- 求是网:“内卷式”竞争的突出表现和主要危害有哪些?
加百力
财经研究科技知识人工智能大数据
"内卷式"竞争主要表现为:企业层面的低价竞争、同质化竞争和营销"逐底竞争";地方政府层面的违规优惠政策、盲目重复建设和设置市场壁垒。危害体现在三个层面:微观上导致"劣币驱逐良币",损害消费者利益;中观上破坏行业生态,挤压产业链利润空间;宏观上扭曲资源配置,抑制创新活力。什么是“内卷式”竞争?概括其一般特征,是指经济主体为了维持市场地位或争夺有限市场,不断投入大量精力和资源,却没有带来整体收益增长的
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- 个人财务管理中的行为偏差与系统化防御框架
知识前端
个人财务管理中的行为偏差与系统化防御框架一、核心认知偏差机制flowchartTB支付媒介[支付媒介属性]-->神经激活-->行为输出subgraph神经经济学基础现金支付-->脑岛激活[岛叶皮质激活]-->消费抑制电子支付-->伏隔核激活[伏隔核多巴胺释放]-->消费促进end支付脱敏效应神经学证据:fMRI显示电子支付决策时间比现金快0.8秒(《NatureHumanBehaviour》202
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- Linux桌面需要强制访问控制,闲话Linux系统安全(二)——强制访问控制(MAC)
安全秘笈第二式——不安全的特殊权限和强制访问控制(MAC)在DAC的机制中,不管是所有权加权限的管理办法,还是文件系统访问控制列表(facl),都是非常强大的访问控制机制,均可以对文件资源进行比较有效的访问控制。但DAC的自主性太强,可以说文件资源的安全在很大的程度上取决于使用者个人的意志,因此这种安全似乎就被主观化了。尤其是对于root用户而言,不管是权限和所有权的限制,还是facl的管理控制,
- OpenCV图像边缘检测
慕婉0307
opencv基础opencv人工智能计算机视觉
一、边缘检测基础概念边缘检测是图像处理中最基本也是最重要的操作之一,它能识别图像中亮度或颜色急剧变化的区域,这些区域通常对应物体的边界。OpenCV提供了多种边缘检测方法,从传统的算子到基于深度学习的现代方法。1.1为什么需要边缘检测?数据降维:将图像转换为边缘表示可大幅减少数据量特征提取:边缘是图像最重要的视觉特征之一预处理步骤:为物体识别、图像分割等高级任务做准备噪声抑制:某些边缘检测方法具有
- LFM信号脉冲压缩时的关键问题仿真
kaikaile1995
matlab
matlab程序对雷达常用的线性调频信号(lfm信号)进行脉冲压缩时的关键问题进行了仿真,其中包括旁瓣抑制影响(加窗与不加窗)、多卜勒频移影响,并对时域脉压与频域脉压结果进行了对比分析,供相关技术人员参考。hanming.m对LFM信号时域加窗(海明窗)与未加窗进行了对比。duobule.m对LFM信号在不同多卜勒频移状况下进行了对比。lfm_pc.m对LFM信号时域脉压与频域脉压结果进行了对比。
- LSNet: 基于侧向抑制的神经网络
碳酸的唐
模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
引言在计算机视觉领域,我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统,无疑是最好的参考对象之一。今天,我要向大家介绍一个名为LSNet(LateralSuppressionNetwork,侧向抑制网络)的技术,它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制,为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制?侧向抑制(LateralSuppression),也被
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- 网络工程师知识点精讲与例题解析:网络层技术
软考和人工智能学堂
网络管理员网络工程师网络规划设计师网络
一、网络层概述网络层(NetworkLayer)是OSI参考模型的第三层,位于数据链路层和传输层之间,主要负责跨网络的数据传输。其主要功能包括:逻辑寻址(IP地址):为设备分配唯一标识(IPv4/IPv6)。路由选择:确定数据包从源到目的的最佳路径(如RIP、OSPF、BGP)。分组转发:根据路由表将数据包发送到下一跳。拥塞控制:避免网络过载(如ICMP源抑制报文)。异构网络互联:连接不同链路层技
- 什么是注意力机制?注意力机制的核心组件(Query、 Key、 Value)
大模型本地部署_
人工智能AI大模型大模型入门LLM大模型AI注意力机制
注意力机制注意力机制是深度学习中一种模仿人类视觉注意力机制的模型设计,它允许神经网络在处理输入信息时有选择地关注最重要的部分,而忽略次要信息。其核心思想是:不是所有输入信息都同等重要。想象你在一个嘈杂的咖啡馆里和朋友聊天。即使环境中充满噪音(其他顾客交谈、咖啡机声、音乐),你也能自动“聚焦”朋友的声音,而“抑制”背景噪音。你的大脑给朋友的声音赋予了很高的“权重”,给其他声音赋予了很低的“权
- 一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案
pk_xz123456
MATLAB深度学习算法算法matlab人工智能制造开发语言分类
以下是一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案,包含完整代码、数学原理和详细注释。该方案针对均匀线性阵列(ULA)的波束方向图优化,通过调整阵元相位实现主瓣指向目标方向并抑制旁瓣。%%天线波束扫描的PSO算法实现%作者:DeepSeek%创建日期:2025-06-21%功能:使用PSO优化均匀线性阵列的相位分布,实现波束扫描和旁瓣抑制clc;clear;closeall;
- Python与C++检测框过滤差异分析
马里马里奥-
pythonc++开发语言人工智能
Python与C++检测框过滤差异分析在目标检测任务中,检测框过滤是后处理的关键环节。本文将从实现方式、性能表现和适用场景三个维度,对比分析Python与C++在检测框过滤中的差异。检测框过滤基本原理检测框过滤的核心是非极大值抑制(NMS)算法,其数学表达式为:NMS(B,S,θ)={bi∣∀bj,area(bi∩bj)area(bi∪bj)0:i=order[0]keep.append(i)xx
- MOSFET关断尖峰电压的机理与抑制
硬核科技
硬件开发单片机嵌入式硬件硬件嵌入式电子元件MOSFET
在电力电子系统设计中,MOSFET场效应晶体管因其高速开关特性与低导通阻抗而被广泛应用。然而,在大电流关断或高速开通过程中,经常会观察到尖峰电压或电流的产生。这些瞬态尖峰不仅影响系统的稳定性,还可能导致器件过压击穿、功率损耗增加及EMI问题加剧。一、尖峰电压的产生根源MOSFET关断过程中之所以会出现电压尖峰,主要源于电路寄生参数与开关过程中的高dI/dt、dV/dt特性,具体可归纳如下:感性负载
- 无人机交互控制技术要点
云卓SKYDROID
人机交互云卓科技遥控器人工智能无人机高科技
一、技术要点1.物理交互设计仿生柔性形态学:采用梯度刚度复合材料(如硅胶-碳纤维)设计柔性抓取器,模仿鸟类爪部结构,实现被动碰撞抑制与动态力生成,支持高速交互(>3m/s)和复杂接触场景(如树枝抓取)。分布式触觉感知:在机身部署半球形/盘状多点力传感器网络,实时反馈接触位置与力度,提升对定位误差的容忍度(>10cm),降低对精确环境建模的依赖。2.智能决策与协同大模型驱动的对话交互:基于国产大模型
- 新手一次过软考高级(系统规划与管理师)秘笈,请收藏!
小旭说软考
数据库算法djangojava-eescalaphpstorm数据库架构
25年初,软考官网正式发布了系规教材新版的公告,内容如下:准备考系统规划与管理师的小伙伴们要注意了,毕竟系规本身也是高级科目难度不低,教材改版又带来了一些新变化,大家可以趁早开始准备。今天给大家整理了——系统规划与管理师的备考资料,都是核心重点,有PDF,打印出来直接背,帮你更快的拿下软考高级系规。一、考试科目:科目一:综合知识【总分:75分】科目二:案例分析【总分:75分】科目三:论文【总分:7
- 【目标检测02】非极大值抑制 NMS
贝与贝
1024程序员节人工智能深度学习机器学习目标检测计算机视觉
文章目录1.前言2.原理3.代码实现1.前言在检测图像中的目标时,一个目标可能会被预测出多个矩形框,而实际上我们只需要一个,如何消除冗余的边界框呢?一种方简单的方案是提升置信度的阈值,过滤掉低置信度的边界框。而另一种方案是使用非极大值抑制NMS。NMS的做法是,选出某个类别得分最高的预测框,然后看哪些预测框跟它的IoU大于阈值,就把这些预测框给丢弃掉。这里IoU的阈值是超参数,需要提前设置。2.原
- 深度学习——激活函数
笨小古
深度强化学习深度学习人工智能
深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分,它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中,使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。1.引入非线性能力没有激活函数的神经网络本质上只是线性变换的叠加,无论多少层也只能表示线性函数,能力有限。激活函数使网络可以逼近任意复杂函数(依据万能逼近定理)2.控制信息流动某些激活函数可以抑制部分神经元的输出(如ReLU),是模型更稀疏
- 应急响应思路
ALe要立志成为web糕手
蓝队web安全网络安全php安全
应急响应简单来说要干的其实就是看内外网日志,然后有异常就断网,封ip,清除权限,有的时候(其实是大部分时候)断网才是应急响应的最有效措施,尤其是半夜不影响业务的情况应急响应基本思路事件发生后(态势感知等设备发觉攻击成功)->紧急处置封堵(直接找倒叙关键点)->封ip+下线机器(断网)+清除权限->还原攻击链+修漏洞->旁站复测隐患排查+写报告准备-检测-抑制-根除-恢复-书写报告准备工作,收集信息
- 三个干扰信号的混合与分离:基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析
神经网络15044
仿真模型算法算法python目标检测pytorch网络开发语言
三个干扰信号的混合与分离:基于DOA估计与自适应数字波束形成(ADBF)的深入解析在雷达、声呐、无线通信、麦克风阵列等领域,经常面临多个信号源(包括期望信号和干扰信号)在空间上混合到达传感器阵列的情况。准确估计这些信号的方向(DirectionofArrival,DOA)并有效分离它们,特别是抑制强干扰,是提升系统性能的核心挑战。本文聚焦于三个干扰信号混合的场景,深入探讨利用DOA估计技术确定其来
- 低压电涌保护:构筑电气设备的安全防线
易造防雷指南
浪涌保护器
在现代电力系统中,低压电涌保护扮演着至关重要的角色。雷电和电力系统中的瞬态过电压,是威胁电气设备安全运行的潜在风险。低压电涌保护器(SPD)作为一种专门设计的防护装置,能够有效地抑制这些电涌,确保电气设备的稳定运行。一、雷电入侵的多种途径及其破坏力雷电是一种强大的自然现象,其产生的瞬间高电压和大电流可以通过多种途径侵入电气系统,对设备造成严重的破坏。常见的入侵途径包括:直接雷击:雷电直接击中建筑物
- SAM分割一切-使用SAM自动生成对象掩码示例
暖季啊
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使用SAM自动生成对象掩码由于SAM可以有效地处理提示,因此可以通过对图像上的大量提示进行采样来生成整个图像的掩码。该方法用于生成数据集SA-1B。类SamAutomaticMaskGenerator实现此功能。它的工作原理是对图像上网格中的单点输入提示进行采样,SAM可以从每个提示中预测多个掩码。然后,过滤蒙版的质量,并使用非极大值抑制进行重复数据删除。其他选项允许进一步提高蒙版的质量和数量,例
- TVP专家谈CodeBuddy:助力高效编程,潜力无限
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导语|近日,由腾讯云TVP携手腾讯云代码助手CodeBuddy团队精心打造TVP吐槽大会腾讯云CodeBuddy专题线上研讨会圆满落幕,7位资深的行业专家深度体验CodeBuddy,分享真实体验和建议,在用户体验、产品能力、生态发展等多角度给出进化秘笈。一句话就能生成好应用,CodeBuddy真有这么强?一起来看看TVP专家与CodeBuddy产品技术掌舵人的巅峰对决!腾讯云代码助手CodeBud
- 如何炒股基础知识,交易规则详解之涨停板跌停板规则(新股/ST/北交所差异)
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第一章交易规则详角:涨跌停板机制(新股/ST/北交所差异)一、涨跌停板机制的核心逻辑与计算规则基本定义涨跌停板制度是中国A股市场特有的价格稳定机制,指单只股票在连续竞价阶段的交易价格相对前收盘价的最大波动幅度限制,其核心作用在于抑制过度投机,防范市场剧烈波动价格计算公式涨停价=前收盘价×(1+涨跌幅限制比例)跌停价=前收盘价×(1-涨跌幅限制比例)注:计算结果四舍五入至最小价格变动单位(主板0.0
- 28 - ShuffleAttention模块
Leo Chaw
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论文《SA-NET:SHUFFLEATTENTIONFORDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》1、作用SA模块主要用于增强深度卷积网络在处理图像分类、对象检测和实例分割等任务时的性能。它通过在神经网络中引入注意力机制,使网络能够更加关注于图像中的重要特征,同时抑制不相关的信息。2、机制1、特征分组:SA模块首先将输入特征图沿通道维度分成多个子特征组,这样每个子特征组可以
- HALCON学习笔记(四)——图像增强
weixin_45482443
HALCON学习笔记计算机视觉
图像增强:有目的的强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同特征之间的差别,抑制不感兴趣特征,改善图像质量,丰富信息量,满足分析需要。1.图像增强的概念和分类图像增强技术基本分为两类:空间域法:包含图像像素的空间,在空间域中,直接对图像进行各种线性或非线性运算,对图像的像素灰度做增强处。分为点运算(作用于像素领域的处理方法,包括灰度变换,直方图修正,
- YOLOv2 中非极大值抑制(NMS)机制详解与实现
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计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
YOLOv2中NMS的详解一、什么是NMS?定义:NMS(非极大值抑制)是一种目标检测中的后处理技术,用于去除重复预测的边界框,保留置信度最高且不重叠的边界框。目标:提高检测结果的准确性;避免同一物体被多次检测;减少误检和冗余框;二、YOLOv1中的NMS实现来源依据:来自YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection(CVPR2016)输出结构回
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PID控制基本原理:PID控制器通过三个环节来修正系统误差:比例§环节:与当前误差成正比,提供快速响应积分(I)环节:累积历史误差,消除稳态误差微分(D)环节:预测误差变化趋势,抑制超调地面站调整的主要参数:kP(比例增益):影响系统响应速度值过小:响应迟钝值过大:产生振荡kI(积分增益):影响消除稳态误差的能力值过小:难以消除稳态误差值过大:导致积分饱和和超调kD(微分增益):影响系统阻尼值过小
- YOLOv1 技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习算法
YOLOv1技术详解:NMS(非极大值抑制)的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中,模型往往会输出多个边界框(boundingbox),其中很多是针对同一物体的重复预测。为了提高检测结果的准确性和简洁性,我们需要使用一种后处理技术来去除这些冗余的预测框——这就是NMS(Non-MaximumSuppression,非极大值抑制)。本文将围绕YOLOv1中的NMS实现机制展开,详细介绍:NMS
- 8k 长序列建模,蛋白质语言模型 Prot42 仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
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蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长的挑战,且受限于蛋白质序列组合复杂性的固有瓶颈。随着人工智能的发展,蛋白质语言模型(PLMs)成为了理解蛋白质序列与功能关系的重要工具。面向蛋白质结合剂设计,PLMs基于语言模型的生成
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
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
geeksun
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