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小易的生活
企鹅互助特点:这是一个互助悬赏赚钱平台,提供丰富多样的任务类型,用户可以互帮互助,完成任务获得赏金。优势:社区氛围好,任务类型多样,适合喜欢社交互动的用户。哆啦赚特点:提供多种任务类型,包括下载、注册、试玩等,提现门槛低,任务奖励高。优势:任务丰富,奖励丰厚,适合各类用户。赏金榜特点:专注于悬赏任务的平台,任务佣金较高,提现速度快。优势:佣金高,提现快,适合追求高效收益的用户。.小白赚钱特点:简单
- 谷歌云电脑或将改变整个游戏行业,手机也可以玩3A大作
会游泳的鳕鱼
TheVerge记者在E3期间再次体验了即将于11月上线的谷歌云游戏平台Stadia,试玩了在笔记本电脑上运行的《毁灭战士永恒》,游戏在1080P/60帧环境下非常稳定,且加载速度快、没有掉帧和画面上的问题,也没有可以感受任何延迟。以前曾被忽略的云游戏或将再度被关注起来。Stadia是谷歌发布的一款云游戏平台,这个平台取自“Stadium(竞技场)”的复数形式,代表游戏回归本质,不再拘束于游玩方式
- 2024公认挣钱最快的手机游戏排行榜
游赚客
我是一名游戏爱好者,喜欢各种类型的游戏,从轻松的休闲类到紧张刺激的动作类游戏都有涉猎。游戏不仅是我娱乐的方式,还成为了我创收的渠道。经过尝试多种游戏赚钱的方法后,我发现通过试玩APP来赚取收益是最有效的方式。这些被认可的游戏赚钱APP,能为玩家提供试玩新游戏的机会,并给予相应的报酬。通常情况下,玩家只需要达到游戏中的某个等级、完成任务或者观看广告,就可以获得现金或奖品作为奖励。2024公认挣钱最快
- 第N8周:使用Word2vec实现文本分类
weixin_42245644
word2vec人工智能自然语言处理
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、数据预处理1.加载数据importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlib,warningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息#w
- 手机兼职一天50-100(这几个平台值得你选择)
配音就业圈
在当今这个数字化时代,利用手机兼职赚取额外收入已成为许多人灵活安排时间、增加财务自由度的热门选择。想要在手机上轻松实现一天50-100元的收入,选对平台至关重要。以下几个平台,以其良好的信誉、丰富的任务和灵活的兼职模式,绝对值得你优先考虑:1.配音新手圈(公众号):这类平台以任务众包为核心,每天发布大量简单任务,如下载试玩APP、填写问卷、观看视频等。任务单价几毛到几元不等,但胜在数量多、完成快,
- 2024年最新悬赏任务平台,2024最新悬赏任务平台(用户的收益)
小易的生活
2024年最新的悬赏任务平台众多,这些平台为用户提供了丰富多样的悬赏任务,使用户能够利用碎片时间赚取额外收入。以下是一些在2024年表现突出的悬赏任务平台:趣闲赚:作为资深平台,趣闲赚自推出以来备受用户推崇。该平台不仅任务类型丰富多样,包括问卷调查、游戏试玩、应用下载等,还具有良好的可持续性,为用户提供了稳定的赚钱途径。趣闲赚还设有新手任务和推广提成,进一步增加了用户的收益。赏帮赚:赏帮赚凭借其稳
- 手机自动一天赚500挂机赚一小时75元搞钱的路子(但收入潜力较大)
小易的生活
手机自动一天赚500元或挂机赚一小时高额收益的情况,在现实中并不常见且需要谨慎对待。以下是一些可能的方法和相关注意事项:可能的方法接单放单平台:类似于悬赏猫等平台,用户可以在上面接取任务(接单)或发布任务(放单)来赚取差价。这种方法需要用户主动完成任务,并非完全自动,但收入潜力较大。注意事项:需要熟悉平台规则,投入一定的时间和精力,且收入与完成的任务数量和质量直接相关。试玩应用和游戏:应用试客等平
- 大师斗地主赚钱是真的吗?一文揭秘888元红包真假!
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大师斗地主赚钱是真的吗?一文揭秘888元红包真假!当今,各类手机游戏及app试玩赚钱模式可以说是令人眼花缭乱的,比如,大师斗地主赚钱是真的吗?这一问题,一度成为了众多网友关注的焦点。今天,我们就来深入探讨这个话题,并揭秘那诱人的888元红包背后的真相,同时带大家了解其他真正可行的游戏赚钱与app试玩项目,看下去吧!大师斗地主赚钱是真的吗?首先,我们必须明确的是,大师斗地主作为一款休闲益智类斗地主游
- 类似赏帮赚的app有哪些?推荐4款相似的赚钱软件
配音新手圈
在寻求与赏帮赚类似的应用程序时,我们发现了多款同样以悬赏任务与游戏试玩为主要盈利模式的赚钱软件。兼职副业推荐公众号,配音新手圈,声优配音圈,新配音兼职圈,配音就业圈,鼎音副业,有声新手圈,每天更新各种远程工作与在线兼职,职位包括:写手、程序开发、剪辑、设计、翻译、配音、无门槛、插画、翻译、等等。。。每日更新兼职。1、配音新手圈这是一个公众号配音新手圈里面每天更新配音任务,都是适合没有基础的人去做的
- 手机如何每天赚100块(了解网上赚钱的三种简单方式)
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手机如何每天赚100块(了解网上赚钱的三种简单方式)随着科技的不断发展,手机已经不仅仅是一款通讯工具,更是我们生活中不可或缺的一部分。现如今,通过手机赚钱已经成为可能。在这里,我将向大家介绍三种简单的手机赚钱方式,帮助您每天轻松赚取100块。一、手机应用试玩手机应用试玩是一种非常简单的手机赚钱方式。许多企业为了推广自己的应用,会花钱请用户下载并试玩。您只需要在手机应用平台上找到这些试玩任务,按照要
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如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)flyfish如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)如果让计算机理解人类语言-词袋模型(BagofWords,BoW,1970s)如果让计算机理解人类语言-Word2Vec(WordtoVector,2013)如果让计算机理解人类语言-Qwen3Embedd
- 机器学习19-Transformer和AlexNet思考
坐吃山猪
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Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?AlexNet的主要核心思路是什么,为什么表现那么好?现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么,和Transformer的诞生有什么关系吗?Word2Vec的作用Word2
- 【Cocos TypeScript 零基础 24.1】
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CocosTypeScript零基础typescriptcocos2dcocos
目录首次实战开发心得实战项目首次实战开发心得遇到的技术问题也多发表问题也不少收入问题本人都将会写篇专栏总结一下实战项目上图是已上线的实战项目二维码耗费的时间太久了下次将跟新开发遇到的各种奇奇怪怪的问题各位看官老爷扫个码,试玩一下,给个5星好评
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- [AI笔记]-Word2Vec面试考点
Micheal超
AI笔记人工智能笔记word2vec
✅一、基础认知类什么是Word2Vec?它的基本思想是什么?关键词:将词语转换为向量表示;捕捉语义关系;基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别?关键词:维度灾难(维度过高,存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念,无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么?它们有何区别?答案:Word2Vec的重要假设:文本中离得越近的词语相似度越高。主要有:CBOW(
- embedding模型有哪些?如何选择合适的embedding模型?
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embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
- 自然语言处理基础知识入门(三) RNN,LSTM,GRU模型详解
这个男人是小帅
NLP自然语言知识梳理入门rnn自然语言处理lstmgru人工智能神经网络
文章目录前言一、RNN模型1.1RNN的作用1.2RNN基本结构1.3双向循环神经网络1.4深层双向循环神经网络1.5RNN的梯度爆炸和消失问题二、LSTM模型2.1LSTM和RNN的结构对比2.2LSTM模型细节三、GRU模型总结前言在上一章节中,深入探讨了Word2vec模型的两种训练策略以及创新的优化方法,从而得到了优质的词嵌入表示。不仅如此,Word2vec作为一种语言模型,也具备根据上下
- Word2Vec 原理是什么
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教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 怎么对词编码进行可视化:Embedding Projector
ZhangJiQun&MXP
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怎么对词编码进行可视化:EmbeddingProjectorhttps://projector.tensorflow.org/EmbeddingProjector是用于可视化高维向量嵌入(如词向量、图像特征向量等)的工具,能帮你理解向量间的关系,下面以词向量分析和**简单自定义数据(比如特征向量)**为例,教你怎么用:一、词向量分析场景(以图中Word2Vec数据为例)1.加载数据与基础查看图里已
- python哈夫曼树压缩_哈夫曼树及python实现
七十二便
python哈夫曼树压缩
最近在看《tensorflow实战》中关于RNN一节,里面关于word2vec中涉及到了哈夫曼树,因此在查看了很多博客(文末)介绍后,按自己的理解对概念进行了整理(拼凑了下TXT..),最后自己用python实现Haffuman树的构建及编码。哈夫曼(huffman)树基本概念路径和路径长度:树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径;路径上的分枝数目称作路径长度,它等于路径上的结
- 词编码模型有哪些
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能机器学习数据挖掘分类算法
词编码模型有哪些词编码模型在高维向量空间的关系解析与实例说明如Word2Vec、BERT、Qwen等一、高维向量空间的基础概念词编码模型(如Word2Vec、BERT、Qwen等)的核心是将自然语言符号映射为稠密的高维向量,使语义相近的词汇在向量空间中位置接近。以Qwen模型为例,其15万字符的词表规模(通常基于字节对编码BPE)本质是在高维空间中为每个词分配唯一的坐标点,而向量之间的几何关系(如
- NLP学习路线图(四十五):偏见与公平性
摸鱼许可证
NLP学习路线图自然语言处理学习人工智能nlp
一、偏见:算法中的“隐形歧视者”NLP模型本身并无立场,其偏见主要源于训练数据及算法设计:数据根源:人类偏见的镜像历史与社会刻板印象:大量文本数据记录着人类社会固有的偏见。词嵌入模型(如Word2Vec,GloVe)曾显示:“男人”与“程序员”的关联度远高于“女人”;“非裔美国人姓名”更易与负面词汇关联。训练语料库若包含带有性别歧视、种族歧视或地域歧视的文本,模型便可能吸收并重现这些关联。代表性偏
- 多模态核心实现技术
charles666666
自然语言处理神经网络人工智能机器学习语言模型
一、模态表示(ModalRepresentation)模态表示是将不同模态数据(文本、图像、音频等)编码为计算机可处理的向量形式的核心步骤。1.单模态编码技术文本表示:采用词嵌入模型(如Word2Vec、GloVe)或预训练语言模型(如BERT、RoBERTa),通过Transformer层提取上下文特征,生成动态词向量。高阶表示:通过句向量模型(如Sentence-BERT)将整段文本映射为固定
- 自然语言处理之语言模型:Word2Vec:Word2Vec模型的训练与优化
自然语言处理之语言模型:Word2Vec:Word2Vec模型的训练与优化自然语言处理基础文本预处理文本预处理是自然语言处理(NLP)中至关重要的第一步,它包括多个子步骤,旨在将原始文本转换为适合机器学习模型的格式。以下是一些常见的文本预处理技术:分词(Tokenization):将文本分割成单词或短语。例如,将句子“我喜欢自然语言处理”分割为“我”,“喜欢”,“自然语言处理”。转换为小写(Low
- 基于 GQA 与 MoE 的古诗词生成模型优化 llm项目以及对应八股
许愿与你永世安宁
自用大模型八股rnnnlpberttransformer人工智能深度学习word2vec
目录项目项目背景个人贡献成果产出词嵌入Word2Vec两种训练方式:两种加速训练的方法:GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation)FastTextMHA、GQA、MLApromptengineering位置编码正余弦编码(三角式)可学习位置编码(训练式)经典相对位置编码T5相对位置编码RotaryPositionEmbedding(RoPE)attentio
- Python自然语言处理库之gensim使用详解
Rocky006
python开发语言
概要Gensim是一个专门用于无监督主题建模和自然语言处理的Python开源库,由捷克共和国的RadimŘehůřek开发。该库专注于处理大规模文本数据,提供了多种经典的主题建模算法,如LDA(潜在狄利克雷分配)、LSI(潜在语义索引)等,以及现代化的词向量模型Word2Vec、Doc2Vec、FastText等。Gensim的设计理念是"为人类而非机器",强调易用性和可扩展性,特别适合处理无标签
- 深度学习中的负采样
洪小帅
深度学习人工智能
深度学习中的负采样负采样(NegativeSampling)是一种在训练大型分类或概率模型(尤其是在输出类别很多时)中,用来加速训练、降低计算量的方法。它常用于:词向量训练(如Word2Vec)推荐系统(从大量候选项中学正例与负例)语言模型、对比学习、信息检索等场景本质概念在许多任务中,我们的模型要从上万个候选中预测正确类别。例如:给定单词“cat”,预测它上下文中出现的词(如Word2Vec的S
- NLP学习路线图(十八):Word2Vec (CBOW & Skip-gram)
摸鱼许可证
NLP学习路线图nlp学习自然语言处理
自然语言处理(NLP)的核心挑战在于让机器“理解”人类语言。传统方法依赖独热编码(One-hotEncoding)表示单词,但它存在严重缺陷:每个单词被视为孤立的符号,无法捕捉词义关联(如“国王”与“王后”的关系),且维度灾难使计算效率低下。词向量(WordEmbedding)革命性地解决了这些问题。它将单词映射为稠密、低维的实数向量(如50-300维),其核心思想是:具有相似上下文(Contex
- Word2Vec模型学习和Word2Vec提取相似文本体验
缘友一世
深度学习word2vec学习人工智能
文章目录说明Word2Vec模型核心思想两种经典模型关键技术和算法流程优点和局限应用场景Word2Vec提取相似文本完整源码执行结果说明本文适用于初学者,体验Pytorch框架在自然语言处理中的使用。简单了解学习Word2Vec模型,体验其使用。Word2Vec模型Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入(WordEmbedding)技术,由Google团队(TomasMikolov等)于2013年
- NLP-gensim库
安替-AnTi
NLP
Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。LSILDAHDPDTMDIMTF-IDFword2vec、paragraph2vec基本概念语料(Corpus):一组原始文
- 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