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赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用内容:1.摘要随着互联网的飞速发展,Web数据呈现出爆炸式增长,电子商务领域更是积累了海量数据。在此背景下,对Web数据进行有效挖掘并应用于电子商务具有重要意义。本研究旨在探索Web数据挖掘技术在电子商务中的应用方法和价值。通过采用数据挖掘算法、机器学习模型等方法,对电子商务平台的用户行为数据、交易数据等进行深入分析。结果表明,利用Web数据挖掘可以
- 一文解读DeepSeek在银行业的应用
神马行空
DeepSeek大模型人工智能DeepSeek行业应用银行
引言随着人工智能技术的快速发展,大语言模型(LLM)已成为银行业数字化转型的核心驱动力。作为高性能开源大模型的代表,DeepSeek凭借其低成本、高推理效率及跨场景适配能力,正加速渗透至银行核心业务场景。据不完全统计,截至2025年3月,已有包括国有大行、股份制银行及城商行在内的20余家银行完成DeepSeek本地化部署,覆盖精准营销、智能风控、客户服务、投资决策等领域,推动银行业务效率提升与服务
- 深入解析AI技术:从深度学习到GPT大模型的全面探索
初眸࿐
测试开发小小博客_大大知识人工智能深度学习gptgitpython
深入解析AI技术:从深度学习到GPT大模型的全面探索引言在21世纪的科技浪潮中,人工智能(AI)无疑是最引人注目的领域之一。从简单的语音助手到复杂的自动驾驶系统,AI正以前所未有的速度改变着我们的世界。而深度学习,作为AI技术中的核心驱动力,更是引领了一场技术革命。本文旨在通过扩展和深化对深度学习、机器学习分类、强化学习原理、神经网络基础、GPT大模型训练过程及其在自然语言处理(NLP)中的应用等
- 注册成为 GPU 提供者全攻略:系统、申请与操作指南
Muyu881
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目录一、成为GPU提供者的系统要求(一)硬件“基石”:显示处理器是关键(二)软件“支柱”:多软件协同构建运行环境二、注册申请流程:清晰步骤指引(一)了解硬件,更新软件(二)认真填写用户申请表(三)提交申请等待审核三、用户登记表:信息的重要载体在当下,随着人工智能技术的蓬勃发展,GPU计算资源的需求日益增长。如果你拥有符合条件的GPU设备,注册成为GPU提供者,不仅能充分利用闲置资源,还能在相关生态
- 深入探索阿里云AI服务:从LLM到向量存储
qq_37836323
阿里云人工智能云计算python
深入探索阿里云AI服务:从LLM到向量存储引言随着人工智能技术的快速发展,云计算巨头阿里巴巴也在AI领域不断发力。本文将深入探讨阿里云(AlibabaCloud)提供的各种AI服务,特别是在大语言模型(LLM)和向量存储方面的解决方案。我们将介绍这些服务的特点、使用方法,并提供实际的代码示例,帮助开发者更好地利用这些强大的工具。阿里云AI服务概览阿里云,也称为阿里云计算(Aliyun),是阿里巴巴
- [2025年最新]关于使用python和Java调用AI大模型
尤物程序猿
pythonjava人工智能
一、AI算法的核心概念与原理AI算法,即人工智能算法,是让计算机模拟人类智能行为、从数据中学习并进行决策的一系列数学方法与规则集合。其核心目标是赋予机器从经验中学习、对未知情况做出合理判断与决策的能力。机器学习是AI算法的重要基础领域,它使计算机能基于数据进行学习并改进性能。监督学习作为机器学习的关键分支,依靠已标记数据进行模型训练。例如在图像分类任务中,为算法提供大量已标注好类别(如“猫”“狗”
- 小白入门机器学习概述
码事漫谈
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文章目录一、引言二、机器学习的基础概念1.机器学习的定义2.机器学习的类型(1)监督学习(SupervisedLearning)(2)无监督学习(UnsupervisedLearning)(3)半监督学习(Semi-SupervisedLearning)(4)强化学习(ReinforcementLearning)3.机器学习的基本流程三、机器学习的入门方法1.选择合适的编程语言2.学习基础数学知识
- 机器学习: LightGBM模型(优化版)——高效且强大的树形模型
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LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的框架,由微软提出。它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点,非常适合大规模数据的训练任务,尤其在分类和回归任务中表现突出。LightGBM的核心原理可以从以下几个方面来理解:LightGBM模型特点(一)基于梯度提升的树模型LightGBM是一个梯度提升决策树(GB
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【AWS入门】AmazonQDeveloper简介ABriefIntroductiontoAmazonQDeveloperByJackson@ML1.AmazonQ简介AmazonQ是生成式人工智能的超级助手,可从业务和开发领域帮助客户赋能。AmazonQ由AmazonBedrock提供构建支持。AmazonBedrock是一项完全受管理的服务,通过API提供基础模型(FM)。为AmazonQ提供
- PyTorch + torchvision是什么
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PyTorch是什么?PyTorch是一个开源的深度学习框架,由FacebookAI开发,它的特点是:易用性强:Python风格代码,好写好调试动态图机制:代码运行即图构建,更灵活支持GPU:训练快,效率高社区活跃:资料多,支持好torchvision是什么?torchvision是PyTorch的官方图像处理工具包,它包含:预训练模型(如ResNet、MobileNet、EfficientNet
