git连接ssh设置经常断连问题

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
k8s基础架构介绍忍界英雄 docker kubernetes 容器云原生
k8s基础架构介绍k8s是对容器进行编排的一种工具。通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。k8s的常用工具在kubernetes中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用kube前缀命名，这三个工具如下：kubeadm用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。可用其它部署工具替代。具体功能有:初始化集群：在控制平面节点（
先学node.js还是php,vue和node先学哪个？朱佳顺先学node.js还是php
vue和node应该先学习node，node可以为vue提供包管理工具和模块化管理，可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍：Vue.js是web界面的渐进式框架。Vue.js的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。Vue.js自身不是一个全能框架——它只聚焦于视图层。因此它非常容易学习，非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面，在与相关工具和支
OpenAI 团队组织架构和研发技术栈 AI天才研究院 ChatGPT 人工智能
OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司，成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标，OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与
六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析编程星辰海 #前端前端 react.js javascript
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
深入解析React 18核心特性：构建未来级Web应用的全面指南斯~内克 react知识点前端 react.js 前端框架
一、React18的里程碑意义React18作为近年来最具革命性的版本更新，标志着前端开发正式进入并发渲染时代。这个版本不仅带来了底层架构的革新，更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。根据npm官方统计，React18发布首周下载量突破1800万次，GitHub星标数新增3.4万，充分展现了开发者社区对其技术价值的认可。二、架构革命：并发模式深度解析2.1并发渲染原理//传统同步渲染模式
机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）湫怿机器学习 gpt 人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
红队内网攻防渗透：内网渗透之内网对抗：隧道技术篇&防火墙组策略&HTTP反向&SSH转发&出网穿透&CrossC2&解决方案 HACKNOE 红队攻防内网渗透研究院 web安全系统安全安全
红队内网攻防渗透1.内网隧道技术1.1HTTP隧道搭建内网穿透：（解决目标出站限制做信息收集）1.1.1项目Neo-reGeorg1.1.2HTTP隧道搭建上线C2：（解决目标出站限制上线C2）1.1.3哥斯拉&冰蝎自带http上线1.1.3.1冰蝎1.1.3.2哥斯拉1.1.3.3CS上线http隧道1.1.3.3.1reverse反向连接1.1.3.3.2bind正向连接1.1.3.3.3ht
如何用爬虫根据关键词获取商品列表：一份简单易懂的代码示例 API小爬虫爬虫
在当今数字化时代，网络爬虫已经成为数据收集和分析的强大工具。无论是市场调研、价格监控还是产品分析，爬虫都能帮助我们快速获取大量有价值的信息。今天，我们就来探讨如何通过编写一个简单的爬虫程序，根据关键词获取商品列表。以下是一个基于Python语言的代码示例，适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备以下工具和库：Python环境：确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py
【51单片机】程序实验17.红外遥控 -一杯为品- 51单片机 51单片机 mongodb 嵌入式硬件
主要参考学习资料：B站【普中官方】51单片机手把手教学视频开发资料下载链接：http://www.prechin.cn/gongsixinwen/208.html单片机套装：普中STC51单片机开发板A4标准版套餐7目录红外遥控介绍红外线简介红外遥控原理红外发射装置红外接收装置硬件设计实验17红外遥控红外接收头驱动主函数红外遥控介绍红外线简介可见光按波长从长到短排列依次为红橙黄绿青蓝紫，其中红光波
Spring Boot与Django对比：哪个更适合做为Web服务器框架？ m0_74824076 面试学习路线阿里巴巴 spring boot django 前端
文章目录1.基础背景与技术栈1.1SpringBoot1.2Django2.架构对比2.1SpringBoot架构2.2Django架构3.性能比较3.1SpringBoot性能3.2Django性能4.开发效率4.1SpringBoot开发效率4.2Django开发效率5.社区与生态系统5.1SpringBoot社区5.2Django社区6.部署与运维6.1SpringBoot部署与运维6.2D
Spring Boot应用首次请求性能优化实战：从数据库连接池到JVM调优一休哥助手 java spring boot 性能优化数据库
目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的SpringBoot应用上线后，运维团队发现一个关键现象：应用重启后首次访问提现接口耗时约1300ms后续请求稳定在200ms以内每日凌晨服务重启后，首笔交易超时率高达30%1.2
大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建（initial）大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程 Rsbs 算法机器学习概率论
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
深入浅出C++ STL：统领STL全局有梦想的电信狗《C++语法精粹》——c++stl 数据结构算法开发语言 ide visualstudio
深入浅出C++STL：统领STL全局深入浅出C++STL：统领STL全局github主页地址前言一、STL的前世今生1.1什么是STL？1.2STL版本演进二、STL六大核心组件详解2.1容器（Containers）容器性能对照表2.2算法（Algorithms）2.3迭代器（Iterators）2.4仿函数（Functors）2.5适配器（Adapters）2.6空间配置器（Allocators
机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
浅谈Linux中的Shell及其原理有梦想的电信狗 linux 服务器 ssh unix 开发语言 c语言 c++
浅谈Linux中的Shell及其原理Linux中Shell的运行原理github地址前言一、Linux内核与Shell的关系1.1操作系统核心1.2用户与内核的隔离二、Shell的演进与核心机制2.1发展历程2.2核心功能解析2.3shell的工作流程1.用户输入命令2.解析器拆分指令3.扩展器处理动态内容变量替换通配符扩展命令替换4.执行器运行命令5.内核处理系统调用6.返回结果关键组件协作三、
CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别是Dream呀神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现 rockmelodies 信息安全网络安全机器学习集成学习 python 机器学习人工智能
标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构
AI Agent席卷B端：解锁部门效率新玩法，挑战企业软件的智能革命 Hello kele 人工智能经验分享 AI编程程序员
随着人工智能技术的迅猛发展，AIAgent（人工智能代理）作为一种新兴的生产力工具，正在深刻改变企业软件生态。特别是在B端（面向企业端）的应用场景中，AIAgent的潜力逐渐显现。从最近Dify在GitHub上突破8万Star、进入开源领域Top100，到OpenManus几天内收获2万Star的惊人表现，开源AI项目的爆发式增长表明，在AI时代，优质的开源项目正以空前的速度吸引关注。与此同时，传
字典遍历时不能修改字典元素 nihuhui666 python 列表
a={'a':1,'b':2,'c':0}foriina:ifa[i]==0:dela[i]print(a)报错RuntimeError:dictionarychangedsizeduringiteration字典在迭代时改变了因为要删除的是值为0的元素所以迭代键的列表就行了foriinlist(a.keys()):ifa[i]==0:dela[i]print(a)这样就行了结果发现foriina
Java全栈开发学习路线：从基础到实战，掌握前后端与数据库，成为全栈软件工程师软件职业规划 java java
1.Java基础Java语法：变量、数据类型、运算符、控制流程（if、switch、循环等）面向对象编程（OOP）：类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理：try-catch-finally、自定义异常集合框架：List、Set、Map、ArrayList、LinkedList、HashMap等泛型：泛型类、泛型方法、泛型接口IO流：文件读写、字节流、字符流多线程：线程创建、同步、锁、线
机器学习-----决策树多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用萌萌可爱郭德纲机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
机器学习_重要知识点整理嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
不多 bb，直接来看Java 全栈面试进阶宝典，保底拿下offer Java程序V Java java 面试 jvm
大家都知道，现在的Java面试是越来越难了！主要原因无非是两个：随着Java这个行业的兴起，不管是在家待业的、对自己现在工作不满意的、大学选错专业的、缺钱的、想自己学的等等这些人绝大部分都是选择了去学习Java！大量人才涌入，导致岗位竞争越来越大，面试也就越来越难！另外一个就是这两年的疫情影响，很多公司都宣布倒闭、裁员。加上互联网行业内卷的推动，面试造火箭工作拧螺丝已经是一个很常见的现象了！最近也
数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。大牛工控设计师人工智能信息可视化前端
数字孪生（DigitalTwin）作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术，在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色，其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
Ruby学习之命令行选项&环境变量 luyaran 原创 Ruby学习之路 Ruby 命令行选项环境变量
这个ruby文件一般呢都是通过命令行来运行的，语法格式如下：ruby[options][.][programfile][arguments...]解释器可以通过下列选项被调用，来控制解释器的环境和行为，来看下具体数据：选项描述-a与-n或-p一起使用时，可以打开自动拆分模式(autosplitmode)。请查看-n和-p选项。-c只检查语法，不执行程序。-Cdir在执行前改变目录（等价于-X）。-
用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家 Echo_Wish Python 笔记 Python 算法 python 智能家居科技
友友们好！我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
312个免费高速HTTP代理IP（能隐藏自己真实IP地址） yangshangchuan 高速免费 superword HTTP代理
124.88.67.20:843 190.36.223.93:8080 117.147.221.38:8123 122.228.92.103:3128 183.247.211.159:8123 124.88.67.35:81 112.18.51.167:8123 218.28.96.39:3128 49.94.160.198:3128 183.20
pull解析和json编码百合不是茶 android pull解析 json
n.json文件: [{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}] pull.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <stu> <name>java
[能源与矿产]石油与地球生态系统 comsci 能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的.... 那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
类与对象浅谈沐刃青蛟 java 基础
类，字面理解，便是同一种事物的总称，比如人类，是对世界上所有人的一个总称。而对象，便是类的具体化，实例化，是一个具体事物，比如张飞这个人，就是人类的一个对象。但要注意的是：张飞这个人是对象，而不是张飞，张飞只是他这个人的名字，是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟，他们分别用来描述对象的行为和性质（感觉应该是
新站开始被收录后，我们应该做什么？ IT独行者 PHP seo
新站开始被收录后，我们应该做什么？百度终于开始收录自己的网站了，作为站长，你是不是觉得那一刻很有成就感呢，同时，你是不是又很茫然，不知道下一步该做什么了？至少我当初就是这样，在这里和大家一份分享一下新站收录后，我们要做哪些工作。至于如何让百度快速收录自己的网站，可以参考我之前的帖子《新站让百
oracle 连接碰到的问题文强chu oracle
Unable to find a java Virtual Machine－－安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案作者：草根IT网来源：未知人气：813标签：导读：安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径，找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件（类中多借口共享同一数据）小桔子 java 继承 swing 接口监听
都知道java中类只能单继承，但可以实现多个接口，但我发现实现多个接口之后，多个接口却不能共享同一个数据，应用开发中想实现：当用户按着ctrl键时，可以用鼠标点击拖动组件，比如说文本框。编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口，重写方法。定义一个全局变量boolea
