- 【Python基础】13 知识拓展:CPU、GPU与NPU的区别和联系
智算菩萨
python开发语言人工智能
引言:处理器大战背后的技术革命在人工智能蓬勃发展的今天,我们经常听到CPU、GPU、NPU这些术语,但你是否真正理解它们之间的区别和联系?作为Python开发者,我们更关心的是:在什么场景下选择哪种处理器?如何在Python中充分发挥它们的性能优势?这篇文章将从技术原理出发,结合Python实战代码,深入解析这三种处理器的特点、应用场景和发展趋势,帮助你在面对不同计算任务时做出最优选择。第一章:C
- BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解(实现图像文本混合检索),包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析
令令小宁
python语言模型自然语言处理nlp人工智能
本文包含BGE-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析文章目录前言一、模型下载二、计算流程解析1.BGE-VL-base/Large2.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:包含四个模型及数据集,数据集未开源,四个模型可以分别下载:其中,BGE-VL-base/Large是基于CLIP训练的模型,BGE-VL-MLLM-S1/S2是基于LLM
- 本地部署Jina-CLIP v2:多语言多模态文本图像向量模型(包含一些踩坑记录和技巧)
令令小宁
jina语言模型python
JinaCLIPv2:Jina-CLIP-v2是一个全新的通用多语言多模态向量模型,该模型基于jina-clip-v1和jina-embeddings-3构建,实现了一些关键改进。关于Jina-CLIP-v2的更多介绍点此可了解模型特点模型开源链接:https://huggingface.co/jinaai/jina-clip-v2在它的开源链接的介绍中,我们可以得知,Jina-CLIP-v2的参
- 从 TCP/IP 协议栈角度深入分析网络文件系统 (NFS)
一、引言:NFS与TCP/IP的关系概述网络文件系统(NetworkFileSystem,NFS)是一种分布式文件系统协议,允许客户端通过网络访问远程服务器上的文件系统,就像访问本地文件系统一样。NFS是SunMicrosystems在20世纪80年代开发的,旨在提供一种透明的、与平台无关的文件共享机制。从设计理念来看,NFS的核心目标是"消除本地文件和远程文件之间的区别",使用户能够像操作本地文
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- 强人工智能是否会诞生于现在的AI之中
一花·一叶
人工智能语言模型
为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
- 手把手从零打造 Llama3:解锁下一代预训练模型
会飞的Anthony
信息系统人工智能AIGC自然语言处理人工智能llama3AIGC
引言Llama3相较于Llama2,不仅在模型架构上做了显著优化,尤其是全局查询注意力机制(GQA)的引入,使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时,Llama3采用了与GPT一致的tiktoken分词器,大幅提升了分词效率。本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程,深入了解其关键细节和实现方式,让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中,我们将实现Llama3的预训练框
- 音视频会议服务搭建(设计方案)-01
卜锦元
音视频webrtcgolang流媒体websocket音视频
前言最近在做音视频会议系统服务搭建的工作任务,因为内容过多,我会逐篇分享相关的设计方案、开发思路、编程语言、使用的组件集合等等。如果你也有大型音视频会议系统搭建架构的需求,希望这些可以对你有所帮助。EchoMeet音视频会议系统架构设计项目概述EchoMeet是基于WebRTC技术的企业级音视频会议解决方案,采用三层音视频架构和Go+Node.js双后端微服务设计,实现了高并发、低延迟、可扩展的视
- 音视频会议服务搭建(设计方案-两种集成方案对比)-03
卜锦元
流媒体websocket音视频webrtcgolang音视频gonode.jswebrtcc++redismysql
前言在开始计划之前,查阅了不少资料。一种方案是Go层做信令业务,nodejs层来管理和mediasoup的底层交互,通过客户端去调用Go层;第二种方案是客户端直接调用nodejs层来跟mediasoup去交互;最终,当然不出意料的选择了项目复杂的构建方案,为性能去考虑。EchoMeet架构方案对比分析1.两种架构方案概览方案A:Go+Node.js双系统架构(当前方案)前端Vue3+mediaso
- cocos2d pod_Cocos2D-X权威指南(第2版)[按需印刷]
weixin_39685697
cocos2dpod
第一部分基础篇本部分内容第1章认识Cocos2D-X第2章搭建跨平台的开发环境第3章Cocos2D-X中的核心类第4章Cocos2D-X中的图片渲染类第5章Cocos2D-X中的动作、特效与动画第6章Cocos2D-X中的菜单项和文本渲染系统第7章Cocos2D-X中的事件处理机制和UI控件第8章Cocos2D-X中的瓦片地图集第9章Cocos2D-X中的声音、存储和网络第10章Cocos2D-X
- 10倍速开发!飞算JavaAI实战:5分钟生成SpringCloud完整工程
LCG元
工具Python深度学习人工智能springcloudspring后端
目录一、颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1:定义服务架构(YAML配置)步骤2:执行AI生成命令(Python驱动)步骤3:验证生成结果(终端操作)三、双流程图解析横向对比:传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五、生产级部署方案安全审计实现高可用部署架构六、技术前瞻性分析七、附录:完整技术图谱传统SpringCloud工程搭建平均耗时8小时,而使用飞算JavaAI只需5分钟,开发效
- 在C#中根据URL下载文件并保存到本地,可以使用以下方法(推荐使用现代异步方式)
方法1:使用HttpClient(异步,推荐)csharpusingSystem;usingSystem.IO;usingSystem.Net.Http;usingSystem.Threading.Tasks;classFileDownloader{publicstaticasyncTaskDownloadFileAsync(stringurl,stringlocalFilePath){using
- 【Agent实战】用“前置编码器+LLM”复刻ChatGPT附件功能
kakaZhui
大模型Agent入门与代码实战chatgpt人工智能LLMAgentAIGCDeepSeek
1.引言:多模态LLM解耦原生多模态LLM将多种模态的处理能力“内化”于一个庞大的模型中,是技术的前沿。而我们这里讨论的“前置编码器+LLM”方案,则是一种解耦的设计哲学:LLM专注于语言:让强大的文本LLM继续做它最擅长的事情——理解和生成高质量的文本、进行逻辑推理和遵循复杂指令。前置编码器专注于转换:为每种文件类型构建或调用专门的、最优的工具(模型或库)来将其转换为高质量的文本表示。这种方案的
- 解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析
AI智能应用
gpttransformer架构ai
解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词:GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要:本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer,重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释复杂的技术原理,并用Python代码示例展示实现细节,最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct
DeepSeek-大模型系统教程
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近年来,随着AI大模型的快速发展,如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力,为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型(如GPT-4、PaLM等)在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色,但它们的能力往往局限于
- github上传代码步骤
gitstatus//查看状态gitinit//初始化仓库gitadd.(文件name)//添加文件到本地仓库gitcommit-m“注释”//添加文件描述信息gitremoteaddorigin+远程仓库地址//链接远程仓库,创建主分支gitpulloriginmaster//把本地仓库的变化连接到远程仓库主分支gitpush-uoriginmaster//把本地仓库的文件推送到远程仓库如果确保
- 【openAI库】Python语言openAI库详解:从入门到精通(从0到1手把手教程)
Java八股文
python人工智能开发语言
在人工智能(AI)领域,OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术,正在深刻改变各行各业。作为Python开发者,我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API,成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始,深入解析Python语言中的openAI库,助你掌握AI开发的核心工具,成为AI领域的专家。一、什么是openAI库?它能为开发者带来什么?1
- 超强文档搜索引擎AnyTXT Searcher本地搭建:实现高效文档管理
辽宁统招专升本&单招升学肖老师
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在数字化时代,文档管理成为了企业和个人不可或缺的一部分。如何快速、准确地找到所需的文档,成为了文档管理的关键。为此,强大的文档搜索引擎成为了必需品。然而,对于一些企业和个人而言,使用云端搜索引擎可能存在安全和隐私问题。此时,在本地搭建超强的文档搜索引擎成为了更好的选择。本文将介绍一款超强的文档搜索引擎——AnyTXTSearcher,并探讨如何在本地进行搭建。AnyTXTSearcher是一款功能
- odbc连接失败,SQLSTATE=IM003,由于系统错误193:指定的驱动无法加载 odbcjt32.dll
问题说明 前几天有用户反馈在他电脑上运行我们开发的程序报错,错误信息为“odbc连接失败,SQLSTATE=IM003,由于系统错误193:指定的驱动无法加载odbcjt32.dll”。通过电话联系用户,询问用户是在做什么操作时出现的错误,最终分析发现出错的时机是程序连接本地access数据库的时候。用户电脑是64位的Win7系统,我们的系统是C#编写的x86格式的可执行程序。处理过程 通过在
- 世界人工智能大会在即,中国AI布局展现多重深意
未来智慧谷
人工智能世界人工智能大会(WAIC)
2025年世界人工智能大会(WAIC)将于7月26日至28日在上海举行。本次大会以“智能时代同球共济”为主题,展览面积首次突破7万平方米,汇聚了来自30余个国家和地区的1200余位嘉宾,其中包括12位图灵奖、诺贝尔奖得主及80余位中外院士。这一全球性平台的搭建,揭示了中国在人工智能领域深化发展的战略路径。技术展示:从模型开源到终端落地本届大会将呈现3000余项前沿展品,涵盖40余款大模型、60余款
- 全面学习 OpenAI API:从 Python 教程到 API Key 使用详解,快速上手调用和部署
我的学校你进不来
学习python开发语言人工智能语言模型深度学习
说在前面我们正身处在人工智能迅猛发展的时代,OpenAIAPI无疑是其中的翘楚,它提供了强大的工具,让开发者能够创建智能应用程序。然而,对于许多刚接触这个领域的开发者来说,如何开始使用OpenAIAPI可能是一个不小的挑战。这篇文章旨在全面介绍如何从零开始学习和使用OpenAIAPI,从申请APIKey到在Python中调用和部署,助力你快速上手并实现在项目中的应用。在接下来的内容中,我们将详细阐
- Python 爬虫实战:12306 登录与余票监控(图形验证码识别 + 并发请求)
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫开发语言
一、引言12306作为中国铁路客户服务中心的官方网站,承载着海量的火车票预订业务。在春运、节假日等高峰期,票源紧张,及时获取余票信息对于抢票来说至关重要。本文将详细讲解如何使用Python爬虫技术实现12306的模拟登录,并监控余票信息,包括图形验证码的识别和并发请求的处理。二、环境搭建在开始之前,首先需要搭建好Python爬虫环境,确保已安装Python解释器,并安装以下必要的库:pipinst
- 可编程逻辑器件的发展与比较
cycf
FPGA之道fpga开发
可编程逻辑器件的发展与比较文章目录可编程逻辑器件的发展与比较一、早期的离散逻辑芯片二、复杂可编程逻辑器件(CPLD)(一)CPLD的诞生(二)CPLD的结构(三)CPLD的特点三、现场可编程门阵列(FPGA)(一)FPGA的架构变革(二)FPGA的特点四、CPLD与FPGA的对比五、总结一、早期的离散逻辑芯片在可编程逻辑器件(PLD)发明之前,设计师们只能使用一些专用的小芯片来搭建系统,这些小芯片
- 讯飞星火深度推理模型X1,为教育医疗带来革新
在科技飞速发展的今天,人工智能大模型已经成为推动各行业变革的重要力量。科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者,其研发的星火深度推理模型X1,凭借独特的技术优势和强大的功能,为教育和医疗两大关乎国计民生的领域带来了前所未有的革新。技术原理与创新讯飞星火深度推理模型X1基于Transformer架构,并在此基础上进行了一系列创新。它通过大规模多阶段强化学习训练方法,在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
- Python 爬虫实战:微博用户数据爬取
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫开发语言
一、前言微博作为国内最大的社交媒体平台之一,蕴含着大量有价值的公开数据。本文将详细介绍如何使用Python爬取微博数据,包括环境搭建、登录模拟、数据抓取、反爬应对、数据存储等完整流程。二、准备工作1.环境准备与工具选择1.1必需工具包安装爬虫所需的库:pipinstallrequestspandasbeautifulsoup4requests:发送HTTP请求。pandas:数据处理和分析。bea
- gpt分区 linux 4k对齐,磁盘对齐与4K对齐
童广
gpt分区linux4k对齐
什么是磁盘分区对齐(DiskAlignment、PartitionAlignment):Windows的磁盘有一种结构叫做MasterBootRecord(MBR),它的默认大小为63个Block(每个大小为512字节)。它的存在使得磁盘的初始位置和的磁盘上第一个分区的初始位置有63个Block的错位。如果磁盘的单个Track大于63个Block的话。这就会导致默认的初始的位置是从第64个开始。使
- 熟练掌握RabbitMQ和Kafka的使用及相关应用场景。异步通知与解耦,流量削峰,配合本地消息表实现事务的最终一致性并解决消息可靠、顺序消费和错误重试等问题
老三牛擦
skywalking
RabbitMQstock.#.nyse,#匹配多个字符,*匹配一个字符。ConfirmCallback到达exchange的回调。ReturnCallback到达queue失败的回调。KafkaKafka生产端分区器:1.直接指定partition指定0,1。2.设置hashkey,计算key的hash值进行取模分区。3.不设置分区键,采用粘性发送,即往某个分区发送至batchSize16K大小
- Git协作开发:feature分支、拉取最新并合并
GISer_Jinger
中大厂面试gitelasticsearch大数据
以下是关于Git中feature分支操作的详细步骤和完整示例:1.创建并切换到新feature分支#从develop分支创建新特性分支gitcheckout-bfeature/new-featuredevelop#查看当前分支确认gitbranch2.开发并提交代码#编写代码后添加文件gitadd.#提交到本地分支gitcommit-m"完成用户认证功能"3.推送到远程仓库#首次推送需设置上游分支
- git操作命令大全
一个努力搬砖的码农
git命令git
1.配置#检查配置信息$gitconfig--list#查看全局配置列表$gitconfig--global-l#查看局部配置列表$gitconfig--local-l#查看所有的配置以及它们所在的文件$gitconfig--list--show-origin#修改本地默认分支master变为main$gitconfig--globalinit.defaultBranchmain#设置全局用户名/
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12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。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite