- 人工智能机器学习算法分类全解析
power-辰南
人工智能人工智能机器学习算法python
目录一、引言二、机器学习算法分类概述(一)基于学习方式的分类1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)(二)基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法(三)基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
- AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发?
Tezign_space
AIGC人工智能科技经验分享传媒音视频
在AI的发展过程中,我们也曾走过弯路。最初,我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中,但随着时间的推移,我们逐渐意识到,在商业应用中,技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。特别是在面向企业的应用场景中,客户需要的是稳定、可靠的服务,而不是可能出错的概率性结果。所以,我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本,这样我们才能在商业场景中更好地
- 深度学习复习笔记(6)线性回归——新冠预测项目
Kriol
深度学习初学深度学习笔记线性回归
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包,类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用,损失函数需要用fromtorchimport
- 基于Pytorch深度学习——Softmax回归
EchoToMe
深度学习pytorch回归python
本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解,并且由于李沐老师的代码能力很强,以及视频中讲解代码的部分较少,所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉,所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法,但是针对于多分类问题,我们常用的是Softmax技术,大家不要被这个名字给迷惑了,s
- PCB的历史与发展
二年级程序员
PCB嵌入式硬件人工智能
一、历史(一)起源探索阶段1、早期尝试:1903年,德国发明家阿尔伯特・汉森首创利用“线路”观念应用于电话交换机系统,利用金属箔切割成线路导体,在线路交点上设置导通孔实现不同层间的电气互联,这是现代PCB制造的雏形。2、材料突破:1907年,利奥・亨德里克・贝克兰改进了酚醛树脂的生产技术,将树脂实用化、工业化,为印制电路板的问世与发展创造了条件。1920年代,早期的PCB板材有酚醛树脂、松石、普通
- 考研复习之记忆方法
herosunly
考名校研究生经验分享考研
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。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。授权多项发明专利。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。
- 基于MATLAB串级控制系统仿真设计,基于MATLAB的精馏塔控制系统设计.doc
阳光泉
摘要:精馏技术是一种应用非常普遍的物料分离的化工装置,在工业中使用极其广泛。它的原理是根据物料的挥发程度的不同来实现物料的分离,以供制造不同的产品。随着工业的迅速发展,生产规模的不断扩大,化工产品种类也在飞速增多。为了促进能源的充分利用,使得精馏在工业过程控制领域中发挥了越来越重要的作用。不同的控制设计过程中使用不同的工业生产工艺,在现实的工业过程中应根据产品的质量要求、产品的工作环境以及能量耗散
- 入坑 Python 全能实战小白训练营,470 集干货 12.9G 大揭秘!
七七知享
Pythonpython开发语言pandasnumpymatplotlibjavaphp
家人们,我最近挖到了一个Python学习的宝藏——Python全能实战小白训练营。整整470集,内容超丰富,资源包有12.9G,完全就是为咱们这些想系统学习Python的小白量身定制的。接下来就给大家好好唠唠。随着课程深入,会涉及到Python的各种高级特性,比如面向对象编程、模块与包的使用。在讲面向对象编程时,老师通过打造一个小型游戏角色系统,把类、对象、继承、多态这些抽象概念诠释得生动形象,让
- XGBoost常见面试题(五)——模型对比
月亮月亮要去太阳
机器学习经验分享
XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?-知乎基分类器:传统GBDT以CART树作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。导数:传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo
- CV:傅里叶变换
壹十壹
CV人工智能计算机视觉python
图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换,我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加,这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱(MagnitudeSpectrum):反映了各个频率成分的能量或强度。低频部分一般对应图像中的整体轮廓和大致结构,高频部分则反映图像的边缘、细节和噪声。相位谱(PhaseSpectrum):包含了图像的空间位置信息
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- C++11之列表初始化
Octopus2077
c++学习笔记
发展历史C++11是C++的第⼆个主要版本,并且是从C++98起的最重要更新。它引⼊了⼤量更改,标准化了既有实践,并改进了对C++程序员可⽤的抽象。在它最终由ISO在2011年8⽉12⽇采纳前,⼈们曾使⽤名称“C++0x”,因为它曾被期待在2010年之前发布。C++03与C++11期间花了8年时间,故⽽这是迄今为⽌最⻓的版本间隔。从那时起,C++有规律地每3年更新⼀次。列表初始化(注意区分列表初始
- R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
weixin_贾
水文模型集合水文水资源防洪评价风险评估滑坡泥石流数学建模经验分享
目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然,这些软件有各自的优点;但是,由于适用的尺度主要的是中小流域,所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型,其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程;它能够计算陆地-大气的能量通量,考虑土壤性质和土地利用的影响,自带有简化的湖泊/湿地模块,也能够将植被状
- 【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
彬彬侠
HuggingFacemodel.generatetransformersHuggingFace文本生成自回归模型GPTLLAMA
HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成(TextGeneration)方法,适用于自回归模型(如GPT-2、T5、BART、LLAMA),用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- 从零开始学习黑客技术,看这一篇就够了
网络安全-旭师兄
学习web安全python密码学网络安全
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包黑客,对于很多人来说,是一个神秘的代名词,加之影视作品夸张的艺术表现,使得黑客这个本来只专注于技术的群体,散发出亦正亦邪的神秘色彩。黑客源自英文hacker一词,最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑高手,尤其是程序设计人员,逐渐区分为白帽、灰帽、黑帽等。其中,白帽黑客被称为道德黑客。他们不会非法入侵用户网络,而是通过一系列测试检查
- 二手劳力士价格暴跌,跌幅比房价还高,昔日的保值神器,怎么一下子就跌了这么多?
日记成书
热门实事学习
二手劳力士价格暴跌的现象,是多重因素共同作用的结果,涉及市场供需失衡、品牌策略调整、经济环境变化以及消费观念转型等。以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析:一、暴跌的核心原因供需失衡:稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量(过去十年约100万只/年)和配货规则维持稀缺性,但2022年增产至124万只后,专卖店提货周期从数年缩短至60天,直接刺破了“稀缺神话”。同时,劳力士推出官方认证
- Python 变量起名全攻略:新手避坑与大神指南
科雷learning
学习AIpython编程python开发语言
学习AI科雷learning2025年03月10日22:19江苏一、引言:变量起名的“玄学”难题在Python编程的世界里,变量命名看似简单,实则暗藏玄机,常常让新手们踩坑不断。本文将带你深入了解Python变量命名规则,助你从新手小白变身命名大神。二、基础规则:保命口诀要牢记小白的困惑小白:(举着写满报错的代码)大神快看!我就写了个3D效果=True,Python竟然说我语法错误?专家的解答专家
- Web UI自动化测试--元素操作
每 天 早 睡
持续集成与自动化测试ui
一、介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作,执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作,提高测试效率ui自动化的价值:1、回归速度的对比,以前进行全量回归测试需要x天,现在有没有减少2、负责功能测试的同事,是不是有更多的时间测试新需求了3、自动化测试不是为了发现bug,而是为手工测试节省回归时间ui自动化的原理(selenium与webdriver):selenium是一
- 我与DeepSeek的深度实践:重新定义智能编程的边界
一叶孤舟111
python人工智能
引言:从质疑到依赖的认知跃迁在ChatGPT掀起AI编程革命之初,我曾对代码生成工具持保留态度。直到2023年接触DeepSeek,这个来自中国的AI编程助手彻底改变了我的开发模式。经过200+小时的深度使用,我在实际项目中验证了其惊人潜力,本文将分享最具实践价值的经验总结。一、效率革命:实测数据背后的生产力跃升1.1代码生成效率对比任务类型传统耗时DeepSeek耗时准确率CRUD接口开发2.5
- 项目实操分享:一个基于 Flask 的音乐生成系统,能够根据用户指定的参数自动生成 MIDI 音乐并转换为音频文件
mosquito_lover1
aipython
系统架构1.1核心组件MusicGenerator类负责音乐生成的核心逻辑包含MIDI生成和音频转换功能管理音乐参数和音轨生成FluidSynth集成用于MIDI到音频的转换支持高质量的音色合成需要正确配置声音字体文件功能特性2.1音乐风格支持Pop(流行):钢琴主旋律,弦乐伴奏,原声贝斯Rock(摇滚):电吉他主导,失真吉他伴奏,电贝斯Classical(古典):钢琴主旋律,弦乐组伴奏,低音提琴
- 数据结构的基本概念和术语的一些介绍
王哈哈嘻嘻噜噜
数据结构
数据:是客观事物的符号表示,包括两种:数值型(整数,实数)和非数值型(文字,图形,声音数据元素:是数据的基本单位,通常作为一个整体进行表示。与数据的关系:是数据集合的个体数据项:组成数据元素的不可分割的最小单位。以上三者的关系:数据>数据元素>数据项例如:学生表>个人记录>学生的单个年龄,姓名数据对象:是性质相同的数据元素的集合与数据的关系:是数据集合的一个子集例如:整数数据对象是集合N{0,+-
- p5.js 交互应用实战 —— 音乐可视化(案例)
十一迪迪
数据可视化canvas
案例一将振幅转化为图形准备工作:打开编辑器左边菜单,uploadmp3音乐素材(不超过5m)//定义变量//Sound--声音,amplitude--振幅letSound,amplitude;//1.预读器(新建函数用来读取上传的音频)functionpreload(){Sound=loadSound('sound.mp3');}//2.初始化functionsetup(){createCanva
- 机器学习算法(2)—— 线性回归算法
疯狂的石头。
算法机器学习线性回归
‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- 学习总结项目
苏小夕夕
学习人工智能深度学习机器学习
近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识,学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结。项目总结本次项目我使用了VGG19模型、AlexNet模型和已使用的VGG16模型进行对比,在已有的条件下,对代码进行更改是,结果展示中,VGG19模型的
- EDPose:探讨端到端的实时多人姿态估计
烧技湾
AI&ComputerVisionHPE人体姿态估计端到端检测
作者:曾爱玲(港中文博士,现已入职腾讯)单位:IDEA(深圳数字经济研究院)源码:github/ED-Pose该篇论文取得效果如下:这篇文章的优势在于:在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升,虽然在COCO等数据集上的提升不明显。这种端到端的方法,优势在于检测到人体是检测到关键点的一个保证。目录摘要一、介绍二、相关工作2.1.单阶段多人姿态估计2.2检测变压器:三、重新思考单阶段多人姿态估计3.
- 2.1《声音的产生与传播》
耶柴
物理备课(八上)学习
教会什么:声音的产生、传播(速度)的物理知识培养什么:与学过物理知识相联系的意识(与第一章节)课标:(二)运动和相互作用2.3声和光2.3.1通过实验,认识声的产生和传播条件。例1在鼓面上放碎纸屑,敲击鼓面,观察纸屑的运动;敲击音叉,观察与其接触的物体的运动。了解实验中将微小变化放大的方法。例2将发声器放入玻璃罩中,逐渐抽出罩内空气,会听到发声器发出的声音逐渐变小,分析导致该现象的原因。动(运动)
- ——当机器开始"思考",人类终于读懂了自己的大脑
人工智能机器学习
第一层突破:AI让我们看见"思维的源代码"想象一下,你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌,突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时,这不仅是算法的胜利,更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现,AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似:✅模式捕捉:像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代:用已知概念嫁接新知识(比如用"电"理解"闪电网络")✅创造性错误:AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
- python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020
weixin_39864387
python支持向量机回归
题前故事:小D最近也交了一个女朋友,但是这个女孩好像非常情绪化,喜怒无常,让小D捉摸不透,小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的,于是小D想到了SVM算法,也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候,能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类,这种情况下我们说样本是线性可
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方