- 用Python爬取B站视频的实践与技术分析(通俗易懂)
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标题:用Python爬取B站视频的实践与技术分析摘要:本论文介绍了如何使用Python编写网络爬虫程序来爬取B站(哔哩哔哩)视频的实际步骤和技术细节。通过发送网络请求和解析网页内容,我们可以获取到视频的标题和链接。本文将详细解释爬取B站视频的过程,并提供通俗易懂的代码示例,旨在帮助读者理解爬虫技术并能够自己动手实践。引言:随着网络视频的普及,越来越多的用户在B站上观看和分享视频内容。然而,有时我们
- Amazon Aurora深度探索(一)
仲培艺
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【导语】Amazon的Aurora自从问世,就备受关注,其性能和实现架构是被关注的热点。2017年,Amazon发表了一篇论文,披露其实现的一些技术细节。本文在此背景下,对Aurora系统的实现从整体架构、存储、事务处理三个方面进行深入探讨,并从数据库内核技术实现的角度对Aurora做了一定的推测。2017年,Amazon在SIGMOD上发表了论文《AmazonAurora:DesignConsi
- 【动手学运动规划】2.6 Reeds Shepp曲线
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我出来打工,我不惦记钱,我惦记什么?—武林外传黄豆豆代码及环境配置:请参考环境配置和代码运行!ReedsShepp,通常简称为RS曲线,是一种用于路径规划的算法,由J.A.Reeds和L.A.Shepp在1990年的论文《OptimalPathsforaCarThatGoesBothForwardsandBackwards》中提出。该算法主要用于描述机器人或车辆在平面上的运动轨迹,特别是在需要考虑
- Word——论文排版技巧总结
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Word毕业论文排版:最详细教学更新题注Ctrl+A全选;F9更新。快速加入参考文献关联Word与Zotero参考文献引用格式:选择带有numeric的:
- Word不会排版!看这里,3分钟教你学会30个排版技巧
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时光如流水,很快又要到一年一度的毕业季了。毕业论文这个让人爱恨兼备的小妖精又要出来兴风作浪了,一班几十上百人的论文排版还真是“各有千秋”。今天小编给大家分享一些Word排版技巧,希望可以帮助到大家哦!一:段落排版在写论文的时候,因为篇幅过长,可能大家需要对一些段落进行调整。键盘上有上下箭头的按键。先选中需要段落,然后按着【Shift+Alt+↑】或【Shift+Alt+↓】。向上的箭头就是将段落向
- 论文解读(全头皮重建方向):3DCMM
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从面部到完整头部:3DCMM的技术原理解析引言在计算机图形学和人体工学领域,3D头部模型的需求日益增加。无论是虚拟化身的创建还是头盔的个性化设计,仅有面部模型往往不足以满足要求,完整的头部几何(包括头皮)才是关键。传统的3D可变形模型(3DMM)多集中于面部重建,头皮区域因数据稀缺和技术限制常被忽略。2022年发表于VRCAI’22的论文《3DCMM:3DComprehensiveMorphabl
- python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)
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引言前文我们讨论了关于实现OTSU算法的问题,该算法主要是针对于特征值阈值的确定,这个值可以用于论文讨论和说明。但实际情况中,我们需要对图像进行各种滤波,预处理,那么此时我们可能需要一种带坐标和投影的分割结果,本文就将带大家实现对图像进行阈值分割后进行结果的输出。本文代码共包含了四种不同的分割算法,分别是三角阈值分割法、Riddler-Calvard分割法、自适应局部均值分割法、自适应局部高斯分割
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
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DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
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文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统
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MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载:本项目完整讲解和全套实现源码见下资源,有需要的朋友可以点击进行下载说明文档(点击下载)全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习-HSV色彩空间-图像处理-森林火灾监测-matlab更多阿里matlab精品数学建模项目可点击下方文字链接直达查看:matlab精品数学建模项目合集(算法+源码+论文)
- Deepseek辅助写毕业论文,学校要AIGC了,什么工具可以查AI率?
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AIGC人工智能AI写作学习方法经验分享深度学习chatgpt
Deepseek最近真的是爆火,很多同学在写论文的时候可能会用到Deepseek辅助写作。但是现在无论是投稿还是学校的毕业论文,基本上都是要检测论文的AIGC率了。也就是论文的AI率,如果论文AI率不达标,是会被认定为学术不端的。现在有专门检查查论文AIGC率的工具了,无论是中文和英文都可以检测。如果自己有用Deepseek或者其他AI工具协助论文写作,不确定自己的论文是否有AI风险,可以先用检测
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集
这张生成的图像能检测吗
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简介简介:提出一种新的MMGAN架构,使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享,高度共享的生成器(通过混合权重反映)捕获分布的公共方面,而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目:MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS(混合成员生成对抗网络)会议:IEEEInternationalConferenceonIm
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- Pytorch实现论文:基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强
这张生成的图像能检测吗
GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能深度学习神经网络计算机视觉python
简介简介:提出了一种新型的水下图像增强算法,基于多尺度融合生成对抗网络,名为UMSGAN,以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理,将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景,提供颜色校正和细节增强。论文题目:Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria
- 文献检索能力:Grok 3 beta仍有欠缺,但可能是目前免费大模型里最强的
stereohomology
大语言模型对比人工智能Grok3beta
各种大模型之所以在这方面一直踟蹰不前,推测主要是为了回避知识产权纠纷方面的原因。但回避知识产权问题不应该是将doi和论文任意对应的借口。测试了某个文献问题。推荐的论文和doi无法对应。我表达了不满之后,发现进一步推荐的doi居然是真实的了,虽然跟文献还是不太容易对应,但相比之下,已经有接近50%的真实度。其它大模型碰到这个问题则全是瞎扯。
- 论文修改阶段如何与导师沟通
kexiaoya2013
论文笔记论文阅读
在论文修改过程中,导师的指导至关重要。那么,在修改阶段如何与导师沟通呢?一、主动预约在沟通前,提前通过邮件、学术沟通工具等来预约时间,并简要说明自己的沟通需求。在首次沟通时,重点询问导师对论文的整体看法,后续再来聚焦具体问题。二、充分准备在准备过程中,列出问题的清单,并按照优先级排序,对不确定的内容附上自己的见解。提供修订模式的文档或新旧版本对比,方便导师快速了解论文的具体变化。面谈时要准备好纸质
- 架构师论文《论湖仓一体架构及其应用》
pccai-vip
架构软考论文
软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
- 降重避坑指南:为什么你的AIGC率总超标?
Diamonds888
AIGC人工智能毕业设计毕设AI写作
误区分析:误区1:直接复制AI生成的“口语化”内容;误区2:参考文献随意编造,缺乏权威来源;误区3:忽略图表公式的学术规范性。合规方案:AiPassPaper论文工具学术化改写:使用工具的「专业模式」替换AI常见句式;文献补充:一键插入知网关联参考文献(近5年占比≥60%);退费兜底:知网/维普/Turnitin超标均可申请退费。案例数据:“测试100份论文初稿,使用工具后平均AIGC率下降72%
- AI生成内容带来的核心挑战引发人机共治的必要提前
临水逸
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一、AI生成内容带来的核心挑战信息真实性危机斯坦福研究显示,AI生成虚假信息的速度是人类创作的6倍,如近期AI伪造的"拜登紧急状态"语音导致金融市场波动医疗领域已出现AI生成的伪科学内容,某健康论坛中23%的"患者经验分享"被证实为AI虚构数据质量劣化Google索引数据显示,2023年新网页中38%为AI生成,其中重复率高达57%学术领域发现,arXiv预印本平台AI代写论文占比已达12%,引发
- 论文阅读笔记1——DARTS:Differentiable Architecture Search可微分架构搜索(一)(论文翻译学习)
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论文阅读笔记深度学习人工智能机器学习算法计算机视觉
DARTS:DifferentiableArchitectureSearch可微分架构搜索(一)DARTS:DifferentiableArchitectureSearch(一)ABSTRACT摘要1.INTRODUCTION介绍2.可微的结构搜索加油加油!如果你感觉你现在很累,那么恭喜你,你现在正在走上坡路!让我们一起加油!欢迎关注我的讲解视频,让我们一起学习:Bilibili主页:https:
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DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战前言:图像超分辨率重建是一个经典CV任务,其实LR(低分辨率)和HR(高分辨率)图像仅在高频细节上存在差异。通过添加适当的噪声,LR图像将变得与其HR对应图像无法区分。这篇博客介绍一种方式巧妙利用这个规律使用DiffusionModels进行图像超分辩重建任务。目录贡献概述动机方法详解模型训练论文贡献概述这项研究提出了一种基于扩散逆过程的新图像
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基于Flask的在线音乐网设计与实现摘要本论文旨在通过使用Python的Web框架Flask,设计和实现一个具有完整功能的在线音乐网站。该网站包括用户注册、登录、注销、歌曲上传、编辑、删除、歌单创建、编辑、删除、评论、搜索、音乐播放等功能,并针对不同用户角色(如普通用户、管理员)实现了不同的权限管理。同时,本论文还介绍了如何使用第三方API(如网易云音乐API)获取歌曲信息等技术实现。在设计上,本
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题目:论面向服务架构设计以及应用摘要本文以我参与的某公司业务上云项目为例,论述了面向服务架构设计方法和实现过程.该项目的目标是构建以某酒厂生产的白酒产品为主的电子商城,实现该白酒的线下营销升级为在线营销的战略目标,包括:线上抢购,支付,线下配送,防伪溯源等一系列电子商务功能.在此项目中,我作为系统架构师及主要管理人员,参与了该项目的需求开发\系统架构设计等主导工作.SOA将应用程序的不同功能单元,
- 软考高级架构师/分析师论文【论面向服务架构设计及应用/SOA】
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软考高级论文系统架构设计师系统分析师计算机软件资格考试soa
一、摘要 2020年4月,某互联网公司开始了“基础架构管理平台”项目的实施,该项目主要为基础架构团队提供基础设施、中间件、负载均衡、任务调度管理等功能。我作为该项目的技术负责人,主要负责系统架构设计。本文将主要介绍面向服务的架构设计在该项目中的具体应用与效果。通过webservice技术,将认证功能封装为单点登录系统,提高复用,同时将任务管理、中间件等功能解耦拆分,提高了服务并行开发效率及可维护
- 【实用指南】如何用 ChatGPT 完成严谨的论文论证与数据分析
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ChatGPT学境思源AI写作chatgpt数据分析人工智能
在学术论文写作中,论证与数据分析是支撑论文主张和结论的核心部分。ChatGPT不仅可以帮助你构建严谨的逻辑框架,还能提供有效的支持材料,优化数据分析过程,提升论文的质量和深度。今天分享的内容将为大家介绍如何通过ChatGPT完成论文中的论证与数据分析的具体方法和技巧。一、如何完成论文论证1.确定论点和假设在论文的论证部分,首先需要明确你的核心论点和假设。可以通过与ChatGPT的对话,进一步理清自
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- 第G9周:ACGAN理论与实战
OreoCC
GAN
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**本人往期文章可查阅:深度学习总结我的环境:语言环境:Python3.11编译器:PyCharm深度学习环境:Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡:NVIDIAGeForceGTX1660论文地址:ConditionalImageSynthe
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin