- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- 批量测试IP和域名联通性2
月之圣痕
Bat批量测试ip连通性批量测试域名联通性批量测试ip和域名连通性
在前面批量测试IP和域名联通性-CSDN博客的基础上,由于IP和域名多样性,比如带端口号的192.168.1.17:17,实际上应该ping192.168.1.17。如果封禁http://www.abc.com/a.exe,实际可pingwww.abc.com。所以又完善了代码。@echooffsetlocalenabledelayedexpansionchcp936for/F%%Ain(E:\封
- 如何做好兼容性测试
测试工具
要做好兼容性测试,需要关注环境搭建、设备多样性、测试工具选择、问题追溯等重要环节,其中对环境搭建尤为关键。本质上,兼容性测试就是在各种不同的操作系统、硬件设备与网络环境中进行应用或系统的功能验证,以确保最终产品无论在何种环境下都能稳定运行。尤其是在环境搭建方面,建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试,为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域,兼容性
- rStar论文精读
MoyiTech
推理模型OpenAI-O1原理
论文简介论文标题:《MutualreasoningmakessmallerLLMsstrongerproblem-solvers》论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.06195录用会议:ICLR2025背景与挑战挑战1:在SLM中平衡exploration与exploitation。一些方法有很大的exploitation但限制任务多样性泛化性不好;一些方法有很大的ex
- Adobe Firefly 技术浅析(三):GANs 的改进
爱研究的小牛
AIGC——图像AIGC—生成对抗网络AIGC机器学习深度学习
生成式对抗网络(GANs)在图像生成领域取得了显著的进展,但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。AdobeFirefly在其图像生成技术中采用了多种改进的GANs方法,以提高生成图像的质量和多样性。1.条件生成式对抗网络(cGANs)1.1基本原理条件生成式对抗网络(cGANs)通过引入额外的条件信息(如类别标签、文本描述等),使得生成器能够根据这些条件生成特定类型的图
- 解锁健康密码,拥抱养生生活
yy0821yy
生活
在这个快节奏的时代,健康养生已从一种小众爱好转变为大众追求高品质生活的关键途径。它如同一张细密的网,贯穿于饮食、运动、作息及心理等生活的方方面面,对我们的健康状态有着深远影响。饮食养生是构筑健康大厦的基石。秉持“食不厌精,脍不厌细”的理念,注重食材的多样性。粗粮富含膳食纤维,像燕麦、糙米等,能促进肠道蠕动,预防便秘,堪称肠道的“清道夫”。新鲜蔬果更是养生餐桌上的主角,柑橘类水果富含维生素C,能增强
- 鸿蒙特效教程03-水波纹动画效果实现教程
苏杰豪
鸿蒙特效教程HarmonyOSharmonyos华为
鸿蒙特效教程03-水波纹动画效果实现教程本教程适合HarmonyOS初学者,通过简单到复杂的步骤,一步步实现漂亮的水波纹动画效果。最终效果预览我们将实现以下功能:点击屏幕任意位置,在点击处生成一个水波纹触摸并滑动屏幕,波纹会实时跟随手指位置生成波纹从小到大扩散,同时逐渐消失波纹颜色随机变化,增加视觉多样性一、创建基础布局首先,我们需要创建一个基础页面布局。这个布局包含一个占满屏幕的区域,用于展示水
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
cccc来财
算法计算机视觉深度学习
无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- DeepSeek 与其他 AI 模型的对比:优势与特色分析
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人工智能DeepSeek
一、引言在众多AI模型中,DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型,分析它的优势与特色。二、与GPT系列的对比功能多样性:DeepSeek不仅支持文本生成,还支持代码生成和对话交互。多模态能力:DeepSeek支持多种输入和输出形式,如图像和语音。行业适配性:DeepSeek提供了针对不同行业的优化方案。三、与BERT系列的对比生成能力:Dee
- 深度学习中的异构特征介绍
赫连达
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深度学习,特别是现在的大模型,数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征,这些特征类型不同、来源不同,因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系,这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。这些特征包括:高基数ids:每个实体的唯一标识。交叉特征:两个或多个特征之间的组合关系。计数特征:某个特征出现的次数。比例特征:某个特征在整体中的占比。异构特
- 51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving,自动驾驶通用预测模型
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aiXpilot智驾大模型1自动驾驶人工智能机器学习stablediffusionAIGC计算机视觉
24年3月,上海AILab联合香港科技大学、香港大学等发布GeneralizedPredictiveModelforAutonomousDriving。作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD,在实现过程中,进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。OpenDV-2K数据集具有开放领域的多样性:地理位置,地形,天气条件,安全关键场景,传感器设置,交通要素等。从
- 前端开发中的实用场景:提升开发效率与用户体验
lina_mua
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1.引言1.1前端开发的多样性前端开发不仅仅是编写HTML、CSS和JavaScript,还涉及用户体验、性能优化、数据可视化等多个方面。掌握实用场景的开发技巧,可以显著提升开发效率和用户体验。1.2本文的目标本文旨在总结前端开发中的实用场景,并提供相应的解决方案和最佳实践,帮助开发者更好地应对实际开发中的挑战。2.表单处理与验证2.1动态表单生成场景:根据用户输入或配置动态生成表单字段。解决方案
- 在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?
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人工智能人工智能LoRA微调
环境:LoRA微调问题描述:在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?解决方案:在LoRA(Low-RankAdaptation)微调大模型后,提升和优化推理效果可以从以下多维度策略入手,涵盖数据、模型架构、训练策略和后处理技术等方面:1.数据优化数据质量与多样性确保微调数据覆盖目标场景的多样性,避免分布偏差。加入领域相关的高质量数据,清洗噪声数据(如重复、矛盾样本)。
- DeepSeek Coder 的依赖解析方法具体是如何实现的?
百态老人
人工智能大数据笔记
DeepSeekCoder的依赖解析方法主要通过以下步骤实现:数据收集与过滤首先,从GitHub等平台收集代码数据,并使用规则过滤掉不符合要求的代码。例如,过滤掉语法错误、可读性差或模块化低的代码,以确保数据的质量和多样性。解析文件依赖关系在这一阶段,系统会分析同一项目中代码文件之间的依赖关系。具体来说,通过一种基于拓扑排序的算法来识别这些依赖关系。这种方法不同于传统的从入度为零的节点开始的排序,
- 深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现
@Mr_LiuYang
计算机视觉基础数据增强深度学习torchvisiontransforms
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换,增加数据的多样性,它帮助我们提高模型的鲁棒性,并减少过拟合的风险。PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作,我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。本文将介绍18种常用的图像数据增强策略,并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor
- 大数据测试总结
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大数据测试hive数据仓库大数据
总结测试要点:参考产品文档,技术文档梳理以下内容需求来源业务方应用场景数据源,数据格转,数据产出,数据呈现方式(数据消亡史),数据量级(增量,全量),更新频率,数据产出时效数据流转方式(http接口,GRPC接口,中间表,宽表等)数据多样性(不同类型维度的处理数据,例如被标识的维度数据以用户为例:客户,客服,用户,玩家等)使用数据的频次频率(相对应的查询服务数据库的压力,接口服务器的压力,评测是否
- LLMs:LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维,大模型排行榜多种),两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsML资深文章(前沿/经验/创新)自然语言处理基础大模型评估
LLMs:LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】),大模型排行榜多种),两类基准——通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/ChatbotArena】、多任务【Sup
- 如何选择适合你的AWS EC2实例?场景化分析助你精准决策
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在云计算领域,AWSEC2以其灵活性和多样性成为开发者的首选。然而,面对数十种实例类型、数百种配置选项,许多用户常常陷入选择困难。本文将从实际业务场景出发,分析不同需求下的EC2选型策略,帮你避开配置陷阱,提升资源利用率。场景一:高并发Web应用——平衡计算与成本业务特征:电商大促、社交平台活动等高流量场景,需要快速响应突发流量,同时控制成本。解决方案:推荐实例:计算优化型(如C7g、C6i)核心
- 大数据如何建立企业竞争力与重塑竞争环境?
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大数据动态定价湍流度
科技进步让各种先进的分析方法走入了寻常企业。“大数据”日益成为企业高管层津津乐道耳熟能详的字眼,但在把握大数据所蕴涵的商机方面,大多数企业的努力还仅仅停留于“表面功夫”。在他们眼中,大数据等同于“3V”:数量(volume)、多样性(variety)、速度(velocity),却常常忘了关注另一个最重要的“V”–价值(value)。对全球企业开展了深入的研究,分析了大量成功与失败案例,从中总结出把
- 机器学习-随机森林解析
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机器学习机器学习随机森林人工智能
目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优(以scikit-learn为例)波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器(决策树)形成一个学习器2.多样性增强:每颗决策树通
- 深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者
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机器学习深度学习机器学习人工智能经验分享个人开发数据挖掘
深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者前言第一部分:神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分:网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分:图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分:深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分:数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
- 火语言 RPA 设置代理相关说明
IDFaucet
rpa
在电商运营中,企业常面临复杂网络环境,火语言RPA支持设置代理,为用户拓展网络访问能力、提升数据获取效率提供便利。一、设置代理的可行性火语言RPA从设计层面考虑到网络多样性需求,预留了代理设置接口。无论是企业为突破特定区域网络限制,获取海外电商平台数据,还是出于网络安全与隐私保护目的,使用代理服务器都具备可行性。通过配置代理,火语言RPA机器人在执行任务时,能将网络请求经代理服务器转发,如同从代理
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Bugkillers
大数据spark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算框架,专为处理大规模数据而设计。它最初由加州大学伯克利分校开发,现已成为大数据处理领域的核心工具之一。相比传统的HadoopMapReduce,Spark在速度、易用性和功能多样性上具有显著优势。一、Spark的核心特点速度快:基于内存计算(In-MemoryProcessing),比基于磁盘的MapReduce快10~100倍。支持高效的DAG(有向无
- 微前端架构
qmwneb946
科技博文前端框架
1.微前端架构概述1.1定义与核心概念微前端架构是一种现代Web应用的架构风格,它借鉴了微服务的理念,将前端应用分解为一组小型的、独立交付的前端应用,每个应用可以独立开发、独立部署,并且可以由不同的团队使用不同的技术栈进行开发。微前端架构的核心概念包括:独立性:每个前端应用都是独立的,拥有自己的代码库、开发流程和部署周期。技术多样性:不同的前端应用可以使用不同的技术栈,如React、Vue、Ang
- 非结构化数据的“汇、存、管、用”之道探究
CaritoB
数据库大数据人工智能
摘要随着信息技术的飞速发展,非结构化数据作为数字时代的重要资产,其管理与利用成为企业与社会关注的焦点。本文系统探究了非结构化数据的“汇、存、管、用”之道,为数据的有效治理与价值挖掘提供了新视角。在汇集方面,我们深入剖析了非结构化数据的多元来源与高效采集技术,强调了数据源多样性与采集效率的重要性。存储策略方面,探讨了存储介质与格式选择对数据管理的影响,并引入了数据压缩与去重技术以优化存储效能。管理挑
- 大数据与人工智能:数据隐私与安全的挑战_ai 和 数据隐私
程序员七海
大数据人工智能安全
前言1.背景介绍随着人工智能(AI)和大数据技术的不断发展,我们的生活、工作和社会都在不断变化。这些技术为我们提供了许多好处,但同时也带来了一系列挑战,其中数据隐私和安全是最为关键的之一。数据隐私和安全问题的出现,主要是因为大数据技术的特点和人工智能算法的运行过程。大数据技术的特点包括数据量的庞大、数据类型的多样性、数据来源的多样性和数据更新的快速性。这些特点使得大数据技术具有强大的计算和分析能力
- 11748 商务运营管理知识点汇总
小木可菜鸟测试一枚
11748经验分享
第一章运营管理引论运营:将一系列输入转化为所需要的产品或服务的过程生产要素:企业家(创业者)、土地、劳动力、资金输入-输出循环:将包括企业家、土地、劳动力、资金输入转化为产品或服务的输出的方式运营管理的职责:过程设计、工作计划、实施制造过程选择:标准化产品、生产多样性、定制化产品大规模,低多样性----生产线或者大规模生产小规模,高多样性----加工车间生产中规模,中多样性----批量生产大规模服
- 利用Shell脚本监控SSL域名证书有效期
正义的卓别林
sslelasticsearch网络协议网络
一、我的需求1、自定义端口监控:由于业务需求的多样性,并非所有业务域名都使用标准的443端口。因此,我需要的监控脚本必须支持自定义端口的设置,以便能够灵活适应各种业务场景。2、证书部署位置追踪:由于证书部署位置分散,当证书即将过期时,我需要能够迅速定位到该证书的具体部署位置。这有助于我及时采取措施,避免证书过期导致的业务中断。3、定时运行:脚本需要能够定时运行,以便定期检查证书的有效期,并在必要时
- 阿里巴巴DIN模型原理与Python实现
eso1983
python开发语言算法推荐算法
阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- 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