宇华说

落花残香

沙漏欲穿二月逝，窗间月夕念何誓。

红颜似水如流沙，伊人如花似韶华。

陌影情愁挂心头，风雪悲仇留刀口。

断线纸鸢锦瑟路，痴笑年华谁与度。

罢了，罢了。

金樽对酒，一醉方休，恩怨情愁全忘了。

浅唱低吟，仰天大笑，江水悠悠留不了。

今宵明月，风吹泪影，琴瑟长啸笑寂寥。

也罢，也罢！

一生痴狂，一世风霜，残月断桥心已碎。

风干了泪，花谢了情，天际梦花永不回。

落花之夜，吹成灰！

你可能感兴趣的:(落花残香)

目前主流图像分类模型的详细对比分析 @comefly 闲聊 linux 运维服务器
以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析，结合性能、架构特点及应用场景进行整理：一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失，支持超深网络（如ResNet-152）76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches，用标准Transforme
汽车加气站操作工分类有几种学视线123 其他
2025年汽车加气站操作工分类及专业要求一、按能源类型分类CNG操作工•专业范围：20MPa高压气体操作•特殊要求：需掌握压缩机群控技术LNG操作工•专业范围：-162℃低温储罐管理•特殊要求：BOG再液化系统操作资质氢气操作工•专业范围：70MPa高压加氢•特殊要求：氢脆防护专项培训LPG操作工•专业范围：丙烷/丁烷混合气体•特殊要求：钢瓶残液处理认证二、按岗位职能分类加注操作岗•核心技能：标准
【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem Booksort online笔记论文论文阅读 transformer 深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解然后会计算这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然
ResNet：深度卷积神经网络的里程碑心想事“程” 小知识点 cnn 人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
FairyGUI 实现 Boss 双层血条动画 future1412 学习
涉及到一个问题的话先去了解前因后果，涉及到的UI框架，全部吃懂吃透。一：理解血条系统的组成1.boss血条一般包括：红色血条：表示当前血量，随伤害立即减少；白色血条（残影）：慢慢减少，产生一种“缓冲”的受伤视觉效果；血条分段（如2条血表示不同阶段）；血条消失/出现动画；血条附加信息：如Boss名字、阶段数、状态效果等。二：准备环境Unity+FairyGUI准备血条UI元素：使用两张图层叠加实现红
比Cursor香！字节AI编程神器Trae上线，Claude3.5+GPT4o免费用，中文开发者狂喜！东哥说AI AI应用 AI编程 AI工具 Trae Cursor Windsurf
2024年开始，AI编程工具在国外卷疯了——Cursor、Copilot、Windsurf、Devin、Bolt.new等一系列AI编程神器纷纷露脸，但是国外的软件多国内的中文开发者还是不够友好；国内的各个编程插件通义灵码、文心快码、豆包MarsCode也经常刷屏程序员圈，但是还是作为一个插件嵌入到IDE中使用、而非作为独立的IDE。就在1月，字节跳动终于出手了，发布了对标Cursor和Winds
第0章：开篇词 - 嘿，别怕，AI应用开发没那么神！
嘿，各位未来的AI大神们，我是阿威。在敲下这行字的时候，我猜你可能正坐在你的HermanMiller或者宜家电竞椅上，屏幕上还留着VSCode的残影，脑子里可能还在回响着产品经理那句“这个需求很简单”。你可能是一个身经百战的Web后端，也可能是一个像素眼的前端大师，或者是一个在移动端AppStore里摸爬滚打多年的老兵。我们都一样，是代码世界的“手艺人”，是数字世界的“建筑师”。我们相信逻辑，我们
Python训练营打卡 Day50
预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块：ResNet的核心是残差块，它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层，从而使得网络能够训练得更深。网络结构：ResNet由多个残差块组成，每个残差块包含两个或三个卷积层，以及一个
【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！十小大超分辨率重建（理论+实战科研+应用）pytorch 深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉 python transformer
请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通DRCT源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果，修正论文中FLOPs的计
提到交换机堆叠大家就害怕，其实堆叠很简单！ wljslmz 网络技术交换机堆叠
一提到“交换机堆叠”这四个字，很多网络工程师眉头就皱了起来，仿佛堆叠就等于配置复杂、故障难查、升级噩梦。其实真不是！交换机堆叠（Stacking）说白了，就是“多台交换机一起干活，还装得像一台”。如果你认真了解过堆叠背后的逻辑和原理，掌握了几个关键细节，这项技术其实相当香，无论是运维、扩展，还是冗余能力，都是妥妥加分项！今天我们就来一次不装神弄鬼、不炫术语、不堆RFC的通透解读，把“交换机堆叠”这
典型的几种神经网络 Victor Zhong AI 框架神经网络人工智能深度学习
骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数）、池化层（没有权重系数）、全连接层，还有残差块？和Inception模块？。；输出层：RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图：三级目录
普通卸载只是表面功夫，Geek卸载神器了解一下。明京 windows
01前言在Windows上，很多人习惯通过：•【控制面板】→卸载程序•或【设置】→应用→卸载你以为点击“卸载”按钮，软件就永远消失了吗？❌事实是：•注册表项还在•残留配置文件没删•相关服务还在后台运行•系统启动依然加载“幽灵程序”这些就是系统卡顿、空间被吃掉的罪魁祸首02正文一、初识GeekGeekUninstaller是一款轻量级、免费但功能强大的Windows程序卸载工具，主打“强力卸载+无残
pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python） weixin_39872334 pythonflow
这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度，残糖量等指标来评估红酒的质量。我们会用到什么？安装MLflow和scikit-learn，推荐两种安装方式：安装MLflow及其依赖：pipinstallmlflow[extras]分别安装ML
Python Day56 别勉. python机器学习 python 开发语言
Task：1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设b.P值、统计量、显著水平、置信区间2.白噪声a.白噪声的定义b.自相关性检验：ACF检验和Ljung-Box检验c.偏自相关性检验：PACF检验3.平稳性a.平稳性的定义b.单位根检验4.季节性检验a.ACF检验b.序列分解：趋势+季节性+残差记忆口诀：p越小，落在置信区间外，越拒绝原假设。1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设原假设(Null
Pydantic：拯救你的数据结构，让Python类型提示火力全开！（开发者血泪史终结者） syntaxseeker 数据结构 python 开发语言其他
文章目录一、现实毒打：没有Pydantic的日子有多惨？二、Pydantic登场：你的数据守护神！三、动手！秒懂Pydantic魔法四、Pydantic的杀手锏：为什么它这么香？五、实战场景：Pydantic在哪里大放异彩？六、避坑指南&最佳实践（血泪教训！）七、结语：拥抱Pydantic，告别数据焦虑！还在为混乱的JSON数据抓狂？被API返回的诡异字段逼疯？深夜调试时因为一个None值崩溃砸键
告别GPU焦虑：如何在纯CPU服务器上，打造高性能Embedding服务？ ezl1fe embedding 后端人工智能
Hi，大家好，我是ezl1fe。最近接手一个项目，要求在纯CPU服务器上部署Embedding模型服务。兄弟们都懂，GPU它香啊，但它也贵啊！很多时候，咱只能在有限的资源里想办法。一开始，我们图方便，直接从HuggingFace上拉了当时效果最好的BAAI/bge-m3模型，用transformers库一把梭。结果呢？部署到一台8核16G的服务器上，精度是高，但性能也是真的“感人”，单个请求响应要
【题解】洛谷P1001 A+B Problem 炯炯目光 c++
写在前面第一篇博客，献给2020年的残夏。静听8月的热情与安宁，在竞赛中的时光如白驹过隙。也不惧未知的风雨，努力向着既往的通途。ACMACMACM的目标，希望能实现吧。同时，推荐一下我的个人博客，欢迎访问。https://www.cnblogs.com/jjmg/下面是页面编辑的测试。题目地址https://www.luogu.com.cn/problem/P1001题目描述输入两个整数a,ba,
微服务：从“大锅菜“到“自助餐“的架构进化 MarkSea. 架构微服务云原生
在软件开发的世界里，架构就像是烹饪艺术。传统的单体应用就像一锅东北大锅菜，所有食材（功能）混在一起熬煮，香是香，但想单独调整某种食材的味道？对不起，得掀翻整锅重来。而微服务架构则像现代化的自助餐厅，每道菜（服务）独立存在，想吃什么拿什么，想调整哪道菜只需要处理那一小部分，其他客人（用户）还能继续享用其他美食。什么是微服务？——火锅店里的"自助小料台"理论将应用拆成多个独立小服务，通过轻量级API（
跟着感觉走 threejs 第一篇
引言在实际开发的过程中，你是否经常遇到这样一种情形。需要用到一个组件，这个组件你抑或者其他小伙伴之前已经实现了，你内心窃喜，又可以使出拿来主义大法了。打开一看，发现之前的组件代码其中包含了很多强耦合的代码逻辑，导致不能够完全为你所用，不香不臭，弃之可惜食之无味。这个时候，聪明的你，很快的想到了使出必杀技copy大法。但过来人的我相信，你内心深处是处于极度抗拒的，一方面又想赶快实现业务功能开发，另一
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
【超详细】S905L3B机顶盒固件刷机包已root-adb-带影视桌面- yantaohk 嵌入式硬件云计算边缘计算
本线刷包为S905L3B的通用版本，桌面友好，无流氓软件，纯净系统（自带一个应用管家，非系统应用，可以删除），系统已root，开adb，安卓9，遥控器正常使用，可以看电视电影，看是S905L3B的芯片，都可以刷既然机顶盒芯片为S905L3B的，，闲鱼10多20块一个，刷了到处卖，接通宽带就行。卖给用户看电视电影香得很！此文所有用到的软件，和底包、刷机工具，均在以下网盘内，可自行选择下载使用：通过网
【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
基于Transformer实现机器翻译 yyyyurina. transformer 机器翻译深度学习
目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码（PositionalEncode）1.2.2自注意力机制（Self-Attention）1.2.3多头注意力（Multi-HeadAttention）1.2.4位置感知前馈层（Position-wiseFFN）1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
XGBoost算法原理及Python实现法号清水算法 python 开发语言
一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中，不仅考虑了一阶导数（梯度），还引入了二阶导数（海森矩阵），这使得算法能够更精确地找到损失函数
梯度增强与XGBoost算法解析 weixin_47233946 算法算法
##一、梯度增强（GradientBoosting）原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能，主要包括Bagging（如随机森林）和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族，核心思想是**串行训练模型，每一步修正前序模型的残差**，最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**：用常数（如目标变量均值）预测。2.
通义万相2.1技术深度解析 accurater c++算法笔记人工智能神经网络深度学习
如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统，其核心架构包含以下模块：多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器（768维嵌入）改进型图像编码器（EfficientNet-B7+自注意力）扩散主干网络改进型U-Net架构（128层残差块）多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
北斗导航｜基于改进小龙虾优化算法的GPS接收机自主完好性监测算法研究北斗猿卫星导航算法 matlab
详细介绍基于改进小龙虾优化算法（COA）的GPS接收机自主完好性监测算法的原理、公式和MATLAB实现。主要内容如下：RAIM基础原理与问题定义：介绍最小二乘残差法的数学模型，包括伪距观测方程、故障检测统计量和故障识别方法。改进小龙虾优化算法设计：详细说明COA的三种行为模式及其数学表述，以及三种改进策略（非线性温度更新、自适应视野调整、混合变异机制）。融合改进COA的RAIM算法：阐述种群初始化
机器学习15-XGBoost 吹风看太阳机器学习机器人人工智能
XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中，XGBoost（eXtremeGradientBoosting）凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能，成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架（GradientBoostingFramework）的机器学习算法，它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器进行累加，从而形成一
30天pytorch从入门到熟练（day1）
一、总体工作思路本项目采用“从零构建”的策略，系统性地开展了深度学习模型的开发与优化工作。其目标在于通过全流程自研方式，深入理解模型构建、训练优化、推理部署的关键技术环节。整体路径分为以下核心阶段：模型初步构建：以最简单的线性模型y=Ax+B为起点，快速搭建数据流通路；数据生成机制设计：构建基于正态分布的可控数据生成器，逐步增加数据复杂度；模型复杂度提升：在逐步提高神经网络深度与宽度的同时，引入残
秋招是开发算法一起准备，还是只准备一个 cpp辅导的阿甘 c++
THELASTTIME昨天晚上半夜有个星球的26届的同学，私信问我。说目前是只准备开发还是开发算法一起准备（两者技术知识都挺欠缺的）看到这里，肯定有很多同学会说。马上都该秋招了，还什么多线程开工，赶紧能住编程的知识学啊，别失业了。这么说确实是有道理的，毕竟先保证不失业啊。但是，具体情况还得具体分析。主要还是算法太香，一毕业，相同公司的算法岗可能比开发岗薪资的两倍还要多。尤其现在都在allinai，
矩阵求逆（JAVA）初等行变换 qiuwanchi 矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(初等行变换) * @author 邱万迟 *
JDK timer antlove java jdk schedule code timer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务 2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务 3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss coder_xpf jvm 应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx
JDBC连接数据库 Array_06 jdbc
package Util; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class JDBCUtil { //完
Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误） oloz java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType) at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
用多个线程处理1个List集合 362217990 多线程 thread list 集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public c
JSP简单访问数据库香水浓 sql mysql jsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印 public class DBHelper { private String driverName; private String url; private String user; private String password; private Connection connection; privat
Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表 AdyZhang Flex
1.添加一个最简单的柱状图 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 <?xml version= "1.0"&n
Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面 aijuans android
在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下： [html] view plain copy <RelativeLa
查询汇总的sql baalwolf sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
Linux du命令和df命令区别 BigBird2012 linux
1，两者区别 du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
AngularJS中的$apply，用还是不用？ bijian1013 JavaScript AngularJS $apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。 scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
[Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化 bit1129 zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理 ClientCnxn构造方法 &
【Java命令一】jmap bit1129 Java命令
jmap命令的用法： [hadoop@hadoop sbin]$ jmap Usage: jmap [option] <pid> (to connect to running process) jmap [option] <executable <core> (to connect to a
Apache 服务器安全防护及实战 ronin47
此文转自IBM. Apache 服务简介 Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
unity 3d实例化位置出现布置？ brotherlamp unity教程 unity unity资料 unity视频 unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object 这样你不需要再用Transform.Position了, 如果你省略了第二个参数(
《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data bylijinnan java 重构
import java.awt.Color; import java.awt.Container; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Label; import java.awt.TextField; import java.awt.event.FocusAdapter; import java.awt.event.FocusE
struts2更改struts.xml配置目录 chiangfai struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml) web.xml文件修改如下： <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class&g
redis做缓存时的一点优化 chenchao051 redis hadoop pipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
mysql导出数据不输出标题行 daizj mysql 数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数如通过下面命令导出数据： mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt 结果为： studentid
phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHP Excel phpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下 <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE); if (PHP_SAPI == 'cli') die('
爱情格言 dcj3sjt126com 格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 　　我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 　　2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
转 Activity 详解——Activity文档翻译 e200702084 android UI sqlite 配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
win7安装MongoDB服务 geeksun mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads 2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__ hongtoushizi js
转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/ 在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号: function Book(name){
错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应 jinnianshilongnian cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
数据源架构模式之行数据入口 home198979 PHP 架构行数据入口
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。一、概念行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。二、简单实现行数据入口为了方便理解，还是先简单实现： <?php /** * 行数据入口类 */ class OrderGateway { /*定义元数
Linux各个目录的作用及内容 pda158 linux 脚本
1）根目录“/” 　　根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于 Windows 操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。　　2）/bin 　　/bin 　　目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要 linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
ubuntu12.04上编译openjdk7 ol_beta HotSpot jvm jdk OpenJDK
获取源码从openjdk代码仓库获取(比较慢) 安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial 将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
将数据库字段转换成设计文档所需的字段 vipbooks 设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！ PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他