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weixin_37763484
python数据挖掘深度学习pythonopencv计算机视觉图像处理目标检测
背景说明最近在处理图像,发现一些样本由于逆光原因过于阴暗,影响图像识别。解决时,可以在训练样本中加入类似的图像,或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。原始图像如下,假设你需要判断裤子的种类(牛仔裤还或棉布裤子),类似阴暗图像很难判断:网上现有的解决方法中,主要包含直方图变化和gamma变换,例如下面几篇文章OpenCV调整图像对比度和亮度、qunshansj/opencv-py
- 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
断纱检测caffetensorflowpytorch
以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述:Caffe:Caffe(ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction)是一个用于特征抽取的卷积框架,它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发,起初是一个用于深度卷积网络的Python框架(无
- 超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架(含实例及完整代码)
AI_DL_CODE
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一、深度学习概述(一)深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支,其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型,让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔,早期它源于对人工神经网络的研究,从简单的感知机模型开始。在发展初期,由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素,发展较为缓慢。然而,随着计算机技术的飞速发展,尤
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2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025数学建模美赛A题2025楼梯上的持续磨损matlab代码
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络(DNN)用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络(CNN)用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术,例如图像处理、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)等,并结合不同的算法进行更深入的分析。1.数据预处理与
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Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。本文将详细解析Llama模型的原理,包括其结构、训练过程以及工作机制,帮助读者深入理解这一先进的模型。一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构,这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
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阅读文献对于学术研究和深度学习至关重要。ChatGPT作为一款高级人工智能聊天机器人,可以帮助用户更高效地阅读和理解文献。以下是如何利用ChatGPT阅读文献的一些指南和技巧。1.文献检索在你阅读文献之前,首先需要找到相关文献。可以使用如下命令让ChatGPT帮助你进行文献检索:/findpapers关键词或主题例如,如果你需要寻找关于人工智能在医疗领域应用的文献,可以输入:/findpapers
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目标检测是计算机视觉领域中的重要任务,它旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。本教程将介绍如何使用Python编程语言实现目标检测算法。我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO(YouOnlyLookOnce)的最新版本YOLOv4作为示例。在开始之前,请确保您已经安装了Python和以下必要的库:NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
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表面肌电信号(sEMG)为十分重要的人体感官信号,不同的动作和状态对应不同的肌电信号,利用肌电信号的表征能力,我们可以实现对NAO机器人的控制。本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类,数据使用excel进行保存,使用Pytorch架构建立模型并训练,利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。在这里贴上该项目的github仓库连接,大家用得到的可以点个星
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無量空所
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我们将通过一个简单的示例,快速了解如何使用PyTorch进行机器学习任务。PyTorch是一个开源的机器学习库,它提供了丰富的工具和库,帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。以下是本教程的主要内容:一、数据处理PyTorch提供了两个基本的数据处理工具:torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。Dataset用于存储样本及其对应
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- 五类推理(逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理)的开源库 (一)
由数入道
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在开发中,有一些开源库可以实现不同类型的推理,包括逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理等。以下是五类推理(逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理)的现成开源库,它们各自的功能、特点和适用场景的详细介绍,并进行对比分析。1.逻辑推理推理:PyDatalog库介绍:PyDatalog是一个Python的逻辑编程库,它将逻辑编程的功能引入到Python中,提供了在Python中进行规则
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极道Jdon
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[昨天,人工智能领域发生了一些事情:杨立昆领导的Meta生成式人工智能部门(Metagenaiorg)陷入了恐慌模式。杨立昆是Meta(原Facebook)的首席人工智能科学家,同时也是纽约大学的教授。杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖(TuringAward),这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3,它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是
- 【Rust自学】17.2. 使用trait对象来存储不同值的类型
SomeB1oody
Rust自学rust开发语言后端
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(加关注即可阅读全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)17.2.1.需求这篇文章以一个例子来介绍如何在Rust中使用trait对象来存储不同值的类型。在第8章中,我们提到Vector的一个限制是它们只能存储一种类型的元素。我们在8.2.Vector+Enum的应用中创建了一个解决方法,其中定义了一个SpreadsheetCell枚举,它具
- GGUF 大模型文件格式
香菜烤面包
AI系统与算法部署语言模型
1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大,数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB,这不仅导致其使用成本很高,在不同平台进行交换也非常困难。因此,大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架,其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式,如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训
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说明ollama导入从huggingface下载下来的模型在ollama的说明文档中有详细的介绍,大家可以按照文档说明进行操作。importing-pytorch–safetensors。既然官方已经给出了明确的操作步骤,那么我写这篇博客的意义又是什么呢?主要有两个目的:1.我的操作可能更适合中国宝宝体质2.方便后期自己查看要求建议使用conda管理python环境建议使用linux或mac环境,
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- 在Android Studio遇到卡在Waiting for all target devices to come online的解决方法
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androidstudioandroidide
我在AndroidStudio中遇到了卡在“Waitingforalltargetdevicestocomeonline”的情况,我使用的是api24和api30版本的虚拟机。使用这两个版本的虚拟机是可以打开虚拟机的,但是虚拟机中没有运行我们所写的Android程序。解决办法是选择api27的虚拟机,这里应该是虚拟机Android版本的问题,不是我们清楚数据或者进行冷启动就可以解决的。
- 神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式
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【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型:有限个元素参与抽样,每个元素被抽样的概率相等。条件概率:在某条件已经达成的前提下,新事件发生的概率。实际计算的时候,应注意区分,如果是计算综合概率,比如A已经发生时,B发生的概率,其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A),乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式:全概率公式综合了所有条
- 书生浦语第五期
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基础作业完成以下任务,并将实现过程记录截图:配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说,模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
- Electron常见问题 61 - 客户端必须以管理员权限运行?
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Electron实战服务器开发语言node.jselectron管理员
目录问题解决方法一步骤一步骤二方法二结论《Electron实战》系列-总览_Data-Mining的博客-CSDN博客_electron滚动条欢迎大家阅读Data-Mining的《Electron实战》专栏。这里简单的罗列一下专栏的文章目录,一方面方便大家阅读,另一方面可以快速的查找对应的文章。需要说明的是,本专栏会持续更新,不断增加新的文章,同时,也会动态更新原有文章。...https://li
- 斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
Alexquyun
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
- Python从0到100(四十九):数据库设计及Django ORM使用
是Dream呀
python数据库django
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning逻辑回归算法机器学习
1.数据准备首先,我们需要一些示例数据。在这个例子中,我们将生成一些简单的二维数据点,并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来,我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器,然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后,我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型,并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- Z820安装Win7系统出现0X0000007B蓝屏报错无限重启的解决方法与相关问题
homelab
HPZ系工作站商用电脑windows操作系统驱动程序
安装win7系统,一般有PE工具安装和ISO启动(光盘或U盘镜像)两种方法,但不管用哪种方法,都可能因没有加载硬盘驱动而失败,蓝屏在第二次重启后一闪而过,之后自动重启,陷入无限重启的死循环。这段信息为:AproblemhasbeendetectedandWindowshasbeenshutdowntopreventdamagetoyourcomputer.Ifthisisthefirsttimey
- 梯度提升用于高效的分类与回归
纠结哥_Shrek
分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- 校招154W!DeepSeek待遇和核心成员曝光!
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校招154W!DeepSeek待遇和核心成员曝光!DeepSeek的薪酬模式极为慷慨,提供员工一年14薪的福利。其高薪职位如深度学习研究员,年薪最高可达税前154万元。同时,该公司也注重给予其他职位合理薪酬,如客户端研发工程师年薪30万,实习生日薪500元,并提供转正机会及房补。更有平台显示,DeepAGI大模型实习生日薪高达500-1000元。尽管这些待遇与硅谷相比仍有差距,但已相当优厚。Dee
- 深度学习过程是什么
小松要进步
李哥深度学习深度学习
问:深度学习是:一组原始数据,经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据,再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值,用差值数据对权重和偏差求偏导,这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向,然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差,对吗答:您的描述大致正确,但有一些细节需要澄清和修正,以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释:1.原始数据处理:一组原始数据首先通
- TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表?
alankuo
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TensorBoard支持多种类型的图表,以下是详细介绍:标量图(Scalars)定义与用途:用于展示单个数值随时间(通常是训练步骤或迭代次数)的变化情况。在深度学习模型训练中,最常见的是损失函数值和评估指标(如准确率、精确率、召回率等)的变化曲线。示例:例如,在训练一个图像分类模型时,记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图,可以直观地看到随着训练轮次(epochs)的增加,损失函数值是如何
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发