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南方大媛子
测试测试工具testlinkredminejirapingcode
目录一、专业缺陷管理软件1.1Bugzilla1.2testRail1.3TestLink1.4redmine二、缺陷、项目、需求、研发代码综合管理软件2.1CODING2.2禅道2.3TAPD2.4jira2.5、pingCode##顺便提一嘴工具神不神,还得靠人。使用工具而不依赖工具,巴拉拉巴啦啦。。。。。本文对比了9种常用的缺陷管理软件,希望对你有帮助!一、专业缺陷管理软件1.1Bugzil
- LLM指纹底层技术——人类反馈强化学习
9命怪猫
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以下简单讲一下“LLM指纹”体系中,负责精雕细琢模型“性格”与“价值观”的核心工艺——人类反馈强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)。预训练给模型注入了海量的知识(IQ),指令微调(SFT)教会了它基本的沟通技能(学会说话),RLHF对模型进行的一场深刻的“情商与价值观”教育。这个过程极大地塑造了模型的行为边界、风格偏好和安全意识,是形成
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
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贝塔西塔
强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习(ReinforcementLearning,RL)依赖于预定义的奖励函数(RewardFunction),但在复杂任务(如自然语言生成、机器人控制)中,设计精确的奖励函数极为困难。例如:模糊目标:生成“高质量文本”难以量化,无法用简单的指标(如BLEU、R
- 运算放大器的核心战场:深入解析负反馈的魔力和稳定性设计
负反馈(NegativeFeedback)是运算放大器的“灵魂控制器”,它将不完美的现实器件驯服为精确的线性系统。但若控制不当,这个守护神将瞬间变成毁灭电路的恶魔——本章将揭开负反馈的深层机制,并破解稳定性设计的终极密码。1负反馈的数学魔法:从非线性到线性的蜕变1.1负反馈的四大核心作用增益控制:Acl=AOL1+AOLβ→AOL→∞1βA_{cl}=\frac{A_{OL}}{1+A_{OL}\
- window.accountCenterFeedback详细解析
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window.accountCenterFeedback表示访问浏览器全局对象window上的一个属性,通常用于管理账户中心(AccountCenter)的反馈功能。以下是详细解析:1.这是什么?定义:window.accountCenterFeedback是挂载在浏览器全局作用域(window)上的一个对象或方法,通常由前端代码或第三方SDK注入,用于控制账户中心的用户反馈功能(如弹窗、问卷、帮
- 【MPC】模型预测控制笔记 (4):约束输出反馈MPC
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- 2.5G PHY芯片核心参数DFE和THP
**DFE(DecisionFeedbackEqualizer)**和**THP(Tomlinson-HarashimaPrecoding)**是用于信号接收和传输过程中的两种重要均衡技术,它们帮助克服信道失真、符号干扰和多径效应,尤其是在高速数据传输(如2.5GBASE-T和5GBASE-T)中。理解这两种技术在链路中的交互和作用,对于调试和优化链路性能至关重要。下面,我将分别讲解**DFE**
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- 预训练、指令微调与RLHF如何塑造LLM
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大型语言模型(LLM)那令人惊叹的语言理解、生成和在特定引导下的推理能力,并非魔法的产物,而是源于一个极其复杂、耗资巨大且经过精心设计的多阶段训练过程。理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练(Pre-training)、指令微调(InstructionFine-Tuning,IFT)以及从人类反馈中强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,R
- 人工智能-SFT(Supervised Fine-Tuning)、RLHF 和 GRPO
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以下是SFT(SupervisedFine-Tuning)、RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)和GRPO群体相对策略优化(GRPO,GroupRelativePolicyOptimization)是一种强化学习(RL)算法,的核心差异与原理对比,涵盖定义、训练机制、优缺点及适用场景:一、核心定义方法核心定义SFT基于标注的「输入-输出」对进行监
- 高效复用 Cursor 请求,提升开发效率 —— 使用 interactive-feedback-mcp 工具详解
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项目地址:GitHub-noopstudios/interactive-feedback-mcp:InteractiveUserFeedbackMCP推荐星标收藏,一劳永逸优化Cursor的使用体验!在日常使用AI编程助手(如Cursor)的过程中,开发者常常需要进行“多轮追问”。比如:“再优化一下刚刚那段逻辑”“再加个参数校验”“改成异步试试”但Cursor默认会每次请求都重建上下文,这不仅会浪
- 2022“杭电杯”中国大学生算法设计超级联赛(7) 2022杭电多校第七场
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题目1002IndependentFeedbackVertexSetAC代码1003CountingStickmenAC代码1002IndependentFeedbackVertexSet**TimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:524288/524288K(Java/Others)TotalSubmission(s):346AcceptedS
- 《一生一芯》数字实验六:实现随机数发生器
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实验目标我们可以利用8位移位寄存器来实现一个简单的随机数发生器。经典的LFSR(线性反馈移位寄存器,Linear-feedbackshiftregister)可以使用n位移位寄存器生成长度为2n−1的二进制循环序列。这类序列的片段在表观上是随机的,所以被广泛用于通信中的随机序列生成。例如,在CDMA通信中的长码的长度就是242−1的伪随机序列。具体实现时,可以用一个8位右移移位寄存器,从左到右的比
- 贪心算法应用:最小反馈顶点集问题详解
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贪心算法应用:最小反馈顶点集问题详解1.问题定义与背景1.1反馈顶点集定义反馈顶点集(FeedbackVertexSet,FVS)是指在一个有向图中,删除该集合中的所有顶点后,图中将不再存在任何有向环。换句话说,反馈顶点集是破坏图中所有环所需删除的顶点集合。1.2最小反馈顶点集问题最小反馈顶点集问题是指在一个给定的有向图中,寻找一个最小的反馈顶点集,即包含顶点数量最少的反馈顶点集。这是一个经典的N
- 持续反馈机制设计与实现
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在传统软件开发中,反馈往往意味着“测试结果的回传”或“用户的抱怨邮件”。但在云原生、DevOps和AI驱动的软件工程新时代,反馈不再是附属流程,而是成为软件系统持续进化的核心驱动器。持续反馈机制(ContinuousFeedbackSystem)的真正价值,不在于“是否收到了反馈”,而在于反馈的速度、质量、触达范围以及其对行为的反作用力。它应当成为软件系统的“神经网络”与“免疫系统”,实现对业务、
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OxygenFeedbackCrackOxygenIntegration为您的社区提供了一种简单有效的互动和提供反馈的方式。它易于配置和集成,并且包括用户友好的界面和许多对评论员和管理员都有用的功能。OxygenFeedbackEnterprise允许您在自己的服务器上安装软件,以便更好地控制数据。您也可以连接到LDAP目录进行身份验证。OxygenIntegration功能随时随地交互-氧气反馈
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EE308-Lab8-AlphaSprint-Day1FeedbackFromMembers1.Beichen,ZhouModulePersonalSummaryCode&Results2.Yuwei,JiangModulePersonalSummaryCode&Results3.Yifan,ZhuModulePersonalSummaryCode&Results4.Yifan,ShenModul
- Index-AniSora模型论文速读:基于人工反馈的动漫视频生成
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AligningAnimeVideoGenerationwithHumanFeedback一、引言论文开头指出,尽管视频生成模型不断涌现,但动漫视频生成面临动漫数据稀缺和运动模式异常的挑战,导致生成视频存在运动失真和闪烁伪影等问题,难以满足人类偏好。现有奖励模型主要针对现实世界视频,无法捕捉动漫的独特外观和一致性要求。为此,作者提出利用人类反馈对动漫视频生成进行对齐的流程,包括构建首个动漫视频多维
- 基于 Python 的自然语言处理系列(87):RRHF 原理与实战
会飞的Anthony
人工智能信息系统自然语言处理python自然语言处理开发语言
✨本文介绍一种新型的人类反馈微调策略——RRHF(RankResponseswithHumanFeedback),它比传统的RLHF更简单、更稳定,在开源社区如AlpacaFarm、UltraFeedback等项目中获得广泛应用。一、RRHF简介RRHF(RankResponseswithHumanFeedback)本质上是一种排名监督方法,用于训练语言模型更好地按照人类偏好进行响应排序。RRHF
- 论文阅读:Training language models to follow instructions with human feedback
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackLLMs之InstructGPT:《Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback》翻译与解读https://arxiv.org/pdf/2203.02155b站视频:https://www.bilibili.
- 51-61 CVPR 2024 最佳论文 | Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation
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aiXpilot智驾大模型1AIGCstablediffusion人工智能自动驾驶智慧城市
23年12月,加州大学圣地亚哥、谷歌研究院、南加州大学、剑桥大学联合发布RichHumanFeedbackforText-to-ImageGeneration论文。作者受大模型中RLHF技术的启发,用人类反馈来改进StableDiffusion等文生图模型,提出了先进的RichHF-18K数据集和多模态RAHF模型。这项技术旨在通过引入更为丰富和多样化的人类反馈,来提升文本到图像生成的质量和准确性
- 系统优化方法学辨析:IPOF及其它(V模型、敏捷开发、PDCA、MPC、系统工程等)
赛卡
敏捷流程IPOF系统工程软件工程硬件工程系统优化机器学习
IPOF方法学:从理论到实践的全解析一、引言在复杂多变的现代系统工程与工业领域,IPOF(Input-Process-Output-Feedback)方法学凭借其闭环反馈机制,展现出独特优势,广泛应用于各类动态优化场景。本文将深入探讨IPOF方法学的理论基础、实际应用案例,并与其他典型方法学进行比较分析。二、IPOF方法学研究论文推荐与实际应用案例(一)研究论文推荐《Question-Negoti
- MATLAB绘制局部放大图
XuX03
matlab贴图
今天,我将分享一段MATLAB代码,该代码生成了一个主副图结合的可视化展示,用于比较不同控制系统性能表现。clc;clear;closeall;%生成时间向量t=0:0.1:12;%生成模拟数据zero_feedback=0.5*ones(size(t));%恒定的0.5adrc=0.5+0.3*sin(t/1.2)-0.2*exp(-t/3);%带振荡的曲线third_curve=-1.5*(t
- 【大模型解惑】大模型如何在 Supervised Fine‑Tuning (SFT) 之后进行 PPO 强化学习微调?
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大模型强化学习SFTPPO预训练监督学习机器学习
近年来主流的大模型对齐流程已趋于“三段式”:预训练→SFT(监督微调)→RLHF(强化学习阶段,常用PPO)。在SFT拿到一个可用初始策略后,再用PPO让模型最大化奖励(人类偏好或自动指标),既能维持语言流畅度,又能显著提升服从性与安全性([2203.02155]Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback,Secretso
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
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1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
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这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
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还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
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通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
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活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite