点云从入门到精通技术详解100篇-点云的泊松曲面重建方法（续）

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿非凡暖阳人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景，旨在为读者勾勒出这一
谷歌吹响反击号角：2025年Gemini用户目标5亿，AI大战一触即发！ that's boy 人工智能 chatgpt openai AI工具 AI编程 google gemini
人工智能领域的竞争日趋白热化，谷歌CEO桑达·皮采亲自下场，为GeminiAI定下了雄心勃勃的目标：到2025年底，用户突破5亿！面对ChatGPT的强势崛起，谷歌能否成功逆袭？本文将深入剖析谷歌的战略布局、Gemini的技术优势以及未来AI竞争的格局。谷歌的反击：5亿用户的雄心壮志在过去几年，OpenAI凭借ChatGPT的强大实力，几乎垄断了AI领域的聚光灯。谷歌虽然在AI技术研究方面一直处于
AI大模型如何赋能电商行业，引领变革虞书欣的C 人工智能开发语言
•个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代和老莫一起学AI 人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景，展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策，并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗：精准辅助，提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析，能够协助医生进行更为精准的诊断。例如，百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
Delphi代码编写标准指南好大的牛角
分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！·日月光华精华区文章阅读发信人:Delphii(Delphi),信区:VCL标题:Delphi编码规则发信站:日月光华站(FriSep712:03:072001),站内信件Delphi代码编写标准指南■■■■■■
数学：机器学习的理论基石每天五分钟玩转人工智能机器学习人工智能
一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用，它提供了一种数学模型来描述数据和模式，以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
【机器学习：二十六、决策树】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
“AI 自动化效能评估系统：开启企业高效发展新征程上海拔俗网络 java 团队开发
在当今数字化飞速发展的时代，企业面临着日益激烈的市场竞争，如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生，它如同一把智能钥匙，为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统，简单来说，就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据，并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析，从而精准地判
机器学习数学基础-极值和最值华东算法王（原聪明的小孩子小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得
智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿! 和老莫一起学AI 人工智能学习数据库产品经理机器学习 ai 大模型
一、智能体概念的深度剖析1.1智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生，标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
基于人工智能的Python面试题请一直在路上 python 开发语言
基于人工智能的Python面试题1.Python中的元组与列表区别是什么？列表是可变类型，元组不是。列表是引用类型，元组不是。列表使用场景更宽泛，元组更多用于一些数据不可变的场景，例如参数、或者返回值。2.Python中的字典是否有序？python3.6之前字典是无序的，之后是有序的。原因可以参考下这个帖子https://blog.csdn.net/weixin_48629601/article/
17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector 拉达曼迪斯II AIGC学习数据库管理工具 AI创业数据库 postgresql 人工智能机器学习 AIGC 搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？
如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐：代码示例与实践指南小爬虫程序猿 Java java 爬虫 python
在电商领域，获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口，能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据，自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐，并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统，能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
AI与API的融合：构建智能互联技术世界的基石 IT数据V+I7809804594 人工智能数据分析 python 爬虫大数据
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）与应用程序接口（API）的融合正在开启智能应用的新纪元。AI以其强大的数据处理和分析能力，正在改变各行各业的工作方式，而API则作为连接技术与应用的桥梁，为AI技术的普及和应用提供了无限可能。本文将深入探讨AI与API的融合如何推动智能应用的创新和发展，以及其在各个领域的应用和前景。一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，人工
基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码） AI人H哥会Java JAVA大作业项目实战 spring boot vue.js java 人工智能计算机视觉后端 sql
背景随着人工智能技术的迅猛发展，生物识别技术的迅猛发展，人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用，也逐渐进入日常生活场景。人脸识别作为一种生物特征识别技术，能够通过分析人脸图像中的特征点，实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术，系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸，实现身份验证和信息检索。这一技术的应用，不仅提高了安全性，还提
人工智能伦理：技术发展背后的思考 m0_72547478 人工智能
近年来，人工智能技术呈爆发式发展，在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果，但与此同时，人工智能伦理问题日益凸显，引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练，这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当，极易引发数据泄露风险，侵犯个人隐私。例如，某些智能健康APP，若未能加密传输用户健康数据，一旦遭受黑客攻击，用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
Imagen架构详解：理解其背后的技术与创新范范0825 Imagen 架构
Imagen架构详解：理解其背后的技术与创新引言近年来，生成式人工智能技术取得了飞速发展，特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一，Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。它在生成高质量、逼真的图像方面表现出色，并通过其先进的架构和技术手段推动了图像生成的技术进步。Imagen不仅在图像生成质量上具有显著优势，还能够通过自然语言描述生成细致复杂的图像。本文将详细剖析Image
【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库程序员洲洲数据库数据库 mysql 导入导出sql sql文件备份迁移
本文摘要：本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群，也可以直接vx联系（文末有名片）v：bdizztt随时
计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN） ZhShy23 javascript 深度学习
在人工智能领域，计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据，从而做出有意义的决策。其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法 zhangbin_237 Python机器学习机器学习算法 python kmeans k-means 均值算法
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强 jizhi-dataset 人工智能
随着人工智能技术的快速发展，图像数据处理变得越来越重要。为了提高图像数据的质量和可用性，我们需要采用高效的数据增强方法。双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术，为我们提供了一种全新的解决方案。本文将详细介绍双分支CycleGAN的工作原理，并展示其在图像数据增强方面的实际效果。同时，我们也将讨论在实际应用过程中可能遇到的挑战以及如何解决这些问题。，，CycleGAN是一种用于图像到图
揭秘AIP智能体平台：构建未来AI基础设施的新引擎大东（AIP内容运营专员）人工智能
在人工智能的浪潮中，科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶，从个性化广告到实时风险控制，AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后，究竟是什么在支撑着AI的飞速发展？答案是——人工智能平台。人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁，支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具，还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平
【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i 屿小夏 python pip ssl
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
《鸿蒙Next应用商店：人工智能开启智能推荐与运营新时代》人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下，鸿蒙Next系统的出现为操作系统领域带来了新的变革与机遇，而人工智能技术的融入更是让其应用商店的智能化推荐和运营迈向了一个全新的高度。用户画像精准构建在鸿蒙Next系统中，应用商店可以借助系统强大的权限管理和数据收集能力，全方位收集用户的多维度数据。通过对用户在应用商店内的浏览历史、下载记录、搜索关键词，以及在其他鸿蒙应用中的使用行为等多源数据进行汇总和分析，利用人工智能算法
机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法一叶_障目机器学习 python 数据挖掘
一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
机器学习-期末测试难以触及的高度机器学习 python 人工智能
机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
机器学习的介绍 2201_75874206 机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题 Loving_enjoy 论文深度学习计算机视觉人工智能
###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手
一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用码上飞扬学习
在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么？有监督学习是什么？无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法？1
Spark Livy 指南及livy部署访问实践 house.zhang 大数据-Spark 大数据
背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行；二是批处理，通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息，并打通集群网
html 周华华 html
js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){ for(var y=x-1;y<arr.length;y++){ if(arr[x]<arr[y]){ &
【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。 Struts2中自定义拦截器的步骤是：
make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux 命令未知 make cc
安装rz sz程序时，报下面错误： [root@slave2 src]# make posix cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127 系统：centos 6.6 环境：虚拟机错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
Oracle之Job应用周凡杨 oracle job
最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。一：查看相关job信息 1、相关视图 dba_jobs all_jobs user_jobs dba_jobs_running 包含正在运行
多线程机制朱辉辉33 多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程：程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一）老A不折腾 web报表 finereport java报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一）这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、address pool is full：含义：地址池满，连接数超过并发数上
mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的，至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法，第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动，第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/ Step 4: Run ADB command from your PC On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m
定时器和获取时间的使用百合不是茶时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多 Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
JDK1.5 Queue bijian1013 java thread java多线程 Queue
JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
http认证原理和https bijian1013 http https
一.基础介绍在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。 Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
【Java范型五】范型继承 bit1129 java
定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2 package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
1. worker_processes 8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行 nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
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local headers = ngx.req.get_headers() ngx.say("headers begin", "<br/>") ngx.say("Host : ", he
java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序. * * 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3
redis 开窍的石头 redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
[JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？ comsci java语言
无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu
这个情况，一般属于显卡驱动问题。可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。按键盘三个键：CTRL + ALT + F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端：安装amd的显卡驱动 sudo apt-get install fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo ap
SSL 与数字证书的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密 ssl 证书密钥签名
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Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。转载不是错： Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载. 1. 以D
php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHP Composer
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Gson使用四（TypeAdapter） eksliang json gson Gson自定义转换器 gsonTypeAdapter
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JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 html xml css
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。只需要将data-role="navbar"赋给div即可： <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
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归并排序算法介绍，请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想：大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数低于限制行数的子文件直接排序两个排序好的子文件归并到父文件直到最后所有排序好的父文件归并到输入
iOS UIWebView URL拦截啸笑天 UIWebView
本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
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