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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
- AI技术赋能电商行业，引领变革
m0_74136676
人工智能
AI大模型在电商行业的应用正在不断拓展，其强大的数据处理和分析能力为电商平台带来了前所未有的创新机遇。一、购物推荐的创新应用AI大模型通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据，能够生成个性化的商品推荐。这种推荐系统比传统的基于规则或简单协同过滤的推荐更为精准。它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索
- DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解
zhangjiaofa
大模型DeepSeek模型微调
DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3模型概述3.1模型架构3.2预训练任务3.3模型性能监督微调（SFT）技术详解4.1数据准备4.1.1数据收集与清洗4.1.2数据标注4.1.3数据增强4.2模型初始化4.2.1预训
- Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战
Chatopera 研发团队
机器学习深度学习pytorch人工智能
前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录Tensor基本操作torch.max默认指定维度Tensor基本操作torch.maxtorch.max实现降维运算，基于指定的dim选取子元素的最大值。默认a=torch.randn(1,3)p
- 【图像超分】论文复现：万字长文！Pytorch实现EDSR！代码修改无报错！踩坑全记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！
十小大
超分辨率重建（理论+实战科研+应用）深度学习pytorch人工智能超分辨率重建图像处理计算机视觉图像超分
第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全
- 【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程
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- 【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程
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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_
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
当下，深度学习在农业领域的研究热度持续攀升，相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后，质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物，缺乏能够落地转化的实际价值，“凑数”的痕迹十分明显。在农业信息化领域的顶刊《ComputersandElectronicsinAgriculture》中也大面积存在。众多论文在研究方法上存在严重缺陷，过于简单粗放。只是机械地把深度学习方法生硬地套用到特定农业问题中
- 详解三种常用标准化：Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm
yyytucj
batch开发语言
在深度学习中，标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。本文将详细介绍三种常用的标准化方法：BatchNormalization（批量标准化）、LayerNormalization（层标准化）和RMSNormalization（RMS标准化），并对其原理、实现和应用场景进行深入分析。一、BatchNormalization1.1BatchNormalization的原理BatchNor
- 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
- 可解释性：走向透明与可信的人工智能
一位小说男主
人工智能入门深度学习机器学习人工智能神经网络
随着深度学习和机器学习技术的迅速发展，越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而，这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。在许多任务中，尽管这些模型表现出色，取得了相当高的精度，但其决策过程不透明，这对于依赖于机器决策的应用（如金融、医疗、法律等）来说，可能是无法接受的。因此，如何提高模型的可解释性、实现透明和可信的人工智能，成为了当下人工智能领域的重要课题。❤️本文将深入探讨机器学习中的可
- 单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）
计算机C9硕士_算法工程师
YOLO目标检测深度学习
YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上，我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是，首先确定某个物体的实际尺寸，然后根据该物体在图像中的像素大小计算其距离。这个方法可以应用于各种
- Depth Anything V2：单目深度估计的更强基线
武朵欢Nerissa
DepthAnythingV2：单目深度估计的更强基线项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Depth-Anything-V2项目介绍DepthAnythingV2是由HKU与TikTok团队合作开发的单目深度估计算法的升级版本。这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性，相比于基于深度学习的方法，它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项
- OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些
API技术大佬Anzexi58
OpenAI人工智能人工智能深度学习
OpenAI是一个人工智能开发公司，成立于2015年，总部位于美国旧金山。这家公司致力于研究和开发先进的人工智能技术，旨在将这些技术应用到解决全球一些最棘手的问题上。OpenAI以其卓越的技术和实验室出品的groundbreakingAIpapers而闻名。OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open
- DeepSeek：突破传统的AI算法与下载排行分析
smart_ljh
行业搜索人工智能AI
DeepSeek的AI算法突破DeepSeek相较于OpenAI以及其它平台的性能对比DeepSeek的下载排行分析（截止2025/1/28AI人工智能相关DeepSeek甚至一度被推上了搜索）未来发展趋势总结在人工智能技术飞速发展的当下，搜索引擎市场也迎来了新的变革。DeepSeek，作为一款基于深度学习技术和大数据算法的搜索引擎，以其独特的优势在国内外市场上引起了广泛关注。下面介绍一下针对De
- DeepSeek--通向通用人工智能的深度探索者
油泼辣子多加
专业名词解释人工智能
一、词源与全称“DeepSeek"由"Deep”（深度）与"Seek"（探索）组合而成，中文译名为"深度求索"。其全称为"深度求索人工智能基础技术研究有限公司"，英文对应"DeepSeekArtificialIntelligenceResearchInstitute"。这一命名体现了企业对深度学习技术与未知领域持续探索的双重追求。二、发展历程初创期（2023）公司成立于中国杭州，创始团队汇聚了来自
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
herosunly
C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- 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
- Kaggle房价预测
一名小菜鸟的学习之路
深度学习pytorch深度学习机器学习python人工智能神经网络
Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。%matplotlibinlineimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpya
- C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀
salsm
C++编程魔法师c++机器学习开发语言
随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境，推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据，同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发，但C++却在推理领域独占鳌头，其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中，我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节，以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
- 《动手学深度学习》(PyTorch版)
chaser&upper
深度学习pytorch深度学习python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同，针对此书英文版的P
- 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
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 人工智能学习框架：深入解析与实战指南
一ge科研小菜鸡
人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
- AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构
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大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其主要驱动力之一，已经在各个领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
- # 第一章：认识chatgpt
出门喝奶茶
chatgptchatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支，致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- 机器学习&深度学习目录
UQI-LIUWJ
各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ViT（论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）_UQ
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
- #深度学习：从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 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
