- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(6.2)自动微分机制
Fansv587
深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式(GradModes)默认模式(梯度模式)无梯度模式推理模式评估模式(`nn.Module.eval()`)自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
- Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络
tRNA做科研
深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇!在前面的几篇中,我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用,进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数,在上一个教程中我们学习了优化算法。今天,我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习:深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块:(1)使用nn.Sequent
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
骆驼_代码狂魔
程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
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目录一、版本对应二、安装命令(pip)1.版本(1)v2.5.1~v2.0.0(2)v1.13.1~v1.11.0(3)v1.10.1~v1.7.02.安装全过程(1)选择版本(2)安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档:pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- PyTorch核心基础知识点
niuTaylor
编程区pytorch人工智能python
PyTorch核心基础知识点,结合最新特性与工业级实践,按优先级和逻辑关系分层解析:▍核心基石:张量编程(TensorProgramming)1.张量创建(8种生产级初始化)#设备自动选择(2024最佳实践)device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"mps"iftorch.backends.mps.is_available()else"cpu"#关键
- Linux部署模型报错OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_mod
dkgee
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报错内容:OSError:Errornofilenamedpytorch_model.bin,tf_model.h5,model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory主要原因是transformer版本不对,需要升级pipinstall--upgradehuggingface_hubpipinstalltransformers[torch]其
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
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内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- 基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频
阆遤
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利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段,并将其合并成一个新视频,使用“buffalo_l”模型,模型需安装在代码当前目录下的.\models中。需要roop或其他支持pytorch、insightface、moviepy的环境。pytorch安装请见我其他文章。#cython:language_level=3str#-*-coding:ut
- 关于pytorch3d的安装
诚威_lol_中大努力中
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更新1:2025_2_04今天发现,原来的pytorch3d不见了,在我的aaa1环境中。重新安装,我发现最好用的还是去github下载最新的pytorch3d的zip,unzip之后,进去pipinstall-e.然后安装成功!1、参考文章1:windows安装PyTorch3D详细指南-哔哩哔哩(bilibili.com)这篇文章巨好2、参考文章2:pytorch3d/INSTALL.mdat
- 【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用(呕心沥血版)
十二月的猫
PyTorch深度学习pytorch零基础入门
个人主页:十二月的猫-CSDN博客系列专栏:《PyTorch科研加速指南:即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential类的使用2.1序列容器简单注入2.2序列容器字典注入2.3序列容器函数注入2.4序列容器修改2.5序列容器删除3.nn.ModuleList()的使用3.1定义模型3.2使用模型4.总结1.前言《
- pytorch v1.4.0安装问题
大柠丶
pytorch人工智能python
直接使用conda安装报错:(CenterNet)C:\Users\16323>condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit=10.1-cpytorch-cconda-forgeChannels:-pytorch-conda-forge-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata
- Vision mamba(mamba_ssm)安装踩坑指南
ggitjcg
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在这篇博客中,我将分享我在linux环境安装和使用VisionMamba(mamba_ssm)过程中遇到的一些问题和解决方法。前置检查:PyTorch和Python版本在安装mamba_ssm前,请确保你的PyTorch和Python环境版本正确。以下代码可用来检查环境信息:importtorchprint("PyTorchVersion:{}".format(torch.__version__)
- 关于forward函数
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定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑,定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层(如卷积层、全连接层等),计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现:在PyTorch中,forward函数是模型的核心部分,必须显式定义。灵活性高:可以根据模型需要,自由定义forward函数的内容,包括各种计算操作。示例(PyTorch)
- 使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇
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1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
- PyTorch数据归一化处理:transforms
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##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类
小白的高手之路
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1、使用方法fromtorch.utils.dataimportDataset2、torch.utils.data.Dataset类的定义classDataset(Generic[_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou
- 从零搭建Pytorch模型教程(七)单机多卡和多机多卡训练
AI大模型探索者
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前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式,一种是DP方式,一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式,一种是通过horovod库,一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程,但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码,为了能更好地理解它们之间的区别,这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
- PyTorch基础知识讲解(一)完整训练流程示例
苏雨流丰
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文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程,并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,预测输入图像是否属于以下
- 用 pytorch 从零开始创建大语言模型(零):汇总
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用pytorch从零开始创建大语言模型(零):汇总本系列官方代码库:https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍:BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章:用pytorch从零开始创建大语言模型(一):理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型(二):待更新用pytorch从
- TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势
Honeysea_70
#算法tensorflowpytorch人工智能
功能上的区别1.计算图TensorFlow:使用静态计算图(StaticGraph)。在运行模型之前,需要先构建完整的计算图,然后通过会话(Session)运行图。优点是性能优化更高效,适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂,因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch:使用动态计算图(DynamicGraph)。计算图是动态构建和执行的,每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便,
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题?
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喝不喝奶茶丫
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今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。(书籍分享)
- 树莓派4B arm平台aarch64 pip安装pytorch
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pytorcharm深度学习
比如你要安装torch1.7.1的版本,你执行下面这行命令pip3installtorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2-fhttps://torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html
- 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
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文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
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文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容:本文主要贡献:2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容:ImageNet简介:图像处理方法:3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
- python arm64_PyTorch-aarch64
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PyTorch源码编译步骤:1、源码编译环境:操作系统:debian9.12交换空间:1GPython版本:3.5硬件:CPU:RK3399(aarch64)内存:4G2、下载依赖包:下载pytorch及其依赖包时,默认从github上下载,如果网络不好、容易断开时,可在gitee上找到对应包克隆链接,然后修改对应配置文件,进行下载。需要细致耐心。3、编译主要参数:设置最大作业数:exportMA
- Pytorch使用手册-DCGAN 指南(专题十四)
AI专题精讲
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1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs(深度卷积生成对抗网络)。我们将训练一个生成对抗网络(GAN),在给它展示大量真实名人照片后,它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现,而本文档将对该实现进行详细解释,并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心,你不需要事先了解GAN的知识,但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
- 【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件
努力的小巴掌
pytorch分类项目pytorch分类人工智能
Pytorch猫狗分类用Pytorch框架,实现分类问题,好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段,通过这个分类问题,可以知道整个pytorch的工作流程是什么,会了一个分类,那就可以解决其他的分类问题,当然了,其实最重要的还是,了解她的核心是怎么工作的。那首先,我们的第一个项目,就做猫狗的分类。声明:整个数据和代码来自于b站,链接:使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
- 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;
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//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
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- 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:
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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
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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。
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