宇来风满楼
宇来风满楼

An Efficient Threshold-Driven Aggregate-Label Learning Algorithm for Multimodal Information Processi

An Efficient Threshold-Driven Aggregate-Label Learning Algorithm for Multimodal Information Processi_第1张图片
较长的条形表示较亮的像素，(b)中的每个像素都编码为©中相应行中的单个尖峰
An Efficient Threshold-Driven Aggregate-Label Learning Algorithm for Multimodal Information Processi_第2张图片
©有效描述子带信号的移动轨迹
An Efficient Threshold-Driven Aggregate-Label Learning Algorithm for Multimodal Information Processi_第3张图片
作者未提供代码

你可能感兴趣的:(人工智能,深度学习,机器学习,神经网络,计算机视觉)

  • 【CUDA】Pytorch_Extensions joker D888 深度学习pytorchpythoncudac++深度学习
    【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能。本文将以实现一个多项式激活函数x²+x+1为例，展示完整的开发流程。完整CUDA扩展代码解
  • Transformer 模型架构 2401_89793006 热门话题transformer深度学习人工智能
    Transformer是一种模型架构（ModelArchitecture），而不是一个软件框架（Framework）。它的定位更接近于一种设计蓝图，类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
  • 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战 傻啦嘿哟 pandas
    目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天，我们将通过一个实战案例，演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取，并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者，也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
  • 鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖 分类数据挖掘人工智能
    1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
  • 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #机器学习神经网络
    第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
  • BP 神经网络在考古数据分析中的应用 fanxbl957 人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
    BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性，并对其在考古数据分
  • 图像识别与应用 狂踹瘸子那条好脚 python
    图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
  • 大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！ AGI大模型学习 大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
    目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
  • Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘) 2301_82243733 程序员python学习面试
    最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
  • DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek人工智能
    大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
  • 知识图谱构建概念、工具、实例调研 熟悉的黑曼巴 知识图谱人工智能
    一、知识图谱的概念知识图谱（Knowledgegraph）知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体，如一个人、一本书等，或是抽象的概念，如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性，如姓名、书名或是实体之间的关系，如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb（语义网络），其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
  • auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式 IT修炼家 大模型部署大模型auto-gptqcuda
    目录1、auto-gptq是什么？2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复
  • 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？” 海宁不掉头发 软件工程人工智能人工智能chatgptdeepseek
    探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目，旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
  • FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具 柳旖岭
    FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具，旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工
  • GenAI 平台，3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent DO_Community 人工智能
    DigitalOcean云服务在前不久发布了GenAI平台——一个让任何团队都能在几分钟内构建和部署AI代理的平台。DigitalOcean的GenAI平台持续扩展，让人工智能驱动的开发变得更加易用、灵活且强大。近日，Digitalocean宣布将Anthropic的Claude模型和DeepSeekR1引入Digitalocean的生态系统，为你提供更多构建和部署AI应用的选择。通过Anthro
  • 线性回归理论 狂踹瘸子那条好脚 python
    ###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。它的应用场景非常广泛，比如在房地产市场中，参观一个房子后，我们可以通过线性回归模型来估计房子的价格，从而决定出价。线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数，使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包
  • 智享AI直播三代系统，马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek！ V__17671155793 人工智能
    智享AI直播三代系统，马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek！在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的态势重塑着各个行业的格局。直播领域，作为信息传播与商业交互的前沿阵地，也在AI技术的赋能下迎来了颠覆性的变革。其中，马斯克旗下的智享AI直播三代系统宛如一颗璀璨的新星，横空出世，以其卓越的性能和创新的理念，迅速在竞争激烈的直播市场中崭露头角，甚至被业界誉为可媲美DeepSeek的
  • 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测python深度学习分类
    专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
  • DeepSeek与ChatGPT：会取代搜索引擎和人工客服的人工智能革命 云边有个稻草人 热门文章chatgpt搜索引擎人工智能DeepSeek
    云边有个稻草人-CSDN博客在众多创新技术中，DeepSeek和ChatGPT无疑是最为引人注目的。它们通过强大的搜索和对话生成能力，能够改变我们与计算机交互的方式，帮助我们高效地获取信息，增强智能服务。本文将深入探讨这两项技术如何结合使用，为用户提供更精准、更流畅的对话和搜索体验。目录一、介绍1.1什么是DeepSeek？1.2什么是ChatGPT？1.3DeepSeek与ChatGPT的结合：
  • muzero 算法原理 战神哥
    Muzero算法是一种通用的强化学习算法，它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习，并通过回报函数来评估每一步的决策。Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络，来提高它们的准确性，从而使得机器学到了如何玩游
  • LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建 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AI实战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.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
  • 机器学习·文本数据读写处理 AAA顶置摸鱼 python深度学习机器学习人工智能数据处理
    前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(
  • Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理 二进制独立开发 GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
    文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展，知识图谱（KnowledgeGraph,KG）作为一种结构化的知识表示方法
  • 无需配置！深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型 小深ai硬件分享 人工智能深度学习服务器
    解锁无限算力潜能，开启DeepSeek镜像云算力新征程！在人工智能风起云涌的时代，算力就是驱动创新的引擎，而优质的模型镜像则是引领变革的密钥。我们向您介绍一下我们的深脑云算力平台，这里汇聚了DeepSeek的各大版本镜像，为您的科研、开发与创新之路注入强大动力！强大的DeepSeek模型家族DeepSeek，作为AI领域的璀璨明星，以其卓越的性能和先进的技术架构闻名遐迩。我们的平台精心整合了Dee
  • AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速 小深ai硬件分享 人工智能深度学习服务器
    AI服务器为何需要散热黑科技在人工智能飞速发展的当下，AI服务器作为核心支撑，作用重大。从互联网智能推荐，到医疗疾病诊断辅助，从金融风险预测，到教育个性化学习，AI服务器广泛应用，为各类复杂人工智能应用提供强大算力。然而，AI服务器在运行时面临着严峻的散热挑战。随着人工智能技术的不断发展，对AI服务器的计算能力要求越来越高，这使得服务器的功率密度急剧增加。以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU
  • 深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来 人工智能专属驿站 人工智能
    深度应用场景：DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展，数据的价值已不再局限于简单的存储与处理，它们正变得更加智能与高效。DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗：精准诊断，拯救生命想象一下，医生们不再是唯一的诊断专家，而是与AI
  • 使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引 dgay_hua python计算机视觉开发语言
    在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。使用示例代码进行演示，帮助读者理解和实践。技术背景介绍随着计算机视觉技术的发展，图像描述生成成为了重要的研究领域。通过对图像内容自动生成文字描述，可以大大提高对图像信息的检索和管理效率。Salesfo
  • 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别 知识鱼丸 深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
    深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
  • 在 DeepSeek 驱动的编程变革中抓住机遇并脱颖而出 智想天开 AI技术人工智能deeplearning
    公众号地址:在DeepSeek驱动的编程变革中抓住机遇并脱颖而出更多内容请关注公众号：智想天开前言在DeepSeek引领的新一轮AI技术革新中，程序员们正面临着前所未有的挑战。随着DeepSeek等人工智能工具的迅猛发展，编程领域正在发生深刻变革。这些先进的工具不仅能够自动化完成繁重的代码生成和调试任务，还能够根据大量数据提供优化建议，改变了传统编程的工作流程。虽然这些技术为提高工作效率和解放开发
  • 项目管理新趋势！2024年，Jira与Codes你更倾向谁？ Codes_AndyLiu jirateambitionredmine项目管理软件项目管理工具项目管理jira国产平替
    一、项目管理软件新趋势概述2024年，项目管理软件呈现出诸多新趋势，这些趋势对于项目管理的重要性日益凸显。在数字化转型方面，项目管理软件成为企业实现数字化转型的关键工具。让老板感知数据，让中层管理者感受先进，让基层员工感到舒心.人工智能与自动化在项目管理软件中的应用也越来越广泛。项目管理软件正朝着智能化、自动化的方向迈进，利用AI技术提供个性化和场景化解决方案。例如，工作周报AI化，自动化测试，代
  • 项目中 枚举与注解的结合使用 飞翔的马甲 javaenumannotation
    前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。 一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
  • 【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法 bit1129 scala
    下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义   1. 在高阶函数中使用 scala> val list = List(-3,8,7,9) list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9) scala> list.filter(_ > 7) r
  • web缓存基础：术语、http报头和缓存策略 dalan_123 Web
    对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
  • crontab 问题 周凡杨 linuxcrontabunix
      一： 0481-079   Reached   a   symbol   that   is   not   expected.   背景： */5   *   *   *   *  /usr/IBMIHS/rsync.sh 
  • 让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
    tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。 打开tomcat下conf下context.xml文件 找到Context标签,修改为如下内容 如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数） 老A不折腾 Webfinereport总结
      ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。 Number:需要求出绝对值的任意实数。 示例: ABS(-1.5)等于1.5。 ABS(0)等于0。 ABS(2.5)等于2.5。   ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。 Number:需要返回角
  • linux 启动java进程 sh文件 墙头上一根草 linuxshelljar
    #!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
  • 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
    如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
  • Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux内存Linux内存解析
    来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。 一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
  • 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle函数单表查询
        创建数据库;       --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));       创建bloguser表,里面有三个字段     &nbs
  • 多线程基础知识 bijian1013 java多线程threadjava多线程
    一．进程和线程 进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。 “多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。 线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。 线程和进程 a.       每个进程都有独立的
  • fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
    一.简介         阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：     
  • 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
    Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。 这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成  
  • 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
    1. mahout seqdirectory   $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
  • linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
    linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。 例如： <? //  test .php
  • java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
    public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
  • linux 系统相关命令 candiio linux
    系统参数 cat /proc/cpuinfo  cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况 性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则 回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
  • [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
         一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造       如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中           那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
  • 在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linuxOpenJDK
    几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
  • java乱码问题 dashuaifu java乱码问题js中文乱码
    swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码     在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
  • cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
    cygwin很多命令显示command not found的解决办法   修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
  • [介绍]从 Yii 1.1 升级 dcj3sjt126com PHPyii2
    2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。 如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。 请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
  • Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理      我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。      生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
  • 手势滑动销毁Activity gundumw100 android
    老是效仿ios，做android的真悲催！ 有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？ 不用~，网上先问一下百度。 结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
  • JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScripthtmlWebhtml5css
    效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>表格边框变换颜色代码-何问起</title> </head> <body&
  • Kafka Rest : Confluent kane_xie kafkaRESTconfluent
    最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。 这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。 环境声明：Ubu
  • Calender不是单例 men4661273 单例Calender
             在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。 测试： Calendar c1 =
  • 线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
    1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段，    lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。   unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。   read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。   load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。  
  • schedule和scheduleAtFixedRate tangqi609567707 javatimerschedule
    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他