- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning逻辑回归算法机器学习
1.数据准备首先,我们需要一些示例数据。在这个例子中,我们将生成一些简单的二维数据点,并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来,我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器,然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后,我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型,并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 梯度提升用于高效的分类与回归
纠结哥_Shrek
分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- 《攻克语言密码:教AI理解隐喻与象征》
程序猿阿伟
人工智能
在自然语言处理(NLP)领域,让计算机理解人类语言中的隐喻和象征,是迈向更高语言理解水平的关键一步。从“时间就是金钱”这样的概念隐喻,到文学作品里象征着坚韧的“寒梅”,这些非字面意义的表达方式承载着丰富的情感与文化内涵。然而,对于基于规则和数据驱动的NLP模型来说,理解隐喻和象征一直是块难啃的硬骨头。理解隐喻与象征:人类语言的独特魅力隐喻和象征作为常见的修辞手法,为语言表达增添了生动性与深度。隐喻
- pytorch深度Q网络
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
DQN引入了深度神经网络来近似Q函数,解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈,尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数,其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括:经验回放(ExperienceReplay):在强化学习中,当前的学习可能会依赖于最近的经验,容易
- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
AI天才研究院
大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- 语言模型与向量模型:深入解析与实例剖析
♢.*
语言模型人工智能自然语言处理
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!在自然语言处理领域,语言模型和向量模型
- Python 库的记录
weixin_40895135
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GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单的Python版本管理工具。Vex–可以在虚拟环境中执行命令。vir
- 词表设计:特殊Token区域与共享去区域的深入探讨
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开发语言
在自然语言处理(NLP)中,Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。Tokenizer不仅决定了文本如何被分割成更小的单位(即token),还决定了这些token如何被映射到模型可以理解的形式。本文将详细探讨一种特殊的Tokenizer设计方法——特殊Token区域与共享去区域的设计理念,并介绍其应用场景和实现方式。特殊Token区域概述特殊Token区域通常包括一些特定的标识符,
- Synthesia技术浅析(四):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—虚拟现实AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能AIGC
Synthesia的自然语言处理(NLP)模块是其核心技术之一,涵盖了文本转语音(TTS)、情感分析以及多语言支持等多个方面。一、文本转语音(TTS)1.关键组件Synthesia的TTS系统主要依赖于Tacotron2和WaveGlow模型。这些模型共同作用,将文本转换为高质量的语音。2.过程模型详解2.1文本预处理文本预处理是TTS的第一步,包括分词、标点符号处理、数字和日期格式转换等。分词(
- 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
go5463158465
python算法深度学习python开发语言
以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
- pytorch实现主成分分析 (PCA):用于数据降维和特征提取
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
使用PyTorch实现主成分分析(PCA)可以通过以下步骤进行:标准化数据:首先,需要对数据进行标准化处理,确保每个特征的均值为0,方差为1。计算协方差矩阵:计算数据的协方差矩阵,以捕捉特征之间的关系。特征值分解:对协方差矩阵进行特征值分解,获得主成分。选择主成分:根据特征值的大小选择前几个主成分,通常选择方差最大的主成分。转换数据:将数据投影到选定的主成分上,完成降维。例子代码:importto
- 模型架构选择:从传统NLP到Transformer
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
模型架构选择:从传统NLP到Transformer关键词:自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择:从传统NLP到Transformer1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1传统NLP模型3.1.2RNN模型3.1.
- 使用PyTorch实现线性SVM指南
余桢钟
使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于GitHub上的开源项目svm-pytorch,旨在帮助开发者理解和运用这个库来在PyTorch框架下实现支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)。项目介绍sparse
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
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1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- 《向量数据库指南》——MoE应用:解锁深度学习新境界的钥匙
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《实战AI智能体》《向量数据库指南》深度学习人工智能向量数据库大禹智库低代码MoE模型
在深度学习的广阔天地里,混合专家(MoE)模型如同一把锐利的钥匙,正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。作为大禹智库的向量数据库高级研究员,同时也是《向量数据库指南》的作者,我深感MoE模型在推动AI技术向前发展中所扮演的重要角色。今天,我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用,并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理
- LLM based Single Agent System
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LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词:大语言模型,单智能体系统,强化学习,自然语言处理,智能自动化1.背景介绍近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力,正在改变着人们与信息交互的方式。同时,人工智能领域的另一个重要研究
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幽殇默
pytorchconda
第一步:先下载需要的包。常用的网址1:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/清华大学开源软件镜像站官网常用的网址2:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D清华大学开源软件镜像站pytorh下载网址常用的网址3:https://anaconda.org/
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引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的目标检测算法,因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法,并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题,而不是传统的分类加定位的两阶段方法
- Torchserve服务开发
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Torchserve服务开发文章目录Torchserve服务开发0.Torchserve介绍0.1.背景0.2.API类型1.开发使用1.0.环境部署1.1.handler开发1.1.1.context参数1.1.2.data参数1.2.handler调试2.配置文件3.batch推理0.Torchserve介绍0.1.背景TorchServe是PyTorch中推荐的模型部署解决方案,通过它可以将
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人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- PyTorch 框架实现线性回归:从数据预处理到模型训练全流程
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系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看:张量是什么?5分钟教你快速创建张量!02-张量运算真简单!PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch?张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器:PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始:PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改!PyTorchreshape、tra
- Window Mamba 环境安装【CUDA】
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WindowMamba环境安装1.安装PyTorch环境2.直接安装Mamba及其依赖3.手动编译Mamba及其依赖1.安装PyTorch环境condacreate-nmambapython=3.10condaactivatemambacondainstallcudatoolkit==11.8pipinstalltorch==2.1.1torchvision==0.16.1torchaudio==
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DeepSeek模型是近年来在自然语言处理(NLP)领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。其最新版本DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,拥有6710亿个参数,每个词元(token)激活370亿个参数。该模型在多项基准测试中表现出色,性能媲美GPT-4和Claude等领先的闭源模型。以下将详细介绍DeepSeek模型的架构、用途,并通过具体案例和
- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
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在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型已经成为主流。然而,Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置,我们需要引入位置编码(PositionalEncoding)。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding(旋转式嵌入)位置编码方法,并对比传统的Transformer位置编码方案,分析其设计与实现的优势。1.传
- 进阶之路:从传统编程到AI大模型与Prompt驱动的爬虫技术
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人工智能prompt爬虫语言模型大模型学习AI大模型
前言爬虫相信很多人都对此有所了解,它主要依靠编写代码实现对网页结构的解析,通过模拟浏览器行为获取目标数据!随着人工智能技术的发展,LLM大模型的出现为爬虫技术带来了新的思路。与传统的编程模式不同,使用AI大模型+prompt可以显著提高程序员的编程效率。通过结合人工智能和自然语言处理技术,开发者可以更加高效地编写爬虫代码,并实现对网页内容的智能解析和提取。前置内容下面我将通过爬取豆瓣电影top25
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理(一)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型langchain
一、前言在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型不断迭代升级,为各种复杂任务的处理提供了强大的支持。LangGraph作为一种创新的架构,其链式处理机制为充分发挥LLMs的潜力提供了新的途径。Qwen2.5模型是一款备受瞩目的大语言模型,它具备出色的语言理解和生成能力,在广泛的自然语言处理任务中都展现出了卓越的性能。其在语言的准确性、逻辑性以及对复杂语义的把握上都有着突出的表现,为基于它进行的各类
- ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch-sparse ERROR: No matching distr
海洋 之心
图神经网络pytorch深度学习人工智能python机器学习
文章目录问题描述:原因分析:解决方案:问题描述:在使用!pipinstall--no-indextorch-sparse-fhttps://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html安装torch-sparse时出现如下问题ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtorch-sp
- 自建stgcn数据集并训练
青年夏日科技工作者
AI编程
参考了许多博文,慢慢地也就把st-gcn跑出来了,参考的文章一会附在文章里面,实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版(ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版(win10+openpose1.5.0)_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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