智源社区
智源社区

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen...

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen..._第1张图片

汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源，不错过一条重要资讯！欢迎扫码订阅，获取邮件推送。

观点

“我们会在未来的五年内破解这些（人脑的）程序......现有的一切人工智能，都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数，这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整，会发生奇妙的事情。大脑是如此，深度学习也是如此。但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信念是，反向传播......与大脑的机制完全不同，大脑以（与反向传播）不同的方式获取梯度。”

——6月8日，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton做客Robot Brain播客节目，对大脑机制进行阐述时如是说。

“现在，我们被困在‘局部最小值’中，公司追求提升模型的基准测试水平，而不是提出基础性的想法。他们采用已有的技术，勉强进行着小幅的改进，而不是停下来，追求解决更为根本的问题。我们需要更多的研究者，去问出更为基本的问题：如何构建能够同时学习和推理的系统，而不是追求华丽闪光灯下的媒体演示。当前的工程实践远远走在科学之前，（研究者们）更努力地使用那些他们都尚未完全理解的工具，而不是开发新工具和奠定更为清晰的理论基础。基础研究仍然非常重要。”

——6月6日，纽约大学教授，AI学者Gary Marcus在《科学美国人》网站发文，抨击当前追捧深度学习和大规模预训练模型的风潮。

研究前沿

点击阅读原文查看完整内容

  1. 谷歌发布Imagen模型，图像生成质量超过DALL·E 2

  2. OpenAI工程师Lilian Weng与CTO Greg Brockman合作撰写多GPU上并行训练大模型的技术文章

  3. 《Nature Medicine》文章：基于群体学习的分散式人工智能在癌症组织病理学中的应用

  4. 德国乌尔姆大学团队提出预训练3D蛋白结构的对比表征学习框架

  5. 图灵奖得主Adi Shamir最新理论，揭秘对抗性样本奥秘（智源大会特邀报告）

  6. 中科院梅宏院士：如何构造人工群体智能？（智源大会特邀报告）

  7. 刘群、陶建华、刘挺、黄萱菁、刘洋等解读NLP最新趋势（智源大会自然语言处理论坛）

机构和科学家动态

  1. Kaggle联合创始人、首席执行官Anthony Goldbloom离职，开启新创业

6月6日，Kaggle官方宣布D. Sculley将成为Kaggle新领导者，其联合创始人兼首席执行官Anthony Goldbloom以及联合创始人兼CTO Ben Hamner将离开Kaggle，选择创业。Anthony Goldbloom于2010年在墨尔本创立了Kaggle，主要为开发者和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。2017年3月谷歌官方博客宣布收购Kaggle，目前该平台已经吸引了数百万数据科学家的关注，最近Kaggle刚刚度过12周年纪念日。

  1. IJCAI 2022四大奖项揭晓，Stuart Russell获卓越研究奖、UIUC李博获计算机与思想奖

近日，IJCAI 正式公布了 2022 年度的部分奖项，包括卓越研究奖（Research Excellence Award）、计算机与思想奖（Computer and Thought Award）、约翰麦卡锡奖（John McCarthy Award）、杰出服务奖（Donald E. Walker Distinguished Service Award）。以上奖项的获得者分别是UC伯克利教授Stuart Russell、UIUC助理教授李博、布朗大学教授Michael L. Littman和前弗莱堡大学教授Bernhard Nebel。

  1. DeepMind称将释放所有已知的蛋白质结构，数量预计超过1亿个

早在2020年12月，DeepMind用AlphaFold解决了蛋白质结构预测问题。目前，DeepMind已经公布了该工具的全部细节，并发布了源代码。DeepMind表示，将在未来几个月内为科学界预测并释放超过 1 亿个结构——基本包含所有已知的蛋白质。

资源

点击阅读原文查看完整内容

  1. Hugging Face发布机器学习模型与数据集评估库Evaluate

  2. 因果推理统计工具377页教程书

  3. 雾计算: 概念、框架和应用入门书籍

活动

点击阅读原文查看完整内容

  1. 报名 | 图灵奖得主Joseph Sifakis：Machine Intelligence – Myths and Reality （6月17日）

  2. 报名 | 清华、港大、新加坡国立、中国科学技术大学学者：自监督学习在推荐系统中的应用（6月11日）

  3. 视频回看 | 复旦大学青年副研究员许嘉蓉：基于图数据的鲁棒机器学习（AITIME）

  4. 视频回看 | 第十九届自然语言处理青年学者研讨会（YSSNLP 2022）

查看预训练、强化学习等领域周刊内容，欢迎点击阅读原文。

周刊线索征集和合作，请联系：[email protected]

你可能感兴趣的:(机器学习,人工智能,深度学习,编程语言,大数据)

  • 机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
    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
  • 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术 云博士的AI课堂 哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
    以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据，我们会模拟一份简易文本数据（如字符串列表），并在此基础上演示预处理代码及详细解释，确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
  • 深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别 Q1744828575 pythonpytorchplotly
    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景在日常生活和商业活动中，人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
  • 探秘高效数据库备份利器：pg_probackup 郦岚彬Steward
    探秘高效数据库备份利器：pg_probackuppg_probackuppg_probackup是一个开源的PostgreSQL备份和恢复工具，用于在PostgreSQL中进行在线备份和恢复操作。-功能：PostgreSQL备份和恢复工具；在线备份；恢复操作。-特点：易于使用；轻量级；支持多种编程语言；高性能。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pg/pg_pr
  • 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
    离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
  • 【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解 WW、forever 机器学习原理及代码实现机器学习python人工智能
    LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架（GBDT）的机器学习算法，专为高性能、高效率设计，适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现（如XGBoost）
  • 【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression） IT古董 人工智能机器学习机器学习分类学习人工智能线性回归
    线性回归是监督学习中的一种基础算法，用于解决回归问题。它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b，需要最小化预测值和真实值
  • 提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度 AGI大模型与大数据研究院 人工智能ai
    提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度关键词：AI产品、可用性评估、用户体验、人机交互、产品竞争力、评估维度、人工智能摘要：本文深入探讨了提升AI产品竞争力的10个核心可用性评估维度。我们将从用户角度出发，系统性地分析如何评估和优化AI产品的可用性，包括易用性、效率、可学习性、容错性等关键指标。通过详细的案例分析和实用建议，帮助产品团队打造更具竞争力的AI解决方案。背景介绍目的和范围本文旨
  • Python 数据分析与机器学习入门 (一)：环境搭建与核心库概览 程序员阿超的博客 Pythonpython数据分析机器学习入门教程环境搭建AnacondaJupyterNotebook
    Python数据分析与机器学习入门(一)：环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇，专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势，然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境，并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后，简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
  • Python 数据分析与机器学习入门 (三)：Pandas 数据导入与核心操作 程序员阿超的博客 Pythonpython数据分析机器学习PandasDataFrameSeries数据清洗
    引言：Pandas是什么，为何如此重要？如果说NumPy是处理原始数值数组的利器，那么Pandas则是驾驭结构化数据的瑞士军刀。在真实世界的数据分析项目中，数据很少是单纯的数字矩阵。它们通常以表格形式存在，包含行和列，每列可能有不同的数据类型（如文本、数字、日期），并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。Pandas构建于NumPy之上，它不仅继承了NumPy的高性能
  • Apache Gravitino 安装和配置指南 牧沛琚Immortal
    ApacheGravitino安装和配置指南gravitino世界上最强大的数据目录服务，提供高性能、地理分布和联邦化的元数据湖。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gra/gravitino1.项目基础介绍和主要的编程语言项目基础介绍ApacheGravitino是一个高性能、地理分布式和联邦化的元数据湖。它直接管理不同来源、类型和区域的元数据，并为用户提供统
  • 面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师 GoAI AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
    ‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
  • 《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • 大学专业科普 | 物联网、自动化和人工智能
    在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。物联网专业课程设置基础课程：包括物联网概论、电子电工基础、计算机网络技术、数据库应用基础、C语言程序设计等。专业核心课程：传感器与传感网技术、自动识别技术与应用、单片机基础、物联网通信技术、嵌入式系统设计、无线传感器网络等。实践课
  • 深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列 GoAI 机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：本作
  • 大学专业科普 | 云计算、大数据 鸭鸭鸭进京赶烤 云计算大数据
    大数据专业是近年来随着信息技术发展而兴起的热门学科，专注于从海量、多样化的数据中提取有价值信息，为各行业提供数据驱动的决策支持。专业定义大数据专业旨在培养掌握大数据采集、存储、管理、分析和应用等核心技术的人才。该专业融合了计算机科学、数学、统计学、数据科学和领域知识，重点解决大数据环境下的数据处理和分析问题。课程设置大数据专业的课程体系包括基础课程、专业核心课程和实践课程。（一）基础课程基础课程涵
  • 招标专家随机抽选——抽取结果打印模板设计—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE 未来之窗软件服务 招标专家仙盟创梦IDE东方仙盟
    打印代码function未来之窗_人工智能_打印指定区域(魔都id){varmode="iframe";varclose=false;varextraCss=`.cyberwinqrimg{display:inline-block!important;}`;varkeepAttr=[];keepAttr.push($("#"+魔都id).html());varheadElements=',';va
  • C++从入门到精通专栏简介 xiaoheshang_123 C++从入门到精通专栏开发语言c++
    目录C++从入门到精通专栏简介专栏概述专栏特色适用人群学习目标专栏结构第1章：C++语言基础第2章：面向过程编程第3章：面向对象编程(OOP)入门第4章：标准模板库(STL)初探第5章：高级特性第6章：现代C++第7章：实践项目第8章：性能优化与调试第9章：职业发展专栏优势期待与收获C++从入门到精通专栏简介专栏概述本专栏旨在为C++编程语言的学习者提供一个全面而系统的指南，帮助他们从零基础逐步成
  • 深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据 郎郎不会飞 深度学习目标识别python深度学习
    深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3训练自己的数据过程，记录一下，共勉共进。同样，无人机搭载山狗拍摄的视频，目标检测的种类是模型tank和airplane，部分效果图镇贴：数据集准备首先需要将自己的数据集准备好，不同场景下的目标数据尽
  • Python批量下载网易云音乐飙升榜所有音乐文件 Python_小屋 graphviznettygpuaiwebgl
    Python小屋刷题神器最近升级的新功能介绍推荐教材：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社，2018.8出版，2021.3第11次印刷作者荣誉：机械工业出版社计算机分社成立20周年本科教材”金牌作者“，机械工业出版社高等教育教材专家咨询委员会委员，机械工业出版社”面向新工科高等院校大数据专业系列教材“编审委员会委员，全国高等院校计算机基
  • 什么是WebAssembly（WASM） MonkeyKing.sun wasm区块链
    WebAssembly（WASM）是一种高性能的低级编程语言字节码格式，可在网页和非网页环境中运行，支持多语言编译，运行速度接近原生代码。它在区块链中的作用是：作为智能合约的执行引擎，被多条非以太坊链（如Polkadot、EOS、CosmWasm）采用。Polkadot和EOS是使用WebAssembly的两个代表性区块链平台，它们与Solidity+EVM（以太坊生态）形成鲜明对比。一、什么是W
  • 为什么Move将超越Solidity成为主流编程语言？ 初晓链研究员 智能合约区块链区块链智能合约
    最近Aptos、Sui的新热潮带火了Move相关的生态概念。我们团队从事Move相关的工作一年多，算是全球最经验最多、踩坑最多的开发者团队之一，借此分享一下对Move的看法与理解。最近Aptos、Sui的新热潮带火了Move相关的生态概念。我们团队从事Move相关的工作一年多，算是全球最经验最多、踩坑最多的开发者团队之一，借此分享一下对Move的看法与理解。我们团队过往在Ethereum、Sola
  • JavaScript深入理解与实战：作业6详解 红廉骑士兽
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本次作业深入探讨了JavaScript编程语言的基础语法、函数与闭包、对象与原型链、事件与DOM操作、异步编程、ES6新特性、框架与库的使用、性能优化以及调试与测试。JavaScript在Web开发中扮演关键角色，通过学习上述知识点，学生将能够提升Web应用开发技能，优化代码性能，并进行有效的代码调试与测试。1.JavaScript基础语法介绍与实战1.1Ja
  • 【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2025） 诗远Yolanda 图像处理计算机视觉考研视频机器学习论文阅读
    一、会议信息大会官网：www.mvipit.org官方邮箱：[email protected]会议地点：辽宁沈阳主办单位：东北大学会议时间：2025年9月27日-9月29日二、征稿主题集中但不限于“机器视觉、图像处理与影像技术”等其他相关主题。机器视觉：视觉中的统计机器学习；立体视觉标定；几何建模与处理；人脸识别与手势识别；早期视觉和生物学启发的视觉；光流法和运动追踪；图像分割和图像分类；基于模型的视觉
  • MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
    MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架，通过上下文感知和动态参数调整机制，显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
  • AI--提升效率、驱动创新的核心引擎 保持学习ing AI编程自动化低代码
    自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式，大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术，通过分析需求和已有代码，生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量，提高开发效率。
  • [Python] -基础篇5-玩转Python内置数据结构：列表、元组、字典与集合 踏雪无痕老爷子 Pythonpython开发语言
    Python是一门以简洁优雅著称的编程语言，其中内置的数据结构为日常编程提供了强大支持。本文将系统介绍Python中四大核心数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）与集合（set），并配以实用示例，帮助读者全面掌握其用法及适用场景。一、列表（List）：可变序列的代表列表是最常用的Python数据结构之一，支持动态增删改查。1.1基本操作fruits=['apple','b
  • 大数据ETL工具比较：Sqoop vs Flume vs Kafka AI天才研究院 AI人工智能与大数据大数据etlsqoopai
    大数据ETL工具比较：SqoopvsFlumevsKafka关键词：大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要：在大数据生态中，ETL（抽取-转换-加载）是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求，催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度，
  • 中小团队零成本搭建PHP任务管理系统：4大核心工具实测推荐 php
    引言在现代软件开发和团队协作中，高效的任务管理系统是提升生产力的核心要素。PHP作为全球最受欢迎的服务器端编程语言之一，凭借其成熟的生态系统、丰富的框架选择和强大的社区支持，成为构建任务管理系统的理想选择。一个优秀的PHP任务管理系统不仅能够实现任务的全生命周期管理，还能通过智能化的功能提升团队协作效率，降低项目管理成本。构建这样一个系统需要考虑多个层面：从底层的数据库设计到前端的用户体验，从安全
  • YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃 博导ai君 深度学习教学-附源码YOLO重构
    引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
  • ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
       前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。          在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
  • 链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
    我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。 需求简介： 经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
  • 为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
        在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧，     JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
  • 最近的情况 麦田的设计者 生活感悟计划软考想
          今天是2015年4月27号      整理一下最近的思绪以及要完成的任务             1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
  • PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP字符串
    今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
  • hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linuxhadoop
    1、安装JDK     jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行：    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
  • JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法 无量 多系统交互分布式事务
    每个方法都是原子操作： 提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
  • 安墨移动广 告：移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉 矮蛋蛋 hadoop互联网
    　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年，移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广 告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。 　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广 告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
  • myelipse设置 alafqq IP
      在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。 注释模板导入步骤  安装方法： 打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
  • java数组 百合不是茶 java数组
    java数组的   声明  创建  初始化；   java支持C语言      数组中的每个数都有唯一的一个下标 一维数组的定义 声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
  • javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
    利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
  • 探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 javaJUnitTheory
    理论机制（Theory） 一.为什么要引用理论机制（Theory）         当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点：     &nb
  • [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
    什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
  • 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
    问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！   //consumers、config、brokers、cont
  • java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
          　OOM异常的四种类型： 　　　 　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。     　  二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
  • java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
    20120422更新： 对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。 解法： 将链表拆成两部分： a.0-&
  • Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例： 接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
  • linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
    Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论 查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
  • Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
    String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
  • Hive几种导出数据方式 daizj hive数据导出
    Hive几种导出数据方式   1.拷贝文件   如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path   2.导出到本地文件系统   --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
  • 编程之美 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解   header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
  • Android保存用户名和密码 dcj3sjt126com android
    转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html 我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码 1、通过普通 的txt文本存储 2、通过properties属性文件进行存
  • Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词Oracle synonym
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861 1.什么是同义词       同义词是现有模式对象的一个别名。       概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
  • Ajax案例 gongmeitao Ajaxjsp
    数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
  • ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .netWebC#asp.nethovertree
      如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
  • SVG 教程 （七）SVG 实例，SVG 参考手册 天梯梦 svg
    SVG 实例 在线实例 下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。 谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。 注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。   SVG 实例 SVG基本形状 一个圆 矩形 不透明矩形 一个矩形不透明2 一个带圆角矩
  • 事务管理 luyulong javaspring编程事务
    事物管理 spring事物的好处 为不同的事物API提供了一致的编程模型 支持声明式事务管理 提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED 
  • 基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner AlgorithmRed-black
      The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
  • centos同步时间 stunizhengjia linux集群同步时间
    做了集群，时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
  • ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
    ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：      《NFC：Arduino、Andro
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他