- 零基础英语学习之旅-语法篇(一)
万能的小黑学长
入坑,从今天开始持续更新英语学习方法,剥丝抽茧,去除繁琐的语法概念,让大家,快速入门。花最少的时间,学最重要的东西。欢迎大家批评指正、多提意见。话不多说,直接进入正题。。。英语句子的基本五大结构主语:谓语动词之前的成分。Toseeistobelieve.Theflowersmellsgreat.谓语:谓语就是动词动词主要类型:1.实义动词2.系动词be动词等同于be动词3.助动词帮助动词实现时态和
- 不舒服的舍友关系
瑞丝记
女孩(心思很简单,单纯,做人很直,没有歪心眼,对朋友也没有其他想法,想对每个朋友都好,但可能有时候方式不对,生活很无聊,)高中之前女孩一直每天努力学习,但由于学习方法掌握的不好,成绩一直没有明显变化,上了一个普通院校,来了大学也一直努力生活,复习周,抓紧时间好好复习,经过两年多努力,得了奖学金,此时,女孩的舍友们就都眼红了。舍友1(家境不错,从小被爸爸妈妈宠爱,家里洗衣服从未手洗过,但但拿了助学金
- 日语入门学习资料,都在这里了!
日语初级学习
刚开始学习日语的同学都有疑问,比如:应该如何背单词?如何运用语法?如何把日语说出来?......应该怎么学日语?学习方法很重要。在日语日常使用中学习运用,或者在老师指导下了解学习方法,从开始就发现并逐渐掌握适合自己的学习方法,可以少走很多的弯路,节省非常多的时间。今天整理了日语入门的学习资料,包含五十音素材、日常用语、教材资料、语法学习规律等等,希望能帮助大家更好的学习。该有的都在这儿了!!☟1.
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- 揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法
数据结构与算法学习
leetcode学习方法算法ai
揭秘LeetCode数据结构与算法的高效学习方法关键词:LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要:本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心,结合新手常见痛点(如刷题没方向、刷完就忘、无法举一反三),通过生活化类比、具体案例拆解和可操作的学习方法,系统讲解从“入门到精通”的全流程。无论是求职准备的程序员,还是想提升编程能力的学习者,都能从中找
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
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AgenticAI实战计算AI人工智能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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- 人工智能赋能气象气候:从数据智能到预测创新的融合之路
慌ZHANG
人工智能人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统,其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报(NWP)与物理建模为核心,虽然取得重要成就,但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时,人工智能(AI),尤其是以深度学习为代表的机器学习方法,近年来在图像识别、自
- 遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法
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遥感影像岩性分类:基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务,旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER(多光谱热辐射传感器)和Sentinel(多光谱成像卫星)数据,采用卷积神经网络(CNN)及CNN-集成学习(CNN-EL)方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据:14个波段(VNIR/SWIR/TIR),分辨率
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
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要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
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蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
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前言:在学习一项技能在时候,通常会感到学了一遍,,没有任何的头绪,一直在通过做的时候通过来总结来去干,这样往往在学习的时候,不能事半功倍,在学习的时候也没有任何方法,毫无头绪,于是想写点关于提升学习能力的东西,刚才在前面的介绍说了,对于别人的教学没有任何头绪,下面的学习四步骤通过借鉴别人的学习经验,每个人的学习技巧,方法,都不一样,适合自己的才是做好的。一.学习方法1:兴趣法,有很多不感兴趣的东西
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随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- 机器学习:集成学习方法之随机森林(Random Forest)
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机器学习集成学习机器学习随机森林
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
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前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)。这是一种基于实例的学习方法,也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式,还探讨了特征提取、归一化等重要概念,为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。一、K近邻算法概述(一)基本思想K近邻算
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
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其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
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AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- 机器学习在智能仓储中的应用:库存管理与物流优化
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最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展,仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从货物入库到出库的全流程
- 元学习的认知思维棱镜
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在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
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跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比
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- 常见的强化学习算法分类及其特点
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强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
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大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- 助力您发SCI 机器学习(ML)在材料领域应用专题
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- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
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自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
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本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- 衡水中学状元数学学习资料完整攻略
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- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
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【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_