云游四方的旅人
云游四方的旅人

IOC解释打断扎吉托娃训练：这种事情有时会会发生

IOC发言人马克·亚当斯表示，中断俄罗斯选手阿莉娜·扎吉托娃的训练是为了更好地给WADA提供样本，尽管这种事情有时会发生。

“我不知道细节。有时候，这会发生。WADA在积极努力避免这种事情发生。你可以向WADA 询问这个问题。”

你可能感兴趣的:(IOC解释打断扎吉托娃训练：这种事情有时会会发生)

  • 先验地图--slam学习笔记 超级璐璐 人工智能机器学习
    先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。
  • Bash 脚本基础 HXQ_晴天 linuxbashchrome开发语言
    一、Bash脚本基础什么是Bash脚本：Bash脚本是一种文本文件，其中包含了一系列的命令，这些命令可以被Bashshell执行。它用于自动化重复性的任务，提高工作效率。Bash脚本的基本结构：以#!/bin/bash开头，表示使用Bash解释器来执行脚本。接下来是具体的命令和操作。二、编写和运行第一个Bash脚本创建脚本文件：使用命令nanohello.sh创建名为hello.sh的文件。编写脚
  • 代码随想录day7-链表俩数相加 凌凡天 链表数据结构java算法leetcode
    给你两个非空的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的，并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外，这两个数都不会以0开头。示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9
  • 如何解决Windows系统中文件或文件夹被占用无法删除的问题？ 李少兄 宝藏技巧windows
    前言在使用Windows系统时，我们经常遇到这样的问题：某个文件或文件夹被占用，导致无法删除、重命名或移动。这种情况下，通常是因为该文件被某个正在运行的程序或系统进程占用。一、问题背景与常见原因1.1问题现象右键菜单中“删除”选项不可用，或提示“无法删除：文件正在被使用”。尝试重命名时提示“无法重命名：文件正在使用中”。通过命令行删除时提示“无法删除文件：访问被拒绝”。1.2常见原因程序占用：文件
  • 《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks 阳光明媚大男孩 学习深度学习人工智能论文笔记
    论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。1.正负样本的定义与构造在CL-FEFA框架中，正负样本的定义是动态且自适应的，基于特征提取的结果，而不是预先固定的。这种自适应性是CL-FEFA区别于传统对比学习（如SimCLR、SupCon）的一个关键点。定义方式：指示矩阵
  • 机器学习怎么做特征工程 全栈你个大西瓜 人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
    一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
  • Sklearn.model_selection.GridSearchCV kakak_ MachineLearning
    sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中，主要是使用网格搜索，即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid：即要调参的参数列表，以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
  • 【机器学习】机器学习四大分类 藓类少女 机器学习机器学习分类人工智能
    机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法：分类（Classification）：逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SVM）朴素贝叶斯（NaïveBa
  • OCR识别常见开源库 yxfamyself 计算机视觉opencv
    OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有：Tesseract，PaddleOCR。商业付费OCR有：腾讯云OCR，阿里云OCR。下面分别介绍。准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess
  • 环形链表判断、入环问题 学习编程的gas 链表数据结构
    给你一个单链表如何去判断有环呢？如何求环形链表第一次入环的节点呢？在还未接触这种题之前是一点头绪都没有，十分佩服能解决的人。问题是：给定一个链表的头节点head，返回链表开始入环的第一个节点。如果链表无环，则返回null。对于这个问题第一步肯定先是判断该链表是否有环，想要判断该链表是否有环那就需要用到快慢指针，什么是快慢指针呢？就是一个指针走一步，另一个指针走两步，如果两个指针会相等就说明该链表有
  • el-table保持多选框选中状态 稳住别慌 vue.jselementuijavascript
    往往我们在开发时勾选了几个多选框点击了按钮触发功能，会重新获取表格信息，这时勾选框也会被刷新。但在实际应用中使用者往往需要对勾选的列进一步操作，在这种情况下保持勾选框的状态会使得界面更加友好。解决方案：1.使用reserve-selection和row-key：//1、在标签添加:row-key="getRowKeys"//2、在type="selection"处添加:reserve-select
  • SpringBoot集成Flink-CDC，实现对数据库数据的监听 rkmhr_sef 面试学习路线阿里巴巴springbootflink数据库
    一、什么是CDC？CDC是ChangeDataCapture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。二、Flink-CDC是什么？CDCConnectorsforApacheFlink是一组用于ApacheFlink的源连接器，使用变更数据捕获(CDC)从
  • Unity 与 JavaScript 的通信交互：实现跨平台的双向通信 Front_Yue 3D技术实践指南unityjavascript3d
    前言在现代游戏开发和Web应用中，Unity和JavaScript的结合越来越常见。Unity是一个强大的跨平台游戏引擎，而JavaScript是Web开发的核心技术之一。通过Unity和JavaScript的通信交互，开发者可以实现从Unity到Web页面的功能扩展，或者从Web页面控制Unity的行为。这种双向通信的能力为开发者提供了更多的可能性，例如在Unity中嵌入Web视图，或者在Web
  • A800核心加速技术深度剖析 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表，A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块，构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
  • H200架构升级与实战解析 智能计算研究中心 其他
    内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体，H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
  • AI模型技术演进与行业应用图谱 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
  • 《有限与无限的游戏》 晴空排云 《有限与无限的游戏》游戏哲学博弈论其他
    这是一本哲学方面的书1，以“游戏”为主线，讲解了世界、时间、社会、文化、权力、语言、性、疾病、死亡、战争、自然、机器、宗教、神话等重要主题。在哲学家眼中，游戏是一个没有感情色彩的词，任何一个有限或无限的过程都可以看做是游戏。所以，人生是游戏，爱情也是游戏，不同的只是游戏参与者的“游戏观”。今天把这本书读完了。虽然有时读的似懂非懂，但每次拿起它读的时候心灵深处总有那么一种震撼，一种醍醐灌顶的感觉。这
  • 【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真 fpga和matlab #第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
    目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
  • 模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命 芯作者 DD：日记重构
    图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
  • 颠倒二进制位 俺 也一样 LintCode
    颠倒给定的32位无符号整数的二进制位。样例样例1:输入:00000010100101000001111010011100输出:00111001011110000010100101000000解释:输入的二进制串00000010100101000001111010011100表示无符号整数43261596，因此返回964176192，其二进制表示形式为001110010111100000101001
  • 《数字时代的职场暗战：下班后的消息该不该回？》 玩转数据库管理工具FOR DBLENS 项目管理数据库大数据数据库开发数据仓库
    一、赛博朋克式职场：永不熄灭的手机屏幕凌晨1点，手机屏幕在床头柜上第7次亮起，弹出的消息提示像一把悬在空中的达摩克利斯之剑——市场部总监在项目群@全体成员核对数据，客户发来20条59秒的语音方阵。这种场景已成为当代职场人的集体记忆：某招聘平台数据显示，78%的职场人遭遇过非工作时间工作消息轰炸，其中32%因此产生焦虑症状。当钉钉提示音成为新的"午夜凶铃"，微信对话框化作24小时待命的电子镣铐，我们
  • 同一个App开发需求，为什么不同的App开发公司报价天差地别 Haibakeji reactnativereact.jsjavascriptjavawebappuni-app
    在进行App开发项目时，不同公司的报价差异是多方面因素共同作用的结果。以下是导致这种差异的一些主要原因：地域差异不同地区的经济发展水平、生活成本和人力成本存在显著差异，一线城市的人力成本、办公成本等普遍高于二三线城市，因此位于一线城市的开发公司报价往往会更高，位于这些低人力成本地区的App开发公司往往能够提供更具竞争力的价格。技术实力与团队经验技术实力无疑是决定App开发报价的核心要素之一。一家拥
  • 为微服务架构增加聚合层 hello_world! 云原生springboot
    最近公司业务繁忙，全力以赴在做狐小E，一直没时间做技术分享，现在上线了，终于有时间来写点东西。网关是微服务架构不可或缺的一部分，作为微服务架构的唯一入口，将所有请求转发到后端对应的微服务上去，同时又可以将各个微服务中的通用功能集中到网关去做，而不是在每个微服务都实现一遍，比如权限校验，限流，熔断和监控等。如图所示，这是个典型的前后端分离的微服务架构，但这个架构在的问题是，一个接口无法同时满足不同场
  • AI大模型训练教程 Small踢倒coffee_氕氘氚 python自学经验分享笔记
    1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
  • Linux中view命令 姚不倒 linux运维服务器
    在Linux系统中，view命令是一个用于查看文本文件内容的命令。它是vi或vim编辑器的一个衍生版本，但主要用于只读操作，即用户可以在不修改文件内容的情况下查看文件。以下是关于view命令的详细解释：一、命令功能查看文件内容：view命令允许用户以只读模式打开并查看文本文件的内容，非常适合于需要快速浏览文件而不需要进行编辑的场景。支持多种格式：虽然主要用于查看文本文件，但view命令在某些情况下
  • SQL-触发器(trigger)的详解以及代码演示 m0_74823827 面试学习路线阿里巴巴sql数据库服务器
    一、触发器的概念触发器是一种特殊的存储过程，但是触发器不存在输入和输出参数，所以不能被显式的去调用，而是与特定的表相关联，当表中的数据发生变化时，触发器被激活并执行其定义的SQL代码。触发器可以是行级触发器（针对每一行数据变化）或语句级触发器（针对整个SQL语句的变化），行级触发器允许对每一行单独处理，而语句级触发器则在整个操作完成后执行一次。触发器的功能强化约束：触发器能够实现比CHECK语句更
  • 大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习deepseek机器学习算法
    大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型？微调大型语言模型是指取一个已经预训练
  • 计算机视觉总结 Trank-Lw 计算机视觉深度学习人工智能
    以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强，以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
  • TS类型体操：实现axios的链式调用类型提示 console.log 战略储备局局长 前端
    调用方法A调用方法B调用方法C对象实例返回对象自身返回对象自身最终结果一、为什么需要链式调用类型提示？在TypeScript中实现axios的链式调用类型提示，能显著提升开发体验：智能补全：开发者无需记忆API参数顺序，IDE自动提示方法链类型安全：拦截器配置、请求参数、响应数据全程类型校验代码自解释：通过类型声明即可理解API设计规范重构友好：修改底层实现不影响上层调用逻辑痛点场景：//传统方式
  • 3步教你轻松在WinForms 应用程序中内嵌控制台（System.Console） 墨瑾轩 C#乐园c#开发语言
    关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣3步教你轻松在WinForms应用程序中内嵌控制台（System.Console）引言：为什么要在WinForms中内嵌控制台？在开发WinForms应用程序时，有时候我们需要一个控制台来显示日志信息、调试输出或者执行命令行操作。虽然WinForms提供了丰富
  • Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java双向map
    关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap     有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。   数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。   即：既要根据Key找Value，又要根据Value
  • PL/SQL触发器基础及例子 百合不是茶 oracle数据库触发器PL/SQL编程
      触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,   一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
  • [时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
          我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....       这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
  • easy ui datagrid上移下移一行 商人shang js上移下移easyuidatagrid
    /** * 向上移动一行 * * @param dg * @param row */ function moveupRow(dg, row) { var datagrid = $(dg); var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row); if (isFirstRow(dg, row)) {
  • Java反射 oloz 反射
    本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教 首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
  • springMVC 使用JSR-303 Validation验证 杨白白 springmvc
    JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。 登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
  • log4j 香水浓 log4j
    log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE #log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML #console log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4
  • 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery框架Ajaxhtml5chrome
    表现 如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。 是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
  • centos中文乱码 AILIKES centosOSssh
    一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。 于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。       后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
  • 触发器 baalwolf 触发器
    触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。 触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete) 语法： create trigger triggerName after/before 
  • JS正则表达式的i m g bijian1013 JavaScript正则表达式
            g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。         i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。         m:表示
  • HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
            我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。 html5Mode         一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。 ha
  • [Maven学习笔记六]Maven生命周期 bit1129 maven
    从mvn test的输出开始说起   当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下：   /software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
  • 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错 bit1129 hadoop
    运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括 Task Failure Application Master Failure Node Manager Failure Resource Manager Failure 1. Task Failure 任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
  • 记一次数据推送的异常解决端口解决 ronin47 记一次数据推送的异常解决
    　　 需求：从db获取数据然后推送到B         程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。 　　  自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。 　　　service iptables stop
  • 巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UIui视频ui教程ui自学ui资料
    我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。 视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。 格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。 在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
  • 线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线） bylijinnan 数据结构算法线段树
    package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
  • HTTP协议详解 chicony http协议
    引言                                 
  • Scala设计模式 chenchao051 设计模式scala
    Scala设计模式                我的话： 在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
  • 安装mysql daizj mysql安装
    安装mysql   (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm  -e  xxxxxxx   --nodeps (强制删除)      执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净   (2)执行命令  rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
  • HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
    完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
  • asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
    NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
  • C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++cC#
    在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。 一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
  • win7/8使用curl geeksun win7
    1.  WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址：  http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包   2.  可以给Windows增加c
  • Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
    转载自：   http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section: git init –bare git clone git remote git pull git p
  • Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
    注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768   /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
  • 代码实现任意容量倒水问题 home198979 PHP算法倒水
    形象化设计模式实战             HELLO!架构                     redis命令源码解析   倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
  • Druid datasource zhb8015 druid
    推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。 它最重要的特点是：监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里： http
  • 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener spjich javaspring框架
    引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器   ServletContextListener  特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml 使用方法: public class StartListener implements
  • JavaScript Rounding Methods of the Math object 何不笑 JavaScriptMath
        The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(),  Math.floor(), and  Math.round() — handle rounding in differen
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他