- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
程序猿阿伟
人工智能科技分类
在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- 《数据可视化新高度:Graphy的AI协作变革》
程序猿阿伟
信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代,企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集,更在于如何高效地将数据转化为洞察,助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具,凭借AI赋能的团队协作功能,为企业打开了数据协作新局面,重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配,适配专长促协作Graphy利用AI算法,根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型,分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如,
- ECharts 样式设置
lsx202406
开发语言
ECharts样式设置引言ECharts是一款功能强大的可视化库,广泛用于数据可视化。样式设置是ECharts中的重要一环,它能够帮助开发者根据需求调整图表的视觉效果,使其更加美观和易于理解。本文将详细介绍ECharts的样式设置,包括主题、颜色、字体、布局等方面的内容。1.ECharts主题ECharts提供了多种主题,用户可以根据自己的喜好和需求选择合适的主题。主题包括:默认主题:这是ECha
- React中的key属性有什么作用,如何使用?
JJCTO袁龙
reactreact.jsjavascript前端
React中的key属性:作用与使用指南在React中,key属性是一个非常重要的概念,尤其在构建动态列表时,它的作用不容小觑。理解key的使用对提高应用性能、优化渲染以及避免潜在的渲染问题都有很大的帮助。本文将详细探讨React中的key属性,为什么它是必需的以及如何正确使用它。1.key的作用在React中,当我们使用map或类似的方法生成列表时,key属性帮助React识别哪些元素已更改、添
- Jetson Nano B01 sd卡启动 以及读取sd卡来扩容(换系统)
yuyuyue249
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一.读取sd卡来扩容:请先确保JetsonNanoB01是可以正常进入EMMC系统的。step1:下载下载dtb文件(kernel)到JetsonNanoB01并解压,终端输入:unzipNano-dtb-SDMMC.zipstep2:将dtb文件复制到boot目录:终端输入:sudocpkernel_tegra210-p3448-0002-p3449-0000-b00-user-custom-J
- 微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解
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微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解阅读时长:20分钟发布时间:2025-02-02近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】嵌入模型将文本表示为具有语义意义的向量。尽管它们可以很容易地用于无数的用例(例如检索、分类),但通用嵌入模型在特定领域的任务上可能表现不佳。
- lstm的tensorflow代码实现几个函数的源码及解释
yolan6824
人工智能
对这三行代码:1.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell总的来说,这个函数就是用来计算cell里面的运算的,比如加入三个门的计算,对应于所有列出的lstm的公式,如果说对应于普通的神经元,就相当于w*x+b这一步运算。源码:@tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell")classBasicLSTMCell(LayerRNNCell):"""Basi
- 解决Cookie值不允许出现中文的问题
解决Cookie值不允许出现中文的问题,主要是因为HTTP协议对Cookie的值有一些限制,其中包括不支持非ASCII字符(如中文字符)。为了实现这一点,我们可以通过以下方法进行处理。1.编码转换:中文字符通常不是URL安全字符,它们包含非ASCII字符,需要进行编码转换。我们可以使用UTF-8编码,将中文字符转换成适合存储在Cookie中的格式。URL编码将中文字符转化为其UTF-8的字节表示,
- 【15-聚类分析入门:使用Scikit-learn进行K-means聚类】
是阿牛啊
机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一,其核心思想是将数据点分配到K个簇中,使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中,我们将介绍如何使用Scikit
- 本地部署DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro-7B
网络安全我来了
人工智能AI人工智能
本地部署Janus-Pro-7B的完整指南在今天,AI无处不在,它深刻改变了我们与世界的互动方式。是否曾想过,如何能够将强大的多模态大模型,如DeepSeek的Janus-Pro-7B,部署到本地使其为你所用呢?本篇文章将带你逐步了解Janus-Pro-7B的特点和部署过程,并解决你可能遇到的各种问题。1.Janus-Pro-7B简介1.1模型特点与创新在众多AI模型中,Janus-Pro-7B犹
- LSTM 网络在强化学习中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LSTM网络在强化学习中的应用关键词:LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要:本文深入探讨了长短期记忆(LSTM)网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理,以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景,包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
- 寒假刷题Day7
komo莫莫da
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一、1658.将x减到0的最小操作数给你一个整数数组nums和一个整数x。每一次操作时,你应当移除数组nums最左边或最右边的元素,然后从x中减去该元素的值。请注意,需要修改数组以供接下来的操作使用。如果可以将x恰好减到0,返回最小操作数;否则,返回-1。代码:classSolution{public:intminOperations(vector&nums,intx){inttarget=acc
- 银河麒麟系统V10(arm版)离线安装docker说明
爱T小毛驴
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#银河麒麟系统docker环境#随着2024年微软全球蓝屏事件的出现,系统安全越来越重要。目前很多企业开始尝试国产化操作系统上,但是很多软件依赖和环境总是会出现各种问题,比如安装了a软件,发现却b依赖,安装了b依赖又缺其他依赖。本文介绍如何在国产化银河麒麟系统V10(arm)版上安装docker。Docker是一组平台即服务(PaaS)的产品。它基于操作系统层级的虚拟化技术,将软件与其依赖项打包为
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离线运行AI,免费使用OpenAI级别推理模型本教程将手把手教你如何在本地部署DeepThinkR1AI模型,让你无需联网就能运行强大的AI推理任务。无论你是AI新手还是资深开发者,都可以轻松上手!目录DeepThinkR1介绍安装Ollama(AI运行环境)下载并安装DeepThinkR1模型在终端运行DeepThinkR1使用Chatbox浏览器UI交互创建你的专属AI伙伴进阶玩法:离线AI编
- linux为什么不是实时操作系统
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Linux操作系统以其强大的功能和广泛的应用被广泛使用,但它并不是一个实时操作系统(RTOS)。本文将详细解释为什么Linux不是实时操作系统,并探讨实时操作系统的关键特性和需求。一、实时操作系统的定义和特性1.1实时操作系统定义实时操作系统是一种在规定时间内对外部事件做出响应的操作系统。RTOS通常用于需要高精度时间控制和高可靠性的数据处理场景,如工业控制、航空航天、汽车电子和电信设备等。1.2
- 使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
无水先生
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目录一、说明二、为什么需要时间序列模型?三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线6.3如果指数移动平均线这么好,为什么还需要更好的模型?6.4预测未来不止一步七、LSTM简介:预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7
- 好用的跨语言搜索引擎推荐
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搜索引擎
互联网时代的到来使得获取信息变得前所未有的便捷。然而,语言障碍一直是全球信息交流的一个显著障碍。跨语言搜索引擎应运而生,帮助用户跨越语言的障碍,获取更多元的知识。今天,我将介绍一些好用的跨语言搜索引擎,并详细解读其中的一个——大同搜索。1.大同搜索:中英文内容的桥梁大同搜索(https://datong.info)是一款支持跨语言搜索的智能搜索引擎,能够同时搜索中英文内容,并提供高质量的搜索结果。
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
大模型之路
大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- 如何将手机的画面和音频全部传输到电脑显示和使用电脑外放输出
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要将手机音频通过电脑输出,scrcpy本身并不直接支持音频转发功能。可以结合其他工具(如sndcpy)实现音频转发。以下是一个完整的命令示例,同时结合scrcpy和sndcpy来实现音频和屏幕投屏的同步:1.下载sndcpy从以下链接下载sndcpy:sndcpyGitHub页面2.使用scrcpy和sndcpy同时投屏和输出音频确保你已安装scrcpy和sndcpy,然后按以下步骤操作:开启sc
- 密友破解版激活和使用方法
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前面一篇文章提到了微信密友的使用激活方法,很多网友咨询我具体的安装方法,今天详细介绍一下密友中用到的三个模块的安装方法。总结一下密友安装过程常见问题:1、apk不知道怎么安装解决方案:(1)通过QQ文件助手将微信发给你的三个apk包传输到qq助手里安装,以解决不是.apk结尾的问题(2推荐)这使用电脑用数据线连接手机,通过电脑版微信将三个apk文件保存到本地,然后复制到手机的存储目录里。最后通过手
- 微软为 Copilot+ PC 提供经过提炼的 DeepSeek R1 模型
吴脑的键客
人工智能microsoftcopilot
DeepSeek征服了移动世界,现在正在向Windows扩展,令人惊讶的是,它得到了微软的全力支持。昨天,这家软件巨头将DeepSeekR1模型添加到其AzureAIFoundry,以允许开发人员使用它测试和构建基于云的应用程序和服务。今天,微软宣布将R1的精简版本引入Copilot+PC。精简模型将首先提供给搭载骁龙X芯片的设备、搭载英特尔酷睿Ultra200V处理器的设备,然后是搭载AMDRy
- Python学习笔记 - 探索正则表达式对象和对象匹配
Mr数据杨
Python编程基础正则表达式python正则re
在文本处理和数据清洗任务中,正则表达式无疑是一把锋利的“瑞士军刀”。它不仅能够简洁地表达复杂的字符串匹配规则,还可以在各种编程语言中实现高效的文本处理。在Python中,re库提供了强大的正则表达式功能,允许开发者轻松进行模式匹配、数据提取、验证等操作。本教程将深入探讨Python中正则表达式的高级功能,尤其是如何使用正则表达式对象及其方法来高效处理文本。我们将详细讲解如何通过re.compile
- Spring的设计理念之【事务管理】
冰糖心158
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Spring框架的事务管理是其核心设计理念之一,旨在简化复杂的事务处理逻辑,提供统一的编程模型,同时支持灵活的事务策略配置。以下是Spring事务管理的关键设计理念和实现机制:一、设计目标解耦业务逻辑与事务管理将事务管理代码从业务逻辑中剥离,开发者只需关注业务逻辑,事务的开启、提交、回滚等由框架统一处理。统一事务抽象提供PlatformTransactionManager接口,抽象不同事务实现(如
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案
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1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型,我们需要采用各种并行策略,将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一,其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码,分析其并行训练方案,主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括:数据并行(DataParallelism,DP
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调
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1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而,直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法,它通过引入少量可训练参数,固定预训练模型的权重,从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理,并结合Llama源码解读其实现逻辑,最后探讨LoRA的优势。2
- 使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索
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在当今信息爆炸的时代,快速而准确地检索数据变得尤为重要。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索和分析引擎,能够高效地处理大量数据。在这篇文章中,我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever,展示如何通过语言模型实现智能电影查询。技术背景介绍Elasticsearch提供多租户能力和无模式的JSON文档存储,广泛应用于全文搜索和分析场景。通过将其与语言模型结合
- 使用PGVector进行电影文档的向量搜索
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在本文中,我们将演示如何使用Postgres数据库中的PGVector包来进行向量相似性搜索。具体而言,我们会展示如何使用PGVector创建一个向量存储,并结合自查询检索器(SelfQueryRetriever)来对电影文档集合进行检索。技术背景介绍PGVector是一个针对Postgres数据库的向量相似性搜索插件。它允许我们在数据库中存储向量并进行快速的相似性检索,非常适合于需要进行语义搜索
- 基于能量检测的语音信号端点检测 FPGA 实现
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人工智能时代fpga开发
基于能量检测的语音信号端点检测FPGA实现介绍语音信号端点检测(VoiceActivityDetection,VAD)是语音处理中的一个重要步骤,用于确定语音信号的起始和结束点。基于能量检测的方法通过计算语音信号的能量来识别活跃语音段。FPGA的并行处理能力使其非常适合用于实时的语音信号处理。应用使用场景语音识别系统:提高识别准确性,减少处理非语音片段。通信设备:降低带宽需求,通过仅传输语音部分节
- OpenAI发布最新推理模型o3-mini
Him__
人工智能chatgptDeepseek
OpenAI于周五推出了新的AI"推理"模型o3-mini,这是该公司o系列推理模型家族的最新成员。OpenAI此前在12月份就预告过这个模型,同时还展示了一个能力更强的系统o3。此次发布恰逢OpenAI面临诸多机遇与挑战的关键时刻。目前,OpenAI正在应对外界对其在AI竞赛中可能落后于DeepSeek等中国企业的质疑。与此同时,该公司正在努力巩固与华盛顿的关系,推进其雄心勃勃的数据中心项目,据
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
2401_84239830
程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
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sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
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PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
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安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache