- PyTorch实战:手把手教你完成MNIST手写数字识别任务
吴师兄大模型
PyTorchpytorch人工智能python手写数字数别MNIST深度学习开发语言
系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看:张量是什么?5分钟教你快速创建张量!02-张量运算真简单!PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch?张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器:PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始:PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改!PyTorchreshape、tra
- 深度学习(5)-卷积神经网络
yyc_audio
深度学习cnn人工智能
我们将深入理解卷积神经网络的原理,以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例,它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过,当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单,但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠,你很快就会知道这些层的作用。我们
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- 《DNK210使用指南 -CanMV版 V1.0》第四十七章 MNIST实验
嵌入式编程开源产品程序员
第四十七章MNIST实验1)实验平台:正点原子DNK210开发板2)章节摘自【正点原子】DNK210使用指南-CanMV版V1.03)购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?&id=7828013987504)全套实验源码+手册+视频下载地址:http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-DNK210.html5)正点
- 什么是神经网络
jerryjee
神经网络与深度学习神经网络深度学习机器学习人工智能python
概述简而言之,神经网络就是函数:输入数据,输出结果。函数我们以MNIST手写数字图像识别为例,来定义一下对应的函数形式:任务类型:图像分类输入:一张图像包含28x28=784个像素,每个像素用一个实数表示输出:0-9任务描述:从图像张识别出唯一的数字函数定义y=f(x1,x2,...,x784)y=f(x_1,x_2,...,x_{784})y=f(x1,x2,...,x784)xi∈R,i=1,
- Pytorch实现mnist手写数字识别
Zn要学习
python
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**我的环境:语言环境:Python3.8编译器:JupyterLab深度学习环境:torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
- 深度学习(1)-简单神经网络示例
yyc_audio
深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- MNIST Examples for GGML - Fully connected network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesFullyconnected
MNISTExamplesforGGML-Fullyconnectednetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2.Toevaluatethemod
- MNIST Examples for GGML - Convolutional network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesConvolutionalnetwork
MNISTExamplesforGGML-Convolutionalnetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Convolutionalnetwork2.2.1.TotrainaconvolutionalnetworkusingTensorFlow2.2.2.ToevaluatethemodelontheCPUusing
- PyTorch入门实战:从零搭建你的第一个神经网络
不打滑的西瓜皮
机器学习深度学习人工智能神经网络pythonpytorchpycharm
目录一、PyTorch简介:为什么选择它?二、环境搭建:5分钟快速安装三、核心概念:张量与自动求导1.张量(Tensor):深度学习的数据基石2.自动求导(Autograd):神经网络训练的核心四、实战:手写数字识别(MNIST)1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络(CNN)3.训练与评估五、下一步学习建议一、PyTorch简介:为什么选择它?PyTorch是当前最热门的深度学习框架之一,由
- 25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng:"+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战(附完整可视化分析)
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页:机器学习司猫白ok,话不多说,我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集,通过Keras构建全连接神经网络,实现0-9数字的分类识别。文章将包含:关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- mnist数据集下载及使用
小句
pytorch机器学习
#mnist数据集在百度云盘里#链接:https://pan.baidu.com/s/1ca2rL2-0_JLtnH1YQ3otvA#提取码:uq3d#pytorch自带数据集的使用importtorchvisionfromtorchvision.datasetsimportMNISTmnist=MNIST(root="./data",train=True,download=False)print
- 【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》
智算菩萨
深度学习人工智能
摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性,并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。通过鞍点优化框架,作者提供了对抗攻击和防御机制的统一视角,并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其方法的有效性。本文的核心贡献包括:1)定义攻击模型和扰动集以优化模型参数;2)强调网络容量对对抗鲁棒性的影响;3)提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁
- T1:实现mnist手写数字识别
哈维羊
neo4j
>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前:目标1.知道如何配置环境2.跑通模型(不报错)3.储存模型,供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一、环境配置编译器:PyC
- TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签
dg989385783
在MNIST手写字数据集中,我们导入的数据和标签都是预先处理好的,但是在实际的训练中,数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例,我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如:数字标签“6”转化为onehot标签就是[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0].首先获取需要处理的标签的个数:batch_size=tf.size(labels)1假设输入了6张手写字图片,那么对应
- 使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字
mosquito_lover1
pythontensorflowkeras
一个简单的图像识别项目代码示例,使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型,用于识别MNIST手写数字数据集,并将测试结果输出到HTML。代码运行效果截图:具体操作步骤:1.安装所需的库首先,确保你已经安装了所需的Python库:pipinstalltensorflownumpymatplotlibpandasjinja2TensorFlow:用于构建和训练深度
- 一、TensorFlow的建模流程
李建军
TensorFlowtensorflow人工智能python
1.数据准备与预处理:加载数据:使用内置数据集或自定义数据。预处理:归一化、调整维度、数据增强。划分数据集:训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象:利用tf.data优化数据流水线。importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.kera
- selenium记录Spiderbuf例题C01
Daisy-Mo
selenium测试工具
防止自己遗忘,故作此为记录。步骤:(1)进入例题,找到需要点击的元素。可得buttonxpath:click_xpath:str=r'//li/a[@title="mnist"]'WebDriverWait(driver,10).until(expected_conditions.element_to_be_clickable((By.XPATH,click_xpath)))res=driver.
- 深度学习框架PyTorch原理与实践
AI天才研究院
AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1)自动求导机制2)GPU加速3)模型部署4)数据管道5)代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
- python中keras_Python深度学习——keras(一)
weixin_39534321
python中keras
神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据,出来的数据变得更加有用(吃进去的是草,挤出来的是奶)。大多数深度学习,都是将若干个简单的层给链接起来,实现渐进式的数据过滤,也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
- 【深度学习】softmax回归的简洁实现
熙曦Sakura
深度学习深度学习回归人工智能
softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样,通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节继续使用Fashion-MNIST数据集,并保持批量大小为256。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l初始化模型参数[softmax回
- Python从0到100(八十一):神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率
是Dream呀
python神经网络开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Jupyter Notebook代码实现了一个简单的全连接神经网络,用于对MNIST手写数字数据集进行分类任务
pk_xz123456
PyTorch入门案例jupyter神经网络分类
{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":7,"metadata":{
- PyTorch 官方文档 中文版本
圣心
pytorch机器学习
文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数,并保存经过训练的模型。本教程向您介绍完整的ML工作流在PyTorch中实现,并提供了用于了解有关每个概念的更多信息的链接。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
- python+selenium定位网页 动态元素 + 定位非select(即input)的下拉列表 + 返回上一个函数进行保存操作
心田婷
python定位seleniumpython
1、python+selenium定位网页动态元素这个折磨我快一天的小东西,磨的我都快想睡觉了网上大佬门的经验啥的都看遍了,或许是看到不够多,找了一天都没解决,然后现在终于找到了解决的办法!!!报错:selenium.common.exceptions.NoSuchElementException:Message:nosuchelement:Unabletolocateelement:{“meth
- 使用IDEA创建一个SpringBoot项目
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面试学习路线阿里巴巴springbootintellij-ideajava服务器linux
文章目录一、SpringBoot是什么?二、使用idea创建SpringBoot项目1.使用idea的SpringInitiallizr创建项目2.初步配置3.编写简单代码及运行4.两个好玩的小东西总结一、SpringBoot是什么?Spring框架是Java平台上的一种开源应用框架,提供具有控制反转特性的容器。SpringBoot基于Spring4.0设计,不仅继承了Spring框架原有的优秀特
- tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程
张登杰踩
tensorflowtensorboardtensorflowmnist神经网络
importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamax_steps=1000#训练步数learning_rate=0.001#设置学习率dropout=0.9#神经元保留比例data_dir='./MNIST_data'#数据存放路径#minist数据集下载链接:https://pan.baidu
- P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别
今天补充能量了吗
pytorch人工智能python深度学习机器学习
本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者:K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片,其中60000张为训练数据,10000为测试数据,70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量,则得到长度
- python实战(十五)——中文手写体数字图像CNN分类
CM莫问
python实战深度学习pythoncnn人工智能深度学习算法图像分类手写体识别
一、任务背景本次python实战,我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模,不同于经典的MNIST数据集,我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。除了常规的汉字“零”到“九”之外还多了“十”、“百”、“千”、“万”、“亿”,共15种汉字数字。二、python建模1、数据读取首先,读取jpg数据文件,可以看到总共有15000张图像数据。importpandasas
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb