- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
大模型.
人工智能chatgpt安全agigpt大模型deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 2020徐涛背诵笔记电子版pdf_徐涛、腿姐背诵笔记使用指南、汤家凤、张宇10月复习规划...
想要未知的疯狂
1.徐涛:《背诵笔记》使用指南冲刺背诵笔记只有《核心考案》30%的内容,却包含着100%的考点,后期主要用来进行知识点的巩固和强化。(1)仔细阅读书的前言,各种标示的意思,里面都写的非常清楚!(2)该背的段落文字,都用阴影标出来了,要背,至少十月底,保证自己有两个月的背书时间,每天大概40分钟,背下政治。(3)都用阴影标出来了,要背,至少十月底,保证自己有两个月的背书时间,每天大概40分钟,背下政
- 【吾爱出品】 [Windows] 一键定时自动化任务神器ztasker——支持任务分组+定时任务执行
私人珍藏库
自动化运维
一键定时自动化任务神器ztasker链接:https://pan.xunlei.com/s/VOJ8RFoRWB8IATcmivz21VygA1?pwd=fgtz#一款完全免费支持定时、热键或条件触发的自动化任务工具,提供文件管理、系统优化/监测、多媒体控制等100+种任务动作类型及30多种丰富的触发条件包括但不限于热键、网络、占用、系统监控等,任务可自由编排,支持日志查看与追溯。简言之,比系统自
- Python实战:解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式
程序员杨弋
Python全栈工程师学习指南python开发语言
在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,本文将详细介绍如何将Labelme标注数据转换为COCO格式。首先需要安装相关的Python库,包括labelme、numpy、matplotlib、pillow等,在安装完成后设置数据路径,并读取
- Android架构开发进阶指南,Android Jetpack Compose强化实战_android compose架构
2401_84537646
程序员android架构androidjetpack
在我们日常的开发中,如果所有人各自为战,没有统一规范,久而久之,项目代码会变得混乱且后续难以维护。而这时,许多人就会使用Jetpack这个由多个库组成的套件,来减少样板代码,以便将精力更多的集中于重要的编码工作上面。统一的架构模式通常会给我们带来诸多好处,如:统一开发规范,使得代码整洁、规范,后续易于维护及扩展提高开发效率(尤其在团队人员较多时)模块单一职责,使得模块专注自己内部(面向对象),模块
- Selenium WebDriver自动化测试(扩展篇)--Jenkins持续集成
职说测试
seleniumjenkinsci/cdUI自动化测试web自动化测试
文章目录一、引言二、Jenkins简介三、安装部署Jenkins安装部署四、集成Git与Maven安装必要的插件配置Git配置Maven五、创建Job创建自由风格的项目配置源码管理配置构建触发器配置构建环境配置构建步骤配置Post-buildActions六、触发构建示例:GitHubWebhook触发构建七、封装通用方法示例:使用Groovy脚本创建Job八、总结参考文献一、引言持续集成(Con
- DeepSeek生成思维导图
爆爆凯
网盘分享深度学习
一、准备阶段工具准备安装思维导图软件(推荐XMind/MindMaster/在线工具如ProcessOn)打开DeepSeek官网或集成平台(https://www.deepseek.com/)明确需求确定思维导图核心主题(如"碳中和实施方案")规划预期结构层级(建议3-4级:中心主题→主分支→子分支→细节)二、生成核心结构输入提示词模板请生成关于[XX主题]的思维导图框架,要求:1.包含5-7个
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- Go语言学习路线(持续更新)
寅贝勒
Go核心知识学习golang
Hey,我是寅贝勒,后端开发一枚,欢迎来我的个人网站www.ly-zone.cloud一起学习交流~说明博客分为两部分,第一部分为Go学习路线的思维导图,第二部分为思维导图对应的每个部分的讲解文章以及视频(持续更新)全文中Go语言的版本将会采用最新的1.19版本1、思维导图链接:https://www.processon.com/view/link/62e6331d1e0853070699f85f
- 解释归档和非归档模式之间的不同和他们的各自的优缺点?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构oracle
归档模式(ArchiveMode)和非归档模式(NoArchiveMode)是数据库管理系统中两种不同的日志记录方式,主要用于控制如何处理重做日志文件。这两种模式对数据库的恢复能力、性能以及备份策略有着重要影响。归档模式vs非归档模式归档模式(ArchiveMode)定义:当启用归档模式时,数据库会将填满的在线重做日志文件复制到一个或多个归档位置。作用:支持完整的数据库恢复,包括介质故障后的恢复。
- Line多开,为你打造更加自由的社交体验
程序员
Line多开:为你打造更加自由的社交体验导语:在当今数字化时代,社交媒体已经成为人们日常生活的重要组成部分。而在众多社交平台中,Line作为一款备受欢迎的通讯应用程序,为用户提供了便捷的沟通工具和丰富的社交功能。而通过多开功能,Line进一步拓展了用户的社交自由度,使用户能够更加灵活地体验社交网络带来的乐趣。第一段:多开功能的介绍Line多开是指在同一台设备上同时登录多个Line账号,从而实现多个
- 《深度Q网络优化:突破高维连续状态空间的束缚》
人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中,深度Q网络(DQN)作为强化学习与深度学习融合的关键成果,为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间,成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中,Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
- DQN的原理和代码实现
SmallerFL
NLP&机器学习DQN强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是强化学习中的一种重要算法,由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习,通过使用神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境:定义环境(例如,Atari游戏
- DQN原理和代码实现
KPer_Yang
机器学习机器学习人工智能
参考:王树森《强化学习》书籍、课程、代码1、基本概念折扣回报:Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2\cdotR_{t+2}+\cdots+\gamma^{n-t}\cdotR_n.Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.动作价值函数:Qπ(st,at)=E[Ut∣St=st,At=
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer(src/x_r1)
仙人掌_lz
人工智能人工智能深度学习学习
这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1),是一个基于强化学习的训练框架,旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架,以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释:项目结构项目的主要目录结构如下:X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- Python学习心得格式化字符串的三种方式
lifegoesonwjl
python开发语言pycharmc++
三种将格式化字符串的方法:我们知道字符串在与整数连接时,会出现报错的情形,但是将其都进行格式化操作后不会出现报错的情形。注:格式化字符串我们可以这样理解,就是将不是字符串的内容进行字符串化,这样可以自由的对他们进行连接。1.占位符:%s:字符串格式、%d:十进制整数格式、%f:浮点数格式占位符的运用:#使用占位符name='mdm'age=19score=98.5print('姓名:%s,年龄:%
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 先进制造aps专题二十九 基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计
lijianhua_9712
apsai智能体仿真引擎
上文中,我们说,通常的做法是,可以先通过排产仿真引擎产生生产计划,再在工厂仿真引擎里仿真执行,这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划,仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做,从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真/工厂生产仿真框架,在强化学习框架的准备函数里启动排产仿真引擎获得生产计划,并导入到工厂仿真引擎里执行
- DeepSeek R1:引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用学习人工智能机器学习算法python深度学习
自适应学习路径规划概述自适应学习路径规划是指通过分析用户的学习行为和需求,动态调整学习内容和顺序,以提供个性化、高效的学习体验。在当今快速发展的教育科技领域,这一概念变得尤为重要。随着人工智能技术的进步,特别是深度学习和强化学习的应用,我们能够更加精准地识别学习者的需求,并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。该系统能够实时监控学习者的进度,根据其表现调
- 基于Matlab实现六自由度机械臂正逆运动仿真(源码)
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab开发语言六自由度机械臂正逆运动仿真
在机器人技术领域,六自由度机械臂是一种广泛应用的设备,它可以实现空间中的位置和姿态控制。本项目聚焦于六自由度机械臂的正逆运动学仿真,利用MATLAB2016b作为开发工具,旨在深入理解并掌握机械臂的工作原理和运动控制。正运动学是研究机械臂从关节角度到末端执行器位姿之间关系的数学模型。它通过输入关节变量(即各个关节的角度),计算出末端执行器在空间中的位置和方向。通常会构建一个数学模型,如笛卡尔坐标系
- C语言学习day6
\&会飞的鱼_
学习
思维导图:输入带空格的字符串,删除字符串中的空格#include#include#includeintmain(intargc,constchar*argv[]){chararr[100]={};gets(arr);char*p=arr;char*p1=arr;inti=0;intlen=sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);/*while(*p){if(*p!=''){*p1=*
- DeepSeek从入门到精通:通用AI工具的技术实践指南
星辰@Sea
人工智能其他人工智能deepseek
1.DeepSeek是什么?DeepSeek是一家专注于通用人工智能(AGI)的中国科技公司,其核心产品DeepSeek-R1是一个开源的推理模型,擅长处理复杂任务且支持免费商用。以下是其核心特性:国产化:完全自主研发的大模型免费开源:可商用且无授权限制多模态能力:支持文本、代码、图像等多种任务推理强化:在逻辑分析、数学推导等任务中表现突出2.DeepSeek能做什么?2.1核心功能场景功能类型应
- 华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12:自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望
中科宁图
华为自动驾驶人工智能
一、华为ADS3.0:多传感器融合的卓越代表(一)硬件与技术特色华为ADS3.0智能驾驶系统构建了全面的全息感知体系,融合激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种设备。激光雷达实现环境三维重建和精确测距,在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息;高分辨率摄像头获取视觉信息;毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测;超声波传感器辅助近距离障碍物检测。GOD网络融合处理多传感器数据,为决策提供坚实
- 听力熊Teeni.AI全面接入DeepSeek大模型,顶尖科学家张驰加盟强化技术壁垒
量子位
近日,国内青少年智能硬件头部品牌听力熊(Teeni.AI)宣布两大重要进展:全面接入DeepSeek大模型,并引入西湖大学AGI实验室创始人、AI科学家张驰出任首席科学家兼CTO。这两项动作标志着听力熊在技术研发与人才战略上的双重突破,进一步巩固其在青少年AI教育硬件领域的领先地位。DeepSeek技术落地:7天完成适配,打造“共同进化”交互体验作为国内最早将AI技术应用于青少年场景的科技企业,听
- 昆仑万维发布Matrix-Zero世界模型,开启空间智能新时代
量子位
2月14日,昆仑万维正式推出Matrix-Zero世界模型,成为中国第一家同时推出3D场景生成、可交互视频生成模型的探索空间智能的企业。Matrix-Zero世界模型包含两款子模型:013D场景生成大模型昆仑万维自研3D场景生成大模型,支持将用户输入的图片转化为可自由探索的真实合理的3D场景,比WorldLabs生成场景的探索范围更大更自由,而且包括动态物理效果;02可交互视频生成大模型昆仑万维自
- 你了解个股期权吗,你又如何看待场外个股期权?
qiquandongkh
区块链大数据
锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!你了解个股期权吗,你又如何看待场外个股期权?个股期权:一种金融衍生品,它赋予持有人在未来某个特定时间以特定价格购买或出售某只股票的权利,而非义务。场外个股期权:是在非正式的交易场所,即场外市场上,投资者与特定对手方直接进行的个股期权交易。一、个股期权的特点有灵活性与定制性:场外个股期权的最大特点是其灵活性。投资者可以自由选择标的
- Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现
大F的智能小课
人工智能
强化学习简单原理强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下,你有一只小狗,你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励(比如小零食),当它做出正确的动作(比如向家的方向走)时,就给它奖励;当它走错方向时,就不给奖励。小狗会逐渐学会哪些动作能获得奖励,从而找到回家的路。强化学习中的智能体就像是这只小狗,环境就是小狗所处的世界,奖励就是你给它的零食。在强化学习中,智
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite