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飞瀑
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1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类:1.图像分类(ImageClassification)识别图像属于哪个类别,例如猫、狗、汽车等。应用场景:物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型:ResNet、EfficientNet、ViT(VisionTransformer)。2.目标检测(ObjectDetection)识别图像中目标的位置(边界框)及类别。应用场景:自动驾
- 工作流程设计 php,php工程狮感知的前端工作流程
三符
工作流程设计php
这个时代不懂点前端知识,真的没有办法生存。就算不会写,也得了解它的原理吧!最近做了一些总结,之前都是迷迷糊糊,搞不清楚前端之前的相关定位。好好梳理了一下。错误之处请各位指正。本文主要说的是JavaScript工作流程目前前端真的该叫大前端,其越来越细化,越来越复杂。在这种背景下,诞生了很多工具很多前端工作流程。比如热门的:reactvuewebpackbabelgulpnode.jsnpmnvma
- 【Transformer】小白入门指南
静静喜欢大白
随记医疗影像transformer深度学习人工智能
目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制(Self-AttentionMechanism)多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwork)位置编码(PositionalEncoding)残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程5.Positione
- OpenAI 神话崩塌!DeepSeek-R1升至全球风格控制类第一,国内开源大模型集体给奥特曼上了一课!...
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距离深度求索推理大模型DeepSeek-R1发布已经过去约一周时间。1月24日,在国外大模型排名Arena上,DeepSeek-R1基准测试已经升至全类别大模型第三,其中在风格控制类模型(StyleCtrl)分类中与OpenAIo1并列第一。而其竞技场得分达到1357分,略超OpenAIo1的1352分。这是继DeepSeek-V3在剔除OpenAIo1等闭源模型排名开源模型类第一后,DeepSe
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
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前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ,专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ,专门用于大型语言模型的4
- 速度超越DeepSeek!Le Chat 1100tok/s闪电回答,ChatGPT 4o和DeepSeek R1被秒杀?
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2023年,当全球科技界还在ChatGPT引发的AI狂潮中沉浮时,一场来自欧洲的"静默革命"正悄然改变游戏规则。法国人工智能公司MistralAI推出的聊天机器人LeChat以"比ChatGPT快10倍"的惊人宣言震动业界,其背后承载的不仅是技术突破,更折射出全球AI版图重构的深层暗涌。一、法兰西奇迹:Mistral的逆袭密码在巴黎第十区一栋不起眼的办公楼里,Mistral团队用9个月时间创造了令
- vite.config.js 的一些常用配置你知道吗
子伟-H5
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前言当我们进行前端开发项目的时候都需要一些构建工具,像Webpack、Rollup、Snowpack、Vite等构建工具,而在Vue3的官方文档中的创建应用例子使用了Vite,那么问题来了,为什么在Vue3中大多数都会推荐使用Vite呢?介绍Vite是前端的一种构建工具,有着服务启动快、热更新迅速的特点,显著提升前端开发体验。在项目一开始启动时,Vite会将应用中的模块区分为依赖和源码两类。依赖,
- Andrej Karpathy:计算范式的变革者
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《AndrejKarpathy:计算范式的变革者》概述本文旨在全面探讨AndrejKarpathy在计算范式变革中的角色和贡献。AndrejKarpathy是一位世界级的人工智能专家,程序员,软件架构师,CTO,同时也是计算机图灵奖获得者,计算机编程和人工智能领域大师。他以其深刻的技术见解,对深度学习和自然语言处理领域的贡献,以及对计算范式的革新性思考,成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
- 你对 Vue 项目进行哪些优化?
LuckXinXin
Vuevue
答:第一个方面:代码层面的优化•v-if和v-show区分使用场景•computed和watch区分使用场景•v-for遍历必须为item添加key,且避免同时使用v-if•长列表性能优化•事件的销毁•图片资源懒加载•路由懒加载•第三方插件的按需引入•优化无限列表性能•服务端渲染SSRor预渲染第二个方面:Webpack层面的优化•Webpack对图片进行压缩•减少ES6转为ES5的冗余代码•提取
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
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自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- Aider: 人工智能辅助编程的革命性工具
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人工智能
Aider:人工智能辅助编程的革命性工具在当今快速发展的科技世界中,人工智能正在改变着我们工作和生活的方方面面。在软件开发领域,一款名为Aider的创新工具正在引领一场编程革命。Aider是一个强大的AI辅助编程工具,它能让开发者在终端中与大型语言模型(LLM)进行结对编程,极大地提升编码效率和质量。让我们深入了解这个令人兴奋的项目,看看它如何改变着软件开发的未来。Aider的核心功能Aider的
- 网络安全(黑客)——自学2025
网安大师兄
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
- 2019 - Web开发技术指南和趋势
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这是一个2019年你成为前端,后端或全栈开发者的进阶指南:你不需要学习所有的技术成为一个web开发者这个指南只是通过简单分类列出了技术选项我将从我的经验和参考中给出建议首选我们会介绍通用的知识,最后介绍2019年的Web的一些趋势1.基础前端开发者1.1HTML&CSSHTML&CSS最基础的知识:语义化的HTML元素基础的CSS语法Flexbox&GridCSS变量浏览器开发者工具1.2响应式布
- RAG中的双编码器与跨编码器模型
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RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】检索增强生成(RAG)是一个强大的框架,它结合了基于检索和基于生成的自然语言处理(NLP)任务方法。RAG不只是依赖生成模型,而是通过检索相关文档或段落来利用外
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书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 国内用户如何充值开通Claude Pro?详细指南附充值方法
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什么是Claude充值?Claude充值是指在Anthropic公司开发的人工智能聊天机器人——Claude中,付费获取更高级别服务的过程。与免费的Claude账号相比,ClaudePro账号每月需支付20美元或18英镑,用户可以获得更多的功能服务和更先进的聊天体验。区分Claude免费账号和付费账号的差异聊天体验:免费账号使用的是预先输入的信息模板,而Pro账号则拥有更智能、个性化的回复,相对于
- 零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归
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3.1线性回归的概念在现实生活中,许多事情都遵循某种线性关系,比如:房价vs面积:房子的面积越大,价格通常越高。工资vs工作经验:工作经验越多,薪资往往更高。汽车油耗vs车速:在一定范围内,车速越快,油耗可能越高。线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础的算法之一,它用于研究两个变量之间的线性关系,即一个变量(自变量)如何影响另一个变量(因变量)。3.2线性回归的数学直觉线性
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 数学到底在哪里支撑着编程
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在编程的世界里,数学并非只是一个学科,它实际上是支撑整个编程基础的支柱之一。数学不仅为编程提供了理论框架,它的各种理论和方法被用来提升代码效率、优化算法、设计系统架构、分析数据、以及确保程序的正确性。编程中的很多技术,从数据结构的选择到算法的设计、从性能优化到人工智能的构建,都离不开数学的支撑。在这篇文章中,我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用,包括算法设计、数据结构优化、机器学习、图
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
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人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- 数智时代下,值得关注的大技术趋势
人工智能爱好者
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(1)区块链将得到更广泛的应用。区块链是一种每一个人都能够分享和访问的电子分类账,交易的双方可通过区块链来跟踪交易记录。区块链这个词在整个2017年都备受大家关注,这是因为加密货币比特币采用了一个分散式区块链来跟踪它的所有交易记录,然而区块链技术的应用范围远不限于比特币,它还有更广泛的应用范围。有些人希望将区块链技术能够应用在病历记录上,病人的病史可通过不同的数据库和软件集中导入一个加密数据库。这
- Github 2024-06-05 开源项目日报 Top10
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github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2024-06-05统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目7JupyterNotebook项目2Rust项目1初学者的生成式人工智能(第2版)创建周期:259天开发语言:JupyterNotebook协议类型:MITLicenseStar数量:25764个Fork数量:16105次关注人数:
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
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什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
Ash Butterfield
机器学习算法人工智能
1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- YOLO各版本原理和优缺点解析
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YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法,以其高速度和较高精度著称。以下是各版本的详细介绍及优缺点分析:1.YOLOv1(2016年)原理:将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格,每个网格预测多个边界框和类别置信度。使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点:速度快,适合实时应用。模型结构简单,易于实现和训练。缺点:对小目标检测效果差,容易
- 信息技术革新引领时代变革
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信息技术革新引领时代变革一、信息技术的飞速发展1.信息技术的概念及重要性信息技术,即信息的获取、传输、存储、处理和应用等技术的综合,已经成为现代社会不可或缺的基础设施。信息技术的飞速发展极大地改变了人们的生活方式和工作模式,推动了社会进步。2.信息技术的快速发展现状近年来,人工智能、大数据、云计算等前沿技术不断突破,展现出强大的潜力。这些新技术的出现不仅改变了数据处理和分析的方式,还催生了新的产业
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信息技术革新引领社会变革一、信息技术推动数字化转型随着信息技术的迅猛发展,我们正处在一个数字化的时代。信息技术在推动产业数字化转型方面发挥着重要作用。云计算、大数据、人工智能等先进技术的应用,使得企业能够实现更高效的生产和运营。例如,在制造业领域,智能制造技术能够提高生产效率和质量,降低运营成本。此外,信息技术还在促进供应链管理、市场营销等环节的数字化转型,为企业提供更广阔的发展空间。信息技术还深
- 自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
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如果你的预算是3万元人民币,希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型(如LLaMA、Mistral等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置:1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡:NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090(24GBVRAM)理由:7B模型推理:24GB显存足够跑7B模型的推理,但全参数训练可能吃力,适合LoRA等微调
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
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底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- Spring4.1新特性——综述
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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
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
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PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL