- python 数据分析 损失数值 如何放到csv中呢 人工智能 深度神经网络,Pytorch ,tensorflow
zhangfeng1133
python人工智能数据分析
损失数值如何放到csv中呢在Python中,使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看,你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是,你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方,以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先,`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象,例如列表的列表,而不是单个列表。如果你的
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 【IEEE出版 | 往届会后三个月检索】第五届大数据、人工智能与软件工程国际研讨会(ICBASE 2024,9月20-22)
i嗑盐の小F
国际学术会议大数据人工智能软件工程机器学习深度学习算法
第五届大数据、人工智能与软件工程国际研讨会(ICBASE2024)将于2024年09月20-22日在中国温州隆重举行。会议主要围绕大数据、人工智能与软件工程等研究领域展开讨论。会议旨在为从事大数据、人工智能与软件工程研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨,促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构
- 机器学习——lightGBM(学习整理)
CXDNW
机器学习机器学习人工智能笔记lightgbm参数优化sklearn
目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式(1)TrainingAPI(2)Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI(重复只做补充)3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks(1)lightgbm.record_evaluation(2)lig
- 【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)
艾思科蓝 AiScholar
人工智能机器学习信息与通信图像处理人机交互计算机视觉数据分析
第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。本届会议将主要关注机器学习和计算机应用面临的新的挑战问题和研究方向,着力反映国际机器学习和计算机应用相关技术研究的新进展。大会网站:https://ais.cn/u/iMrIjq(更多会议详情)截稿时间:以官网信息为准收录检索:EICompendex,Scopus【往届已见刊并完成EI
- 机器学习 之 决策树与随机森林的实现
SEVEN-YEARS
机器学习决策树随机森林
引言随着互联网技术的发展,垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤:自助采样:从原始数
- FlexibleBI智能化质量管理系统:让制造更高效、精准
三坐标CMM质量数据系统
制造大数据人工智能
在现代制造业中,质量管理不仅仅是一个追求卓越的标志,更是企业保持竞争力的核心。我们推出的智能化质量管理系统,通过先进的人工智能技术赋能,为企业带来前所未有的预测能力,助力制造商在竞争激烈的市场中立于不败之地。FlexibleBI1.人工智能赋能的质量预测我们的系统使用先进的人工智能算法,对制造过程中的尺寸数据进行深度分析。与市场上现有的一些高端软件类似,但我们不局限于这些已有的框架。系统能预测潜在
- 基于深度学习的人类行为模仿
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型,使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。通过模拟人类的动作、决策过程、情感反应等行为,相关技术在机器人、虚拟助手、人机交互等领域具有广泛的应用前景。1.背景与意义1.1人类行为的复杂性多模态数据:人类行为包含视觉、听觉、触觉、语言等多种感知信息,如何综合分析这些多模态数据以理解和模仿人类行为是一个挑战。情境依赖性:人类行为通常依赖于特定
- 忘掉 Siri 吧:苹果可能会推出拥有自己AI“个性”的机器人设备|TodayAI
TodayAI日报
TodayAI日报人工智能机器人苹果
近日,知名科技记者MarkGurman报道称,苹果公司(Apple)正计划进军机器人领域,推出旨在解决“第一世界问题”的新产品。据Gurman透露,苹果还可能利用生成式AI技术,为其机器人设备打造一个全新的“个性化”人工智能助理。这一AI助理将类似于Siri,但专为苹果实验室正在开发的机器人设备量身定制。并非Siri替代品,而是“AI小弟”根据Gurman的说法,这款新型AI助理并不是为了取代Si
- 爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8,高效涨点
不想敲代码!!!
爆改yolov8即插即用YOLOyolov8目标检测人工智能深度学习
1,本文介绍BSAM基于CBAM进行改进,经实测在多个数据集上都有涨点。BSAM(BiLevelSpatialAttentionModule)是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注,从而提升任务性能。核心特点:双层空间注意力:BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。全局注意力捕捉图像或特征图的整体信息,而局部注意力则
- 「2023-03-30」与人工智能对话6周后自杀,AI杀死人类仅仅是“可能”吗?
等闲少年
本文由「等闲少年」原创,全文1800字,创作维艰,成文不易,点赞关注,共同进步~~~“原本一切都很美好,直到大约两年前,他开始对生态环境问题感到焦虑。”“他不相信人类有任何摆脱全球变暖的方法,他把所有的希望都寄托在技术和人工智能上。”“他仿佛上瘾了,每天早晚他都在其中避难,而且他再也离不开它了。”这是克莱尔对皮埃尔自杀原因的一种分析,她认为是“伊丽莎”间接杀死了皮埃尔。克莱尔是已经自杀的皮埃尔的妻
- 华为全屋智能vs小米智能家居,谁适合全屋智能?
「已注销」
华为物联网iot
颠覆浪潮正推动我们的日常生活方式改变。当中,物联网及人工智能相关的创新科技,为我们改造成可以持续自立运作、畅顺无缝的家居,如果想打造全屋智能的话,可以从这几个方面来做个对比:1.智慧生态支持:首先,小米是米家生态链品牌支持,华为是Hilink生态链支持。华为全屋智能以第三方的合作伙伴接入设备为主,比如海尔、美的、格力等头部家电品牌,符合HiLink技术标准的电器就可以接入到华为全屋智能的系统中,由
- 自然语言处理系列四十五》Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
搜索引擎自然语言处理elasticsearchaichatgptgpt人工智能
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十五Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理Elasticsearch安装部署和使用总结自然语言处理系列四十五Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理
- 自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战新词发现是NLP的基础任务之一,通过对已有语料进行挖掘,从中识别出新词。上一篇文章已经对新词发现做了详细介绍,下面展示代码,HanLP工具提
- 可定制化内容具体识别事物,多方位同时监管的智慧快消开源了。
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智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。国产化人工智能“产学研用”一体化创新模式在行业的建立,将大大提升当地政府人工智能形象。用户只需在界面上进行简单的操作,就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址:yihe
- 1.人工智能原理
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一元一次函数感知器–如何描述直觉MCCulloch-Pitts神经元模型MCCulloch-Pitts神经元模型(McCulloch-PittsNeuronModel)是一种简化的人工神经元模型,由美国心理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和逻辑学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)于1943年提出。这个模型是神经网络和计算神经科学领域的一个重要里程碑,为后来的神经网络研究奠
- 编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门大神级攻略
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随笔经验分享其他笔记pythonjava
编程语言选择1.选择一种编程语言入门:Python:Python是初学者的绝佳选择。它语法简单、易读易写、用途广泛,广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript:对于对Web开发感兴趣的学生,JavaScript是必学的。它在前端开发中占据主导地位,并且与HTML和CSS结合使用,构建动态网页。Java:Java是一种面向对象的编程语言,广泛应用于企业级应用和A
- Python配置管理工具库之hydra使用详解
Rocky006
python人工智能开发语言
概要在开发复杂的Python应用程序时,配置管理往往是一个重要但容易被忽视的部分。Hydra是一个强大的配置管理工具,它旨在简化配置文件的管理和使用,尤其是在涉及多个配置文件和参数组合的场景下。Hydra提供了一种优雅的方式来组织和访问配置数据,并支持动态生成和组合配置。这对于机器学习、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库,包括其安装方法、主要特性、基本和
- 树数据结构(Tree Data Structures)的全面指南:深度解析、算法实战与应用案例
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数据结构科普数据结构算法
树数据结构(TreeDataStructures)的全面指南:深度解析、算法实战与应用案例引言树数据结构(TreeDataStructures)作为计算机科学中的基石之一,以其独特的层次结构和分支特性,在众多领域发挥着关键作用。从文件系统的组织到数据库的索引,从编译原理的语法分析到人工智能的决策制定,树数据结构无处不在。本文将深入探讨树数据结构的基本概念、类型、遍历方式及其在实际应用中的广泛案例。
- 基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLOpython开发语言
【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法(YOLOv8)与深度学习技术的项目,旨在实时或离线地识别并分类人脸表情(如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等)。以下是一个简短的介绍,概述了该系统Python源码的核心要点:该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称,非常适合实时应用。Python源码实现通常包括以下几个
- AI如何创造情绪价值
学客汇
商业研究商业观察大模型人工智能生成式AI大模型应用AI与情绪管理AI应用
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶,从医疗辅助到金融服务,AI技术的身影无处不在。而如今,AI更是涉足了一个全新的领域——创造情绪价值。AI已经能够处理和分析大量的文本、图像、音频和视频数据,从中提取和识别出人类的情感信息。AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式,对复杂的数据进行深度学习和理解,逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域,情绪识
- spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
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spark应用程序转换
在实际机器学习项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作,主要包括:特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频-逆向文件频率(TF-IDF)词频-逆向文件频率(T
- 打脸预测,AI泡沫破裂,科技衰退
齐玉林
人工智能科技
首先抛出我的观点,AI的方向是好的,但大模型并不是好的实现路径。作为AI功能的体验者,我并没觉得AI为我的生活、工作、学习做了哪些重大的改变,经常看到各大媒体报道谁谁谁又开源了某项AI大模型,谁谁又做出了AI级企业应用,性能提升百分之几百。看到这些五花八门的标题都没有点进去看的兴趣,20年人工智能兴起,也让我知道世界上还有这么个玩意,这4年一路走来AI的创业公司陆陆续续倒下8万多家,全球接近20万
- 大模型智能进阶之路:探索未来AI的无限可能
江佑IT
人工智能
如何让大模型更聪明?在人工智能的浪潮中,大模型以其强大的数据处理能力和广泛的应用前景,成为了科技领域的明星。然而,正如任何技术一样,大模型也面临着诸多挑战,尤其是在理解力、泛化能力和适应性方面。那么,如何让大模型变得更聪明,以适应复杂多变的环境呢?首先,我们需要深入理解大模型的运作机制。大模型之所以强大,是因为它们能够处理海量的数据,并从中学习到丰富的知识和模式。但是,这种学习往往是基于统计和概率
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 计算机视觉概念科普
极客代码
玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门多学科交叉的科学,旨在让计算机具备“看”的能力,即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
- 深度学习100问7-向量降维的算法有那些
不断持续学习ing
深度学习机器学习人工智能
一、主成分分析(PCA)PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩,这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密,比如数学好的同学一般物理也不错,化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点,把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解(SVD)SVD呢,就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
- 大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍
微学AI
大模型提示词技术提示词工程大模型
大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍,《大模型提示词工程技术》的作者:微学AI,这是一本专注于提升人工智能大模型性能的著作,它深入浅出地讲解了如何通过优化输入提示词来引导大模型生成高质量、准确的输出。书中不仅涵盖了提示词工程的基本概念和原则,还提供了丰富的实践案例和技术优化技巧。《大模型提示词工程技术》书籍,目录结构:第一章提示工程技术概述1.1提示工程技术的定义与发
- 飞凌方案丨基于LS1028A系列核心板打造一款边缘计算网关
spear800
5GLS1028A飞凌嵌入式边缘计算网关
随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展与应用,给传统的云计算模式带来了巨大的挑战,这也催生出了计算模式的变革,边缘计算由此诞生。所谓边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。通俗的讲,就是在数据采集的本地完成对数据的计算、处理后(譬如打上时间戳,数据格式化、对事件和过程数据分类),根据结果进行“就地”决策,并将处理完成的数
- 【花雕学AI】11:ChatGPT与New Bing的横向比较与多维度对比测试
驴友花雕
引言:人工智能AI技术正在改变我们获取和使用信息的方式。搜索引擎作为我们与互联网的主要接口,也在不断地进化和创新。2022年底,两种新型的人工智能搜索引擎,分别是ChatGPT和NewBing,引起了广泛的关注和讨论,并且出乎意料之外在2023年开始火爆起来。它们都是基于OpenAI的GPT系列模型开发的,但是有着不同的特点和功能。例如,ChatGPT可以根据用户的输入生成自然语言的回答,也可以进
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出