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深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 详解mybatis的一二级缓存以及缓存失效原因
仰望天花板
缓存数据库mybatisjavamysql
数据库的大部分场景下是从磁盘读取,如果数据从内存进行读取,速度较比磁盘要快得多。但因为内存的容量有限,所以一般只会把使用和查询较多的数据缓存起来,以便快速反应,其他使用率不太多的继续存放在磁盘。mybatis分为一级缓存和二级缓存1.一级缓存一级缓存存放在SqlSqeeion上,默认开启1.1pojo@DatapublicclassRole{privateLongid;privateStringr
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
sp_fyf_2024
深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- linux挂载文件夹
小码快撩
linux
1.使用NFS(NetworkFileSystem)NFS是一种分布式文件系统协议,允许一个系统将其文件系统的一部分共享给其他系统。检查是否安装NFSrpm-qa|grepnfs2.启动和启用NFS服务假设服务名称为nfs-server.service,你可以使用以下命令启动和启用它:sudosystemctlstartnfs-server.servicesudosystemctlenablenf
- 相对与绝对路径、命令:cd、mkdir、rmdir、rm
强出头
2.6相对和绝对路径绝对路径:都是从根目录/开始的就是绝对路径,无论在任何目录下都能通过该路径找到该文件相对路径:不是以根目录开头的,相对当前目录的路径[root@mylinuxetc]#cat/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33(这里我们使用绝对路径查看文件ifcfg-ens33)[root@mylinuxetc]#cd/etc/sysconfig
- WORD批量转换器MultiDoc Converter
uolian
工作word
WORD批量转换器MultiDocConverterhttps://www.52pojie.cn/thread-1318745-1-1.html可批量将doc、docx等文件格式转成doc、docx、pdf、rtf、txt、html、epub等格式。安装包下载地址:https://wws.lanzouj.com/irvVbiz0pkd最终下载文件打包地址(未作成单文件,不确定是否可以直接使用):h
- MyBatis系统学习(一)——项目结构及其含义
OEC小胖胖
MyBatismybatis学习web后端
1.MyBatis简介MyBatis是一款优秀的持久层框架,它通过SQL映射的方式实现Java对数据库操作的映射,既保留了SQL语句的灵活性,也简化了代码的编写。在一个MyBatis项目中,核心部分主要有:配置文件(mybatis-config.xml)映射文件(Mapper.xml)实体类(Entity/POJO)接口类(Mapper接口)MyBatis会话工厂(SqlSessionFactor
- 【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
一蓑烟雨紫洛
nlprnnlstmgrunlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响2、R
- 深度学习--对抗生成网络(GAN, Generative Adversarial Network)
Ambition_LAO
深度学习生成对抗网络
对抗生成网络(GAN,GenerativeAdversarialNetwork)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据,通过两个神经网络相互对抗,来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述,包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discrimina
- Linux网络服务配置:从基础到高级
M78NB666
linux运维服务器
一、网络服务配置基础1.网络接口配置Linux系统中,网络接口的配置通常通过/etc/network/interfaces文件(Debian/Ubuntu)或/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-文件(RedHat/CentOS)来完成。配置内容包括IP地址、子网掩码、网关等。2.DNS配置DNS配置通常在/etc/resolv.conf文件中设置,包括指定DN
- 前端发布 CDN缓存
跳动的世界线
前端缓存CDN
公司给服务器加了CDN,导致有时前端代码上传打包后,正式环境页面效果却不更新。每次都需要去找运维刷CDN…让我彻底记住了CDN缓存CDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)是一种广泛使用的互联网技术,旨在提高用户访问网站的速度和可靠性。CDN的核心思想是将网站的内容缓存到全球分布的边缘节点上,让用户能够从最近的节点获取数据,从而减少延迟和带宽消耗。CDN缓存机制的基本原理
- 边缘计算PCDN的使用场景及优势
神鸟云-Hu
边缘计算人工智能
一、定义PCDN,全称为PrivateContentDeliveryNetwork,即私有内容分发网络。它是一种基于P2P技术和CDN的内容分发加速网络,通过在网络中添加大量的低成本缓存服务器,将用户请求的内容从原始服务器分发到这些缓存服务器,从而实现内容更快、更稳定地传输到终端用户。二、功能PCDN的主要功能是加速内容传输。通过在CDN网络中加入更多的缓存服务器,将热点内容分布到更广泛的网络上,
- SpringBoot项目
俺叫啥好嘞
spring系列springspringboot
SpringBoot项目大概分为四层:(1)DAO层:包括XxxMapper.java(数据库访问接口类),XxxMapper.xml(数据库链接实现);(这个命名,有人喜欢用Dao命名,有人喜欢用Mapper,看个人习惯了吧)(2)Bean层:也叫model层,模型层,entity层,实体层,就是数据库表的映射实体类,存放POJO对象;(3)Service层:也叫服务层,业务层,包括XxxSer
- 概率图模型(PGM)综述
医学影像处理
概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- 【加密社】深入理解TON智能合约 (FunC语法)
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闲侃Nethereum教程区块链智能合约
king:摘要:在TON(TheOpenNetwork)区块链平台中,智能合约扮演着举足轻重的角色。本文将通过分析一段TON智能合约代码带领读者学习dict(字典)和list(列表)在FunC语言中的用法,以及如何在实际场景中实现高效的验证者选举。一、引言TON区块链平台的智能合约采用FunC语法一、引言TON区块链平台的智能合约采用FunC语言编写,该语言提供了丰富的数据结构,如dict和lis
- Ubuntu 22.04网络无法连接的解决方法
威桑
Linuxubuntulinux
在使用Ubuntu22.04系统时,在一次重启后桌面右上角并没有有线网络图标,并且打开浏览器无法访问百度。虚拟机网络连接方式是NAT模式,电脑主机也是有网络的。删除NetworkManager缓存文件,重启网络后问题就解决了。sudoserviceNetworkManagerstopsudorm/var/lib/NetworkManager/NetworkManager.statesudoserv
- 数据结构OJ作业——队列
nnbs
数据结构数据结构poj队列
POJ3984:http://poj.org/problem?id=3984迷宫,输出最短路径,bfs#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmaze[5][5];pairpath[5][5];queue>q;intdx[]={1,-1,0,0};intdy[]={0,0,1,-1};voidbfs(intx,inty){q.pus
- 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
- VMware工具下centos7虚拟机无法使用yum的解决方法
hardly study
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一、检查网络配置是否正常执行pingwww.baidu.com,如果测试不通,则需进一步检查网卡配置(建议安装虚拟机时选择NAT模式)二、检查网卡信息2.1确认并修改网卡信息路径:/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33ONBOOT=no表示在系统启动时不激活ens33的网卡设备,修改onboot=yes,激活网卡2.2重启network服务system
- CycleGAN学习:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks, 2017.
屎山搬运工
深度学习CycleGANGAN风格迁移
【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据,然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的CycleGAN图像转换技术。文章分为五部分,分别概述了:图像转换的问题;CycleGAN的非成对图像转换原理;CycleGAN的架构模型;CycleGAN的应用以及注意事项。图像到图像的转换涉及到生成给定图像的新的合成版本,并进行特定的修改,例如将夏季景观转换为冬季
- 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
- go-etcd实战
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golang实战演练golangetcd服务发现服务注册微服务
etcd简介etcdisastronglyconsistent,distributedkey-valuestorethatprovidesareliablewaytostoredatathatneedstobeaccessedbyadistributedsystemorclusterofmachines.Itgracefullyhandlesleaderelectionsduringnetwork
- C# 网口通信(通过Sockets类)
萨达大
c#服务器网络网口通讯上位机
文章目录1.引入Sockets2.定义TcpClient3.连接网口4.发送数据5.关闭连接1.引入SocketsusingSystem.Net.Sockets;2.定义TcpClientprivateTcpClienttcpClient;//TcpClient实例privateNetworkStreamstream;//网络流,用于与服务器通信3.连接网口tcpClient=newTcpClie
- Centos7配置网络
挨踢的懒猫
我们的机器刚装完系统不能上网,需要根据信息技术部分配的IP对网络进行配置。一、列出网卡ifconfig会发现列出了两张网卡,ens160:主机的以太网卡lo:本地回环网卡。二、配置网络由于我们的IP都是静态分配,而CentOS默认是使用DHCP动态获取IP,所以ens160网卡没有IP,需要手动配置IP等信息。1.配置以太网卡sudovi/etc/sysconfig/network-scripts
- 【干货】你可能不知道的 20个 Linux 网络工具
迷途不归路
转载自公众号:DevOps技术栈原文链接:http://linoxide.com/monitoring-2/network-monitoring-tools-linux/如果要在你的系统上监控网络,那么使用命令行工具是非常实用的,并且对于Linux用户来说,有着许许多多现成的工具可以使用,如:nethogs,ntopng,nload,iftop,iptraf,bmon,slurm,tcptrack
- TextCNN:文本卷积神经网络模型
一只天蝎
编程语言---Pythoncnn深度学习机器学习
目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN(TextConvolutionalNeuralNetwork)是一种用于处理文本数据的卷积神经网(CNN)。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征,这些特征可以捕捉到文本中的局部模式,如n-gram(连续的n个单词或字符)。定义TextCNN类importtorch.nnasn
- MDN的简介
印第安老斑鸠_333
MDNWebDocs(旧称MozillaDeveloperNetwork、MozillaDeveloperCenter,简称MDN)是一个汇集众多Mozilla基金会产品和网络技术开发文档的免费网站[1]。该项目始于2005年,最初由Mozilla公司员工DebRichardson领导。自2006年以来,文档工作由EricShepherd领导[2]。网站最初的内容是由DevEdge提供,但在AOL
- 鸿蒙开发(NEXT/API 12)【应用传输体验反馈】 网络加速服务
移动开发技术栈
鸿蒙开发harmonyos网络华为openharmony鸿蒙移动开发鸿蒙系统
场景介绍当应用传输体验发生变化时,应用将传输体验和传输的业务类型信息通过实时反馈接口传输给系统网络业务模块,系统网络业务模块进行精细化调度,实现网络加速。例如:视频类App播放过程中卡顿,将卡顿信息上报后,NetworkBoostKit将信息反馈给系统网络加速模块,该模块会记录播放卡顿信息,并根据当前网络情况,启用网络加速能力。接口说明接口名描述reportQoe(appQoe:AppQoe):v
- 获取指定城市的路网数据(Python+Openstreetmap)
FORGIVEN_H
PYTHON入门python开发语言arcgis
在物流或者交通领域,经常需要获取某个地区或城市的路网数据,但是没有接触过这方面的人一开始都会有点摸不着头脑,刚好今天帮室友处理了一下这个问题,借助AI的力量解决了,浅做记录也方便大家使用。importosmnxasox#设置城市名称和国家代码city="Caofeidian,China"#下载路网数据graph=ox.graph_from_place(city,network_type='driv
- docker 网络模式
李庆政370
docker网络模式
四种模式介绍宿主机可上网,容器内便可上网.且能ping通宿主机同网段服务Docker网络模式配置说明host模式--net=host容器和宿主机共享Networknamespace。container模式--net=container:NAME_or_ID容器和另外一个容器共享Networknamespace。kubernetes中的pod就是多个容器共享一个Networknamespace。no
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不