- AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.04.15-2024.04.25
小小帅AIGC
VLM论文时报人工智能语言模型自然语言处理VLM视觉语言模型多模态计算机视觉
文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio
- AutoML原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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
AutoML原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂,机器学习在各个领域的应用越来越广泛。然而,机器学习模型的开发过程往往需要大量的专业知识和经验。数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等步骤都需要人工进行,这使得机器学习模型的开发变得复杂且耗时。为了解决这
- 遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择:权重搜索5.2模型架构:架构优化5.3超参数调整/优化5.4验证和损失函数优化5.5增强拓扑的神经进化小结系列链接0.前言
- Python自动化机器学习库之evalml使用详解
Rocky006
python人工智能开发语言
概要数据科学是当今科技领域中不可或缺的一部分,而机器学习是数据科学的核心。然而,构建和部署机器学习模型常常需要大量的时间和精力,涉及到数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂任务。为了简化这个过程,使其更加高效,EvalML库应运而生。EvalML是一款用于自动化机器学习(AutoML)的Python库,它可以自动完成机器学习工作流程的各个阶段。本文将详细介绍EvalML的功能和用法
- 【AutoML】AutoKeras 数据清洗与简单提纯
kida_yuan
Pythonpython数据处理automl
从上一章节可知,数据已经从4个数据源获取过来并已全部入库。目前数据库共分出11张表,如下图:mysql>usephw2_industry_bot;ReadingtableinformationforcompletionoftableandcolumnnamesYoucanturnoffthisfeaturetogetaquickerstartupwith-ADatabasechangedmysql
- Scikit-Learn 高级教程——自动化机器学习
Echo_Wish
Python笔记Python算法机器学习scikit-learn自动化
PythonScikit-Learn高级教程:自动化机器学习自动化机器学习是通过自动搜索和选择最佳模型及其超参数的过程,以简化机器学习任务的一种方法。Scikit-Learn中提供了AutoML工具,本篇博客将详细介绍如何使用AutoML来自动化机器学习任务。1.安装AutoML包首先,确保你已经安装了相应的AutoML包。Scikit-Learn提供了一些AutoML工具,其中一种常用的是TPO
- 使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改
ThreeS_tones
DRL神经网络人工智能深度学习
目录代码一(UsingTensorFlow):代码二(UsingTensorFlow):代码三(UsingPyTorch):参考:本人在网上找了三个相关的代码,但是都有问题,这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。代码一(UsingTensorFlow):代码地址:https://github.com/wallarm/nascell-automl这个代码有详细的说明:TheFirstStep-by-
- NAS with RL(Using TensorFlow)
ThreeS_tones
DRLtensorflow人工智能python
目录代码一:train.pynet_manager.pycnn.pyreinforce.py代码二:train.pycontroller.pymodel.pymanager.pynascell.py代码一:代码地址:nascell-automl-master修改后代码(需要新建几个python文件):train.pyimportnumpyasnpimporttensorflow.compat.v1
- XGBoost系列8——XGBoost的未来:从强化学习到AutoML
theskylife
数据挖掘人工智能机器学习数据挖掘XGboostpython
目录写在开头1.XGBoost在强化学习中的应用1.1构建强化学习问题1.2XGBoost与深度强化学习的对比1.3实际任务中的成功案例2.XGBoost与AutoML的结合2.1XGBoost在自动特征工程中的应用2.2超参数优化和自动模型选择2.3实际案例:XGBoost与AutoML的成功结合3.基于XGBoost的前瞻性研究与发展趋势3.1模型的可解释性提升3.2对非结构化数据的更好适应3
- 机器学习没那么难,Azure AutoML帮你简单3步实现自动化模型训练
AI普惠大师
云计算azuremicrosoft机器学习自动化人工智能
在MachineLearning这个领域,通常训练一个业务模型的难点并不在于算法的选择,而在于前期的数据清理和特征工程这些纷繁复杂的工作,训练过程中的问题在于参数的反复迭代优化。AutoML是AzureDatabricks的一项功能,它自动的对数据进行清理和特征工程并使用数据尝试多种算法和参数来训练最佳机器学习模型。使用这种自动化模型训练可以满足以下业务问题的模型训练:1、分类问题:AutoML可
- 通俗科普文:贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE(附新书)
科技州与数据州
以下文章来源于SimpleAI,作者郭必扬贝叶斯优化是AutoML中的重要概念,近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术,贝叶斯的应用范围也很广。但这个概念对于初次接触的同学可能较难理解,经过数天的论文研读、博客/教程/代码查阅,我总结了这篇科普文,也手绘了一些示意图,希望尽量在一篇文章内、通俗易懂地讲清楚什么是贝叶斯优化。本文目录:理清基本概念的关系各种超参数调节方法的对比G
- DeepCamera - 将相机转换为AI-Powered with Embedded / Android / Pi等。
Android征途
什么是SharpAIDeepCameraARMGPU上的深度学习视频处理监控,用于人脸识别以及更多方法。将数码相机变成AI供电的相机。使用ARMGPU/NPU的边缘AI生产级平台,利用AutoML。面向开发人员/儿童/家庭/中小企业/企业/云的第一个世界级EdgeAI全栈平台,由社区烘焙。用于深度学习边缘计算设备的完整堆栈系统,特别是使用图像刻录或Androidapk安装的shell设置。移动数据
- automl框架:AutoGluon介绍
李白唱着歌去镇上
automl框架:AutoGluon介绍原理大部分automl框架是基于超参数搜索技术,例如基于贝叶斯搜索的hyperopt技术等AutoGluon则依赖融合多个无需超参数搜索的模型,三个臭皮匠顶个诸葛亮stacking:在同一份数据上训练出多个不同类型的模型,这些模型可以是KNN、tree、核方法等,这些模型的输出进入到一个线性模型里面得到最终的输出,就是对这些输出做加权求和,这里的权重是通过训
- NAS入门(学习笔记)
清风2022
学习笔记NASAutoMLZero-shot深度学习人工智能
文章目录AutoMLNAS初期NAS当前NAS框架One-ShotNAS权重共享策略Zero-ShotNASZen-NASNASWOTEPENAS参考资料AutoML深度学习使特征学习自动化AutoML使深度学习自动化自动化机器学习(automatedmachinelearning)是一种自动化的数据驱动方法,并做出一系列决策。按模型类型划分,分为以下两类:ClassicalML:传统机器学习模型
- AutoKeras
缘起性空、
keras人工智能深度学习python
简介AutoKeras是一个开源的,基于Keras的自动机器学习(AutoML)库。它是一个用于自动化机器学习的开源软件库,提供自动搜索深度学习模型的架构和超参数的功能。相比于传统的机器学习方法,AutoKeras可以自动处理特征工程、模型选择、超参数调优等步骤,大大减少了繁琐的手动操作。AutoKeras旨在简化机器学习模型的开发过程,其基于Keras构建,并提供了一套高级API,使得模型的训练
- 详解数据科学自动化与机器学习自动化
澳鹏Appen
人工智能与机器学习计算机视觉训练数据机器学习自动化人工智能
过去十年里,人工智能(AI)构建自动化发展迅速并取得了多项成就。在关于AI未来的讨论中,您可能会经常听到人们交替使用数据科学自动化与机器学习自动化这两个术语。事实上,这些术语有着不同的定义:如今的自动化机器学习,即AutoML,特指模型构建自动化。但是,数据科学家的工作内容并不仅止于此。简单地说,数据科学家从数据中获取信息,以解决现实世界中的问题;机器学习只是数据科学家的众多工作方法之一。从数据预
- 我们如何在Pinterest Ads中使用AutoML,多任务学习和多塔模型
weixin_26726011
机器学习python人工智能tensorflow深度学习
ErnestWang|SoftwareEngineer,AdsRanking欧内斯特·王|软件工程师,广告排名PeoplecometoPinterestinanexplorationmindset,oftenengagingwithadsthesamewaytheydowithorganicPins.WithinadsourmissionistohelpPinnersgofrominspirati
- 谷歌15个人工智能开源免费项目!开发者:懂了
喜欢打酱油的老鸟
人工智能谷歌15个人工智能开源免费项目
2019-11-2114:37:20关于人工智能的开源项目,相信开发者们已经目睹过不少了,Github上也有大把的资源。不过笔者今天说的并非来自Github,而是来自科技“大厂”Google发布的一些涉及到机器学习、深度学习、神经网络等优质的人工智能开源项目,精心挑选了一部分推荐给大家学习。下面就来看一看。1、AdaNet:快速灵活的AutoML,可自主学习。AdaNet是一个基于TensorFl
- 如何通过 Al 的能力提升编程的效率?
向上的车轮
笔记人工智能
通过人工智能(AI)的技术,可以提升编程效率和能力。以下是一些建议和方法:代码自动生成:使用AI技术,可以根据程序员的需求和输入,自动生成代码。这可以提高编程效率,减少编写代码所需的时间。例如,使用AutoML(自动机器学习)技术,可以根据需求自动生成相应的代码。importrandomclassAnimal:def__init__(self,name,speed):self.name=names
- AutoML 和神经架构搜索初探
linjingyg
架构神经网络人工智能
来自CMU和DeepMind的研究人员最近发布了一篇有趣的新论文,称为可微分网络结构搜索(DARTS),它提供了一种神经网络结构搜索的替代方法,这是目前机器学习领域的一个大热门。神经网络结构搜索去年被大肆吹捧,Google首席执行官SundarPichai和GoogleAI负责人JeffDean宣称,神经网络结构搜索及其所需的大量计算能力对于机器学习的大众化至关重要。科技媒体争相报道了谷歌在神经网
- Azure 机器学习 - 使用受保护工作区时的网络流量流
TechLead KrisChang
azure机器学习人工智能microsoft
目录环境准备入站和出站要求方案:从工作室访问工作区方案:从工作室使用AutoML、设计器、数据集和数据存储方案:使用计算实例和计算群集方案:使用联机终结点入站通信出站通信方案:使用AzureKubernetes服务方案:使用Azure机器学习管理的Docker映像当Azure机器学习工作区和关联的资源在Azure虚拟网络中受保护时,资源之间的网络流量会发生改变。在没有虚拟网络的情况下,网络流量将通
- 实用机器学习-学习笔记
雨浅听风吟
机器学习学习人工智能
文章目录3.5多层感知机3.5.1手动提取特征到学习特征3.5.2线性方法到多层感知机3.5.3代码实现4.2过拟合和欠拟合4.2.1模型选择4.2.2总结9.1模型调参9.1.1思考与总结9.1.2基线baseline9.1.3SGDADAM9.1.4训练代价9.1.5AUTOML9.1.6要多次调参管理9.1.7复现实验的困难9.2超参数的优化9.2.1超参数的范围9.2.2超参数优化的算法黑
- 如何在 Azure 中使用自动机器学习进行模型训练
嵌入式杂谈
azure机器学习microsoft
自动机器学习(AutomatedMachineLearning,简称为AutoML)是一种通过自动化流程来简化模型训练和调优的技术。在Azure机器学习平台中,AutoML提供了丰富的功能和工具,使我们能够快速地训练和优化机器学习模型。本文将介绍如何在Azure中使用自动机器学习进行模型训练,并提供一些实用的技巧和注意事项。一、数据准备:在开始之前,我们需要准备用于训练的数据集。Azure机器学习
- AI调参师会被取代吗?对话AutoML初创公司探智立方
喜欢打酱油的老鸟
人工智能AI调参师探智立方AutoML
1955年,约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·闵斯基(MarvinMinsky)、克劳德·香农(ClaudeShannon)等人聚在一起,为第二年即将召开的具有重要历史意义的“达特矛斯会议”列了一份AI研究议题,排在首位的就是“AutomaticComputers”——自动编程计算机。作为AI的开山鼻祖,他们在这份纲领里写道:“我们相信,如果精心挑选一批科学家,在一起工作一个夏天,
- 论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey
aiwanghuan5017
人工智能数据结构与算法
论文笔记系列-NeuralNetworkSearch:ASurvey论文笔记NASautomlsurveyreviewreinforcementlearningBayesianOptimizationevolutionaryalgorithm注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解。本文主要就SearchSpace、SearchS
- Azure 机器学习 - 使用 ONNX 对来自 AutoML 的计算机视觉模型进行预测
TechLead KrisChang
azure机器学习microsoft人工智能
目录一、环境准备二、下载ONNX模型文件2.1Azure机器学习工作室2.2Azure机器学习PythonSDK2.3生成模型进行批量评分多类图像分类三、加载标签和ONNX模型文件四、获取ONNX模型的预期输入和输出详细信息ONNX模型的预期输入和输出格式多类图像分类多类图像分类输入格式多类图像分类输出格式五、预处理多类图像分类多类图像分类无PyTorch多类图像分类有PyTorch使用ONNX运
- Azure 机器学习 - 设置 AutoML 训练时序预测模型
TechLead KrisChang
azure机器学习microsoft人工智能
目录一、环境准备二、训练和验证数据三、配置试验支持的模型配置设置特征化步骤自定义特征化四、可选配置频率和目标数据聚合启用深度学习目标滚动窗口聚合短时序处理非稳定时序检测和处理五、运行试验六、用最佳模型进行预测用滚动预测评估模型精度预测未来七、大规模预测多模型分层时序预测本文将介绍如何使用Azure机器学习自动化ML为时序预测模型设置AutoML训练。关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥
- Azure 机器学习 - 使用无代码 AutoML 训练分类模型
TechLead KrisChang
机器学习azuremicrosoft人工智能
了解如何在Azure机器学习工作室中使用Azure机器学习自动化ML,通过无代码AutoML来训练分类模型。此分类模型预测某个金融机构的客户是否会认购定期存款产品。关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。一、环境准备Azur
- Azure 机器学习 - 使用 AutoML 和 Python 训练物体检测模型
TechLead KrisChang
azure机器学习microsoft人工智能
目录一、Azure环境准备二、计算目标设置三、试验设置四、直观呈现输入数据五、上传数据并创建MLTable六、配置物体检测试验适用于图像任务的自动超参数扫描(AutoMode)适用于图像任务的手动超参数扫描作业限制七、注册和部署模型获取最佳试用版注册模型配置联机终结点创建终结点配置联机部署创建部署更新流量八、测试部署九、直观呈现检测结果十、清理资源本教程介绍如何通过Azure机器学习PythonS
- 谷歌发布全新AutoML,AI通过图灵测试
AIYStore
AutoML是Google最新的产品,能够根据问题自动确定最优参数和网络结构。它一定程度上再现了AlphaZero的设计理念,也比Zero更直观。GoogleAutoML系统自主编写机器学习代码,其效率在某种程度上竟然超过了专业的研发工程师。AutoML的目标并不是要将人类从开发过程中剥离出去,也不是要开发全新的人工智能,而是让人工智能继续维持某种速度来改变世界。李飞飞在GoogleCloudNe
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro