突破二维，迈入三维

LSTM 网络在强化学习中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南 AI大模型应用入门实战与进阶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
LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理，以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景，包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
数据挖掘常用算法优缺点分析天波烟客00 数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
AI大模型基于LLM的Agent架构图解 AI产品经理人工智能深度学习语言模型学习
Agent定义Agent是什么？Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义：基于人工智能（尤其是大模型）技术，能够感知和理解环境，并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么？AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标，智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么？智能核保应用，如果解决方案搭载AIAgent能力，
【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测 SVR 人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估 Java资深爱好者机器学习 scikit-learn 算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
数据挖掘常用算法 kaiyuanheshang AI 数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒，缺乏解释性支持
DeepSeek Janus-Pro：多模态AI模型的突破与创新大模型之路大模型（LLM）Deepseek deepseekr1 deepseek LLM 强化学习
近年来，人工智能领域取得了显著的进展，尤其是在多模态模型（MultimodalModels）方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据，极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析：下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型，正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
数据结构：时间复杂度和空间复杂度星迹日数据结构数据结构时间空间复杂度算法
我们知道代码和代码之间算法的不同，一定影响了代码的执行效率，那么我们该如何评判算法的好坏呢？这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种：第一种时间效率，又称时间复杂度。第二种空间效率，又称空间复杂度。其中，时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。二、时间复杂度1、概念算法的时间复杂度其实是一个数学函数，它描述了该算法的运
通过 Docker 部署 Mastodon 服务器的教程 shelby_loo docker 服务器容器
如何使用Edu邮箱申请Azure订阅并开通免费的VPS想要免费获得Azure的VPS吗？拥有一个Edu邮箱就能让你轻松实现！Edu邮箱不仅可以帮助你申请Azure的学生订阅，还能免费使用Adobe和Notion等软件，让你的学习和工作更加便捷。如果你还没有Edu邮箱，可以参考末尾的衍生参考。在Azure100学生订阅中新建一台UbuntuVPS，并在Ubuntu下通过Docker部署Mastodo
数据结构——时间复杂度 Lamar Carpenter 数据结构计算机408考研数据结构
前言当你拿到一段代码时，你该如何判断这一段代码算法的好坏程度？有的人会说跑一下（运行一下），事后统计运行时间。当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间，但是这存在着一些问题：和机器性能有关超级计算机vs单片机（同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快）和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法（不能为了统计算法的效率发射一颗导弹
Python学习笔记 - 探索正则表达式对象和对象匹配 Mr数据杨 Python 编程基础正则表达式 python 正则 re
在文本处理和数据清洗任务中，正则表达式无疑是一把锋利的“瑞士军刀”。它不仅能够简洁地表达复杂的字符串匹配规则，还可以在各种编程语言中实现高效的文本处理。在Python中，re库提供了强大的正则表达式功能，允许开发者轻松进行模式匹配、数据提取、验证等操作。本教程将深入探讨Python中正则表达式的高级功能，尤其是如何使用正则表达式对象及其方法来高效处理文本。我们将详细讲解如何通过re.compile
因果关系推断与机器学习 hhhh106 读书笔记大数据
因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因，即因果关系X→Y存在，当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况：X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况，我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究 matlab科研助手 matlab 算法开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测 Matlab机器学习之心算法 matlab transformer
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型，旨在提高水质参数
基于Lagrange-Newton法的SQP局部算法python实现笛在月明算法 Python python 算法优化
序列二次规划（SQP）是解决约束优化问题中较好的一种算法，其流程为在实现算法的过程中，使用了scipy.optimize模块：scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol=None,callback=None,option
【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 2401_84239830 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
Qpython+Flask监控添加发送语音中文信息功能 eybk flask python 后端
对Qpython+Flask实现对小孩学习的监控-CSDN博客中html页面进行改造，利用Ajax，提交一段文字，发送到数据库，再在服务器，发送该段文件给手机端，然手机端TTS朗读出来，增加了父母监控小孩学习，自定义提醒小孩的功能。一、index.html的更改。实时**学习情况图//设置定时器，每20秒（20000毫秒）刷新一次页面setInterval(function(){location.
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因果推断与机器学习—因果推断入门（1）樱花的浪漫因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景（如社交网络、电商、搜索引擎等）的今天，因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2（system2，这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品，人类大脑由两套系统构成：系统1负责快速思考，做出下意识的反应；系统2则负责比较耗时的思考，如理解事物之间的因果关系）的畅想中强调，在实现
全覆盖路径规划-精准细胞覆盖算法码厂一粒沙记录算法
今天，咱们来聊聊这个传统的精准细胞覆盖算法，算法的描述挺抽象的，这里尽量用易于理解的语言来讲解一下，它就像是给机器人安排一个任务，让它把一块地方仔仔细细地走一遍，下面详细说说它是怎么做的。整体思路想象你要打扫一个大房间，你得有个计划，知道先打扫哪块，再打扫哪块，最后把整个房间都打扫干净。精准细胞覆盖算法就是给机器人规划这样的“打扫路线”，让它能把给定的空间都走遍。具体步骤第一步：把空间“切块”并记
pythonocc安装_PythonOCC开发-如何搭建开发环境和一个创建圆台例子 weixin_39884100 pythonocc安装
我本来是打算学习C++OCC的，但是感觉C++太难了，虽然OpenCasCAD里面有个MFC的例子，但是我连一个开发环境都没搭建出来。后来知道有个老外把C++OCC封装成了PythonOCC，就打算去研究一下。虽然网上百度到了资料，但是我还是慢慢摸索到处问别人，搞了两个多小时才成功的把环境搭建起来。转载出处，学习资料https://blog.csdn.net/weixin_42755384/art
《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》 Lemon_wxk 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
python学习笔记——input()函数详解 blankcookie 学习笔记
1.input()函数概述功能：从标准输入中读取字符串，并且去掉末尾的换行符，最后返回数据数据类型：str-字符串2.input()函数的使用介绍方法1：直接使用input()函数print("Howoldareyou?")age=input()print(f"so,you're{age}old.")print(type(age))执行：2.方法2：带有提示词的使用input()函数print("
【文本去重】通俗易懂理解Minhash算法凌漪_ 算法数据结构大模型
Minhash算法直观理解作者：@凌漪_@板烧鱼仔@Yuxn.背景Jaccard相似度两个集合A和B，我们关心它们的Jaccard相似度J(A,B)=∣A∪B∣∣A∩B∣J(A,B)=\frac{∣A∪B∣}{∣A∩B∣}J(A,B)=∣A∩B∣∣A∪B∣Jaccard相似度描述了两个集合之间的相似程度。使用场景1：两个文档之间的相似度。注意:jaccard相似度并没有提取文档的任何语义，只是在查
28岁开始零基础学前端，这些血的教训你一定要避免 2501_90336583 前端
写了一个Vue动态表单组件，发布到NPM上。模仿Vue1.0版本写了一个MiniVue，这让我对Vue的理解达到了源码级别。写了几篇关于Vue的文章。计算机理论知识计算机理论知识决定了一个程序员的天花板（在国内还得加上英语）。数据结构与算法算法看了《剑指offer题解》、《Leetcode题解》这两本书，还是挺有用的，也有刷到的题面试正好碰上了的。编译原理、计算机原理由于编译原理和计算机原理是看的
C#中使用FreeSql进行数据库操作，并在WPF的MVVM模式下使用 ysdysyn c#数据库 wpf
在java转C#WPF上位机，MVVM过程中，遇到数据库的问题，经过简单的学习FreeSql语法糖，进行一下简单的封装及使用。我们在C#项目中实现FreeSql技术，首先在我们需要在使用语法糖所在的文件下点击依懒性>管理NuGet程序包，搜索FreeSql并进行下载：在appsettings.json配置文件中输入数据库连接配置，如果没有可在文件夹下自行创建，这里的连接的数据库是MYSQL和SQL
【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现道友老李自然语言处理(NLP)自然语言处理 transformer
文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言
java面试题（jvm） lgcgkCQ java面试题 java jvm 面试面试题
目录jvm组成1.jvm由哪些部分组成？2.什么是程序计数器3.什么是堆？4.什么虚拟机栈？5.栈和堆的区别？6.什么是方法区？7.什么是直接内存？类加载器1.什么是类加载器？2.有哪些类加载器？3.双亲委派模型4.类加载器的执行过程垃圾回收1.对象什么时候可以被垃圾器回收2.有哪些垃圾回收算法3.分代回收4.jvm有哪些垃圾回收器5.G1垃圾回收器6.强引用、软引用、弱引用、虚引用jvm实践1.
keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码... weixin_34162401
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
web3.0入门及学习路径吗喽一只 web3 学习
Web3是指下一代互联网的演进形式，它涉及一系列技术和理念，旨在实现去中心化、开放、透明和用户主导的互联网体验。Web3的目标是赋予用户更多的控制权和数据所有权，并通过区块链、加密货币和分布式技术来实现。一、特点去中心化：Web3建立在区块链技术之上，通过使用分布式网络去除传统互联网中的中心化权威机构，实现数据和应用的去中心化。这种结构提高了安全性，减少了单点故障的风险，并增加了抗审查性。加密货币
ViewController添加button按钮解析。（翻译）张亚雄 c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m // Reservation software // // Created by 张亚雄 on 15/6/2.
mongoDB 简单的增删改查开窍的石头 mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作在mongo中对于不存在的表当你用db.表名他会自动统计下边用到的user是表明，db代表的是数据库添加(insert):
log4j配置 0624chenhong log4j
1) 新建java项目 2) 导入jar包，项目右击，properties—java build path—libraries—Add External jar，加入log4j.jar包。 3) 新建一个类com.hand.Log4jTest package com.hand; import org.apache.log4j.Logger; public class
多点触摸(图片缩放为例) 不懂事的小屁孩多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的，上个图片缩放的代码，供大家参考一下 import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.view.MotionEvent; import android.view.View; import android.view.View.OnTouchListener
有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析换个号韩国红果果 JavaScript html
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。 clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。 clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值 offsetLeft 若无已定位的包裹元素
数据库产品巡礼：IBM DB2概览蓝儿唯美 db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统，其包含了对XML，图像存储和Java脚本对象表示（JSON）的支持。DB2可被各种类型的企业使用，它提供了一个数据平台，同时支持事务和分析操作，通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统 DB2可应用于以下三个主要的平台: 工作站，DB2可在Linus、Unix、Windo
java笔记5 a-john java
控制执行流程： 1，true和false 利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例：（a==b）。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值，返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用，虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值，那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值，例如if(a!=0)。 2，if-els
Web开发常用手册汇总 aijuans PHP
一门技术，如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术，非常好，却得不到普遍运用的原因。正如我们学习一门技术，过程大概是这个样子： ①我们日常工作中，遇到了问题，困难。寻找解决方案，即寻找新的技术； ②为什么要学习这门技术？这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题，困惑。这个问题，非常重要，我们不是为了学习技术而学习技术，而是为了更好的处理我们遇到的问题，才需要学习新的
今天帮助人解决的一个sql问题 asialee sql
今天有个人问了一个问题，如下： type AD value A
意图对象传递数据百合不是茶 android 意图Intent Bundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的 1,将下面的代码添加到main.xml中 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http:/
oracle查询锁表解锁语句 bijian1013 oracle object session kill
一.查询锁定的表如下语句，都可以查询锁定的表语句一： select a.sid, a.serial#, p.spid, c.object_name, b.session_id, b.oracle_username, b.os_user_name from v$process p, v$s
mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件［tar.gz］征客丶 mysql osx
场景：在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。环境：mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件步骤：[所有目录请从根“/”目录开始取，以免层级弄错导致找不到目录] 1、下载 mysql 5.6 的二进制文件，下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir；下载地址：http://dev.mysql.com/downl
分布式系统与框架 bit1129 分布式
RPC框架 Dubbo 什么是Dubbo Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。集群容错: 提供基于接
那些令人蛋痛的专业术语白糖_ spring Web SSO IOC
spring 【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】：由容器控制程序之间的关系，而非传统实现中，由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在：控制权由应用代码中转到了外部容器，控制权的转移，是所谓反转。简单的说：对象的创建又容器(比如spring容器)来执行，程序里不直接new对象。 Web 【单点登录(SSO)】：SSO的定义是在多个应用系统中，用户
《给大忙人看的java8》摘抄 braveCS java8
函数式接口：只包含一个抽象方法的接口 lambda表达式：是一段可以传递的代码你最好将一个lambda表达式想象成一个函数，而不是一个对象，并记住它可以被转换为一个函数式接口。事实上，函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。方法引用：又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了，这时可以使
编程之美-计算字符串的相似度 bylijinnan java 算法编程之美
public class StringDistance { /** * 编程之美计算字符串的相似度 * 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： * 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; * 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; * 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“trav
上传、下载压缩图片 chengxuyuancsdn 下载
/** * * @param uploadImage --本地路径(tomacat路径) * @param serverDir --服务器路径 * @param imageType --文件或图片类型 * 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等 */ public void upload(String uploadImage,Str
bellman-ford(贝尔曼-福特)算法 comsci 算法 F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指：给定一个加权有向图G和源点s，对于图G中的任意一点v，求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法，因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。与迪科
oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数 daizj ASM oracle ASM_POWER_LIMIT 磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT 该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值，其数值范围为0~11，默认值为1。该初始化参数是动态参数，可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下： SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
高级排序:快速排序 dieslrae 快速排序
public void quickSort(int[] array){ this.quickSort(array, 0, array.length - 1); } public void quickSort(int[] array,int left,int right){ if(right - left <= 0
C语言学习六指针_何谓变量的地址一个指针变量到底占几个字节 dcj3sjt126com C语言
# include <stdio.h> int main(void) { /* 1、一个变量的地址只用第一个字节表示 2、虽然他只使用了第一个字节表示，但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了 3、他都只存了第一个字节地址，为什么只需要存一个字节的地址，却占了4个字节，虽然只有一个字节，但是这些字节比较多，所以编号就比较大，
phpize使用方法 dcj3sjt126com PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下安装（fastcgi模式）的时候，常常有这样一句命令：代码如下: /usr/local/webserver/php/bin/phpize 一、phpize是干嘛的？ phpize是什么？ phpize是用来扩展php扩展模块的，通过phpi
Java虚拟机学习 - 对象引用强度 shuizhaosi888 JAVA虚拟机
本文原文链接：http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处！无论是通过计数算法判断对象的引用数量，还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达，判定对象是否存活都与“引用”相关。引用主要分为：强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
.NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包）下载地址 happyqing .net 下载 framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1（完整软件包） http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150 Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新，包含很多基于 .NET Framewo
JAVA定时器的使用 jingjing0907 java timer 线程定时器
1、在应用开发中，经常需要一些周期性的操作，比如每5分钟执行某一操作等。对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。 privatejava.util.Timer timer; timer = newTimer(true); timer.schedule( newjava.util.TimerTask() { public void run()
Webbench 流浪鱼 webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html Webbench是知名的网站压力测试工具，它是由Lionbridge公司（http://www.lionbridge.com）开发。 Webbench能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每秒钟相
第11章动画效果（中） onestopweb 动画
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windows下制作bat启动脚本. sanyecao2314 java cmd 脚本 bat
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Java进行RSA加解密的例子 tomcat_oracle java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文；解密是将密文转换回纯文本。　　数据的加解密属于密码学的范畴。通常，加密和解密都需要使用一些秘密信息，这些秘密信息叫做密钥，将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。　　对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。　　非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥，两个不同的密钥的
Android_ViewStub 阿尔萨斯 ViewStub
public final class ViewStub extends View java.lang.Object android.view.View android.view.ViewStub 类摘要： ViewStub 是一个隐藏的，不占用内存空间的视图对象，它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt

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