- 深度学习进阶:TensorFlow实战指南
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow,涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作,深度学习基础如CNN和RNN,以及自定义层和优化算法。书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例,包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU,并通过图像分类和文本情感分析等实战案例,
- 第38周:猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)
weixin_46620278
tensorflow人工智能python
目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者:说在前面1)本周任务:了解model.train_on_batch()并运用;了解tqdm,并使用tqdm实现可视
- Tensorflow 实现 Word2Vec
王小鸟_wpcool
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容,利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子,现在挣钱真容易。附链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py代码
- 深度学习的发展历程
SnowScholar
深度学习机器学习深度学习神经网络发展历程
参考书籍《Tensorflow实战Google深度学习框架》郑泽宇等要想学习深度学习这门技术,那么有必要对其发展作一定程度的了解。深度学习其实不是一门新技术,目前大家熟悉的“深度学习”基本上是深度神经网络的一个代名词,神经网络技术可追溯到1943年。深度学习之所以被人们认为是新技术,那是因为它在21世纪初并不流行。神经网络的发展不是一番风顺,它的发展经历了三个起落,也可分为三个阶段。第一阶段:受到
- Tensorflow实战深度学习笔记一
独立开发者Lau
人类直观能力----人工智能(自然语言理解、图像识别、语音识别等)。经验----机器学习。训练----特征相关度。特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征,并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
- 4.3 TensorFlow实战三(3):MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型
大白猿学习笔记
一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题,提高了识别性能。很容易想到,能否增加隐藏层数量来进一步提高模型预测的的准确率。这一节我们尝试构建两层神经网络模型。代码方面,只需要修改隐藏层构建到输出层构建的一部分即可#构建多隐藏层(2层)H1_NN=256#第1隐藏层神经元的数量w1=tf.Variable(tf.rand
- TensorFlow实战教程(三十五)-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别(基础篇)
张志翔的博客
TensorFlow实战教程pythontensorflowkeras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。这篇文章将介绍基础知识,因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境,并对比常用的深度学习框架,最后普及手写数字识别案例。基础性文章,希望对您有所帮助一.VSCode安装Python在介绍代码之前,先讲解Python常用的开发
- TensorFlow实战教程(二十五)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(下)模型构建
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~上一篇文章处理后的数据格式如下图所示,将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件,这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练、
- TensorFlow实战教程(十九)-Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkerasrnn
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章,希望对您有所帮助!一.循环神经网络在编写代码之前,我们需要介绍什么是RNN,RNN是怎样运行的以及RNN的
- TensorFlow实战教程(二十四)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(上)数据预处理
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~一.什么是命名实体识别实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)对于知识图谱构
- TensorFlow实战教程(二十八)-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像,一篇非常经典的图像分类文字。这篇文章将结合文本挖掘介绍微博情感分类知识,包括数据预处理、机器学习和深度学习的情感分类,后续结合LDA进行主题挖掘。基础性文章,希望对您有所帮助!一.BiLSTM模型LSTM的全称是LongShort-TermMemory,
- TensorFlow实战教程(一)-TensorFlow环境部署
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
从本篇文章开始,作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念,同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法,主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~同时自己也是人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
- TensorFlow实战教程(十七)-Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章,希望对您有所帮助!一.什么是分类学习1.Classification我们之前文章解决的都是回归问题,它预测的是一个连续分布的值,例如房屋的价格、汽车的速度、Pizza的价格
- [TensorFlow 学习笔记-03]TensorFlow简介
caicaiatnbu
TensorFlow学习笔记深度学习TensorFlow
[版权说明]TensorFlow学习笔记参考:李嘉璇著TensorFlow技术解析与实战黄文坚唐源著TensorFlow实战郑泽宇顾思宇著TensorFlow实战Google深度学习框架乐毅王斌著深度学习-Caffe之经典模型详解与实战TensorFlow中文社区http://www.tensorfly.cn/极客学院著TensorFlow官方文档中文版TensorFlow官方文档英文版以及各位大
- 免费教材丨第55期:Python机器学习实践指南、Tensorflow 实战Google深度学习框架
人工智能爱好者俱乐部
小编说时间过的好快啊,小伙伴们是不是都快进入寒假啦?但是学习可不要落下哦!本期教材本期为大家发放的教材为:《Python机器学习实践指南》、《Tensorflow实战Google深度学习框架》两本书,大家可以根据自己的需要阅读哦!《Python机器学习实践指南》内容简介机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Py
- Tensorflow入门(七)——CNN经典模型:LeNet
陈陈陈Chann
#Tensorflow卷积神经网络tensorflow深度学习机器学习
上一节《Tensorflow入门(六)——初识卷积神经网络(CNN)》实战篇《Tensorflow实战(二)——MNIST(CNN实现)》原文链接:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862本文在原文基础上进行细微的修改和完善。文章目录1.CNN的三个特点1.1局部感知1.2参数(权值)共享1.3池化2.LeNet52.1C1层(卷积层):6@28×2
- 深度之眼-机器学习总结
任嘉平生愿
为期三个月的西瓜书机器学习训练营结束,昨天听完了毕业典礼。我做了如下总结:校长讲话:定目标短时间自己的小团队闭环开环闭环----学习小部分就应用时间和努力的堆积打比赛应用人工智能的课题和方向资料tensorflow实战google深度学习框架和强者学习才会遇强则强博士讲话:1.坚持写博客2.github3.多练习4.英文原版的文章高级课程你目前的弱点是什么5.多读论文
- 机器学习(19)---神经网络详解
冒冒菜菜
机器学习从0到1机器学习人工智能神经网络笔记
神经网络一、神经网络概述1.1神经元模型1.2激活函数二、感知机2.1概述2.2实现逻辑运算2.3多层感知机三、神经网络3.1工作原理3.2前向传播3.3Tensorflow实战演示3.3.1导入数据集查看3.3.2数据预处理3.3.3建立模型3.3.4评估模型四、反向传播五、例题5.1题15.2题2一、神经网络概述1.1神经元模型 1.这里采用最广泛一种定义:神经网络是由适应性的简单单元组成的广
- TensorFlow实战(五)Deep Dream(计算机生成梦幻图像)——理解深度神经网络结构及应用
young974
一、疑问卷积层究竟学到了什么内容?同一卷积层中不同通道学习到的内容有什么区别?浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有什么区别?二、DeepDream技术原理DeepDream生成梦幻图像1.利用CNN进行图像分类:CNN的图像分类2.DeepDream使用梯度上升的方法可视化网络每一层的特征,即用一张噪声图像输入网络,反向更新的时候不更新网络权重,而是更新初始图像的像素值,(这里卷积神经网络是固定的
- 机器学习实战:Python基于NN神经网络进行分类(十一)
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python神经网络
文章目录1前言1.1神经网络的介绍1.2神经网络的应用2.Tensorflow实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3数据预处理2.4建立神经网络2.5训练模型2.6评估模型2.7预测3.讨论1前言神经网络(Neuralnetwork,NN)机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构,每个神经元都接收输入信号、进行计算并
- 【Manning2022新书】TensorFlow实战
数据派THU
神经网络机器学习人工智能深度学习java
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。在本实用教程中,您将在创建可用于生产的应用(如法语-英语翻译程序和可以编写小说的神经网络)时,亲自构建可重用的技能。您将欣赏从DL基础知识到NLP、图像处理和MLOps
- 深度学习02-神经网络(MLP多层感知器)
liaomin416100569
深度学习神经网络人工智能
文章目录神经网络简介学习路径分类多层感知器(MLP)神经网络认识两层神经网络输入层从输入层到隐藏层从隐藏层到输出层激活层输出的正规化如何衡量输出的好坏反向传播与参数优化过拟合BP算法推导定义算法讲解前向传播反向传播具体实例tensorflow实战加载数据集数据预处理one-host编码keras.utils.to_categorical()构造多层感知器模型tf.keras.Sequentialk
- TensorFlow实战--使用神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类
C君莫笑
人生苦短-我用Pythontensorflowpython机器学习
利用单层神经网络实现对鸢尾花数据集的分类使用没有隐含层的单层前馈型神经网络来实现对鸢尾花的分类importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastftf.enable_eager_execution()#关键importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']="SimHei"plt.
- 线性回归详解及Tensorflow实战
lmn_
AI人工智能AI线性回归算法
0x01线性回归概述线性回归()是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法其表达形式为y=w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布线性回归可能是统计学和机器学习中最著名和最容易理解的算法之一在统计学中,线性回归是一种对标量响应和一个或多个解释变量(也称为因变量和自变量)之间的关系进行建模的线性方法一个解释变量的情况称为简单线性回归(simplelin
- 机器学习笔记(十三):TensorFlow实战五(经典卷积神经网络: LeNet -5 )
LiAnG小炜
机器学习笔记
1-引言之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型,不同结构的网络模型也有不同的效果。但是怎样的神经网络模型具有比较好的效果呢?下图展示了CNN的发展历程。经过人们不断的尝试,诞生了许多有有着里程碑式意义的CNN模型。因此我们接下来会学习这些非常经典的卷积神经网络LeNet-5AlexNetVGGInceptionResN
- Tensorflow-图像处理视频课程-唐宇迪-专题视频课程
迪哥有点愁了
视频教程图像处理深度学习tensorflow机器学习人工智能
Tensorflow-图像处理视频课程—491人已学习课程介绍课程以Tensorflow作为核心武器,基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。课程收益掌握如何使用Tensorflow进行图像处理并使用tensorflow实战。讲师介绍唐宇迪更多讲师课程计算机博士,专注于机器学习
- 深度学习之TensorFlow实战2
Mr Robot
深度学习TensorFlow人工智能人工智能深度学习tensorflowpython
TensorFlow基本概念图(Graph):图描述了计算的过程,TensorFlow使用图来表示计算任务。张量(Tensor):TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化的多维数组。操作(op):图中的节点被称为op(opearation的缩写),一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor。会话(Session):图必须在称之为“会话
- Day1 #100DaysofMLCoding#
MWhite
2018-8-6个人前置条件:已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%,tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%)比较了解pandas,numpy,matplotlib,seaborn,tensorflow,sklearn今日计划复习数学模型基础看深度学习博客——太长了悠闲时看视觉CV博客一colah个人博客
- TensorFlow实战(四)MNIST手写数字识别进阶——单、多隐层全连接网络
young974
上节手写数字识别入门用的是单个神经元来处理分类问题,准确率达0.8619。这一节做一些改进,以单隐含层全连接网络为例,可使准确率达0.9744。后进一步调整隐含层数测试发现,加入不同层数隐含层达到的准确率,3层>单层>2层。说明神经网络的层数未必越多越好。单个神经元模型全连接单隐藏层神经网络导入数据集importtensorflowastfimporttensorflow.examples.tut
- TensorFlow实战:LSTM的结构与cell中的参数
星之所望
python
一些参数训练的话一般一批一批训练,即让batch_size个句子同时训练;每个句子的单词个数为num_steps,由于句子长度就是时间长度,因此用num_steps代表句子长度。在NLP问题中,我们用词向量表示一个单词(一个数基本不能表示一个词,大家应该都知道的吧,可以去了解下词向量),我们设定词向量的长度为wordvec_size。LSTM结构中是一个神经网络,即下图的结构就是一个LSTM单元,
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr