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深度学习tensorflow生成对抗网络
TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现0.前言1.DCGAN架构2.构建DCGAN生成手写数字图像2.1生成器与判别器架构2.2构建DCGAN相关链接0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork,DCGAN)是一种基于生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)的深度学
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例,分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含:训练代码(使用PyTorch)从预训练权重开始微调(也可注释掉预训练选项,从头训练)数据集目录结构:└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分:80%训练,20%验证每个Epoch输出一次loss
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于深度学习的汽车目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于深度学习的汽车目标检测
随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
- TensorFlow深度学习实战——Transformer变体模型
盼小辉丶
深度学习tensorflowtransformer
TensorFlow深度学习实战——Transformer变体模型0.前言1.BERT2.GPT-23.GPT-34.Reformer5.BigBird6.Transformer-XL7.XLNet8.RoBERTa9.ALBERT10.StructBERT11.T5和MUM12.ELECTRA13.DeBERTa14.进化Transformer和MEENA15.LaMDA16.SwitchTra
- 深度学习实战111-基于神经网络的A股、美股、黄金对冲投资策略(PyTorch LSTM)
微学AI
深度学习实战(进阶)深度学习神经网络pytorch
文章目录一、A股与美股对冲互补投资方案1.现象与逻辑2.对冲互补投资思路3.资金分配样例4.最大化收益的关键二、对冲互补投资思路1.资金分配原则2.动态调整机制3.对冲操作三、投资方案样例1.初始资金分配(假设总资金10万元)2.动态调整举例情景一:美股进入牛市,A股震荡情景二:A股进入牛市,美股高位震荡情景三:全球风险事件,市场大跌四、操作细节与注意事项五、样例操作流程六、基于神经网络的A股美股
- 【深度学习实战】图像二分类任务的精度优先模型推荐
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型图像分类模型EfficientNetTransformerConvNeXt
图像二分类任务的精度优先模型推荐推荐3种在精度方面表现突出的图像分类模型架构。这些模型在PyTorch中有良好支持,可通过微调预训练模型或从头训练来应用。每种模型的介绍、微调/从头训练建议、精度表现和对趋势图类图像的适用性分析如下。1.SwinTransformer(视觉Transformer架构)简介:SwinTransformer是一种由Microsoft提出的VisionTransforme
- TensorFlow深度学习实战(18)——K-means 聚类详解
盼小辉丶
深度学习tensorflowkmeans
TensorFlow深度学习实战(18)——K-means聚类详解0.前言1.K-means聚类2.实现K-means聚类2.1算法实现2.2肘部法则3.K-means算法变体小结系列链接0.前言K-means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为若干个互不重叠的簇(cluster),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。在本节中,将介绍K-means聚类的基
- TensorFlow深度学习实战(17)——主成分分析详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow人工智能
TensorFlow深度学习实战(17)——主成分分析详解0.前言1.主成分分析2.使用TensorFlow实现PCA3.TensorFlow嵌入API小结系列链接0.前言主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种强大的降维工具,通过找到数据的主成分,可以有效地减少数据的复杂性,去除冗余特征,并保留数据的主要信息,在数据预处理、特征提取和可视化等方面都有广泛的
- 深度学习实战108-基于通义千问Qwen2.5-Omni的智能数字人实时对话系统实现
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深度学习实战(进阶)大模型的实践应用深度学习人工智能QwenLLMOmni
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战108-基于通义千问Qwen2.5-Omni的智能数字人实时对话系统实现。通义千问Qwen2.5-Omni作为全球首个端到端全模态大模型,实现了多模态输入与实时输出的完美结合,为构建智能数字人实时对话系统提供了强大技术支持。本报告将详细阐述基于该模型的智能数字人对话系统开发流程,包括项目背景、技术架构、实现代码及测试优化策略,帮助开发者快速构建具
- 深度学习实战 04:卷积神经网络之 VGG16 复现三(训练)
生信探索
深度学习cnn人工智能
在后续的系列文章中,我们将逐步深入探讨VGG16相关的核心内容,具体涵盖以下几个方面:卷积原理篇:详细剖析VGG的“堆叠小卷积核”设计理念,深入解读为何3×3×2卷积操作等效于5×5卷积,以及3×3×3卷积操作等效于7×7卷积。架构设计篇:运用PyTorch精确定义VGG16类,深入解析“Conv-BN-ReLU-Pooling”这一标准模块的构建原理与实现方式。3.训练实战篇:在小规模医学影像数
- PyTorch深度学习实战(18)—— 可视化工具
shangjg3
人工智能深度学习pytorch人工智能神经网络
在训练神经网络时,通常希望能够更加直观地了解训练情况,例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程,并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出,这种方式只能打印数值信息,不够直观,同时无法查看分布、图片、声音等。本节介绍两个深度学习中常用的可视化工具:TensorBoard和Visdom。1.TensorBoard最初,TensorBoard是
- 基于YOLOv8深度学习的人脸面部口罩检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
zhangjiaofa
YOLO深度学习python面部口罩检测
基本功能演示在这里插入图片描述摘要:人脸口罩面部检测能够准确地检测人脸是否佩戴口罩,对于控制疫情传播、保障公共卫生安全起到关键作用。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过853张图片,训练了一个进行人脸面部口罩的目标检测模型,能够准确的检测人脸“戴口罩”、“未戴口罩”及“未正确佩戴口罩”。并基于此模型开发了一款带UI界面的人脸面部口罩检测系统,可用于实时检测场景中的人员是否佩戴口罩,更方便进行功能
- Keras深度学习实战——自编码器详解
鱼弦
机器学习设计类系统深度学习keras人工智能
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)Keras深度学习实战——自编码器详解简介自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习算法,它通过学习输入数据的潜在表示来实现数据降维和特征提取。自编码
- TensorFlow深度学习实战(13)——神经嵌入详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow自然语言处理
TensorFlow深度学习实战(13)——神经嵌入详解0.前言1.神经嵌入简介1.1Item2Vec1.2node2vec2.数据集与模型分析3.实现神经嵌入小结系列链接0.前言神经嵌入(NeuralEmbedding)是一种通过神经网络模型将离散的符号(如词语、字符、图像等)映射到低维连续向量空间中的技术。它属于更广泛的嵌入(Embedding)技术范畴,在深度学习中起着关键作用。神经嵌入通过
- TensorFlow深度学习实战(10)——迁移学习详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow迁移学习
TensorFlow深度学习实战(10)——迁移学习详解0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.InceptionV3架构3.构建迁移学习模型小结系列链接0.前言迁移学习(TransferLearning)是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型,训练数据涵盖数千种对象类别,模型的
- 【人工智能核心技术全景解读】从机器学习到深度学习实战
满怀1015
人工智能人工智能机器学习深度学习pythontensorflow
目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比二、实战演示️环境配置要求️核心代码实现案例1:图像分类(CNN)案例2:文本情感分析(Transformer)运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链✨结语⚠️技
- PyTorch 深度学习实战(23):多任务强化学习(Multi-Task RL)之扩展
进取星辰
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之前的PyTorch深度学习实战(23):多任务强化学习(Multi-TaskRL)总结扩展运用代码如下:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromtorch.distributionsimportNormalfromtorch.ampimportautocast,GradScalerfromme
- 大模型入门必读的9本硬核好书:豆瓣评分超9.0,值得反复研读!非常详细收藏这一篇就够!
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模型大师们,准备好踏上一段深度学习与模型构建的路了吗?这里有八本经典之作,它们将是你攀登知识高峰的阶梯从《PyTorch深度学习实战》到《大模型时代》从掌握基础框架到洞悉大模型时代的变革模型大师,准备好了吗?翻烂这八本书,直接嘎嘎冲!第一本:《从零开始大模型开发与微调》《从零开始大模型开发与微调》是一本由王晓华所著,清华大学出版社出版的书籍。本书系统介绍了基于PyTorch2.0和ChatGLM的
- PyTorch深度学习实战(1)——PyTorch安装与配置
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本章共有两节,2.1节介绍如何安装PyTorch,以及如何配置学习环境;2.2节带领读者快速浏览PyTorch中的主要内容,帮助读者初步了解PyTorch。PyTorch是一款以C语言为主导开发的轻量级深度学习框架,它提供了丰富的Python接口以便用户使用。在使用PyTorch之前,读者需要安装Python环境以及pip包管理工具,笔者推荐使用Anaconda配置相关虚拟环境。本书中的所有代码均
- 深度学习实战之手写数字识别
不吃香菜?
深度学习人工智能
一、简介在深度学习的世界里,手写数字识别是一个经典且入门级的任务,它就像是深度学习领域的“Hello,World!”,通过完成这个任务,我们能够快速掌握深度学习模型的搭建、训练与测试流程。本文将基于PyTorch框架,手把手教你实现一个手写数字识别模型。二、具体代码实现1、pytorch基础库导入importtorchprint(torch.__version__)#该行代码用来检查pytorch
- 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
- 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pytorchtransformer
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
- 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pythonrnn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
- TensorFlow深度学习实战(11)——风格迁移详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow人工智能
TensorFLow深度学习实战(11)——风格迁移详解0.前言1.风格迁移原理1.1内容损失1.2风格损失2.模型分析3.使用TensorFlow实现神经风格迁移小结系列链接0.前言风格迁移是用于训练神经网络创作艺术作品的深度学习技术,同时也是一种有趣的神经网络应用,提供了一种用于深入理解神经网络的方式。在本节中,我们将学习神经风格迁移算法。在神经风格迁移中,我们需要一个内容图像和一个风格图像,
- TensorFlow深度学习实战(12)——词嵌入技术详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow自然语言处理
TensorFlow深度学习实战(12)——词嵌入技术详解0.前言1.词嵌入基础2.分布式表示3.静态嵌入3.1Word2Vec3.2GloVe4.使用Gensim构建词嵌入5.使用Gensim探索嵌入空间6.动态嵌入小结系列链接0.前言在本节中,我们首先介绍词嵌入的概念,然后介绍两种实现词嵌入的方式:Word2Vec和GloVe,学习如何使用Gensim库从零开始构建语料库的词嵌入,并探索所创建
- TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解
盼小辉丶
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TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解0.前言1.分类任务1.1分类任务简介1.2分类与回归的区别2.逻辑回归3.使用TensorFlow实现逻辑回归小结系列链接0.前言分类任务(ClassificationTask)是机器学习中的一种监督学习问题,其目的是将输入数据(特征向量)映射到离散的类别标签。广泛应用于如文本分类、图像识别、垃圾邮件检测、医学诊断等多种领域。1.分类任务1.
- PyTorch深度学习实战(45)——强化学习
盼小辉丶
深度学习pytorch强化学习
PyTorch深度学习实战(45)——强化学习0.前言1.强化学习基础1.1基本概念1.2马尔科夫决策过程1.3目标函数1.4智能体学习过程2.计算状态值3.计算状态-动作值4.Q学习4.1Q值4.2Gym环境4.3构建Q表4.4探索-利用策略小结系列链接0.前言强化学习是当前人工智能领域的研究热点问题,强化学习主要通过考察智能体与环境的相互作用,得到策略模型、优化策略并最大化累积回报的过程。强化
- TensorFlow深度学习实战——字符嵌入、子词嵌入、句子嵌入和段落嵌入
盼小辉丶
深度学习tensorflow自然语言处理
TensorFlow深度学习实战——字符嵌入、子词嵌入、句子嵌入和段落嵌入0.前言1.字符嵌入2.字词嵌入3.句子嵌入和段落嵌入相关链接0.前言在自然语言处理中,嵌入(Embedding)技术是将文本转化为数值向量的核心方法,使计算机能够理解和处理语言中的语义信息。根据文本处理的粒度不同,除了词嵌入外,还包括字符嵌入、子词嵌入、句子嵌入和段落嵌入。这些嵌入技术使得计算机能够以不同的粒度理解和处理文
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb