- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- OpenCV CUDA模块设备层-----逐通道的正弦运算函数sin()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cv::cudev)中的一个设备端数学函数,用于在CUDA核函数中对uchar4类型(即4通道无符号字符类型)进行逐通道的正弦运算,并将结果转换为float4类型输出。将一个uchar4类型像素值(每个通道取值范围[0,255])逐通道
- [KO机器学习] Day2 特征工程:数据预处理:序号编码、独热编码、二进制编码
码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征(categoricalfeature)主要是指性别(男女)、血型(A,B,AB,O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时,应该怎么样处理类别型特征?难度:★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- Pyeeg模块部分功能介绍
脑电情绪识别
脑电情绪识别python神经网络深度学习pycharm
1.pyeeg简单介绍PyEEG是一个Python模块(即函数库),用于提取EEG(脑电)特征。正在添加更多功能。它包含构建用于特征提取的数据的函数,例如从给定的时间序列构建嵌入序列。它还能够将功能导出为svmlight格式,以便调用机器学习及深度学习工具。2.部分函数介绍1.pyeeg.ap_entropy(X,M,R)pyeeg.ap_entropy(X, M, R)计算时间序列X的近似熵(A
- OpenCV CUDA模块设备层-----反余弦(arccos)运算函数acos()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述函数acos()是OpenCV的cv::cudev模块中定义的一个设备端数学函数,用于在CUDA核函数中对uchar1类型执行反余弦(arccos)运算。这个函数的作用是将uchar1类型的输入转换为float,然后调用CUDA的内置函数::acosf()计算其反
- 基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取
no_work
深度学习机器学习支持向量机分类
内容包括:python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写,代码实现了一个基于SVM(支持向量机)和SIFT(尺度不变特征变换)特征的裂缝检测系统。具体来说,分为两个部分:训练部分和检测部分。训练部分:加载图像:load_images函数从指定文件夹加载图像,并为每张图像分配标签(1表示
- SVM支持向量机python实现
努力的小巴掌
经典机器学习支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据点能够被尽可能清晰地分开,并且这个超平面与最近的数据点之间有最大的间隔。这些最近的数据点被称为“支持向量”,因为它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机的关键概念1.**最大间隔分离器**:-SVM的目标是找到一个超平面,该超平面
- Python机器学习小项目实战:随机森林算法实现信用卡欺诈检测
码上研习
Python机器学习小项目实战机器学习算法python
1.引言在之前的机器学习之旅中,我们已经探索了许多强大的算法,例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景,但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式,容易受到过拟合或欠拟合的影响,并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下,你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归,但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的,这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线
- CUDA核函数优化进阶:利用Shared Memory实现矩阵计算10倍加速
AI咸鱼保护协会
人工智能深度学习AI矩阵CUDA
在NVIDIAA100上优化1024×1024矩阵乘法时,共享内存策略将计算速度从3.2TFLOPS提升至31.5TFLOPS——本文将揭示如何通过内存访问优化突破GPU计算瓶颈。一、GlobalMemory的致命瓶颈1.1显存访问代价分析以矩阵乘法$C=A\timesB$为例,计算每个$C_{ij}$需访问A的一行和B的一列:GlobalMemory延迟:约400-800周期计算指令延迟:仅20
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
第六五签
数学模型矩阵线性代数
核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- 多面体编译,具体操作模式
好好学习啊天天向上
自动性能优化
1)抽象分析阶段是基于ISL、PET等开源库的方式来实现。PET库是基于LLVM编译框架与Clang前端的多面体模型库。系统利用PET库自动识别并抽取代码中存在的静态控制块(静态控制块是代码的主要优化区域,常见的样式为嵌套循环等),并对静态控制块进行迭代域、访问关系与依赖关系的分析,完成多面体建模。识别出程序中的内核函数,使用ISL库中的Feutrier算法计算得到实例间的依赖关系。线性整数规划工
- 划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析
忘梓.
杂文支持向量机分类机器学习
划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析1.引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是机器学习中的经典算法,以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。SVM通过找到最优超平面来分隔数据,从而实现高效的分类。然而,它在高维数据中的复杂性和核方法的使用也带来了挑战。本文将深入探讨SVM的工作原理、实现技巧、适用场景及其局限性。2.SVM的数学基础与直观理解SV
- 基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真
代码探险狂人
分类matlab机器学习Matlab
基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真图像分类是计算机视觉领域中的重要任务之一,它的目标是将输入的图像分到不同的预定义类别中。在本文中,我们将介绍一种基于CIFAR-10图像数据集和支持向量机(SVM)的图像分类算法,并使用MATLAB进行仿真实现。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,它包含了10个不同类别的60000个32x32彩色图像。这些类别包括飞机、汽车、
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BERT微调与传统机器学习的区别和联系:传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤:特征工程:手动设计特征(如TF-IDF、词袋模型)模型训练:使用分类器(如SVM、随机森林、逻辑回归)特征和模型调优:反复调整特征和超参数BERT微调流程BERT微调的典型流程:预训练:使用大规模无标注数据预训练BERT模型数据准备:将文本转换为BERT输入格式(tokenize、添加特殊标记)模型微
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
几何心凉
IT优质推荐深度学习人工智能
1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
- AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结
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以下是对AI深度学习、机器学习相关核心技术的总结与拓展,结合技术演进逻辑与前沿趋势,以全新视角呈现关键知识点一、深度学习:从感知到认知的技术革命核心突破:自动化特征工程的范式变革深度学习通过多层神经网络架构(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN),实现了从原始数据中自主学习分层特征的能力。相较于传统机器学习依赖人工设计特征(如SVM的核函数、手工提取的图像边缘特征),其核心优势体现在:层次化抽
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均方误差(MSE)理解与分解在监督学习中,均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差:MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]MSE=E[(Y−f^(X))2]MSE可以分解为三部分:MSE=Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))+Var(ε)\text{MSE}=\text{Bias}^2(\hat{f}(x
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白杆杆红伞伞
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描述机器学习的一些算法(如神经网络、SVM)对数据缩放非常敏感。通常的做法是对特征进行调节,使数据表示更适合与这些算法。scikit-learn中提供了4中数据缩放方法:StandardScaler:确保每个特征平均值为0,方差为1,使所有特征都位于同一量级RobusScaler:工作原理与StandardScaler类似,确保每个特性的统计属性都位于同一范围MinMaxScaler:移动数据,使
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展开全部支持2113向量机SVM(SupportVectorMachine)是有监督的分类预测模型,本篇文章5261使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数4102据集介绍使用Python对SVM模型进行1653训练并对手写数字进行识别的过程。准备工作手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰度值矩阵,将这64个灰度值作为每个数字的训练集对模型进行训练。手写数字所对应的真实数字作
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在机器学习的世界中,支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)一直以其强大的分类和回归能力而备受关注。本文将深入探讨SVM的核心功能,以及它如何在各种实际问题中发挥作用。一、SVM是什么?支持向量机是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的分界面(超平面),将不同类别的数据点分隔开,或者拟合出一个回归函数来预测目标值。SVM的强
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咱们先来聊聊机器学习和深度学习的关系~这个问题其实挺常见的,之前我也跟不少同事、同学聊过。最近有好几个同学也聊过。简单说,深度学习是机器学习的一个子集,两者不是并列关系,而是“包含”关系。你可以这么理解:机器学习是一个大圈子,里面包括了各种方法,比如线性回归、决策树、支持向量机等等。而深度学习,它是基于神经网络的一类方法,尤其适合处理图像、语音、自然语言这些复杂的、非结构化的数据。深度学习为什么这
- JVM 视角下的指针压缩技术实现
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1准备1.1FBIWARNING文章异常啰嗦且绕弯。1.2版本使用openjdk24为跟踪的源码。fork仓库:https://github.com/openjdk/jdk/2源码追踪2.1oopDesc在JVM中,Java对象的最高层级抽象是oopDesc。代码路径在hotspot/share/oops/oop.hpp中。classoopDesc{friendclassVMStructs;fri
- 双路物理CPU机器上安装Ubuntu并部署KVM以实现系统多开
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在双路物理CPU机器上安装Ubuntu并部署KVM以实现系统多开,并追求性能最优,需要从硬件、宿主机系统、KVM配置、虚拟机配置等多个层面进行优化。以下是详细的操作指南和优化建议:阶段一:BIOS/UEFI设置优化(重启进入)启用虚拟化技术:IntelCPU:IntelVT-x(VirtualizationTechnology)AMDCPU:AMD-V(SVM-SecureVirtualMachi
- 【Python深度学习(第二版)(2)】深度学习之前:机器学习简史
roman_日积跬步-终至千里
#python深度学习(第二版)深度学习机器学习人工智能
文章目录一.深度学习的起源1.概率建模--机器学习分类器2.早期神经网络--反向传播算法的转折3.核方法--忽略神经网络4.决策树、随机森林和梯度提升机5.神经网络替代svm与决策树二.深度学习与机器学习有何不同可以这样说,当前工业界所使用的大部分机器学习算法不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具:有时没有足够的数据,深度学习不适用;有时用其他算法可以更好地解决问题。如果第一次接触
- Python 学习日记 day15
heard_222532
Python学习日记python学习机器学习
@浙大疏锦行CRWUBearingsSVM_Fault_Classificationimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionf
- 支持向量机(SVM)例题
phoenix@Capricornus
PR书稿支持向量机算法机器学习
对于图中所示的线性可分的20个样本数据,利用支持向量机进行预测分类,有三个支持向量A(0,2)A(0,2)A(0,2)、B(2,0)B(2,0)B(2,0)和C(−1,−1)C(-1,-1)C(−1,−1)。求支持向量机的线性判别函数。删除点A后,支持向量是否变化?求解:三个点,建立联立方程组:{w1xA+w2yA+b=1w1xB+w2yB+b=1w1xC+w2yC+b=−1\begin{case
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
代码很孬写
支持向量机算法机器学习语言模型自然语言处理ai人工智能
前言本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。一、引言背景支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
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稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
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在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST