- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石:神经元模型与感知机的数学本质(附代码实现与收敛性证明)
AI_DL_CODE
人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要:作为深度学习的基础单元,神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发,系统剖析数学建模过程:详解赫布法则的权重更新原理(Δwi=η·xi·y),推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达(y=Θ(∑wixi−b)),重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界,揭示间隔γ对收敛速度的影
- 人工神经网络的拓扑结构,神经网络的神经元结构
快乐的小蓝猫
神经网络深度学习人工智能rnn
bp神经网络BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究(续)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- 重生学AI第十五集:学习非线性激活函数
背景知识激活是什么意思?“激活”一词来源于生物学神经系统,在人的大脑中,存在着大量的神经元。每个神经元在接收到足够强的刺激时,会被激活,产生电信号并传递给其他神经元。这些电信号在神经网络中层层流动,最终形成了大脑对外界信息的反应。神经元就等同于人工神经网络中的基本计算单元,每一个网络层都包含着许多这样的神经元,激活函数就是为了能够判断输入是否达到“激活”标准,达到激活标准,则会影响后续计算,反之,
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- KANN 是一个独立的轻量级 C 语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括 LSTM 和 GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归等
一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
- AI人工智能 神经网络
马里亚纳海沟网
人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络
struggle2025
神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
- 人工神经网络:架构原理与技术解析
weixin_47233946
架构
##引言在深度学习和人工智能领域,人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)作为模拟人脑认知机制的核心技术,已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力,ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
- 人工神经网络:单层神经网络(感知器)
一、神经网络介绍1、生物学起源与基本概念(1)生物神经网络启发人类大脑由约860亿个神经元组成,这些神经元通过突触相互连接,形成复杂网络。当外界刺激传入时,神经元会传递电信号并释放化学物质(神经递质),从而实现信息处理。人工神经网络正是模仿这一机制,通过数学模型构建“人工神经元”和“连接权重”。(2)人工神经网络的定义:由大量人工神经元(节点)相互连接构成的计算系统,通过调整节点间的连接权重来学习
- 深度学习——激活函数
笨小古
深度强化学习深度学习人工智能
深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分,它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中,使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。1.引入非线性能力没有激活函数的神经网络本质上只是线性变换的叠加,无论多少层也只能表示线性函数,能力有限。激活函数使网络可以逼近任意复杂函数(依据万能逼近定理)2.控制信息流动某些激活函数可以抑制部分神经元的输出(如ReLU),是模型更稀疏
- 第1天:认识RNN及RNN初步实验(预测下一个数字)
deflag
人工智能学习rnn人工智能深度学习
RNN(循环神经网络)是一种专门设计用来处理序列数据的人工神经网络。它的核心思想是能够“记住”之前处理过的信息,并将其用于当前的计算,这使得它非常适合处理具有时间顺序或上下文依赖关系的数据。核心概念:循环连接RNN与普通的前馈神经网络(如多层感知机)最根本的区别在于它引入了循环连接:输入序列:RNN接收一个序列作为输入,例如:一个句子(单词序列)一段语音(音频帧序列)股票价格(时间点上的价格序列)
- 动手学深度学习笔记1
a3040218
深度学习深度学习笔记人工智能
介绍定义:深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习技术,通过构建具有多个层次的神经网络模型,让计算机自动从大量数据中学习特征和模式。它模拟人类大脑的神经元结构,通过大量神经元之间的相互连接和信息传递,实现对复杂数据的学习和理解。Tips:与传统机器学习的区别:传统机器学习通常需要人工手动设计特征,这依赖于领域专家的经验和知识,且设计的特征往往具有局限性。而深度学习能够自动从数据中学习到复杂的特征表
- AI 绘画工具原理揭秘:从文字到图像的魔法
JXY_AI
人工智能ai绘画
在当今数字化时代,AI绘画工具以其神奇的魔力,让人们只需输入简单的文字描述,就能瞬间生成精美的图像。这种从文字到图像的奇妙转换,仿佛为我们开启了一扇通往魔法世界的大门,极大地激发了创作者的灵感,降低了创作门槛,使艺术创作变得更加触手可及。今天,就让我们一同深入探索AI绘画工具背后的技术原理,揭开这层神秘的面纱。AI绘画的技术基石深度学习与神经网络AI绘画的核心技术之一是深度学习,它基于人工神经网络
- 基于simulink的神经网络控制策略的三相逆变器仿真
amy_mhd
神经网络人工智能深度学习
目录一、准备工作二、步骤详解1.启动Simulink并创建新模型2.构建三相逆变器基础模型3.设计神经网络控制器数据准备与预处理创建并训练神经网络4.集成神经网络控制器到Simulink模型5.增加示波器观察输出6.配置仿真参数7.运行仿真并分析结果示例代码片段神经网络控制(NeuralNetworkControl)是一种基于人工神经网络的智能控制方法,它能够通过学习系统的行为来实现对复杂非线性系
- 【深度学习】6. 卷积神经网络,CNN反向传播,感受野,池化变种,局部连接机制,可视化实例
pen-ai
深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)一、卷积神经网络的历史发展Neocognitron(1980)由KunihikoFukushima提出,Neocognitron是最早模拟人类视觉皮层结构的人工神经网络架构。它具备层级结构与局部连接机制,可以实现位置不变性的图像识别,是现代CNN的雏形。LeNet-5(1998)YannLeCun等人提出了LeNet-5,这是第
- 一文搞懂神经网络:从原理到 Python 实战
-Student
神经网络python人工智能卷积神经网络机器学习深度学习大数据
一、神经网络的定义与分类1.1神经网络的基本概念人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的设计灵感源于生物大脑中神经元的工作机制。在生物神经系统中,神经元是基本的信息处理单元,它通过树突接收来自其他神经元的信号,这些信号在细胞体中进行整合,当整合后的信号强度超过一定阈值时,神经元就会被激活,并通过轴突将信号传递给其他神经元。神经元之间通过突触相连,突触的强度决定了信号
- 简单神经网络(ANN)实现:从零开始构建第一个模型
赵青临的辉
深入人工智能:从基础到实战神经网络人工智能深度学习
本文将手把手带你用Python+Numpy实现一个最基础的人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)。不依赖任何深度学习框架,适合入门理解神经网络的本质。一、项目目标构建一个三层神经网络(输入层、隐藏层、输出层),用于解决一个简单的二分类任务,例如根据两个输入特征判断输出是0还是1。二、基本结构说明我们将构建如下结构的神经网络:复制编辑输入层(2个神经元)→隐藏层(4个
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
攻城狮7号
AI前沿技术要闻深度学习神经网络人工智能机器学习
目录一、引言:神经网络的演进脉络二、基础架构:深度学习的基石2.1人工神经网络(ANN)2.2深度神经网络(DNN)三、专项任务架构:领域定制化突破3.1卷积神经网络(CNN)3.2循环神经网络(RNN)3.3图神经网络(GNN)四、生成模型:从数据到创造4.1生成对抗网络(GAN)4.2变分自编码器(VAE)4.3扩散模型(DiffusionModels)五、现代架构:大模型的核心引擎5.1Tr
- 深入解析BP神经网络:从理论到实践
语文乌托邦
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:BP神经网络是一种通过反向传播算法实现权重更新的人工神经网络模型,广泛应用于多种任务。本文献深入探讨了BP神经网络的结构、前向传播、激活函数、误差函数、反向传播算法、梯度下降、学习率、权重初始化、过拟合与正则化、早停策略、批量与随机梯度下降、学习率衰减、动量法与Adam优化器,以及训练集、验证集与测试集等关键概念。通过这些基础知识,读者将能够理解并应用BP神经
- 神经网络的概念和基本用法
大数据技术派
概率论与数理统计神经网络人工智能深度学习
什么是人工神经网络,我的理解就是:举个不太恰当的例子,当你训练你的狗时,第一次给它一个橘子,跟它说这是橘子;下一次再给它橘子,看它还认不认识,如果不认识,继续告诉他,直到狗可以认出橘子为止。那么下次你就可以给它拿一个香蕉,问它这是不是橘子,如果它说不是,说明它已经被训练的差不多了。我们来看一下官方定义:神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函
- python画sigmoid函数_基于Python的sigmoid函数FPGA实现
weixin_39624360
基于Python的sigmoid函数FPGA实现刘毅飞【摘要】sigmoid函数是人工神经网络中通常采用的传递函数,采用基于Python的软硬件协同设计方法,在FPGA上实现了定点sigmoid函数。实验结果表明采用基于Python的软硬件协同设计方法,可以利用Python上大量的包和模块从而大幅度提高系统设计、仿真和校验的效率,并且能将软件算法快速有效地转换为硬件实现,在整个软硬件设计过程中仅采
- 基于全连接神经网络的minist数据集分类
ʚɞ 短腿欧尼
神经网络人工智能全连接神经网络minist数据集
1.构建全连接神经网络全连接神经网络介绍:全连接神经网络(FullyConnectedNeuralNetwork,FCNN)是一种经典的人工神经网络结构,它将每个神经元与前一层的所有神经元相连,形成一个密集的网络。FCNN广泛应用于各种机器学习任务,例如图像分类、语音识别和自然语言处理等。结构包含:输入层:接收输入数据,例如图像像素值、文本向量等。隐藏层:由多个神经元组成,每个神经元都与前一层的所
- 多层感知机神经网络与损失函数 笔记
无敌的六边形狗勾战士
神经网络笔记人工智能
1.算法背景使用算法模拟人脑进行智能运算的结构与模型被称为神经网络。人工神经网络简称神经网络,是一种模拟生物神经网络的算法结构与模型。人工神经元主要使用函数来模拟神经元对信息的处理过程。在神经网络中,神经元不是单个出现的,一个神经元的输入可以来源于外界,也可以来源于上一个神经元。2.算法原理2.1神经元神经网络的基本的单位是神经元,每个神经元都有输入并产生单个输出。这个输出可以发射到多个其他的神经
- 深度学习应用
胡萝卜不甜
机器学习深度学习人工智能机器学习
1.深度学习概述1.1定义与发展深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的学习算法,通过模拟人脑的神经网络结构来处理数据和创建模式。深度学习的发展可以追溯到20世纪40年代,但直到21世纪初,随着计算能力的提升和大数据的可用性,深度学习才开始取得显著的进展。定义:深度学习模型由多层的神经网络构成,每一层都包含多个神经元,这些神经元能够学习数据的复杂特征。深度学习模型能够自动从原始数据中提
- 诺奖现场采访2024物理学得主Hinton:当前AI革命堪比工业革命,且将在智力上全面超越人类
AIBigModel
人工智能
当地时间昨天,2024年10月8日,瑞典皇家科学院宣布将本年度诺贝尔物理学奖授予两位被誉为'AI教父'的科学家:约翰·J·霍普菲尔德(JohnJ.Hopfield)和杰弗里·E·辛顿(GeoffreyE.Hinton)。该奖项旨在表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明。在现场,发言人通过手机连线采访了杰弗里·辛顿教授。辛顿教授对人工智能的未来发展前景表示乐观,他指出:'人工智
- 大模型训练、多模态数据处理与融合
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
人工智能(AI)领域近年来取得了显著的进步,其中大模型训练和多模态数据处理技术发挥了至关重要的作用。大模型是指具有巨大参数量和计算能力的人工神经网络模型,而多模态数据处理则是指在一个系统或模型中同时处理多种类型的数据,如文本、图像、音频等。一、大模型训练随着硬件和算法的进步,如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型和BERT(BidirectionalE
- 深度学习3——神经网络与反向传播
DUTBenjamin
深度学习深度学习神经网络人工智能
一、多层感知机1.1单层感知机1943年,麦卡洛克和皮兹提出MCP模型,开启了人工神经网络的大门。该模型模拟人的神经元反应过程,对输入信号进行线性加权、求和后,再通过非线性激活(阈值法)输出。其数学表达式为:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_{i}x_{i}+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)其中,xix_ixi是输入信号,wiw_iw
- 多层感知机(MLP)——深度学习
搬砖的阿wei
人工智能算法机器学习python深度学习计算机视觉
1.感知机1.1什么是感知机感知机是一种最简单的人工神经网络模型,它模拟了生物神经元的工作原理,基本结构是单个神经元,接收多个输入信号,将每个输入乘以对应的权重,求和后加上偏置,再经过一个激活函数处理输出结果。数学模型可以表示为:,其中是输入值,是权重,是偏置,是激活函数,常见的激活函数如修正线性单元(Rectifiedlinearunit,ReLU)。1.2感知机的局限性感知机只能处理线性可分的
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方