- STM32模拟软件SPI的8种模式
拾风染尘
单片机编程stm32单片机
头文件soft_spi.h#ifndef__SOFT_SPI_H#define__SOFT_SPI_H#ifdef__cplusplusextern"C"{#endif#include"sys.h"#ifSYSTEM_SUPPORT_OS#include"maintask.h"#endif//引脚定义#defineSoftSpi_MISO_PINGPIO_Pin_8#defineSoftSpi_M
- DeepSeek这么火,一文教你本地部署DeepSeek!
入职啦
pythonpythondeepseek部署持续部署AI人工智能
要说年假最火的是什么,DeepSeek绝对在话题榜上,公众号几乎都是关于他的,今天入职啦也来和大家聊一聊我们AI领域的新星–DeepSeek,顺便也教大家部署一套属于自己的本地搜索服务。为什么DeepSeek这么火?一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构,将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性,又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制,Deep
- 【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常
屿小夏
java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
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台,可以用于构建各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow的基本概念和使用场景如下:张量(Tensor):TensorFlow中的基本数据结构就是张量,可以简单理解为多维数组。张量可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)等。在TensorFlow中,所有数据都以张量的形式
- 深度学习中N维数组的介绍
帅维维
深度学习深度学习人工智能
N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例:0维数组(标量):通常表示一个类别。1维数组(向量):通常表示一个特征向量。二维数组(矩阵):通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵:通常表示RGB图片(宽*高*通道)。四维矩阵:通常表示一个RGB图片批量(批量大小*宽*高*通道)。五维矩阵:通常表示一个视频批量(批量大小*时间*宽*高*通道)。
- 想知道的都有!大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析
和老莫一起学AI
语言模型人工智能自然语言处理学习大模型ai转行
导读都2024年了,学习AI相关的人或多或少的听说过“大模型”。目前,大模型技术以其庞大的参数规模和卓越的性能,成为了推动行业进步的新引擎。本文将带您深入探索大模型的神秘世界,从其定义、基本原理、训练三步骤,到Prompt技术的巧妙应用,以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。无论您是AI领域的专业人士,还是对技术充满好奇的普通读者,本文都将为您提供一个全面、深入的大模型知识图谱。1、大模型的定
- 机器学习在地图制图学中的应用
地图模型炼丹师
机器学习人工智能
原文链接:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15230406.2023.2295948#abstractCSDN/2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论,系统探讨了机器学习(尤其是深度学习)在制
- 机器学习大纲总结
excellent121
机器学习人工智能
一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据、算法、算力5.发展史5.1符号主义(20世纪50-70):专家系统占主导1950年:图灵设计国际象棋程序1962年:IBMArthurSamuel的跳棋程序战胜人类高手(人工智能第一次浪潮)5
- 人工智能与深度学习的应用案例:从技术原理到实践创新
accurater
人工智能深度学习科技
第一章引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正通过深度学习(DeepLearning)等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理,从医疗诊断到工业制造,深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制,实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例,探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径,并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
- 深度学习模型:原理、应用与代码实践
accurater
c++算法笔记人工智能深度学习
引言深度学习作为人工智能的核心技术,已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征,解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开,结合代码示例,系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。一、深度学习基础理论神经网络基本原理神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例,前向传
- 云计算与边缘计算大白话(●一●)
Jodie大白话
云计算docker云原生微服务容器kubernetes
目录一、云计算和云原生概念1.1云计算1.2云原生二、云计算四个层次2.1IaaS(InfrastructureasaService)2.2PaaS(PlatformasaService)2.3SaaS(SoftwareasaService)2.4DaaS(DataasaService)三、云原生关键技术3.1Docker3.2Kubernetes3.3微服务3.4DevOps四、边缘计算和边缘设
- 《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p1-p8
编程
《计算机组成及汇编语言原理》学习第1天,p1-p8总结,总计8页。一、技术总结1.Intel8088microprocessor(微处理器),1979-1988。2.MS-DOSMicrosoftDiskOperatingSystem的缩写,是一个操作系统(operatingsystem)。3.Moore'sLaw&Moore'ssecondlaw(1)Moore'slawThenumberoft
- 【TVM 教程】使用元组输入(Tuple Inputs)进行计算和归约
编译器编程后端人工智能深度学习
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:ZihengJiang若要在单个循环中计算具有相同shape的多个输出,或执行多个值的归约,例如argmax。这些问题可以通过元组输入来解决。本教程介绍了TVM中元组输入的用法。from__future__importabsolut
- Matlab中input函数用法
jk_101
Matlabmatlab开发语言算法
目录语法说明示例请求数值输入或表达式请求未处理的文本输入input函数的功能是请求用户输入。语法x=input(prompt)str=input(prompt,'s')说明x=input(prompt)显示prompt中的文本并等待用户输入值后按Return键。用户可以输入pi/4或rand(3)之类的表达式,并可以使用工作区中的变量。如果用户不输入任何内容直接按下Return键,则input会返
- 深度解构:DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘
威哥说编程
架构ai
随着人工智能(AI)领域的快速发展,深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。在这一波技术浪潮中,DeepSeek大模型作为一个重要代表,凭借其卓越的表现和广泛的应用,正在重新定义我们对AI的认知和期待。本篇文章将从架构到应用,全面解析DeepSeek大模型的技术特点,探索其在未来可能带来的创新与变革。1.DeepSeek大模型的架构设计DeepSeek大模型采用的是基于Transformer
- NL2SQL技术方案系列(1):NL2API、NL2SQL技术路径选择;LLM选型与Prompt工程技巧,揭秘项目落地优化之道
汀、人工智能
LLM工业级落地实践prompt人工智能大语言模型NL2SQLText2SQLAI大模型自然语言处理
NL2SQL技术方案系列(1):NL2API、NL2SQL技术路径选择;LLM选型与Prompt工程技巧,揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQL进阶
- 深度学习系列71:表格检测和识别
IE06
深度学习系列深度学习人工智能
1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式,那么可以直接用pdfplumber进行处理:importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技:2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
kakaZhui
解码前沿多模态大模型:认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
- 体育数据分析:竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式
Tina0898
数据分析数据挖掘
体育数据分析作为一门交叉学科,正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析,体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构,集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法,可实现运动
- Excel-to-JSON v2.0.0发布,可以在Excel内部,把Excel表格转换成JSON,嵌套的JSON也能转
wtsolutions
excel与json互相转换exceljsonexcel-to-json转换
本文是Excel-to-JSON插件的官方文档https://excel-to-json.wtsolutions.cn简化浓缩翻译的中文版,仅供参考。详细的还请查看官方文档。在数据处理和交换的过程中,将Excel文件转换为JSON格式是一项常见需求。Excel-to-JSON作为一款MicrosoftExcel插件,为我们提供了便捷的解决方案。本文将详细介绍如何使用Excel-to-JSON以及它
- PyTorch 深度学习快速入门教程
有人给我介绍对象吗
AI论文写作深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架,支持动态图计算,广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法,涵盖张量(Tensor)操作、自动求导(Autograd)、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
- 如何在Ubuntu 20.04系统中安装Docker
1.更新系统包索引首先,确保系统包索引是最新的。打开终端并运行以下命令:sudoaptupdate2.安装必要的依赖包确保系统中安装了apt-transport-https、ca-certificates和curl等必要的依赖包:sudoaptinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlsoftware-properties-common3.添加Doc
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
汉堡go
李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能:能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习:能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法(数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者统计学的方法,具有很强的可解释性经典传统机器学习算法:KNN、决策树、朴素贝叶斯一
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现
accurater
人工智能深度学习科技机器人
引言人工智能(AI)与深度学习(DeepLearning)作为21世纪最具变革性的技术之一,已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程,显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度,系统解析其实际应用,并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络(DNN),其核心在于通过多层非线
- python面向对象编程总结:从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧
吴师兄大模型
python人工智能面向对象编程OOP开发语言编程PYTHON
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 深度学习笔记——基础部分
肆——
深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
深度学习是一种机器学习的方式,通过模仿人脑吃力信息的方式,使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别:在机器学习中,特征提取通常需要人工设计和选择,依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中,特征提取是自动进行的,通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征,减少了对人工干预的依赖,使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
- 机器学习基础(4)
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- 学习prompt
artificiali
prompt
1解释概念中文指令:请借助费曼学习法,以简单的语言解释[特定概念]是什么,并提供一个例子来说明它如何应用。Prompt:PleaseusetheFeynmanLearningTechniquetoexplain[specificconcept]insimplelanguage,andprovideanexampletoillustratehowitapplies.2帕累托法则帮你找到最重要、最具挑
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C