街头~神秘人
街头~神秘人

ubuntu的anaconda里面的site-packages文件夹路径

site-packages文件夹路径

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages

你可能感兴趣的:(深度学习,深度学习)

  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
  • 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
  • Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道python开发语言ai
    PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
  • 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
  • 基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！ 人工智能教程 深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
    一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
  • 从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者） 荣华富贵8 程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
    摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
  • 人工智能概念之九：深度学习概述
    文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
  • 学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
    专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
  • 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AIpytorchpandas人工智能
    文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
  • 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python语言模型开发语言
    **在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
  • 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
    探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
  • 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 程序员_CLUB 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.
  • 大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
    什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
  • 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
    本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
  • 基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
    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
  • AI人工智能领域深度学习的在线学习方法 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习学习方法ai
    AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单，帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者，都能找到适合自己的学习节奏，避免“看视频就会，动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
  • AI人工智能深度学习的模型评估与选择 AI大模型应用之禅 人工智能深度学习ai
    AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下，构建一个有效的模型并非易事，而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识，深入剖析核心概念与联系，阐述核心算法原理及具体操作步骤，运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
  • 深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？ seasonsyy 深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
    深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？在深度学习和一般的数据分析中，定量分析（QuantitativeAnalysis）和定性分析（QualitativeAnalysis）是两种主要的研究方法，它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析（QuantitativeAnalysis）定性分析（QualitativeAnalysis）关注方面定量分析涉及可量化的数据，即那些可以通过数字来
  • Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现 AI量化价值投资入门到精通 python金融开发语言ai
    Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中，通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法，结合财务指标构建复合投资模型，并通过实战案
  • 开源深度学习新宠：Burn框架助您无忧高效建模
    在日新月异的人工智能世界里，各类深度学习框架如雨后春笋般涌现，而Burn，作为新一代的深度学习框架，以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。本文将深入探讨Burn的核心功能、应用场景及具体使用方法，帮助您更好地了解这款值得关注的开源项目。性能和优化：超越速度的追求Burn框架将高效性作为其核心支柱之一，通过一系列优化技术确保模型能够快速可靠地运行。以下是Burn在性能方面的几个显著特色：自动
  • 使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测 krishnaik06 深度学习AI写作pythonAI作画神经网络
    这个视频介绍了名为Darts的Python库，它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容：解决时间序列预测难题：Darts库提供了多种模型，包括经典的ARIMA、SARIMAX，以及深度学习模型，可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作：Darts库使用统一的fit和predict函数，类似于scikit-learn，让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型：Darts库包含ARIMA、
  • 图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植 阿牛的药铺 图像算法区图像处理算法深度学习
    图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植一、引言：图像处理是光学类产品的“大脑”光学类产品（可见光摄像头、红外热成像、光谱仪）的核心价值，在于将光信号转化为可理解的图像信息。而图像处理算法，就是解读这些信息的“大脑”——从传统的边缘检测到深度学习的目标识别，从实时降噪到高维光谱分割，每一步都决定了产品的性能（如分辨率、帧率、功耗）。对于算法移植工程师（科研助理1）岗位而言，需要掌握
  • 基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
    引言：边缘计算赋能智能监控在AIoT时代，将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano（4GB版本）开发板上，构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统，集成无人机控制与地面站监控界面，最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目，读者将掌握：嵌入式端模型优化与部署技巧；多目标跟踪算法工程化实现；无人机-地面站协同控制架构；边缘计算场景下
  • gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用 weixin_36214932 gis怎么提取水系
    近年来，人工智能（AI）飞速发展，在诸如图像识别，图像分割和目标智能提取等任务上，达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势，为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能，机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支，在某种程度上具有类似人类工作的执行能力，能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应，机器学习利用数据驱动算法从数据中
  • 每天五分钟深度学习：数学中常见函数中的导数 每天五分钟玩转人工智能 每天五分钟玩转深度学习算法深度学习人工智能导数机器学习
    本文重点导数是微积分学中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。在物理学、工程学、经济学等众多领域中，导数都发挥着极其重要的作用。本文旨在详细介绍数学中常见函数的导数，以期为读者提供一个全面而深入的理解。数学中常见的导数常数函数的导数对于常数函数f(x)=C（C为常数），其导数为f'(x)=0。这是因为常数函数在任何点的切线斜率都是0，即函数值不随x的变化而变化。多项式函数的导数多项式函
  • 无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统 pk_xz123456 算法python无人机算法数据挖掘深度学习网络媒体
    无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统1.项目概述本项目旨在开发一个基于Python的自动化系统，能够从TIFF格式的无人机正摄影像中识别并提取多种地物要素，包括水边线、道路、桥梁、植被图斑、房屋、趸船和护岸。系统将采用深度学习与计算机视觉技术相结合的方法，实现高精度（95%以上）的自动识别，并将结果以带有相同坐标信息的矢量DWG/DXF格式保存。2.系统架构设计2.1总体架构系统采用模块化设计，主
  • 玩转 Milvus（一）：解锁向量数据库的秘密，拥抱Milvus 不学无术の码农 玩转Milvus：向量搜索与AI实践milvus向量数据库
    引言：向量数据库，AI时代的“超级引擎”想象一下，你上传一张猫咪照片，系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张；或者在购物APP中点开一件T恤，推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后，藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型，文本、图像、音频被转化为一串数字，捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个？传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策，而向量数据库横空
  • Spring的注解积累 yijiesuifeng spring注解
    用注解来向Spring容器注册Bean。   需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。 如：在base-package指明一个包    <context:component-sc
  • 传感器 百合不是茶 android传感器
    android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件   下面就以重力传感器为例;   1,在onCreate中获得传感器服务   private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
  • [光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
          这是一个古代人的秘密:现在告诉大家       信不信由你们:       穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星       这就是为什么古代
  • 精简的反序打印某个数 沐刃青蛟 打印
    以前看到一些让求反序打印某个数的程序。 比如：输入123，输出321。   记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。   似乎最后是用到%和/方法解决的。   而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）   代码如下： long num, num1=0;
  • PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP扩展名
      PHP：6种方法获取文件的扩展名   1、字符串查找和截取的方法   1 $extension = substr ( strrchr ( $file ,  '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二   1 $extension = substr
  • 面试111 文强chu 面试
    1事务隔离级别有那些 ，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器 （一次） 4 过滤器和拦截器的区别 （频率也挺高） 5 final，finally final
  • XML的四种解析方式 小桔子 domjdomdom4jsax
    在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。 　　预 备 　　测试环境： 　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
  • wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册wordpress移除菜单
    1 wordpress中使用中文名注册解决办法   1)使用插件   2)修改wp源代码      进入到wp-include/formatting.php文件中找到       function sanitize_user( $username, $strict = false
  • 小飞飞学管理-1 alafqq 管理
    项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。 今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。 结合我自己经历写下心得 对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
  • IO输入输出部分探讨 百合不是茶 IO
     //文件处理  在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */   //1，运用File类对文件目录和属性进行操作   //在工程中线创建一个text.txt
  • getElementById的用法 bijian1013 element
            getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。        返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。        语法： &n
  • 励志经典语录 bijian1013 励志人生
    经典语录1:   哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
  • [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
    MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。 本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)   1.何时需要分片 &nbs
  • 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
    1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
  • yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
    安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
  • Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EEHibernate4
    今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码 在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
  • Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan javanetty
    Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
  • SQL行列转换方法 chicony 行列转换
    create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
  • 中文编码测试 ctrain 编码
    循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
  • hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive堆内存溢出
    hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space   问题原因： hive堆内存默认为256M   这个问题的解决方法为： 修改/us
  • 人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
      卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，  懒到事情都交给机器去做 ，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。   在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。 不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
  • Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
    1、显示行号  Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers   2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
  • 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478       首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了         第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
  • Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞androidAPP分析
    点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。  0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。  针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
  • HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程.netWebC#ASP.ENT
    HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
  • Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记 天梯梦 google maps api
    Simply do the following:   I. Declare a global variable: var markersArray = [];   II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
  • jQuery选择器总结 lq38366 jquery选择器
      1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
  • 基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner AlgorithmQuicksort
    Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
  • 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作 刘星宇 htmlWeb
    今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。 让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。 方法如下：
  • Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sqlmysqlmybatis实用
    Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。 不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他