- nanoGPT复现——prepare拆解(自己构建词表 VS tiktoken)
2301_80365274
python开发语言
在nanoGPT的data文件夹有两个很相似的文件夹结构:shakespeare和shakespeare-char,这两种都是对shakespeare数据集的处理,但是shakespeare使用的是tiktoken对文字进行编码,另一个则是使用自己构建的词表一、shakespeare-char(自己构建词表)数据获取data_path=os.path.join(os.path.dirname(__
- 脑机新手指南(十五)speechBCI 项目新手入门指南(上):项目概述、代码结构与环境搭建
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南python脑机接口新手入门
一、引言在脑机接口(BCI)领域,语音相关的研究正不断取得突破。speechBCI项目为语音脑机接口的研究提供了一个优秀的开源代码库。该项目与前沿的学术研究、丰富的数据集以及具有挑战性的机器学习竞赛紧密相连。本指南将分上下两篇,详细引导新手深入了解和使用speechBCI项目。二、项目概述speechBCI项目不仅仅是一个代码集合,它背后有着深厚的学术背景和实际应用价值。它与一篇发表在[Natur
- Halcon 初步了解
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
图形编程c#视觉处理Halcon
1.Halcon概述Halcon是德国MVTec公司开发的一套完善的机器视觉算法包,也是一款功能强大的视觉处理软件,为工业自动化领域提供了全面的解决方案。它拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境,提供了一套丰富的图像处理和机器视觉算法,可以在各种工业应用中进行图像分析、目标检测、测量、定位、识别等任务。Halcon的核心功能包括图像处理、特征提取与匹配、3D视觉、深度学习、条码识别、OCR识别以及视觉
- [2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络人工智能神经网络
目录引言:数据高效GAN的困境核心原理:动态质量筛选机制1.判别器拒绝采样(DRS)的再思考2.质量感知动态拒绝公式(1)质量感知阶段(2)动态拒绝阶段模型架构:轻量化设计技术突破:三大创新点1.首创训练阶段DRS2.动态拒绝机制3.质量重加权策略实验验证:全面性能提升1.数据集与指标2.对比实验结果(1)低样本数据集(2)FFHQ数据集代码解析:关键实现细节对比结果:全面超越现有方法1.低样本数
- onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)
weixin_39759270
onnx模型部署python
背景深度学习模型在训练完成之后,部署并应用在生产环境的这一步至关重要,毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验,还需要在真正的业务场景下创造价值,不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下,一般涉及到模型的部署就要涉及到模型的转换,而转换的过程也是随着对应平台的不同而不同,一般工程师接触到的平台分为GPU云平台、手机和其他嵌入式设备对于GPU云平台来说,在上面部署本应该是最轻松的事
- 前端流式输出3种实现
呼叫6945
前端javascript
在前端开发中,流式输出(streamingoutput)通常是指逐步输出数据,而不是等待所有数据准备好后一次性显示。这种技术在处理大型数据集、实时数据或需要逐步加载内容的情况下非常有用。下面介绍几种实现流式输出的方法,包括使用FetchAPI和EventSource。1.使用FetchAPI实现流式输出通过FetchAPI和可读流(ReadableStreams),可以在响应到达时逐步读取和处理数
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- yolov11细节图
有人给我介绍对象吗
AI论文写作YOLOpython开发语言
C3kclassC3k(C3):"""C3kisaCSPbottleneckmodulewithcustomizablekernelsizesforfeatureextractioninneuralnetworks."""def__init__(self,c1,c2,n=
- 关联规则算法学习—Apriori
Did然
数据挖掘算法学习python数据挖掘
关联规则算法学习—Apriori一、实验项目:关联规则算法学习项目性质:设计型二、实验目的:理解并掌握关联规则经典算法Apriori算法,理解算法的原理,能够实现算法,并对给定的数据集进行关联规则挖掘三、实验内容:1、实现Apriori算法,验证算法的正确性,并将算法应用于给定的数据集Groceries,根据设定的支持度和置信度,挖掘出符合条件的频繁项集及关联规则。2、挑选几个有代表性的频繁项集和
- 前端大文件上传解决方案
诸葛亮的芭蕉扇
前端javascriptvue.js
本文分享的内容是前端大文件上传的解决方案,文件上传是前端开发中常见的需求,特别是在处理视频、大型文档或数据集时。对于小文件上传不做详细介绍,在源码中已附带。大文件上传前置条件设置分片大小的值,即规定每个切片的大小设置文件大小阈值,即超过多少M判定为大文件大文件上传步骤计算文件md5的值前端对文件进行分割,每个切片中包含索引、切片内容、文件名称对切片集合进行遍历,按照顺序上传切片先校验切片是否已上传
- 1、 快速上手 [代码级手把手解析diffusers库]
Yuezero_
AIGC人工智能深度学习
快速上手Pipeline内部执行步骤后续更新计划diffusers是HuggingFace推出的一个diffusion库,它提供了简单方便的diffusion推理训练pipe,同时拥有一个模型和数据社区,代码可以像torchhub一样直接从指定的仓库去调用别人上传的数据集和pretraincheckpoint。除此之外,安装方便,代码结构清晰,注释齐全,二次开发会十分有效率。diffusers使用
- YOLOv10 全面升级解析:关键改进点一文掌握
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能目标检测深度学习
✅YOLOv10改进点详解一、前言YOLOv10是由Ultralytics团队在2024年提出的新一代目标检测模型,在保持高精度的同时进一步优化了部署效率和推理速度。它的核心改进包括:改进方向内容✅非解耦头轻量化设计消除非必要分支,减少冗余计算✅Anchor-Free模式默认启用,无需手动设置anchor✅TAL+DFLLoss提升边界框回归质量✅多任务统一接口detect/segment/pos
- CentOS企业级文件服务器终极部署指南
方案对比与选择指南(企业级评估)技术方案详细对比表方案协议版本典型应用场景核心优势主要局限性NFSNFSv3/NFSv4.2高性能计算(HPC)、容器持久化存储、AI训练数据集共享内核级支持、RDMA协议支持、10μs级延迟、支持pNFS并行传输默认无加密、ACL管理复杂、Windows需额外客户端SambaSMB3.1.1企业办公协作、Hyper-V虚拟机存储、MicrosoftSQLServe
- 多模态实操第一弹:多模态AI是什么?能做什么?
江凯吴杰
多模态的尝试人工智能
多模态AI专栏第一期:多模态人工智能概述与应用你是否想过,AI如何像人一样同时"看、听、说"?本期专栏将带你深入了解多模态AI的核心原理、发展脉络、关键技术、典型应用,并为后续实战打下坚实基础。最后,我们将详细介绍本系列所用的ERIT数据集及其任务背景。目录1.什么是多模态AI?2.多模态AI的发展历程3.多模态AI的核心技术4.多模态AI的应用场景5.多模态AI的挑战与机遇6.专栏预告与ERIT
- 遥感云大数据在灾害、水体与湿地领域典型案例实践及GPT模型应用
科研的力量
生态遥感双碳chatgptGEE卫星遥感数据
以EarthEngine(GEE)、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据(尤其是卫星遥感数据)在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集超过80PB,同时依托全球上百万台超级服务器,提供足够的运算能力对这些数据进行处理。相比于ENVI等传统的遥感影像处理工具,G
- 【知识图谱构建系列1】数据集介绍
几道之旅
人工智能智能体及数字员工Python杂货铺AI自建MCP学习记录知识图谱
文章目录项目简介数据集简介数据集核心内容应用与影响小细节参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/项目简介我们所要学习的项目(LLM4KGC)聚焦于利用大语言模型(LLMs)实现从文本到知识图谱(Text-to-KnowledgeGraph,T2KG)的自动化构建,旨在探索高效可靠的知识
- 感知机学习
Collin_NLP
机器学习Python
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机的定义:从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数:w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集,正例x1=(3,3)x
- KAIST数据集及使用
草莓奶忻
SLAM基础#SLAM数据集ubuntu
文章目录KAIST复杂城市数据集KAIST数据集转换为rosbag1.将.gz.tar文件解压到其文件夹中2.克隆并构建此存储库3.使用路径和所需主题编辑配置文件4.为每种传感器类型创建一个rosbag文件5.将所有bag合并为一个参考KAIST复杂城市数据集KAIST-Urban-数据集-论文阅读数据集下载:ComplexUrbanDataset复杂城市数据集KAIST数据集转换为rosbag1
- YOLOv11性能评估全解析:从理论到实战的指标指南
芯作者
D2:YOLOYOLO计算机视觉
深入剖析目标检测核心指标,掌握模型优化的关键密码为什么需要性能评估指标?在目标检测领域,YOLO系列模型以其卓越的速度-精度平衡成为行业标杆。当我们训练或使用YOLOv11模型时,一个核心问题始终存在:如何量化模型的性能?性能评估指标正是回答这个问题的关键工具,它们不仅衡量模型效果,更是模型优化迭代的导航灯。本文将系统解析YOLOv11的七大核心评估指标,结合理论公式、可视化解释和实战代码,带您深
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-metrics.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1:np.ndarray,box2:np.ndarray,iou:bool=False,eps:float=1e-7)->np.ndarray:3.defbox_iou(box1:torch.Tensor,box2:torch.Tensor,eps
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145部分代码阅读笔记-utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):4.defmulti_scale_deformable_attn_pytorch(value:torch.Tensor,value_spatial_shapes:t
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-loss.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module):4.classDFLoss(nn.Module):5.classBboxLoss(nn.Module):6.classv8DetectionLoss:7.classE2EDetec
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.defbias_init_with_prob(prior_prob=0.01):4.deflinear_init(module):5.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):6.defmulti_scal
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-predict.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
predict.pyultralytics\models\yolo\detect\predict.py目录predict.py1.所需的库和模块2.classDetectionPredictor(BasePredictor):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefromultralytics.eng
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-autobackend.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
autobackend.pyultralytics\nn\autobackend.py目录autobackend.py1.所需的库和模块2.defcheck_class_names(names:Union[List,Dict])->Dict[int,str]:3.defdefault_class_names(data:Optional[Union[str,Path]]=None)->Dict[in
- 深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据
郎郎不会飞
深度学习目标识别python深度学习
深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一,给大家拜个年,祝大家鼠年吉祥,万事如意,趁着喜气,把Yolov3训练自己的数据过程,记录一下,共勉共进。同样,无人机搭载山狗拍摄的视频,目标检测的种类是模型tank和airplane,部分效果图镇贴:数据集准备首先需要将自己的数据集准备好,不同场景下的目标数据尽
- YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11!!
论文地址:YOLOv12:Attention-CentricReal-TimeObjectDetectors代码地址:https://github.com/sunsmarterjie/yolov12提升YOLO框架的网络架构一直至关重要,尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性,但长期以来一直专注于基于CNN的改进。这是因为基于注意力的模型无法与基于CNN的模型的速度相匹配。本文提出了一种以
- D-FINE模型详解及代码复现
清风AI
目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习机器学习python神经网络
研究背景在实时目标检测领域的快速发展背景下,D-FINE作为一项突破性的方法应运而生。它超越了现有模型如YOLOv10、YOLO11及RT-DETRv1/v2/v3,重新定义了边界框回归任务,显著提升了实时目标检测的性能上限。D-FINE通过创新的细粒度分布优化(FDR)和全局最优定位自蒸馏(GO-LSD)机制,为目标检测领域带来了新的突破,为未来的研究奠定了基础。创新优势D-FINE模型在创新方
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep