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编程随想▿
CSScss前端html网页布局
目录一、绝对单位vs相对单位二、核心相对单位详解1.em单位2.rem单位(Rootem)3.vh与vw单位4.vmin与vmax单位三、实战应用场景对比五、专家建议与最佳实践六、总结一、绝对单位vs相对单位绝对单位(如px)固定不变,而相对单位则基于其他参考值动态计算,更适合响应式设计:/*绝对单位示例*/.fixed-size{width:300px;/*始终为300像素*/}/*相对单位示例
- Sequential Thinking:AI深度思考的新范式及其与CoT、ReAct的对比分析
码字的字节
人工智能SequentialCoTReAct
引言:AI深度思考的演进与SequentialThinking的崛起在人工智能技术快速发展的今天,AI模型的思考能力正经历着从简单应答到深度推理的革命性转变。这一演进过程不仅反映了技术本身的进步,更体现了人类对机器智能认知边界的持续探索。早期的大语言模型虽然能够生成流畅的文本,但在处理复杂问题时往往表现出"浅思考"的局限性——答案可能看似合理,却缺乏严谨的推理过程和系统性考量。例如,2022年的一
- 一元线性回归模型与最小二乘法
liuzx32
监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线
- 【Java-多线程】什么是幂等性?
以下是关于幂等性的详细解析:一、幂等性定义幂等性(Idempotence)是指同一操作多次执行所产生的影响与一次执行的效果相同。就像数学中的乘法运算:1×1×1=1,无论乘多少次结果都不变。二、生活化案例外卖订单场景:用户点击"支付"按钮时网络抖动支付系统收到两次相同支付请求如果接口没有幂等性:可能扣除双倍金额具备幂等性的系统:即使收到多次请求,只扣款一次三、技术实现方案1.数据库唯一约束CREA
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- 《归程》
Lschneid
早上还是大雾弥漫,现在早已小雨袭人,天气骤变似乎已是齐鲁之地给我印象最深的地方。我并不知道什么时候开始嘀嗒的,只是一觉醒来后,无意转向窗外看到迎面而来的火车前头挥动着雨刷。是的,这是又一次归程、处在列车上的感觉和往常并没感到不同,线路还是死板的,或许有一天会改变,但归心是不变的。在陌生的环境中,好多人都在沉默,有打开电子产品听音乐的;有萍水相逢短暂交流的;有打开书在静读的;也有无声在随着窗外的风景
- Unet源码实现(pytorch)
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pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- pytorch的学习笔记
wyn20001128
算法
一cuda 2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构,是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,它提供了GPU编程的简易接口,基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
- 深度学习模块实践手册(第十二期)
加油吧zkf
目标检测目标检测模块解析与实践深度学习人工智能计算机视觉目标检测python
56、Ghost模块论文《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》1、作用:Ghost模块是一种轻量级的特征提取模块,旨在通过廉价操作生成更多特征图,减少计算量的同时保持模型性能。传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算,Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤,有效减少了计算复杂度,特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机
- 算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南
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《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录推荐算法系统系列二算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南更多技术内容总结推荐算法系统系列二算
- 走进妻子的房间
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我有无数次习惯在妻子的炒菜声中闲坐冬阳下看书读报的享受就像儿子同频在空调房中游戏搏杀等待叫饭一般惬意,这一刻一把伞刺破我那久已发霉的土地在零下2度的雨中看妻子的手一波一波伸进洗衣池恍如自己的手一遍一遍伸进油锅我们一家人原本是在一个房间持久的熟悉越来越像此刻我长时间不变动位置的手背渐渐的我有了我的房间儿子有了儿子的房间妻子有了妻子的房间只是今天感谢这一把伞就像老天送给我一把钥匙让我走进妻子的房间让我
- Day 38: 2019-05-30【100天崔律阅读营·Day38-6.4 日志】
迷猴桃sally
【100天崔律阅读营·Day38-6.4日志】这是2019年5月30日“100天崔律阅读营”之“关系力·《关系力》6.4交流三层面”的学习日志。1.【收获】我今日的收获:自己阅读的时候,对于三个层面打造人脉,我的理解是从三个不同的层面逐级对应着三类人,但是今天在听完课反思的过程中,忽然觉得这三个层面是反应人与人交流的过程,三个层面与对应的三类人不时“=”,不是一一匹配的,同一类人可能在不同的场合出
- 035_ClaudeCode_MCP_介绍
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ClaudeCode菜鸟到高手专栏ClaudeCode机器学习深度学习mcp
035_ClaudeCode_MCP_介绍摘要ModelContextProtocol(MCP)是一个开放的标准化协议,专为大型语言模型提供上下文数据而设计。作为ClaudeCode生态系统的重要组成部分,MCP如同"AI应用程序的USB-C端口",提供了将AI模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。本文全面介绍MCP的核心概念、架构设计和在ClaudeCode中的应用场景。目录什么是ModelC
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内容概要算力网络作为数字基础设施的核心载体,正通过异构协同架构与能效优化框架的深度融合,构建起支撑工业物联网与智慧民生应用的技术底座。随着边缘计算节点的快速部署与模型压缩技术的突破性发展,工业场景中的设备健康检测与实时故障分析已实现毫秒级响应,典型应用场景包括产线异常识别、设备寿命预测等关键领域。与此同时,数据预处理技术的迭代升级有效缓解了工业传感器数据维度爆炸带来的算力压力,通过特征提取与噪声过
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每一篇文章都短小精悍,不啰嗦。一、功能定位:给Runnable装上"对话记忆"在聊天机器人、客服系统等场景中,多轮对话是核心需求——用户不会每次都重复历史信息,系统需要记住之前说过什么。RunnableWithMessageHistory就是为解决这个问题而生的组件:它像一个"智能管家",给原本只能处理单次输入的Runnable(如大模型调用链)装上"记忆功能",自动管理对话历史的加载、合并和保存
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MySQL的性能优化是一个系统工程,涉及配置调整、查询优化、架构设计等多个层面。下面我作为架构师,将重点讲解关键的配置参数优化,这些是提升MySQL性能最常见且效果显著的基础步骤:核心原则:基于硬件和工作负载:没有放之四海而皆准的配置。优化必须考虑你的服务器硬件(内存大小、CPU核数、磁盘类型-SSD还是HDD)以及你的应用负载特点(读多写少?写多读少?事务型还是分析型?)。循序渐进,监控验证:每
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46、缩放点积注意力模块论文《AttentionIsAllYouNeed》1、作用:缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)是Transformer模型的核心组件,旨在解决序列建模中长距离依赖关系捕捉的问题。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题,且并行性较差。该模块通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似度,实
- 写作进阶模式浅析
能源小李
上篇文章对目前写作中的差距进行了思考总结,主要是三方面差距:文字数量差距、干练语言与固有文风的差距、美化排版的差距。那么我们该如何针对性的制定写作进阶计划,该如何不断提高写作能力,构建自己成熟的写作模式呢?本文将进行简要分析。图片发自App写作进阶模式就是指针对我们自身写作技能提高的系统的方式方法。结合自身对写作的理解,从以下三个层面构建写作进阶模式。【进阶一锤炼提高写作思考力】写作本身是一种思考
- 基于开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序源码的用户价值引导与核心用户沉淀策略研究
摘要:在数字化商业生态中,用户留存与核心用户培育是产品成功的关键。本文聚焦开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序源码的协同应用,探讨如何通过技术赋能实现用户价值引导与核心用户沉淀。研究结合工业品供应链、美妆品牌、健康食品行业等案例,提出“认知渗透-行为引导-价值沉淀”的三阶段策略,验证了技术组合在提升用户活跃度、延长生命周期、促进商业价值转化方面的有效性。关键词:开源AI大模型;AI智
- 动态分析软件:DYNA3D_(12).优化与校准
优化与校准在动态分析软件的二次开发中,优化与校准是提高模型准确性和效率的关键步骤。通过优化,可以减少计算时间、提高计算精度,而校准则确保模型的预测结果与实际试验数据相匹配。本节将详细探讨优化与校准的原理和方法,并提供具体的代码示例和数据样例。优化原理优化是指在有限的计算资源和时间内,通过调整模型参数或结构,使模型达到最佳性能的过程。在动态分析软件中,优化通常涉及以下几个方面:模型参数优化:调整材料
- 动态分析软件:DYNA3D_(5).材料模型
材料模型在进行动态分析时,材料模型的选择和定义是至关重要的一步。DYNA3D提供了多种材料模型,以适应不同的物理现象和材料特性。本节将详细介绍几种常用的材料模型,并通过具体的例子说明如何在仿真中进行配置和使用。1.线弹性材料模型线弹性材料模型是最简单的材料模型之一,适用于在小变形范围内线性响应的材料。这种模型假设材料的应力与应变之间存在线性关系,即符合胡克定律。线弹性材料模型通常用于金属材料在低应
- 零基础学习性能测试第一章-为什么会有性能问题
试着
性能测试学习性能测试零基础
目录零基础性能测试:第一章-为什么会有性能问题?一、性能问题本质分析(黄金三角模型)1.资源不足的典型表现2.设计缺陷的灾难案例3.使用不当的五大雷区二、性能问题排查工具箱(即学即用)1.快速诊断命令表2.性能问题自检流程图3.真实工作场景解决方案三、性能优化的核心原则1.优化优先级法则2.必须避免的优化误区3.优化效果验证公式四、工作应用:性能问题排查清单1.五分钟快速检查表2.性能问题诊断报告
- Git remote 远程仓库链接管理
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Linux服务端git
SVN使用单个集中仓库作为开发人员的通信枢纽,通过在开发人员的工作副本和中央仓库之间传递变更集来进行协作。这与Git的分布式协作模型不同,后者为每个开发人员提供了自己的仓库副本,并具有自己的本地历史记录和分支结构。用户通常需要共享一系列提交而不是单个变更集。Git允许我们在仓库之间共享整个分支,而不是将变更集从工作副本提交到中央仓库。gitremote命令是负责同步更改的更广泛系统的一部分。通过g
- 3D Gaussian Splatting (3DGS) 从入门到精通:安装、训练与常见问题全解析
3DGaussianSplatting(3DGS)从入门:安装、训练与常见问题全解析3DGaussianSplatting(3DGS)作为一种新兴的实时神经渲染技术,以其惊人的渲染速度和高质量的视觉效果迅速获得了社区的关注。然而,从环境配置到数据准备,再到模型训练和结果导出,整个流程中充满了各种可能令人困惑的“坑”。本文旨在为您提供一份全面的3DGS安装与使用指南,汇总了从环境搭建到最终结果产出的
- 我学习ppt
7天有你
老师布置了一个作业:故宫题材纪录片的变与不变,用ppt制作出来。最近在学习ppt,也希望自己能联系一下,我就拦下了这个任务。当然了,大家一起找资源。这里修修改改,那里补补贴贴,可算做好了,虽然花的时间都点长。毕竟是练习呢,把基础功能学习了一大半,现在要做的就是把所有的基础功能再复制,把学会的东西用上。做完只能说是马马虎虎吧!第一次做的样子我也就不发出来,等以后加强技术了再来。做完之后,还是觉得有些
- 全平台兼容+3倍加载提速:GISBox将重新定义三维可视化标准
GISBox
GISBoxGISBox纹理压缩数字孪生智慧城市3DTiles三维可视化BIM
在智慧城市、数字孪生、BIM工程等领域的三维可视化浪潮中,模型加载卡顿、存储成本高、跨平台兼容差已成为行业痛点。无论是Web端的实时渲染,还是移动端的户外作业,高精度模型与低性能设备之间的矛盾,始终制约着项目的落地效率。而GISBox的纹理压缩功能,正是破解这一难题的“金钥匙”——它通过算法革新与硬件加速,让超大规模三维模型“瘦身”80%,加载速度提升3倍,真正实现“轻量化、高性能、全兼容”的三维
- 开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序源码:重塑商业运营节奏与用户体验
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摘要:本文聚焦开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序源码在商业领域的应用,分析其如何通过技术整合简化运营流程、提升用户粘性。以用户日历功能为切入点,探讨源码在动态运营调整中的灵活性,结合案例阐述其对商业效率与用户体验的双重优化,为数字化转型提供实践参考。关键词:开源AI大模型;AI智能名片;S2B2C商城小程序;运营节奏;用户体验一、引言在数字化浪潮下,商业运营的复杂性与用户需求的个性化形
- 《共情的力量》第六章
画堂春sd
2.第一个阶段是理想化。作者认为这入爱河是一种可接受的精神病。也就是在这种精神病下,我们都会表现出无法保持注意力和客观性。在这个阶段,我们把那个人当做物体或一个东西来爱,我们会想到那个人保持不变,这样就能与我们头脑中建构出来的图像相符,而那些图像是经过我们自己打造来满足我们需要的。这种爱情只是想象出来的,我们爱上的只是一个图像,不是真人,这种头像没有缺点,没有瑕疵,而真人注定是不完美的。通过共情,
- 大模型或多模态在能源系统优化调度中的应用
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LLM能源人工智能
1.大模型在电力调度中的应用GAIA-电力调度大语言模型项目描述:专为电力调度设计的大语言模型,能够处理运行调整、运行监控和黑启动等任务技术特点:基于LLaMA2微调,专门针对电力系统领域优化论文:“Alargelanguagemodelforadvancedpowerdispatch”(NatureScientificReports,2025)GitHub:暂未公开源代码,但论文中提到了完整的技
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构建企业级AIAgent:不只是Prompt工程,更是系统工程文章目录构建企业级AIAgent:不只是Prompt工程,更是系统工程1.从“玩具”到“产品”:AIAgent的演化路径2.系统工程视角下的AIAgent构建原则2.1.状态外置:构建可恢复、可扩展的会话系统2.2.知识外化:建立结构化记忆机制2.3.模型作为配置项:提升系统的灵活性与可维护性2.4.多入口设计:让Agent更贴近用户场
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite