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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
- 误差的回响：反向传播算法与神经网络的惊天逆转
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩，成为人工智能实用化的耀眼明星时，另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义（神经网络）——正在寒冬的冻土下悄然涌动，孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判，如同沉重的封印，将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
- MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码）
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码算法matlab神经网络大数据人工智能深度学习机器学习
目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
- 量子机器学习前沿：量子神经网络与混合量子-经典算法
软考和人工智能学堂
人工智能#深度学习Python开发经验量子计算
1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
- 【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
- 【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
- onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理
CHEN_RUI_2200
人工智能YOLO
顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说，有朋友在问能不能接入视频流动，实时去识别物品。首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流，并将其显示在页面上的标签中。注意事项：浏览器支持：getUserMedia被现代浏览器大多数支持，但在一些旧版浏览器上可能不兼
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目，它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中，并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序，使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
- RNN笔记
sjtu_哈基坤
LLM随笔rnn笔记人工智能
来源见此处概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)RNN之所以称为循环神经网络,是因为一个序列的当前的输出与前面的输出也有关.具体表现是网络会对前面的信息进行记忆并且应用于当前输出的计算中.即隐藏层之间的节点也是有连接的.并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出.理论上RNN能对任何长度的序列进行处理,但是在实践中,为了降低复杂性,往往假设当前状态只与前面几
- 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类
Chef_Chen
学习计算机视觉分类
从宏观来看，卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成，就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成，其中线性分类器是一个很重要的组件，在很多卷积网络中都有用到，所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单，最基础的例子，下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先，我们输入一张图片到模型中，输入后我们就会得到f(x,W)，x指的是
- 如何设计和训练大模型（神经网络）：从入门到精通！
“学习一门技术，先找一套工具和理论研究下去；千万不要反复横跳，什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向，很多人想学习大模型技术，但又苦于无从下手；而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论；但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是，有一个问题就是，如果你是一个技术从业者，想学习和设计一款属于自己的大模型，应该怎么做？设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术，其理论与实现也是
- 基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟）
QQ67658008
YOLO音视频qt桃子成熟水果成熟度检测系统
基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统，支持图片、视频、摄像头输入，PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度（未熟、半熟、成熟）文章目录调用示例加载预训练模型开始训练加载训练好的模型在验证集上评估加载训练好的模型文字及代码仅供参考。桃子成熟度分类检测数据集，主要用于桃子成熟度分类检测应用任务数据背景：模拟实际田间条件，涵盖多种可能影响桃子检测准确性的因素，如变化的自然光照强度、多果粘连现象以及由枝
- VLLM：虚拟大型语言模型（Virtual Large Language Model）
大霸王龙
语言模型人工智能自然语言处理
VLLM：虚拟大型语言模型（VirtualLargeLanguageModel）VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型，这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”，这是一种通过深度神经网络训练的算法，能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释：虚拟：意味着这个模型不是在单个物理设备
- Day7 神经网络的矩阵基础
神经网络的矩阵基础一、矩阵的基本概念1.矩阵的定义与类型矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。在神经网络中，矩阵是表示和操作数据的基本结构。常见的矩阵类型包括：方阵：行数和列数相等的矩阵，记作n×nn×nn×n矩阵。行向量：只有一行的矩阵，可以看作是一个n×1n×1n×1的矩阵。列向量：只有一列的矩阵，可以看作是一个1×n1×n1×n的矩阵。单位矩阵：主对角线上的元素为1，其余元素为0的方阵
- 【软件系统架构】系列四：嵌入式软件-NPU（神经网络处理器）系统及模板
目录一、什么是NPU？二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构：数据流架构：四、NPU芯片架构（简化图）五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态（通用）九、NPU集成建议（嵌入式开发场景）十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程（以T
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
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1.数据预处理（0）准备数据、划分数据#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- 入选 ICML 2025！哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型，神经认知结果预测任务上性能提升 15%
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在人工智能技术突飞猛进的当下，大型视觉-语言模型（LVLMs）正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域，这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持，已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域，LVLMs通过对TB级文本语料的学习，在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准，其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
- 第2篇：路由基础——Gin的核心功能
GO兔
gingolang后端
引言：为什么路由是Web框架的"神经网络"路由是Web应用的骨架，它决定了客户端请求如何被服务器处理和响应。想象一个没有路由的Web应用——就像一座没有路标和门牌的城市，用户根本无法找到目的地。Gin框架的高性能很大程度上归功于其基于RadixTree（基数树）实现的路由引擎，这使得路由匹配速度达到了O(logn)的时间复杂度。对于初中级工程师来说，掌握路由设计不仅是实现API的基础，更是写出高性
- 【深度学习解惑】训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？
训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？1.引言与背景介绍循环神经网络（RNN）是处理序列数据的核心模型，但在训练过程中面临两大挑战：梯度消失（GradientVanishing）和梯度爆炸（GradientExplosion）。梯度消失导致长距离依赖难以学习（如文本中相距50个词的关联），而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出（NaN值）。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
- YOLOv5-7.0解决报错 wandb: Network error (TransientError), entering retry loop.
Paper Clouds
Yolo目标检测YOLO人工智能机器学习pythonpytorch深度学习目标检测
前言最近在复习yolov5目标检测代码时用了yolov5的最新7.0版本，之前用的是5.0版本，这一新版本相对于之前做了一些提升，对于package的兼容也要好了很多，但也不是说下载了直接就能运行，实际使用过程中还是遇到了许多新的问题，下面就我自己碰到的问题提出解决方法。问题wandb是非常好用的可视化工具，但是国内的话，使用时常常会无法同步数据，需要借助魔法来连接服务器，而yolov5的源码恰恰
- 深入理解AI人工智能深度学习的原理架构
AI学长带你学AI
人工智能深度学习ai
深入理解AI人工智能深度学习的原理架构关键词：人工智能、深度学习、原理架构、神经网络、数学模型摘要：本文旨在深入剖析AI人工智能深度学习的原理架构。首先介绍了深度学习的背景，包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了深度学习的核心概念，如神经网络、激活函数等，并通过示意图和流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理，如反向传播算法，并给出Python代码示例。同时，介绍了深度学习中的数学
- 【大模型】【机器学习】【面试宝典】
曾小文
机器学习面试人工智能
面试热点科普：BatchNorm和LayerNorm有什么区别？在深度学习面试中，经常会被问到模型训练稳定性相关的问题。其中两个关键词BatchNorm和LayerNorm绝对是高频词！今天就带大家快速梳理两者的核心区别，用最通俗的方式掌握它们的原理和应用场景，面试不再含糊！1.什么是归一化（Normalization）？归一化是神经网络训练过程中的一项重要技巧，目的是：缓解梯度爆炸/消失加快收敛
- C++ OpenCV4 实现鱼眼镜头矫正
朝风工作室
c++开发语言
一、为什么需要鱼眼镜头矫正？鱼眼镜头通过特殊的光学设计实现180°甚至更广的视野，广泛应用于全景相机、自动驾驶、安防监控等领域。但这种广角特性会引入严重的桶形畸变：直线边缘会向内弯曲（如图像边缘的门框变成弧线），物体尺寸在边缘区域会被拉伸。矫正的核心目标：将鱼眼镜头拍摄的畸变图像还原为接近人眼视觉的正常图像，便于后续的目标检测、图像拼接等处理。矫正前后效果对比（此处可插入图片）矫正前图像（鱼眼畸变
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略：在图像上滑动固定大小的窗口，对每个窗口进行分类多维特征提取：结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类：训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化：使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征：捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵：描述纹理的统计特性边缘密度：反映目标边界信息形状描述符：圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集：收集大量正负样本进行
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中，边缘填充（BorderPadding）是一项基础而重要的技术，特别是在进行卷积操作（如滤波、边缘检测等）时，处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域，因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括：图像滤波（如高斯滤波、中值滤波等）卷积神经网络（CNN）中的卷积层形态学操作（如膨胀、腐蚀）图像特征提取二、OpenCV中
- 用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN)：下一代动态深度学习模型
点我头像干啥
AI深度学习pytorch神经网络
引言在深度学习领域，研究人员不断探索更接近生物神经系统工作方式的模型。液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)正是这样一种受生物神经元动态特性启发的创新架构。本文将带你了解LNN的核心概念，并展示如何使用PyTorch实现这种前沿模型。一、什么是液态神经网络？液态神经网络是由MIT研究人员提出的一种新型神经网络架构，它模仿了生物神经系统的几个关键特性：动态连接：神经元之间的
- Day41 Python打卡训练营
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorc
- 什么是注意力机制？注意力机制的核心组件（Query、 Key、 Value）
大模型本地部署_
人工智能AI大模型大模型入门LLM大模型AI注意力机制
注意力机制注意力机制是深度学习中一种模仿人类视觉注意力机制的模型设计，它允许神经网络在处理输入信息时有选择地关注最重要的部分，而忽略次要信息。其核心思想是：不是所有输入信息都同等重要。想象你在一个嘈杂的咖啡馆里和朋友聊天。即使环境中充满噪音（其他顾客交谈、咖啡机声、音乐），你也能自动“聚焦”朋友的声音，而“抑制”背景噪音。你的大脑给朋友的声音赋予了很高的“权重”，给其他声音赋予了很低的“权
- 基于 opencv+yolov8+easyocr的车牌追踪识别
（ECUT）Edward-tan
人工智能--CVpython进阶全栈开发opencvyolov8ocrpython
（本项目所有代码打包至我的资源中，大家可在我的文章底部选择下载）目录需求实现效果学习视频大致思路代码实现资源下载需求通过车辆识别技术，识别视频中每个车辆及其车牌号，车辆应进行追踪，避免重复计数量。实现效果车牌识别学习视频使用Python、Yolov8和EasyOCR自动识别车牌计算机视觉教程_哔哩哔哩_bilibili大致思路通过opencv将视频转换为帧，对帧应用车辆识别模型，并使用model.
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？
针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来：
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。
第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露 （其实还未删除）
举例：
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc（二）
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1，配置Spring支持文件上传：
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树，逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。
补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和（二维）
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值（二维）
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。
在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）
闭锁（CountDownLatch）
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。
我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点？
a.高并发，大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛，网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更，发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程？
a.初始阶段的网站架构。
应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接：zoj 3827 Information Entropy
题目大意：三种底，计算和。
解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&
