- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 《现代通信原理与技术》模拟调制与解调—FM 调制实验报告
不想秃头的程序
人工智能matlab信息与通信信号处理
摘要本实验旨在通过MATLAB软件进行模拟调制与解调的实践,加深对频率调制(FrequencyModulation,FM)原理的理解,并掌握FM调制与解调的实现方法。关键词:MATLAB引言在现代通信系统中,调制技术是实现信息传输的核心方法之一。频率调制(FrequencyModulation,FM)作为一种重要的模拟调制方式,通过改变载波信号的频率来传递信息,广泛应用于广播、电视、无线通信等领域
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
Mr数据杨
Python深度学习python深度学习pytorch
在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- Day 11:Shell工具库:从“刀耕火种“到“工业革命“的效率飞跃
zhysunny
Shell编程linux
目录一、jq:JSON处理的"瑞士军刀"1.基础查询(比grep更精准)2.高级转换技巧3.实战:JSON日志分析二、curl:API调试的"特种部队"1.诊断技巧(看到隐藏细节)2.高级参数技巧3.实战:API健康检查三、parallel:释放多核威力的"核按钮"1.基础并行化2.性能对比实验3.实战:批量图片转换四、效率工具:打造你的"命令行智库"1.自制备忘系统2.终端工作流优化五、调试工具
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
吴敬欣
python做生物信息学分析
目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- 攻击者利用热门AI发动黑帽SEO攻击,通过污染搜索结果传播窃密木马
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伪装成AI主题网站的恶意页面|图片来源:ZscalerZscaler威胁实验室研究人员发现一起精心策划的恶意软件攻击活动,攻击者利用ChatGPT和LumaAI等人工智能(AI)工具的热度,通过黑帽SEO(搜索引擎优化)技术劫持搜索引擎结果,诱导用户落入恶意软件陷阱。Zscaler警告称:"这些攻击背后的威胁行为者正在利用ChatGPT和LumaAI等AI工具的热度。"这些欺诈活动至少从2025年
- 基于SpringBoot实现MQTT消息收发
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基于SpringBoot实现MQTT消息收发实验环境SpringBoot2.2.2.RELEASE:项目框架EMQXcommunitylatest:MQTT服务端Docker18.0.~:部署容器POM引入依赖包#pom.xmlorg.springframework.bootspring-boot-starter-integration2.2.2.RELEASEorg.springframewor
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类,你会如何设计数据输入?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
- 10个基于Python的计算机视觉实战项目
云博士的AI课堂
基于Python计算机视觉python计算机视觉机器视觉人工智能
10个基于Python的计算机视觉实战项目,涵盖多个领域和应用场景,每个项目均附有GitHub地址、概述、解决的问题及应用场景:1.PCV图像处理与计算机视觉库GitHub地址:jesolem/PCV概述:提供计算机视觉基础算法的Python实现,包括图像分割、直方图均衡化、图像增强等。解决的问题:简化图像处理流程,支持快速实现算法原型。应用场景:学术研究、教学实验、图像预处理任务。2.基于朴素贝
- Pytorch模型安卓部署
python&java
pytorch人工智能python
Pytorch是一种流行的深度学习框架,用于算法开发,而Android是一种广泛应用的操作系统,多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上,个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情,因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署,PyQt部署以及exe打包,ncnn部署,tensorRT部署,MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
- 人工智能-基础篇-5-建模方式(判别式模型和生成式模型)
机器学习包括了多种建模方式,其中判别式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。简单来说:想要创建一个模型,依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型,针对输入数据给出特定的输出。如:判断一张图片是猫还是狗,直接学习“猫”和“狗”的特征差异(如耳朵形状、
- PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析
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PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials前言在深度学习模型部署过程中,模型大小和推理速度是两个至关重要的考量因素。PyTorch提供的动态量化技术能够在不显著影响模型准确率的前提下,有效减小模型体积并提升推理速度。本文将深入解析如何对
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 后端开发实习生简历迭代的5个版本,希望能帮你找到实习
今天不coding
简历实习后端Java大厂暑期实习
后端开发实习生简历迭代的5个版本,希望能帮你找到实习1.0研究生开学时写的第一份简历,主要是对本科做的项目的一些总结。本科主要是以深度学习的项目为主+比赛,开发的技术学的比较少,后端的项目也没有做过。但是凭此找到了一份算法的实习。当时研一还是想走算法工程师的。后面觉得自己不适合,就放弃了。2.0经历过几个月的算法实习和论文折磨之后,决定走后端开发岗了,选择Java为主语言,在B站大学做了一个项目,
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
beist
深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- 大模型量化
需要重新演唱
大模型量化
大模型量化是一种优化技术,旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度,同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识:目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
- pytorch 要点之雅可比向量积
AI大模型教程
pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心,就需要敲黑板、划重点学习。同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)是深度学习框架中的关键技术之一,它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知:PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它内置了强大的自动微分功能。在本文中,我们将深
- Java结构化程序设计-实验报告
小杨能学会
Javajava开发语言jar经验分享
一、实验一1.用穷举法解决以下问题:36块砖,36人搬,男搬4,女搬3,两个小孩抬1砖。要求一次全搬完,问男、女、小孩有多少?要在程序中输出你的姓名-班级-学号-程序运行的日期等信息。packagecarrybricks;publicclassCarryBricks{publicstaticvoidmain(String[]args){intx,y,z;for(x=0;x<=9;x++){for(
- 从实验到生产:DeepSeek大模型工程化部署的关键步骤与风险控制
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言:大模型部署迈入“工程化时代”随着DeepSeek等开源大语言模型(LLM)的发展,大模型不再是AI实验室的专属工具,越来越多的企业正尝试将其纳入业务生产系统,应用于客服问答、合同审查、数据分析、自动写作等场景。但模型的能力≠可用的系统。从模型下载到模型上线,中间隔着“部署的鸿沟”:资源配置、服务稳定性、响应效率、安全控制、上线合规……一
- 昇腾AI生态组件全解析:与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
- OSPF 路由协议基础实验
1688red
计算机网络技术网络华为运维
开放式最短路径优先OSPF(OpenShortestPathFirst)是IETF组织开发的一个基于链路状态的内部网关协议(InteriorGatewayProtocol,IGP)。目前针对IPv4协议使用的是OSPFVersion2(RFC2328);OSPF作为基于链路状态的协议,具有以下优点:OSPF采用组播形式收发报文,这样可以减少对其它不运行OSPF路由器的影响。OSPF支持无类型域间选
- 生成树基础实验
1688red
计算机网络技术网络
以太网交换网络中为了进行链路备份,提高网络可靠性,通常会使用冗余链路。但是使用冗余链路会在交换网络上产生环路,引发广播风暴以及MAC地址表不稳定等故障现象,从而导致用户通信质量较差,甚至通信中断。为解决交换网络中的环路问题,提出了生成树协议STP(SpanningTreeProtocol)。与众多协议的发展过程一样,生成树协议也是随着网络的发展而不断更新的,从最初的IEEE802.1D中定义的ST
- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
yangshangchuan
高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
190.36.223.93:8080
117.147.221.38:8123
122.228.92.103:3128
183.247.211.159:8123
124.88.67.35:81
112.18.51.167:8123
218.28.96.39:3128
49.94.160.198:3128
183.20
- pull解析和json编码
百合不是茶
androidpull解析json
n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
comsci
能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
PHPseo
新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts