深度学习｜2.11 向量化vectorization

DeepSeek应用场景及其解决的问题杏花春雨江南自然语言处理
DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。以下是DeepSeek在企业级应用开发中的典型应用场景及其解决的问题：1.企业知识管理与智能搜索场景：企业拥有大量的文档、报告、邮件、会议记录等非结构化数据，员工需要快速找到相关信息。DeepSeek的作用：通过语义搜索和自然语言处理（NLP），DeepSeek可以理
python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类邀_灼灼其华机器学习及概率统计 python 神经网络分类 sklearn
1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
构建神经网络之sklearn（完善）邪恶的贝利亚神经网络 sklearn 机器学习
1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选：'mean','median','
pytorch与深度学习随记——AlexNet 黑色的山岗在沉睡深度学习随记深度学习 pytorch 人工智能
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建
深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能 LangGraph
文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM
穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路云边有个稻草人热门文章人工智能 DeepSeek 大数据集成DeepSeek API DeepSeek算法阿里云百炼平台集成
云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型，凭借其强大的推理和生成能力，已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。通过DeepSeek提供的API接口，开发者可以在多个领域中实现先进的自然语言理解和生成任务。本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口，并
AI在农业中的应用:精准农业的新时代 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。然而，随着人口增长和资源短缺，传统农业面临着诸多挑战，例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战，精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段，对农业生产进行精细化管理，提高资源利用效率、产量和产品质量，同时减少环境污染。人工智能（AI）作
AI驱动的企业学习管理系统 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。知识更新速度加快，技术迭代日新月异，员工需要不断学习新技能，提升自身竞争力，才能适应不断变化的市场环境。传统的企业学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)往往以标准化课程和批量学习为主，难以满足员工个性化学习需求，且缺
从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南好东西不迷路各自资源 AI 前端 html python
第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2环境配置实战Python环境搭建（推荐Anaconda）condacreate-ndeepseekpython=3.8condaactivatedeepseek深度学习框架选择指南
卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解 abments 人工智能 cnn 深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念：在数学上，卷积是一种操作，通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核：一个卷积核是一个小矩阵，通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重（weights），这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
Python vLLM 实战应用指南 ghostwritten python python 开发语言
文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎，专注于高效的生成式模型推理任务。它通过动态批处理和内存优化技术大幅提高了大模型（如GPT系列）的推理性能，非
从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析一碗黄焖鸡三碗米饭人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言：为什么选择DeepSeek进行图像分类？在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架，凭借其高效计算优化和灵活架构设计，在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读 Crazy learner 模型部署深度学习人工智能
目录1.什么是深度学习模型可视化？2.张量（Tensors）：深度学习中的核心数据结构3.常见的节点操作**Gather**操作**Transpose**操作**Pow**操作**Add**操作**Mix**操作4.查看模型详情5.可视化工具总结在深度学习领域，理解模型内部的工作原理对于优化、调试和改进模型至关重要。随着神经网络的复杂性日益增加，开发者和研究人员逐渐意识到，可视化不仅是理解模型的一
考研导师选择方法 herosunly 考名校研究生经验分享考研选择导师考研导师选择方法
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互皮皮冰燃深度学习深度学习语言模型 langchain
文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st
图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现盼小辉丶图神经网络从入门到项目实战图神经网络 GNN pytorch
图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3.PinSAGE小结系列链接0.前言GraphSAGE是专为处理大规模图而设计的图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)架构。在科技行业，可扩展性是推动系统增长的关键驱动力。因此
《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解环工人学Python 深度学习 pytorch 人工智能 python 机器学习学习
写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写
在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分秋‍. python numpy 开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域，处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作，通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组：(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组：(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习... 坂田月半
内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化一碗黄焖鸡三碗米饭人工智能前沿与实践 cnn 人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。然而，尽管CNN在这些任务中表现出色，它们通常需要大量的计算资源，并且在优化过程中可能会遇到一些挑战，如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型，提高其性能和训练效率，DeepSeek提供了多种优化技术和工具，可以帮助我们系统地进行
英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测 OAK中国_官方数码相机
最近英特尔官方发布了一篇文章：主要介绍了如何将英特尔开发板（小挪吒）与OAK深度相机结合使用，并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机：作为深度数据采集的核心设备，其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合，实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高
VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》 OAK中国_官方 SLAM 人工智能 rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能，我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型，该模型同时进行局部特征点检测
深度学习开源数据集大全：从入门到前沿念九_ysl AI 人工智能
在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介：手写数字识别领域的“HelloWorld”，包含6万张训练图像和1万张测试图像，尺寸为28×28的灰度图。特点：适合入门级图像分类任务，支持快速验证算法原型28。下载地址：MNIST官网2.I
程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析 guzhoumingyue AI python
随着技术的发展和行业需求的变化，程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统奔强的程序课程设计
博主小档案：花花，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
图像识别-pytorch 星辰瑞云机器学习 cnn pytorch
Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。模型：由层构成的网络结构，如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（
建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2 阿克兔人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学
自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人山海青风 #自然语言处理自然语言处理 chatgpt
一、为什么要做聊天机器人？在互联网时代，我们日常接触到的“在线客服”“自动问答”等，大多是以聊天机器人的形式出现。它能帮我们快速回复常见问题，让用户获得及时的帮助，并在一定程度上减少人工客服的压力。同时，聊天机器人也是了解自然语言处理（NLP）最好的实战项目之一。因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
机器学习与深度学习资料 JasonDing1354 【Machine Learning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧环工人学Python 深度学习 pytorch 人工智能 python 机器学习
写在前面：点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写代码。在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优
HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较 spjich java httpclient
网上利用java发送http请求的代码很多，一搜一大把，有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection，有的用httpclient，而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。 httpclient又可分为 httpclient3.x httpclient4.x到httpclient4.3以下 httpclient4.3
Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验 Axiba .net
概述：Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了！新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件，还有其他一些控件功能升级，精彩不容错过，让我们一起来看看吧！ syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商，该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
[宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度 comsci 背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢? 如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢? &nbs
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java的WebCollector爬虫框架 oloz 爬虫
WebCollector主页： https://github.com/CrawlScript/WebCollector 下载：webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。接下来看demo package org.spider.myspider; import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
jQuery append 与 after 的区别小猪猪08
1、after函数定义和用法： after() 方法在被选元素后插入指定的内容。语法： $(selector).after(content) 实例： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
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索引索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎
我的架构经验系列文章索引 agevs 架构
下面是一些个人架构上的总结，本来想只在公司内部进行共享的，因此内容写的口语化一点，也没什么图示，所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全，希望抛砖引玉，大家互相讨论。要注意，我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台，因此也不一定是适用所有的语言和平台的。（内容是前几天写的，现附上索引）前端架构 http://www.
Android so lib库远程http下载和动态注册 aijuans andorid
一、背景在开发Android应用程序的实现，有时候需要引入第三方so lib库，但第三方so库比较大，例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验，发现通过远程下载so文件，然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。二、主要
linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法 baalwolf option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误： svnserve.conf:12: Option expected 为什么会出现这个错误呢，就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时，无法识别有前置空格的配置文件，如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
MongoDB的连接池和连接管理 BigCat2013 mongodb
在关系型数据库中，我们总是需要关闭使用的数据库连接，不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制，如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧，mongoDB中当我们new一个Mongo的时候，会发现它也
AngularJS使用Socket.IO bijian1013 JavaScript AngularJS Socket.IO
目前，web应用普遍被要求是实时web应用，即服务端的数据更新之后，应用能立即更新。以前使用的技术（例如polling）存在一些局限性，而且有时我们需要在客户端打开一个socket，然后进行通信。 Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库，它可以帮你实
[Maven学习笔记四]Maven依赖特性 bit1129 maven
三个模块为了说明问题，以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块，模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和user-service 依赖作用范围 Maven的dependency定义
【Akka一】Akka入门 bit1129 akka
什么是Akka Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
zabbix_api之perl语言写法 ronin47 zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java－－http://bossr.iteye.com/blog/2195679，这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl use 5.010 ; use strict ; use warnings ; use JSON :: RPC :: Client ; use
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ brotherlamp linux运维工程师 linux运维工程师教程 linux运维工程师视频 linux运维工程师资料 linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ ----------------------------------------------------- 兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1 链接：http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码：bl65 兄弟连Lin
bitmap求哈密顿距离-给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y( bylijinnan java
import java.util.Random; /** * 题目： * 给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5)， * 使得他们的哈密顿距离（d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|）最大
map的三种遍历方法 chicony map
package com.test; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class TestMap { public static v
Linux安装mysql的一些坑 chenchao051 linux
1、mysql不建议在root用户下运行 2、出现服务启动不了，111错误，注意要用chown来赋予权限，我在root用户下装的mysql，我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf) chown -R cc /etc/init.d/mysql
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Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项：no_bold不显示粗体字，no_italic不显示斜体字，no_antialias和
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MySQL server has gone away 问题解决方法，需要的朋友可以参考下。应用程序（比如PHP）长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL，但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如，图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。今天遇到类似的情景，MySQL只是冷冷的说：MySQL server h
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MongoDB常用操作命令 geeksun mongodb
1. 基本操作 db.AddUser(username,password) 添加用户 db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证 db.cloneDataBase(fromhost)
php写守护进程（Daemon） hongtoushizi PHP
转载自： http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655 守护进程（Daemon）是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。 1、基本概念 &nbs
spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题 jonsvien DAO spring bean mybatis prototype
今天在公司测试功能时发现一问题：先进行代码说明： 1，controller配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型） @resource/@autowired service对象都可以（两种注解都可以）。 2，service 配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）
对象关系行为模式之标识映射 home198979 PHP 架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构一、概念 identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象，确保每个对象只加载一次，当要访问对象的时候，通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射，Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。二、为什么要使用标识映射？在数据源架构模式之数据映射器中 //c
Linux下hosts文件详解 pda158 linux
　1、主机名：　　无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。　　公网：IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。　　局域网：每台机器都有一个主机名，用于主机与主机之间的便于区分，就可以为每台机器设置主机
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#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
数学函数 w54653520 java
public class S { // 传入两个整数，进行比较，返回两个数中的最大值的方法。 public int get( int num1, int nu

深度学习｜2.11 向量化vectorization

2.11 向量化的作用

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