- Improving iov_iter
mounter625
Linuxkernel服务器linux运维kernel网络安全
Theiov_iterinterfaceisusedtodescribeanditeratethroughbuffersinthekernel.DavidHowellsledacombinedstorageandfilesystemsessionatthe2025LinuxStorage,Filesystem,MemoryManagement,andBPFSummit(LSFMM+BPF)todi
- 增强水下图像对比度和边缘的方法
yt94832
html前端
去散射和边缘增强是水下图像从严重细节损失、颜色偏移和模糊中提取的关键步骤。本文提出了一种增强水下图像对比度和边缘的新方法。Image-visibility-improving-master/Images/101.jpg,17096Image-visibility-improving-master/La1_4.jpg,2197Image-visibility-improving-master/La1
- 2 cline 提示词工程指南-架构篇
RockTec
AI学习架构
cline提示词工程指南-架构篇本篇是cline提示词工程指南的学习和扩展,可以参阅:https://docs.cline.bot/improving-your-prompting-skills/prompting前言cline是vscode的插件,用来在vscode里实现ai编程。它使得你可以接入不同的llm,然后使用其中某个llm完成ai编程的任务。在编程过程中cline可以借助mcp服务器,
- Improving hot-page detection and promotion
mounter625
Linuxkernel服务器kernellinux
Tiered-memorysystemsfeaturemultipletypesofmemorywithvaryingperformancecharacteristics;onsuchsystems,goodperformancedependsonkeepingthemostfrequentlyuseddatainthefastestmemory.Identifyingthatdataandpla
- LearnLM: Improving Gemini for Learning
UnknownBody
LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
MatthewHsw
SimplePose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解,链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
- Unity类银河恶魔城学习记录7-4 P70 Improving sword‘s behaviour源代码
SuKacZev
类银河城学习记录学习unityC#类银河Unity游戏引擎
Alex教程每一P的教程原代码加上我自己的理解初步理解写的注释,可供学习Alex教程的人参考此代码仅为较上一P有所改变的代码【Unity教程】从0编程制作类银河恶魔城游戏_哔哩哔哩_bilibiliSword_Skill_Controller.csusingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;pub
- 论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
Isawany
论文阅读论文阅读自然语言处理chatgpt语言模型nlp
论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调2.2.3不同微调任务的输入3.Bert&GPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:ImprovingLanguageUnderstandingb
- Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读
老熊软糖
论文阅读人工智能机器学习
论文题目:通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称:GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的,它可以预测输入序列的下一个单词或字符,从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻:自然语言理解包括一系列不同的任务,如文本蕴含、问题回答、语义相
- Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
liangdengne_123
深度学习自然语言处理机器学习
今天阅读的是OpenAI2018年的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》,截止目前共有600多引用。在这篇论文中,作者提出了一种半监督学习方法——GenerativePre-Training(以下简称GPT),GPT采用无监督学习的Pre-training充分利用大量未标注的文本数据,利用监督学习的Fine-tunin
- 经典论文介绍:GPT的由来,Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
才能我浪费
AI应用gpt深度学习机器学习
《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》是谷歌AI研究团队在2018年提出的一篇论文,作者提出了一种新的基于生成式预训练的自然语言处理方法(GenerativePre-trainingTransformer,GPT),在多项下游任务中均取得了优秀的效果。论文地址:https://s3-us-west-2.amazonaws.c
- GPT原始论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training论文翻译
iKang_dlut
gpt人工智能深度学习
1摘要自然语理解包括文本蕴含、问题回答、语义相似性评估和文档分类等一系列多样化的任务。尽管大量未标注的文本语料库很丰富,但用于学习这些特定任务的标注数据却很稀缺,这使得基于区分性训练的模型难以充分发挥作用。我们展示了通过在多样化的未标注文本语料库上对语言模型进行生成式预训练,随后对每个特定任务进行区分性微调,可以实现这些任务的大幅度改进。与以往的方法不同,我们在微调过程中使用了任务感知的输入转换,
- 吴恩达:改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)
Cache_wood
@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据:训练集:其他=7:3大数据时代(超百万数据):训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集,那么验证集Devset就是测试集testset1.2偏差、方差[图片上传失败...(image-438142-1626709583495)]trainseterror1
- L5-U2-P4 Improving personal image 改善个人形象
Darren321
Didyouseethebeautifulsunsettonight?今晚你看到漂亮的日落了吗?Itwasgorgeous.太灿烂了NoIdidn't,butI'msurprisedyouevennoticedsuchthings.我没有,但是我很惊奇你甚至注意这样的事Really?Whyareyousurprised?真的吗?为什么你感到惊奇Youaresofocusedonyourwork.I
- ConvFormer: Plug-and-Play CNN-StyleTransformers for Improving Medical ImageSegmentation
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
cnn人工智能神经网络
ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用CNN风格转换器摘要:Transformer在医学图像分割中被广泛研究,以建立成对的长程依赖关系(像素之间的长程依赖关系)。然而,相对有限的注释良好的医学图像数据使transformer难以提取不同的全局特征,(这句话指的是在医学图像数据中,往往存在着相对较少的注释信息,这些注释信息通常用于描述图像中的不同结构、病变或特征。由于注释信息有限,传统的深
- Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automate
Travis_del
幻觉大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
本文介绍了一种名为LLM-AUGMENTER的系统,它能够增强大型语言模型(LLMs)的能力,使其在处理任务型对话和开放领域问答等下游任务时更加准确、可靠。该系统通过插件式模块的方式为黑盒LLM添加了外部知识,并使用反馈函数迭代优化模型响应。实验结果表明,LLM-AUGMENTER能够显著减少ChatGPT的幻觉现象,同时保持其流畅性和信息性。作者还公开了源代码和模型供其他研究人员参考。论文方法方
- NERF++: ANALYZING AND IMPROVING NEURAL RADIANCE FIELDS分析和改进神经辐射场
ysh9888
计算机视觉
目录NERF++:ANALYZINGANDIMPROVINGNEURALRADIANCEFIELDS分析和改进神经辐射场ABSTRACT1INTRODUCTION2PRELIMINARIES3SHAPE-RADIANCEAMBIGUITY形状-辐射模糊度4INVERTEDSPHEREPARAMETRIZATION反向球体参数化NERF++:ANALYZINGANDIMPROVINGNEURALRA
- 论文笔记:SelfHAR: Improving Human Activity Recognition through Self-training with Unlabeled Data
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读
Proc.ACMInteract.Mob.WearableUbiquitousTechnol.20211intro1.1背景——人类活动识别(HAR)旨在准确分类人类的物理活动传统方法——依赖于滑动窗口分割和手工特征提取,然后通过各种监督学习技术来识别简单和复杂的活动,如行走、跑步、骑自行车深度学习方法自动提取目标任务的有用特征——>更有效两种方法的局限性受到常规实验室HAR数据集引入的偏见和限制
- Improving Deep Neural Network学习笔记
佳雨初林
深度学习学习笔记深度学习
参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习(吴恩达老师的课程)中,提升深度神经网络的一些方法,包括超参数的调整、正则化以及优化算法,明白了网络优化的一些思路以及优化的原理。1超参数在学习率、梯度下降的循环次数(iteration)、隐藏层数目(L)、隐藏层神经元个数、激活函数、momentum、batchsi
- L-SHADE(Improving the Search Performance of SHADE Using Linear Population Size Reduction)
看到我请叫我去学java吖
算法
AbstractL-SHADE在SHADE的基础上,扩展了线性种群规模缩减(LPSR),即根据线性函数不断减少种群规模。IISUCCESS-HISTORYBASEDADAPTIVEDEWITHDE表示为实参向量xi=(x1,……,XD),i=1,……,Nx_i=(x_1,……,X_D),i=1,……,Nxi=(x1,……,XD),i=1,……,N,DDD为维度,NNN是种群数。搜索开始时,种群中的
- NLP论文阅读记录-EMNLP 2023 | 12 Improving Consistency for Text Summarization with Energy Functions
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读EMNLP23自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1背景:基于能量的模型3.2一致性能量函数3.3训练损失3.4联合推理四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结局限性前言使用能量函数提高文本摘要的一致性(2310)code项目没有放出代码paper0、论文摘要当前的抽象摘要模型经常
- NLP论文阅读记录-ACL 2023 | 09 Improving Factuality of Abstractive Summarization without Sacrificing Summar
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读ACL2023自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1候选集生成3.2排名策略四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果真实性与抽象性的权衡消融研究候选人选择过程。双重评分技术五总结局限性前言在不牺牲摘要质量的情况下提高抽象摘要的真实性(2305)codepaper0、论文摘要提高抽象概括的
- NLP论文阅读记录-ACL 2023 | Improving the Robustness of Summarization Systems with Dual Augmentation
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读ACL2023自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言一、论文摘要二、论文动机2.1目标问题2.2相关工作三.本文工作3.1摘要攻击器受攻击的词选择器使用LM和梯度进行攻击3.2双重增强漏洞分析增强设计输入空间增强潜在语义空间增强四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果SummAttackerEvaluationRobustnessEvaluation噪声数据集的鲁棒性。受对抗性攻击干扰的数据集的鲁棒
- NLP论文阅读记录-EMNLP 2023 | 02 Improving Biomedical Abstractive Summarisation with Knowledge Aggregation
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读EMNLP23自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的工作1.3本文贡献三.本文方法3.1任务定义3.2来自引文的知识聚合3.3摘要生成3.4训练和推理四实验效果4.1数据集数据集的创建创建过程提取引文图4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果自动评估人工评价深入分析五总结局限性前言通过引文论文的知识聚合改进生物医学抽象总结(2310)codepaper0、
- Improving IP Geolocation with Target-Centric IP Graph (Student Abstract)
别致的SmallSix
网路空间测绘tcp/ip网络协议网络
ABSTRACT准确的IP地理定位对于位置感知的应用程序是必不可少的。虽然基于以路由器为中心(router-centric)的IP图的最新进展被认为是前沿的,但一个挑战仍然存在:稀疏IP图的流行(14.24%,少于10个节点,9.73%孤立)限制了图的学习。为了缓解这个问题,我们将目标主机(targethost)指定为中心节点,并聚合多个最后跳路由器(multiplelast-hoprouters
- 【GPT系列-从理论到实践】Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
ichdream
深度学习-理论与实战高性能计算深度学习人工智能机器学习自然语言处理AIGC
ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training姓名所在组织联系方式
[email protected]@openai.comTimSalimansOpenAItim@openai.comIlyaSutskeverOpenAIilyasu@opena
- UNDERSTANDING AND IMPROVING INFORMATION TRANSFER IN MULTI-TASK LEARNING
宇来风满楼
多任务学习深度学习人工智能机器学习神经网络算法
Zi_ii=XiRiX_iR_iXiRi,XXX是Taskembeddinglayers,RRR是Alignmentmatrices辅助信息作者未提供代码
- [GPT-1]论文实现:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
Bigcrab__
神经网络Tensorflowgpt
EfficientGraph-BasedImageSegmentation一、完整代码二、论文解读2.1GPT架构2.2GPT的训练方式Unsupervisedpre_trainingSupervisedfine_training三、过程实现3.1导包3.2数据处理3.3模型构建3.4模型配置四、整体总结论文:ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePr
- 【论文源码解读】(中文拼写检查, CSC)SCOPE:Improving Chinese Spelling Check by Character Pronunciation Prediction
iioSnail
机器学习深度学习CSC中文拼写纠错自然语言处理
文章目录论文信息论文的贡献与思路模型架构EncoderCharProjectionCSCDecoderCSCTask损失函数L(c)L^{(c)}L(c)PronProjectionCPPDecoderCPPTask损失函数L(p)L^{(p)}L(p)Similarity模型训练预训练数据集模型预测ConstrainedIterativeCorrection(约束迭代矫正)模型结果消融实验论文复
- Improving Hypergraph Attention and Hypergraph Convolution Networks笔记
umbrellazg
笔记人工智能
1.TitleImprovingHypergraphAttentionandHypergraphConvolutionNetworks(MustafaMohammadiGarasuie、MahmoodShabankhah、AliKamandi)【IEEE2020】2.conclusionSomeproblemsrequirethatweconsideramoregeneralrelationshi
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本