- 图机器学习(13)——图相似性检测
图机器学习(13)——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务,其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是,由于这类方法在设计上具有通用性,同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上,这是网络分析的重要步骤,同时也
- 图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏
图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中,蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点,而是相互连接、彼此影响的复杂网络:社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在,节点代表实体,边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心,而图神经网络(GNN)的崛起
- GNN--知识图谱(逐步贯通基础到项目实践)
峙峙峙
图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接:知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义:前向理解:A–>B,A为B的基础铺垫知识,通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法,可以理
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
AI天才研究院
AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
- 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
神经网络15044
MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
- 百度7天GNN学习-图与图学习中
静静喜欢大白
pgl
目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测(Linkprediction)1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入(GraphEmbedding)1.节点嵌入(NodeEmbedding)2.边嵌入(EdgeEmbedding)3.图嵌入(GraphEmbedding)完整代码输出小结小结参考1链接预测分析图学习的
- GNN多任务预测模型实现(二):将EXCEL数据转换为图数据
走的远一些
神经网络知识分享知识备份人工智能深度学习
目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)的多任务学习场景中,数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式(如Excel文件)中时,如何有效地将其转换为图数据格式,是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
- 顶会新方向!14篇图神经网络(GNN)最新顶会论文汇总!(含2024)
AI科研技术派
神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GNN)是深度学习领域中备受关注的前沿课题,它在处理图结构数据方面展现出了强大的潜力,随着研究的不断深入,越来越多的优秀论文在顶级学术会议上涌现。今天就给大家整理了14篇顶会中发表的图神经网络优质论文,一起看看这方面的最新研究成果吧!AAAI20241、Fine-tuningGraphNeuralNetworksbyPreservingGraphGenerativePatterns通过
- 图神经网络(GNN)模型的基本原理
xiaocai_6666
神经网络人工智能深度学习
一、概述 在人工智能领域,数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色,但面对具有不规则拓扑结构的图数据,如社交网络、化学分子结构、知识图谱等,却显得力不从心。 图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)是一种直接在图结构数据上运行的神经网络,用于处理节点、边或整个图的特征信息。其核心思想是通过聚合邻域节点的
- 《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》
欧先生^_^
人工智能
这篇《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks》是一篇非常经典且对新手友好的图神经网络入门文章。我将为你深入浅出地解读它的核心思想、关键概念和重要性。这篇论文(更像是一篇博客文章或教程)的主要目的不是提出新的模型,而是系统性地、直观地解释GNN到底是什么,为什么需要它,以及它是如何工作的。我会将解读分为以下几个部分:核心动机:为什么我们需要GNN?核心思想:
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
攻城狮7号
AI前沿技术要闻深度学习神经网络人工智能机器学习
目录一、引言:神经网络的演进脉络二、基础架构:深度学习的基石2.1人工神经网络(ANN)2.2深度神经网络(DNN)三、专项任务架构:领域定制化突破3.1卷积神经网络(CNN)3.2循环神经网络(RNN)3.3图神经网络(GNN)四、生成模型:从数据到创造4.1生成对抗网络(GAN)4.2变分自编码器(VAE)4.3扩散模型(DiffusionModels)五、现代架构:大模型的核心引擎5.1Tr
- 【人工智能】图神经网络(GNN)的推理方法
meisongqing
人工智能神经网络
图神经网络(GNN)的推理方法是指利用训练好的模型对图结构数据(如节点、边或整个图)进行预测或决策的过程。其核心在于如何通过图的拓扑结构和节点/边特征,传播和聚合信息以实现目标任务的推理。以下是GNN的主要推理方法分类及其关键技术:1.按推理任务分类(1)节点级推理(Node-LevelInference)任务:预测单个节点的属性(如节点分类、回归)。方法:消息传递(MessagePassing)
- Dijkstra算法对比图神经网络(GNN)
爱吃青菜的大力水手
算法神经网络人工智能自动化调度算法机器学习
什么是AI模型?AI模型(人工智能模型)是一类模仿人类智能行为的数学模型或算法。它们通过从大量数据中学习,识别模式、做出预测或决策。常见的AI模型包括机器学习模型(如决策树、神经网络、支持向量机)和深度学习模型(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN)。简单来说,AI模型就像一个“智能大脑”,通过训练数据来掌握某种技能,比如分类、预测或规划。AI模型如何使用到机器人调度算法中?机器人调度是指规划
- 从零到前沿:2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南
小李独爱秋
人工智能人工智能学习
一、构建人工智能认知框架(一)基础学科筑基数学核心能力线性代数:掌握矩阵运算(张量分解在推荐系统的应用)与特征值分析(PCA降维原理)概率统计:贝叶斯网络在医疗诊断中的应用,蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论:2025年主流的元学习(Meta-Learning)框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构:图神经网络(GNN)中的邻接矩阵存储优化操作系统:分布式训练中的GPU资源调度策略(
- 面向实时性瓶颈的量子-神经拟态混合架构突破性解决方案
百态老人
架构
一、光子量子加速器驱动GNN参数优化1.光子QUBO-GNN协同架构基于量子退火算法优化GNN参数更新的核心在于构建可微分量子-经典混合计算流。2025年部署的光子量子加速器采用以下创新设计:拓扑感知编码:将GNN参数更新路径映射为光子量子芯片上的波导干涉网络,通过硅基光子学器件实现QUBO矩阵的物理嵌入动态退火策略:在150ps级光子寿命周期内完成参数空间遍历,采用"脉冲退火"模式(图1):H(
- 图神经网络实战(12)——图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN)
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战GNN图神经网络深度学习
图神经网络实战(12)——图同构网络0.前言1.图同构网络原理2.构建GIN模型执行图分类2.1图分类任务2.2PROTEINS数据集分析2.3构建GIN实现图分类2.4GCN与GIN性能差异分析3.提升模型性能小结系列链接0.前言Weisfeiler-Leman(WL)测试提供了一个理解图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)表达能力的框架,利用该框架我们比较了不同的GNN层
- Geometric Vector Perceptron (GVP) 开源项目教程
梅昆焕Talia
GeometricVectorPerceptron(GVP)开源项目教程gvp项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gvp/gvp1.项目介绍1.1项目概述GeometricVectorPerceptron(GVP)是一个用于从生物分子结构中学习的旋转等变图神经网络(GNN)。该项目由斯坦福大学的Dror实验室开发,旨在通过几何向量感知器来处理生物分子结构数据,特
- 【GNN4Medical】GNN在医疗领域发展和应用
静静喜欢大白
医疗影像医学影像GNN人工智能癌症
目录1、引入2、方法综述2021SensorsGraph-BasedDeepLearningforMedicalDiagnosisandAnalysis:Past,PresentandFuture图神经网络在智能诊断与预测中应用的指南和测试基准2022MechanicalSystemsandSignalProcessingTheemerginggraphneuralnetworksforintel
- 图神经网络全解析:从基础概念到前沿应用
程序员小嬛
人工智能神经网络神经网络人工智能深度学习
近年来,在从社交网络到分子生物学等众多领域中,数据以图形式表示的情况愈发常见。图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是专门针对图结构数据研发的,若想充分释放图表示的潜能,深入探究图神经网络就成为关键。在本部分内容里,我们将详细剖析图神经网络的基础概念,并弄清楚它们为何能成为现代数据分析和机器学习领域的关键工具。下面,我们将围绕这些要点,全面认识GNN。首先,我们会剖析图作为数据
- 基于图神经网络(GNN)的机器人路径规划与环境理解
学习ing1
神经网络机器人人工智能
1.图神经网络(GNN)基础1.1GNN定义与结构图神经网络(GNN)是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。在机器人路径规划与环境理解中,GNN能够有效处理环境中的拓扑结构信息。GNN的基本结构由节点(如机器人、障碍物、目标点等)和边(表示节点之间的关系)组成。每个节点都有自己的特征向量,边则表示节点之间的连接关系。例如,在一个室内环境中,机器人可以作为中心节点,周围的墙壁、家具等作为其他节点,
- (GNN) Graphormer:Transformers在图表示中的表现真的很差吗?
无声之钟
图神经网络入门到精通人工智能
摘要Transformer架构已经成为许多领域的主流选择,例如自然语言处理和计算机视觉。然而,与主流的GNN变体相比,它在图级预测的热门排行榜上尚未取得竞争力的表现。因此,如何使Transformer在图表示学习中表现良好仍然是一个谜。在本文中,我们通过提出Graphormer来解决这个谜题,Graphormer基于标准的Transformer架构,可以在广泛的图表示学习任务中取得出色的结果,尤其
- 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
davysiao
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
- low pass filtering / high pass filtering
所谓远行Misnearch
图网络低通滤波GNN
在图神经网络(GNN)中,低通滤波(low-passfiltering)特性是指网络在学习图节点表示时,倾向于保留图结构中局部相似节点之间的信息,同时平滑掉图中的不相关信息。这种特性使得GNN能够捕捉到节点的局部结构特征,并且能够在信息传播过程中忽略掉远离当前节点的、噪声较多的部分。低通滤波的类比为了更好理解GNN编码器中的低通滤波特性,我们可以借用传统信号处理中的滤波器类比。信号处理中的滤波器可
- 论文阅读笔记:Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
游离态GLZ不可能是金融技术宅
知识图谱机器学习深度学习人工智能
论文做的是用于图匹配的神经网络研究,作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练,产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism),来计算出一对图之间的相似度评分。(核心创新点)论文证明了该模型在不同领域的有效性,包括具有挑战性的基于控制流图(control
- 图神经网络实战(9)——GraphSAGE详解与实现
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战图神经网络GNNpytorch
图神经网络实战(9)——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3.PinSAGE小结系列链接0.前言GraphSAGE是专为处理大规模图而设计的图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)架构。在科技行业,可扩展性是推动系统增长的关键驱动力。因此
- 机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码
rockingdingo
tensorflow大数据自然语言处理算法深度学习机器学习
图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
Jason_Orton
神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
- <深入浅出图神经网络> 读书笔记
数学工具构造器
GNN
文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积→\rightarrow→GCN→\rightarrow→GNN等.如果小白直接上手GNN啥的,连图滤波,空域频域等概念都不知道,也只能
- IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性
Jackie_AI
计算机视觉stablediffusion自然语言处理语言模型Imagen
IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现(发现治疗药物)领域的应用以及传统方法面临的挑战。药物(尤其是我们将在本文中讨论的被称为抑制剂的药物)通过与在人体中发挥不良功能的蛋白质结合并改变这些蛋白质的功能来发挥治疗效果。因此,在设计药物时,必须优化这些结合的亲和力和药理特性,并准确预测蛋白质与药物之间的相互作用。近年来,人们尤其提倡使用
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end