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- 从代码学习深度学习 - 含并行连结的网络(GoogLeNet)PyTorch版
飞雪白鹿€
深度学习-pytorch版深度学习pytorch
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- 什么是LLM 大语言模型(Large Language Models, LLM),大语言模型的关键组成部分?大型语言模型如何运作?如何训练大型语言模型?
未禾
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLM大语言模型(LargeLanguageModels,LLM)什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。转换器LLM能够进行无监督的训练,但更精确的解释是转换器
- 什么是AI大模型?常见的AI大模型有哪些?
AI产品经理
人工智能机器学习深度学习自然语言处理gpt
什么是AI大模型?在人工智能领域,"AI大模型"的官方概念通常指的是具有大量参数的机器学习模型,这些模型能够捕捉和学习数据中的复杂模式。参数是模型中的变量,它们在训练过程中不断调整,以便模型能够更准确地进行预测或分类任务。AI大模型通常具有以下特点:高参数量:AI大模型含有数百万甚至数十亿的参数,这使得它们能够学习和记忆大量信息。深度学习架构:它们通常基于深度学习架构,如卷积神经网络(CNNs)用
- 第五十三周:文献阅读
m0_66015895
人工智能python算法
目录摘要Abstract文献阅读:一种用于室内空气质量预测的新型变分自编码器深度学习框架现有问题提出方法方法论1、偏最小二乘(PLS)2、变分自动编码器(VAE)3、变分自动编码器回归器(VAER)所提出的方法(PLS-VAER)研究实验1、数据集2、评估指标3、实验过程4、实验结果代码实现总结摘要本周我阅读的文献《Anoveldeeplearningframeworkwithvariationa
- activeloopai/deeplake v4.1.16震撼发布!版本控制+新数据类型+可观测性全面升级
福大大架构师每日一题
文心一言vschatgptgolangdeepseek
引言:深度学习数据管理平台activeloopai/deeplake近日发布了v4.1.16版本,带来了多项重磅更新!本次升级聚焦于版本控制、新数据类型的支持以及可观测性增强,为数据科学家和工程师提供了更高效、更灵活的数据管理体验。核心更新亮点1.版本控制与分支管理更强大支持分支合并(MergeBranches):现在可以像Git一样轻松合并不同分支的数据,团队协作更加流畅。标签管理优化:版本标记
- 【数据可视化应用】绘制类别插值地图(附Python代码)
文宇肃然
可视化工具数据分析实战应用python机器学习sklearn
sklearn.KNeighborsClassifier()终于这篇推文将机器学习和可视化完美的结合起来,即:机器学习处理数据,数据可视化技术展现、美化数据(以后的深度学习部分也会延续这个风格,只不过比重不同而已)。首先,我们给出我们今天的数据:散点数据和四川省的地图文件,python读取操作如下:import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.
- 深度学习平台demo(基础知识)- Keras相关知识点整理(tensorflow2.4)
竹叶青lvye
深度学习平台demokerastensorflow深度学习可视化
Demo程序中的卷积神经网络用的keras,所以是初次接触的童靴,可能会陌生,这里简单介绍下,具体的一些知识点还是从官方文档获取,博主只列举几个常用的。毕竟17年的时候就曾用keras落地过实际项目,后来keras被集成到tensorflow2.x里了,所以博主对此框架还是有一定的了解。应用Applications-Keras中文文档https://keras.io/zh/applications
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Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇上位机知识篇深度学习paddlepaddle人工智能pythonpaddledetectionpaddleocr
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- 深度学习篇---模型参数调优
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonpaddlepaddlepytorch学习率batch
文章目录前言一、Adam学习(lr)1.默认学习率2.较小的学习率模型复杂数据集规模小3.较大的学习率模型简单训练初期4.学习率衰减策略固定步长衰减指数衰减二、训练轮数(epoch)1.经验值设定小数据集与简单模型大数据集和复杂模型2.监控指标变化损失函数与准确率:验证集表现:3.学习率衰减结合4.逐步增加三、批次大小(batch)1.较小的batch大小优点更好的泛化能力更快逃离局部最优缺点训练
- 深度学习中常见的专业术语汇总
GiantGo
深度学习深度学习名称解释
本硕博都是搞机械的匠人,当然也想做一下交叉学科的东西,蹭一下人工智能的热点。虽然世界是个草台班子,但是来都来了,咱也要把这场戏演好。记得之前网上爆料有位大学生发了很多水文,对,是交叉学科的,把CS的东西用到自己的专业上。由于出名了,论文就立马受到各大网友关注,离谱的是有个SSIM(FID?越小越好)指标本来是越大越好,上界是1,结果论文列出的结果大于1。因此,水归水,打好基础还是必要的,毕竟磨刀不
- 学习率调度器工具函数(get_scheduler)补充讲解
Code_Geo
