- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
ShuQiHere
机器学习深度学习神经网络
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。然而,随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升,传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下,神经网络重新进入了研究者们的视野,并逐步演变为深度学习,成为解决复杂问题的强大工具。今天,我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程,揭示这些
- 神经网络深度学习梯度下降算法优化
海棠如醉
人工智能深度学习
【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法],这一篇就足够(很全很详细)_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069/2761936梯度下降数学原理
- 李宏毅机器学习笔记 2.回归
Simone Zeng
机器学习机器学习
最近在跟着Datawhale组队学习打卡,学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef开源内容:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes本篇文章对应视频中的P3。另外,最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》,会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器
- 深度学习路线,包括书籍和视频
jjm2002
深度学习深度学习人工智能
深度学习是一个广泛而快速发展的领域,涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线,包括书籍和视频资源。入门阶段:理解基础知识:书籍:《深度学习》(DeepLearning)IanGoodfellow,YoshuaBengio和AaronCourville著。这是深度学习领域的权威书籍,适合初学者。书籍:《神经网络与深度学习》(NeuralNetworksandDeepLearning)Micha
- 神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周
林间得鹿
吴恩达深度学习系列课程笔记深度学习神经网络笔记
神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记。深度学习简介什么是神经网络深度学习一般是指训练神经网络。那么什么是神经网络?课程以房价预测的例子来说明
- 小白初探|神经网络与深度学习
神奇的代码在哪里
人工智能深度学习神经网络人工智能外接显卡
一、学习背景由于工作的原因,需要开展人工智能相关的研究,虽然不用参与实际研发,但在项目实施过程中发现,人工智能的项目和普通程序开发项目不一样,门槛比较高,没有相关基础没法搞清楚人力、财力如何投入,很难合理管控成本以及时间。为搞清楚情况,老年博主决定一步一个脚印,好好自学。在写本文时,博主已学到一定阶段了,趁有时间,通过博文记录下来,以免遗忘。二、学习准备常年的学习告诉我们,一门学科要快速入门,主流
- 神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记
砍树+c+v
深度学习神经网络pytorch人工智能python回归笔记
Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归,也称为多类逻辑回归,是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist
- 【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周:浅层神经网络
倏然希然_
深度学习与神经网络神经网络深度学习人工智能
目录神经网络概览神经网络表示含有一个隐藏层的神经网络(双层神经网络)计算神经网络的输出多样本的向量化向量化实现的解释激活函数(Activationfunctions)一些选择激活函数的经验法则:为什么需要非线性激活函数?激活函数的导数神经网络的梯度下降法(选修)直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络:第
- 2023年度佳作:AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战
鸭鸭渗透
人工智能AIGCagi语言模型自然语言处理
目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。LLM:LargeLanguageModel,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大,包含成
- Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法
爱喝咖啡的加菲猫
强化学习强化学习神经网络pytorch
一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分,链接《神经网络与深度学习》。`伪代码:二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_
- 基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法
谦谦菜鸟
深度学习机器学习人工智能
传统做法现阶段局限创新方法结果相关工作目前推荐算法基于矩阵分解的推荐算法基于深度学习的推荐算法基于图神经网络的推荐算法创新点模型设计本文的核心任务是训练出一个模型LGDL模型框架嵌入层ID特征嵌入评论文本特征嵌入前向传播层关联关系提取偏好特征提取评分预测层模型优化传统做法利用深度学习方法从用户ID、评论文本等数据中提取其中所隐藏的用户物品特征,根据该特征预测用户对新物品的打分从而给出推荐是传统推荐
- 神经网络与深度学习(五)——人工神经网络和卷积神经网络
吴丞楚20012100032
姓名:吴丞楚学号:20012100032学院:竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN),是目前各种神经网络的基础,其构造是仿造生物神经网络,将神经元看成一个逻辑单元,其功能是用于对函数进行估计和近似,是一种自适应系统,通俗的讲就是具备学习能力。其作用,目前为止就了解到分类。其目的就是在圈和叉之间画出
- 学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络
qssssss79
深度学习神经网络深度学习学习
目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层(池化层)2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积3.2转置卷积/微步卷积4典型的卷积神经网络4.1LeNet-54.2AlexNet4.3Inception4.4残差网络利用全连接前馈网络处理图像时的问题:(1)参数太多: 对于输入的10010
- 计划1
JLcucumber
1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习(6+19+12+8)共45Part2训练、开发、测试集(14+10+11)共35Part3机器学习策略(13+11)共24Part4计算机视觉(11+14+14+(5+6))共50Part5序列模型(12+10+15)共372.经典网络模型论文ht
- [23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU
洛杉矶县牛肉板面
深度学习人工智能机器学习深度学习
前言:本文解决《神经网络与深度学习》-邱锡鹏第二章课后题。对于习题2-1,平方损失函数在机器学习课程中学习过,但是惭愧的讲,在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。交叉熵损失函数我未曾了解过,只在决策树一节中学习过关于熵entropy的基本概念。借此机会弄清原理,并且尝试着学会应用它。对于习题2-12,考察对混淆矩阵的理解程度和计算。其中宏平均和微平均是我未曾学习过的概念,借此
- 【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础
HBU_David
AI深度学习人工智能python
人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数ActivationFunction为什么要使用激活函数?常用激活函数有哪些?均方误差和交叉熵损失函数,哪个适合于分类?哪个适合于回归?为什么?
- 神经网络与深度学习day01-基础知识
小鬼缠身、
深度学习神经网络人工智能python
今天开始新学期,然后就是每周要在这里发这周的实验报告,CSDN对不起了,你可能不情愿,但是必须要稍微容纳一下我(这个菜比)在这里吹了。第一周的基础知识训练:1、导入numpy库importnumpy2、建立一个一维数组a=[4,5,6]。输出:(1)a的类型;(2)a的各维度的大小;(3)a的第一个元素a=[4,5,6]print(type(a))print(numpy.shape(a))prin
- HBU_神经网络与深度学习 实验10 卷积神经网络:基于ResNet18网络完成图像分类任务
ZodiAc7
cnn深度学习python
目录写在前面的一些内容一、实践:基于ResNet18网络完成图像分类任务1.数据处理(1)数据集介绍(2)数据读取(3)构造Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验(2022年秋)实验10的实验报告,此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络-下.ipynb,检索时请按对应序号进行检索。本实验编程语
- Python练习题:猜数字游戏
BioVS
python开发语言
#题目来源于MOOC课程《神经网络与深度学习》,程序为自己独立编写题目:随机产生一个1-10之间的整数,并提示用户输入1-10的整数进行猜测,判断是否猜中。每次猜完后,提示“太大了”或者“太小了”,猜对之后提示“恭喜你,猜对了!”,并退出程序。当用户才出数字后,询问是否想要继续下一轮游戏,并记录显示用户已参加轮次。对应python程序:importrandomtimes=1#存放第几轮游戏,用于后
- 2023年度盘点:AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型必读书单
家有娇妻张兔兔
粉丝送书活动AIGCagi人工智能福利送书
2023年度盘点智能大模型必读书单概述好书推荐01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》写在末尾:主页传送门:传送送书系列:送书第一期:考研必备书单送书第二期:CTF那些事儿送书第三期:数据要素安全流通送书第四期:MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用送书第五期:Python数据挖掘:入门进阶与实用案
- 搜索与人工智能
码海串游
人工智能
前言第一:通过博弈树搜索和启发式搜索的例子了解基于搜索的通用问题求解方法第二:了解人工智能发展的历程和社会影响第三:了解机器学习的基本思想和典型应用第四:了解人工智能应用开发的基本模式内容1.博弈树与剪纸、零和博弈,极大极小策略博弈树与搜索,α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子2.启发式搜索启发式函数,启发式搜索过程,3.人工智能与机器学习人工智能发展历程,专家系统,机器学习,神经网络与深度学习。
- 2023年度AI盘点 AIGC|AGI|ChatGPT|人工智能大模型
herosunly
优质书籍推荐人工智能AIGCagi
文章目录0.前言1.《ChatGPT驱动软件开发》2.《ChatGPT原理与实战》3.《神经网络与深度学习》4.《AIGC重塑教育》5.《通用人工智能》0.前言 2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。LLM:LargeLanguageModel,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大,包含成百、上千亿的
- DL Homework 11
熬夜患者
DLHomework人工智能深度学习
目录1.被优化函数编辑(代码来源于邱锡鹏老师的神经网络与深度学习的实验)L1.pyop.py(1)SimpleBatchGD(2)Adagrad(3)RMSprop(4)Momentum(5)Adam2.被优化函数编辑3.解释不同轨迹的形成原因,并分析各个算法的优缺点(1)SimpleBatchGD(2)Adagrad(3)RMSprop(4)Momentum(5)Adam总结在展开本次作业之前,
- 2020-12-07 吴恩达-神经网络与深度学习-第三周编程练习
Vivivivi安
Github地址:https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-third-week-excercise.git
- 2020-12-03 吴恩达-神经网络与深度学习-第二周编程练习
Vivivivi安
最近听吴恩达老师的课,写课后作业Github地址:https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-second-week-excercise
- 2023年度AI盘点 AIGC|AGI|ChatGPT|人工智能大模型
雪碧有白泡泡
粉丝福利活动人工智能AIGCagi
前言「作者主页」:雪碧有白泡泡「个人网站」:雪碧的个人网站2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。文章目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》LLM:LargeLanguageModel,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LL
- 年度大盘点:AIGC、AGI、GhatGPT震撼登场!揭秘人工智能大模型的奥秘与必读书单
洁洁!
externalAIGCagi人工智能
这里写目录标题前言01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》前言在2023年,人工智能领域经历了一场前所未有的大爆发,特别是在语言模型领域。新的概念和英文缩写如AIGC、AGI、GhatGPT等频繁出现,给人们带来了极大的困惑和好奇。这些突如其来的名词和缩写不仅让人摸不着头脑,还引发了对人工智能发展的种种
- 2023年度佳作:AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战
库库的里昂
杂谈人工智能AIGCagi语言模型自然语言处理
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- 循环神经网络-RNN记忆能力实验 [HBU]
洛杉矶县牛肉板面
深度学习rnn深度学习人工智能
目录一、循环神经网络二、循环神经网络的记忆能力实验三、数据集构建数据集的构建函数加载数据并进行数据划分构造Dataset类四、模型构建嵌入层SRN层五、模型训练训练指定长度的数字预测模型多组训练损失曲线展示六、模型评价参考《神经网络与深度学习》中的公式(6.50),改进SRN的循环单元,加入隐状态之间的残差连接,并重复数字求和实验。观察是否可以缓解长程依赖问题?总结参考原文章:aistudio.b
- [23-24 秋学期]NNDL 作业6 卷积 [HBU]
洛杉矶县牛肉板面
深度学习深度学习人工智能卷积神经网络
目录一、概念二、探究不同卷积核的作用后接:关于使用pycharm输出卷积图像后图片仍然不清晰的可能原因以及解决方法总结:前言:卷积常用于特征提取实验过程中注意认真体会“特征提取”,弄清楚为什么卷积能够提取特征。一、概念用自己的语言描述“卷积、卷积核、特征图、特征选择、步长、填充、感受野”。大致看了一遍邱锡鹏《神经网络与深度学习》的卷积一节。谈谈我对这些名词概念的理解(理解不足描述不准请见谅)。个人
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f