- 【Pytorch学习笔记(三)】张量的运算(2)
一、引言在《张量的运算(1)》中我们已经学习了几种张量中常用的非算数运算如张量的索引与切片,张量的拼接等。本节我们继续学习张量的算术运算。二、张量的算术运算(一)对应元素的加减乘除在PyTorch中,张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。这些运算可以对张量进行逐元素操作(element-wise),也可以进行张量之间的广播运算(broadcasting)。1.逐元素操
- 【Pytorch学习笔记】模型模块09——VGG详解
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记深度学习人工智能python
一、VGG核心设计原理小卷积核堆叠用多层3×3卷积替代大卷积核(如5×5/7×7)数学原理:2层3×3卷积感受野等效于5×5:RFout=(RFin−1)×stride+KRF_{out}=(RF_{in}-1)\timesstride+KRFout=(RFin−1)×stride+K参数量对比:3层3×3卷积(3×(32C2)=27C23×(3^2C^2)=27C^23×(32C2)=27C2)
- Pytorch学习 day06(torchvision中的datasets、dataloader)
丿罗小黑
Pytorchpytorch学习人工智能
torchvision的datasets使用torchvision提供的数据集API,比较方便,如果在pycharm中下载很慢,可以URL链接到迅雷中进行下载(有些URL链接在源码里)用来告诉程序,数据集存储的位置,共有多少样本等代码如下:importtorchvision#导入torchvision库#使用torchvision的datasets模块,模块中包含CIFAR10、CIFAR100、
- Pytorch学习torch.clamp ()用法浅析
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
首先给出官方对此函数的定义网页:torch.clamp—PyTorch2.1documentation一、官方定义torch.clamp(input,min=None,max=None,*,out=None)→Tensor其中:input:输入张量,即需要进行元素限制的张量。min:张量中的元素的最小值。如果元素小于这个值,将被替换为这个最小值。max:张量中的元素的最大值。如果元素大于这个值,将
- PyTorch学习笔记 - 损失函数
__星辰大海__
PyTorchpytorch
文章目录1.内置损失函数2.继承nn.Module自定义损失函数3.继承autograd.Function自定义损失函数3.三种不同方式实现MSE实验PyTorch除了内置损失函数,还可以自定义损失函数。我们以均方误差为例来讲解PyTorch中损失函数的使用方法。均方误差(MeanSquaredError,MSE)是预测值x=(x1,x2,...,xn)x=(x_1,x_2,...,x_n)x=(
- 【Pytorch学习笔记】模型模块05——Module常用函数
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记人工智能python
Module常用函数设置训练和评估模式**作用:**在PyTorch中,模型有训练(training)和评估(evaluation)两种模式,它们会影响某些层的行为。主要影响的层:Dropout层:训练时随机丢弃神经元,评估时保持全部神经元BatchNorm层:训练时计算并更新统计量,评估时使用固定统计量LayerNorm层:行为在两种模式下基本一致2.设置方法#设置训练模式model.train
- 【Pytorch学习笔记】模型模块06——hook函数
越轨
Pytorch学习笔记深度学习pytorch人工智能学习笔记python机器学习
hook函数什么是hook函数hook函数相当于插件,可以实现一些额外的功能,而又不改变主体代码。就像是把额外的功能挂在主体代码上,所有叫hook(钩子)。下面介绍Pytorch中的几种主要hook函数。torch.Tensor.register_hooktorch.Tensor.register_hook()是一个用于注册梯度钩子函数的方法。它主要用于获取和修改张量在反向传播过程中的梯度。语法格
- PyTorch学习之:torch.gather是什么?
杰瑞学AI
AI/AGINLP/LLMsComputerknowledgepytorch学习人工智能python
torch.gather的定义:torch.gather是PyTorch中的一个张量操作函数,其作用是根据指定的维度(dim)和索引张量(index),从输入张量(input)中收集元素,生成一个与索引张量形状相同的输出张量。总体来说,就是维度dim和索引张量index决定一个收集数的规则,然后,基于这个规则从输入张量中获取需要的元素。核心部分:1.输入张量(input):任意形状的张量。2.索引
- 小土堆pytorch学习笔记 之神经网络基本骨架
李小鱼爱喝水
pytorchpytorch学习笔记
pytorch之神经网络基本骨架[!TIP]首先来补补一些图像处理的基础知识吧!(尊嘟是0基础了)关于图片格式高度(Height):图像的垂直尺寸,即图像从上到下的像素数量。宽度(Width):图像的水平尺寸,即图像从左到右的像素数量。通道(Channels):图像的颜色信息,最常见的是RGB(红、绿、蓝)三通道。每个通道代表图像在特定颜色维度上的强度。批量处理:深度学习模型通常一次处理多个图像,
- 【Pytorch学习笔记】数据模块05——编写自己的Dataset
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记人工智能
编写自己的Dataset通过前面的知识,大家基本了解如何整个数据模块是如何构建的,下面举个完整的例子,要编写自定义的Dataset类,需要遵循以下基本步骤:1.基本结构自定义Dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset,并实现以下三个必要方法:init:初始化函数,通常用于加载数据集和进行必要的预处理len:返回数据集的总长度getitem:根据索引返回对应的数据样本和
- 从零开始认识深度学习工具:TensorFlow vs PyTorch
赛卡
青少年AI入门深度学习tensorflowpytorchmatplotlib
从零开始认识深度学习工具:TensorFlowvsPyTorch学习前的知识准备什么是深度学习?深度学习就像教电脑从经验中学习。就像你通过反复练习学会骑自行车一样,计算机会通过大量数据自动发现规律。例如:识别照片中的动物(图像识别)把语音转成文字(语音识别)自动翻译不同语言(自然语言处理)为什么需要工具框架?想象你要搭建乐高城堡,有两种选择:自己烧制每一块积木(相当于从零开始写数学计算代码)使用现
- pytorch学习笔记(三)
shushu113
pytorch学习笔记
pytorch学习笔记(三)一、模型保存用pathlib库中的方法来保存模型参数1)保存模型参数frompathlibimportPathMODEL_PATH=Path("models")#Path更好表示路径#parents表示当前路径是否存在多级嵌套,exist_ok表示当前文件夹存在也不影响MODEL_PATH.mkdir(parents=True,exist_ok=True)MODEL_N
- 零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习(十三)
kiba518
人工智能python学习pytorch开发语言
前言最近学习了一新概念,叫科学发现和科技发明,科学发现是高于科技发明的,而这个说法我觉得还是挺有道理的,我们总说中国的科技不如欧美,但我们实际感觉上,不论建筑,硬件还是软件,理论,我们都已经高于欧美了,那为什么还说我们不如欧美呢?科学发现是高于科技发明就很好的解释了这个问题,即,我们的在线支付,建筑行业等等,这些都是科技发明,而不是科学发现,而科学发现是引领科技发明的,而欧美在科学发现上远远领先我
- 零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习(十一)
kiba518
人工智能python学习pytorch开发语言
前言本文主要介绍tensorboard的使用。tensorboard是一个可视化的,支持人工智能学习的一个工具。tensorboard的官方地址:https://www.tensorflow.org/tensorboard本文内容来自视频教程16课,个人感觉对于tensorboard讲的非常好。Tensorboard的使用使用代码如下:importtorchimporttorch.nnasnnim
- pytorch学习14之读写文件
wuxuand
pytorch+深度学习pytorch学习人工智能
将训练的模型保存:用在其他环境中(比如在部署中进行预测)。用于定期保存中间结果,在一个耗时较长的训练过程运行中,以确保在服务器电源被不小心断掉时,损失的计算结果不会过于严重。因此,学习如何加载和存储权重向量和整个模型。1、加载和保存张量一个张量:调用load和save函数分别读写它们。这两个函数都要求我们提供一个名称,save要求将要保存的变量作为输入。load读取已经存好的文件。importto
- 【pytorch学习笔记,利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】
徳一
pytorch学习深度学习pytorch学习
学习的作者链接:link一、安装pytorch环境1.打开打开anaconda的终端后condaenvlist然后创建一个名字叫pytorch,python是3.8版本的环境condacreate-npytorchpython=3.8再次看环境condaenvlist#condaenvironments:#显示如下环境base*D:\anacondapytorchD:\anaconda\envs\
- PyTorch学习DAY2transforms各种操作
沙鳄鱼
pytorch机器学习
人民币二分类数据数据收集-->Img,Label数据划分-->trainvalidtest数据读取-->DataLoader(Sampler-->Index,Dataset-->Img,Label)数据预处理-->transformstorch.utils.data.DataLoader功能:构建可迭代的数据装载器dataset:Dataset类,决定数据从哪读取及如何读取batchsize:批大
- 零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习(一)
kiba518
人工智能python学习pytorch开发语言
前言其实学习人工智能不难,就跟学习软件开发一样,只是会的人相对少,而一些会的人写文章,做视频又不好好讲。比如,上来就跟你说要学习张量,或者告诉你张量是向量的多维度等等模式的讲解;目的都是让别人知道他会这个技术,但又不想让你学。对于学习,多年的学习经验,和无数次的回顾学习过程,都证明了一件事,如果一篇文章,一个视频,一个课程,我没学明白,那问题一定不在我,而是上课的主动或被动的不想让我学会,所以,出
- PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch学习之torch.nn.functional.conv2d函数一、简介torch.nn.functional.conv2d是PyTorch中用于进行二维卷积操作的函数。卷积操作是深度学习中卷积神经网络(CNN)的核心部分,用于提取图像特征,常见于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。二、基本语法torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=
- PyTorch学习之torch.nn.Conv2d函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch学习之torch.nn.Conv2d函数一、简介torch.nn.Conv2d是PyTorch中用于实现二维卷积层的类,这个类可以说是对torch.nn.functional.Conv2d的进一步封装,使其使用起来更加的傻瓜式。二、基本语法torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,d
- Pytorch学习笔记(十六)Image and Video - Transfer Learning for Computer Vision Tutorial
nenchoumi3119
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这篇博客瞄准的是pytorch官方教程中ImageandVideo章节的TransferLearningforComputerVisionTutorial部分。官网链接:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html完整网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1L9PVZ-KRDGVER
- Pytorch学习笔记(十一)Learning PyTorch - What is torch.nn really
nenchoumi3119
pytorch学习笔记pytorch学习笔记
这篇博客瞄准的是pytorch官方教程中LearningPyTorch章节的Whatistorch.nnreally?部分。主要是教你如何一步一步将最原始的代码进行重构至pytorch标准的代码,如果你已经熟悉了如何使用原始代码以及pytorch标准形式构建模型,可以跳过这一篇。官网链接:https://pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html
- 【pytorch】图像数据预处理
子根
笔记pytorchpython深度学习
本文是记录一些在深度学习中的预处理的一些语法和函数torchvision.transforms的图像变换[PyTorch学习笔记]2.3二十二种transforms图片数据预处理方法-知乎TORCHVISION.TRANSFORMS的图像预处理_阿巫兮兮的博客-CSDN博客PyTorch09:transforms图像变换、方法操作及自定义方法-YEY的博客|YEYBlog2D、3D中心裁剪:imp
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天:多模态模型实践(一)
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深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天:多模态模型实践(一)引言:跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天!今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一:多模态学习。想象一下,如果你的模型既能"看"又能"读",并且能够理解图像与文字之间的联系,这将为我们打开怎样的可能性?今天我们将专注于构建图文匹配系统,学习如何使用CLIP(ContrastiveLanguage
- PyTorch 深度学习博客
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PyTorchDeepLearning人工智能
PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客!在这里,我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。本博客适用于初学者和有一定基础的开发者,旨在帮助大家快速搭建环境、掌握核心概念,并通过实例了解实际应用。环境配置为了确保项目的稳定性和兼容性,我选择了Python3.9环境,并在conda创建的虚拟环境中运行最新且稳定的PyTorch版本2.6.0。1.创建Pyth
- Pytorch学习之路(3)
AAAx1anyu
Pytorch学习之旅学习人工智能pytorch深度学习笔记
一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理:数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换,划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据,在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成,Dataset定义好数据的格式和数据变换形式,DataLoader用iterative的方式不断
- Pytorch学习之路(2)
AAAx1anyu
Pytorch学习之旅pytorch学习人工智能
(PS:请先阅读Pytorch学习之路(1)开篇注释)【因为我也是小菜鸟】Pytorch基础知识1.张量(1)简介0维张量——标量(数字)1维张量——向量2维张量——矩阵3维张量——时间序列数据股价文本数据单张彩色图片(RGB)4维张量——图像5维张量——视频张量的核心是一个数据容器(2)创建tensor1).随机初始化矩阵[torch.rand()]importtorchx=torch.rand
- Pytorch学习笔记(二)
不牌不改
【Pytorch学习】pytorch深度学习python
后续遇到一些函数等知识,还会进行及时的补充。tensor的创建使用pytorch中的列表创建tensortensor=torch.Tensor([[-1,1],[0,2<
- PyTorch学习(13):PyTorch的张量相乘(torch.matmul)
赛先生.AI
PyTorchpytorch
PyTorch学习(1):torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习(2):torch.device-CSDN博客PyTorch学习(9):torch.topk-CSDN博客PyTorch学习(10):torch.where-CSDN博客PyTorch学习(11):PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN
- PyTorch实现CIFAR-10分类代码
曹勖之
PyTorch学习之路深度学习pytorch
这篇是PyTorch学习之路第七篇,用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码(书上的代码有好多冗余)目录完整代码(还未训练)完整代码(已训练,直接载入模型)下面实例数据集位于:C:\Users\22130\Learning_Pytorch\dataset完整代码(还未训练)importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsas
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
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[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,