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深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 02 使用 LSTM 进行时间序列预测
柒 魅。
时间序列预测lstm人工智能rnn
深度学习入门:使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力,尤其是长短期记忆(LSTM)网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。我们将从基础知识讲起,提供代码示例,并解释每一步的技术细节。希望通过本文,大家能对LSTM有一个初步的了解,并能够在自己的项目中应用。1.什么是LSTM?LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的递归神经网络(RNN
- 【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树(鸢尾花分类)
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深度学习深度学习决策树分类
目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法。顾名思义,决策树算法的表现形式可以直观理解为一棵树(可以是二叉树或非二叉树)。一棵决策树一般包含一个根节点、一系列内部节点和叶节点,一个叶节点对应一个
- 吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结
向来痴_
深度学习人工智能
作业地址:吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记:吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖(附18个代码实战项目)-知乎(zhihu.com)此处只记录需要注意的点,若想看原笔记请移步。1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出,而不用指定中间的特征,也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻
- 图像分割——基于pytorch的牙齿分割
苏俗
计算机视觉实战pytorch人工智能python
作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习,本文将用牙齿分割作为数据集,分享一下图像分割的训练内容。一、引入库importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransfor
- 图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测
苏俗
计算机视觉实战分类pytorch数据挖掘
作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础,本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集,来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco
- 人工智能深度学习入门指南
白猫a~
编程深度学习人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支,已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够处理和分析海量的数据,从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
- 深度学习入门--参数的优化算法
我只钓小鱼
深度学习
1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值,也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ,损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ),损失函数关于参数的偏导数,也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ),学习率为α\alphaα,则使用梯度下降法更新参数为:梯度下降法目前
- 第五届脑电深度学习入门班(训练营:2023.9.12~9.20)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
- 深度学习入门笔记(九)自编码器
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深度学习笔记深度学习笔记人工智能
自编码器是一个无监督的应用,它使用反向传播来更新参数,它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为,f(x)=x,f为自编码器,x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征,然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据,重现后的数据就是自编码器的输出。所以,从本质上来说,自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成:编码器(Encoder):用于数据压缩。压缩特征向量(Compre
- 深度学习入门笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
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8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域,这就成了一个短板。RNN因此出现,它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
- 第四届脑电深度学习入门班(训练营:2023.7.4~7.12)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
- 深度学习与计算机视觉:实例入门-第六章
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图象处理深度学习tensorflowopencv2
给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址:https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116本篇是前面两篇教程:给深度学习入门者的Python快速教程-基础篇给深度学习入门者的Python快速教程-numpy和Matplo
- 《深度学习入门:基于python的理论与实现》读书笔记
莫里衰
求梯度的函数:f是需要求梯度的函数,x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]#f(x+h)的计算x[idx]=tmp_val+hfxh1=f(x)#f(x-h)的计算x[idx]=tmp_v
- 深度学习入门笔记(五)前馈网络与反向传播
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
接着上一节,本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示,对于每一个隐藏层,输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值,输出则是经过激活函数(例如sigmoid函数)计算后的值。在这样的网络中,输入的数据x经过网络的各个节点之后,即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内
- 深度学习入门(鱼书)
weixin_42963026
深度学习人工智能
学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成,但实质上只有2层神经元有权重,因此将其称为“2层网络”。请注意,有的书也会根据构成网络的层数,把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数(输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量)来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h(x)函数会将输
- 深度学习入门笔记(1)——什么是深度学习?
ZRX_GIS
深度学习深度学习数据挖掘机器学习神经网络pytorch
深度学习入门笔记(1)——什么是深度学习?在很多人眼里,深度学习(DeepLearning)是一个十分高大上的研究手段,它可以模拟人的判断,让数据处理和结果输出具有“人性”,在没接触过的人看来,深度学习简直是“玄学”范畴,网络一通,谁都不爱。但是,在所有人追捧深度学习的同时,对学习这一手段却是望而却步,更有甚者在网上买完“韭菜课”后,原理部分还没看完就不在继续学习。其实,说句实话,深度学习只是被过
- (课程笔记)深度学习入门 - 1 - OverView
牛顿第八定律
深度学习入门笔记笔记深度学习人工智能
一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集(DataSet),既然是标签化,那应该是监督学习模式,而且此处的数据集应该分化为训练用集(TrainSet)和测试用集(TestSet),训练用集用于训练最终的算法模型,而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好,是否能满足实际需求;2、设置并给出机器学习的算法模型(Model);3、设置期望的损失函数(LossFcn)和优化器(Optim
- 深度学习入门笔记(6)—— Logistic Regression
cnhwl
深度学习入门笔记深度学习机器学习逻辑回归人工智能python
对比第三节中的Adaline和LogisticRegression,可以发现它们只有两点不同:1、激活函数,Adaline中的激活函数是恒等函数(线性),而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数(非线性);2、损失函数,Adaline中的损失函数是均方误差,而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示,其值域为0到1,输入为
- 《深度学习入门》学习笔记
YY_oot
机器学习深度学习python神经网络人工智能
原书:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章卷积神经网络卷积池化CNN的可视化代表性的CNN第八章深度学习提高识别精度VGGGoogLeNetResNe
- 深度学习入门笔记(三)常用AI术语
zhanghui_cuc
深度学习笔记人工智能深度学习笔记
本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程,我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候,我们要告诉模型预计训练多少个Epoch,但这个值并不是固定的,因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准:模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择,我们可以让模型收敛后,再
- 深度学习入门笔记4 深度神经网络
深度学习从入门到放弃
深度学习笔记神经网络深度学习人工智能机器学习算法
多层感知器在之前的课程中,我们了解到,感知器(指单层感知器)具有一定的局限——无法解决异或问题,即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合,就可以得到一个多层感知器(MLP——Multi-LayerPerceptron)结构。多层感知器包含输入层,一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层,则称其为深度人工神经网络。说明:通常我们说的神经网络的
- 深度学习入门笔记:第二章感知机
维持好习惯
深度学习深度学习笔记人工智能
深度学习入门笔记:第二章感知机笔记来源书籍:《深度学习入门:基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记:第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门2.2.2与非门和或门2.3感知机实现2.3.1简单的实现2.3.2导入权重和偏置2.3.3使用权重和偏置的实现2.4感知机的局限性2.4.1异或门2.4.2线性和非线性2.5多层感知机2.5.1已
- 深度学习入门学习笔记之——神经网络
前丨尘忆·梦
tensorflow深度学习神经网络深度学习
神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机,既有好消息,也有坏消息。好消息是,即便对于复杂的函数,感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过,即便是计算机进行的复杂处理,感知机(理论上)也可以将其表示出来。坏消息是,设定权重的工作,即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重,现在还是由人工进行的。上一章中,我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消
- 深度学习入门笔记(二)神经元 激励函数 神经网络
花落雨微扬
神经网络网络深度学习人工智能机器学习
声明:本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记!!!神经网络:神经网络又称为人工神经网络(artificialneutralnetwork,ANN)。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元:如上图所示是一个最简单的神经元,有一个输入,一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成,一个是“线性模型”,另一个是“激励函数”。假
- 2021-11-06《深度学习入门》笔记(二)
新手小嵩
深度学习系列笔记深度学习神经网络人工智能
第二章感知机感知机也是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。因此,学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先,感知机是什么?感知机接收多个输入信号,输出一个信号。上图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时,会被分别乘以固定的权重(w1
- 深度学习入门笔记(二)神经元的结构
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
神经网络的基本单元是神经元,本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的:输入:x1,x2,…,xk。权重:w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项:可省略。激活函数:一般都会有,根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种,不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用Softmax函
- 深度学习入门笔记(七)卷积神经网络CNN
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记cnn
我们先来总结一下人类识别物体的方法:定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程,因为当你去识别图标的时候,你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难,但是很重要。看线条。有没有文字,形状是方的圆的,还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征,同时保留原来图片中各个像素的相对位置(空间)关系。
- 深度学习入门笔记(八)实战经验
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记性能优化
前面几节介绍了很多理论,难免会好奇:理论如何与实战结合呢?本节我们就穿插一点实战经验,来换换脑子~1.显卡warmup进行深度学习训练和推理时,往往第一次运行的耗时比较高,这是因为显卡需要warm-up,就是“热身”,才能发挥出显卡的性能。关于热身,个人理解,显卡开始工作时控制单元需要对资源进行调度,例如分配warp等。这些应该都是在第一次推理的时候进行。类似的,举个栗子,在F1比赛中,每场赛车的
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开