- tensorflow学习笔记(二):机器学习必备API
我愛大泡泡
深度学习机器学习深度学习
前一节介绍了一些最基本的概念和使用方法。因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。这里准备把常用的API和使用方法按照使用频次进行一个排列,可以当做一个以后使用参考。这一节介绍的内容可以有选择的看。而且最全的信息都在TensorFlow的API里面了
- TensorFlow学习笔记
SIENTIST
使用“图”(graph)表示计算任务;在被称为“会话”(session)的“上下文”(context)中执行图;使用“张量”(tensor)表示数据,tensor可以任务是一个n维的数组或列表;通过“变量”(varible)维护状态;使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或从中获取数据tensorflow.jpggraph中的节点称为op(operation),每个op能把输入的tensor
- tensorflow学习笔记-图像分类模型-AlexNet实现
飞天小小猫
之前一篇文章中总结了CNN中图像分类的经典模型,包括论文解读和分析,但是不写个代码搞一把总觉得虚~啊哈哈这个系列里准备把这些个经典模型用tensorflow实现一下。参考之前引用的blog:深度学习AlexNet模型详细分析上代码吧。参照着模型看更好读一些。'''图像分类模型的tensorflow实现之--AlexNetTensorflowVersion:1.4PythonVersion:3.6R
- Tensorflow学习笔记(六)——卷积神经网络
七月七叶
实现对fashion-minist分类: (1)引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor
- tensorflow vgg基于cifar-10进行训练
GOGOYAO
最近接触tf,想在cifar-10数据集上训练下vgg网络。最开始想先跑vgg16,搜了一大圈,没有一个可以直接跑的(我参考【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg跑出来的精度就10%),要么是代码是针对1000种分类的,要么是预训练好的。最后在Tensorflow学习笔记:CNN篇(6)——CIFAR-10数据集VGG19实现找到了一个vgg19的
- 深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard
木头里有虫911
上一期我们从Fashion-mnist数据集开始,使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。本期我们来学习keras下面的回调函数callbacks的用法。这里,简单的再说一句,Tensorflow有非常完善的官方文档,相当于学习手册。(而且还有中文网站:https://tensorflow.google.cn/)在
- TensorFlow学习笔记--(4)神经网络模型-数据集预处理
Postlude
TensorFlowtensorflow学习笔记
神经网络初步以scikit-leran鸢尾花为例通过scikit-learn库自带的鸢尾花数据集来测试数据的读入fromsklearnimportdatasetsfrompandasimportDataFrameimportpandasaspdx_data=datasets.load_iris().data#.data返回iris数据集所有输入特征y_data=datasets.load_iris
- tensorflow学习笔记:识别图中模糊的手写体数字(2)基于多层神经网络以及TensorBoard可视化网络
heart_ace
tensorflow学习笔记tensorflow神经网络可视化python深度学习
tensorflow学习笔记:识别图中模糊的手写体数字(2)基于多层神经网络以及TensorBoard可视化运行环境tensorflow-gpu1.11.0python3.6.9importtensorflowastfimportos读取MINIST数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.
- tensorflow学习笔记(十):GAN生成手写体数字(MNIST)
陈小虾
深度学习框架实战GAN手写体生成GAN实战
文章目录一、GAN原理二、项目实战2.1项目背景2.2网络描述2.3项目实战一、GAN原理生成对抗网络简称GAN,是由两个网络组成的,一个生成器网络和一个判别器网络。这两个网络可以是神经网络(从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器)。生成器从给定噪声中(一般是指均匀分布或者正态分布)产生合成数据,判别器分辨生成器的的输出和真实数据。前者试图产生更接近真实的数据,相应地,后者试图更完美地分辨真实数据
- tensorflow学习笔记3
抬头挺胸才算活着
CreateaTensorFlowobjectthatreturnsx+yifx>y,andx-yotherwise.tf.cond相当于其他编程语言的?,比较要用tf.greatertf.cond(tf.greater(x,y),lambda:tf.add(x,y),lambda:tf.subtract(x,y))tf.case第一个参数是字典或者tuples都可以,只要是一对对,然后每一对第一
- 8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播
Ashen_0nee
tensorflow学习python
文章目录前言一、Numpy回归问题实战1、Step1:computeloss2、Step2:computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1:XandY2、Step2:networkstructure3、Step3:循环计算Loss、梯度并更新参数三、数据类型1、tf.constant()2、TensorProperty(1)、.device(2)、.numpy()(
- TensorFlow学习笔记--(3)张量的常用运算函数
Postlude
TensorFlowtensorflow学习笔记
损失函数及求偏导通过tf.GradientTape函数来指定损失函数的变量以及表达式最后通过gradient(%损失函数%,%偏导对象%)来获取求偏导的结果独热编码给出一组特征值来对图像进行分类可以用独热编码0的概率是第0种1的概率是第1种0的概率是第二种tf.one_hot(%某标签值%,%分类数%)这里还没太看懂结果的3X3矩阵是怎么来的如果单纯的是因为有几种类型就有几个1那传入的标签值参数就
- tensorflow学习笔记--张量和基本运算
Yohance0_0
tensorflow框架学习深度学习
张量张量的阶和数据类型(1)张量的属性:graph:张量所属的默认图op:张量的操作名name:张量的字符串描述shape:张量形状一维{5}二维{2,3}三维{2,3,4}importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.constant(5.0)graph=tf.get_default_graph()p
- tensorflow学习笔记----2.常用函数1
qq_35821503
tensorflow深度学习
1.强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名,dtype=数据类型)x1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(x1)x2=tf.cast(x1,dtype=tf.int32)print("x2=",x2)运行结果:2.计算张量维度上元素的最小值tf.reduce_min(张量名)print("min=",tf.reduce_min(x
- TensorFlow学习笔记----3.常用函数2
qq_35821503
tensorflow深度学习
一.Gradienttape我们可以在with结构中,使用Gradienttape实现某个函数对指定参数的求导运算配合上一个文件讲的variable函数可以实现损失函数loss对参数w的求导计算with结构记录计算过程,gradient求出张量的梯度withtf.GradientTape()astape:若干个计算过程grad=tape.gradient(函数,对谁求导)withtf.Gradie
- TensorFlow学习笔记--MLP多层感知机识别手写数字1-9
北航_Curry
TensorFlow2.0tensorflow神经网络深度学习1024程序员节
#简单粗暴tensorflow2.0合集视频p7-p9多层感知机(MLP)利用多层感知机MLP实现手写数字0-9的mnist数据集的识别importtensorflowastfimportnumpyasnp#数据的获取和预处理classMNISTLoader():def__init__(self):mnist=tf.keras.datasets.mnist(self.train_data,self
- Tensorflow学习笔记--张量与会话
IT修炼家
tensorflow
张量张量是Tensorflow的核心组件之一,可以理解为Tensorflow就是张量和流组成的,张量可以简单地理解为多维数组,我的理解就是张量是一个数据模板,深度学习所有数据首先转换为张量的格式再进行计算,然后得到学习结果。横向看张量是整形、浮点型的数,另外注意张量计算中,有些计算需要张量数据的类型相同,否则会报错。纵向看张量是不同维度的“数组”,零阶张量是一个数,是计算的最小单元;二阶张量是向量
- tensorflow学习笔记--Variable变量
爱吃小白兔的大萝卜
tensorflow学习python
tf.Variable()变量:创建、初始化、保存、加载。1.创建Variable()构造函数需要变量的初始值,即任何形状和类型的张量Tensor。初始值定义其形状和类型,一旦构建,变量的类型和形状即确定。如果想要稍后改变变量的形状,需要带上validate_shape=False的赋值操作。#创建一个变量w=tf.Variable(tensor,name=)#运算y=tf.matmul(w,其他
- tensorflow学习笔记:张量介绍以及张量操作函数
heart_ace
tensorflow学习笔记深度学习tensorflow张量
张量(tensor)tensorflow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据,计算图中,操作间传递的数据都是tensor。tensor堪为一个n维的数组或列表,每个tensor中包含类型(type)、阶(rank)和形状(shape)。tensor类型tensor类型python类型描述DF_FLOATtf.float3232位浮点数DF_DOUBLEtf.float6461为浮点数DF_
- [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
- TensorFlow学习笔记--(2)张量的常用运算函数
Postlude
TensorFlowtensorflow学习笔记
张量的取值函数求张量的平均值:tf.reduce.mean(%张量名%)求张量的最小值:tf.reduce_min(%张量名%)求张量的最大值:tf.reduce_max(%张量名%)求张量的和:tf.reduce_sum(%张量名%)其次,对于上述所有操作都可在函数后添加一个新的参数axis=%维度%axis=0代表第一维度axis=1代表第二维度以此类推张量的四则运算加减乘除次方/开方特别注意
- Tensorflow学习笔记:1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12
Merlin雷
python机器学习笔记tensorflowkeras
tensorflow-gpu学习笔记:部署&keras简单使用-2023-2-12tensorflow2.6.0GPU版本部署及测试0-查看NVIDIA驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、(单层)线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归1、sigmoid函数2、交叉熵损失函数3、模型预测4、画图看损失和
- TensorFlow学习笔记--(1)张量的随机生成
Postlude
TensorFlowtensorflow学习笔记
张量的生成如何判断一个张量的维数:看张量的中括号有几层012:零维数列[246]:一维向量[[123][456]]:二维数组两行三列第一行数据为123第二行数据为456以此类推n维张量有n层中括号tf.zeros(%指定一个张量的维数%)生成一个全0的张量tf.ones(%指定一个张量的维数%)生成一个全1的张量tf.fill(%指定一个张量的维数%,%Value%)生成一个全为Value的张量随
- Tensorflow学习笔记:Keras函数式API
凿井而饮
tensorflow2pythontensorflow深度学习
目录一、简介二、使用相同的层计算图定义多个模型三、模型可像层一样被调用四、处理复杂计算图拓扑1.多输入多输出模型2.建立一个小的ResNet五、共享层六、提取和重用层计算图节点七、使用自定义层扩展API八、何时使用函数式API1.函数式API的优势2.函数式API的劣势九、混合搭配的API式样1.将函数式模型用作子类化模型的一部分:2.在函数式API中使用任何子类化层或模型一、简介函数式API创建
- tensorflow学习笔记--机器学习基础知识--(1)基本图像分类
爱玩的阿是
学习笔记pythontensorflow机器学习深度学习
学习教材是tensorflow官网上的新手教程为了让自己有更深的印象和理解,将自己的学习笔记记录基础分类:对于衣服的图片分类本指南训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类,例如运动鞋和衬衫。本指南使用tf.keras在TensorFlow中构建和训练模型。from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_li
- TensorFlow学习笔记(未完待续)
苏钟白
tensorflow学习笔记
文章目录tf.Graph().as_default()sessiontensorflow.placeholder()tf.summarytf.Graph().as_default()withtf.Graph().as_default():withtf.device('/gpu:'+str(GPU_INDEX)):TensorFlow中所有计算都会被转化为计算图上的节点。是一个通过计算图的形式来表述
- TensorFlow学习笔记(四)—— 入门 —— 基本使用
tiankong19999
TensorFlowTensorFlow入门
教程地址:TensorFlow中文社区基本使用使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.使用tensor表示数据.通过变量(Variable)维护状态.使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.综述TensorFlow
- TensorFlow学习笔记(四)——tf.data API
七月七叶
tf.data.Datasetcsv文件读取为dataset并用于训练tfrecord1.tf.data.Datasettf.data.Dataset使用流程:(1)以源数据创建一个dataset;(2)对数据进行预处理;(3)遍历整个dataset,进行数据处理1.1SourceDatasets(1)由数组、列表等创建,将其转化为tensor#创建一个datasetdataset=tf.data
- tensorflow学习笔记————分类MNIST数据集
san.hang
人工智能python
在使用tensorflow分类MNIST数据集中,最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题。一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载,fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)但是我使用时遇到了“
- tensorflow学习笔记:运算函数、复数操作函数、规约计算、 序列比较与索引提取以及错误类
heart_ace
tensorflow学习笔记运算函数tensorflow错误类规约计算函数索引提前
运算函数、复数操作函数、规约计算、序列比较与索引提取以及错误类前一章提到了许多关于张量的操作函数,这里接着将一些运算函数、复数操作函数、规约计算、序列比较与索引提取以及错误类记录下来。算数运算函数函数描述tf.asign(x,y,name=None)令x=ytf.add(x,y,name=None)求和tf.subtract(x,y,name=None)减法tf.multiply(x,y,name
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb