- Tensorflow 实现 Word2Vec
王小鸟_wpcool
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容,利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子,现在挣钱真容易。附链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py代码
- 深度学习的发展历程
SnowScholar
深度学习机器学习深度学习神经网络发展历程
参考书籍《Tensorflow实战Google深度学习框架》郑泽宇等要想学习深度学习这门技术,那么有必要对其发展作一定程度的了解。深度学习其实不是一门新技术,目前大家熟悉的“深度学习”基本上是深度神经网络的一个代名词,神经网络技术可追溯到1943年。深度学习之所以被人们认为是新技术,那是因为它在21世纪初并不流行。神经网络的发展不是一番风顺,它的发展经历了三个起落,也可分为三个阶段。第一阶段:受到
- Tensorflow实战深度学习笔记一
独立开发者Lau
人类直观能力----人工智能(自然语言理解、图像识别、语音识别等)。经验----机器学习。训练----特征相关度。特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征,并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
- 4.3 TensorFlow实战三(3):MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型
大白猿学习笔记
一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题,提高了识别性能。很容易想到,能否增加隐藏层数量来进一步提高模型预测的的准确率。这一节我们尝试构建两层神经网络模型。代码方面,只需要修改隐藏层构建到输出层构建的一部分即可#构建多隐藏层(2层)H1_NN=256#第1隐藏层神经元的数量w1=tf.Variable(tf.rand
- TensorFlow实战教程(三十五)-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别(基础篇)
张志翔的博客
TensorFlow实战教程pythontensorflowkeras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。这篇文章将介绍基础知识,因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境,并对比常用的深度学习框架,最后普及手写数字识别案例。基础性文章,希望对您有所帮助一.VSCode安装Python在介绍代码之前,先讲解Python常用的开发
- TensorFlow实战教程(二十五)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(下)模型构建
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~上一篇文章处理后的数据格式如下图所示,将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件,这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练、
- TensorFlow实战教程(十九)-Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkerasrnn
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章,希望对您有所帮助!一.循环神经网络在编写代码之前,我们需要介绍什么是RNN,RNN是怎样运行的以及RNN的
- TensorFlow实战教程(二十四)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(上)数据预处理
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~一.什么是命名实体识别实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)对于知识图谱构
- TensorFlow实战教程(二十八)-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像,一篇非常经典的图像分类文字。这篇文章将结合文本挖掘介绍微博情感分类知识,包括数据预处理、机器学习和深度学习的情感分类,后续结合LDA进行主题挖掘。基础性文章,希望对您有所帮助!一.BiLSTM模型LSTM的全称是LongShort-TermMemory,
- TensorFlow实战教程(一)-TensorFlow环境部署
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
从本篇文章开始,作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念,同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法,主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~同时自己也是人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
- TensorFlow实战教程(十七)-Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章,希望对您有所帮助!一.什么是分类学习1.Classification我们之前文章解决的都是回归问题,它预测的是一个连续分布的值,例如房屋的价格、汽车的速度、Pizza的价格
- [TensorFlow 学习笔记-03]TensorFlow简介
caicaiatnbu
TensorFlow学习笔记深度学习TensorFlow
[版权说明]TensorFlow学习笔记参考:李嘉璇著TensorFlow技术解析与实战黄文坚唐源著TensorFlow实战郑泽宇顾思宇著TensorFlow实战Google深度学习框架乐毅王斌著深度学习-Caffe之经典模型详解与实战TensorFlow中文社区http://www.tensorfly.cn/极客学院著TensorFlow官方文档中文版TensorFlow官方文档英文版以及各位大
- 免费教材丨第55期:Python机器学习实践指南、Tensorflow 实战Google深度学习框架
人工智能爱好者俱乐部
小编说时间过的好快啊,小伙伴们是不是都快进入寒假啦?但是学习可不要落下哦!本期教材本期为大家发放的教材为:《Python机器学习实践指南》、《Tensorflow实战Google深度学习框架》两本书,大家可以根据自己的需要阅读哦!《Python机器学习实践指南》内容简介机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Py
- Tensorflow入门(七)——CNN经典模型:LeNet
陈陈陈Chann
#Tensorflow卷积神经网络tensorflow深度学习机器学习
上一节《Tensorflow入门(六)——初识卷积神经网络(CNN)》实战篇《Tensorflow实战(二)——MNIST(CNN实现)》原文链接:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862本文在原文基础上进行细微的修改和完善。文章目录1.CNN的三个特点1.1局部感知1.2参数(权值)共享1.3池化2.LeNet52.1C1层(卷积层):6@28×2
- 深度之眼-机器学习总结
任嘉平生愿
为期三个月的西瓜书机器学习训练营结束,昨天听完了毕业典礼。我做了如下总结:校长讲话:定目标短时间自己的小团队闭环开环闭环----学习小部分就应用时间和努力的堆积打比赛应用人工智能的课题和方向资料tensorflow实战google深度学习框架和强者学习才会遇强则强博士讲话:1.坚持写博客2.github3.多练习4.英文原版的文章高级课程你目前的弱点是什么5.多读论文
- 机器学习(19)---神经网络详解
冒冒菜菜
机器学习从0到1机器学习人工智能神经网络笔记
神经网络一、神经网络概述1.1神经元模型1.2激活函数二、感知机2.1概述2.2实现逻辑运算2.3多层感知机三、神经网络3.1工作原理3.2前向传播3.3Tensorflow实战演示3.3.1导入数据集查看3.3.2数据预处理3.3.3建立模型3.3.4评估模型四、反向传播五、例题5.1题15.2题2一、神经网络概述1.1神经元模型 1.这里采用最广泛一种定义:神经网络是由适应性的简单单元组成的广
- TensorFlow实战(五)Deep Dream(计算机生成梦幻图像)——理解深度神经网络结构及应用
young974
一、疑问卷积层究竟学到了什么内容?同一卷积层中不同通道学习到的内容有什么区别?浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有什么区别?二、DeepDream技术原理DeepDream生成梦幻图像1.利用CNN进行图像分类:CNN的图像分类2.DeepDream使用梯度上升的方法可视化网络每一层的特征,即用一张噪声图像输入网络,反向更新的时候不更新网络权重,而是更新初始图像的像素值,(这里卷积神经网络是固定的
- 机器学习实战:Python基于NN神经网络进行分类(十一)
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python神经网络
文章目录1前言1.1神经网络的介绍1.2神经网络的应用2.Tensorflow实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3数据预处理2.4建立神经网络2.5训练模型2.6评估模型2.7预测3.讨论1前言神经网络(Neuralnetwork,NN)机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构,每个神经元都接收输入信号、进行计算并
- 【Manning2022新书】TensorFlow实战
数据派THU
神经网络机器学习人工智能深度学习java
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。在本实用教程中,您将在创建可用于生产的应用(如法语-英语翻译程序和可以编写小说的神经网络)时,亲自构建可重用的技能。您将欣赏从DL基础知识到NLP、图像处理和MLOps
- 深度学习02-神经网络(MLP多层感知器)
liaomin416100569
深度学习神经网络人工智能
文章目录神经网络简介学习路径分类多层感知器(MLP)神经网络认识两层神经网络输入层从输入层到隐藏层从隐藏层到输出层激活层输出的正规化如何衡量输出的好坏反向传播与参数优化过拟合BP算法推导定义算法讲解前向传播反向传播具体实例tensorflow实战加载数据集数据预处理one-host编码keras.utils.to_categorical()构造多层感知器模型tf.keras.Sequentialk
- TensorFlow实战--使用神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类
C君莫笑
人生苦短-我用Pythontensorflowpython机器学习
利用单层神经网络实现对鸢尾花数据集的分类使用没有隐含层的单层前馈型神经网络来实现对鸢尾花的分类importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastftf.enable_eager_execution()#关键importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']="SimHei"plt.
- 线性回归详解及Tensorflow实战
lmn_
AI人工智能AI线性回归算法
0x01线性回归概述线性回归()是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法其表达形式为y=w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布线性回归可能是统计学和机器学习中最著名和最容易理解的算法之一在统计学中,线性回归是一种对标量响应和一个或多个解释变量(也称为因变量和自变量)之间的关系进行建模的线性方法一个解释变量的情况称为简单线性回归(simplelin
- 机器学习笔记(十三):TensorFlow实战五(经典卷积神经网络: LeNet -5 )
LiAnG小炜
机器学习笔记
1-引言之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型,不同结构的网络模型也有不同的效果。但是怎样的神经网络模型具有比较好的效果呢?下图展示了CNN的发展历程。经过人们不断的尝试,诞生了许多有有着里程碑式意义的CNN模型。因此我们接下来会学习这些非常经典的卷积神经网络LeNet-5AlexNetVGGInceptionResN
- Tensorflow-图像处理视频课程-唐宇迪-专题视频课程
迪哥有点愁了
视频教程图像处理深度学习tensorflow机器学习人工智能
Tensorflow-图像处理视频课程—491人已学习课程介绍课程以Tensorflow作为核心武器,基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。课程收益掌握如何使用Tensorflow进行图像处理并使用tensorflow实战。讲师介绍唐宇迪更多讲师课程计算机博士,专注于机器学习
- 深度学习之TensorFlow实战2
Mr Robot
深度学习TensorFlow人工智能人工智能深度学习tensorflowpython
TensorFlow基本概念图(Graph):图描述了计算的过程,TensorFlow使用图来表示计算任务。张量(Tensor):TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化的多维数组。操作(op):图中的节点被称为op(opearation的缩写),一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor。会话(Session):图必须在称之为“会话
- Day1 #100DaysofMLCoding#
MWhite
2018-8-6个人前置条件:已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%,tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%)比较了解pandas,numpy,matplotlib,seaborn,tensorflow,sklearn今日计划复习数学模型基础看深度学习博客——太长了悠闲时看视觉CV博客一colah个人博客
- TensorFlow实战(四)MNIST手写数字识别进阶——单、多隐层全连接网络
young974
上节手写数字识别入门用的是单个神经元来处理分类问题,准确率达0.8619。这一节做一些改进,以单隐含层全连接网络为例,可使准确率达0.9744。后进一步调整隐含层数测试发现,加入不同层数隐含层达到的准确率,3层>单层>2层。说明神经网络的层数未必越多越好。单个神经元模型全连接单隐藏层神经网络导入数据集importtensorflowastfimporttensorflow.examples.tut
- TensorFlow实战:LSTM的结构与cell中的参数
星之所望
python
一些参数训练的话一般一批一批训练,即让batch_size个句子同时训练;每个句子的单词个数为num_steps,由于句子长度就是时间长度,因此用num_steps代表句子长度。在NLP问题中,我们用词向量表示一个单词(一个数基本不能表示一个词,大家应该都知道的吧,可以去了解下词向量),我们设定词向量的长度为wordvec_size。LSTM结构中是一个神经网络,即下图的结构就是一个LSTM单元,
- 图像风格快速迁移tensorflow实战
sk千空
一个代码篮子1024程序员节tensorflowpython机器学习深度学习
引言需要解决的问题是:利用tensorflow的快速风格迁移功能,把一张qq的logo图片转换成《星空》油画的风格,并打印输出。如图所示,最右边图像是输入结果,左边两图是输入:一、操作步骤通过两天的学习,修了许多bug,踩了不少坑,终于把实验做成了。现在试着阐述相关的原理和具体操作步骤。这里我把整个实验过程分为4大部分,每个部分都会给出详细的操作步骤。A.软件的安装和配置B.风格迁移代码的理解和操
- 机器学习笔记(十二):TensorFlow实战四(图像识别与卷积神经网络)
LiAnG小炜
机器学习笔记深度学习图像识别卷积神经网络人工智能
1-卷积神经网络常用结构1.1-卷积层我们先来介绍卷积层的结构以及其前向传播的算法。一个卷积层模块,包含以下几个子模块:使用0扩充边界(padding)卷积窗口过滤器(filter)前向卷积反向卷积(可选)1.1.2-边界填充边界填充将会在图像边界周围添加值为0的像素点,如下图所示:使用0填充边界有以下好处:卷积了上一层之后的CONV层,没有缩小高度和宽度,这对建立更深的网络非常重要,否则在更深层
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR