- LLM 词汇表
落难Coder
LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- 数字图像处理(一系列对图像进行处理、分析和改进的技术)
编程日记✧
智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理,以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中,往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声,同时尽量保持图像的细节。常见方法有:均值滤波:将像素邻域内的像素值取平均值,从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波:使用高斯函数为权重对像素进行加权平均,可以更好地平滑
- 基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现
m0_57781768
C语言(C++)算法研究和解读算法c++计算机视觉
基于语言的三种图像简单去噪算法:高效C++实现图像处理在现代计算机视觉中占有重要地位,而去噪处理则是图像处理的重要环节之一。本文将介绍三种基于语言的简单图像去噪算法,并提供详细的C++实现。我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法,并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中,噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。去噪的目的是在保留图像重要特征的同
- LSTM与文本生成
Jiang_Immortals
人工智能lstm人工智能rnn
当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备数据集:首先,将文本数据集进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表,将每个唯一的单词映射到一个整数值,以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如,对于句子“IloveAI”,输入序列是“Ilove”,目标序列是“AI”。构建LSTM模型:导入必要的库,如Keras和
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
zhangbin_237
Python机器学习机器学习自然语言处理人工智能python开发语言
如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
zhangbin_237
Python机器学习自然语言处理人工智能机器学习python开发语言
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 深度学习--复制机制
Ambition_LAO
深度学习
复制机制(CopyMechanism)是自然语言处理(NLP)中特别是在文本生成任务中(如机器翻译、摘要生成等)使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词,还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用,尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是,在生成每个输出单词时,模型不仅从其词汇表中选择一个词,还可能直接从输入序列中复制一个词。这
- 24.7.27学习笔记
kkkkk021106
学习笔记
(按照老师发的学习计划走)先学习数字图像处理:1.单色图像0-255黑到白2.彩色图像:红绿蓝三元组的二维矩阵0-255像元(Pixel,图像元素的简称)是数字图像中最小的单元,代表图像中的一个点。每个像元都有一个特定的颜色和亮度值,组合在一起形成完整的图像。以下是关于像元的一些关键点:定义:像元是构成数字图像的基本单元。每个像元通常由多个颜色通道(如红色、绿色和蓝色)组成每个像元的颜色通常用数字
- 数字图像处理 - 形态学腐蚀
HelloZEX
数字图像处理C++图像处理opencv形态学处理
一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1形态学概述形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。数学形态学(Mathematicalmorphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:二值腐蚀和膨胀、
- matlab计算正交变换,图像的正交变换matlab.pdf
大Victor
matlab计算正交变换
图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名:图像的正交变换实验1院系:自动化测试与控制系班级:1201132姓名:李丹阳学号:1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程2015年12月13日一、实验原理二、实验内容三、实验结果与分析1、傅立叶变换A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。(傅里叶变换A)的实验结果B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关
- MATLAB--数字图像处理 图像几何变换
海轰Pro
一、实验名称图像的几何变换二、实验目的1.熟悉MATLAB软件的使用。2.掌握图像几何变换的原理及数学运算。3.于MATLAB环境下编程实现对图片不同的几何变换。三、实验内容1.将图像绕图像中心顺时针旋转30度,旋转之后的图像尺寸保持为原图像的尺寸。2.将原图像放大2倍3.得到该图像的水平镜像图片4.得到该图像的垂直错切图像四、实验仪器与设备Win1064位电脑MATLAB2017a五、实验原理图
- 《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理
youcans_
opencvpython图像处理计算机视觉人工智能
《数字图像处理-OpenCV/Python》连载:形态学图像处理本书京东优惠购书链接https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html第12章形态学图像处理形态学图像处理是基于形状的图像处理,基本思想是利用各种形状的结构元进行形态学运算,从图像中提取表达和
- 数字图像处理2——图像基本运算
苏俗
数字图像处理实战opencv人工智能计算机视觉
1.改写彩色图像像素的RGB值#RGB真彩色图像的数据结构#导入用到的包importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#读入一幅彩色图像img=cv.imread('./imagedata/old_villa.jpg',cv.IMREAD_COLOR)img2=img.copy()print('数组
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最近在做业务需求时,需要实现对图片的液化功能,类似于美图秀秀的瘦脸功能。这已经不仅是图片缩放、拖动、剪裁这类对图片整体的操作了,而是需要对图片的像素进行一系列的计算和修改,那么该怎么实现这个功能呢?基础知识在进入正题之前,我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。图像处理里的像素是什么现实世界中,人眼直接看到的图像或者在相机中拍摄到的影像,这类图片的最大特点是图像相关的物理量变化是连续
- 视频剪辑,人脸贴纸美颜特效数字图像处理背后的技术-Qt版本
chenchao_shenzhen
Qt音视频开发计算机视觉qt5音视频数字图像处理视频剪辑人脸特效
Qt能做什么?其实大部分都是一些c++最擅长的领域,客户端软件,工具软件。Qt最擅长什么?这个看主流的行业巨头,比如Autodesk的3D建模动画软件maya,Adobe的3D贴图绘制软件SubstancePainter,音视频剪辑软件三巨头之一达芬奇。这三家都是行业垄断巨头之一,所以2010年之后,我们说Qt开发过什么软件,就不能只说vlc,googleEarth了。甚至你跑到开源社区去看,80
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数字图像处理中矩阵变换的应用探索-数字图像处理论文-计算机论文——文章均为WORD文档,下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要:从矩阵变换入手,将矩阵变换应用到图像处理中,且通过直方图匹配法及欧几里得距离法求取相似度来进行人脸识别和预测。所得实验结果直观高效,相似度均能达到90%以上。关键词:数字图像处理;矩阵变换;人脸识别和预测;相似度;Abstract:Thispaperstartswithma
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矩阵在计算机图像处理中的应用
共回答了21个问题采纳率:100%Inpracticalapplication,thematrisisnotonlyprovideagoodmethodforustosolvelinearsimultaneousequations,butalsoputintowidelyuseincomputerfield:digitalimageprosessing,ArtificialIntelligence
- 【DDD】学习笔记-精炼领域分析模型
码农丁丁
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通过统一语言与“名词动词法”可以迫使团队研究问题域的词汇表,简单而快速地帮助我们获得初步的分析模型。但是这种方法获得的模型品质,受限于语言描述的写作技巧,统一语言的描述更多体现在是对现实世界的模型描述,缺乏深入精准的分析与统一的抽象,使得我们很难发现一些隐含在统一语言背后的重要概念。一言以蔽之,由此获得的领域分析模型还需要进一步精炼。分析模式对相同或相近的领域进行建模分析时,一定有章法和规律可循。
- Python中使用opencv-python进行人脸检测
雪域迷影
OpenCVPython编程编程语言学习opencvpython人工智能
Python中使用opencv-python进行人脸检测之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行人脸检测的博客。以数字图像处理中经常使用的lena图像为例,如下图所示:使用OpenCV进行人脸检测十分简单,OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序,objectDetection.py代码如下:from__future__importprint_functionimportcv2as
- OpenCV入门:图像处理的基石
白猫a~
编程opencv
在数字图像处理领域,OpenCV(开源计算机视觉库)是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数,使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界,了解其基本概念和常见应用。1.OpenCV简介OpenCV,全称OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它支持多种编程语言,包括C++、Python、Java等
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- 适合多种语言的BPE(Byte-Pair Encoding)编码
Icy Hunter
自然语言处理自然语言处理
文章目录前言BPE参考前言因为最近在看T5,里面讲到一些分词的方法如BEP,因为现在都是在玩大模型,那么语料也就都很大,而且还需要适配不同的语言,而不同的语言又不一定像英文那样按空格切分就行,例如咱们的中文,所以就需要一些适用性更广的方法了。不仅如此,当我们遇到未知词汇时,如果使用常规的词汇表,那么未知词汇通常为,此时未知词汇之间就没有任何区分,而如果我们使用subword来创建词汇表,即将语料中
- 【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料(非常详细的算法学习和路线)小白推荐
阿贵学长
数学建模学习算法matlab性能优化深度学习
1.《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。文章末尾有电子版PDF文件链接2.算法学习流程及详细过程主要算法:工具箱推荐遗传算法-beatxbx工具箱,求解速度很快,并行计算LIBSVM-比MATLAB自带工具箱好用得多yamlip,特别推荐,统一优化求解工具箱由于文件很多,学长
- 数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(一)
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数字图像处理与Python实现python开发语言数字图像处理图像处理人工智能机器视觉计算机视觉
文章目录0、准备1、亮度调节2、细节强化3、底片效果4、卡通效果5、浮雕效果6、铅笔素描效果7、夏季或温色滤镜8、冬季或冷色滤波在本文中将演示使用OpenCV来模仿流行的Photoshop或Instagram滤镜的各种图像处理技术。在文章中,我们将尝试使用各种滤镜,其中许多滤镜会生成原始图像的艺术效果图。正如您将在文章中看到的,其中许多效果需要进行一些实验,并且给定滤镜的结果可能会根据所使用的特定
- 数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(三)
视觉&物联智能
数字图像处理与Python实现python计算机视觉opencv人工智能图像处理机器视觉图像特效
文章目录18、提高曝光度19、轮廓滤镜/图像锐化20、风格化滤镜21、颜色化滤镜22、扩散/毛玻璃效果23、碧绿效果24、漫画效果25、边缘发光/增强效果26、冰冻效果本文为前面文章:数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(二)数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效(一)的延续。18、提高曝光度def
- 东南大学-生物信息学
wangchuang2017
http://www.lmbe.seu.edu.cn/chenyuan/xsun/bioinfomatics/Web/Index.html目录image第1章生物信息学引论第2章生物信息学的生物学基础第3章序列比较第4章生物分子数据库第5章基因组信息分析第6章系统发生分析第7章蛋白质结构预测第8章基因表达数据分析附录常用基本词汇表
- CT重建 平行射线滤波反投影
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计算机断层重建(CT)是一个比较热门的领域,这篇文章简单介绍了反投影方法的重建过程。参考资料:冈萨雷斯,《数字图像处理》,电子工业出版社。文章目录直接反投影投影与Radon变换滤波反投影法(FBP)傅里叶切片定理平行射线下的滤波反投影重建卷积与傅里叶反变换直接反投影该方法是沿着射线来的方向把一维信号反投影回去,可以想象成把投影穿过图像区域反“涂抹”回去。注意到相隔180°的投影互为镜像,因此,为了
- 2021-04-15 《活法》打卡第一天
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1.稻盛和夫向日航的经营干部阐述的做人最基本的伦理观和道德观:正义、公平、诚实、谦虚、努力、勇气、博爱等等。这些词汇表达的伦理观和道德观,适用于企业经营,适用于日常工作,适用于人生的各个方面,它就是万般皆通的“原理原则”。2.稻盛哲学的核心“作为人,何谓正确?”这么一句话,将作为人应该做的正确的事情以正确的方式贯彻到底。3.单纯却非常有力的指针——追求做人的正确的准则。4.“做人的正确的准则”,就
- 数字图像处理实验记录七(彩色图像处理实验)
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数字图像处理实验记录计算机视觉图像处理opencv
一、基础知识经过前面的实验可以得知,彩色图像中的RGB图像就是一个三维矩阵,有3个维度,它们分别存储着R元素,G元素,B元素的灰度信息,最后将它们合起来,便是彩色图像。这一次实验涉及CMYK和HSI颜色模型,不妨搜索一下:CMYK:CMYK颜色模型包括青(cyan)、品红(magenta)、黄(yellow)和黑(black),为避免与Blue混淆,黑色用K表示。彩色打印、印刷等应用领域采用打印墨
- 形态学操作之开操作与闭操作的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
图像处理python计算机视觉人工智能图像处理算法
原理图像处理中的开操作(Opening)和闭操作(Closing)是形态学(Morphological)操作的两个基本类型,它们都是基于膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)操作。这些操作通常用于二值化图像,但也可以应用于灰度图像。腐蚀(Erosion)腐蚀操作的目的是缩小或消除图像中的前景(通常是白色)对象。在腐蚀操作中,使用一个结构元素(或核)在图像上滑动。如果结构元素在某个位置下的
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
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import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
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- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
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nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
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- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
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DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
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VO(value object) 值对象
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- 算法复杂度
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Algorithm
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http://bigocheatsheet.com/
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