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深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决 winrisef YOLO 深度学习人工智能 python conda
问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案。关于我的环境：CUDA==12.1torch==2.4.1GPU==4090D原先进行深度学习用的CUDA11.3，torch1.2.1，但是在训练时出现nvrtc:error:in
深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索云边有个稻草人热门文章深度学习搜索引擎人工智能 DeepSeek
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1查询解析与语义理解4.2搜索排名与相关性排序4.3个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能（AI）技术的迅速发展，深度学习（DeepLearning）和自然
探索深度学习：开启智能新时代顾漂亮深度学习人工智能机器学习
目录深度学习究竟是什么？深度学习的“三驾马车”：数据、模型与算力深度学习的前沿模型架构深度学习在各领域的深度应用深度学习的挑战与应对策略深度学习的未来展望在当今科技飞速发展的时代，深度学习无疑是最炙手可热的领域之一。它宛如一把神奇的钥匙，开启了通往智能世界的大门，从语音识别到图像分类，从自动驾驶到医疗诊断，深度学习的身影无处不在，正深刻地改变着我们的生活与工作方式。深度学习究竟是什么？深度学习隶属
基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测人工智能专属驿站深度学习
基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。通过对视频帧序列的时空特征进行融合，能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤：时空特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理：使用循环神经网络（RNN）处理视频帧的时间序列，捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定：将时空特征输入到融合
遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现盼小辉丶深度学习人工智能生成对抗网络
遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失3.2使用Wasserstein损失改进DCGAN小结系列链接0.前言原始的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失
遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现盼小辉丶遗传算法与深度学习实战深度学习生成对抗网络人工智能
遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生
【Python】已解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none) 屿小夏 python 开发语言
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述 North_D 人工智能基础知识点人工智能深度学习学习自然语言处理迁移学习 python 神经网络
文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析程序员辣条人工智能 java AI大模型大模型 spring
AI大模型是什么通过概念考察的方式，拆开来了解AI大模型。AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。就像电力技术，是一种通用技术，对很多设备起作用，同样的AI可以赋能各种场景。大模型：把LM比作人的大脑。大参数大规模。参数就是脑细胞，脑细胞越多通常这个人越聪明，参数越多的LM通常越智能。分类语言大模型：Ch
二值连接：深度神经网络的轻量级革命步子哥 dnn 人工智能神经网络
引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。然而，这些突破背后的一个关键推手是计算能力的飞速提升，尤其是图形处理单元（GPU）的广泛应用。然而，随着模型规模和数据量的增长，深度学习的计算需求也在不断攀升。与此同时，移动设备和嵌入式系统的快速发展对低功耗、高效能的深度学习算法提出了更高的
算法问题整理（二）分享总结快乐算法
网络资料整理个人学习，感谢各位大神！（若侵则删）问题10:卷积-目标检测系列问题参考：40+目标检测网络架构大盘点！从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍！！-腾讯云开发者社区-腾讯云关键挑战：类
探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具毕艾琳
探秘GitCode上的开源项目：91pron-AI引擎驱动的智能视频处理工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在平台上，有一个名为的开源项目，它是一个利用人工智能技术进行智能视频处理的应用。虽然项目的名称可能有些隐晦，但其核心功能却极具实用价值，特别是对于那些需要自动化处理大量视频数据的工作。技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机
大模型的底层逻辑及Transformer架构搏博 transformer 架构深度学习机器学习人工智能
一、大模型的底层逻辑1.数据驱动大模型依赖海量的数据进行训练，数据的质量和数量直接影响模型的性能。通过大量的数据，模型能够学习到丰富的模式和规律，从而更好地处理各种任务。2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。这种架构能够高效地处理序列数据，如文本。3.自
【深度学习】权重衰减熙曦Sakura 深度学习深度学习人工智能
权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下，在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技
AIGC从入门到实战：基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1人工智能的新纪元：AIGC的崛起近年来，人工智能（AI）领域经历了前所未有的发展，其中AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）的崛起尤为引人注目。AIGC借助深度学习模型，能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容，为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型：AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型（简称“大模型”）。这些模型拥
大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能的发展过程中，语言模型的研究一直是重要的一环。早期的语言模型，如N-gram，虽然在一定程度上能够捕捉语言的统计规律，但其无法有效处理语言中的长距离依赖性和复杂结构。这主要是因为N-gram模型只能捕捉到词汇之间的局部依赖关系，而无法捕捉到更长范围内的语义信息。1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网
【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍 GoAI 深入浅出LLM 深入浅出AI 大模型书生人工智能 LLM llama
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接【书生·浦语大模
深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）若北辰 Python深度学习深度学习线性回归 pytorch
线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的
MATLAB机器学习、深度学习 Yolo566Q 机器学习 matlab matlab 机器学习深度学习
目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来，随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机
机器学习在金融领域的应用 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
机器学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1金融行业面临的挑战1.1.1海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系2.2.1人工智能的发展历程2.2.
PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门 shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习 pytorch 人工智能
PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。1TensorTensor是PyTorch中最重要的数据结构，它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（如矩阵、黑白图片等）或者更高维的数组（如彩色图片、视频等）。Tensor与NumPy
NVIDIA的算力支持杭州大厂Java程序媛计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
NVIDIA的算力支持关键词：NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商，近年来在人工智能领域也取得了显著的进展。NVIDIA的GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力，成为了深度学习和人工智能（AI）领域的主流硬件。NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力，使得深度学习任务能够更
基于深度学习的文本情感分析杭州大厂Java程序媛计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算（SentimentComputing），是自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向之一。它旨在从文本数据中识别和理解作者表达的情感倾向，例如正面、负面或中立。随着互联网和社交媒体的蓬勃发
一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代，人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配，到后来的统计学习方法，再到如今的深度学习，图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例苹果酱0567 面试题汇总与解析课程设计 spring boot vue.js java mysql
一、机器学习概念与原理什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个分支，通过从数据中学习和改进算法，使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段，能够让计算机“自我学习”，从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型，使用大量的数据进行训练，使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回
【LangChain编程：从入门到实践】代码实践 AI天才研究院计算大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
【LangChain编程：从入门到实践】代码实践1.背景介绍1.1人工智能的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当代科技领域最具革命性和颠覆性的技术之一。自20世纪50年代诞生以来,AI经历了起伏跌宕的发展历程。在早期,AI主要集中于基于规则的系统和专家系统,试图模拟人类的推理过程。然而,随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升,机器学习和深度学习技术开始占据主
因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力樱花的浪漫因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
近十年来，深度学习在多个领域取得了巨大成功，包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中，其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息，进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程，有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
基于深度学习的植物病害检测系统 A等天晴计算机视觉深度学习人工智能
引言背景介绍植物病害对农业生产的影响不容忽视。随着全球人口的增长和气候变化的影响，农作物病害问题变得更加严峻。传统的植物病害检测方法往往依赖于人工检测，不仅耗时费力，而且对检测者的专业知识要求较高。深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，在图像识别和目标检测领域取得了显著的成果。YOLO模型可以在实时情况下检测并识别图像中的多个目标，为植物病害的快速检测提供了新的途径。
NeuralCF 模型：神经网络协同过滤模型 Lewis@ 神经网络人工智能深度学习
实验和完整代码完整代码实现和jupyter运行：https://github.com/Myolive-Lin/RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合，从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系。该模型利用神经网
AI 图像生成器，如何使用 Janus-Pro 和 Janus， Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek janus pro
介绍人工智能(AI)彻底改变了数字艺术和设计领域，使创建高质量图像变得前所未有的简单，而且只需付出最少的努力。人工智能驱动的图像生成器使用深度学习算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果，可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。在本综合指南中，我们将探索一些最流行的AI图像生成器，包括DeepSeek的Janus-Pro和Janus，以及DALL·E3、Midjourney、Stabl
java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code java jvm thread 多线程 Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
【转】JSON与XML的区别比较丁_新 json xml
1.定义介绍 (1).XML定义扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c 算法
#include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
我的软件麦田的设计者我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
linux awk命令详解被触发 linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
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Java Ruby PHP 擅长领域
oracle 中数据类型为clob的编辑知了ing oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据矮蛋蛋 zookeeper
原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
tomcat数据源 alafqq tomcat
数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); 04. conn
遍历的方法百合不是茶遍历
遍历在java的泛
linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
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java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
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【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
1. DStream的类说明文档： /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") { set $all_cookie $1; } 变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan java netty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符 js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linux shell 命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下： 1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
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linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总 linux管道命令 linux常用管道命令
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Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
在项目中碰到这样的问题：由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .net C#asp.net hovertree Web Forms
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Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac java eclipse 快捷键 ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。曾有人在豆瓣评《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。写道程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
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为了字体更好看，改变了格式…… &&运算符： #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a=-1,b=4,k; k=(++a<0)&&!(b--
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一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
随想生活暗黑小菠萝生活
其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
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