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S.T.A.R.
深度学习tensorflowanaconda
自己租的GPU最近有点鱼的记忆,base配什么环境自己都忘了,所以自己开始学习如何创建并且配置一个新环境,当然这一切建立在andonate3安装完的前提下自己的配置:Linux系统,Xshell编译器创建环境condacreate-nyourEnvnamepython=3.6激活环境condaactivateyourEnvname就可以看到命令行的base换成了你的环境名可以开始installco
- 机器学习Day01
酒脑猫
机器学习人工智能
人工智能三大概念及其关系人工智能(AI):使用计算机来模拟或者代替人类机器学习(ML):机器自动学习,并不只由人定义规则编程深度学习(DL):大脑仿生,模拟人大脑神经网络,设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一种更加深入的方法。机器学习学习方法基于规则的学习:程序员根据自己经验定义规则基于模型的学习:由于某些事物,问题无法可以定义明确的规则,如:图片,语音
- 【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍(一)
MengWoods
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
- Leetcode——49. 字母异位词分组
styfish
LeetCode刷题c++刷题哈希表
概述49.字母异位词分组所有源单词中的字母通常恰好只用一次。分析此题是在一个字符串数组中,找多对符合结果的列表我们可以延续之前的【242.有效的字母异位词】的思路,统计每个字符串的字母的情况,然后利用二重循环遍历去判断字符串的情况是否相同这样,时间复杂度是O(N2)O(N^2)O(N2)。注意到,题目的数据字符串数组的长
- C语言扫雷
2401_86161528
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C语言扫雷,源码+运行+下载1.源码minesweeper.h#defineX5//棋盘的长#defineY5//棋盘的高#defineB1//雷数voidset();voidshow();voidnumber();intplay();charIntToChar(inta);intclean(inta,intb,intx,inty);intclean_a(inta,intb,intx,inty);
- 火出圈的DeepSeeK R1详解
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深度学习人工智能神经网络python计算机视觉conda
各位宝子们,新年好!模型特性DeepSeek-R1是一款创新的AI推理模型,具有多项独特特性:高性能推理能力:在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色,性能对标OpenAIo1正式版。强化学习驱动的训练:采用大规模强化学习技术,仅需极少量标注数据,显著提升推理能力。长链推理(CoT)支持:思维链长度可达数万字,能逐步分解复杂问题,通过多步骤逻辑推理解决问题。模型蒸馏支持:允许用户利用模型输出训练
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Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它主要用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本生成、文本分类等。与传统的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)不同,Transformer完全摆脱了序列结构的依赖,可以并行处理数据,显著提高了训练效率和效果
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对于依靠流量实现销售的电商企业来说,一个优质的域名显得尤为重要。中拓互联认为,简单而易于记忆的域名符合消费者的记忆习惯,加强消费者对于企业的认知度,成为更符合消费者购物习惯的电子商务入口,还有利于提高消费者的品牌忠诚度,直接提升企业的品牌形象、加强企业的影响力。因此,符合自身品牌战略布局的优质域名不仅是电商企业独特的标示,更是增强消费者黏性的关键。中拓互联认为,“.购物”直指电子商务应用领域,.购
- 【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程
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人工智能机器学习Python人工智能pythontensorflow机器学习
TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架,支持多种机器学习任务,如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程,涵盖基础使用方法和示例代码。1.安装与导入安装TensorFlow:pipinstalltensorflow导入TensorFlow:importtensorflowastfimportnumpyasnp验证安装:print(tf.__version_
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Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数,广泛应用于机器学习中的分类问题,尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布,使得所有输出的值在0到1之间,并且总和为1。换句话说,Softmax将模型的原始输出(logits)转化为概率,帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d
- deepseek R1的确不错,特别是深度思考模式
jackyrongvip
deepseekr1
deepseekR1的确不错,特别是深度思考模式,每次都能自我反省改进。比如我让它写文案:【赛博朋克版程序员新春密码——2025我们来破局】亲爱的代码骑士们:当Ctrl+S的肌肉记忆遇上抢票插件,当SpringBoot的启动动画撞上春运倒计时,我们知道——该给2024的Jira画上最后一个燃尽点了。今年最动人的commitmessage是什么?是算法组在ICU病房陪护时写的"优化父亲化疗方案路径规
- 利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络
drebander
AI编程pytorch神经网络人工智能
在深度学习任务中,不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求,同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降,我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。在PyTorch中,动态计算图和自动求导机制为实现这一目标提供了强大的工具。动态网络结构设计PyTorch的动态计算图允许我们根据运行时的输入数据或任务复杂度,动态创建和修改网络结构。动态添加/移除层:可以在训练过程中根据需
- 解决异步数据导致数据出现覆盖的问题
qq_38874734
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多次请求数据,A先请求,响应时间长B后请求,响应时间短,预期获得B数据,结果被A覆盖,解决办法:axios的cancelToken参考链接https://stackoverflow.com/questions/38329209/how-to-cancel-abort-ajax-request-in-axioshttps://blog.csdn.net/yexudengzhidao/article/
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目录反向传播算法反向传播算法基本步骤:反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法(Backpropagation)是训练人工神经网络时使用的一个重要算法,它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差。反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法,通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤:前向传播:将输入数据传递通过神经网络的各层,计算每一层的输出。计算损失
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前沿技术人工智能神经网络机器翻译人工智能
从规则到神经网络:机器翻译技术的演进与未来展望引言还记得早些年用翻译软件翻译一句简单的英文句子,却发现翻译结果让人啼笑皆非的日子吗?从“我喜欢吃苹果”被翻译成“我喜欢吃苹果电脑”,到今天的神经网络机器翻译(NeuralMachineTranslation,NMT)能够生成语义流畅、接近人类水平的翻译,我们见证了机器翻译技术的巨大飞跃。但机器翻译技术是如何一步步发展到今天的?未来又将走向何方?本文将
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欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。⛄更多Matlab图像处理(仿真科研站版)仿真内容点击Matlab图像处理(仿真科研站版)⛄一、CNN车牌识别简介1车牌定位1.
- 深入解析ncnn::Net类——高效部署神经网络的核心组件
又吹风_Bassy
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最近在学习ncnn推理框架,下面整理了ncnn::Net的使用方法。在移动端和嵌入式设备上进行高效的神经网络推理,要求框架具备轻量化、高性能以及灵活的扩展能力。作为腾讯开源的高性能神经网络推理框架,ncnn在这些方面表现出色。而在ncnn的核心组件中,ncnn::Net类扮演了至关重要的角色。本文将详细介绍ncnn::Net类的结构、功能及其使用方法,帮助开发者更好地理解和利用这一强大的工具。目录
- 大模型应用:探索AI大模型的50个应用场景:让科技改变生活。
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随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型在各个领域的应用日益广泛。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2024年世界人工智能大会上表示,目前AI技术发展路线发生了方向性改变,已从过去辨别式人工智能转向了未来生成式人工智能。他更是呼吁:“大家不要卷模型,要卷应用!”本文将为大家盘点AI大模型的50个应用场景,并按应用频率从高到低进行排列,带您了解AI如何深刻改变我们的工作与生活。1.自然语言处理(N
- (新春特辑)腾讯开源MimicMotion整合包,最强图片生成跳舞视频的动作视频模型,动作丝滑没有破绽
struggle2025
人工智能计算机视觉机器学习AI作画腾讯云AI代码助手
一、项目介绍:(文末提供下载)腾讯图片生成跳舞视频的项目MimicMotion,高质量人类动作视频生成与置信感姿势。亮点:丰富的细节,良好的时间平滑性,以及长视频长度。效果同时支持面部特征和唇形同步,不止可以搞跳舞视频,也可以做数字人。本文信息图片均来源于GitHub开源地址:https://github.com/Tencent/MimicMotion二、效果展示三、概述近年来,生成式人工智能在图