linux常用的命令 aichenglong linux 常用命令
1 startx切换到图形化界面 2 man命令:查看帮助信息 man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分 name:对命令的简单说明 synopsis:命令的使用格式说明 description:命令的详细说明信息 options:命令的各项说明 3 date:显示时间语法：date [OPTION]... [+FORMAT]
eclipse内存优化 AILIKES java eclipse jvm jdk
一基本说明在JVM中，总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存，是留给开发人
关键字的使用探讨百合不是茶关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的只能在包中访问*//*final 类方法变量 final 类不能被继承 final 方法不能被子类覆盖，但可以继承 final 变量只能有一次赋值，赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
JS中定义对象的几种方式 bijian1013 js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)： <html> <head> <title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title> </head> <script> var obj = new Object();
表驱动法实例 bijian1013 java 表驱动法 TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例，下面我们来展示一下： MonthDaysTest.java package com.study.test; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import com.study.MonthDays; public class MonthDaysTest { @T
LInux启停重启常用服务器的脚本 bit1129 linux
启动，停止和重启常用服务器的Bash脚本，对于每个服务器，需要根据实际的安装路径做相应的修改 #! /bin/bash Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo); Ops=(Start, Stop, Restart); currentDir=$(pwd); echo
【HBase六】REST操作HBase bit1129 hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息，以及执行增删改查操作 1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务前台启动（默认端口号8080） [hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start 后台启动 hbase-daemon.sh start rest 启动时指定
大话zabbix 3.0设计假设 ronin47
What’s new in Zabbix 2.0? 去年开始使用Zabbix的时候，是1.8.X的版本，今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes，和performance相关的有下面几个： :: Performance improvements::Trigger related da
http错误码大全 byalias http协议 javaweb
响应码由三位十进制数字组成，它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。响应码分五种类型，由它们的第一位数字表示： 1）1xx：信息，请求收到，继续处理 2）2xx：成功，行为被成功地接受、理解和采纳 3）3xx：重定向，为了完成请求，必须进一步执行的动作 4）4xx：客户端错误，请求包含语法错误或者请求无法实现 5）5xx：服务器错误，服务器不能实现一种明显无效的请求
J2EE设计模式-Intercepting Filter bylijinnan java 设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式有两种实现其中一种是Filter之间没有联系，全部Filter都存放在FilterChain中，由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下： package com.ljn.filter.custom; import java.util.ArrayList;
修改jboss端口 chicony jboss
修改jboss端口 %JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml 中找到 <!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
c++ 用类模版实现数组类 CrazyMizzz C++
最近c++学到数组类，写了代码将他实现，基本具有vector类的功能 #include<iostream> #include<string> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Array { public: //构造函数
hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法 daizj hadoop 预留空间
对于datanode配置预留空间的方法为：在hdfs-site.xml添加如下配置 <property> <name>dfs.datanode.du.reserved</name> <value>10737418240</value>
mysql远程访问的设置 dcj3sjt126com mysql 防火墙
第一步: 激活网络设置你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况，my.cnf放置于在以下目录： /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf （Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf，修改内容从以下行： [mysqld] 你所需要: 1
ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller dcj3sjt126com controller
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Ubuntu Mysql Install and CONF gengzg Install
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批处理，删除文件bat huqiji windows dos
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跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器天梯梦 html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签，在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
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