- 人脸识别,dlib优化,Dlib/OpenCV交叉编译
yiyayiya557
linux嵌入式
参考文章:GitRepo镜像使用帮助https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/git-repo/交叉编译Dlib+OpenCV交叉编译移植到ARM64-v8平台(编译不通过,不可用)https://blog.csdn.net/kaychangeek/article/details/80365320Qt移植到ARM64-v8平台(NXPi.MX8M)笔记(未
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
小圆圆666
深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
- OpenBayes 教程上新 | 性能比肩满血版 DeepSeek-R1,QwQ-32B 一键部署教程上线
上周,阿里云突发大招,强势开源了全新推理模型通义千问QwQ-32B。在多个关键基准测试上,其以32B的参数量,超越了OpenAI-o1-mini,比肩671B参数的满血版DeepSeek-R1。QwQ-32B不仅性能哇塞,在保持强劲性能的同时,它还大幅降低了部署使用成本,在消费级显卡上也能实现本地部署,堪称实力与性价比的典范。QwQ-32B在多项基准测试中与DeepSeek-R1-671B等推理模
- C++开源库大全
大王算法
C/C++开发实战365C++入门及项目实战宝典c++开源
程序员要站在巨人的肩膀上,C++拥有丰富的开源库,这里包括:标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。标准库C++StandardLibrary:是一系列类和函数的集合,使用核心语言编写,也是C++ISO自身标准的一部分。
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
程序员莫玛
人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- 基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2
Wis4e
深度学习pytorch人工智能
torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
- 基于PyTorch的深度学习——机器学习3
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
激活函数在神经网络中作用有很多,主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数,那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时,如何选择激活函数?如果搭建的神经网络层数不多,选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以;而如果搭建的网络层次较多,那就需要小心,选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数,因它们的导数都小于1
- Android Studio 安装汉化包
奥特曼老师
androidstudioandroidide
Chinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包确认自己的AndroidStudio的版本,需要跟下载的插件包对应上。插件包下载完成,无需解压打开AndroidStudio进行选择本地导入插件包
- LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话
喝不喝奶茶丫
langchain人工智能大模型大模型应用AI大模型Memory大语言模型
上节课,我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构,以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁,为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习
- Python学习总结
serve the people
巨人的肩膀python开发语言
第一个python程序print("HelloWorld")#缩进一般4个空格键或者1个tab键,但是所有代码块语句必须是相同的缩进,这个必须严格执行,不同的缩进会导致程序不能运行,不能混用空格和tabifTrue:print("True")else:print("False")python注释符单行注释(行注释)#print("HelloWorld")多行注释(块注释)'''print("Hel
- 如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用?
嗯哼唉、
Java
专栏的上一篇文章介绍了JVM内存区域的划分,总结了相关的一些概念,今天的专栏将结合JVM参数、工具等方面,进一步分析JVM内存结构,包括外部资料相对较少的堆外部分。今天我想要大家的问题是:如何监控和诊断JVM堆内和堆外内存使用?概述了解JVM内存方法有很多,具体能力范围也有区别,简单总结如下:可以使用综合性的图形化工具,如JConsole、VisualVM(注意,从OracleJDK9开始,Vis
- 基于jsp+servlet+mysql实现增删改查
蟹黄味汉堡
mysqlservletjsp
#声明单纯记录学习计算机当中所遇到的问题把解决问题的方法分享给大家希望大佬不要喷我这个小白#链接mysql数据库publicclassBaseDao{publicConnectiongetConnection()throwsClassNotFoundException,SQLException{//url里的demo4为数据库名称Stringurl="jdbc:mysql://localhost:
- 深度学习与普通神经网络有何区别?
是理不是里
深度学习神经网络人工智能
深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面:一、结构复杂度普通神经网络:通常指浅层结构,层数较少,一般为2-3层,包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。深度学习:强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征,包含多层神经网络,层数可能达到几十层甚至上百层。例如,ResNet(2015)包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络:特征提取通常依赖人工设计,需要领域专家的经验。这意味着在处
- AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
小赖同学啊
人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行,从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例:一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题:RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度,传统方法耗时较长。AI解决方案:使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- java 连接oracle 字符集_Java连接Oracle数据库,编码格式转换
东京客
java连接oracle字符集
学习东西不忘记下笔记:dbhelper类,各种数据库都合适。publicclassDBHelper{//mysql数据库//publicstaticfinalStringurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test";//publicstaticfinalStringname="com.mysql.jdbc.Driver";//publicstaticfinalStr
- 2025年渗透测试面试题总结-长某亭科技-安全服务工程师(一面)(题目+回答)
独行soc
2025年渗透测试面试指南面试职场和发展安全红蓝攻防护网2025科技
网络安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录长某亭科技-安全服务工程师(一面)1.SQL注入原理与代码层面成因原理代码层面成因漏洞触发场景2.XSS漏洞原理(代码层面)原理代码层面成因漏洞触发场景3.OWASPTop10漏洞(2023版)4.SQL注入防御方案5.SQL注入绕过防护6.护网行动工作内容7.学校攻
- 2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生(一面、二面)(题目+回答)
独行soc
2025年渗透测试面试指南安全科技网络面试护网2015年
网络安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录快某手-安全实习生一面一、Linux操作:查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch(ES)核心要点三、HTTPS建立过程(TLS1.3优化版)四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六、Python多线程局限性七、XSS防御方案八、SQL注入防
- 如何对大模型进行微调?从原理到实战全解析
挣扎与觉醒中的技术人
人工智能外包转型集成学习chatgptgpt-3软件工程
随着大语言模型(LLM)的快速发展,微调(Fine-tuning)已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤,结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践,详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包,助你快速上手!一、什么是大模型微调?微调指在预训练大模型(如GPT-3.5、LLaMA)的基础上,使用特定领域的数据进行二次训练,使模型适应新任务或领域需求。
- XGBClassifiler函数介绍
浊酒南街
#算法机器学习XGB
目录前言函数介绍示例前言XGBClassifier是XGBoost库中用于分类任务的类。XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树(GBDT)实现,它在多种机器学习竞赛中表现出色,尤其擅长处理表格数据。函数介绍XGBClassifiler(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,objective='binary:logistic',boo
- 基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
大数据架构python课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来,就业市场日益复杂多变,求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题,本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据,运用先进的机器学习算法,为求职者提供个性化的岗位推荐服务,同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
- Java 基础核心总结
仅此而已丶
Java基础教程系列开发语言java
目录前言介绍1、基本语法2、面向对象编程3、异常处理4、集合框架5、IO流6、多线程专栏地址前言Java是一种广泛使用的程序设计语言,具有跨平台、面向对象、安全性高、灵活性强等特点,广泛应用于企业级应用程序和移动应用程序等领域。在学习Java语言时,需要掌握一些基础核心知识,本文将为您总结Java基础核心知识点,以便于您的学习和参考。介绍Java基础核心知识点包括基本语法、面向对象编程、异常处理、
- Easy-ES(用Mybatis-Plus语法来操作ElasticSearch)
充满希望的程序员
elasticsearchmybatis大数据搜索引擎
简介Easy-Es(简称EE)是一款基于ElasticSearch(简称Es)官方提供的RestHighLevelClient打造的ORM开发框架,在RestHighLevelClient的基础上,只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生,如果有用过Mybatis-Plus(简称MP),那么基本可以零学习成本直接上手EE,EE是MP的Es平替版,在有些方面甚至比MP更简单,同时也融入了更多Es独
- 使用 marked.min.js 实现 Markdown 编辑器 —— 我的博客后台选择之旅
fxrz12
个人博客javascript编辑器arcgis
最近,我决定为个人博客后台换一个编辑器。之前的富文本编辑器虽然功能齐全,但生成的HTML代码繁杂,维护起来非常麻烦。为了追求更简洁高效的写作体验,我开始研究Markdown编辑器,并最终选择了marked.min.js。1.传统富文本vs.Markdown编辑器在对比了传统富文本编辑器和Markdown编辑器后,我发现它们各有优缺点:特性传统富文本编辑器Markdown编辑器易用性简单直观需学习语
- 向量数据库简介
openwin_top
python编程示例系列python编程示例系列二数据库
向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术,支持基于向量相似度的查询和检索,可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同,向量数据库通常使用基于向量的数据模型,将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据,支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
- 白话设计模式之单例模式:确保实例唯一的编程秘籍
一杯年华@编程空间
白话设计模式设计模式单例模式javascript
白话设计模式之单例模式:确保实例唯一的编程秘籍大家好,在软件开发的学习过程中,设计模式一直是个重难点,尤其是单例模式,看似简单,实则蕴含诸多细节和技巧。我自己在学习时也遇到了不少困惑,所以希望通过这篇文章,和大家一起深入研究单例模式,在交流探讨中共同进步,让这个设计模式不再神秘难懂。一、生活场景中的单例模式在正式讲解单例模式之前,我们先从生活里常见的场景来感受一下它的概念。就拿一个城市的自来水厂来
- Gemini 2.0 Flash
dev.null
AIpython
Gemini2.0Flash是Google最新推出的AI语言模型,旨在提升速度和效率,满足各种任务需求,包括写作、规划、学习和图片生成等。citeturn0search3Gemini2.0Flash的主要特性包括:低延迟和高性能:专为低延迟和高性能设计,适用于需要快速处理大量数据的任务。citeturn0search4多模态输入:支持多种输入形式,包括文本、图片、音频和视频,能够处理多
- Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1
jhonwyyc
机器学习深度学习ubuntu
CP2K教程CP2K系列之一安装文章目录CP2K教程前言一、安装依赖库1.引入库二、下载并解压缩1.下载链接2.解压缩三、安装1.安装cp2k_toolchain2.安装cp2k3.指定根目录4.修改环境变量四、测试总结前言CP2K是一款开源的第一性原理计算软件,采用Fortran98编写。近年来结合机器学习与lammps,已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
- 使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储
dgay_hua
深度学习人工智能python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展,数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用,例如自然语言处理和图像识别,传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库,可以作为向量存储使用,支持多模态数据的存储和处理,并且可以直接用于细调大型语言模型(LLMs)。此外,它还提供自动版本控制,无需依赖其他服务,兼容主要云服务提供商
- 使用 OpenAI Functions Tool Retrieval Agent 实现智能工具选择
bavDHAUO
服务器java前端python
技术背景介绍在构建智能代理系统时,我们通常需要调用多个工具来满足不同的用户查询。然而,随着工具数量的增加,将所有工具描述信息放入每次的查询上下文中变得不切实际。为了解决这个问题,我们引入了工具检索(ToolRetrieval)的概念。通过动态选择与查询相关的工具,我们不仅能节省上下文空间,还能提高代理的响应效率。核心原理解析工具检索的核心思想是在运行时根据用户的输入动态选择要使用的工具。我们将展示
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
&