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学习率调度器工具函数(get_scheduler)get_scheduler是HuggingFaceTransformers深度学习框架中用于创建学习率调度器(LearningRateScheduler)的工具函数。它的核心作用是动态调整训练过程中的学习率,以优化模型收敛速度、稳定性和最终性能一、get_scheduler的主要用途1.1.支持多种学习率调整策略通过指定name参数,可以灵活选择不
- Python 深度学习实战:聊天机器人
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Python深度学习实战:聊天机器人关键词:Python、深度学习、聊天机器人、Seq2Seq、注意力机制、Transformer1.背景介绍近年来,随着人工智能技术的飞速发展,聊天机器人(Chatbot)逐渐走进了大众的视野。从简单的问答系统到如今能够进行多轮对话、情感分析的智能助手,聊天机器人在客服、娱乐、教育等领域展现出了巨大的应用潜力。深度学习作为人工智能领域的核心技术之一,为聊天机器人的
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hy098543
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目录引言向量检索技术的创新高维向量索引优化基于深度学习的向量表示学习语义匹配技术的创新实践多模态语义匹配基于知识图谱的语义匹配增强向量检索与语义匹配协同优化动态调整检索策略联合训练优化结论引言在检索增强生成(RAG)架构中,检索技术的优劣直接影响着生成内容的质量与相关性。准确、高效地从海量文本数据中检索出与输入相关的信息,是RAG系统发挥强大功能的基石。向量检索与语义匹配作为RAG检索环节的核心技
- Windows 7 下 TensorFlow 安装入门(PyCharm 版)
架构魔术
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Windows7下TensorFlow安装入门(PyCharm版)TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习和人工智能领域。本文将指导您在Windows7操作系统上使用PyCharm安装和配置TensorFlow。以下是详细的步骤和相应的源代码。步骤1:安装Python首先,您需要安装Python。TensorFlow支持Python3.5-3.8版本。您可以从Pytho
- 大模型技术之基于大模型构建本地知识库!
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前言随着人工智能技术的发展,大模型已成为智能系统进步的关键力量。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!模型以其庞大的数据容量和深度学习能力,为处理复杂任务提供了前所未有的可能性。但在特定应用场景下仍面临挑战,尤其是在需要快速、准确响应的情境中。为了克服这些限制,构建一个基于大模型的本地知识库显得尤为重要。01关于本地知识库本地知识库是一个存储特定领域知识的数据集,它可以是结构化的数据
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猿享天开
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【自然语言处理】——深入详解自然语言处理(NLP)中的语言模型:BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)领域中的重要分支,旨在通过计算机处理和分析自然语言数据,使机器能够理解、生成并与人类语言进行交互。近年来,基于深度学习的预训练语言模型(如BERT、GPT)在NLP任务中表现出了巨大的成功,它们改变了传统NLP技术的发展路径,推动了文本理解和生成技术的
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weixin_40293999
深度学习yolov深度学习YOLO人工智能
PSD:\code\JerseyNumberTrackerStrategy>&D:/Users/51442/anaconda3/python.exed:/code/JerseyNumberTrackerStrategy/classes/Yolov8Detector.pyWARNING⚠️imgsz=[760,2306]mustbemultipleofmaxstride32,updatingto[7
- 2025最新版:用Python快速上手人工智能与机器学习
请为小H留灯
人工智能python机器学习
一、前言1.1AI与机器学习的崛起1.2Python的独特优势二、迈入机器学习世界2.1机器学习概述2.1.1机器学习的分类与应用领域2.2监督学习2.2.1线性回归与决策树2.2.2支持向量机与随机森林2.3无监督学习2.3.1聚类与降维2.3.2自组织映射与关联规则2.4模型评估与调优:2.4.1交叉验证与超参数调优的常见技巧三、深度学习揭秘3.1深度学习基础3.1.1深度学习的关键概念与应用
- 大语言模型应用指南:什么是大语言模型
AI天才研究院
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文章标题《大语言模型应用指南:什么是大语言模型》关键词(1)大语言模型(2)深度学习(3)自然语言处理(4)序列模型(5)Transformer(6)神经网络(7)预训练语言模型摘要本文将深入探讨大语言模型(LargeLanguageModel)的概念、原理、应用及其发展历程。我们将通过逐步分析,从基础概念入手,详细解释大语言模型的工作机制,包括其训练算法、推理算法以及关键数学模型。通过实际项目案
- 【揭秘】什么是AI写作?AI写作是助手还是威胁?
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什么是AI写作?AI写作是指利用人工智能技术,特别是自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术,结合深度学习算法,通过大规模语料库和预训练模型来模仿和生成人类语言文本内容的过程。它通过分析大量的语言数据、学习语言的模式、规律和结构,从而能够掌握语法、词汇、句子结构等语言要素,并生成与输入数据相似或符合特定需求的文本内容。AI写作可以应用于多种场景,如新闻报道、广告文案、社交媒体推文、小说创作、诗
- 魔高一尺,道高一丈:中文语境下的 AI 创作与反抄袭攻防战
海棠AI实验室
“智理探索“-深入AI理论与学术创新人工智能深度学习AI抄袭
目录引言:AI创作浪潮下的“隐形战争”AI创作的“阿喀琉斯之踵”:为何能被检测?检测技术的“火眼金睛”:从统计到深度学习反检测的“隐身术”:AI如何“瞒天过海”?技术之外的博弈:伦理、法律与公平性未来之路:走向共生还是持续对抗?结语:重新定义创造力的时代在数字时代的浪潮中,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从文心一言到ChatGPT,大型语言模型(LLMs)不仅能与我们流
- 优化算法深度剖析:梯度下降、动量方法与自适应学习率
KangkangLoveNLP
#正则化基础知识算法学习人工智能深度学习transformer机器学习pytorch
深度学习中常见的优化算法1.基础优化算法1.1梯度下降(GradientDescent)通过计算损失函数对参数的梯度,沿着梯度下降的方向更新模型参数,直到找到最小值或足够接近最小值的解。其核心思想是基于损失函数的梯度方向来调整参数,以最小化损失。1.1.2基本原理梯度下降的核心思想是基于损失函数的梯度方向来调整参数。具体来说,它通过计算损失函数对参数的梯度,沿着梯度下降的方向更新模型参数,直到找到
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目标检测数据集合
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目标检测算法Yolov5训练反光衣数据集模型建立基于深度学习yolov5反光衣的检测文章目录**标题:基于YOLOv5的反光衣检测全流程参考****1.安装依赖****2.准备数据集**数据集结构示例创建`data.yaml`文件**3.配置并训练YOLOv5模型**训练模型模型评估**4.推理代码****5.构建GUI应用程序**反光衣数据集格式txt:两个类别反光衣和其他衣服标注:txt格式)
- 2025年大模型学习路线:神仙级教程无私分享,助你成为AI领域高手!大模型学习路线就看这一篇就够了!
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大模型学习路线图第一阶段: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》SheldonRoss,《概率论与随机过程》在线课程:KhanAcade
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文章目录从全连接层到卷积不变性限制多层感知机平移不变性局部性卷积通道图像卷积互相关运算特征映射和感受野填充和步幅填充步幅多输入多输出通道多输入通道1×11\times11×1卷积层汇聚层最大汇聚层和平均汇聚层卷积神经网络(LeNet)LeNet总结从全连接层到卷积卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)是机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法。不变性计
- 深度学习 Deep Learning 第12章 深度学习的主流应用
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深度学习DeepLearning第12章深度学习的主流应用内容概要本周深入探讨了深度学习在多个领域的应用,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他领域如推荐系统和知识表示。本章强调了硬件和软件基础设施的重要性,特别是GPU在加速神经网络训练中的关键作用。此外,还讨论了模型压缩、动态结构以及专用硬件实现等策略,以提高模型的效率和性能。通过具体的应用案例,展示了深度学习如何在实际问题中发挥作用。
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语音识别项目实战:从零到一语音识别技术近年来在各个领域得到了广泛的应用,例如语音助手、智能家居控制、语音输入法等。随着深度学习的快速发展,语音识别的准确性和实用性得到了极大的提升。本文将围绕语音识别项目实战展开,详细讲解从零到一构建一个语音识别系统的完整流程。我们将以DeepSpeech作为实现基础,使用Python和TensorFlow等流行的工具,结合实际代码案例,帮助大家深入理解如何从头开始
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- 深度学习框架比较:PyTorch vs TensorFlow
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ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《深度学习框架比较:PyTorchvsTensorFlow》关键词深度学习,PyTorch,TensorFlow,框架比较,开发体验,性能,生态系统摘要本文将深入比较深度学习框架PyTorch和TensorFlow,从框架概述、基础API、开发体验、性能、生态系统等多个角度进行全面分析。通过详细的项目实战案例,读者将更直观地理解这两种框架的差异和适用场景。文章旨在为深度学习开发者提供选型指南,助力
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。