- 计算机视觉技术探索:美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能?
美狐美颜sdk
美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
时下,计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术,通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式,让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么,美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能?本文将深入解析AI在美颜技术中的应用,并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK?1.AI人脸检测与关键点识别:精准捕捉五官在美颜过程中,首先需要精准检测人脸位置和五官特征点,确保美颜效果不会失真。深度学
- 对MCP工作流的一些个人认知
持续学习的老赵
人工智能
最近在学习MCP系统,虽尚未深入掌握,但已对其工作原理有了初步认识,在此分享下学习收获。MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统,能处理任务请求并及时反馈。其工作流程如下:一、获取并更新服务使用方法(一)收集整理使用方法MCP正常运行依赖于对各类服务使用方法的了解,这要靠已在系统注册且可识别的功能模块。一旦有新模块注册或旧模块更新,系统会自动检测并获取其使用方法信息。MCP订阅服务
- Python笔记——DeprecationWarning
小橘猫cate
Pythonpython开发语言
定义如下阶跃函数时出现警告,defstep_function(x):returnnp.array(x>0,dtype=np.int)DeprecationWarning:`np.int`isadeprecatedaliasforthebuiltin`int`.Tosilencethiswarning,use`int`byitself.Doingthiswillnotmodifyanybehavio
- 从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析
bBADAS
服务器运维python
在分析长文本的场景中,MapRerankDocumentsChain提供了一种有效的策略。这种策略涉及以下步骤:将文本拆分为较小的文档。为文档集映射一个处理过程,该过程包括生成评分。根据评分对结果进行排名,并返回得分最高的结果。这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答,强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们
- GEO:在AI时代抢占DeepSeekC位?
白雪讲堂
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前言:当SEO遇见AGI——一场静默的流量革命在生成式AI日均处理53亿次查询的今天,传统SEO的「关键词-排名-点击」逻辑正在崩塌。DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案,悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是:当用户问"某个产品推荐"时,AI可能同时调用37个信源,却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。这场革命迫使企业必须从「关键词优化」转向「场景占领」,从「流量争夺」进化到
- 比较分析:Windsurf、Cody、Cline、Roo Cline、Copilot 和 通义灵码
张3蜂
开源编程语言与开发技术选型与架构设计copilotc#AI编程
随着人工智能技术的快速发展,开发者工具变得越来越智能化,特别是在代码生成、辅助编程等领域,市面上涌现了多种AI驱动的工具。本文将从开源性、集成能力、功能覆盖范围、支持的编程语言、生态兼容性、成本、学习曲线、响应速度、离线支持以及与.NETCore的适配性等十个维度对以下几种产品进行比较:Windsurf、Cody、Cline、RooCline、Copilot和通义灵码。1.开源性Windsurf:
- 【PTA-数据库】《数据库原理与应用B》第二章 选择题
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《数据库原理与应用B》第二章数据库
1.关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构——____C____。A.元组B.属性C.关系D.分量2____A____是一组具有相同数据类型的值的集合。A.域B.属性C.分量D.元组3.一个域允许的不同取值个数称为这个域的___D_____。A.分量B.目C.度D.基数4.若D1域的基数为2,D2域的基数为3,D3域的基数为4,则D1、D2、D3的笛卡尔积的基数为___C_____。A.
- MCP协议
zhurui_xiaozhuzaizai
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1什么是MCP?MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)是由Anthropic推出的一种开放标准,旨在统一大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP的主要目的在于解决当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题,MCP使得AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据,为AI应用提供了连接万物的接口。1.1MCP与functioncallMCP是在O
- 使用OpenAI扩展AI文本生成功能:从基础到实际应用
vaidfl
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技术背景介绍随着AI技术的不断发展,AI文本生成已经成为许多行业提升效率和创新的重要工具。OpenAI提供的API是一个强大的接口,可以帮助开发者轻松集成AI文本生成功能。本文将通过实际代码演示,指导大家实现并优化这种功能。核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型,其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求,开发者可以发送文本,并由模型生成合理的续写,回答或者其他类型的文本输出。代码
- 【大模型系列】SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,
- 深度学习模型性能全景评估与优化指南
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深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
- 使用Aim追踪LangChain执行
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在现代人工智能应用中,调试和可视化自动化工作流变得越来越重要,Aim正是为此而生。通过Aim,你可以轻松地追踪LangChain中语言模型(LLM)和工具的输入输出,以及代理的动作,从而在执行过程中快速定位和解决问题。此外,Aim还支持并排比较多个执行流程,使之成为调试中的得力助手。Aim是一个完全开源的项目,你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中,我们将展示如何启用和配置Aim
- lingo使用笔记(仅入门)
发篇博客骗自己
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lingo使用教程㈠,大致描述(平白无趣的科普)Lingo是一款用于线性规划、整数规划和非线性规划的优化软件。以下是一些常见的Lingo语法和写法的笔记,帮助你快速上手。1.基本结构Lingo模型通常由以下几个部分组成:集合定义:定义模型中使用的集合。数据输入:定义模型中的参数和数据。变量定义:定义决策变量。目标函数:定义优化目标。约束条件:定义模型的约束条件。求解命令:告诉Lingo进行求解。2
- 探究Three.js中模型移动与旋转的交互逻辑
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前言Three.js作为一个功能强大的JavaScript3D库,极大地简化了在网页上创建和展示3D图形的过程。它在游戏开发、产品展示、虚拟现实等众多领域都被广泛应用。通过Three.js,开发者能够轻松创建出复杂的三维场景和交互性强的3D应用,为用户带来沉浸式的体验。一、模型移动的交互逻辑实现(一)键盘控制模型移动利用键盘事件来控制模型在三维空间中的位置移动,是一种常见且便捷的交互方式。以下为具
- 【图像预处理】
瞬间记忆
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(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析
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利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中,手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展,通过构建和训练神经网络模型,手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言,结合深度学习的核心技术,详细解析手写数字识别的实现过程,并探讨如何进一步优化模型以提高
- 数学建模 第三节
一只自律的鸡
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目录前言一钻井布局问题第一问分析第二问分析总结前言这里讲述99年的钻井布局问题,利用这个问题讲述模型优化,LINGO,MATLAB的使用一钻井布局问题这个是钻井布局的原题,坐标的位置为a=[0.50,1.41,3.00,3.37,3.40,4.72,4.72,5.43,7.57,8.38,8.98,9.50];b=[2.00,3.50,1.50,3.51,5.50,2.00,6.24,4.10,2
- 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例
数字扫地僧
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I.引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习,特别是深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetworks,DCNNs)的引入,为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
- 动物识别系统代码python_动物识别系统__代码
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动物识别系统代码python
1动物识别专家系统动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别七种动物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。动物识别15条规则的中文表示是:规则1:如果:动物有毛发则:该动物是哺乳动物规则2:如果:动物有奶则:该单位是哺乳动物规则3:如果:该动物有羽毛则:该动物是鸟规则4:如果:动物会飞,
- Netty源码—3.Reactor线程模型四
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大纲5.NioEventLoop的执行总体框架6.Reactor线程执行一次事件轮询7.Reactor线程处理产生IO事件的Channel8.Reactor线程处理任务队列之添加任务9.Reactor线程处理任务队列之执行任务10.NioEventLoop总结8.Reactor线程处理任务队列之添加任务(1)Reactor线程执行一次事件轮询的过程(2)任务的分类和添加说明(3)普通任务的添加(4
- spring5-介绍Spring框架
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Spring框架是一个Java平台,它为开发Java应用程序提供全面的基础架构支持。Spring负责基础架构,因此您可以专注于应用程序的开发。Spring可以让您从“plainoldJavaobjects”(POJO)中构建应用程序和通过非侵入性的POJO实现企业应用服务。此功能适用于JavaSE的编程模型,全部的或部分的适应JavaEE模型。2.1依赖注入和控制反转Java应用程序-这是一个宽松
- Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面
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chatgptui
OpenWebUI介绍:OpenWebUI是一个仿照ChatGPT界面,为本地大语言模型提供图形化界面的开源项目,可以非常方便的调试、调用本地模型。你能用它连接你在本地的大语言模型(包括Ollama和OpenAI兼容的API),也支持远程服务器。Docker部署简单,功能非常丰富,包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、下载模型、聊天记录、语音支持等。官网地址:ht
- Netty源码分析之Reactor线程模型详解
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在分析源码之前,我们先分析,哪些地方用到了EventLoop?NioServerSocketChannel的连接监听注册NioSocketChannel的IO事件注册NioServerSocketChannel连接监听在AbstractBootstrap类的initAndRegister()方法中,当NioServerSocketChannel初始化完成后,会调用case标记位置的代码进行注册。f
- 使用DeepEval进行LLM的单元测试
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在构建大语言模型(LLM)时,测试是确保模型行为和性能的关键步骤。ConfidentAI推出的DeepEval提供了一套完整的工具包,帮助开发者进行LLM的单元测试和集成测试。结合这些功能,你可以快速迭代,创建更健壮的语言模型。技术背景介绍DeepEval是ConfidentAI开发的一个包,用于语言模型的单元测试和集成测试。它的目标是让开发者能够通过合成数据创建、测试和优化模型,从而实现更高效的
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
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摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- 新型铁螯合剂FOT1:靶向铁死亡治疗代谢相关脂肪性肝炎的新突破
感冒发烧流鼻涕
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摘要:代谢相关脂肪性肝炎(MASH)严重威胁公众健康,目前治疗手段有限。本文聚焦于浙江大学王福俤、闵军霞及温州医科大学郑明华团队的最新研究。该研究通过对MASH患者人群大队列数据的分析,结合多种小鼠MASH疾病模型功能筛选,发现MASH患者肝脏铁过量,且与疾病进展呈强正相关。研究团队开发的新型铁螯合剂FOT1(FerroTerminator1,铁死终结者),在多种MASH模型中表现出色,能够有效逆
- Netty源码—2.Reactor线程模型二
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大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动4.NioEventLoop的启动(1)启动NioEventLoop的两大入口(2)判断当前线程是否是NioEventLoop线程(3)创建一个线程并启动(4)NioEventLoop的启动总结(1)启动NioEventLoop的两大入口入口一
- DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析:架构、方法与应用全解析
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1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型,其核心架构设计包含以下创新:专家混合架构(MoE)采用6710亿参数的混合专家架构(MoE),每个推理过程仅激活370亿参数,实现计算效率与资源利用率的突破性提升。Transformer框架增强基于改进型Transformer架构,结合多头注意力机制(MLA)与动态权重分配技术,优化了长程依
- DeepSeek 模型未来怎么走?技术创新、行业落地全解析!
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网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- AI学习教程DeepSeek使用教程合集 免费下载
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1.DeepSeek本地部署2.Deepseek搭建个人知识库3.DeepSeek提示词详解4.Deepseek使用技巧大全5.DeepSeek提示词大全6.DeepSeek保姆级新手教程7.DeepSeek各类应用8.Deepseek写小说9.DeepSeekV3部署教程10.DeepseekwordExcel11.Deepseek科研论文12.Deepseek开发游戏13.大模型通用一-A1指
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后