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a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?
AI算力网络与通信
AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?关键词:神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要:本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起,用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾,再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制(内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱),并对应解析神经形态计算的三大突破
- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
CodeJourney.
cnnrnn人工智能
在当今的人工智能领域,神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)作为神经网络家族中的重要成员,各自有着独特的架构和强大的功能,广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景,为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词:深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要:本文将从深度学习的核心概念出发,结合生活实例和代码实战,系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程,揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制,并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧,帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 非欧空间计算加速:图神经网络与微分几何计算的GPU优化(流形数据的内存布局优化策略)
九章云极AladdinEdu
空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- 基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类(例如,诊断肺炎)
1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部,图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起,如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰(痰液可能呈脓性)、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变,即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能,呈现为高密度影。胸腔积
- 视觉Transformer还有哪些点可以研究?怎么应用?
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥?今天笔者为大家推荐一篇最新的综述,详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向,还会定期更新Github,研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景,它能够聚焦于图像的关键区域,同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发,注意机制已经被引入到计算机视觉(CV)中,以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
- PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库,以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作,包括张量创建、自动求导,以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类(以CIFAR-10为例)和自然语言处理(以灾难推文分类为例)等特定领域的应用,并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
- Python_day54Inception网络及其思考
且慢.589
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一、inception网络介绍今天我们介绍inception,也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接,可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的,那为什么我今天才说呢?因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络,也被称为GoogLeNet,是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
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Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 基于深度学习的图像分类:使用ShuffleNet实现高效分类
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前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构,专为移动和嵌入式设备设计,能够在保持较高分类精度的同时,显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌
- YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程
机 _ 长
YOLO极致优化实战YOLO深度学习算法
YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者,系统讲解如何在YOLOv5中替换激活函数、构建模型变体,并结合本项目实际文件和命令,突出实用性和可操作性。内容涵盖激活函数原理、替换方法、配置文件讲解、训练实操、源码解读、实验对比与常见问题排查。完整代码见文末1.激活函数原理简介激活函数是深度神经网络中非线性建模的关键组件。常见激活函数包括:ReLU:简单
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- MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
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目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率...3
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记录一些基本概念,不涉及公式推导,因为数学不好,记了也没啥用,但是知道一些基本术语以及其中的关系,对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细,但是当你有了这个概念,你就知道往这个方向去获取更详细的信息,不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程,b也称为权重。虽然没有那么简单,但是训练完成的模型本质上就是一组权重值,如[b1,
- 多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测
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- GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
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计算科学前沿:ICCSA2021精选无人机CNN原木识别
基于无人机与CNN技术的森林研究:原木识别与冠层空隙分析基于CNN的原木识别研究近年来,基于单根原木追踪圆木的方法备受关注。此前的研究提出了一种基于原木端面图像的物理自由方法,借鉴了指纹和虹膜识别的技术,在使用真实分割数据时取得了不错的效果。但在实际应用中,需要一个完全自动化的系统。为了填补这一空白,研究采用了基于卷积神经网络(CNN)的分割方法与原木识别方法相结合的方式,并与传统原木识别方法在自
- 讨论神经网络中的卷积与数学中的卷积有何不同
陶大明
1.当提到神经网络中的卷积时,我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。(因为单个核只能特区一种类型的特征,我们usually希望可以在多个位置提取多个特征)2.输入也不仅仅是实值的网格,而是由一系列观测数据的向量构成的网格。我们有的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销(相应的代价是提取特征没有先前那么好了)我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downsampling).如果只是在输
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AI人工智能加持,人脸识别精准度飙升:从模糊到清晰的技术革命关键词人脸识别、深度学习、神经网络、精准度优化、计算机视觉、特征提取、面部识别算法摘要想象一下,在一个拥挤的火车站,系统能在瞬间从数千人中准确识别出需要关注的个体;或者你的手机仅通过一瞥就能认出你,甚至在你戴着口罩时也能做到。这不是科幻电影的场景,而是当下AI驱动的人脸识别技术的真实能力。本文将深入探讨人工智能如何彻底改变人脸识别领域,从
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无人机边缘计算matlab
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理
- 双塔模型(Two-Tower Model)推荐系统实践
双塔模型双塔模型(Two-TowerModel)是一种常用的推荐系统或搜索排序模型架构,由两个独立的神经网络(即“双塔”)组成,分别处理用户和物品的特征,最后通过相似度计算(如点积、余弦相似度)得到匹配分数。Rust因其高性能和安全性,适合实现此类模型。双塔模型的定义双塔模型(Dual-TowerModel)是一种深度学习架构,由两个独立的神经网络塔(Tower)组成,分别处理不同的输入数据,最后
- 零基础-动手学深度学习-6.5 汇聚层(pooling)池化层
通常当我们处理图像时,我们希望逐渐降低隐藏表示的空间分辨率、聚集信息,这样随着我们在神经网络中层叠的上升,每个神经元对其敏感的感受野(输入)就越大。WHY?因为我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,“图像是否包含一只猫呢?”),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感!此外,当检测较底层的特征时(例如6.2节中所讨论的边缘),我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。例
- 零基础-动手学深度学习-6.6 卷积神经网络(LeNet)
生医转码,四海为家
深度学习cnn人工智能
通过之前几节,我们学习了构建一个完整卷积神经网络的所需组件。回想一下现在我们已经掌握了卷积层的处理方法,我们可以在图像中保留空间结构。同时,用卷积层代替全连接层的另一个好处是:模型更简洁、所需的参数更少。本节将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一,于80年代发明的为了识别手写数字,LeCun发表了第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究!6.6.1.LeNet我这里改了一下28-32
- 人工智能自然语言处理:Transformer 模型详解
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人工智能自然语言处理transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
- 【创新无忧】蚁狮算法ALO优化广义神经网络GRNN数据回归预测【含Matlab源码 10433期】
Matlab武动乾坤
matlab
Matlab武动乾坤博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;座右铭:行百里者,半于九十。代码获取方式:CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab智能算法优化神经网络分类预测仿真内容点击①付费专栏智能算法优化神经网络分类预测⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤,更多资源等你来!!⛄一、智能优化算法优化广义神经网络GRNN数据回归预测1智能优化算法优化广义回归神经网
- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
yangshangchuan
高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
190.36.223.93:8080
117.147.221.38:8123
122.228.92.103:3128
183.247.211.159:8123
124.88.67.35:81
112.18.51.167:8123
218.28.96.39:3128
49.94.160.198:3128
183.20
- pull解析和json编码
百合不是茶
androidpull解析json
n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
comsci
能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
PHPseo
新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts