又来了,这个春节真的过的是像过山车,Gemini1.5PRO还没过劲,OpenAI又放大招,人类真的要认输了吗,让我忍不住想要再探究竟,到底是什么让文生视频发生了质的跃迁,再次不仅止不住唏嘘,那些老板们辛辛苦苦创起来的业,恐怕又被降维打击了一波!这里主要介绍一下OpenAI的又一大作Sora,之所以不做产品体验,是目前人家还没全量开放,我们就先研究研究人家的开放内容!报
- OpenAI文生视频物理世界模型——Sora降世,AI视频领域降维打击令五大行业一夜变天!
喜好儿网
人工智能AIGC
年初六,OpenAI发布了“文生视频”的工具,Sora。AI技术变革又一次震撼了整个世界。或许你又开始担心,AI发展那么快,将会取代自己。但请记住,危机时代也是变革时代,变革就是机会。开工第一天,相信多数朋友已经坐在工位上,冥思苦想今年该怎么干,才能有个好结果。往后望去,在过往几年中,大环境由牛转熊,干啥都事倍功半。往前看去,未来充满了不确定性,让多数人看空不看多。客观危机固然存在,但机会真的没有
- 机器学习中的特征工程
qq_44980515
机器学习python数据分析人工智能
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
- 【机器学习笔记】12 聚类
RIKI_1
机器学习机器学习笔记聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
- 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn
RIKI_1
机器学习机器学习笔记scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法。
- OpenAI视频生成模型Sora背后的技术及其深远的影响
知来者逆
SoraSora文字生成视频视频生成OpenAI
前言Sora的视频生成技术在保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率和文字理解等方面都达到了当前最优水平。其核心技术包括使用视觉块编码将不同格式的视频统一编码成Transformer可训练的嵌入向量,以及类似于扩散过程的UNet方法进行降维和升维的加噪与去噪操作。通过构建足够大的模型,使其具备了智能的涌现能力,例如在一定程度上理解真实世界的物理影响和因果关系。与其他视频生成模型不同,OpenAI采用了
- 不出局品牌孵化营早课笔记【4P理论】
睿贝妈妈育儿
现场听,能记的感觉,果然不一样。①营销原理:4P理论☞产品、价格、渠道、推广。营销的本质是解决用户的核心问题,从而获得用户增长/留存/自循环。②产品或服务本身,决定品牌营销成败。③欲望不止,产品不息。④聚焦在细分领域,不代表市场小!比如牙签、吸管……⑤同样的事情,不同人做,结果不同。比如卖菜:菜市场VS钱大妈【科技加持,降维打击】。⑥十倍法则和10%转化理论。⑦营销定位作战地图:引流区、贡献区、识
- 单细胞转录组基础分析六:伪时间分析
Seurat_Satija
本文是参考学习单细胞转录组基础分析六:伪时间分析的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。它分析的前提需要一张展现细胞转录特征相似性关系的图,Monocle2使用DDTree降维图,Monocle3使用UMAP降维图。Monocle的机器学习算法可以依据上述降维图形,学习描述细胞如
- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
数据分析机器学习聚类数据挖掘机器学习
数据集来源:UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考:Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析3.2对PCA降维的数据聚类分析摘要:本
- Dataframe型数据分析技巧汇总
我叫杨傲天
学习笔记机器学习数据分析数据挖掘
Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
- 机器学习中7种常用的线性降维技术总结
上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术,本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术,用于将高维数据集转换为低维表示,同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。PCA的主要思想是通
- 机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量,降维算法属于无监督学习的范畴,用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多,但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时,NLDR
- 在线作图丨差异分析——ANOSIM相似性分析
维凡生物
Question1:什么是ANOSIM分析?ANOSIM分析(AnalysisofSimilarities)即相似性分析,主要用于分析高维数据组间相似性,为数据间差异显著性评价提供依据。在一些高维数据分析中,需要使用PCA、PCoA、NMDS等方法进行降维,但这些方法并不显示组间差异的显著性指标,因此可以使用ANOSIM分析解决此问题。ANOSIM相似性分析是一种非参数检验,用来检验组间(两组或多
- 社区团购---最后的流量红利
焦点商业
【1】大家好,今天我们来聚焦“社区团购”这个话题,两年前兴起的社区团购,因为今年的疫情又换发了第二春,但不同于两年前,这一次巨头们全都入局,你能看到的基本都参赛了。人民日报说:“别只想着盯着老百姓的菜篮子看,而是应该有更超越性的追求,去探索科技创新的星辰大海。”其实这是让互联网巨头们要将目光放到更高的维度,而各路网友、大咖也在不断声讨这样的降维打击“吃相太过难看”,互联网巨头拥有雄厚的财力、大量的
- 吴恩达机器学习—大规模机器学习
魏清宇
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行梯度下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢?我们可以采取随机抽样,比如,抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢?可以通过学习曲线获得,随着数据量的增加,无论是偏差和误差,都会趋向于
- 如何将零碎信息结构化并做到有序安放,以实现知识积累?
集英万事屋
如何“将零碎信息结构化”?“结构化”这词有点难理解,以三体为例解释一下。三体里面有一个歌者,文明是比三体人还要高级的一个文明。还有一个清理工具叫二向箔。二向箔比一张信用卡略微大一些,非常薄,看上去就像是一张纸条。二向箔与三维宇宙接触的瞬间可以将三维空间压缩成二维平面,这种降维打击可以毁灭任何的弱小文明,你可以把结构化想象成是二向箔。知识积累:将零碎信息结构化、有序安放任何混乱复杂的信息结构化都能给
- 【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数(上)
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习线性代数人工智能
目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论;自本篇博文以下几遍博文,将对这三大数学基础进行重点提炼。本节博文将介绍线性代数知识,为线性代数第一部分。包含基本数学对象、算数和运算,并用数学符号和相应的张量代码实现表示它们。基本数学对象基本数学对象包含:0维:标量与变量;1维:向量;2维:
- 升纬思考,降维攻击
被剧透的人生
用自己的能力与眼光去努力提升自己的思维层次,用高维层次去解决低维问题。同时,时间也是一个参考标准,应加大对时间的认知度
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14
wendyponcho
深度学习人工智能python学习机器学习
Q1.WhatisAutoencoder?自编码器是什么?自编码器是一种特殊类型的神经网络,它通过无监督学习尝试复现其输入数据。它通常包含两部分:编码器和解码器。编码器压缩输入数据成为一个低维度的中间表示,解码器则从这个中间表示重建输出,输出尽可能接近原始输入。自编码器常用于特征学习、降维和去噪。Autoencoderneuralnetwork:ItisanunsupervisedMachinel
- 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