- 图论记录之最短路迪杰斯特拉
Just right
算法图论java开发语言
简述思想这个思想能用一句话来概括,精简到的极致:每次找到一个最短距离的点并更新起点到各个点的最短距离如果要可视化的话,B站搜索Dijksra算法,有视频讲解伪代码写到这里,其实是想整一个动画的,这样效果更好点,但由于种种原因所以就拖一下intdijkstr(){dist[1]=0;其余的点的距离全部初始化为真无穷,不要写成int的最大值迭代n次将不在s中的,且距离最近的点给tsj即先到t,再加上t
- PaperWeekly
sapienst
PapersPaperwithCodeGeneralML
1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题:(1)神经网络和损失分离的模块化设计(2)强大便捷的基准测试能力(3)易于使用但难以修改(4)github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
- ChatGPT技巧大揭秘:AI写代码新境界
2401_83550420
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘:AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步,开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中,ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型,已经成为许多开发者的新宠。在本文中,我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧,探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型,它
- AI大模型学习:开启智能时代的新篇章
游向大厂的咸鱼
人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型已经成为当今领先的技术之一,引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型,如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等,在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而,这些模型的背后是一系列复杂的学习过程,深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先,AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- 计算机网络复试总结(五)
interee
面试计算机网络
可能会问:基础知识问题:请简述TCP/IP协议栈的层次结构及其功能。TCP/IP协议栈的层次结构及其功能可以简要概述如下:层次结构:TCP/IP协议栈通常被划分为四个主要层次,从底层到高层分别是网络接口层(也称为链路层或数据链路层)、网络层(也称为网际网层)、传输层和应用层。这四个层次协同工作,实现数据的封装、传输和解析,从而完成网络通信任务。功能概述:网络接口层:这是TCP/IP协议栈的最底层,
- 深度学习与(复杂系统)事物的属性
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在:特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构,能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次,底层可能对应简单直观的属性,而随着网络深度的增加,顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系,而在复杂系统中,事物属性间的相互作用往往表现为非线性,例如,某些属
- 主流公链 - Solana
面向Web3,春暖花开
一步步了解Web3Solana智能合约区块链web3
探索Solana区块链:下一代高性能区块链平台1.Solana简介Solana是一个高性能的区块链平台(TPS能达到10W级别),旨在实现高吞吐量和低延迟的区块链交易处理。它采用了一系列创新技术,其中包括ProofofHistory(PoH),TowerBFT共识机制、Turbine快速状态复制引擎和GulfStream时空数据传输协议,以解决传统区块链网络中的性能瓶颈问题。2.Solana的技术
- MyBatis面试专题
XMYX-0
面试mybatis面试职场和发展
文章目录什么是MyBatis?讲下MyBatis的缓存一级缓存二级缓存Mybatis是如何进行分页的?分页插件的原理是什么?分页插件的原理举例说明简述Mybatis的插件运行原理,以及如何编写一个插件?插件运行原理编写一个插件的基本步骤Mybatis动态sql是做什么的?都有哪些动态sql?能简述一下动态sql的执行原理不?动态SQL的执行原理#{}和${}的区别是什么?为什么说Mybatis是半
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 3月18日,每日信息差
信息差Pro
信息差Pro人工智能tomcatjavaffmpeg数据库
素材来源官方媒体/网络新闻高通推出第三代骁龙8s移动平台亚马逊将在日本新建一个物流设施北京将发布第一代通用开放人形机器人本体川渝1000千伏特高压交流工程重庆段全线贯通✨下一代锂硫电池或在5分钟内完成充电中国海油在渤海获得亿吨级油田发现第一、高通技术公司宣布推出第三代骁龙®8s移动平台。据介绍,该平台支持广泛的AI模型,包括目前主流的Baichuan-7B、GeminiNano、Llama2和智谱
- 人过六十,跟老伴关系再好,夫妻之间也要注意这几件事
舒山有鹿
01人到晚年,到底谁跟我们的关系比较亲近呢?有人会说,儿女跟我们的关系比较亲近。而有些人会觉得,还是老伴跟我们的关系比较亲近。其实,儿女和老伴,都是我们这一生最为亲近的家人。当然,如果非要比较,那肯定是老伴跟我们的关系比较亲近一些。由于儿女有自己的生活要过,也组建了自己的家庭,有自己的下一代要照顾,所以他们就不会有太多的精力和时间来照顾父母。但是,老伴不一样,他们跟我们的利益追求是一致的。也就是说
- 突破编程_C++_面试(STL 编程 stack)
breakthrough_01
突破编程_C++_面试c++面试
1请简述std::stack在C++STL中的基本功能和使用场景std::stack在C++STL(标准模板库)中是一个容器适配器,专门用于实现后进先出(LIFO,Last-In-First-Out)的数据结构。其基本功能和使用场景如下:基本功能:push(element):向栈顶添加元素。pop():移除栈顶元素。如果栈为空,则此操作可能会导致未定义行为。top():返回栈顶元素的引用,但不移除
- 飞桨科学计算套件PaddleScience
skywalk8163
人工智能paddlepaddle人工智能飞桨
PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件,利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制,解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式,并提供了基础API和详尽文档供用户使用与二次开发。安装当然要先安装好飞桨PaddlePaddle,再安装PaddleSciencepipinst
- 训练时损失出现负数,正常吗?为什么
苏苏大大
机器学习深度学习人工智能
在训练神经网络时,通常期望损失函数的值是非负的,因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。然而,有时候在训练过程中,损失函数可能会出现负数的情况,这可能是正常的,也可能是因为某些原因导致了不寻常的行为。出现损失函数为负数的情况可能有以下几种原因:1.数值不稳定性:如果在计算损失函数时使用了数值不稳定的操作,比如过大或过小的数值,可能会导致损失函数出现负数。这可能是由于数值计算中的舍入误差
- NUMA与英特尔下一代Xeon处理器学习心得(2)
weixin_34337381
系统架构
上回说到NUMA的一个简介,现在再扯扯NUMA与英特尔下一代Xeon处理器的关系,咱们切入正题做为英特尔下一代的45nmXeon处理器,它会成为未来英特尔从台式机、笔记本到服务器全线产品的主流处理器。比较前一代酷睿处理器平台,它的平台在对以前的系统架构和内存层次体系进行了重大改变的同时,对微架构也进行了全方位的细化,主要改进表现在以下的特性:>新的核心架构,最大可扩展到每个接口4个核心>同步多
- C#、ASP、ASP.NET、.NET、ASP.NET CORE区别、ASP.NET Core其概念和特点、ASP.NET Core个人心得体会
lijingguang
C#c#
C#是一种面向对象的编程语言,主要用于开发跨平台的应用程序。它是.NET框架的一部分,并且可以在.NET平台上运行。ASP(ActiveServerPages)是一种用于构建动态Web页面的技术,使用VBScript或JScript作为服务器端脚本语言。它是早期的Microsoft技术,现已逐渐过时。ASP.NET是微软推出的下一代Web应用程序开发技术,它提供了更强大、更高效的功能和工具。ASP
- 神经网络量化
小厂程序猿
人工智能
神经网络量化(NeuralNetworkQuantization)是一种技术,旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求,同时保持其性能。在深度学习中,神经网络模型通常使用高精度的参数(例如32位浮点数)来表示权重和激活值。然而,这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源,特别是在部署到资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示(例如32位浮
- 神奇的微积分
科学的N次方
人工智能人工智能ai
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•梯度下降法:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向,通过沿着负梯度方向更新权重,可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播:在神经网络训练中,微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响(偏导数),这一过程就是反向
- 运维面试题(网络基础、系统管理)
王尼码
网络运维网络协议
目录网络基础类1、简述ISO/OSI七层模型的==分层与作用==相关-==TCP/IP四(五)层==模型与作用?2、简述TCP三次握手的过程相关-简述四次挥手的过程3、172.22.141.231/26,该IP位于哪个网段?该网段拥有多少可用IP地址?广播地址是什么?系统管理1、权限优化相关-用户user1,对/testdir目录有写和执行权限时,该目录下的只读文件file1是否可修改和删除?2、
- 考试总结
chloepang
1.1运维人员的重要职责有哪些(3分)1.企业数据不丢失不泄露2.7*24小时不宕机3.提升用户体验1.2绝对路径与相对路径概念和区别是什么?(2分)1.从/开始系统唯一的路径2.不从/开始相对于当前目录的路径1.3简述进程、守护进程、程序之间的区别(6分)1.存放在磁盘满中的文件2.内存中运行中的程序3.为了提供某种服务持续运行的程序1.4写出你所知道的主流Linux系统发行版本(5种以上)(5
- IOS面试题object-c 149-152
️ 邪神
IOS面试题iosobjective-c面试题面试
149.简述使用nonatomic一定是线程安全的吗?nonatomic的内存管理语义是非原子的,非原子的操作本来就是线程不安全的,而atomic的操作是原子的,但是并不意味着它是线程安全的,它会增加正确的几率,能够更好的避免线程的错误,但是它仍然是线程不安全的.当使用nonatomic的时候,属性的setter和getter操作是非原子的,所以当多个线程同时对某一属性进行读和写的操作,属性的最终
- IOS面试题object-c 136-140
️ 邪神
IOS面试题ios面试object-c
136.简述block在修改NSMutableArray,需不需要添加__block??如果修改的是NSMutableArray的存储内容的话,是不需要添加__block修饰的。如果修改的是NSMutableArray对象的本身,那必须添加__block修饰。参考block的变量捕获(第3点)137.简述block怎么进行内存管理的??当block内部引用全局变量或者不引用任何外部变量时,该blo
- IOS面试题object-c 121-125
️ 邪神
IOS面试题ios面试题objective-c
121.简述Category在编译过后,是在什么时机与原有的类合并到一起的??1.程序启动后,通过编译之后,Runtime会进行初始化,调用_objc_init。2.然后会map_images。3.接下来调用map_images_nolock。4.再然后就是read_images,这个方法会读取所有的类的相关信息。5.最后是调用reMethodizeClass:,这个方法是重新方法化的意思。6.在
- 安卓Java面试题 181- 190
️ 邪神
Android面试题java开发语言面试android
181.简述Android中的MVC模式与MVP模式?MVC:Model(模型层)、View(视图层)、Control(控制层)View层一般通过XML进行界面的描述Control层主要是由Activity实现的,因此我们应该尽量少的在Activity中进行业务代码的编写,而应该通过Activity交割给Model业务逻辑层来进行处理,这也就是为什么Activity中要设置5s来判断当前Activ
- 看见光,追逐光,成为光~
默涵在当下
高屋建瓴的人,散发着高贵气质,周遭牛人很多,咬紧他们~杜总,从看网知网背景出发,讲到发现流量痛点,讲到站点布局,讲到下一步机会,从而又契合到自动驾驶网络。从如何构建五级驾驶,到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造,注入人的干预分类,优化再到聚类,让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%,告警防护率达到90%,两者交叉防护有效率达到多少?99%一切皆可AI~一切皆可AI~优秀自觉
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 【PRIVGUARD-privguard-artifact-main】代码学习(parser部分)
LOST P
论文阅读学习论文阅读论文笔记
privguard-artifact-main:parser部分简述1.abstract_domain.py(1)简介实现PrivGuard中的抽象域功能。PrivGuard是一个旨在确保Python程序符合特定隐私策略的工具。代码中定义了两种类型的抽象域:闭区间格(ClosedIntervalL)和模式格(SchemaL)。闭区间格(ClosedIntervalL):这部分代码定义了一个处理扩展
- Pytorch nn.Module
霖大侠
pytorch人工智能python深度学习cnn神经网络卷积神经网络
一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数,用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类:Module:所有神经网络模型的基类,用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层,进行线性变换。Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层,分别对应简单RNN、长短时记忆网络(LSTM)、门
- 计算机设计大赛 题目:基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习
iuerfee
python
文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/