- 机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型
XianxinMao
机器人
标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
- 强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN
洪小帅
游戏pythongympytorch深度学习
强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN(DDQN)训练网络时,我们需要构建一个使用两个Q网络(一个用于选择动作,另一个用于更新目标)的方法。DoubleDQN通过引入目标网络来减少Q-learning中过度估计的偏差。下面是一个基于PyT
- 未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV
risc123456
nlp
未登录词oov未登录词(Out-of-Vocabulary,OOV)是指在训练数据中没有出现过的词汇,但在测试数据或实际应用中却出现了。未登录词是自然语言处理(NLP)任务中常见的挑战之一,因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇,从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法:###未登录词的来源1.**罕见词**:在训练数据中出现次数非常少的词,可能在训练过程中被忽略或未
- 高效使用Alibaba Cloud PAI EAS进行AI模型推理
sagvWSRJHMNEB
人工智能深度学习神经网络python
技术背景介绍在当今的AI模型开发中,高效的推理服务是将训练好的模型投入实际应用的关键环节。AlibabaCloudPAI平台专为企业级AI开发提供了一整套服务,其中的PAI-EAS(ElasticAlgorithmService)是用于模型推理和部署的高性能服务。它支持多种硬件资源,能够在高吞吐量和低延迟环境下运行复杂模型,并提供灵活的弹性扩展和全面的运维监控系统。核心原理解析PAI-EAS通过结
- 使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南
GEAWfaacc
自然语言处理easyui人工智能python
在本文中,我们将详细介绍如何利用OpenAI的Chat模型进行自然语言处理任务。我们将涵盖从API配置到实际应用的一整套流程,并提供可运行的代码示例来帮助大家上手。如果你对AI对话模型的实际应用感兴趣,那么这篇文章将非常适合你。一、技术背景介绍OpenAI的Chat模型是一类专门用于对话任务的预训练语言模型。它们可以处理多种输入类型,支持丰富的功能调用,适用于各种自然语言处理场景。从翻译到对话生成
- 大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到情感分析,再到机器翻译,几乎无所不能。这些模型的成功很大程度上依赖于预训练数据的质量和规模。预训练数据的构建不仅影响模型的性能,还决定了模型的泛化能力和应用范围。在本文中
- 机器学习算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
墨枣
机器学习算法神经网络分类人工智能
机器学习算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经
- WebRover :一个功能强大的 Python 库,用于从 Web 内容生成高质量的数据集。
数据集
2024-11-30,由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型(LLM)和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。数据集地址:WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术,自动从网络中提取与特定主题相关的内容,并支持多种输入格式,如JS
- 【Codex】Evaluating Large Language Models Trained on Code
NLP_wendi
深度学习Transformerdeeplearning人工智能
这篇文章来解读最近比较有意思的Transformer预训练模型在自动生成代码方面的应用,PaperLink:EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode自动生成Code系列文章解读:【AlphaCode】Competition-LevelCodeGenerationwithAlphaCodeAbstract我们提出了Codex模型,基于GPT的模型架构,在G
- 3D Gaussian Splatting 部署
学术菜鸟小晨
最新人工智能技术三维重建
简介:3DGaussianSplatting是一种用一组2d图像创建3d场景的方法,你只需要一个场景的视频或者一组照片就可以获得这个场景的高质量3d表示,使你可以从任何角度渲染它。它们是一类辐射场方法(如NeRF),但同时训练速度更快(同等质量)、渲染速度更快,并达到更好或相似的质量。3DGaussianSplatting可以实现无界且完整的场景1080p分辨率下进行高质量实时(≥100fps)视
- 使用ModelScope实现高效句嵌入生成
dagGAIYD
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向量化文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示,我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台,提供了大量预训练模型,涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类,
- WebRover: 专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计的 Python 库
数据集
2024-11-30,由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型(LLM)和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。数据集地址:WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术,自动从网络中提取与特定主题相关的内容,并支持多种输入格式,如JS
- 蓝桥杯 试题 算法训练 最小距离 ( C++ )
ghost_him
蓝桥杯练习算法蓝桥杯c++
最小距离最小距离算法题目算法代码算法的核心思路最小距离算法题目资源限制时间限制:1.0s内存限制:256.0MB最小距离问题描述数轴上有n个数字,求最近的两个数,即min(abs(x-y))输入格式第一行包含一个整数n。接下来一行,表示n整数。输出格式一个整数表示最小距离样例输入673411917样例输出1样例说明取3和4数据规模和约定n#includeusingnamespacestd;cons
- 信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
创建一个关于“信息流广告预估技术在美团外卖的实践”的思维导图,并且专注于Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织内容。这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。思维导图结构1.项目背景美团外卖平台简介用户群体与市场定位信息流广告的意义提升用户体验增加广告收益2.用户及上下文数据收集数据来源用户行为(点击、浏览、下单等)广告主提供的创意素
- gradio库的基本使用
Echo.....
pythonpython
Gradio(通过pipinstallgradio安装)是一个用于创建交互式界面的Python库。它允许你基于预训练模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面(GUI)。使用Gradio库,你可以轻松创建Web界面,用于输入数据、调用模型、显示结果,并为用户提供与模型交互的功能。它支持多种输入类型(如文本框、图片上传、滑块等)和输出展示方式(如图像展示、文本展示等)。你可以根据需要
- 大型语言模型高效预训练策略的比较研究
二进制独立开发
非纯粹GenAI深度思索GenAI与Python语言模型深度学习人工智能自然语言处理python开发语言机器学习
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
- 如何在 PyTorch 分布式训练中使用 TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO 进行调试
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如何在PyTorch分布式训练中使用TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO进行调试在使用PyTorch进行分布式训练时,调试分布式训练过程中的问题可能非常棘手。尤其是在多卡、多节点的训练环境中,常常会遇到通信延迟、同步错误等问题。为了帮助调试这些问题,PyTorch提供了一个非常有用的环境变量TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG,通过设置它,你可以在控制台输出更多的调试
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
weixin_48705841
pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- 代码随想录算法训练营day28(0121)
Lazy.land
算法
1.买卖股票的最佳时机II想到思路其实代码非常简单,其实也跟之前做的那一题摆动序列有一点关联,只不过更加地简单这题的代码,思路很巧妙!题目122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1:输入:pr
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 蓝桥杯训练—完美的代价
初春十九
蓝桥杯训练蓝桥杯职场和发展
文章目录一、题目二、示例三、解析四、代码一、题目回文串,是一种特殊的字符串,它从左往右读和从右往左读是一样的。现在给你一个串,它不一定是回文的,请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。交换的定义是:交换两个相邻的字符例如mamad第一次交换ad:mamda第二次交换md:madma第三次交换ma:madam输入格式:输入一行,是一个字符串,长度为n,只包括小写字母输出格式:如果可能,输
- 1. 基于大模型能力,如何提炼出优质prompt(入门版)
姚瑞南
prompt系列课程人工智能AIGCchatgpt
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:入门版:基于大模型能力,如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
__如果
论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
- 几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因
AlphaFinance
多媒体AI技术人工智能python机器学习
可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢:复杂度:DeepFaceLab的算法和模型较为复杂,需要处理大量数据和计算复杂的数学运算,这可能导致训练速度较慢。硬件配置:DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行,包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高,可能会导致训练速度较慢。数据量:DeepFaceLab需要大量的训练数据来训练模型,如果你的数据
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- 昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
深度学习图像识别
PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示:GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
IT古董
深度学习人工智能Python人工智能python深度学习
Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs],类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras),意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- 小土堆学习笔记10(利用GPU训练于模型验证)
干啥都是小小白
pytorch学习——小土堆学习笔记深度学习
1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU,如果可以直接model.cuda()先设定device,用的时候直接model.to(“device”)损失函数1.1利用以前实战模型训练(经过完整测试最高到70%左右的正确率)实战模型如下:小土堆学习笔记5(sequential与小实战)-CSDN博客具体代码如下:classmymodel(Module):de
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p