- DAY07:【pytorch】模型构建
CHO2022
#pytorch人工智能python
一、引言在机器学习的训练流程中,模型构建是核心环节之一。从传统机器学习的线性模型到深度学习的神经网络,模型的复杂度呈指数级增长。PyTorch作为主流深度学习框架,通过nn.Module类提供了统一的模型构建接口,使得复杂网络结构的定义与管理变得高效且规范。二、三要素2.1网络层构建深度学习模型的基础是各类网络层,常见类型包括:卷积层:nn.Conv2d(in_channels,out_chann
- MATLAB 基于遗传算法GA的栅格法机器人路径规划
技术干货贩卖机
#AMR移动机器人路径规划matlab机器人动态规划
目录1主函数部分main2障碍物环境设置DrawMap3路径平滑度优化cal_path_smooth4使用轮盘赌法选择新的个体selection5变异操作mutation6交叉操作crossover7路径连接操作generate_continuous_path8计算路径长度cal_path_value主函数部分mainclc;clear;%输入数据,即栅格地图.20行20列Grid=[000000
- 【教程4>第6章>第22节】基于FPGA的MMSE信道估计与均衡系统实现2——10^(SNR/10)的计算
fpga和matlab
#第6章·通信—信道估计与均衡fpga开发MMSE信道估计均衡教程4snr噪声功率估计
目录1.软件版本2.工作准备3.10^(SNR/10)理论分析4.MATLAB程序设计5.10^(SNR/10)计算的FPGA实现5.1修改发射端发射数据帧格式5.2接收端10^(SNR/10)计算模块开发5.3接收端10^(SNR/10)计算模块的例化6.仿真测试7.本模块的注意事项欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga
- AUTOSAR从入门到精通-端到端(End-to-End)方案(三)
格图素书
数学建模自动驾驶人工智能
目录前言算法原理端到端是什么?端到端模型的算法演进和产品形态端到端自动驾驶中的关键技术1.基础神经网络架构2.大模型预训练与微调技术3.模型剪枝与压缩4.车云协同的数据闭环技术驱动因素大模型与生成式AI技术的引入数据与算力需求的升级当前的技术挑战算力与实时性测试验证方法的不足模型的可解释性问题端到端自动驾驶系统HE-Drive相关工作HE-Drive的核心组件VLM引导的轨迹评分器端到端技术的优势
- MATLAB 编程入门(附安装环境)
ππ记录
matlab开发语言MATLAB入门的详细教程MATLAB详细教程
文章目录前言1.环境搭建2.基本操作与基础语法3.数据类型4.流程控制语句5.函数6.绘图7.学习资源前言以下是一份MATLAB编程入门的详细教程,包含环境搭建、基础语法、数据类型、流程控制、函数使用等内容。1.环境搭建下载安装:访问MathWorks官方网站,根据自己的操作系统(Windows、Mac或Linux)下载适合的MATLAB安装包。运行安装程序,按照提示完成安装,安装过程中需要输入有
- 神经网络背后的数学原理
昵称:RainMaker
Machinelearning神经网络
神经网络背后的数学原理数学建模神经网络数学原理数学建模标题民科味道满满。其实这篇小短文就是自我娱乐。物理世界是物种多样,千姿百态。可以从不同的看待眼中的世界,包括音乐、绘画、舞蹈、雕塑等各种艺术形式。但这些主观的呈现虽然在各人眼中是物理写实的,但是经过大脑处理后有了不同的结果。各自的大脑有着不同的世界建模,对万物的联系edge有着不同的权重。看到一朵红色的花,这是牛饲料,这是绘画的风景,这是物理学
- Matlab分布式和并行编程
文宇肃然
工程师和科学家们面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求,他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算的问题。这些分布式的环境由多处理器和多核计算机来实现。并行计算工具箱和Matlab分布式计算服务器允许你在Matlab中建模和开发分布式和并行应用,并在多核处理器和多核计算机中执行他们,而且并不离开你的及时开发环境。用这种方法来执行模型,你可以解决更大的问题,覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。开发分布
- 【深度学习】CNN的研发背景及其与其他模型的对比分析
学废了wuwu
深度学习cnn人工智能
前言卷积神经网络(CNN)是深度学习中最重要的模型之一,尤其在计算机视觉领域占据主导地位。但CNN的起源是什么?它与其他模型(如DNN、RNN、Transformer)有何异同?本文将系统梳理CNN的研发背景,并对比分析其与其他模型的关联,帮助读者深入理解CNN的核心思想及应用场景。CNN的研发背景1.生物视觉的启发(1960s)CNN的设计灵感来源于**人类视觉皮层(VisualCortex)*
- TWR(Two Way Ranging)双向测距技术的MATLAB例程(平面、SS-TWR)
MATLAB卡尔曼
MATLAB定位程序与详解matlab平面开发语言
本程序为SS-TWR(单边双向测距)定位算法的MATLAB仿真,用于模拟无线信号在多个已知锚点(基站)与待测点之间的传播过程,并通过时间测量实现高精度定位。文章目录运行结果MATLAB代码代码介绍功能目标关键步骤核心算法运行结果图示:命令行的输出:MATLAB代码%SS-TWR单边双向测距MATLAB仿真%author:Evand%作者联系方式&
- 卷积神经网络(CNN)可视化网站汇总
工头阿乐
深度学习cnn人工智能神经网络
深度学习文章目录深度学习前言CNNExplainerDeepLearningPlaygroundConvNetJSUnderstandingCNNwithInteractiveVisualizations3Blue1BrownNeuralNetworksYouTubePlaylistDistill.pubTensorFlowCNNVisualization(TensorBoard)NN-SVGOp
- matlab三角多项式拟合,三角多项式拟合方法及地震数据处理
weixin_39731845
matlab三角多项式拟合
撰写目的和基本思路撰写目的:基于地震数据光滑性较差的特征,以往拘泥于寻找地震数据数字特征等常规的统计分析方法局限性太大。为了反映地震数据统计规律的本质特征,提出三角多项式拟合方法。基本思路:将所得三角多项式拟合用于地震数据的拟合,得到了精度很高的拟合曲线。讨论了三角拟合方法的理论可靠性及用于地震数据分析的优势和缺陷。将异阶均线与异阶差分曲线进行类间组合,形成异阶曲线交互分析方法。科学性、先进性及独
- 大语言模型原理基础与前沿 模型架构
AI天才研究院
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
《大语言模型原理基础与前沿模型架构》关键词大语言模型模型架构预训练微调词嵌入注意力机制编码器-解码器数学基础应用场景优化与加速摘要本文将系统地介绍大语言模型的原理和前沿,重点讨论其模型架构。首先,我们将回顾大语言模型的发展历程,理解其重要性。接着,我们将深入探讨大语言模型的基本架构,包括神经网络基础、词嵌入技术以及编码器-解码器架构。随后,我们将介绍大语言模型的数学基础,包括向量空间与线性代数基础
- Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs(于双向LSTM神经网络的命名实体识别)论文阅读
计算机视觉小刘
自然语言处理深度学习论文阅读神经网络lstm论文阅读自然语言处理
标题:NamedEntityRecognitionwithBidirectionalLSTM-CNNs(于双向LSTM神经网络的命名实体识别)作者:JasonP.C.Chiu,EricNichols单位:哥伦比亚大学,本田研究所发表期刊:CL发表时间:2016年论文研究主题归类:自然语言处理1.论文解决什么问题本文提出了提出了一种新的神经网络架构,这个架构可以通过使用双向LSTM和CNN的混合模型
- 多用户MIMO系统中的天线选择技术和用户选择技术的MATLAB仿真
fpga和matlab
★MATLAB算法仿真经验板块1:通信与信号处理matlab算法开发语言MIMO天线选择
1.算法简介MIMO系统不同于现有的单天线系统和智能天线系统,其在通信的发送端和接收端均使用多根天线。MIMO系统的基本原理是采用空时编码方式将用户的串行码流通过编码、调制、加权和映射等方式分成多路并行的数据子流,并分别由多个天线同时、同频发送,接收端用多个天线进行接收,并利用估计出的信道传输特性与发送子码流间一定的编码关系对多路信号进行空间域和时间域上的处理,从而分离出发送子码流,得到发送的原信
- 基于mimo系统的信道估计算法matlab仿真,对比LS,MMSE以及OMP压缩感知三种算法
Simuworld
MATLAB仿真案例matlab信道估计LSMMSEOMP压缩感知
目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述3.1最小二乘(LS)信道估计算法3.2最小均方误差(MMSE)信道估计算法3.3正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.MATLAB源码%***********************************************************************
- Transformer大模型实战 教师 学生架构
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型,由Google在2017年提出,用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本摘要等。它的出现极大地提高了自然语言处理的效果和速度,成为了自然语言处理领域的重要里程碑。然而,由于Transformer模型的参数量巨大,训练和推理的时间和计算资源成本也非常高昂,因此在实际应用中,如何在保证模型效果的同时,降低计算资源的消耗,成为了一个重
- 【SWAT水文模型】土壤质地转化
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#水文模型SWAT
土壤质地转化1土壤质地转化2转换模型2.1双参数修正的经验逻辑生长模型2.1.1原理2.1.2代码实现(MATLAB)参考1土壤质地转化土壤粒径分布是土壤物理性质的重要指标,主要表示土壤固相中不同粒径颗粒的比例。土壤粒径分布数据通常以累积百分含量曲线表示,并用于估算其他土壤参数,如饱和导水率、有效持水量等。在不同标准中,土壤粒径分布的分类有所差异:国际制:细分为粘粒、粉砂、细砂、粗砂和石砾。美国制
- MATLAB代码主要实现了对股票数据的处理、特征工程、特征选择以及使用随机森林和支持向量机(SVM)进行建模和评估
神经网络15044
仿真深度学习算法支持向量机matlab随机森林
clear;clc;close;sDataPath=fullfile(getenv('HOME'),'Desktop','StockData');addpath(sDataPath);%DatenladenA=readtable('A.csv','VariableNamingRule','preserve');Fangzheng=readtable('fangzheng.csv','Variabl
- 语音识别和唤醒:实现语音唤醒功能的详细介绍
WmqApps
语音识别人工智能
在当今的智能技术发展中,语音识别和唤醒成为了越来越重要的功能。通过语音唤醒功能,用户可以通过简单的语音指令激活设备或应用程序,而无需使用传统的物理按钮。本文将详细介绍如何实现语音唤醒功能,并提供相应的源代码示例。1.语音识别基础在实现语音唤醒功能之前,首先需要了解语音识别的基本原理。语音识别是将人类语音转换为文本或命令的过程。在实际应用中,通常使用深度学习技术,如循环神经网络(RNN)或卷积神经网
- 大模型驱动的人造板胶水仿真实验:从分子模拟到工艺优化
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AI应用随记人工智能机器学习算法
一、引言人造板胶水的性能直接影响板材的强度、耐水性和环保性。传统实验方法需反复试错,成本高且周期长。本文提出一种基于大模型的仿真实验框架,结合分子动力学模拟、图神经网络(GNN)和化学大语言模型(如ChemGPT),实现胶水配方设计、反应过程模拟和性能预测的全流程自动化。以PMDI(多亚甲基多苯基异氰酸酯)胶水为例,展示如何通过大模型加速研发进程。二、技术框架与核心模块1.分子动力学模拟(MD)工
- AI大模型重塑新媒体变现格局:智能写作技术助力腾飞!
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人工智能媒体AI写作安全chatgptocr大数据
文章目录一、AI大模型:新媒体变革的引擎二、智能写作:内容生产的新范式三、精准推送:增强用户粘性的关键四、新媒体变现:插上AI翅膀的飞跃五、挑战与机遇并存:AI与新媒体的未来展望AI智能写作:巧用AI大模型让新媒体变现插上翅膀*亮点内容简介目录获取方式一、AI大模型:新媒体变革的引擎随着技术的迅猛发展,AI大模型正逐渐成为新媒体变革的核心引擎。这些大型神经网络模型,经过海量的数据训练,具备了出色的
- 基于matlab实现RRT路径规划-二维和三维代码
985计算机硕士
路径规划matlabandroid开发语言
RRT路径规划-二维和三维代码RRT即快速搜索随机树,是一种在机器人运动规划、路径规划等领域广泛应用的算法。在路径规划方面,RRT通过在状态空间中随机采样并逐步构建一棵随机树来探索可行路径。它具有以下显著特点:随机性:随机采样的方式使得算法能够在复杂的环境中快速探索不同的区域,增加找到可行路径的可能性。文章目录**功能概述****代码实现****1.二维RRT路径规划****2.三维RRT路径规划
- Python从0到100(七十五):计算机视觉-利用HSV和YIQ颜色空间处理图像噪声
是Dream呀
python计算机视觉算法
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 人工智能100问☞第3问:深度学习的核心原理是什么?
AI算力那些事儿
人工智能100问人工智能深度学习
目录一、通俗解释二、专业解析三、权威参考深度学习的核心原理是通过构建多层神经网络结构,逐层自动提取并组合数据特征,利用反向传播算法优化参数,从而实现对复杂数据的高层次抽象和精准预测。一、通俗解释深度学习的核心原理,就像是教计算机像婴儿学画画一样,从简单线条到复杂图案一步步升级能力。自动找特征:传统方法需要人工告诉计算机“猫有尖耳朵”,而深度学习直接把千万张图片丢给它,自己琢磨出“耳朵形状”“毛发纹
- 【Python报错解决方案】TypeError: ‘float‘ object is not callable
小猪课堂
Python报错解决方案
最近又开始写代码了,今天学习神经网络的BP时候发现了一个报错并且在网站上看了,大部分的解释都很简单但是有很难懂,但是人家的方法也是可以用的。其实这个错误非常简单,但如果你不注意就或报错并且由于太简单了就很难发现。解决方法:在数与数之间的加减乘除符号不能省略例子报错代码w[1]=w[1]-0.5(t1*w[7]+t2*w[8]
- pywintypes.com_error: (-2147024893, ‘系统找不到指定的路径。‘, None, None)
杰杰批
pycharm
事故起因:最开始是学一个基于神经网络的人脸识别的小程序,发现需要用到tensorflow1.12版本的库然后就在Anaconda创建了一个虚拟环境,然后导入到pycharm中,结果出现报错如上:原因:我电脑的用户名在最开始设置的时候是中文名,…中文名,你懂的所以需要将中文名改换成英文解决:在网上也看了很多个改名的方法,基于谨慎,有不可逆操作则弃用;终于在这篇博客的引导下成功改名,并且最后附上的链接
- Windows系统在Python环境下使用 acado
叮咚..
python开发语言
使用原因我想在Windows系统的python中实现非线性控制;主流方法都是在matlab或者Linux中使用,采用acado、acados、casadi、CVXPY等。我是个人目前习惯于使用Windows,或许后面也有人想在Windows用acado,也便于自己后续查找,在此记录一下。主要参考文献及链接①REAL-TIMEMODELPREDICTIVECONTROL(MPC)WITHACADOA
- 聚焦ChatGPT:学术写作全攻略
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chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达聚焦ChatGPT:学术写作全攻略引言在当今信息爆炸的时代,学术写作对于研究人员和学生来说是至关重要的技能。而随着人工智能的不断发展,ChatGPT作为一个强大的自然语言处理工具,为学术写作带来了全新的可能性。ChatGPT简介ChatGPT是一个基于大型神经网络的自然语言生成模型,它由OpenAI研发,具有强大的文本生成能力。通过与ChatGPT进行对话,用户可以
- 【机器学习300问】130、什么是Seq2Seq?又叫编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
小oo呆
【机器学习】机器学习人工智能
Seq2Seq,全称为SequencetoSequence,是一种用于处理序列数据的神经网络模型,特别适用于如机器翻译、语音识别、聊天机器人等需要将一个序列转换为另一个序列的任务。这种模型由两部分核心组件构成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。一、Seq2Seq的模型结构在之前我写的文章中,简单介绍了RNN的多种不同结构,其中有一种叫多对多结构。这种结构具体细分为两种类型:一种是
- matlab中排序函数sortrows的用法
kittygilr
Matlabmatlab算法数据结构
sortrows是MATLAB中用于按矩阵的行进行排序的函数,它可以按照一个或多个列的值对矩阵的行进行排序。该函数非常灵活,可以进行升序或降序排序,还可以指定排序的列和顺序。sortrows的基本语法:B=sortrows(A)1.A:是待排序的矩阵。2.B:是排序后的矩阵。默认情况下,sortrows(A)按照矩阵的每一行的第一个元素进行升序排序。如果第一列的元素相同,则会按第二列进行排序,以此
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的