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HaiLang_IT
毕业设计选题毕业设计人工智能深度学习
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
- nvidia-smi命令视图含义
董林夕
nvidia
第一部分:NVIDIA-SMI标题±----------------------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI555.42.06DriverVersion:555.42.06CUDAVersion:12.5|±--------------------------------
- 什么是“知识蒸馏”
清风AI
深度学习人工智能神经网络pythonconda
定义与原理在深度学习领域不断突破的同时,模型的复杂度和计算需求也随之增加。为了解决这一问题,知识蒸馏技术应运而生,成为模型压缩和性能优化的重要手段。本节将详细介绍知识蒸馏的基本概念、工作原理和知识迁移机制。知识蒸馏是一种将大型预训练模型(教师模型)的知识转移到较小模型(学生模型)的技术。这种方法不仅能保留原有模型的性能,还能显著降低模型的复杂度和计算需求,使其更适合在资源受限的环境中部署。知识蒸馏
- legged gym(包含isaac gym)丝滑安装教程
littlewells
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LeggedGym(包含IsaacGym)安装教程——Ubuntu22.04安装IsaacGym安装leggedgym2.1.安装pytorch和cuda:2.2.安装rsl_r2.3.安装legged_gym参考了官方包括网上一堆教程,结合自己遇到的坑,整理了一个比较顺畅的流程,基础环境(例如miniconda或者CUDA)配好的情况下按照本教程安装异常顺畅。有任何问题欢迎反馈。(本教程基于Ub
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
科研_G.E.M.
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- GPU驱动及CUDA安装流程介绍
醉心编码
通信软件技术类c/c++GPUNvidiaGPU驱动显卡驱动
GPU驱动及CUDA安装流程介绍1.安装前准备工作1.1.确认GPU型号和操作系统版本1.2.准备gpu驱动和CUDA软件包1.3.检查服务器GPU识别情况1.4.老版本软件包卸载1.5.安装依赖包CentOS依赖包安装示例:SUSE依赖包安装示例:Ubuntu依赖包安装示例:1.6.安装kernel相关依赖包CentOSUbuntu:SUSE:1.7.修改系统运行级别为文本模式CentOS:Ub
- AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验关键词:虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展,在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而,由于无法亲身试穿,在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此,虚拟试衣技术应运而生,成为电商平台上提升用户体验的
- AI在虚拟客户服务中的应用:提供24_7支持
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI在虚拟客户服务中的应用:提供24/7支持关键词:虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展,客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节。但传统的客服模式存在诸多痛点:人力成本高、响应时间慢、工作时间有限等。在企业面临全时用户需求和竞争压力日益加剧的当下,如何以更低的成本、更快的速度、更高效的资源利用率,持续提供优
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows,论文
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深度学习机器学习深度学习transformer人工智能
必读文章:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码:https://github.com/microsoft/Swin-
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
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程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- 《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
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深度学习
目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
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该章的源代码已经调通,如下,先记录下来,再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio
- yolo是什么,有什么优缺点以及YOLO的应用场景?
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目录前言一、yolo是什么?二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么,有什么优缺点?一、yolo是什么?“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架,全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出,旨在
- AI真的能理解我们这个现实物理世界吗?深度剖析原理、实证及未来走向
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摘要:当下,AI与深度学习广泛渗透生活各领域,大模型与海量数据加持下,其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问,随后深入介绍AI深度学习基础,包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象,也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑,探讨融合物理知识路径,并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题,最终展望AI
- 攻克设备数据质量难题:深度学习应用的数据基石搭建教程(DBSCAN 聚类算法)
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深度学习运维算法数据质量DBSCAN聚类算法
摘要:在深度学习赋能设备管理的浪潮中,数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题,深入讲解强化采集端管控的策略,详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理,并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案,助力打造高质量设备数据集,为深度学习模型高效运行筑牢根基,推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
- 人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI深度学习技术加速药物研发流程
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摘要:本文探讨了人工智能(AI)在药物研发中的应用,强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用,并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例,展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析,预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤,证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
- pytorch实现循环神经网络
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人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体:nn.RNN:最基本的循环神经网络,适用于短时依赖任务。nn.LSTM:长短时记忆网络,适用于长序列数据,能有效解决梯度消失问题。nn.GRU:门控循环单元,比LSTM计算更高效,适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单,适用于短时序列语音、文本处理(短序列)LSTM适用于长序列,能记忆长期信息
- PyTorch 官方文档 中文版本
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pytorch机器学习
文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数,并保存经过训练的模型。本教程向您介绍完整的ML工作流在PyTorch中实现,并提供了用于了解有关每个概念的更多信息的链接。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
- 基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代
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基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天,无人机技术在各个领域的应用越来越广泛。为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力,结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术,打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详
- 使用Transformer模型实现股票走势预测:深入解析和实操案例(基于Python和PyTorch)
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pythontransformerpytorch股票预测
摘要:本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用,突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构,并分析了其在股价预测中的优势和挑战。通过实操案例,展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估,包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价,但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
- 基于深度学习的视觉检测小项目(十六) 用户管理界面的组态
深蓝海拓
基于YOLO的视觉检测小项目深度学习人工智能pythonpyqtqt
分组和权限:用户分为三个组,管理员、普通用户、访客。•管理员的权限和作业范围:添加和删除用户、更改所有用户的信息(用户名、登录密码、所在分组等)、查看和备份以及复制数据库;•普通用户的权限和作业范围:更改自己的用户名和密码、开展工作业务、查看数据库;•访客的权限和作业范围:查看数据库。用于用户管理的界面:既然用到了用户的管理,那么就必然涉及到用户列表的展示方式了。QT对于列表内容的展示方式有:QC
- 深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
qwmb919
人工智能深度学习机器学习python
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
- Anaconda升级的解决方法
一头大学牲
pythonconda
文章目录关于conda升级问题1.在原Anaconda版本上进行更新升级2.就是重装Anaconda镜像源配置的参数解释:1.conda-forge2.bioconda3.menpo关于conda升级问题,Anaconda各种版本镜像下载地址:关于conda升级问题1.在原Anaconda版本上进行更新升级更新过程:如何更新Anaconda版本过程中出现的一些问题:InvalidVersionSp
- 深度学习之线性代数
ousinka
DJLd2lcoderJava开发者动手学习深度学习深度学习java机器学习
深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习,那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。如果你曾经用钱买个茶叶蛋,或者在付过打车费,那么你已经知道如何做一些基本的事情,比如在数字间相加或相乘。例如,上海的温度现在为13摄氏度。严格来说,我们称仅包含一个数值的叫标量(scalar)。在数学表示法,其中标量变量由普通小写字母表示(例如,x、y和z)。我们用R表示所有(连续)实数标量的空
- 一、深度学习与线性代数
新禾
深度学习线性代数深度学习线性代数人工智能
一、深度学习与线性代数在计算机的内存或硬盘中,数据通常是以字符集编码成0和1的形式进行存储的,读取时再以相同字符集进行解码进行显示的。然而在深度学习中,数据在内存或显存中的表示都是以向量的形式表示的。1、字符在计算机中的表示在我们所接触到的手机、电脑、电视所呈现的字符,其原理大概:就是存储在内存、硬盘中的0和1的数字被解码成字符再去映射到屏幕上。目前最常见的编码格式有:ASCII:初代计算机采用的
- 深度学习——线性代数
取个名字真难啊啊
深度学习深度学习线性代数
文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
- 电脑要使用cuda需要进行什么配置
Channing Lewis
计算机科学AI电脑cuda
在电脑上使用CUDA(NVIDIA的并行计算平台和API),需要进行以下配置和准备:1.检查NVIDIA显卡支持确保你的电脑拥有支持CUDA的NVIDIA显卡。可以在NVIDIA官方CUDA支持显卡列表中查看显卡型号是否支持CUDA。2.安装NVIDIA显卡驱动需要安装与显卡和CUDA版本兼容的NVIDIA驱动程序:前往NVIDIA驱动下载页面,选择显卡型号下载并安装驱动。安装完成后,使用命令检查
- 如何安装 CUDA Toolkits
Channing Lewis
AIcuda
安装CUDAToolkit的步骤如下,具体步骤根据你的操作系统(Windows/Linux/Mac)有所不同。以下是Windows和Linux系统的安装步骤:Windows系统安装CUDAToolkit前提条件确保你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡,并且它支持CUDA。确保你安装了适合你的显卡的NVIDIA驱动程序。下载CUDAToolkit访问NVIDIACUDAToolkit下载页面。选择
- 深度学习的应用场景及常用技术
eso1983
深度学习
深度学习作为机器学习的一个重要分支,在众多领域都有广泛的应用,以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述:对图像中的内容进行分类,识别出图像中物体所属的类别。例如,在安防领域,通过对监控摄像头拍摄的图像进行分类,判断是否有可疑人员或物品出现;在电商领域,对商品图片进行分类,方便用户搜索和筛选商品。示例:识别图片中的动物是猫还是狗,或者判断一张图片是风景照还是人物照。
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p