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方法教程LabelImgBBox图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg(下载源码,需要编译)Windows和Linux系统可运行软件:http://tzutalin.github.io/label
- GPU架构(1.2)--GPU SoC 中的 CPU 架构
小蘑菇二号
手把手教你学GPUSoC芯片智能电视
目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU,还集成了高性能的CP
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
UnknownBody
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本文是深度学习相关文章,针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec:异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说,使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而,许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的,这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
- 深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image
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深度学习论文:CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageTheWinningSolutiontotheiFLYTEKChallenge2021CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagePDF:https://arxiv.org/pdf/22
- 大模型开发流程及项目实战
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一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成,通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制,因此,虽然大模型是深度学习领域的集大成之作,大模型开
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
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✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(五)Transformer介绍
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TransformerTransformer是一种基于自注意力机制(Self-AttentionMechanism)的深度学习模型,首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同,Transformer不需要依靠序列顺序进行递归,而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列,从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
- Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法(Shadowing)——听力突破核武器****二、番茄工作法(Pomodoro)——时间管理手术刀****三、费曼技巧(FeynmanTechnique)——知识内化加速器****四、康奈尔笔记(CornellNotes)——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
- 图像超分,提高图像分辨率的方法和工具
风暴之零
python图像处理深度学习
图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现,包括插值算法、深度学习等。其中,深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度神经网络学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
- 深度学习-笔记1
深度学习神经网络
刚开始接触深度学习相关内容,在这儿做一个笔记:网址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型,结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层,预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示,任务适配层
- 深度学习之核函数
fpcc
AI及算法ai
深度学习之核函数在机器学习中,常看到多项式核函数、高斯核函数,那什么叫核函数(KernelFunction,或者KernelTrick)呢?它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换φ(x),将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算,而在低维输入空间又存在某个函数K(x,x′),它恰好等于在高维空间中这个内积,即K(x,x′)=。那么支持向量机就不用
- 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
eso1983
深度学习汽车自动驾驶
汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统,深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积神经网络)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、语义分割(道路、车道线)。典型模型:YOLO:实时目标检测,低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN:结合检测与像素级分割,用于精确场景理解
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上
XLYcmy
漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个:1、基于此领域的相关方法,通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验,比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线(1)构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集(2)针对跨架构下的二进制程序,利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言,对于不同中间语言,选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征,
- 基于Pyhton的人脸识别(Python 3.12+face_recognition库)
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python人工智能开发语言
使用Python进行人脸编码和比较简介在这个教程中,我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码,并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具,它基于dlib的深度学习模型,可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者,我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。代码示例importface_recogn
- 《DeepSeek-R1 问世,智能搜索领域迎来新变革》
黑金IT
智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型,自2024年5月7日发布以来,迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性,在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力:DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法,能够精准解析复杂的语义结构
- AI绘画关键词(咒语)分析与热点研究
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语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展,语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步,AI绘画也因此快速崛起。只需输入关键词,AI系统就能自动生成符合语义描述的图像,这一技术的出现,使绘画的创作方式发生革命性变化。目前主流的AI绘画模型有Midjourney、Stablediffusion和文心一格等,其使用方式多为输入一段含有图片描述的“prompt(指令)
- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
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基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- 【Python TensorFlow】入门到精通
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TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发,广泛应用于机器学习和深度学习领域。本篇将详细介绍TensorFlow的基础知识,并通过一系列示例来帮助读者从入门到精通TensorFlow的使用。1.TensorFlow简介1.1什么是TensorFlow?TensorFlow是一个开源的软件库,主要用于数值计算,特别是在机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的架构来定义复杂的数
- 【学习心得】Python好库推荐——PEFT
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【学习心得】人工智能python语言模型
一、PEFT是什么?PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中,目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT,可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集,而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下,如边缘设备、移动设备或低成本
- 深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大(INF)原因及解决办法
余弦的倒数
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文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因:学习率过高可能导致梯度爆炸,权重更新幅度过大,导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题,它会让参数
- 通过命令行工作流提升工作效率的实战教程(持续更新)
herosunly
大模型工作流实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所
- 第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook
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本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具:Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序,可以使用集成开发环境或集成管理系统,最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda,是因为Anacon
- 深度学习(DL/ML)学习路径
jackl的科研日常
深度学习学习人工智能
最近几年,尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后,人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好,大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中,亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
- 基于深度学习的行人检测与识别系统:YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用,广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容,自动识别并定位行人,这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战,如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来,深度学习的进步,尤其是目标检测领域的快速发展,为行人检测提供了强有力的支持。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,作为目前目标检测领域
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能分类
1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- (3-5)文生图模型架构:扩散模型
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能python深度学习大模型文生图多模态
3.5扩散模型扩散模型(DiffusionModels)是一类用于生成图像的深度学习模型,近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中,然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型,通过逐步添加和去除噪声,实现从随机噪声到高质量数据的转化,其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩
- 常用的npm镜像源配置方法
TechExplorer365
ToolVuenpm前端node.js
常用的npm镜像源配置方法常用的npm镜像源配置方法一、切换到淘宝镜像源二、切换到腾讯云镜像源三、切换到华为云镜像源四、通过淘宝提供的`cnpm`工具安装包常用的npm镜像源配置方法一、切换到淘宝镜像源配置命令:npmconfigsetregistryhttps://registry.npmmirror.com验证配置:npmconfiggetregistry如果返回https://registr
- 毕业设计项目 深度学习人体目标检测
bee_dc
毕业设计毕设大数据
1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目,基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果:毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!2目标检测概念普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。在ILSVRC(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9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。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro