- 深度学习笔记之自然语言处理(NLP)
电棍233
深度学习笔记自然语言处理
深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时,我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分,这部分内容是在前面基础上开展学习的,且目前我的学习更加倾向于通识。自然语言处理部分将包含《动手学深度学习》这本书的第十四章,自然语言处理预训练和第十五章,自然语言处理应用。并且参考原书提供的jupyternotebook资源。自然语言处理,预训练自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 科普:“git“与“github“
人工干智能
安装应用架构gitgithub
Git与GitHub的关系可以理解为:Git是一种软件工具,而GitHub则是一个在线平台,它们是“一家子”。二者的关联最直接体现在你通过Git在GitHub仓库中clone软件包到你的机器中来。具体来说:一、Git定义:Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目版本管理。它由LinusTorvalds开发,最初是为了帮助管理Linux内核开发。特点:分布式:开发者
- leetcode:236. 二叉树的最近公共祖先
uncle_ll
编程练习-Leetcodeleetcode二叉树公共父节点算法训练递归
236.二叉树的最近公共祖先来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode.cn/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-tree/给定一个二叉树,找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树T的两个节点p、q,最近公共祖先表示为一个节点x,满足x是p、q的祖先且x的深度尽可能大(一个节点也
- 常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST
super尚
图像处理算法人工智能计算机视觉
特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题,难度相当大。为解决这一问题,计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。它的理念是,不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点,而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。理想情况下,对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点,计算得到的两个尺度因子之间的比率应该等于图像尺度的比率。近几年,人们提出了多种尺度不变
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 1
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生,近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现,活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数,导致准备的物料经常不够或浪费。于是,小明萌生了一个想法:能否通过一些历史数据,用机器学习的方式来预测每场活动的参与率?在老师的建议下,他选择了TensorFlow,一个流行且强大的深度学习框架,希望能将这个想法变成现实。2.开始TensorFlow的旅程场
- 大模型产品架构全景解读:从应用场景到技术支持的完整路径
程序员丸子
架构人工智能AI大模型大模型LLM大语言模型RAG
随着人工智能技术的迅猛发展,大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据,进行复杂任务的自动化,还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图,详细解读每一个组成模块,帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径,洞察大模型如何在实际业务中落地。一、落地场景:赋能业务的智能化解决方案大模型的实际价值首先体现在各个业务场景的落地应用中。在架构图
- ESP-IDF VS Code 扩展 v1.9.0 正式发布
乐鑫科技 Espressif
物联网科技iotgithub
乐鑫荣幸地宣布,ESP-IDFVSCode扩展v1.9.0版本正式上线!此版本引入了多项强大的新功能、性能优化及众多改进措施,旨在为开发者提供更加流畅的开发体验。新功能与改进亮点用户体验升级新增“基础使用指南”与“高级功能”两大互动式教程,助力用户快速上手。项目创建流程中融入增强的UI/UX示例,提升操作直观性。示例项目与新项目中的框架选择功能得到加强。优化了从示例创建项目的用户界面与体验。串行设
- 马斯克发布的Grok3如何,大家如何评价
魔王阿卡纳兹
大模型知识札记Grok3大模型AI马斯克xAI
马斯克发布的Grok3在技术界引起了广泛关注和讨论。根据多方证据,Grok3被广泛认为是目前地球上最聪明的AI模型,其性能在多个领域超越了现有的竞争对手,如DeepSeek、Gemini和ChatGPT等。技术特点与性能计算能力:Grok3的训练使用了约10万块GPU卡,计算能力是上一代Grok2的10倍。这种大规模的计算资源投入使得Grok3在推理能力和逻辑一致性方面表现出色。多模态与实时数据处
- 荒野大镖客救赎1-v10.29 pj免付版
asd9871a
学习方法游戏程序
荒野大镖客10月29上线steam荒野大镖客steam下载教程分享荒野大镖客:救赎备受玩家喜爱的游戏,最初是在2010年5月于PS3和Xbox360平台上推出的。作为Rockstar旗下《荒野大镖客》系列的续作以20世纪北美殖民拓荒和工业革命的宏大背景,为玩家们呈现了一段主人公JohnMarston在西部荒野上充满冒险与挑战的故事。而游戏及其DLC《不死梦魇》即将在2024年10月29日登陆PC平
- 知物由学 | AI网络安全实战:生成对抗网络
Hacker_Fuchen
人工智能web安全生成对抗网络
作者:BradHarris,安全研究员,Brad曾在公共和私营部门的网络和计算机安全领域工作过。他已经完成了从渗透测试到逆向工程到应用研究的所有工作,目前他是IBMX-Force的研究员。GANs是人工智能(AI)的最新思想之一。在我们深入讨论这个话题之前,让我们先来看看“对抗性”这个词的含义。在AI的原始应用中,这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
- 常规网络安全网络架构 网络安全结构体系图
网络安全Max
web安全网络安全
点击文末小卡片,免费获取网络安全全套资料,资料在手,涨薪更快网络安全基础课程知识点(1)一、OIS七层模型图1、应用层通过人机交互来实现各种服务,用户接口,应用程序(文件传输,电子邮件,文件服务,虚拟终端)。所需设备:网关。由抽象语言→编码2、表示层数据的表示、压缩和加密(数据格式化,代码转换,数据加密)。所需设备:网关。由编码→二进制3、会话层会话的建立与结束(解除与建立与别的接点的联系),应用
- 基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例
go5463158465
算法深度学习深度学习人工智能
以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例,我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库(如TensorFlow、Keras)和数据处理库(如numpy、pandas),同时会用到音频处理库librosa。整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。步骤1:安装必要的库在开始之前,确保你已经安装了以下库:pipinstalltensorflowlibrosanumpypandas
- 用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek
wyg_031113
人工智能深度学习
DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构,结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。以下是对其核心原理、公式推导及模块分析的详细解析:深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer,主要模块包括:稀疏多头自注意力(SparseMulti-HeadSelf-Attention)动态前馈网络(Dynam
- 大模型可以多大程度上代替人类做软件需求分析
workflower
设计方法UML建模需求分析设计模式软件工程软件需求prompt
大模型在软件需求分析中的应用潜力和代码生成能力可划分为不同维度进行解析:一、需求分析替代范畴的三层模型表层需求解析支持自然语言至用例图/用户故事的结构化转换(75-83%准确率,基于IBM2024案例库数据)实现基础的非功能性需求(NFR)分类(如响应时间要求识别准确率达91%,但强度量化仍需人工)深层语境建模领域特定语言(DSL)生成能力达L3级(可自主生成80%银行业务规则DSL)上下文依赖需
- Prompt Engineering的重要性
workflower
UML建模设计方法prompt大数据人工智能AI编程软件工程设计模式需求分析
从软件工程需求分析与大模型结合的实践角度来看,PromptEngineering的重要性及其风险主要体现在以下几个方面:一、PromptEngineering的核心价值需求语义桥接(Requirement-SemanticsBridging)软件需求具有模糊性、歧义性等自然语言特征。实验表明,经过优化的Prompt可使LLM的需求理解准确率提升28-35%(参照NSF2023需求工程基准测试),通
- 大模型应用开发的框架
红豆和绿豆
大模型大模型
一、大语言模型的几个框架1、python的版本langchainLangChain英文官方地址:https://www.langchain.com/LangChain中文官网:https://www.langchain.com.cn/Python官方地址:https://python.langchain.com/en/latest/LangChain源代码地址:https://github.com
- Transformer Decoder 详解
idealmu
transformer深度学习人工智能神经网络
TransformerDecoder详解1.模型结构图解TransformerDecoder由N个相同的层堆叠而成,每个层包含以下组件(与Encoder不同,Decoder包含两种注意力机制):Input(ShiftedOutput)│├─>MaskedMulti-HeadSelf-Attention→Add&LayerNorm→Encoder-DecoderAttention→Add&Layer
- Deepseek官网API免费余额失效,教你如何无缝切换硅基流动
代码轨迹
deepseekpython
由于当前deepseek的api暂停充值,并且免费额度到2025年02月19日已经过期,因此不得不寻找第三方网站进行api替换。以下以硅基流动的api为例,进行替换。1.注册账号首先需要注册账号,前往硅基流动模型选取界面,网址为https://cloud.siliconflow.cn/models,进行账号注册。2.获取api注册账号后,建议前往实名认证界面进行认证,否则每月有提问次数限制。认证后
- 使用DeepSeek+本地知识库,尝试从0到1搭建高度定制化工作流(自动化篇)
代码轨迹
Python自动化pythondeepseek
7.5.配图生成目的:由于小红书发布文章要求图文格式,因此在生成文案的基础上,我们还需要生成图文搭配文案进行发布。原实现思路:起初我打算使用deepseek的文生图模型Janus进行本地部署生成,参考博客:Deepseek发布的Janus-Pro-1B初体验但后来尝试使用后发现Janus现阶段对于这类特定任务的生成图还不太能够胜任。以下是我尝试使用文案让Janus生成的图片:现实现思路:当下普遍的
- 告别 AI 幻觉:LangChain + 知识图谱 + 大模型,打造可靠的智能应用
海棠AI实验室
AIAgent学习进阶实战人工智能langchain知识图谱Agent
目录前言:知识图谱在AI中的地位什么是知识图谱?为什么要用知识图谱?LangChain简介:它如何与知识图谱结合?项目准备:环境配置与工具选择手把手实现5.1从文本中提取结构化知识存入图谱6.2基于LangChain知识图谱的查询与推理实践Tips:如何让知识图谱规模化、应用化?总结与展望后记1.前言:知识图谱在AI中的地位在当今的人工智能领域,各类语言模型(如GPT系列、BERT等)已经深刻地影
- 以太网的PHY(物理层)详解
美好的事情总会发生
以太网接口嵌入式硬件硬件工程linux网络
一、PHY的定义与核心功能PHY(PhysicalLayer,物理层)是以太网协议栈中的最底层(OSI模型第1层),负责在物理介质(如电缆、光纤)上传输和接收原始比特流。它是连接数字信号(MAC层)与模拟信号(物理介质)的桥梁,确保数据在硬件层面的可靠传输。1.PHY的核心功能信号调制与编码:将MAC层发送的数字信号转换为适合物理介质传输的模拟信号(如差分电压、光脉冲)。常用编码方式:曼彻斯特编码
- 一文看常见的消息队列对比
蚂蚁在飞-
中间件云原生微服务
一、核心特性对比表维度KafkaRabbitMQRocketMQPulsar架构设计分布式日志系统,依赖ZooKeeper基于AMQP协议的代理模型主从架构+NameServer协调分层架构(Broker+BookKeeper)单机吞吐量100万+TPS5万TPS50万TPS150万TPS消息延迟毫秒级(非实时场景)微秒级(实时场景)亚毫秒级毫秒级(分层存储优化)消息持久化磁盘顺序写入内存+磁盘持
- Vite构建Typescript简易原生前端项目
Alex程
前端typescript
目录一、Vite简介什么是Vite?核心特点二、环境准备安装Node.js和npm安装Vite,创建项目三、项目结构和配置项目结构tsconfig.json配置文件package.json配置文件vite.config.ts配置文件创建文件常用配置四、编写代码1.HTML基本的HTML格式常用标签常用属性HTML5高级用法示例2.CSS基础概念选择器布局模型示例3.TypeScript详细内容示例
- 第一篇:从技术架构视角解析DeepSeek的AI底层逻辑
python算法(魔法师版)
deepseek专栏架构人工智能
——如何通过算法创新与算力优化实现智能跃迁近年来,DeepSeek作为中国AI领域的新锐力量,其技术架构的独特性引发行业高度关注。本文将从技术底层视角,拆解其核心模块设计、算力分配策略与算法进化路径,揭示其快速崛起的工程密码。1.模块化架构:MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型(MixtureofExperts)的变体设计,在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活
- 用deepseek学大模型05逻辑回归
wyg_031113
逻辑回归机器学习人工智能
deepseek.com:逻辑回归的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。逻辑回归全面解析一、数学推导模型定义:逻辑回归模型为概率预测模型,输出P(y=1∣x)=σ(w⊤x+b)P(y=1\mid\mathbf{x})=\sigma(\mathbf{w}^\
- SQLMesh 系列教程7- 详解 seed 模型
梦想画家
#python数据分析工程sqlmesh数据工程
SQLMesh是一个强大的数据建模和管道管理工具,允许用户通过SQL语句定义数据模型并进行版本控制。Seed模型是SQLMesh中的一种特殊模型,主要用于初始化和填充基础数据集。它通常包含静态数据,如参考数据和配置数据,旨在为后续的数据分析提供可靠的基础。在本文中,我们介绍了Seed模型的定义及其在实际项目中的应用,展示了如何通过简单的SQL查询创建Seed模型,并将其加载到数据仓库中。通过一个电
- 书生·浦语大模型(二)趣味demo【已体验灵笔】
ww伟
语言模型
书生·浦语大模型实战营目录书生·浦语大模型实战营(一)部署InternLM2-Chat-1.8B模型进行智能对话1、配置基础环境2、下载InternLM2-Chat-1.8B模型3、运行cli_demo(二)部署实战营优秀作品八戒-Chat-1.8B模型1、配置基础环境2、下载运行Chat-八戒Demo(三)通过InternLM2-Chat-7B运行Lagent智能体Demo(开启30%A100权
- 有哪些好用的AI工具?(你想要的AI工具都在这)
c++
1.常见应用场景1.1.国内通用大模型模型名称简介官网地址DeepSeek深度求索公司研发的高性能开源模型,以低成本、高推理能力著称,支持数学、代码等复杂任务。https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型,基于深度学习技术,支持多种自然语言处理任务。https://www.doubao.com/Kimi月之暗面科技推出的长文本处理AI助手,擅长中英文对话、文件
- 避坑指南:chatgpt账号购买成品号- chatgpt 4.0 plus成品号购买手册!
chatgpt
购买ChatGPT账号的注意事项及指南✨在当前人工智能技术快速发展的背景下,ChatGPT作为一种强大的语言模型工具️,受到了广泛关注。然而,在获取ChatGPT账号的过程中,用户需审慎考虑多项关键因素,以确保所购账号的安全、可靠及合法性✅,规避潜在风险⚠️。本文将深入探讨购买ChatGPT账号时需重点关注的几个方面,并提供相关建议。1.账号来源审查️♂️账号来源是决定其安全性和可靠性的首要因素
- Custom Skills 与 Agent Flows:如何在 Anything LLM 中打造智能 AI 任务流
CCSBRIDGE
人工智能人工智能
1.引言在AI驱动的工作流中,提高智能化与自动化水平是企业与开发者的共同目标。AnythingLLM提供了CustomSkills(自定义技能)和AgentFlows(智能代理流程)两大核心功能,使得AI能够更加灵活、高效地完成各类任务。CustomSkills:赋予AI额外的能力,如API连接、数据库查询、文档分析等。AgentFlows:让AI能够按照预设步骤执行一系列操作,形成完整的任务流。
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR