- DataWhale Pandas数据分析 Task01:预备知识
Shawnxs_
DataWhalePandas数据分类pythonpandas
文章目录练习Ex1:利用列表推导式写矩阵乘法Ex2:更新矩阵Ex3:卡方统计量Ex4:改进矩阵计算的性能Ex5:连续整数的最大长度心得体会练习Ex1:利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式,可以由三重循环写出:In[138]:M1=np.random.rand(2,3)In[139]:M2=np.random.rand(3,4)In[140]:res=np.empty((M1.shape[
- Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)
liying_tt
数学基础线性代数
七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵,数λ\lambdaλ,若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α,使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα,则λ\lambdaλ是特征值,α⃗\vec{\alpha}α是对应于λ\lambdaλ的特征向量λ\lambdaλ可以为0α⃗\vec{\alpha}α不能为0⃗\vec{0}0,且为列向量Aα⃗
- 用Transformer实现OCR字符识别!
Datawhale
大数据数据挖掘编程语言python计算机视觉
Datawhale干货作者:安晟、袁明坤,Datawhale成员在CV领域中,transformer除了分类还能做什么?本文将采用一个单词识别任务数据集,讲解如何使用transformer实现一个简单的OCR文字识别任务,并从中体会transformer是如何应用到除分类以外更复杂的CV任务中的。全文分为四部分:一、数据集简介与获取二、数据分析与关系构建三、如何将transformer引入OCR四
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能机器学习
目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制,无法捕捉数据中的真实关系时,即使找到了最优的参数,模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型,增加模型的灵活性。2.优化问题在机器学习模型训练过程中,即使模型的灵活性足够高,也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学入门task2:线性模型
m0_53743757
人工智能机器学习算法
1.线性模型把输入的特征x乘上一个权重,再加上一个偏置就得到预测的结果,这样的模型称为线性模型(linearmodel)2.分段线性模型线性模型也许过于简单,x1跟y可能中间有比较复杂的关系。线性模型有很大的限制,只能表示一条直线,这一种来自于模型的限制称为模型的偏差,无法模拟真实的情况。所以需要写一个更复杂的、更有灵活性的、有未知参数的函数。分段线性曲线(piecewiselinearcurve
- 聪明办法学Python第1节:启航
m0_53743757
python开发语言
作业链接:https://hydro.ac/d/datawhale_p2s/user/53146第一行代码print("聪明办法学Python")#输出:聪明办法学PythonHelloWorld的由来1972年,贝尔实验室成员BrianKernighan首次在程序中使用"hello,world"。注释Comment分类:单行注释,使用#开头多行注释,使用'''或"""包裹起来作用:注释主要是用于
- Datawhale七月组队——动手学数据分析 Task01 数据加载及探索性数据分析
郁浓
第一次的打卡内容包括数据的载入及初步观察、Pandas基础以及探索性数据分析三个部分。1.数据的载入及初步观察这一节内容中,刚开始绝对路径的设置中"/"和'''\'用错了,直接拿文件夹的路径粘贴过来,导致运行失败使用pandas中read_csv读取csv数据时,对于有表头的数据,将header设置为空(None),会报错:pandas_libs\parsers.pyxinpandas._libs
- Datawhale AI夏令营第五期CV Task01
m0_60530253
人工智能
一、报名参加2024大运河杯数据开发大赛1.登录赛事平台2.修改昵称,实名认证3.打开比赛链接报名参赛4.修改队伍名称二、领取厚德云支持的GPU在线算力!(点击即可跳转)三、体验baseline1.下载baseline相关文件aptinstallgit-lfsgitlfsinstallgitclonehttps://www.modelscope.cn/datasets/Datawhale/AI_C
- Datawhale AI夏令营第五期CV Task02
m0_60530253
人工智能深度学习
一、yolo模型介绍YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络
- Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型
切记 我是一个 温柔的 刀客
YOLO目标检测机器学习
DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统,能够自动检测和分类城市管理中的违规行为。该系统应利用先进的图像处理和计算机视觉技术,通过对摄像头捕获的视频进行分析,自动准确识别违规行为,并及时向管理部门发出告警,以实现更高效的城市管理。本质上是属于CV中的目标检测
- Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2学习笔记
weixin_75033552
学习笔记
AI4Science是一个较为普遍的术语,通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域,包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史,但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理:20世纪70年代末和80年代初,早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中,尝试解决
- Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记
weixin_75033552
人工智能学习笔记
实践方法论训练模型的基本步骤:(如下图所示)用训练集训练模型,(最终得出来最优的参数集)将最优参数集带入模型中,用测试集测试模型(人话:将最优参数集带入原来函数中,用测试集的x值计算y值)(这个过程就叫做预测)训练过程中遇到问题的解决攻略(看下图的方式是“前序遍历”)modelbias出现问题的情况:1.看trainingdata的loss,太大;2.当你模型无论如何调整参数,训练的结果还是不够好
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能学习深度学习
目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题。固定的学习率在训练初期可能过大,导致模型训练不稳定,而在后期可能过小,导致训练速度缓慢。为了克服这些问题,自适应学习率方法应运而生。这些方法
- Datawhale AI夏令营
于弋gg
人工智能计算机视觉python
一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务,监督任务做的很少。比如,之前用过yolov5做过滑动验证码的识别,给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同,是给非机动车、机动车打标签。frame_id:不同帧event_id:一帧里面出现的不同车辆idbbox:车辆位置模型输入输出猜测1)如果识别车辆很容易,那么输入原始音频x,标出每帧的位置作为输出,记为y。放进
- [Datawhale#1] cv task1 - Datawhale AI夏令营
cinboxer
cvpythonnumpypandasmatplotlib
参加cv方面的培训,记录自己的一些感悟吧。报名赛事2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理厚德云远程算力租赁https://portal.houdeyun.cn/register?from=Datawhale可以用3090,速度很快!baselineaptinstallgit-lfsgitlfsinstallgitclonehttps://www.modelscope.cn/datas
- [Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记
keexh
人工智能笔记
任务是发布在MARS大数据服务平台的2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理。了解智慧河长的朋友可能听说类似的项目,它们可以识别河道中出现的一些问题。这次的智能识别系统与前者有相似的地方,但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测,通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法,提升违规行为检测识别的准确度,降低对大量人工的依赖,提升检测效果和效率,从而推动城市治理向更高效、更智能、更文明的方向发展
- DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2
十分钟ll
DataWhaleAI夏令营人工智能目标跟踪计算机视觉DataWhale竞赛大运河杯机器学习
DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了,被广泛的应用在工业、学术等领域。YOLOv1(YouOnlyLookOnce第一版)于2016年由JosephRedmon等人在其论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-T
- Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。公式如下:θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中,θ表示模型参数,η表示学习率,L表示损失函数,∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而,梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如,在鞍点或局部最小值处,梯度接近零,导致模
- 2020-03-24
黑乎乎AI
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析【代码摘要】赛题:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址:[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX]EDA的价值主要在于熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证来确
- Datawhale AI夏令营-task03
ghost_him
人工智能
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力,使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作,生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化,对于图像而言,数
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
MoyiTech
人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营|机器学习基础之案例学习
Monyan
人工智能机器学习学习李宏毅深度学习
机器学习(MachineLearning,ML):机器具有学习的能力,即让机器具备找一个函数的能力函数不同,机器学习的类别不同:回归(regression):找到的函数的输出是一个数值或标量(scalar)。例如:机器学习预测某一个时间段内的PM2.5,机器要找到一个函数f,输入是跟PM2.5有关的的指数,输出是明天中午的PM2.5的值。分类(classification):让机器做选择题,先准备
- 局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
千740
人工智能深度学习机器学习
1,为什么随着参数的不断更新,损失无法降低?当参数对损失微分为零的时候,梯度下降就不能再更新参数了,训练就停下来了,损失不再下降了,此时梯度接近于0。我们把梯度为零的点统称为临界点(criticalpoint)。损失没有办法再下降,也许是因为收敛在了临界点,临界点包括局部极小值,局部极大值和鞍点(梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值(localmaximum)的点)2,如果一个点的梯度接近于0,
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day03
xuanEpiphany29
人工智能
一、打卡Datawhale二、学习1、文档学习图中展示了一个函数集合,其中包含多个未知参数的函数fθ1(x)和fθ2(x)。通过将这些函数组合起来,可以得到一个更大的函数集合。然而,如果这个函数集合太小了,没有包含任何一个函数,那么即使找到了一个最优的θ∗,其损失仍然不够低。这就像大海里捞针一样,想要找到一个损失低的函数,但最终却发现这个函数并不在这个函数集合内。在这种情况下,可以通过重新设计模型
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02
xuanEpiphany29
人工智能
一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频,我找到知乎上解释很好的文章,分享一下机器学习(一)线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型-知乎(zhihu.com)(1)、模型概述线性模型是机器学习中一种非常基础且重要的模型,广泛应用于分类和回归任务。线性模型的基本思想是通过一个线性方程来
- FastAPI部署大模型Llama 3.1
记得叫Mark周更
人工智能
项目地址:self-llm/models/Llama3_1/01-Llama3_1-8B-InstructFastApi部署调用.mdatmaster·datawhalechina/self-llm(github.com)目的:使用AutoDL的深度学习环境,简单部署大模型环境准备考虑到部分同学配置环境可能会遇到一些问题,我们在AutoDL平台准备了LLaMA3-1的环境镜像,点击下方链接并直接创
- Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记
汪贤阳
人工智能AIGC笔记
如何学习八图ai模型kolors1,Kolors是由快手公司开源的第三代文本到图像生成模型,基于StableDiffusion框架开发。它支持中英文输入,特别在中文内容的理解和生成上表现出色。2,深度学习基础:熟悉神经网络、卷积神经网络(CNN)、Transformer等深度学习模型的基本原理。自然语言处理(NLP):了解文本编码、语言模型等NLP技术,因为Kolors在生成图像时需要理解并处理输
- (202402)多智能体MetaGPT入门2:AI Agent知识体系结构
早上真好
参与dw开源学习语言模型人工智能
文章目录前言1智能体定义2热门智能体案例3智能体的宏观机会4AIAgent与Sy1&Sy2观看视频前言感谢datawhale组织开源的多智能体学习内容,飞书文档地址在https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf本章主要为Agent相关理论知识的学习。1智能体定义智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆多智能体=智能体+环境
- 深入浅出PyTorch学习网址
今天是学习的一天
人工智能
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
- Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务一学习笔记。部署ChatGLM3-6B模型
Hoogte-oile
学习笔记学习笔记人工智能自然语言处理
前言本篇文章为学习笔记,流程参照Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务,个人写此文章为记录学习历程和补充概念,并希望为后续的学习者开辟道路,没有侵权的意思。如有错误也希望大佬们批评指正。模型介绍ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)架构,具有62亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc