- 【python】字典的定义及常用操作
Luminary74
python基础
仅作为自己学习、复习参考,若有问题,欢迎指正!目录字典的定义字典的定义字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值key=>value对用冒号:分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号{}中,格式如下所示:d={key1:value1,key2:value2,key3:value3}一种新的数据类型,映射的类型:字典(python)字典包括哈希值和指定的对象{"哈希
- mac系统下安装pycharm
连小黑
pythonpycharmmacospython
mac系统下安装pycharm前言Windows系统安装教程传送门链接:https://blog.csdn.net/lianxiaohei/article/details/121694126随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,也有很多人都因为做自动化,爬虫会学python,今天写的是pycharm编译器,在mac上如何安装,废话不多说,上步骤一、第一步下载示例:下载安装软件的第一
- 【机器学习】Reinforcement Learning-强化学习基本概念
长相忆兮长相忆
深度学习人工智能算法机器学习
1、Q值与V值1.1Q值和V值的定义Q值:也称为动作价值函数,评估动作的价值,它代表了智能体选择这个动作后,一直到最终状态奖励总和的期望,表示为Q(s,a),其中s是状态,a是动作。V值:评估状态的价值,也称为状态价值函数,表示为V(s),其中s是状态。它代表了智能体在这个状态下,一直到最终状态的奖励总和的期望。V值与动作无关只与状态有关。Q值和V值的概念是一致的,都是衡量在马可洛夫树上某一个节点
- 机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
坐望云起
深度学习从入门到精通监督学习线性模型支持向量机生成学习集成方法
一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果,我们想要构建一个分类器,学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型:2、模型类型下表总结了不同的模型:
- 非结构化数据中台AI大模型对接解决方案
CaritoB
非结构化数据管理人工智能机器学习大数据
引言企业数字化升级持续推进,数据要素和相应数据法律法规逐步完善,企业数据合规监管力度加大。大模型等前沿AI技术快速发展,企业利用AI推动生产力发展时也面临着数据安全和合规的挑战。例如AI智能问答应用场景中,企业敏感信息可能被无权限用户获取。此背景下,企业数据安全管理、应用、流通至关重要。非结构化数据中台为企业提供了一个安全整合、管理、分析和应用非结构化数据的解决方案,它能够快速整合、处理和分析大量
- NCU使用指南及模型性能测试(pytorch2.5.1)
Jakari
cudagpuncupythondocker深度学习pytorch
本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能,并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强,同时,对一些框架的代码进行了更改(主要是数据集的大小和epoch等),增加模型性能测试的效率,同时完善了模型LSTM的有关功能。OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具,专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指
- 基于tensorflow使用VGG16实现猫狗识别
Jakari
tensorflowpython
importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.kerasimportlayers,models,optimizersfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#定义VGG16模型classVGG16(tf.keras.Model):def__init__(se
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- Langchain解锁LLM大语言模型的结构化输出能力(多种实现方案)
晨欣
langchain语言模型人工智能
在LangChain解锁LLM大语言模型的结构化输出能力:调用with_structured_output()方法这篇博客中,我们了解了格式化LLM输出内容的必要性以及如何通过调用langchain框架中提供的with_structured_output()方法对LLM输出进行格式化(三种可选方式:基于TypedDict类(类型化字典)、JSONSchema(JSON模式)和Pydantic类)。
- 语义向量模型全解:从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- 基于Ubuntu+vLLM+NVIDIA T4高效部署DeepSeek大模型实战指南
来自于狂人
python人工智能pytorch语言模型
一、前言:拥抱vLLM与T4显卡的强强联合在探索人工智能的道路上,如何高效地部署和运行大型语言模型(LLMs)一直是一个核心挑战。尤其是当我们面对资源有限的环境时,这个问题变得更加突出。原始的DeepSeek-R1-32B模型虽然强大,但在T4显卡上遭遇了显存溢出的问题,这限制了其在实际应用中的潜力。为了解决这一难题,我们转向了官方提供的优化版本——DeepSeek-R1-Distill-Qwen
- DeepSeek 提示词技巧深度解析:从原理到实践
悠悠空谷1615
经验分享深度学习语言模型
深度掌握AI交互:DeepSeek提示词技巧全解析突破认知:重新理解AI对话的本质在与DeepSeek等大语言模型交互时,我们需要建立全新的对话范式。不同于人类对话的模糊性与容错性,AI对话遵循"输入决定输出"的确定性原则。统计数据显示,经过专业提示词训练的用户,其获取有效答案的成功率可提升300%以上。要实现这种质的飞跃,需要掌握以下核心认知:1.信息解码机制:AI通过token化处理理解文本,
- Redis--单线程模型
04Koi.
Redisredis数据库缓存
目录一、引言二、Redis单线程模型三、原因四、为什么redis是单线程模型,但他的速度这么快?五、总结一、引言本篇文章就Redis为什么是单线程模型做简单介绍。二、Redis单线程模型redis只使用一个线程,处理所有的命令请求,但是不是说redis服务器内部真的就只有一个线程,其实也有多个线程,这些线程在处理网络IO。假设同时有两个客户端向redis服务器发送了命令请求,但是redis还是会将
- 30段极简Python代码:这些小技巧你都Get了么
Python 学习者
Python
学Python怎样才最快,当然是实战各种小项目,只有自己去想与写,才记得住规则。本文是30个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是30段代码,Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。Python是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码,它们都是平常非常
- 2025年初-值得关注的几款推理模型
数据分析能量站
机器学习人工智能
1Claude3.7SonnetClaude3.7Sonnet是由AI研究公司Anthropic开发的最新混合推理模型,于2025年2月24日发布。这款模型被定位为“迄今最智能的模型”,并首次引入了混合推理功能,结合了普通大型语言模型(LLM)和专门的推理模型能力。核心特点与功能混合推理模式:Claude3.7Sonnet具有标准和扩展两种思考模式。标准模式提供近乎即时的响应,适合快速交互;扩展思
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
深度学习
近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- DeepSeek赋能生活全场景:20个职场人/学生/宝妈必备AI实践指南
小小鸭程序员
javapythonspringcloud云原生kafka
2024春节AI圈顶流:国产大模型DeepSeek持续霸屏!除技术解析外,更值得关注的是其在实际生活场景中的落地应用。本文整理20个高价值使用姿势,助你快速解锁AI助手生产力!一、学习成长加速器1.智能简历优化师使用场景:输入基础工作经历,自动生成ATS友好型简历,附带岗位关键词匹配与成就量化建议高阶技巧:上传JD文件,获取定制化简历修改报告2.论文架构大师核心功能:根据研究主题自动生成三级大纲框
- 什么是预训练?
卡卡大怪兽
自然语言处理
一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据,以至于模型不能从中学习到有用的规律(标注资源稀缺,无大数据支持)举例:想对一批法律领域的文件进行关系抽取,就需要投入大量的精力(意味着时间和金钱的大量投入)在法律领域的文件中进行关系抽取的标注,然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据(实际情况中,在一个领域内标注几百万条几乎不可能,因为成本非常
- 大模型本地部署 Llama 3.1:Ollama、OpenWeb UI 和 Spring AI 的综合指南
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴llamauispring
本文介绍如何使用Ollama在本地部署Llama3.1:8B模型,并通过OpenWebUI和SpringAI来增强模型交互体验和简化API的调用过程。OllamaOllama是一个开源的服务工具,旨在简化大模型的本地部署和运行过程。用户只需要输入一行命令(如:ollamarunllama3.1),即可在本地硬件环境中部署和使用。Ollama还提供了RESTAPI接口,下文中会介绍如何使用Sprin
- 3月3日全球科技信息差:认知迷雾、数据坍缩与文明重构
Eqwaak00
信息差科技重构开发语言学习python开源软件
第一章量子加密下的“透明性暴政”1.1后量子时代的认知垄断中国"天河-量子"超级计算机集群突破1.6YFlops算力阈值,其构建的量子加密网络形成新型数字霸权:#量子加密数据流控制模型classQuantumDataFlow:def__init__(self,node_capacity):self.trust_score={#基于区块链的行为信用评分'北美':0.72,'欧盟':0.68,'东盟'
- 3月4日(信息差)
Eqwaak00
信息差开发语言python学习科技
雷军超钟睒睒登顶中国首富身家近4400亿元全球AI大混战升温!超越Sora的阿里万相大模型开源家用显卡都能跑✨小米15Ultra、小米SU7Ultra定档2月27日雷军宣布:向超高端进发1.超3.5万个网站遭入侵:恶意脚本将用户重定向至赌博平台2025年2月,网络安全领域发生了一起大规模入侵事件,超过3.5万个网站遭到攻击,攻击者在这些网站中植入了恶意脚本,完全劫持用户的浏览器窗口,并将其重定向至
- MLM: 掩码语言模型的预训练任务
XianxinMao
语言模型人工智能自然语言处理
MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型(MaskedLanguageModel,MLM)是一种用于训练语言模型的预训练任务,其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。以下是对这一概念的详细说明:基本定义:MLM是一种通过将输入文本中的部分词语随机掩盖(即用掩码标记替代),让模型在观察到其他未掩盖词语的情况下,预测这些被掩盖词的任务。任务流程:首先,将一段文本输入到模型中。该文本的一部
- AI 芯片全解析:定义、市场趋势与主流芯片对比
嵌入式Jerry
AI人工智能物联网嵌入式硬件服务器运维
1.引言:什么是AI芯片?随着人工智能(AI)的快速发展,AI计算的需求不断增长,从云计算到边缘计算,AI芯片成为推动智能化时代的核心动力。那么,什么样的芯片才算AI芯片?与普通处理器(如CPU、GPU)相比,AI芯片有什么不同?本文将详细解析AI芯片的定义、核心特性、市场上的流行产品(国内外),以及AI芯片的定位与发展趋势。2.什么才算AI芯片?2.1AI芯片的核心特性AI芯片专为神经网络计算、
- Orleans7.0 游戏服务器全栈开发实战
unity
本课程目标是从零开始搭建一套基于微软Orleans和DotNetty开源方案的游戏服务器框架,框架遵守Actor模型,可以充分利用多核,方便水平扩展。并且使用.NET平台,开发和部署都非常便捷。为了演示功能,也实现了一个简单的Unity客户端框架,最后使用这个框架实现了一个井字棋的对战小案例,来教会大家学以致用。这个案例演示了如何登录、开房间、匹配、对战、结算以及断线重连等一系列回合制游戏的关键节
- 如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析
Small踢倒coffee_氕氘氚
笔记经验分享迭代器模式
##摘要随着大数据时代的到来,数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具,能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍DeepSeek的功能、使用方法及其在实际应用中的优势,旨在为用户提供一份全面的使用指南。##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策的重
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
AGI大模型与大数据研究院
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- 什么是预训练语言模型下游任务?
衣衣困
语言模型人工智能自然语言处理
问题:Word2Vec模型是预训练模型吗?由于训练的特性,word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务?在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,下游任务(downstreamtasks)指的是使用已经训练好的模型或表示(如词向量、预训练的模型等)来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
- linux-网络相关概念
zdd56789
红帽学习记录网络linux运维
一、tcp/ip网络模型tcp/ip网络模型包含4层(应用、传输、internet、链路),描述不同协议如何进行互操作,以便计算机通过互联网将流量从一台计算机发送到另一台计算机应用applicationo层:应用程序,常见应用包括ssh、https、nfs或cifs、smtp等传输transport层:tcp和udp+端口,/etc/services文件中可以找到常用和已注册的端口列表。数据包在网
- #10 解决Stable Diffusion常见问题和错误
是阿牛啊
AIGCstablediffusion计算机视觉AIAIGC人工智能深度学习
文章目录前言1.环境配置错误问题描述解决方案2.模型加载失败问题描述解决方案3.图像生成质量差问题描述解决方案4.生成速度慢问题描述解决方案5.内存不足错误问题描述解决方案结论前言StableDiffusion是一种先进的AI图像生成工具,它允许用户基于文本描述生成高质量的图片。尽管其强大的功能为用户提供了无限的创造可能,但在使用过程中可能会遇到一些常见的问题和错误。本文将介绍这些问题及其解决方案
- DeepSeek:大模型领域的创新力量
Kurbaneli
服务器
在人工智能大模型蓬勃发展的时代,DeepSeek以其独特的技术优势和广泛的应用潜力,迅速在市场中崭露头角。自年初发布以来,DeepSeek引发了行业内外的高度关注,对众多领域的发展产生了深远影响。一、技术优势剖析DeepSeek在技术层面展现出了诸多亮点。其核心的语言模型架构经过精心设计与优化,能够高效处理海量文本数据,实现精准的语义理解和生成。在自然语言处理任务中,无论是基础的文本翻译、问答系统
- 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