- 什么是知识蒸馏技术?
deepdata_cn
垂域模型机器学习人工智能知识蒸馏
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩和加速技术,旨在将大型模型(通常称为教师模型)所学到的知识迁移到小型模型(通常称为学生模型)中,从而让小型模型在减少计算资源消耗和推理时间的同时,尽可能达到接近大型模型的性能。具有很好的成本效益,在实际应用中有助于降低计算资源需求和部署成本。一、基本原理1.模仿学习:知识蒸馏的核心思想是让学生模型模仿教师模型的行为。教师模型通常是
- WSL开发环境配置(linux + python + nodejs + docker)
Lilixxs
环境搭建基础设施linux运维服务器
配置要求及目标总体目标:完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序(仅日常程序,不包含机器学习程序)可运行docker容器,用于快速搭建测试环境Linux环境要求支持centos发行版类似的操作方式和指令(如使用rpm、dnf进行软件包管理)登录用户具有root权限(执行高权限命令,输入sudo即可执行)可从国内源更新软件基本优化:内核指令优化、禁用
- 「前端工具」postman接口测试工具详解
吴维炜
前端就那么回事postman前端工具API开发工具RESTfulAPIpostman自动化测试
Postman是一款流行的API开发工具,用于构建和测试RESTfulAPI。以下是Postman的一些关键特性和使用方法的详解:1.界面和基本操作工作区:Postman的主界面,用于显示集合、环境和全局变量。请求构建器:用于输入请求的URL、HTTP方法、请求头、请求体等。响应区:显示服务器的响应,包括状态码、响应头和响应体。2.创建请求GET请求:获取资源。POST请求:提交新资源。PUT请求
- AIGC产品数字人 –【字形绘梦】之绘声
拉达曼迪斯II
AI创业WebRTCAIGC学习人工智能音视频AIGCSD数字人微信小程序字形绘梦
最近开始发一些AIGC相关的学习博客,期间用到的RamendeusStudio公司的一款免费图文生成微信小程序【字形绘梦】还是不错。关键是免费。最近貌似它们新增了一个语音还是视频的能力叫【绘声】,简单的试用之后觉得还行,给大家分享下先上效果:PT3-11绘文模块使用方法:打开主界面,点选角色或者自定义图片,选择默认文案或者字形输入,点击生成。完成后微信会自动通知你制作完成,点击过去查看即可。它的绘
- Nginx--日志(介绍、配置、日志轮转)
m0_74825466
nginx运维
前言:本博客仅作记录学习使用,部分图片出自网络,如有侵犯您的权益,请联系删除一、Nginx日志介绍nginx有一个非常灵活的日志记录模式,每个级别的配置可以有各自独立的访问日志,所需日志模块ngx_http_log_module的支持,日志格式通过log_format命令来定义,日志对于统计和排错是非常有利的,下面总结了nginx日志相关的配置包括access_log、log_format、ope
- 在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台
佛州小李哥
AWS技术科技langchain人工智能云计算亚马逊云科技aws数据分析
项目简介:小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案,帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWSAI最佳实践,并应用到自己的日常工作里。本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent,通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型
- FreeRTOS深入教程(任务创建的深入和任务调度机制分析)
花落已飘
FreeRTOS全系列教程嵌入式FreeRTOSARM入门STM32
文章目录前言一、深入理解任务的创建二、任务的调度机制1.FreeRTOS中任务调度的策略2.FreeRTOS任务调度策略实现的核心3.FreeRTOS内部链表源码解析4.如何通过就绪链表管理任务的执行顺序三、一个任务能够运行多久1.高优先级任务可抢占低优先级任务一直运行2.相同优先级的任务遵循时间片轮转四、FreeRTOS中任务如何释放CPU总结前言本篇文章将带大家深入学习任务的创建和分析任务调度
- 并发编程 - 线程同步
快乐非自愿
javajvm开发语言
经过前面对线程的尝试使用,我们对线程的了解又进一步加深了。今天我们继续来深入学习线程的新知识——线程同步。01、什么是线程同步线程同步是指在多线程环境下,确保多个线程在同时使用共享资源时不会发生冲突或数据不一致问题的技术,保证线程间的正确协作。它的目的是使得多个线程在执行过程中能够按照某种顺序、安全地使用共享资源。02、为何需要线程同步1、避免竞争条件不知道大家还记得在《并发编程-初识线程》中出现
- Spring MVC 框架:构建高效 Java Web 应用的利器
来恩1003
Java从入门到精通javaspringmvc
Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言在JavaWeb开发领域,SpringMVC框架是一颗耀眼的明星。它作为Spring框架家族的重要成员,为开发者提供了一套强大而灵活的解决方案,用于构建Web应用程序。SpringMVC遵循模型-视图-控制器(MVC)设计模式,将业务逻辑、数据展示和用户交互进行了有效的分离,使得代码结构清晰、易于维护和扩展。二、MVC设计模式概述2.1基本概
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
黑金IT
智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- AI绘画关键词(咒语)分析与热点研究
集eee
AI作画midjourneychatgpt人工智能prompttext2imgstablediffusion
语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展,语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步,AI绘画也因此快速崛起。只需输入关键词,AI系统就能自动生成符合语义描述的图像,这一技术的出现,使绘画的创作方式发生革命性变化。目前主流的AI绘画模型有Midjourney、Stablediffusion和文心一格等,其使用方式多为输入一段含有图片描述的“prompt(指令)
- Ping Pong Buffer 双缓冲 C++代码学习
gregrgr
#C/C++c++开发语言
1、PingPongBuffer原理分析基本原理如上图所示,当设备有数据来时,先放入缓冲区1然后将缓冲区1的数据放入缓冲区2,这时缓冲区1可接收下次数据。工作区可从缓冲区2拿数据2、C++代码实现相关结构体创建typedefstruct{void*buffer[2];volatileuint8_twriteIndex;volatileuint8_treadIndex;volatileuint8_t
- 【自我提升】一、Hyperledger Fabric 概念梳理
记录菌
hyperledgerfabrichyperledger
写在前面:最近因为业务需要,开始学习HyperledgerFabric了,做java全栈工程师可真难搞。现在算是啥类型的都在涉及了,现在这个技术啥都不懂,就先开个学习专栏,记录记录。顺带也给各位道友参考参考。目录1.什么是hyperledger2.什么是HyperledgerFabric2.1主要特点2.2应用场景3.关键名词4.通道概念4.1通道的关键特性如下:4.2通道的工作机制:5.步骤简单
- 100行Html5+CSS3+JS代码实现元旦倒计时界面
2401_89828732
html5css3javascript
1.下载VSCode下载链接:VSCode在Hbuilder、idea运行也是可以的,这里推荐使用VSCode2.配置插件三个插件对应的功能:改写标签后自动完善切换成中文页面让代码在网页中打开,默认键Alt+B3.构建三个文件在桌面新建一个空的文件夹,用VSCode打开在VSCode新建三个文件index.htmlstyle.cssscript.js(文件名字要和这个一样,不然会出错),把上面的图
- 「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer 解题记录
GA_PK
出处学习蓝书的时候感觉书上关于分块的题目太少了.而且都是难度较大的一些分块题目,想巩固一下分块方面的知识,就找到了hzwer大佬的分块入门知识介绍.用这篇博客记录一下.从树状数组到线段树再到分块.都是对区间信息的快速处理来达到想要的效果.树状数组效率最优,可是拓展性实在不高.线段树效率稍微差一点但是拓展性较好,可是在信息不满足区间可加性的情况下代码难度会高很多.而分块效率上最差但是可以接受,且拓展
- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- 0034__Linux下判断so文件/可执行文件是debug还是release?
*_潇_*
0023__linux
http://blog.sina.com.cn/s/blog_77b673fb0102vt0e.htmlhttps://www.jb51.net/article/108611.htm
- GNU编译优化级别-O -O1 -O2 -O3
hemmingway
C++Linux
最近做一个算法的GPU加速,发现实际上使用gcc的-O3(最高级编译优化)选项,可以获得很高的加速比,我的程序里达到了3倍的样子,有时效果甚至比GPU加速好。因此小小学习了下GNU的编译优化。附言一句,在进行调试的时候,最好关闭编译优化,不然程序自动优化,执行的步骤可能稍有变化。GNU编译器提供-O选项供程序优化使用:-O提供基础级别的优化-O2提供更加高级的代码优化,会占用更长的编译时间-O3提
- 「DeepSeek接班OpenAI」,最新开源的R1推理模型,让AI圈爆了
人工智能学家
人工智能
来源:前沿科技分享圈近日,AI领域迎来了一次重大突破,DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现,已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美,引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练:创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略,具体包括基础训练、强化学习(RL)、微调等多个阶段。这
- DeepSeek R1:AI领域的新标杆
XianxinMao
人工智能
标题:DeepSeekR1:AI领域的新标杆文章信息摘要:DeepSeek的R1模型在性能上与OpenAI的o1模型相当,甚至在某些方面更具优势,尤其在成本控制上表现出色。R1模型通过开源策略展示了其在AI领域的开放态度,推动了技术的广泛发展。此外,R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力,无需监督微调数据,标志着中国在AI领域的快速崛起,挑战美国的主导地位。AI模型在推理能
- 38字以上的标题:OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法:详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测:OMP及基本信道估计、MRC检测,结合索引调制IM、空间调制SM、正交
PGCUZcQeR
网络matlab人工智能
OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法(详细注释),ZF均衡,低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计,MRC检测,结合索引调制IM,空间调制SM,正交空间调制,SM-OFDM,多天线MIMO,AF,DF中继,理想脉冲/矩形脉冲,TDTF域DD域信道以及最新OTSM调制OFDM和OTFS性能对比。代码均可出,均可正常运行。适合本科B设及研究生学习。ID:971873550
- 【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识
小oo呆
【学习心得】学习pippython
在学习Python全栈的过程中要接触非常多的库,很多库都是直接pipinstall就搞定了!但有一些总是特立独行!一、安装时的名字与导包时名字不同的首先举例大名鼎鼎的OpenCV#安装OpenCVpipinstallopencv-python#导包importcv2再来一个大名鼎鼎的sklearn#安装pipinstallscikit-learn#导包举例fromsklearn.preproces
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴:NumPy驱动数据可视化
精通代码大仙
numpypythonnumpypython信息可视化
1.25视觉风暴:NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴:NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合1.25.1百万级点云实时渲染优化1.25.2CT医学影像三维重建实战1.25.3交互式数据分析看板开发1.25.4地理空间数据可视化进阶1.25.5WebAssembly前端渲染融合视觉风暴:N
- 【自学笔记】JavaWeb的重点知识点-持续更新
Long_poem
笔记javaweb
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录JavaWeb知识点一、基础概念二、项目结构三、Tomcat服务器四、数据库连接(JDBC)五、前端技术六、高级技术总结以下是JavaWeb知识点的MD格式罗列:JavaWeb知识点一、基础概念静态Web与动态Web静态Web:页面内容固定不变,每次访问都返回相同的内容。动态Web:页面内容可以根据请求或用户输入而变化。网站访
- 【Python TensorFlow】入门到精通
极客代码
玩转Pythonpythontensorflow开发语言人工智能深度学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发,广泛应用于机器学习和深度学习领域。本篇将详细介绍TensorFlow的基础知识,并通过一系列示例来帮助读者从入门到精通TensorFlow的使用。1.TensorFlow简介1.1什么是TensorFlow?TensorFlow是一个开源的软件库,主要用于数值计算,特别是在机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的架构来定义复杂的数
- 【学习心得】Python好库推荐——PEFT
小oo呆
【学习心得】人工智能python语言模型
一、PEFT是什么?PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中,目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT,可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集,而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下,如边缘设备、移动设备或低成本
- Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例python机器学习numpy数值计算
Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程1.1多项式特征3、简单线性回归
- 深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大(INF)原因及解决办法
余弦的倒数
学习笔记机器学习深度学习pytorch深度学习人工智能机器学习
文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因:学习率过高可能导致梯度爆炸,权重更新幅度过大,导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题,它会让参数
- 深度解读大语言模型中的Transformer架构
老三不说话、
transformer
一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构,在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系,对于复杂的自然语言文本,无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题,但依然存在梯度不稳定的情况。而且,RNN和LSTM在计算过程中,
- 2.3、numpy 数组:广播机制、遍历数组
融码一生
Python数据处理与分析numpynumpypython开发语言数据分析
点击上方分类专栏、进行系统性学习(文末可扫码领取资料)1、广播机制NumPy中的广播机制(Broadcast)旨在解决不同形状数组之间的算术运算问题。如果进行运算的两个数组形状完全相同,它们直接可以做相应的运算。importnumpyasnpa=np.array([0.1,0.2,0.3,0.4])b=np.array([10,20,30,40])c=a*b#jy:[1.4.9.16.]print
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息