- 数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
trust Tomorrow
机器学习python机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- 模拟退火算法详解
琛哥的程序
算法模拟退火算法机器学习
一、引言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种通用概率型优化算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能
技术突破OpenAI发布GPT-4.5:OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5,语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强,幻觉问题大幅减少,计算效率较GPT-4提升超10倍,已逐步向用户开放试用。国产模型Kimi发布k1.6版本:国产模型Kimi发布的k1.6版本,在编程任务评测中超越GPTo3-mini,首次登顶榜首。其“快思考”架构使响应速度提升至秒级,部署成本下降40%。企业动态贵州广电
- DeepSeek:中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震
赵同学爱学习
人工智能chatgptDeepSeek语言模型大模型开源
导语:当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时,中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型,正从技术底层重构产业规则,其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解:低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构(MoE)动态路由算法,在同等效果下将模型激活参数压缩
- 训练模型时,步长为什么不能太大也不能太小?
yuanpan
人工智能
在训练模型时,步长(也称为学习率,LearningRate)是一个关键的超参数,它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大,也不能太小,原因如下:1.步长太大的问题如果步长过大,会导致以下问题:模型发散(Divergence):参数更新幅度过大,可能导致损失函数的值不断增大,甚至无法收敛,模型性能急剧下降。错过最优解:过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡,甚至直接跳过最优解,无法找到良好的模型参
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- TiDB删除大量数据需要注意什么
大0马浓
mysql数据库tidb
在TiDB中删除大量数据时,需谨慎处理以避免性能下降、事务冲突或存储空间未及时释放等问题。以下是关键注意事项和优化建议:---1.避免大事务-问题:直接执行`DELETEFROMtable`会导致超大事务,可能触发TiDB事务限制(默认单事务限制为`txn-total-size-limit=100MB`),导致失败或性能问题。-解决方案:-分批次删除:使用`LIMIT`和循环分批删除,控制每批数据
- 4D雷达再上热搜!华为/小米上车
高工智能汽车
自动驾驶人工智能汽车
智驾能力边界的不断抬升,对于传感器的要求仍在增加。去年至今,不管是端到端,还是大模型,本质上并没有解决摄像头(视觉感知)的物理性能缺陷;激光雷达处于成本下降区间,安全冗余作用明显,但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充;同时,随着4D成像雷达技术的成熟,也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
- MySQL慢SQL优化方案详解:从诊断到根治的完整指南
jiajia651304
mysqlsqlffmpeg
MySQL慢SQL优化方案详解:从诊断到根治的完整指南一、慢SQL的致命影响当数据库响应时间超过500ms时,系统将面临三大灾难链式反应:用户体验崩塌页面加载超时率上升37%用户跳出率增加52%核心业务转化率下降29%系统稳定性危机连接池耗尽风险提升4.8倍主从同步延迟突破10秒阈值磁盘IO利用率长期超90%运维成本飙升DBA故障处理时间增加65%硬件扩容频率提高3倍夜间告警量激增80%通过监控系
- 每天一道算法题【蓝桥杯】【下降路径最小和】
桦0
题解算法蓝桥杯c++leetcode
思路使用dp表来解决问题为了方便填写dp表,多初始化一圈格子状态转移方程dp[i][j]=min(dp[i-1][j-1],min(dp[i-1][j],dp[i-1][j+1]))+matrix[i-1][j-1];每个元素等于上一行元素最小的那个加上本格元素最后遍历最后一行dp表找最小值for(intj=1;jusingnamespacestd;classSolution{public:int
- 梯度下降法以及随机梯度下降法
HKkuaidou
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梯度下降法就是在更新weight的时候,向函数值下降的最快方向进行更新,具体的原理我就不再写了,就是一个求偏导的过程,有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程,地址为:https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码,我们还是先看一下运行的效果图:相关pyth
- 2024年最佳Todo清单APP:从效率到协作全覆盖
任务管理工具todolist
大量研究表明,人类大脑并不擅长同时处理多项任务。在多任务处理时,大脑需要频繁切换注意力,每次切换都会消耗时间和精力,这种现象被称为“切换成本”(SwitchingCost)。心理学家Rubinstein、Meyer和Evans在2001年的研究中指出,任务切换会导致思维停顿,延长完成任务的时间。他们发现,在处理复杂任务时,效率可能下降高达40%。此外,Cowen(2001)的研究进一步指出,人类的
- 深入探究 Ryu REST API
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网络技术进阶通途网络
Ryu4.34RESTAPI详细接口说明与示例Ryu4.34的RESTAPI提供了对SDN网络的核心管理功能,涵盖交换机、流表、端口、拓扑和QoS等操作。以下是详细的接口分类、功能说明及Python示例代码。1.交换机管理1.1获取所有交换机DPID端点:GET/stats/switches功能:返回当前连接到控制器的所有交换机的DPID(数据路径标识符)列表。示例:importrequestsR
- 【MYSQL学习】MySQL索引:删除索引的5大绝招你GET到了吗?
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MySql入门~精通mysql学习数据库
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣MySQL索引:删除索引的5大绝招你GET到了吗?引言❓在数据库操作中,索引是一个非常重要的概念。合理的索引设计可以显著提高查询性能,而不合理的索引则可能导致性能下降。但你知道如何有效地删除索引吗?今天,我们就来一场深入浅出的探索之旅,带你了解删除索引的5大绝
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weixin_39718890
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1,线程(Thread)使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外)。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免,尤其是对竞争资源的同步问题。然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因,代码并不能同时在多核上并发的运行,也就是说,Python的多线程不能并发,使用多线程来改进自己的Python代码后,程序的运行效率却下降了。实际上使用多线程的编程模型是很困难的,程序员很容易犯
- 深度学习之优化器Optimizer介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
- 深度学习 常见优化器
Humingway
深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- 深度学习中常用的优化器
无能者狂怒
深度学习计算机视觉人工智能深度学习算法
梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器,如Momentum,Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1:梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视
- linux 进程和计划管理
IT小饕餮
linux基础linux服务器运维
查看进程在Linux系统中,有多个命令可以用来查看进程以下是一些常用的命令:ps命令:用于查看当前系统中的进程状态。基本用法:ps-ef,该命令会以完整格式显示所有进程的详细信息,包括用户ID、进程ID、父进程ID、启动时间、命令等。例如:```UIDPIDPPIDCSTIMETTYTIMECMDroot100Mar10?00:00:02/sbin/initroot200Mar10?00:00:0
- 【梯度下降算法】
蝉叫醒了夏天
机器学习算法
梯度下降算法:第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法,到20世纪最优控制理论的发展,直至现代机器学习对优化算法的特殊需求,梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- 神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思
yuanpan
机器学习神经网络人工智能
在神经网络和机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说,模型过度学习了训练数据中的细节和噪声,导致其泛化能力(Generalization)下降,无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低,但测试误差很高:模型在训练集上的准确率非常高,但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂:模型学习了训练数据中的噪声或不相关
- 网络安全之防御保护8 - 11 天笔记
温柔小胖
web安全笔记网络
一、内容安全1、攻击可能只是一个点,防御需要全方面进行2、IAE引擎3、DFI和DPI技术---深度检测技术深度行为检测技术分为:深度包检测技术(DPI)、深度流检测技术(DFI)DPI---深度包检测技术---主要针对完整的数据包(数据包分片,分段需要重组),之后对数据包的内容进行识别。(应用层)深度包检测技术分类:1、基于“特征字”的检测技术2、基于应用网关的检测技术3、基于行为模式的检测技术
- TDengine SQL 函数
TDengine (老段)
SQL手册tdenginesql数据库时序数据库大数据物联网
单行函数数学函数ABSACOSASINATANCEILCOSDEGREESEXPFLOORGREATESTLEASTLNLOGMODPIPOWRADIANSRANDROUNDSIGNSINSQRTTANTRUNCATE字符串函数ASCIICHARCHAR_LENGTHCONCATCONCAT_WSLENGTHLOWERLTRIMPOSITIONREPEATREPLACERTRIMSUBSTRING
- requests入门以及requests库实例和with,os的解释(Python网络爬虫和信息提取)
眸生
Python爬虫python爬虫开发语言笔记
导学定向网络数据爬取和网页解析的基本能力requests入门安装方法首先cmdpipinstallrequests然后打开idle测试**>>>importrequests>>>r=requests.get("http://www.baidu.com")>>>r.status_code200>>>r.encoding='utf-8'>>>r.text**requests库的7个主要方法reques
- ISP(图像信号处理)算法概述、工作原理、架构、处理流程
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接口隔离原则信号处理算法
ISP处理流程:Bayer、黑电平补偿(blacklevelcompensation)、镜头矫正(lensshadingcorrection)、坏像素矫正(badpixelcorrection)、颜色插值(demosaic)、Bayer噪声去除、白平衡(AWB)矫正、色彩矫正(colorcorrection)、gamma矫正、色彩空间转换(RGB转换为YUV)、在YUV色彩空间上彩噪去除与边缘加强
- 五大理由告诉你,软考为什么要趁早考!
公众号-希赛网
学习方法职场和发展
2025年上半年软考已经开始报名了,江苏、贵州、山西、大连、安徽、福建、澳门、兵团、四川、浙江等考区的报名入口已经开通。对于还在犹豫要不要报考的小伙伴们,小希建议趁早考软考。一、软考难度逐渐上升,越晚考越难拿证现在,软考的试题越来越注重考查考生的实践能力,且考得越来越细致。与前几年相比,软考的通过率有了很明显的下降。比如,2020年湖南考区软考的通过率约为23%,2021年上半年约为26%,到20
- AI浪潮下程序员的生存指南:7 条转型路径
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一、AI编程时代的职业危机与机遇·数据警示:Gartner预测到2026年,30%的代码将由AI生成·能力重构:传统"代码搬运工"岗位需求下降42%(Indeed招聘数据)·破局关键:从"重复劳动"转向"创造性价值输出"二、程序员转型的7大黄金赛道转型方向核心能力要求市场需求增长典型岗位示例智能架构师系统设计+AI协同开发+300%AI系统架构师技术管理者团队赋能+技术战略+180%研发效能总监数
- 高级java每日一道面试题-2025年2月20日-数据库篇-大表如何优化 ?
java我跟你拼了
java每日一道面试题数据库java大表优化索引分页
如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:大表如何优化?我回答:在Java高级面试中讨论大表优化问题时,理解并能详细阐述各种优化策略和技术实现是至关重要的。以下是结合提供的信息进行综合后的详细解析:大表优化的背景当数据库中的单表记录数变得非常庞大时,数据库操作(CRUD)的性能会显著下降,这不仅影响应用的响应速度,还可能导致系统资源耗尽,影响业务的稳定性。因此,对大表进行有效的优化是提升数据库性能的
- 数据库索引管理:不用的索引应该直接删除吗?
后端数据库mysql
一、索引的本质与价值:双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制,其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。但索引的维护成本常常被低估:写操作成本倍增:每次INSERT操作需更新所有相关索引,某电商平台实测显示,每增加一个索引,TPS下降8-12%存储空间占用指数增长:复合索引的存储需求遵循组合数公式C(n,k),当字段数n增加时,空间消
- 线上事故风险解读之规范篇
专业在线打字练习平台-巧手打字通,只输出有价值的知识。一统一编码规范事故回顾门店误删事件:由于switch分支条件中遗漏了break语句,导致程序执行了本不应执行的代码逻辑,意外删除了门店数据。线程池资源泄露导致OOM:线程池中的队列数据未能及时释放,造成内存泄漏,最终引发内存溢出(OOM)问题。日志过载导致服务不可用:在流量高峰期,由于日志打印量过大,占用了大量CPU资源,导致服务性能急剧下降,
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
bylijinnan
java设计模式
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/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,同时变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)
中间不能有空格,可以使用下划线(_)
不能使用标点符号
不能使用bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
jinnianshilongnian
nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
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linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj