- 深度学习应该如何入门?
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- 卷积神经网络吴恩达coursera
stoAir
吴恩达深度学习笔记cnn人工智能神经网络
ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6
- 上 GitHub 热榜,星星暴涨,这个项目相继超越了 Archery, Flyway 和 Yearning
「登上GitHubTrending星星超越Yearning键盘的敲击不停传播开发的福音」⚡️Bytebase是一款面向开发和DBA的一站式数据库CI/CD工具。它的所有代码都开源在GitHub上。GitHub也是我们触达全球用户的核心阵地。虽然GitHubStar数一直是一个饱受争议的指标,以致于被定性成了虚荣指标(VanityMetric)。但它依然是当前开源世界里最流行的指标。由此还衍生出了一
- 【吴恩达·机器学习】第二章:多变量线性回归模型(选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归)
Yaoyao2024
机器学习线性回归人工智能
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
- 吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结
向来痴_
深度学习人工智能
作业地址:吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记:吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖(附18个代码实战项目)-知乎(zhihu.com)此处只记录需要注意的点,若想看原笔记请移步。1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出,而不用指定中间的特征,也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻
- LLM(2)之指令提示词(Prompt)基础教学
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CS小白之路#LLM实践成长prompt自然语言处理人工智能
LLM(2)之指令提示词Author:OnceDayDate:2024年2月15日全系列专栏请查看:LLM实践成长_Once_day的博客-CSDN博客参考文章:中文完整版全9集ChatGPT提示工程师|AI大神吴恩达教你写提示词ChatGPTShortcut-简单易用的ChatGPT快捷指令表,让生产力倍增!标签筛选、关键词搜索和一键复制Prompts|Tagfiltering,keywords
- 【吴恩达·机器学习】第二章:单变量线性回归模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)
Yaoyao2024
机器学习线性回归学习
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
- 深度学习-吴恩达L1W2作业
向来痴_
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作业1:吴恩达《深度学习》L1W2作业1-Heywhale.com作业2:吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容:-np.exp(x)适用于任何np.arrayx并将指数函数应用于每个坐标-sigmoid函数及其梯度sigmoid函数的梯度:-image2vector通常用于深度学习-np.reshape被广泛使用。保持矩阵/向量尺寸不变有助于我们消除许多
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学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行梯度下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢?我们可以采取随机抽样,比如,抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢?可以通过学习曲线获得,随着数据量的增加,无论是偏差和误差,都会趋向于
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图片上传失败,请查看原文:https://github.com/iOSDevLog/100-days-of-ai/blob/master/r1-ml/day2-yearning/yearning.ipynbErroranalysisbyparts53.由特定组件进行误差分析假设您的系统是使用复杂的机器学习流水线构建的,并且您希望提高系统的性能。你应该在哪些方面努力改进?通过将错误归因于流水线的特定
- 吴恩达机器学习—正则化
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过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时,可能存在欠拟合;当变量过多时,会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好,损失函数值几乎为零,但是不能进行泛化时,即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像,但当特征变量变多时,绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时,容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题,通常有两种方法:一种是减少特征的数量,可以通过人工
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问题规划引例—电影推荐假设已有的数据如上所示,洋红色线内的数据表示缺失数据,那么我们如何根据已有的评分数据来预测这些缺失的数据呢?基于特征的推荐算法基于内容的推荐系统已知数据如上,有四个人对于不同电影的评分,我们还有分别表示电影包含浪漫成分和动作片成分的多少。那么每一个电影都可以用一个向量来表示,如第一个电影可以表示为,其中第一个元素为常数。那么对于每一个用户j,我们可以用一个学习算法学习参数,然
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视频地址:http://mooc.study.163.com/learn/2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701005&cid=20016940041、什么是神经网络我们来看一个简单的预测房价的例子,吴恩达老师还真是喜欢用这个例子呢。比如我们用房屋的大小来预测房屋的价格,我们在图上的得到了六个点,那么根据这六个
- 【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法
Sunflow007
31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习,在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的:1.png在这里我们有一系列点,却没有标签
- 吴恩达机器学习笔记(2)
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一.逻辑回归1.什么是逻辑回归?逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题,在逻辑回归中,假设函数。2.模型描述在假设函数中,,为实数,为Sigmoid函数,也叫Logistic函数。模型解释:,即就是对一个输入,的概率估计。损失函数的理解:所谓最大似然估计,就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据,也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大,而损失函数的要求是预测结果
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神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记。深度学习简介什么是神经网络深度学习一般是指训练神经网络。那么什么是神经网络?课程以房价预测的例子来说明
- 深度学习教程 | 神经网络优化算法
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深度学习人工智能
深度学习教程|深度学习的实用层面深度学习教程|深度学习的实用层面ShowMeAI2022-04-1412,153阅读23分钟专栏:深度学习教程◉吴恩达专项课程最全笔记[外链图片转存中…(img-etBVICyc-1707315992239)]作者:韩信子@ShowMeAI教程地址:www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址:www.showmeai.tech/articl
- 深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
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深度学习教程|自然语言处理与词嵌入ShowMeAI作者:韩信子@ShowMeAI教程地址:www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址:www.showmeai.tech/article-det…声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(DeepLearningSpecialization)》学习
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文章目录前言1.Linux部署Yearning2.本地访问Yearning3.Linux安装cpolar4.配置Yearning公网访问地址5.公网远程访问Yearning管理界面6.固定Yearning公网地址前言Yearning简单,高效的MYSQL审计平台一款MYSQLSQL语句/查询审计工具,为DBA与开发人员使用.本地部署,注重隐私,简单高效的MYSQL审计平台。下面介绍Linux简单部
- LangGPT —— 让人人都能编写高质量 Prompt
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要用好现有大模型的能力严重依赖高质量prompt,然而编写高质量prompt在现阶段还是个手艺活,太依赖个人经验。虽然也有许多个人自发分享的prompt方法、框架,以及吴恩达老师的prompt教程,但是现有Prompt创建方法还是有各种各样的缺点:缺乏系统性:大多是细碎的规则,技巧,严重依赖个人经验缺乏灵活性:对他人分享的优质prompt进行调整需要直接修改prompt内容缺乏交互友好性:优质pr
- 【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述
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课程:吴恩达机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价,组成的数据集来画图。你有一个朋友想要卖房子,假设房子的大小是1250平方英尺,那么这套房可以卖多少钱?此时就可以进行模型拟合。根据这个模型,那么你可以告诉他这套房或许可以卖到220k。监督学习:每一个例子都有“正确的答案”,也就是说我们知道了数据集中卖出的房子的实
- 温州大学《深度学习》课程课件(七、卷积神经网络基础)
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神经网络深度学习人工智能计算机视觉卷积神经网络
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- 温州大学《深度学习》课程课件(八、深度卷积神经网络)
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神经网络深度学习人工智能计算机视觉xhtml
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载:https://github.com/f
- 温州大学《深度学习》课程课件(十、人脸识别与神经风格迁移)
风度78
神经网络人脸识别深度学习人工智能计算机视觉
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载:https://github.com/f
- 温州大学《深度学习》课程课件(十一、序列模型)
风度78
神经网络深度学习人工智能计算机视觉卷积神经网络
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books开放了pdf版本的ppt下载:https://github.com/f
- 温州大学《深度学习》课程课件(一)
风度78
神经网络人脸识别深度学习人工智能计算机视觉
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books授课计划模块1课程导学以及深度学习简介模块2神经网络基础模块3浅层神经
- 温州大学《深度学习》课程课件(三、浅层神经网络)
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这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接:https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books授课计划模块1课程导学以及深度学习简介模块2神经网络基础模块3浅层神经
- 温州大学《深度学习》课程课件(四、浅层神经网络)
风度78
神经网络深度学习人工智能xhtml计算机视觉
这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》,主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。本章内容见“授课计划”的标红部分使用教材:吴恩达《深度学习》课程笔记,这门课基本按照吴恩达老师的课程进度进行,但使用的深度学习框架我改成了PyTorch。课外参考书:《深度学习》,人民邮电出版社,IANGOODFELLOW等,2017年出版课程资源下载链接(吴恩达老师的深度学习课程笔记以及相关资源):htt
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe