- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客:Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法?梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(Mini-batchGradientDesce
- 一起爱
耕读传家林亮伟
——让爱循环主题曲我是一切问题的根源也是一切问题的答案不是老天不爱我所有的发生都是上天最好的安排当灵魂找到依靠我就得到了绽放和滋养当感恩和觉悟回归内在幸福和喜悦就是我生命的状态让爱循环,从零到一百探索真我,觉醒自在从迷到悟,从黑暗到光明在迷幻中千锤百炼一起爱,不等待觉醒之路引领未来一起爱不等待精神物质丰富自在一起爱不等待感恩拥有臣服失败一起爱不等待完整合一与天地同在
- 什么是AIGC?有哪些免费工具?
chent_某位
AIGC
AIGC(AIGeneratedContent),即“人工智能生成内容”,是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容,极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、预测和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
- 利用发电量和气象数据分析来判断光伏仿真系统的准确性
鹧鸪云光伏与储能软件开发
数据分析数据挖掘光伏发电大数据光伏新能源
随着光伏产业的迅速发展,光伏仿真系统通过集成气象数据分析、发电量分析、投融资分析及损耗估算等功能,为光伏项目的全生命周期管理提供了科学依据。光伏仿真系统集成了气象数据分析、发电量预测、投融资分析、损耗估算及光伏设计等功能。其中,气象数据分析是仿真系统的基石,通过整合权威的气象数据(如Meteonorm、Nasa等),模拟光伏电站所在区域的历史气象条件及未来气象预测。基于这些气象数据,发电量分析功能
- 对于在爱情中的情侣来说 三观和信任 真的有那么重要吗
小易趣旅游
我一直认为命运是注定的,有些事情你不能一个人改变。有一定数量的聚会和分散活动。在许多情况下,关系的开始和结束都是可追溯的。如果两个人要长期生活在一起,他们必须默契相处并在许多事情上达成共识。两个人在一起的原因仅仅是他们想携手走未来的道路,并且一路上会有很多变化。有些事情是不可预测的,无法干预。因此,一旦在一个关系中存在这三个表现,矛盾就会不断放大,两个人的命运就会精疲力尽。1.缺乏信任和相互怀疑实
- 12312312
二进制掌控者
c++
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 你知道什么是回调函数吗?
二进制掌控者
#C语言专栏c语言开发语言
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 视频也能分割?!在云服务器上部署最新视觉大模型SAM2教程、详细代码注释和视频演示
Hanley_Yeung
图像处理人工智能python人工智能python深度学习SAM2计算机视觉图像分割
使用SAM2进行视频分割本笔记本展示了如何使用SAM2在视频中进行交互式分割。它将涵盖以下内容:在帧上添加点击以获取和细化masklets(时空掩码)在整个视频中传播点击以获取_masklets同时分割和跟踪多个目标我们使用术语_segment_或_mask_来指代单个帧上对象的模型预测,_masklet_指代整个视频中的时空掩码。如果使用Jupyter在本地运行,请首先根据安装说明在您的环境中安
- 刘强东突然宣布!一场风暴即将到来!马云是怎么应对的?
深呼吸_5e64
为期3天的2018中国互联网大会12日在北京闭幕,与会专家学者就互联网前沿技术、产业发展态势话题进行了研讨。万物互联将给家庭生活带来哪些变化?有专家表示,人工智能总体上由数据驱动,没有数据,它无法进行配对训练、识别、预测,人们也享受不到它提供的精准、智慧的服务。但随着越来越多的数据被收集、被分析,信息泄露的风险随之增加。刘强东:真的不敢相信,这个时代变化之快让人无法想象!创新!创新!再创新!一个个
- 放慢脚步,才有好风景
竹林奇光
我们去旅游,只有静下心,慢慢欣赏,才会看到美的风景。如果匆忙前往,匆匆回归,只会落下――身心疲惫。去时兴致勃勃,回来想想:索然无味……人生之途又何尝不是呢?“快”是现代人生活的真实写照,急急忙忙,浮光掠影,即使再好的风景,又有几人能真正的走心……快,是一种加法,就是加快速度,以求用最少的时间,做最多的事情。欲望多,时间少,人们都在超负荷地工作着,时间久了,身体会垮,精神会崩溃,滋生出众多社会问题。
- 很感兴趣的行为金融学
奔跑的阿牛
「思考,快与慢」读后感1⃣️均值回归是对于前后没有关联的事情,比如多次扔飞镖结果。而对于每一步的选择,后一步选择建立在前一步基础上,是相关的。只要想,是可以一步步向上走。2⃣️事前验尸比如马云召开员工大会,谈论阿里巴巴为什么倒闭。就是在事前,讨论失败的细分因素,做到事前预警。3⃣️人思考的系统一和系统二系统一:大脑的自动行驶,不需要细想就能运作(比如慢走散步,可以想起他简单事情系统二:需要集中注意
- 成功日记483天:想要的太多就是累赘
微小确幸
#微小确幸#成功日记483天忙碌的一天再忙也要努力精进提升和小伙伴的沟通其实很多答案都在我们心中想要的太多而已适时做减法就好回归初心不轻易开始也不随随便便结束感谢朋友挂念在高铁上聊天感觉依旧身隔千里各自安好1.下班陪两宝玩,一起做运动2.帮女儿录广播操,儿子自己看书3.和女儿睡前悄悄话,达成一个写日记的约定4.公众号【微小确幸】更新第279篇原创文章:孩子作业问题5.【积微会】百日筑基活动开启Da
- 《顾总,夫人已有新欢》顾霆均叶微澜(完整版)全文在线阅读
小说推书
《顾总,夫人已有新欢》顾霆均叶微澜(完整版)全文在线阅读主角:顾霆均叶微澜简介:结婚三年,她全心全意待他,他却冷若冰霜,有朝一日他白月光高调回归,她乍然梦醒,甩下一纸离婚协议书洒脱而去,看着她投入别人的怀抱,他情不自禁回味这段逝去的婚姻,她却已经忘记过去活出精彩,她是可以起死回生的“影子神医”,也是北城首富没有公开的小女儿,更是那个早已经不知不觉走进他心底真正的心尖宠儿,顾霆均看着前妻众星拱月,白
- 2023,愿所行皆坦途,愿世间,疫情散去!
生活清泉涌
2022年,一场疫情,清醒你我他,大事小事已成故事,唯有身体健康,才是真正的富裕。凡是过往皆为序章,所有将来皆为可盼。告别充满不安的2022,希望,“阳了”的羊赶紧好起来,“没阳”的羊永远不会“阳了”。春有百花,秋望月。夏有凉风,冬观雪。总有起风的清晨,总有温暖的午后,总有灿烂的黄昏,总有流星的夜晚。心中若无烦恼事,便是人生好时节。愿世间,疫情散去,此后,再无疫情!人人平安健康,一切回归有序!20
- yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
cv_2025
YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换,代码如下:defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界,还是在工业界,LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2],或者说So
- 写作课结束后,开始变现之旅的我总结了几点体会
胖妞不爱动
参加小米30天基础写作训练营之前,我已经有整整十年没有动笔写作了,我就是冲着回归写作,实现变现来的。训练营结束后,我交出的成绩是:1、按时完成三次作业,获得小米的签名书《行动变现》。2、训练营中的两份作业二次修改后,顺利过稿小米头条号,均得到上万的阅读量,甚至其中一篇阅读量还超10w+。当然这里面的功劳不是我的文笔多么出彩,而是文章话题抓住当下的痛点热点,以及借助小米老师的平台影响力发布。有些小伙
- 说话与写作都是表达
乔的园子
一,确定自己的主题。开门见山表达自己的主要意思,避免给人不知道你在说什么。二,做分类2W1H原则:WhatWhyHow。告知别人主题内容是什么,你为什么要这样子做,然后你会怎么做。具体内容可以从三个方面来讲述,优势三个,劣势三个。三,重申主题,回归表达。图片发自App这是我早上听说话沟通课的学习内容,与我最近学习的写作课有异曲同工之妙。写作课上,老师教了我们万能的写作法,与这个步骤基本相同。第一,
- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- 相信命运9
哭丧难得
“玄学”,我曾经最常用的说辞。“玄学”是对未来发生事情的预测,以及用微妙改变来使未来转变的行动。举个例子,抽奖和考试,本应无直接联系,但是若抽了奖,便是用了“人品”,没抽到那么就可以保留“人品”,甚至把抽奖的“人品”用在考试上。平时注意积德,并且遵守对自己的承诺,那么“人品”就不会差,事情也就顺利。我对“玄学”半信半疑,大多数时候,“玄学”都起了作用,但是我也怀疑这只是我在事后将一切联系起来。大家
- 探索深度学习的奥秘:从理论到实践的奇幻之旅
小周不想卷
深度学习
目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:神经网络架构2.1前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)2.2卷积神经网络(CNN)2.3循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)2.4生成对抗网络(GAN)三、深度学习的魔法秘籍:算法与训练3.1损失
- 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解(二)
FFmpeg123
Pytorchcnn深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例,现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征,如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢?此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”,将其维度变为1×x1×x1×x,这个过程就是全连接的过程。也就是说,此步我们将所有的特征都展开并进行运算,最后会得到一个概率值,这个概率值就是输入图片是否是人的概率,这个过程
- 今年万圣节消费预测有望创新高,你开始准备了吗?
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据调查数据显示,2024年大部分美国消费者将会在11月之前开始假日购物,同时,预计美国消费者在今年万圣节的支出会创新高。对于跨境电商卖家来说,节日活动一直是店铺曝光和产品销量增长的大好机会,一定要做足准备。一、分析市场需求2023年的万圣节购物活动期间,糖果、服装和装饰品的销售额超过120亿美元。根据近期的数据调查,大部分的消费者今年计划在这些商品上花费更多。因此要重视万圣节必备的大热品类,关注以
- 中国通史33
碎水
魏晋风度孔融、嵇康(竹林七贤)、山涛、王羲之、谢安、陶渊明……魏晋风度:关注广袤宇宙,追寻诗意人生,回归精神家园。263年夏日,洛阳马市刑场,三千太学生上书免除死刑,高山仰止的文化符号。嵇康,魏晋风度。《广陵散》,魏晋时期大名士嵇康。肃肃如松下风,醉酒时若玉山之将崩,寄情于山水之间。云台山,嵇康常来此抚琴长啸。阮籍、山涛、刘伶、王戎等七人竹林七贤,共同爱好是饮酒。一日之间名士减半。名士阶层故意躲避
- 淘宝/天猫获取sku详细信息 API
weixin_43841111
apipythonjavaphpjavascript大数据数据库架构
在电商领域,准确获取商品的SKU详细信息至关重要。对于商家来说,它有助于管理库存、制定营销策略和优化商品展示。对于开发者和第三方平台而言,可以通过获取SKU详细信息实现商品信息整合、价格比较、订单管理等功能。例如,一个电商数据分析平台可以利用该API收集不同商品的SKU信息,进行市场趋势分析和销售预测。一、技术实现原理接口调用方式:通常采用RESTfulAPI风格,通过发送HTTP请求来获取SKU
- 【AI大咖】再认识Yann LeCun,一个可能是拥有最多中文名的男人
喜欢打酱油的老鸟
再认识YannLeCun一个可能是拥有最多中文名的男人
https://www.toutiao.com/i6693678422733881860/上一期扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生,今天聊一位他的学生,深度学习中CNN的崛起离不开的男人——YannLeCun。一位陪伴Hinton三十年磨一剑,最终笑傲AI界的法国人。让我们一起记住这张面孔。作者|小满言有三编辑|小满言有三130秒了解LeCunYannLeCun,CNN之父,纽约大学终身教授,
- 【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩(可设置压缩比)【含Matlab源码 4358期】
Matlab武动乾坤
Matlab图像处理(进阶版)matlab
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 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_