- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 将cmd中命令输出保存为txt文本文件
落难Coder
Windowscmdwindow
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码,无可厚非,我们有必要保存我们的炼丹结果,但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的,其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是:运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下,我打开cmd并且ping一下百度:pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出:如果你再
- 探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商
nseejrukjhad
langchaineasyui前端python
#探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中,OpenAI的模型提供了强大的能力。然而,随着技术的发展,许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具,集成了多种模型提供商,通过提供适配器,简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成,以便轻松切换模型提供商
- 深入理解 MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具
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数据库python
深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
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人工智能
随着AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型接二连三的涌现,AI辅助编程工具日益普及,程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作,也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作,还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者,我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能?让我们一起探讨程序员
- 数字里的世界17期:2021年全球10大顶级数据中心,中国移动榜首
张三叨
你知道吗?2016年,全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时,比整个英国的发电量还多40%!前言每天,我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网(IOT)的不断普及,这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代,但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术,比如人工智能和机器学习,已经将我们推向
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chatgpt人工智能
一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制,其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时,受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出:“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来,该工具迅速获得全球关注,能够回答从历史到编程的各种问题,这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而,现在,一些用户
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在当前的学术研究和写作领域,AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容,还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器:千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手,旨在帮助用户快速生成高质
- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
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- ai绘画工具midjourney怎么下载?附作品管理教程
设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具,它使用机器学习技术和深度神经网络等算法,可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么,ai绘画工具midjourney怎么下载?本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单,只需打开Midjourney官网(点击“GetMidjour
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深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
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- [实践应用] 深度学习之优化器
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深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
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生成式地图制图(GenerativeCartography)是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统(GIS)技术与现代生成模型(如深度学习、GANs等),能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点:自动化生成:通过算法和模型,系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图,而无需人工逐
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目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?一、未来软件市场的发展趋势技术趋势:人工智能与机器学习:随着技术的不断成熟,人工智能将在更多领域得到应用,如智能客服、自动驾驶、智能制造等,这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据:云计算服务将继续普及,大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率,并
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正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
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#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
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文章目录发现宝藏1.所有权基本概念2.所有权规则3.变量作用域4.栈与堆4.1栈(Stack)4.2堆(Heap)5.String类型5.1String类型5.2String的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动(Move)6.2.克隆(Clone)7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通
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深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunction)扮演着至关重要的角色,它
- 机器学习 流形数据降维:UMAP 降维算法
小嗷犬
Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP(UniformManifoldApproximatio
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- BP神经网络的传递函数
大胜归来19
MATLAB
BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想预测的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的;然后,假如网络是用来表达某种线性关系时,用purelin---线性传输函数;若是非线性关系的话,用别的非线性传递函数,多层网络时,每层不一定要用相同的传递函数,可以是三种配合,可
- 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用
快乐的小荣荣
神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说,input为向量,最简化情况下,可以假设input的各个维度,a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因,在于通过足够复杂的非线性函数,来模拟任何的分布。所以,神经网络必须要用非线性函数。
- 如何做好人生的选择题?百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案
伽马有话说
赫伯特·西蒙是谁?想必知道的人非常少。但当看到他的履历后,相信没有人再怀疑他是个“天才”。西蒙出生于1916年6月15日,是个美国人,他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙,在2001年2月9日与世长辞,在这84年的岁月中,西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端,先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能、科学哲学、应用数学、统计学、运筹学、控制论、数理经济学、公共管理等领域,在这些
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务
霍格沃兹-慕漓
django微服务sqlite
霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向开发人员、测试人员与运维人员,课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。为大家提供更全面、更深入、更系统化的学习体验,课程还增加了名企私教服务内容,不仅有名企经理为你1v1辅导,还有行业专家进行技术指导,针对性地解决学习、工作中遇到的难题。让找
- 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题,太难查了
weixin_40293999
深度学习深度学习人工智能
现象:各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么?现象是在训练过程中,ssh上不去了,能ping通,没死机,但是ubunutu的pc侧的显示器,鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因:OOM了95G,尼玛!!!!pytorch爆内存了,然后journald假死了,在journald被watchdog干掉之后,系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般,即使被oomkill了,也要卡半天的,确实会这样,能不能配
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl