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qq_31163099
rust小程序开发语言
Hello,World!Nowthatyou’veinstalledRust,it’stimetowriteyourfirstRustprogram.(现在你已经安装了Rust,是写你的第一个Rust程序的时候了。)It’straditionalwhenlearninganewlanguagetowritealittleprogramthatprintsthetextHello,world!Tot
- DeepSeek-R1 论文. Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力
davenian
评论语言模型人工智能深度学习DeepSeek
论文链接:[2501.12948]DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning实在太长,自行扔到Model里,去翻译去提问吧。工作原理:主要技术,就是训练出一些专有用途小模型,来帮助大模型训练。主要技术:1.强化学习(RL)核心是强化学习技术,像训练小狗一样,当模型做出正确的推理步骤或得到正确的
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@GetMapping("/sureBtn")@Operation(summary="忘记密码-确定按钮",description="传入supplier")publicObjectsureBtn(@RequestParam("account")Stringaccount,@RequestParam("code")Stringcode,@RequestParam("newPassword")Str
- 【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记
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相机重定位
GRNet:LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络。该网络可以使得不连续帧之间进行信息传递,相比于只能在相邻前后帧之间进行信息传递的序列输入和LTSM,其能捕获更多视角信息以进行重定位。因此LSTM
- Kubernetes主要网络概念汇总(Summary of Main Networking Concepts in Kubernetes)
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天涯海角k8s伴你同行kubernetes网络容器云计算运维开发运维服务器
Kubernetes主要网络概念汇总1.Kubernetes网络架构Kubernetes网络设计有一个独特的地方:每个Pod有独立的IP地址,各个Pod可以直接互相访问,无需通过NAT。这种设计大大简化了网络层次,使得在集群内部各组件之间的连接更加自然。下面是K8S整个架构图,可以看到整体的关联关系和网络走向1.1核心设计原则PodIP独立性:在Kubernetes中,每个Pod都有一个独立的IP
- 监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景
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AI学习ai机器学习人工智能
在机器学习中,监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式,它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结:监督学习(SupervisedLearning)特点:数据标注:训练数据包含明确的输入特征和对应的标签(目标输出)。学习方式:模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练,这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力:一旦训练完成,模型能够对新的、未见过的输入数
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一.hyp超参数:文件位置:data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下:lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1weight_decay:0.0005#op
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
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1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- 【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记
songyuc
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High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning中是一种具有吸引力的方法,因为它们直接优化累积奖励,并且可以很直接地与非线性functionapproximators如neuralnetworks一起使用。其两个主要挑战是
- LearnLM: Improving Gemini for Learning
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本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
- Learning Vue 读书笔记 Chapter 2
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2.Vue基本工作原理2.1VirtualDOM概念:DOM:DOM以内存中树状数据结构的形式,代表了网页上的HTML(或XML)文档内容。它充当了一个编程接口,将网页与实际的编程代码(如JavaScript)连接起来。VirtualDOM是浏览器中实际DOM的内存虚拟副本,但它更轻量且具有额外的功能。VirtualDOM工作原理:通过用户界面交互,用户向Vue传达了他们希望元素达到的状态;随后,
- DeepSeek R1 简易指南:架构、培训、本地部署和硬件要求
前端javascript
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习(ReinforcementLearning)作为核心训练范式,在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系:DeepSeek-R1系列包含两大核心成员:D
- 强化学习在自动驾驶中的实现与挑战
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强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一,正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习(ReinforcementLearning,RL),作为机器学习的一大分支,在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程,为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而,强化学习在实际应用中并非一帆风顺,还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
- AI:263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战
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精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)因其在复杂动态环境中的决策能力,成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战,并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
- 修改训练配置记录
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1.learning_rate:作用:学习率。修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。在train.py代码的设置训练配置中:trainer=SFTTrainer(model=model,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,dataset_text_field="text",max_seq_length=max_seq_length,
- 如何写美赛(MCM/ICM)论文中的Summary部分
摆烂大大王
2025美赛思路+代码参考数学建模算法
美赛(MCM/ICM)作为一个数学建模竞赛,要求参赛者在有限的时间内解决一个复杂的实际问题,并通过数学建模、数据分析和计算机模拟等手段给出有效的解决方案。在美赛的论文中,Summary部分(通常也称为摘要)是非常关键的,它是整个论文的缩影,能让评审快速了解你解决问题的思路、方法和结果。写好Summary是成功的第一步,甚至有可能论文主体写的一般,但仅靠Summary一举拿下!毕竟评委哪能那么认真每
- 论文笔记(七十)DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning(二)
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文章论文阅读
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning(二)文章概括摘要:2.方法2.3.DeepSeek-R1:冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏:赋予小模型推理能力文章概括引用:@article{g
- 斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
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人工智能机器学习深度学习python
这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
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DQN引入了深度神经网络来近似Q函数,解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈,尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数,其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括:经验回放(ExperienceReplay):在强化学习中,当前的学习可能会依赖于最近的经验,容易
- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
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第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- Apache TVM:开源深度学习编译器栈的领跑者
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项目名称:Janus项目地址url:https://github.com/deepseek-ai/Janus项目语言:Python历史star数:11942今日star数:2187项目维护者:learningpro,hills-code,TheOneTrueGuy,mowentian,soloice项目简介:Janus系列:统一多模态理解和生成模型项目名称:DeepSeek-Coder项目地址ur
- Rust中奖励函数的实现与应用
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Rust中奖励函数的实现与应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域,特别是在强化学习(ReinforcementLearning,RL)中,奖励函数(RewardFunction)扮演着至关重要的角色。它定义了智能体(Agent)在执行任务时
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人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- Linux服务器上安装 Vision Mamba 虚拟环境---全面教程
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本人装环境踩了很多坑,翻了很多大佬的博客最终安装并运行成功!以下是我的经验分享:1.去GitHub下载VisionMamba的code并上传至服务器上GitHub-hustvl/Vim:VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirectionalStateSpaceModelgithub.com/hustvl/Vim编辑2.环
- 【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍(一)
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深度学习机器学习神经网络人工智能
原博客:https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型:监督学习(SupervisedLearning):分类,回归无监督学习(UnsupervisedLearning):聚类,降维强化学习(ReinforcementLearn
- 《深度剖析Q-learning中的Q值:解锁智能决策的密码》
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在人工智能的飞速发展进程中,强化学习作为一个关键领域,为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。其中,Q-learning算法凭借其独特的魅力,在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。而Q-learning中的Q值,更是理解这一算法的核心关键,它如同智能体的“智慧密码”,指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。Q值的直观定义:行为价值的“预言家”从直观层面理解,Q值代表着智能体
- 《极致C语言》第1章 -- 基本特性
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《极致C语言》第1章–基本特性extreme-c-learning-notesch1《极致C语言》第1章--基本特性《极致C语言》第1章--基本特性1.预处理指令2.变量指针3.函数4.结构1.预处理指令预处理指令是C语言的一个功能强大的特性,即在把源代码提交给编译器之前对源代码进行的设计和修改。预处理的目的是删除预处理指令,并用生成的等效C代码替换它们,从而得到提交给编译器的最终源代码。C预处理
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio