【Yii学习系列：Yii视频讲义——前篇（转）】的更多相关文章

Yii学习系列：Yii视频讲义——前篇（转）

1.yii的网址 http://www.yiiframework.com/ yii官方网址 http://www.yiichina.com/ yii中文社区 2.bootstrap的网址 http://getbootstrap.com/ bootstrap官方网址 http://www.bootcss.com bootstrap中文网址 3.yii-bootstrap 3.1 yii-bootstrap扩展 http://www.yiiframework.com/extension/bootst…

音视频学习系列第（五）篇---MediaRecorder的使用

音视频系列 什么是MediaRecorder MediaRecorder是安卓提供的一个用于音视频采集的类 在前几篇文章中,我们已经介绍了如何进行音频和视频的采集,即通过AudioRecord采集音频,通过Camera来采集视频 那么我们还为什么要介绍MediaRecorder了 前几篇文章介绍的音视频采集,采集的都是原始数据,对于音频来说是pcm数据,对于视频来说是YUV数据,camera中获取的是NV21,camera2获取的是YUV_420_888 对于原始数据还需要进行编码和封装,才能使…

音视频学习系列第（七）篇---MediaCodec的使用

音视频系列 什么是MediaCodec MediaCodec是安卓官方提供的一套用于音视频编码和解码的API,该API是在安卓4.1(API 16)引入的,因此只能用于4.1以上的手机 MediaCodec工作原理 先上一幅图 MediaCodec工作原理.png 从图中可以看出MediaCodec的架构采用了2个缓冲区队列,即input缓冲区队列和output缓冲区队列 缓冲区队列 它是一个队列,队列中的每个元素都是一个换种区 Client,Codec Client指的是API的使用者 Cod…

音视频学习系列第（三）篇---wav文件的存储和解析

音视频系列 什么是wav wav是一种无损的音频文件格式,wav文件有两部分,第一部分是文件头,记录一些重要的参数信息,如音频的采样率,通道数,数据位宽,第二部分是数据部分,数据部分可以是PCM,也可以是其它的编码格式的数据 为什么要将音频存储wav格式 存储为该格式,音乐播放器可以通过读取wav头,识别出它是音频文件,从而进行播放. 因为后缀名是可以任意修改的,不能简单的通过后缀名来判断该文件是否是音频文件 wav与pcm的区别 pcm是一种未经压缩的编码方式 wav是一种无损的音频文件格式…

SpringMVC学习系列（12） 完结篇 之 基于Hibernate+Spring+Spring MVC+Bootstrap的管理系统实现

到这里已经写到第12篇了,前11篇基本上把Spring MVC主要的内容都讲了,现在就直接上一个项目吧,希望能对有需要的朋友有一些帮助. 一.首先看一下项目结构: InfrastructureProjects:是抽取出的基础项目,主要封装了一些通用的操作. SpringMVC3Demo:就是管理系统所在的项目. WeiXinAPI:是之前做微信管理平台测试时封装一些操作,如果不需要把该项目移除即可. 注:项目的前端UI框架用的是国外的一个基于Bootstrap框架的开发的Demo,如不需要替换为…

【深度学习系列3】 Mariana CNN并行框架与图像识别

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU…

1、HTML学习 - IT软件人员学习系列文章

本文做为<IT软件人员学习系列文章>的第一篇,将从最基本的开始进行描述,了解的人完全可以跳过本文(后面会介绍一些工具). 今天讲讲Web开发中最基础的内容:HTML(超文本标记语言).HTML的内容是文本,就象我们在文本文档中记录内容一样. 一.最基本例子. 下面是一个最基本的HTML页面文本内容(代码一): <html> <head> <title>这个HTML页面</title> </head> <body> 这是HT…

SpringMVC学习系列-后记 开启项目的OpenSessionInView

在系列的 SpringMVC学习系列(12) 完结篇 的示例项目中,由于当时考虑到OpenSessionInView会对性能有一定的影响,所以就没有配置项目的OpenSessionInView.在mapping文件的配置中比如:Account.hbm.xml为了账户登录系统时查询方便,所以在映射Role时直接采用了lazy="false",而且在Role映射权限Authority时也直接采用了lazy="false",这样登录是方便了,但是在做了账户列表时才意识到即…

Yii框架的学习指南（策码秀才篇）1-1 如何认识Yii framework

Yii的框架和其他框架的区别在于:它是更加 快速,安全,专业的PHP框架 Yii是一个高性能的,适用于开发WEB2.0应用的PHP框架. Yii是一个基于组件.用于开发大型 Web 应用的 高性能 PHP 框架.Yii 几乎拥有了 所有的特性 ,包括 MVC.DAO/ActiveRecord.I18N/L10N.caching.基于 JQuery 的 AJAX 支持.用户认证和基于角色的访问控制.脚手架.输入验证.部件.事件.主题化以及 Web 服务等等.Yii 采用严格的 OOP 编写,Yii…

【Silverlight】Bing Maps学习系列（一）：开发前的准备工作

[Silverlight]Bing Maps学习系列(一):开发前的准备工作 微软推出的Bing Maps地图引擎,对外开放了Silverlight和Ajax两种客户端API,同时微软针对全球地图还推出了Bing Maps的Silverlight控件,该控件基于Silverligt 3发布.本篇将以这个控件为基础,简单介绍些基于Bing Maps 的Silverlight控件开发的环境搭建和其他相关准备工作. 因为Bing Maps Silverlight Control是基于Silverlig…

手牵手，从零学习Vue源码 系列二（变化侦测篇）

系列文章: 手牵手,从零学习Vue源码 系列一(前言-目录篇) 手牵手,从零学习Vue源码 系列二(变化侦测篇) 陆续更新中... 预计八月中旬更新完毕. 1 概述 Vue最大的特点之一就是数据驱动视图,那么什么是数据驱动视图呢? 其实,我们可以把数据理解为状态,而视图就是用户可直观看到页面.页面不可能是一成不变的,它应该是动态变化的,而它的变化也应该是有迹可寻的,或者是由用户操作引起的,亦或者是由后端数据变化引起的,当状态发生改变时,页面也就应该随之而变化,所以我们就可以得到如下一个公式: U…

Android学习系列(37)--App调试内存泄露之Context篇(下)

接着<Android学习系列(36)--App调试内存泄露之Context篇(上)>继续分析. 5. AsyncTask对象 我N年前去盛大面过一次试,当时面试官极力推荐我使用AsyncTask等系统自带类去做事情,当然无可厚非. 但是AsyncTask确实需要额外注意一下.它的泄露原理和前面Handler,Thread泄露的原理差不多,它的生命周期和Activity不一定一致. 解决方案是:在activity退出的时候,终止AsyncTask中的后台任务. 但是,问题是如何终止? Async…

Intelli IDEA学习系列之快捷键篇

Intelli IDEA学习系列之快捷键篇 IDEA简介: IDEA 全称IntelliJ IDEA,是java语言开发的集成环境,IntelliJ在业界被公认为最好的java开发工具之一,尤其在智能代码助手.代码自动提示.重构.J2EE支持.Ant.JUnit.CVS整合.代码审查. 创新的GUI设计等方面的功能可以说是超常的.IDEA是JetBrains公司的产品,这家公司总部位于捷克共和国的首都布拉格,开发人员以严谨著称的东欧程序员为主. 在学习过程中会慢慢补充..... [1.查找] 1…

Caffe学习系列——工具篇：神经网络模型结构可视化

Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可…

源码学习系列之SpringBoot自动配置（篇一）

源码学习系列之SpringBoot自动配置源码学习(篇一) ok,本博客尝试跟一下Springboot的自动配置源码,做一下笔记记录,自动配置是Springboot的一个很关键的特性,也容易被忽略的属性,因为这个属性被包括在@SpringBootApplication注解里,所以不去跟一下源码都不知道还有这个属性,ps:本博客源码基于SpringBoot1.5.7版本 @SpringBootApplication ok,跟一下@SpringBootApplication,发现@SpringBoo…

源码学习系列之SpringBoot自动配置（篇二）

源码学习系列之SpringBoot自动配置(篇二)之HttpEncodingAutoConfiguration 源码分析 继上一篇博客源码学习系列之SpringBoot自动配置(篇一)之后,本博客继续跟一下SpringBoot的自动配置源码 ok,先复习一下上一篇的内容,从前面的学习,我们知道了SpringBoot的自动配置主要是由一个选择器AutoConfigurationImportSelector,先通过选择器将自动配置的类加载到Spring容器 注意点: List configurati…

手牵手，从零学习Vue源码 系列一（前言-目录篇)

系列文章: 手牵手,从零学习Vue源码 系列一(前言-目录篇) 手牵手,从零学习Vue源码 系列二(变化侦测篇) 手牵手,从零学习Vue源码 系列三(虚拟DOM篇) 陆续更新中... 预计八月中旬更新完毕. 1 前言 作为一名前端开发人员,日常开发使用Vue.js,对于各种Api使用都是只知其然而不知其所以然,不想日复一日的从入门到入门,我们已经都这个岁数了,是时候做出一些改变了! 于是我决定从即日起从GitHub上clone下来一份Vue.js源码来深入研究,本系列将一直更新至博文对Vue源码…

<Yii 学习>写入日志

$postStr ='test:'.(empty( $GLOBALS["HTTP_RAW_POST_DATA"])?'':$GLOBALS["HTTP_RAW_POST_DATA"]);//以test 开头Yii::log($postStr,'trace','test'); 'log' => array( 'class' => 'CLogRouter', 'routes' => array( // array( // 'class'=>'CW…

Yii学习笔记之四（表单验证 api 翻译）

1.表单验证 对于用户输入的全部数据,你不能信任,必须加以验证. 全部框架如此.对于yii 能够使用函数  yii\base\Model::validate()  进行验证 他会返回boolean值的 true /false 假设验证未通过,能够使用 yii\base\Model::$errors 属性进行处理,例如以下代码: <?php //载入表单模型(绝对地址方式) /*假设上面引入 use app\models\ContactForm; 则能够直接使用 $model = new Cont…

Mysql优化系列之查询性能优化前篇3（必须知道的几个事实）

事实一:临时表没有任何索引 最常见的临时表莫过于在from子句中写子查询,遇到这种情况,Mysql会先将其查询结果放到一张临时表中, 然后将这个临时表当做普通表对待 事实二:执行计划优化 大多数的sql语句在执行计划中都会被优化,这些优化都是mysql在内部评估分析后优化的,比如我们的关联查询 中的表关联顺序优化,顺便说一下,执行计划也是一个数据结构 事实三:排序,尽量用到索引 排序是一个成本很高的操作,记住这一点 事实四:IN查询有专门的优化策略 但是,不要在in()查询中再使用子查询,有两种…

(zhuan) 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

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Java从零开始（前篇）

前篇 自述 本人大三通信专业,咸鱼一枚,对专业所学傅里叶变换等实在提不起兴趣. 幸好略学过c系列语言,但也浅尝辄止,浑浑噩噩,深入之后被指针弄地晕头转向. 想在毕业后转行计算机,于是我下定决心从零开始学习Java语言. 系统地学习,务实地记录.不怕头秃,干就完事. 目标 书籍与视频结合,每天至少花两个小时学习Java知识. 对每天所得所想加以记录,希望每天都能获取知识,提升自己. 对知识的梳理尚且不全面的,我会在后续进行补充纠正. 写在最后 Java学习系列博客用来给自己复习知识,构建知识体系.…

【JDK1.8】 Java小白的源码学习系列：HashMap

目录 Java小白的源码学习系列:HashMap 官方文档解读 基本数据结构 基本源码解读 基本成员变量 构造器 巧妙的tableSizeFor put方法 巧妙的hash方法 JDK1.8的putVal方法 JDK1.8的resize方法 初始化部分 数组搬移部分 Java小白的源码学习系列:HashMap 春节拜年取消,在家花了好多天时间啃一啃HashMap的源码,同样是找了很多很多的资料,有JDK1.7的,也有JDK1.8的,当然本文基于JDK1.8.将所学到的东西进行整理,希望回过头再看…

【Android 直播软件开发：音视频硬解码篇】

开篇 炙手可热,望而生畏的音视频开发 时至今日,短视频App可谓是如日中天,一片兴兴向荣.随着短视频的兴起,音视频开发也越来越受到重视,但是由于音视频开发涉及知识面比较广,入门门槛相对较高,让许许多多开发者望而生畏. 为什么写这一系列博文 虽然网上有很多的博文总结了音视频打怪升级的路线,但是音视频开发相关的知识都相对独立,有讲"音视频解码相关"的,有讲"OpenGL相关"的,也有讲"FFmpeg相关的",但是对于新手来说,把所有的知识衔接串联起来…

Java并发包源码学习系列：JDK1.8的ConcurrentHashMap源码解析

目录 为什么要使用ConcurrentHashMap? ConcurrentHashMap的结构特点 Java8之前 Java8之后 基本常量 重要成员变量 构造方法 tableSizeFor put方法存值 putVal initTable treeifyBin tryPresize transfer get方法取值 get 总结 参考阅读 系列传送门: Java并发包源码学习系列:AbstractQueuedSynchronizer Java并发包源码学习系列:CLH同步队列及同步资源获取与…

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

RabbitMQ学习系列（四）: 几种Exchange 模式

上一篇,讲了RabbitMQ的具体用法,可以看看这篇文章:RabbitMQ学习系列(三): C# 如何使用 RabbitMQ.今天说些理论的东西,Exchange 的几种模式. AMQP协议中的核心思想就是生产者和消费者隔离,生产者从不直接将消息发送给队列.生产者通常不知道是否一个消息会被发送到队列中,只是将消息发送到一个交换机.先由Exchange来接收,然后Exchange按照特定的策略转发到Queue进行存储.同理,消费者也是如此.Exchange 就类似于一个交换机,转发各个消息分发到相…

Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率…

Caffe学习系列(23)：如何将别人训练好的model用到自己的数据上

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…