Linky1990
Linky1990

Udacity 人工智能编程基础 - 课程目录

Python 入门

1、为何学习 Python
2、数据类型和运算符
3、控制流
4、函数
5、脚本编写
6、Anaconda
7、Jupyter Notebooks
8、项目0：我的微信好友 https://github.com/udacity/AIPND-cn-trial
9、Lab：分类图像 https://github.com/udacity/AIPND/tree/master/intropylab-classifying-images
10、项目：控制迷宫寻宝机器人 https://github.com/udacity/AIPND_P1_Robot_Controller

Numpy, Pandas, Matplotlib

1、Numpy

Numpy 简介
为何要使用 Numpy
创建和保存 NumPy ndarray
使用内置函数创建 ndarray
访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素
ndarray 切片
布尔型索引、集合运算和排序
算术运算和广播
迷你项目：均值标准化和数据分离

2、Pandas

Pandas 简介
为何要使用 Pandas
创建Pandas Series
访问和删除 Pandas Series 中的元素
对 Pandas Series 执行算术运算
创建 Pandas DataFrame
访问 Pandas DataFrame 中的元素
处理 NaN
将数据加载到 DataFrame 中
迷你项目：股票数据的统计信息

3、Matplotlib 和 Seaborn - 单变量

简介
整洁的数据
条形图
绝对频率和相对频率
计算缺失的数据
饼图
直方图
为离散数据选择图形
描述统计学、离散群和坐标轴范围
标尺和变换
补充内容：核密度估计

4、Matplotlib 和 Seaborn - 多变量

课程简介
散点图和相关性
重叠、透明度和抖动
热图
小提琴图
箱线图
簇状柱形图
分面
调整单变量图形
折线图
附录：多变量可视化
补充内容：集群图
补充内容：轴须图和带状图

5、探索电影数据集 https://github.com/udacity/AIPND_CN_P2_Explore_Movie_Dataset

线性代数基础

1、简介

目标
线性代数的本质
了解使用 LaTex
Latex cheatsheet：https://www.authorea.com/users/77723/articles/110898-how-to-write-mathematical-equations-expressions-and-symbols-with-latex-a-cheatsheet
LaTeX Cookbook:
http://www.personal.ceu.hu/tex/cookbook.html#inline

2、向量

什么是向量（一）
什么是向量（二）
什么是向量（三）
向量 - 数学定义
转置
大小和方向
场中的运算
向量加法
标量和向量乘法

3、线性组合

线性组合（一）
线性组合（二）
线性组合和张成
线性相关性
求解简化的方程组

4、线性变换和矩阵

什么是矩阵
矩阵加法
矩阵的标量乘法
放行矩阵的乘法
矩阵乘法 - 一般情况
线性变换和矩阵（一）
线性变换和矩阵（二）
线性变换和矩阵（三）

5、向量Lab - 绘制向量

6、线性组合 Lab - 使用 Numpy.linalg 求解线性问题

7、线性映射 Lab - 可视化矩阵乘法

8、神经网络中的线性代数

简介
什么是神经网络
神经元如何相连
将所有概念关联到一起
前馈流程 - 计算 h
前馈流程 - 计算 y

9、线性代数：机器学习背后的优化原理 https://github.com/udacity/Linear-Algebra-cn

神经网络

1、神经网络简介

简介
分类问题
分类问题2
线性界线
更高维度的界线
感知器
为何称为神经网络
用感知器实现简单逻辑单元
感知器技巧 - 计算机如何学习分类
感知器算法
非线性界线
误差函数
误差函数与梯度下降
离散型与连续型 - 为什么使用 sigmoid 函数
多类别分类与 Softmax 函数
One-Hot 编码
最大似然率
最大概率化
交叉熵 1 - 损失函数
交叉熵 2 - 损失函数
多类别交叉熵
Logistic 回归
梯度下降实现
梯度下降算法推导与实现
Lab：梯度下降：https://github.com/udacity/deep-learning/tree/master/gradient-descent
感知器和梯度下降
连续型感知器
非线性数据
非线性模型
神经网络结构
前向反馈
反向传播
Lab：分析学生数据：https://github.com/udacity/deep-learning/tree/master/student-admissions

2、训练神经网络

训练优化
测试
过拟合和欠拟合
早期停止
正则化
正则化2
Dropout
局部最低点
随机重新开始
梯度消失
其他激活函数
Batch 和随机梯度下降
学习速率衰退
动量
世界各地的误差函数
3、通过 PyTorch 进行深度学习
PyTorch 简介
PyTorch 张量
定义网络
训练网络
Fashion-MNIST 练习
推理和验证
保存和加载训练过的网络
使用 Torchvision 加载数据集
迁移学习

五、图像分类项目
1、实战项目 - 图像分类：https://github.com/udacity/aipnd-project

你可能感兴趣的:(机器学习)

  • 强化学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
    1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同，强化学习并不依赖于预先标注的数据，而是通过试错的方式来学习。想象一下，你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片，而是会给它一些指令，比如“坐下”，如果它照
  • OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP 村北头的码农 OpenCVopencv机器学习人工智能
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等
  • 运用python制作一个完整的股票分析系统 大懒猫软件 python开发语言djangobeautifulsoup
    使用python制作一个股票分析系统，可以通过股票价格走势动态界面，实时动态监测不同类型股票的变化情况。以下是一个完整的股票分析系统开发指南，包括股票价格走势动态界面和实时监测功能。这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。数据处理：计算技术指标（如KDJ、BOLL）并进行数据预处
  • Google Cloud技术学习总结 谭俊杰Jerry 人工智能
    GoogleCloudPlatform（GCP）是由Google提供的一套云计算服务，帮助企业和开发者利用Google的基础设施来构建、部署和扩展应用程序。GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。以下是GoogleCloud的技术总结：核心服务计算服务GoogleComputeEngine：提供虚拟机（VM）实例，支持自定义配置，适合各种工作负载。GoogleKub
  • DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程 herosunly DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能实战教程
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • 强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3 AI天才研究院 计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
    1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态（State）选择动作（Action），以最大化某种长期累积奖励（Reward）的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略（Policy），即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
  • 书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》 机器学习深度学习人工智能
    书籍：SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》01书籍介绍在众多关于机器学习和人工智能的技术文献及充满恐慌的书籍中，《机器学习的秘密》犹
  • python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）... weixin_39576066 python学习曲线函数
    LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节，具体如下：第一章：什么是LSTMs？第二章：怎么样训练
  • 【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout） IT古董 漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
    信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
  • 第二章：12.3 建立表现基准 望云山190 基准性能水平人工智能机器学习
    背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中，训练误差是10.8%，意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差（Jcv）：指算法在未见过的数据（交叉验证集）上无法正确转录的
  • 第二章：12.4 学习曲线 望云山190 深度学习机器学习人工智能
    学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误（Jcv）：这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力，即模型对新数据的预测能力。训练错误（Jtrain）：这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
  • 机器学习相关基础 星辰瑞云 机器学习
    1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色，绿色，蓝色组成)，这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据上表现不佳，无法很好地捕捉数据中的规律。通
  • FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务 醉心编码 人工智能基础fastapi前端
    FastAPI：解锁高性能API开发的密钥，轻松构建现代Web服务一、核心特点二、应用场景三、技术优势四、安装与基本用法五、社区与文档FastAPI是一个基于Python的现代、快速（高性能）的Web框架，专门用于构建APIs，特别是基于Python的RESTfulAPIs。它以其高性能、易用性和可扩展性而闻名，适合开发者、数据科学家和机器学习工程师等多种岗位使用。以下是对FastAPI的详细介绍
  • AIGC开启人工智能新时代 靖节先生 人工智能
    AIGC：开启智能生成内容的全新时代在数字化技术飞速发展的当下，AIGC（ArtificialIntelligence-GeneratedContent）横空出世，宛如一颗璀璨的新星照亮了内容创作领域的天空。它正以不可阻挡之势重塑着我们的生活、工作与娱乐方式，成为众多行业创新发展的重要驱动力。一、AIGC的概念AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习
  • 推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》 天飓 学习感悟学习图像处理python
    《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南，是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中，作者主要介绍了如何用Python图像处理库（如PIL、python-opencv、Scipy等），机器学习库（scikit-learn）和深
  • 使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化 无水先生 AI原理和python实现人工智能综合opencvpython人工智能
    关键词：OpenCVlibrarytoconvertimagestocartoons目录一、说明二、OpenCV2.1要求支持库2.2方法2.3实施和执行三、定义卡通化函数3.1添加按钮3.2保存图像四、结论一、说明在本文中，我们将构建一个有趣的应用程序，将提供给它的图像卡通化。为了构建这个卡通化应用程序，我们将使用python和OpenCV。这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用
  • 机器学习:朴素贝叶斯 小源学AI 人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯
    概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
  • 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程 m0_74824592 面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
    文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台，隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人
  • 机器学习 - 学习线性模型的重要性 谦亨有终 跟着AI向前走机器学习学习人工智能
    在接下来的博文中，我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型，在学习之前，让我们来了解一下学习线性模型的重要性，以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型？作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础。微积分：掌握导数、梯度
  • 【机器学习】多元线性回归 T0uken Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
    在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo
  • 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】 再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
    想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
  • 【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略 X_taiyang18 人工智能
    【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
  • 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强 数行天下 人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
    在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
  • 《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • Rasa：开源的机器学习框架 Indra_ran 开源机器学习人工智能linuxcentos运维
    一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一
  • 机器学习：k均值 golemon. ML机器学习均值算法人工智能
    所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚
  • 电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展 车载诊断技术 汽车行业车辆信息安全机器学习人工智能电子电器框架网络架构汽车
    我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，
  • DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公 herosunly DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决 学无止尽5 机器学习人工智能
    我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
  • 做其他的不好吗？别写代码了(4) chalmers_15 ai文章人工智能
    AI技术在IT领域的应用确实已经成为一个趋势,这对IT从业者来说既是机遇也是挑战。我们需要客观地看待AI对IT行业的影响:AI可以自动化和优化很多IT工作,如系统监控、故障诊断、代码编写等,这可能会替代一些传统的IT工作岗位。但同时AI也会创造新的IT工作机会,如AI系统的开发、部署和维护,以及利用AI技术进行创新和优化等。未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A
  • 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 [一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版 [一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table) [一起学Hive]之四-Hive的安装配置 [一起学Hive]之五-Hive的视图和分区 [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，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他