- LSTM的推导与实现
YZXnuaa
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最近在看CS224d,这里主要介绍LSTM(LongShort-TermMemory)的推导过程以及用Python进行简单的实现。LSTM是一种时间递归神经网络,是RNN的一个变种,非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘IgrewupinFrance...(很长间隔)...IspeakfluentFrench’最后的单词,当前的信息建议下一个此可能是一种语言的名字
- 数字化智能运维平台建设方案
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数字化智能运维平台建设方案数字化智能运维平台建设方案项目背景与目标运维现状与挑战数字化转型需求项目目标与预期成果平台架构设计整体架构规划功能模块划分技术选型及原因数据采集与监控数据来源及接入方式实时监控与预警机制数据存储与管理策略智能化分析与优化故障诊断与预测模型性能评估及优化建议资源调度与容量规划平台安全保障措施身份认证与权限管理数据加密传输存储漏洞扫描及修复机制平台实施与运维支持实施步骤及时间
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- 从简单到深刻的认知发展
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
认知发展,人工智能,深度学习,神经网络,机器学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程,它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力,构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习,人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
- c++数据结构面试题
c++代码诗人
c/c++面试题c语言c++
测试题一、C语言部分:1、爱因斯坦出了一道这样的数学题:有一条长阶梯,若每步跨2阶,则最后剩一阶,若每步跨3阶,则最后剩2阶,若每步跨5阶,则最后剩4阶,若每步跨6阶则最后剩5阶。只有每次跨7阶,最后才正好一阶不剩。请问这条阶梯至少有多少阶?(5分)2、一球从100米高度自由落下,每次落地后,反弹回原高度的一半,再下落,编写程序,输入下落次数,便知此次下落后的反弹高度。(5分)3、有5个人坐在一起
- 使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务
CHEN_RUI_2200
机器学习bert人工智能深度学习
使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究,我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题,并标注了4大类,9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究,我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题,并标注了4大类,9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下:每个文件数据格式相同,都为根据BIschema
- devmem源码解读
鬼臾区
开源开源软件
缘起因为开发视频流驱动程序,发现在驱动里面加入读写硬件模块的寄存器,然后通过log输出,或者通过proc和sysfs的文件节点输出,如果链路一长,每个模块都要增加这样的输出,工作量还是比较大的,而且随时都要修改。在网上发现linux上有基于mmap的devmem这样的工具文章的介绍(如下),使用这样的方式来访问,不用增加如何代码实现直接操作寄存器,还是比较方便的。https://blog.csdn
- 深度神经网络(DNN)详解
古龙飞扬
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深度神经网络(DNN,DeepNeuralNetwork)是人工智能领域中的一种重要模型,它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,实现了对复杂数据的处理和决策。以下是对深度神经网络(DNN)的超详细解析:一、DNN的基本概念DNN是一种具有多个隐藏层的神经网络模型,其核心在于其深度,即包含多个隐藏层。这些隐藏层通过非线性变换,使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
- php workerman和swoole,workerman和swoole的区分_PHP开发框架教程
我吃掉了一辆奔驰
php
workerman和swoole都是phpsocket服务器框架,都支撑长衔接、tcp和udp、websocket、异步、分布式布置等workerman纯php写的,swoole是php的c扩大,机能一定更高,百度、腾讯不少产物的server就是基于swoole的workerman上手更快,文档更雄厚,社区活泼,社区基础做到有问必答。(引荐进修:workerman教程)机能上Swoole毕竟是C言
- ES学习二字段类型
1,text当一个字段的内容需要被全文检索时,可以使用text类型,它支持长内容的存储,如文章内容、商品信息等,该类型的字段在保存时会被分词器分析,并拆分成多个词项,然后根据拆分后的词项生成对应的索引。需要注意的是text类型的字段无法进行精确匹配,也不能直接用于排序、聚合,也被称为ananlyzed字符串。2,keywordkeyword类型的字段内容不会被分词器分析、拆分,而是根据原始文本直接
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st