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Spring AI与机器学习：智能应用开发新范式 tmjpz04412 人工智能 spring 机器学习
SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架，旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI，开发者可以快速集成机器学习模型，构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn，提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
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，
使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AI pytorch pandas 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
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
PyTorch武侠演义第一卷：初入江湖第7章：矿洞中的计算禁制空中湖 pytorch武侠演绎 pytorch 人工智能 python
第一卷：初入江湖第7章：矿洞中的计算禁制矿洞深处罗盘残件在接近矿洞时突然发热，指针疯狂旋转。"就是这里，"欧阳长老抚摸着洞壁上的计算图刻痕，“TensorFlow帮用静态图封印了矿脉。”林小码看到：幽蓝矿脉构成巨大的计算图结构水晶矿簇随呼吸节奏明灭（CUDA核心）矿道中流淌着数据光流（内存带宽）"小心！"大师突然拉回林小码。他刚才踩中的矿砖下陷，触发岩壁上的机关——数十道计算图锁链从四面八方射来！
数字人克隆中SyncTalk算法介绍与部署过程优秘智能UMI 人工智能 ubuntu
SyncTalk算法介绍SyncTalk合成同步的头部说话视频，采用三平面哈希表示来保持主体身份。它可以生成同步的嘴唇动作、面部表情和稳定的头部姿势，并恢复头发细节以创建高分辨率视频。部署在Linux中部署该项目，在Ubuntu18.04、Pytorch1.12.1和CUDA11.3上测试。gitclonehttps://github.com/ZiqiaoPeng/SyncTalk.gitcdSy
风格迁移（Style Transfer）
1.什么是风格迁移（StyleTransfer）：简单介绍风格迁移的概念，指的是将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格结合起来，从而生成一个新的图像。例如，将一张风景图像的内容与一幅著名艺术作品（如梵高的《星夜》）的风格结合。应用场景：风格迁移常用于图像生成、艺术创作和增强现实等领域。目标：本文将讲解如何使用PyTorch和VGG19模型实现风格迁移，并展示其核心代码。2.风格迁移的原理在这一部分
标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具伏容一Julia
标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手（labelGo-Yolov5AutoLabelImg）是一个图形化的半自动图像注解工具，它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程，利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注，极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
【MMCV】MMCV安装与踩坑 Elendill Pyhton pytorch python mmcv
确认MMCV版本首先确认项目所需MMCV的版本是多少mmcv2.0版本的代码相比较于=2.0.0安装方法新创建一个conda环境安装pytorch：condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidia安装mim，这是openmm官方推出的用于安装他们旗下mm系列产品的安装器：pipinstall-Uop
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
【语义分割专栏】4：deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch) fouen 语义分割 pytorch 人工智能 python 计算机视觉深度学习
文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解：【语义分割专栏】4：deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址，下载可复
pytorch学习笔记-自定义卷积墨染枫深度学习 pytorch 学习笔记
未完结的草稿———！大概是准备整合一下常见的层，整合完感觉就可以进行搭建了（还没进行到这一步所以不太确定版）（ps我将在完结这一篇的时候删除上面的小字and二编一下整篇文章的结构，如果看到了这部分文字也是很有缘分了/doge这一部分感觉也没啥好说的==也就是reshape部分值得注意一下？剩下的感觉就是了解一下用法就可以importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc
PyTorch武侠演义第一卷：初入江湖第5章：玉如意的秘密
第一卷：初入江湖第5章：玉如意的秘密百年秘辛藏经阁最深处，大师掀开尘封的《门派大事记》，指向一幅泛黄的画卷：“看，这就是百年前的优化器长老——欧阳调参。”画中人手持玉如意，面前悬浮着九个水晶球。林小码凑近细看，发现如意上刻着「lr=0.001」。“当年TensorFlow帮为何要盗损失玉佩？”大师叹息：“因为这块玉佩，正是控制玉如意能量的钥匙…”突然，书架后传来机关转动的咔嗒声。一道暗门缓缓打开，
使用PyTorch实现目标检测与跟踪认真写代码i pytorch 目标检测人工智能 Python
目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，它可以帮助我们在图像或视频中准确地定位和跟踪特定物体。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具和库，可以用于目标检测与跟踪的实现。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现目标检测与跟踪，并提供相应的源代码。安装PyTorch和相关依赖首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的依赖项。你可以通过以下命令使用pip安装PyTorch：pip
基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统 DeniuHe Pytorch pytorch
上一个帖子记录了基于普通CNN的人脸识别系统。但是，测试准确率实在太低了只有30%。这次使用孪生网络（SiameseNet）进行实现。代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器，通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnf
Pytorch 自定义损失函数 DeniuHe Pytorch
自定义HingeLossclassMyHingeLoss(torch.nn.Module):#不要忘记继承Moduledef__init__(self):super(MyHingeLoss,self).__init__()defforward(self,output,target):"""output和target都是1-D张量,换句话说,每个样例的返回是一个标量."""hinge_loss=1-
Pytorch实现目标检测
importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
残差网络作用
深入解析残差网络在深度学习领域，残差网络（ResNet）绝对是一座里程碑。提到它，很多人第一反应是“解决了梯度消失问题”。没错，这确实是ResNet的核心突破之一，但这仅仅是冰山一角。今天，我们就来深入探讨残差连接（SkipConnection）那些常被低估的、同样强大的作用。核心结构：简洁而强大的跳跃连接想象一下，你在堆叠积木，每一块都代表一层神经网络。传统网络（如VGG）是简单地将积木一块块叠
解决TensorBoard报错“log_dir is not a directory“的完整指南 SEVEN是7 tensorflow python 深度学习
在使用PyTorch的TensorBoard进行训练可视化时，许多开发者会遇到FailedPreconditionError:./文件名isnotadirectory的错误。本文将深入分析这个问题的根源，并提供完整的解决方案，特别是针对中文路径这一常见但容易被忽视的问题。问题一（目录确实存在的情况下）：路径中包含中文解决：更改文件名为正确的命名格式（注意：连模型的文件名也不要用中文，确保绝对路径全
探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具
探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具是一个基于深度学习的开源项目，其主要目标是帮助开发者和数据科学家进行高效、精确的视觉内容识别。在这个数字时代，我们每天都被大量的图像和视频所包围，VCSI提供了强大的工具，使得机器能够理解这些媒体内容，从而打开了一扇全新的应用之门。技术解析VCSI基于现代神经网络架构，特别是卷积神经网络（CNNs），用于图像特征提取。它利用预训练模型，如VGG16和ResN
Pytorch混合精度训练最佳实践贝塔西塔工程经验 pytorch 人工智能深度学习混合精度模型加速
混合精度训练（MixedPrecisionTraining）是一种通过结合单精度（FP32）和半精度（FP16/FP8）计算来加速训练、减少显存占用的技术。它在保持模型精度的同时，通常能带来2-3倍的训练速度提升，并减少约50%的显存使用，是平衡训练效率与数值稳定性的核心技术，尤其在大模型训练中不可或缺。以下从GradScaler底层逻辑、避坑技巧（含NaN解决方案）、PyTorchLightni
Pytorch自定义优化器最佳实践
在PyTorch中，自定义优化器需要遵循特定的规范以兼容PyTorch的训练流程。下面从核心方法、closure的作用，到Ranger优化器的实现，逐步展开说明。一、PyTorch自定义优化器的必要方法自定义优化器必须继承torch.optim.Optimizer，并实现以下核心方法：init(self,params,defaults)作用：初始化优化器，定义超参数（如学习率、动量等），并为参数组
PytorchLightning最佳实践基础篇贝塔西塔工程经验 pytorch Lightning 深度学习编程框架
PyTorchLightning（简称PL）是一个建立在PyTorch之上的高层框架，核心目标是剥离工程代码与研究逻辑，让研究者专注于模型设计和实验思路，而非训练循环、分布式配置、日志管理等重复性工程工作。本文从基础到进阶，全面介绍其功能、核心组件、封装逻辑及最佳实践。一、PyTorchLightning核心价值原生PyTorch训练代码中，大量精力被消耗在：手动编写训练/验证循环（epoch、b
Linux指令&&ros学习&&python深度学习&&bug学习笔记起个别名 Linux ROS Python
##这个文件是关于ros、linux指令，pytorch、python、onnx和相关problem的一些笔记###ROS&&linux**find:在当前路径或指定的路径下递归地搜索文件或目录，并可以根据不同的条件进行过滤和匹配。**```find-name*.pyfind/home/dai/bev_lane_det-main-namemodelsfind/home/dai/bev_lane_d
零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理（附完整可运行代码） OverOnEarth 时间序列预测项目实战深度学习学习人工智能
专栏内容本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理，帮助大家在初进入此领域时，可以快速掌握代码进行实战操作，对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛，作者也愿意和大家一起讨论进步，下面的内容会逐步更新，作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析（pytorch框架）精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整
第十四章:AI的数据“集装箱”：彻底搞懂Tensor的Batch与维度爱分享的飘哥 AI新纪元：120日觉醒计划 Tensor PyTorch BatchSize 数据处理 AI基础深度学习教程
AI数据集中箱前言：为什么AI从不“零售”，总是“批发”？1：Batch（批次）——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理：CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader：PyTorch的“自动化装箱员”2：维度的语言——破译[B,L,D]的含义2.1[L,D]：一个句子的“二维画像”2.2[B,L,D]：一批句子的“三维魔方”2.3用代码直观感受维度的增加3：追踪Tensor的“变
PyTorch中实现早停机制（EarlyStopping）附代码自信的小螺丝钉 AI知识 pytorch python 人工智能 AI 深度学习
1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时，提前终止训练防止过拟合，节省计算资源2.实现方法监控验证集指标（如损失、准确率），设置耐心值（Patience）3.代码：classEarlyStopping:def__init__(self,patience=10,delta=0):"""EarlystoppingArgs:patience:int,numberofepochstowaitbefor
【已解决】YOLO11模型转wts时报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive lxmyzzs bug 人工智能 python 计算机视觉目标检测神经网络深度学习
问题：在把训练好的新YOLO11s模型转wts文件时报错，具体信息如下图（PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentraldirectory）解决：新老版本pytorch之间的兼容问题，改动一下生成wts文件即可。代码帖在下面。importsys#noqa:F401importargparseimportosimport
Pytorch实现细节解析：Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解 lazycatlove pytorch transformer 人工智能
文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
MaskedLoss的核心原理是：在计算损失函数时，只考虑真实有意义的词元（token），而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元（paddingtoken）。这是重要的技术，可以确保模型专注于学习有意义的任务，并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss？在训练神经网络时，我们通常会用一个批次（batch）的数据进行训练，而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务，
jvm调优总结（从基本概念到深度优化） oloz java jvm jdk 虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
HashMap dalan_123 java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构在java中，最基本的数据结构无外乎：数组和引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容周凡杨 java 更新 swing JTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
FineReport的公式编辑框的语法简介老A不折腾 finereport 公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方： 1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
linux mysql 数据库乱码的解决办法墙头上一根草 linux mysql 数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下: [client] default-character-set=utf8 [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试 mysql基准测试 MySQL测试 sysbench
1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz cd sysbench-0.5 chmod +x autogen.sh ./autogen.sh ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
sql的复杂查询使用案列与技巧百合不是茶 oracle sql 函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表; ------------------- 自然连接查询查询 smith 的上司(两种方法) &
深入学习Thread类 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
一．线程的名字下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。同时，Thr
JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 java fastjson net.sf.json
在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
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nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。实例环境：用户IP 120.22.11.11
java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtils BeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
[金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
vi区段删除 Cwind linux vi 区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。 vi概述引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。 vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat 缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开依然是以前的Jsp的页面。出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Web less
　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{
[入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHP yii2
更上一层楼通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclient http协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
zxing二维码扫描功能 gundumw100 android zxing
经常要用到二维码扫描功能现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini html Web html5 css hovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果： <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson 序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。网上的说法： fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
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erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。也可以用这个函数：erlang:get_s

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