- 计算机视觉(CV)技术的优势和挑战。
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计算机视觉(CV)技术是人工智能(AI)的一个重要领域,它具有许多优势和挑战。优势:自动化识别:CV技术可以自动识别图像或视频中的对象、场景和模式,可以为用户提供快速准确的信息识别和分类。提高生产效率:在工业生产中,CV技术可以用于质检、设备监测等环节,提高生产效率并减少人为错误。大规模数据处理:CV技术可以有效处理大规模的图像和视频数据,为各种应用提供强大的支持。创新应用:CV技术可以应用于人脸
- 计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望
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目录计算机视觉技术的优势与挑战:深入探讨与未来展望计算机视觉技术的优势1.高效处理大量数据2.自动化和高精度3.实时应用4.多领域应用计算机视觉技术的挑战1.数据质量和多样性2.复杂场景和语义理解3.训练数据和算法设计4.隐私与安全问题未来展望1.数据增强与合成2.多模态学习3.轻量化模型4.隐私保护与安全保障结语计算机视觉(ComputerVision,CV)技术是一种利用计算机和算法来模拟和实
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- 基于YOLOv10深度学习的火灾烟雾检测识别系统
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引言随着深度学习和计算机视觉技术的发展,基于图像和视频的火灾烟雾检测在各类安全监控系统中得到了广泛应用。火灾烟雾检测系统的主要目标是利用摄像头监控到的实时视频流,及时识别并报告火灾烟雾的发生,从而提高火灾预警的效率和准确性,降低因火灾带来的损失。本博客将详细介绍如何基于深度学习技术,结合YOLOv10模型实现一个火灾烟雾检测系统,并开发一个简单的图形用户界面(UI),使用户能够实时查看检测结果。目
- 基于深度学习的烟雾检测系统——YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10及UI界面的实现
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引言随着科技的进步,深度学习在计算机视觉中的应用得到了广泛的应用,尤其在烟雾检测领域,具有重要的意义。烟雾检测系统不仅有助于火灾的预防与早期发现,还在工业、交通等领域有着广泛的需求。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列目标检测算法的快速发展,为烟雾检测提供了强大的支持。在本篇博客中,我们将深入探讨如何利用YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10来构建一个高效的烟雾检测系统,并设
- 计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
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计算机视觉(CV)技术是人工智能领域中的一个重要分支,它主要通过让机器学会“看”和“理解”图像或视频来模拟人类视觉系统。以下是计算机视觉技术的一些优势和挑战:优势:自动化:计算机视觉技术可以实现许多人类无法完成或难以完成的复杂视觉任务,如检测和识别大量图像、视频数据等。精度:借助深度学习等先进技术,计算机视觉系统可以在一定程度上实现精准的图像识别和分析,甚至超过人类的准确度。提高效率:应用计算机视
- 计算机视觉算法实战——烟雾检测
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- 模型优化技术演进与行业场景突破
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内容概要模型优化技术正经历从算法改进到系统级创新的范式跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与联邦学习技术的成熟,模型开发效率与隐私保护能力显著提升,而模型压缩技术则推动轻量化部署在边缘计算场景中加速落地。与此同时,量子计算为优化算法提供了新的计算维度,MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性,在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主
- 智能模型优化与跨行业应用趋势
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内容概要智能模型优化技术正经历多维度的范式突破,从算法架构到部署模式均呈现显著变革。核心演进路径涵盖三大维度:在技术层,自动化机器学习(AutoML)与自适应学习优化技术大幅降低建模门槛,结合超参数优化与正则化方法,实现模型性能与效率的平衡;在架构层,边缘计算与联邦学习推动分布式模型部署,MXNet、PyTorch等框架通过模型压缩与量化技术,适配低功耗设备部署需求;在应用层,医疗诊断、金融预测等
- DeepSeek技术全景解析:DeepSeek多头隐式注意力(MLA)解析
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在人工智能的飞速发展中,深度学习成为了众多前沿技术的基石。特别是在自然语言处理(NLP)领域,注意力机制已经成为了不可或缺的技术之一。今天,我们将详细解析一种极具创新性的注意力机制——DeepSeek的多头隐式注意力(MLA)。这项技术不仅在性能上打破了现有的瓶颈,而且通过低秩分解在大规模AI模型中的应用,为我们带来了更高效、更具可扩展性的解决方案。一、AI基础概念解析在深入理解DeepSeekM
- 大模型学习路线(2025最新)年薪800K程序员分享给你,存一下吧很难找全的!
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学习产品经理人工智能AI大模型程序员大模型学习
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- 数字图像处理 -- 霍夫曼编码(无损压缩)练习
_安晓
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算法的设计说明目标对彩色图像进行压缩,使用霍夫曼编码方法对图像的每个像素进行编码,从而减少其存储空间。解码时,能够恢复图像的原始像素数据,确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。输入原始图像(以RGB格式存储)霍夫曼编码的输入是图像的像素数据(RGB元组),每个像素表示为一个(R,G,B)的三元组输出霍夫曼编码后的图像数据(以二进制字符串形式存储)解码后的图像(还原为原始的RGB图像)算法设计1.
- Python----机器学习(基于PyTorch的线性回归)
蹦蹦跳跳真可爱589
Pytroch机器学习Python机器学习pythonpytorch人工智能线性回归
一、自求导线性回归与PyTorch的区别自求导线性回归:需要手动定义参数ww(权重)和bb(偏置)。通过数学公式求导,以便在反向传播中更新参数,通常使用梯度下降法来降低损失值。PyTorch实现:自动处理梯度计算和参数更新。使用框架内置的自动微分机制,简化实现过程。主要精力放在准备数据、定义模型以及选择损失函数和优化器上。二、数据准备和模型定义在使用PyTorch实现线性回归算法时,我们需要准备好
- JobFit AI-帮你找到合适的工作
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JobFitAI是一个全面的简历分析项目,旨在通过人工智能技术优化招聘流程和人才匹配。核心功能简历解析与评估:利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,JobFitAI能够快速解析简历内容,提取关键信息,如工作经历、教育背景、技能等,并对简历的整体质量进行评估。岗位匹配算法:基于大量的岗位数据和人才画像,JobFitAI通过智能匹配算法,将候选人的简历与岗位要求进行精准匹配,帮助招聘人员快速
- 国内外大模型集合
空中湖
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为了满足日益增长的AI需求,我们精心打造了一站式大模型导航网站,旨在成为连接您与全球顶尖人工智能模型的桥梁。无论您是科研工作者、开发者还是对AI充满好奇的探索者,这里都有您所需。国内大模型精选通义千问——阿里巴巴集团倾力打造,提供强大的语言理解和生成能力。文心一言——百度出品,集自然语言处理之大成,助您洞悉智慧未来。豆包——抖音集团的创新成果,引领潮流趋势,让AI触手可及。元宝——腾讯科技的智慧结
- 云算力:AIGC 时代的 “数字能源”
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在人工智能生成内容(AIGC)重塑全球产业的当下,算力如同新能源一般,成为推动社会发展的核心动力。从ChatGPT与人类的精彩对话,到Midjourney创作出的精美绘画,每一次AI能力的重大突破,背后都离不开海量计算资源的有力支撑。而云算力,这种借助互联网按需分配的计算服务,正以“数字能源”的崭新姿态,成为企业以低成本拥抱智能化的关键所在。它不仅为技术创新提供了强大动力,更在悄然改变着全球产业的
- 【机器学习】机器学习入门基础普及介绍(面向新人小白)
偷偷的卷
机器学习人工智能python学习
hello大家好!机器学习的小文章如期而至~还是和数据结构的顺序一样,也是从头开始描述,有基础的朋友可以看目录划重点哈OK,咱们话不多说,直奔主题!本次介绍也是根据我之前学习的经验来选择相应的内容,也参考了带我的教授的一些教学内容,所以可以说是经历之谈,不是那种方方面面俱全的百科,略写的部分后续的文章还会展开讲的,不好理解的地方也带过了或者没有提及,毕竟是入门嘛(顺带一提,这位教授来自MIT,大家
- 真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)
一心向上的小奥
机器学习入门机器学习python人工智能
算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- 人工智能在医疗影像中的应用:肿瘤检测与病理分析
shejizuopin
人工智能在医疗影像中的应用肿瘤检测病理分析代码
活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!人工智能在医疗影像中的应用:肿瘤检测与病理分析随着人工智能技术的飞速发展,其在医疗影像领域的应用日益广泛,特别是在肿
- 点云数据集汇总整理(持续更新......)
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据集点云数据模型SLAM点云识别点云分割点云配准深度数据
点云数据集在计算机视觉和深度学习中用于各种任务,包括三维重建、物体识别、语义分割、姿态估计等。整理点云数据集时,可以根据应用场景和数据集的特性进行分类。以下是一些知名和常用的点云数据集的汇总:1.ModelNet系列ModelNet10/ModelNet40:描述:包含3DCAD模型的点云数据集,用于分类任务。ModelNet10包含10类物体,ModelNet40包含40类物体。应用:物体分类、
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
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const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
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PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
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安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
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df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
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#include<iostream>
using namespace std;
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int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
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一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
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其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
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javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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