图像算法工程师三重境界

深度学习中的概念——元素积（哈达玛积） Simon AN% 深度学习概念解释深度学习人工智能
元素积操作（哈达玛积）基本定义矩阵的哈达玛积对于两个同维度的矩阵：A=[aij],B=[bij]A=[a_{ij}],\quadB=[b_{ij}]A=[aij],B=[bij]它们的哈达玛积定义为：C=A∘B其中cij=aij×bijC=A\circB\quad\text{其中}\quadc_{ij}=a_{ij}\timesb_{ij}C=A∘B其中cij=aij×bij向量的哈达玛积对于两个
物理约束神经网络（PINN）和有限元方法哪个更接近“真正的物理规律”？还是两者只是不同的数学表达？ concisedistinct 人工智能神经网络人工智能深度学习
物理约束神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）和有限元方法（FiniteElementMethod,FEM）是两种在科学计算和工程模拟中广泛应用的数值方法。PINN依赖深度学习来近似微分方程的解，并在训练过程中将物理约束作为损失项融入网络，而FEM通过将连续介质的物理问题离散化，并利用有限维基函数逼近解。尽管两者都能求解偏微分方程（PDEs），它们在数学
ResNet 教程：理解并实现针对 CIFAR-10 的残差网络爱看烟花的码农 DL ResNet
本教程提供了关于残差网络（ResNet）的全面指南，这是一种革命性的深度学习架构，改变了图像分类任务。我们将涵盖残差学习理论、ResNet架构、在PyTorch中针对CIFAR-10数据集的实现，以及训练和调试的实用建议。本教程适合初学者和高级实践者，包含详细的解释和代码。1.ResNet简介1.1什么是ResNet？ResNet由何凯明等人在2015年的论文“DeepResidualLearni
Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU 冬于深度学习 word2vec 自然语言处理深度学习 pytorch
Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU张量构造Tensordtype类型：dtype=torch.long,torch.float,torch.double常见的构造Tensor的函数：函数功能示例Tensor(sizes)基础构造函数torch.Tensor(4,3)tensor(data)类似于np.arrayx=torch.tensor([5.5,3])ones(size
PyTorch深度学习实战（24）—— 爱因斯坦操作einsum 和 einops shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习 pytorch 人工智能神经网络
在高级索引中还有一类特殊方法：爱因斯坦操作。下面介绍两种常用的爱因斯坦操作：einsum和einops，它们被广泛地用于向量、矩阵和张量的运算。灵活运用爱因斯坦操作可以用非常简单的方式表示较为复杂的多维Tensor之间的运算。1.einsum在数学界中，有一个由爱因斯坦提出来的求和约定，该约定能够有效处理坐标方程。爱因斯坦求和（einsum）就是基于这个法则，省略求和符号和默认成对出现的下标，从而
零基础-动手学深度学习-3.2-3线性回归的代码实现9 生医转码，四海为家深度学习线性回归人工智能
零基础生医转码，道行浅薄请见谅~首先我们要用random，torch库，matplot画一下函数：importmatplotlib.pyplotasplt#原文中%matplotlibinline是jupyternotebook的魔法命令importrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l一、生成数据集#定义生成噪声数据函数defsynthetic_data
深度学习3.2 线性回归的从零开始实现 lixy579 深度学习深度学习线性回归人工智能 python
3.2.1生成数据集%matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2ldefsynthetic_data(w,b,num_examples):#生成特征矩阵X，形状为(num_examples,len(w))，符合标准正态分布X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))#计算标签y=X
【图像分类】【深度学习】图像分类评价指标牙牙要健康图像分类深度学习分类深度学习数据挖掘
【图像分类】【深度学习】图像分类评价指标文章目录【图像分类】【深度学习】图像分类评价指标前言二分类评价指标Accuracy(准确率/精度)Precision(精确率/查准率)Recall(召回率/查全率)F1-ScoreAUC-ROC曲线(AreaUndertheCurv-ReceiverOperatingCharacteristicCurve)二分类的案例多分类评价指标Accuracy(准确率/
【图像分类】【深度学习】系列学习文章目录牙牙要健康图像分类深度学习分类深度学习数据挖掘
图像分类简介图像分类是计算机视觉领域中的一个核心问题，它涉及到将图像数据分配到一个或多个预定义类别中的过程。这项技术的目标是让机器模拟人类能够自动识别并分类图像内容。近年来，随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络(CNNs)的应用，图像分类的准确率得到了显著提升。CNNs可以自动地从原始图像中学习和提取分层的特征表示，而无需手工设计特征。这使得它们在许多复杂的图像分类任务上超越了传统方法，最近，又
诺奖得主杰弗里·辛顿爆料：“AI教父”名号是吴恩达带头喊出来的、AI会比人类更聪明... CSDN资讯人工智能
责编|梦依丹出品丨AI科技大本营（ID：rgznai100）继去年荣获诺贝尔物理学奖引发全球关注后，“AI教父”杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton），这位深度学习领域的奠基人近日在接受最新采访中坦言：“几乎所有顶尖研究人员都认为AI将变得比人类更聪明。”他之前在诺贝尔奖的官方采访中表示：AI最快5年超越人类智慧。具体见诺奖采访深度学习教父辛顿：最快五年内AI有50%概率超越人类，任何说“一
第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现 ?Agony YOLO 人工智能 python
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊YOLOv5-Backbone模块实现天气预测一、导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pat
PyTorch 深度学习实战（38）：注意力机制全面解析（从Seq2Seq到Transformer）进取星辰 PyTorch 深度学习实战深度学习 pytorch transformer
在上一篇文章中，我们探讨了分布式训练实战。本文将深入解析注意力机制的完整发展历程，从最初的Seq2Seq模型到革命性的Transformer架构。我们将使用PyTorch实现2个关键阶段的注意力机制变体，并在机器翻译任务上进行对比实验。一、注意力机制演进路线1.关键模型对比模型发表年份核心创新计算复杂度典型应用Seq2Seq2014编码器-解码器架构O(n²)机器翻译BahdanauAttenti
PyTorch计算机视觉入门：从官方数据集到自定义数据集的获取自动驾驶实战(AIFighting) 计算机视觉 pytorch 计算机视觉人工智能
一、PyTorch与计算机视觉简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，其动态图的特性非常适合快速实验和模型原型设计。在计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测、图像分割等，PyTorch提供了丰富的API和预训练模型，帮助开发者快速搭建和优化模型。二、使用官方数据集1.数据集准备PyTorch附带了torchvision库，它不仅包含了常用的计算机视觉模型，还有对经典数据集（如CIFAR-10、
在企业级部署中如何优化NVIDIA GPU和容器环境配置：最佳实践与常见误区20250414 Narutolxy 技术干货分享智浪初航 docker AIGC
在企业级部署中如何优化NVIDIAGPU和容器环境配置：最佳实践与常见误区引言随着AI和深度学习技术的迅速发展，企业对GPU加速计算的需求愈加迫切。在此过程中，如何高效地配置宿主机与容器化环境，特别是利用NVIDIAGPU和相关工具（如CUDA、cuDNN、nvidia-container-toolkit）来提升性能和稳定性，是企业技术部署的关键之一。本文将回顾和总结如何为企业级环境优化NVIDI
青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 27课题、金融算法明月看潮生编程与数学第02阶段青少年编程 python 金融算法编程与数学
青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法27课题、金融算法一、金融时间序列预测1.线性回归（LinearRegression）2.自回归移动平均模型（ARMA）和自回归条件异方差模型（ARCH/GARCH）3.深度学习算法（如LSTM）二、信用评分和风险评估1.逻辑回归（LogisticRegression）2.决策树（DecisionTree）3.随机森林（RandomForest
6TOPS算力NPU加持！RK3588如何重塑8K显示的边缘计算新边界 myzr123 边缘计算人工智能
在万物互联的时代背景下，边缘计算与8K显示的融合需求日益迫切。传统的云端处理模式在面对8K超高清视频数据时，常常出现延迟高、带宽压力大等问题，而边缘计算设备由于算力有限，难以支撑8K视频的实时解码与复杂运算。明远智睿推出的RK3588芯片，以6TOPS算力的NPU为核心，为这一难题提供了突破性的解决方案。从硬件架构来看，RK3588的NPU采用了先进的神经网络处理器设计，支持多种主流深度学习框架，
1、AI大模型理论入门小薛博客人工智能 ai java
1、AI大模型理论入门1、LLM大模型1、LLM大模型是什么‌LLM大模型（LargeLanguageModel）是一种使用大量文本数据训练的深度学习模型，旨在理解和生成人类语言。这种模型通常包含数百亿甚至更多的参数，通过自监督学习方法进行训练，能够生成自然语言文本，深入理解文本含义，并处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。‌2、LLM大模型能干什么LLM模型为核心的开发框架的出现为自然
机器学习05-CNN 吹风看太阳机器学习 cnn 人工智能
CNN（卷积神经网络）学习文档一、引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习中的一种重要网络结构，在图像识别、计算机视觉等领域取得了巨大成功。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统的研究，通过构建多层神经网络，能够自动学习图像中的特征层次结构，从而实现高效的图像分类、目标检测等任务。二、CNN的基本结构卷积层卷积层是CNN的核心组成部分，其主要功能是对输
人工智能学习框架完全指南（2025年更新版）赛博AI Lewis 人工智能人工智能
一、核心框架分类与适用场景人工智能框架根据功能可分为深度学习框架、机器学习框架、强化学习框架和传统工具库，以下是主流工具及选型建议：1.深度学习框架（1）PyTorch核心优势：动态计算图、灵活性强，适合科研与快速原型开发，支持多模态任务（如NLP、CV）。技术生态：集成HuggingFace、PyTorchLightning等扩展库，支持模型部署工具如TorchServe、ONNX。适用场景：学
人工智能学习指南：从入门到实践尚雷_TechTalk01 人工智能人工智能
一、人工智能的发展现状在过去几十年间，人工智能的发展可谓波澜壮阔，经历了起伏波折，如今正处于蓬勃兴盛的黄金时期。回溯早期，简单的规则引擎和专家系统拉开了人工智能探索的序幕，而如今深度学习、强化学习等前沿技术已广泛渗透到各个领域，深刻改变着我们的世界。在计算机视觉领域，人工智能算法展现出了令人惊叹的图像识别能力。它能够精准地辨别图像中的各类物体、人物以及场景信息，在安防监控领域，其可实时监测异常行为
深度学习在自动驾驶中的应用已渗透到感知、决策、控制等核心环节，以下从技术实现与场景落地的角度进行系统性分析码力金矿自动驾驶深度学习人工智能深度学习自动驾驶人工智能
深度学习在自动驾驶中的应用已渗透到感知、决策、控制等核心环节，以下从技术实现与场景落地的角度进行系统性分析：一、环境感知：多模态数据融合与高精度建模视觉感知与目标检测图像识别：基于卷积神经网络（CNN）处理摄像头数据，识别行人、车辆、交通标志等目标。典型算法如YOLOv8在640×640分辨率下可达120FPS，mAP@0.5达53.2%。语义分割：通过全卷积网络（FCN）或U-Net对图像进行像
Python 深度学习实战第10章使用深度学习处理时间序列&RNN预测实例 odoo中国人工智能深度学习 python rnn 时间序列
Python深度学习实战第10章使用深度学习处理时间序列数据&RNN实例内容概要第10章深入探讨了时间序列数据的深度学习应用，涵盖了从预测到分类、事件检测和异常检测等多种任务。本章通过温度预测示例，详细介绍了如何使用循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）来处理时间序列数据。通过本章，读者将掌握如何使用深度学习解决时间序列问题，并理解RNN的工作原理。主要内容时间序列任务的类型预测：预
计算机视觉与深度学习 | 基于YOLOv8与光流法的目标检测与跟踪（Python代码）单北斗SLAMer YOLO学习从零到1 OpticalFlow（光流）计算机视觉深度学习 YOLO 光流法 HS光流 LK光流
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基于深度学习的行人车辆检测与计数系统（UI界面 + YOLOv8/v7/v6/v5代码 + 训练数据集）深度学习YOLO目标检测实战项目深度学习YOLO实战项目深度学习 YOLO ui 人工智能目标检测
1.引言随着全球城市化的加速发展，城市交通流量的增加导致了交通拥堵、交通事故和行人安全问题的日益严重。为了实现智能化的交通管理和提高交通效率，基于深度学习的行人和车辆检测系统成为智能交通系统（ITS，IntelligentTransportationSystem）中重要的组成部分。传统的行人和车辆检测方法主要依赖于人工视觉或简单的图像处理方法，但由于光照变化、遮挡、视角变化等复杂环境因素，检测的准
基于深度学习YOLOv11的常见手势识别系统深度学习YOLO目标检测实战项目深度学习 YOLO 人工智能目标检测目标跟踪
一、引言在深度学习的应用中，手势识别作为人机交互的重要方式，越来越受到关注。手势识别可以应用于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、智能家居、智能驾驶等领域。传统的手势识别方法依赖于传统的计算机视觉算法，如光流法和形态学处理，而现代的深度学习方法则大大提高了手势识别的准确性和鲁棒性。YOLO（YouOnlyLookOnce）作为一类经典的深度学习目标检测算法，近年来在手势识别领域取得了广泛的应用。Y
下一代视觉Transformer：CNN+Transformer=Better Ai多利 transformer cnn 深度学习
2024深度学习发论文&模型涨点之——CNN+TransformerCNN擅长提取图像的局部特征，而Transformer则以其自注意力机制在捕捉全局信息和长距离依赖方面表现出色。近年来，研究者们开始探索将这两种模型结合起来，以期在视觉任务中取得更好的性能。在实际应用中，CNN+Transformer的混合模型已经在图像分类、目标检测、语义分割等多个计算机视觉任务中取得了显著成果。例如，在图像分类
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在Python中，提升图片清晰度可以通过多种方法实现，其中一些常见的方法包括使用图像处理库如OpenCV和Pillow，以及深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现更高级的图像增强。下面是一些常见的方法：方法1：使用Pillow库Pillow是一个非常流行的Python图像处理库，可以用来调整图片的对比度、锐化等，从而在一定程度上提升图片的清晰度。fromPILimportImage
足球AI模型：一款用数据分析赛事的模型体育分享_大眼人工智能数据分析数据挖掘
2023年欧冠决赛前，某体育数据平台的AI模型以78%的概率预测曼城夺冠——最终瓜迪奥拉的球队首次捧起大耳朵杯。当足球遇上AI，那些看似玄学的"足球是圆的"，正在被数据与算法拆解成可计算的概率命题。今天我们就来聊聊，这个能预测比赛胜负的AI模型，究竟是何"神器"。足球比赛预测AI模型是一种利用人工智能技术（主要是机器学习和深度学习算法）分析足球比赛相关数据，从而对比赛结果（如胜负、比分、进球球员等
【pytorch】BatchNorm2d官方文档解读 loinleeai 基础知识 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
目录研究背景研究方法实验设计结果与分析总体结论点评优点与创新研究背景研究问题：本文介绍了BatchNormalization（批量归一化）技术，旨在通过减少内部协变量偏移，加速深度网络的训练过程。BatchNormalization通过标准化每一层的输入，使得网络在训练时更加稳定。研究难点：深度学习模型在训练过程中常常面临梯度消失或爆炸的问题，导致模型难以收敛。传统的训练方法对初始化和学习率非常敏
基于OpenCV与PyTorch的智能相册分类器全栈实现教程 Tech Synapse opencv pytorch 人工智能
引言：为什么需要智能相册分类器？在数字影像爆炸的时代，每个人的相册都存储着数千张未整理的照片。手动分类不仅耗时，还容易遗漏重要瞬间。本文将手把手教你构建一个基于深度学习的智能相册分类系统，实现：三级分类体系：风景/人物/建筑；完整的端到端流程：从数据准备到Web部署；可视化交互界面：支持拖放上传的实时分类预览。一、项目架构设计1.技术栈选型组件技术选择核心作用图像处理OpenCV图像预处理与特征提
插入表主键冲突做更新 a-john
有以下场景：用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。问题：如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。解决： mysql中提供了一个sql语
Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello" 2.引用系统资源。格式：@android:type/name android:textColor="@android:color/opaque_red"
数据结构的基本介绍天子之骄数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。经典的数据结构大致如下：一：线性数据结构 (1)：列表 a
通过二维码开放平台的API快速生成二维码一炮送你回车库 api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。 html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1 &nbs
ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 java IO image BufferedImage
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myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipse SVN MyEclipse
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装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
4.2　自动装箱和拆箱基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
//这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords java eclipse jdk tomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
前端模块化 bee1314 模块化
背景：前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oracle sql 数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
mac 卸载 java 1.7 或更高版本征客丶 java OS
卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。相关新闻：（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos component webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
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批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oracle sql bulk collect forall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析： yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从实现思路制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box 制作sentos6.5+redis的box mkdir vagrant_redis cd vagrant_
Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centos memcached
一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
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浅谈enum与单例设计模式 247687009 java 单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt c break switch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
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