- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
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卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- 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
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- 小程序学习笔记:自定义组件创建、引用、应用场景及与页面的区别
you4580
小程序
在微信小程序开发中,自定义组件是一项极为实用的功能,它能有效提高代码的复用性,降低开发成本,提升开发效率。本文将深入剖析微信小程序自定义组件的各个关键方面,包括创建、引用、应用场景以及与页面的区别,并附上详细代码示例,帮助开发者全面掌握这一技术。一、自定义组件的创建创建自定义组件主要分为以下三个步骤:创建components文件夹:在项目根目录下,通过鼠标右键新建一个名为“components”的
- 小程序入门:跳过域名校验、跨域与 Ajax 问题解析
you4580
小程序
在小程序开发过程中,我们常常会遇到一些和网络请求相关的问题,比如合法域名校验、跨域以及Ajax的使用。今天这篇博客就来为大家详细讲解一下这些内容,帮助大家少走弯路,更高效地进行小程序开发。一、跳过request合法域名校验在小程序中发起网络数据请求,有两个硬性条件:接口必须基于https协议,同时要把接口对应的域名配置到合法域名列表里。可要是后端程序员只提供了http协议的接口,这时候该怎么办呢?
- pytorch-数学运算
码啥码
深度学习之pytorchpytorch深度学习python
四则运算加减乘除add+sub-mul*div/a=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)a,b'''(tensor([[0.2384,0.5022,0.7100,0.0400],[0.1716,0.0894,0.0795,0.1456],[0.7635,0.9423,0.7649,0.3379]]),tensor([0.8526,0.8296,0.1845,0.7922])
- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
Mr数据杨
Python深度学习python深度学习pytorch
在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- ROS:录制相机、IMU、GNSS等设备数据
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介录制数据️准备工作录制相机录制串口设备录制数据项目地址简介在ROS中,录制传感器数据(如相机、IMU等)常使用rosbag工具,它可以将ROS话题消息保存为.bag文件,供后续回放或分析。本文使用jetson-tx2核心板作为录制平台,录制微光相机数据和六轴IMU数据,用于相机标定、IMU标定、相机-IMU联合标定与VIO轨迹分析。相机标定详见:相机-IMU联合标定:相机标定IMU标定
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类,你会如何设计数据输入?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
- 小程序入门:理解小程序页面配置
you4580
小程序
在小程序开发的领域中,页面配置起着举足轻重的作用。它就像是一位幕后设计师,默默地塑造着每个页面的外观与行为,为用户带来独特的体验。今天,咱们就一起深入探索小程序页面配置的奥秘,揭开它神秘的面纱。一、页面配置文件的作用在小程序的世界里,每个页面都有专属的.json配置文件。当我们新建一个页面时,小程序会贴心地自动生成与之对应的四个文件,其中就包含这个至关重要的配置文件。它的主要职责是对当前页面的窗口
- Pytorch模型安卓部署
python&java
pytorch人工智能python
Pytorch是一种流行的深度学习框架,用于算法开发,而Android是一种广泛应用的操作系统,多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上,个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情,因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署,PyQt部署以及exe打包,ncnn部署,tensorRT部署,MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
- 【PyTorch】保存和加载模型
Jackilina_Stone
#DeepLearningpytorchpython人工智能深度学习模型
目录■state_dict■用于推理的保存和加载模型保存/加载state_dict保存/加载整个模型以TorchScript格式导出/加载模型■保存和加载用于推断和/或恢复训练的一般检查点(Checkpoint)■将多个模型保存在一个文件中■使用来自不同模型的参数进行暖启动(Warmstarting)模型■跨设备保存和加载模型保存在GPU,加载到CPU保存在GPU,加载到GPU保存在CPU,加载到
- 人工智能-基础篇-5-建模方式(判别式模型和生成式模型)
机器学习包括了多种建模方式,其中判别式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。简单来说:想要创建一个模型,依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型,针对输入数据给出特定的输出。如:判断一张图片是猫还是狗,直接学习“猫”和“狗”的特征差异(如耳朵形状、
- PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析
怀灏其Prudent
PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials前言在深度学习模型部署过程中,模型大小和推理速度是两个至关重要的考量因素。PyTorch提供的动态量化技术能够在不显著影响模型准确率的前提下,有效减小模型体积并提升推理速度。本文将深入解析如何对
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 后端开发实习生简历迭代的5个版本,希望能帮你找到实习
今天不coding
简历实习后端Java大厂暑期实习
后端开发实习生简历迭代的5个版本,希望能帮你找到实习1.0研究生开学时写的第一份简历,主要是对本科做的项目的一些总结。本科主要是以深度学习的项目为主+比赛,开发的技术学的比较少,后端的项目也没有做过。但是凭此找到了一份算法的实习。当时研一还是想走算法工程师的。后面觉得自己不适合,就放弃了。2.0经历过几个月的算法实习和论文折磨之后,决定走后端开发岗了,选择Java为主语言,在B站大学做了一个项目,
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
beist
深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- 大模型量化
需要重新演唱
大模型量化
大模型量化是一种优化技术,旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度,同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识:目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
- 【大模型学习 | 量化】pytorch量化基础知识(1)
九年义务漏网鲨鱼
算法学习pytorch人工智能
pytorch量化[!note]官方定义:performingcomputationsandstoringtensorsatlowerbitwidthsthanfloatingpointprecision.支持INT8量化,可以降低4倍的模型大小以及显存需求,加速2-4倍的推理速度通俗理解:降低权重和激活值的精度(FP32→INT8),从而提高模型大小以及显存需求。一、前置知识1.1算子融合将多个
- pytorch 要点之雅可比向量积
AI大模型教程
pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心,就需要敲黑板、划重点学习。同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)是深度学习框架中的关键技术之一,它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知:PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它内置了强大的自动微分功能。在本文中,我们将深
- 昇腾AI生态组件全解析:与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
- 智能汽车图像及视频处理方案,支持视频智能包装创作能力
美摄科技
汽车
在这个日新月异的智能时代,每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展,智能汽车不仅成为了未来出行的代名词,更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中,美摄科技以创新为翼,推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案,为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴,重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑,视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案,是基于深度学习、人工智能及大数据处
- 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置【详细、可运行】
nomoremorphine
深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
pythonopenvccudanvidiadockerbuild
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&