- 【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程
IT古董
人工智能机器学习Python人工智能pythontensorflow机器学习
TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架,支持多种机器学习任务,如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程,涵盖基础使用方法和示例代码。1.安装与导入安装TensorFlow:pipinstalltensorflow导入TensorFlow:importtensorflowastfimportnumpyasnp验证安装:print(tf.__version_
- python 命名实体识别_Python NLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)
weixin_39630762
python命名实体识别
PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外,本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记。命名实体识别命名实体识别(NER)系统的目标是识别所有文字提及的命名实体。可以分解成两个子任务:确定NE的边界和确定其类型。命名实体识别非常适用于基于分类器类型的方法来处理的任务。NLTK有
- Python开发FastAPI从入门到精通
赵梓宇
Python权威教程合集fastapipython前端
想用Python写API快到飞起?FastAPI就是你的“代码瑞士军刀”!这本书不讲玄学,只教真功夫——从零搭建高性能API,到微服务、分布式事务、熔断限流,连异步编程都能玩成魔法!小白也能变大神:路由、依赖注入、数据库集成手把手教学;老鸟直呼内行:服务网格、Saga模式、K8s部署实战全覆盖。附赠三个硬核项目:任务管理、在线商城、实时聊天系统,代码跑起来比老裁缝织毛衣还丝滑!别说我没提醒你:翻开
- 机器人介绍
max500600
机器人机器人
以下是关于机器人的介绍:定义机器人是一种能够自动执行任务的机器系统,它集成了机电、机构学、材料学及仿生学等多个学科技术,可以接受人类指挥,运行预先编排的程序,或根据人工智能技术制定的原则纲领行动,具备感知、决策、执行等基本特征,可辅助甚至替代人类完成各种任务。发展历程萌芽期:1954年第一台可编程的机器人在美国诞生,1959年世界上第一台工业机器人研制成功,随着机构理论和伺服理论的发展,机器人进入
- TrayTool:任务栏托盘图标管理神器
高杉峻
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TrayTool是一款精巧的免费软件,专门用于隐藏或显示Windows任务栏托盘区域的图标。它帮助用户清理任务栏杂乱,并根据需求自定义托盘图标显示。作为绿色软件,TrayTool无需安装,即下即用,易于携带和管理。通过提供个性化任务栏体验,它成为优化系统界面的理想工具。1.托盘图标管理的重要性1.1托盘图标管理概述在现代操作系统中,系统托盘区域是用户与软件交互
- 利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络
drebander
AI编程pytorch神经网络人工智能
在深度学习任务中,不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求,同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降,我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。在PyTorch中,动态计算图和自动求导机制为实现这一目标提供了强大的工具。动态网络结构设计PyTorch的动态计算图允许我们根据运行时的输入数据或任务复杂度,动态创建和修改网络结构。动态添加/移除层:可以在训练过程中根据需
- 可解释性:走向透明与可信的人工智能
一位小说男主
人工智能入门深度学习机器学习人工智能神经网络
随着深度学习和机器学习技术的迅速发展,越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而,这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。在许多任务中,尽管这些模型表现出色,取得了相当高的精度,但其决策过程不透明,这对于依赖于机器决策的应用(如金融、医疗、法律等)来说,可能是无法接受的。因此,如何提高模型的可解释性、实现透明和可信的人工智能,成为了当下人工智能领域的重要课题。❤️本文将深入探讨机器学习中的可
- 【杂记-浅谈TCP/IP协议模型】
叫我小虎就行了
网络工程进阶知识TCP/IP
TCP/IP协议模型一、TCP/IP协议概述2、端口号使用规则二、TCP/IP各层级一、TCP/IP协议概述TCP/IP,TransmissionControlProtocol/InternetProtocol。TCP/IP协议是指一个有FTP、SMTP、TCP、UDP、IP等协议构成的协议簇,是互联网通信的基础,它定义了数据在网络中传输的整个流程,这个模型将网络通信的任务分解为若干层次,每一层都
- 模型 冯/诺依曼思维模型
图王大胜
思维模型人工智能神经网络计算机基石管理创业
系列文章分享模型,了解更多模型_思维模型目录。分解问题,创新整合,高效解决。1冯/诺依曼思维模型的应用1.1景区创建5A级旅游景区提升规划在面对如何将某个景区创建为5A级旅游景区的复杂任务时,可以采用冯诺依曼思维模型来解决这一挑战。这个案例展示了如何将一个庞大且笼统的问题拆解为可操作的小部分,并通过重新组合这些部分来形成一个完整的解决方案。任务拆解:政策层面:研究国家和地方关于旅游景区评级的相关政
- tensorflow1.x 基础案例3
慢慢学习python
tensorflow框架学习tensorflow学习python
.为什么还有很多人都选择使用TensorFlow1.x兼容性问题:TensorFlow1.x在一些旧项目中已经得到了广泛应用,这些项目可能依赖于1.x版本的特定API或行为。升级到2.x可能需要大量的代码修改和测试工作,对于一些已经稳定运行的项目,维护者可能不愿意承担这种风险。性能要求:在某些情况下,TensorFlow1.x可能提供了更适合特定任务的性能优化。例如,对于需要极致计算性能的应用,1
- Linux 4.19内核中的内存管理:x86_64架构下的实现与源码解析
109702008
#linux系统#linux内核编程linux人工智能
在现代操作系统中,内存管理是核心功能之一,它直接影响系统的性能、稳定性和多任务处理能力。Linux内核在x86_64架构下,通过复杂的机制实现了高效的内存管理,涵盖了虚拟内存、分页机制、内存分配、内存映射、内存保护、缓存管理等多个方面。本文将深入探讨这些机制,并结合Debian10所使用的Linux4.19内核源码进行解析。1.虚拟内存与分页机制在x86_64架构下,Linux内核利用虚拟地址空间
- 深度图转点云——从图像到三维场景
MrybHtml
点云
在计算机视觉领域中,深度图转点云是一项重要的任务,它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。点云是一种由点构成的数据结构,可以直观地表示三维场景中的物体形状和空间布局。本文将介绍一种常见的方法,并提供相应的源代码,以实现深度图转点云。深度图是一种灰度图像,其中每个像素值代表了该点距离相机的距离。深度图通常使用激光雷达或者结构光等传感器捕捉得到。而点云则是由一系列的三维点组成,每个点都有其在空间中的坐
- 使用Vue3来实现一个倒计时器以及倒计时任务
记得开心一点嘛
JavaWeb前端开发技术栈vue.jselementuijavascriptvueHtml
本内容使用Vue3,以及element-plus辅助开发。首先展示倒计时器的功能:手动设置倒计时器的倒计时时间开始倒计时按钮暂停倒计时按钮重新开始倒计时按钮其次展示倒计时任务管理界面功能:创建倒计时任务选择任务并进行倒计时删除任务目录一.倒计时器:1.html:2.script:(1)状态变量:(2)格式化显示时间:(3)初始化倒计时:(4)开始按钮startCountdown->启动倒计时器:(
- DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(简称“深度求索”)发布的一系列人工智能模型
大霸王龙
人工智能
DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(简称“深度求索”)发布的一系列人工智能模型,其在知识类任务上展现出了卓越的性能。以下是对DeepSeek的详细介绍,内容虽无法达到10000字,但会尽可能全面且深入地解析其各个方面。一、公司背景与核心理念DeepSeek的母公司深度求索由幻方量化在2023年4月创立。幻方量化是国内量化私募领域的巨头之一,管理规模庞大。DeepSeek的
- npm cnpm pnpm npx yarn的区别
chenNorth。
前端npm前端node.js
npm、cnpm、pnpm、npx、yarn这几个工具都与Node.js项目的包管理和命令执行相关,它们的区别具体如下:本质与功能定位npm:是Node.js官方的包管理工具,提供了安装、卸载、更新、发布等全方位的包管理功能,还能通过脚本命令来执行各种任务,如启动项目、运行测试等,是Node.js生态系统中包管理的基础工具。cnpm:是npm的国内镜像版本,主要功能与npm一致,但它使用了国内的镜
- Java 多线程精准定位毫秒级分片读取大文件实战
寒冰碧海
Java爬坑之路java开发语言
一、引言在处理大文件读取任务时,传统的单线程读取方式往往效率低下,无法满足性能要求。本文将深入探讨一种基于Java多线程的分片读取文件方案,并结合实际代码进行详细剖析与性能分析。二、技术背景当文件体积庞大时,一次性读取整个文件会消耗大量内存且耗时较长。采用多线程分片读取策略,能够充分利用多核处理器的优势,将文件划分为多个片段,每个线程负责读取一个片段,最后合并结果,从而显著提升读取效率。三、代码实
- Linux
王某人996
Linux
一、概述1.1Linux的历史操作系统,英语OperatingSystem简称为OS。说道操作系统就需要先讲一讲Unix,UNIX操作系统,是一个强大的多用户、多任务操作系统,支持多种处理器架构,按照操作系统的分类,属于分时操作系统,最早由KenThompson、DennisRitchie和DouglasMcIlroy于1969年在AT&T的贝尔实验室开发。而linux就是一款类Unix系统。通常
- 深入了解 npm 和 pnpm:前端包管理工具的选择与比较
山禾女鬼001
前端npmnode.js
在现代前端开发中,包管理工具已经成为了必不可少的组成部分。它们帮助我们管理项目的依赖、自动化任务、以及在团队协作时确保一致的开发环境。最常见的前端包管理工具有npm和pnpm,它们各自具有独特的特点和优势。今天,我们就来一起深入了解这两款工具,看看它们的异同以及在实际开发中如何选择合适的工具。一、什么是npm?npm(NodePackageManager)是目前最流行的JavaScript包管理工
- 解放文档处理:Spire.Doc 去水印版本推荐
颜栩原
解放文档处理:Spire.Doc去水印版本推荐【下载地址】Spire.Doc去水印版本下载Spire.Doc去水印版本下载项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/29fe3项目介绍在日常的开发工作中,文档处理是一个常见且重要的任务。无论是生成报告、编辑模板,还是进行格式转换,一个高效、稳定的文档处理库都是不可或缺的。Spire.Doc作为一款功能强
- python with的用法
weixin_33935777
python
原文链接With语句是什么?有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作。对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理,你需要获取一个文件句柄,从文件中读取数据,然后关闭文件句柄。如果不用with语句,代码如下:file=open("/tmp/foo.txt")data=file.read()file.close()这里有两个问题:一是可能忘记关闭
- Python中的 with语句
奶糖芯
pythonpython开发语言后端
Python中的with语句在开发中有一些任务,有可能是需要事情进行设置,然后在事后又需要进行清理工作;对于这种场景,with语句就提供了很方便的处理方式;最常见就是对于文件的操作;不使用with语句这样写①有可能忘记关闭文件句柄,②读取文件出现异常处理也没有进行任何的处理;file=open("a.txt")data=file.read()file.close()改为有处理版本(这样代码看起来有
- Go-并行编程新手指南
jimiStephen
golang开发语言后端
Go并行编程新手指南在Go语言中,并行编程是充分利用多核CPU资源、提升程序性能的重要手段。它的核心概念包括goroutine和channel,这些特性使得Go在处理并发任务时表现出色。goroutine:轻量级的并发执行单元goroutine是Go并行编程的基础。它类似于线程,但更为轻量级。与传统线程相比,创建和销毁goroutine的开销极小,且栈空间可按需动态增长。在Go语言中,只需在函数调
- 【算法应用】基于A*-蚁群算法求解无人机城市多任务点配送路径问题
小O的算法实验室
智能算法应用UAV路径规划多目标点路径规划算法多任务点路径规划无人机路径规划
目录1.A星算法原理2.蚁群算法原理3.结果展示4.代码获取1.A星算法原理A*算法是一种基于图搜索的智能启发式算法,它具有高稳定性和高节点搜索效率。主要原理为:以起点作为初始节点,将其加入开放列表。从开放列表中选择具有最小总代价值f(n)f(n)f(n)的节点作为当前节点,其中f(n)f(n)f(n)由实际路径代价g(n)g(n)g(n)和到目标点估计代价h(n)h(n)h(n)组成。检查当前节
- Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器
2401_87189860
人工智能机器学习
Upgini:智能数据搜索与丰富化引擎在当今数据驱动的世界中,机器学习和人工智能模型的准确性至关重要。然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。Upgini的核心功能Upgini是一个智能数据搜索和丰富化引擎,专为机器学习和AI设计。它的主要功能包括:自动特征发现与
- 【elasticsearch】tasks 查看任务
infiniteWei
elasticsearchelasticsearch搜索引擎
模糊匹配GET/_tasks?detailed=true&actions=*reindex例如,返回:节点信息(nodes)&任务信息(tasks)某个任务正在执行一个跨集群的reindex操作,数据从远程集群的source_index索引复制到本地集群的destination_index索引"nodes":{"tmKI6JpWRe2tEezmK_NCZA":{#节点id"name":"fdd16
- 检索工具—IndexSearcher 类
千里兵峰
lucene2.4luceneApache应用服务器浏览器工作
IndexSearcher类继承自Searcher基类,是Lucene中最重要的一个检索用类。IndexSearcher类时最重要的就是要告诉它索引存放的路径,只有这样,检索工具才可以定位索引,从而完成查找的任务。以下是IndexSearcher的所有构造函数:publicIndexSearcher(Stringpath)throwsIOException{this(IndexReader.ope
- 面试经验分享 | 杭州某安全大厂渗透测试岗二面
黑客老李
面试经验分享安全服务器大数据数据库职场和发展
更多大厂面试经验的视频分享看主页目录:所面试的公司:某安全大厂所在城市:杭州面试职位:渗透测试工程师面试过程:面试官的问题:1、问了我最近在做什么,学什么方向的东西?2、问了我简历上面写着有过培训经历,问我有过哪方面的培训?3、问对Windows和linux系统了解多少?4、windows和linux查看计划任务⽤那些命令?5、Linux后台有⼀个进程,你需要找到他的程序执⾏⽂件,该怎么找?6、在
- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力?
大模型.
语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代,大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT,这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人,正重塑着自然语言处理(NLP)的格局。你或许好奇,大语言模型究竟为何如此备受瞩目?这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类,就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”,无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件,分析社交媒体上的评论是积极
- 大模型产品架构全景解读:从应用场景到技术支持的完整路径
健忘的派大星
架构人工智能语言模型aiagiLLMAI大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据,进行复杂任务的自动化,还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图,详细解读每一个组成模块,帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径,洞察大模型如何在实际业务中落地。一、落地场景:赋能业务的智能化解决方案大模型的实际价值首先体现在各个业务场景的落地应用中。在架
- scikit-learn基本功能和示例代码
weixin_30777913
深度学习机器学习pythonscikit-learn
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例,您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR