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深度学习机器学习人工智能
深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域,专注于使用神经网络,特别是深度神经网络(DNN)来解决各种问题。可以说,深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术,包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等,而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习:优点:通用性:机器学习算法
- 深度学习与机器学习的关系:比较、展望与交叉点
小厂程序猿
人工智能
深度学习和机器学习,作为人工智能领域的两个重要分支,常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处,但也有各自的特点和优势。深入理解两者的关系,有助于我们更好地应用这两种技术,并预测其未来的发展趋势。首先,让我们理解一下什么是深度学习和机器学习。机器学习是一种通过经验自动改进算法的技术,它利用已知数据集来训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式并进行分类和预测。而深度学习则是机器学习的一个子集
- 深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
Srlua
人工智能深度学习人工智能
目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,旨在模仿人类大脑分析和学习数据的方式。深度学习的核心在于能够自动学习和提取数据中的复杂特征,它通过构建深层的神经网络结构来实现对数据的高层次抽象和理解。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处
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还在路上的秃头
日常聊聊深度学习人工智能笔记面试
个人博客:个人主页个人专栏:日常聊聊⛳️功不唐捐,玉汝于成目录前言正文方向一:深度学习的基本原理和算法方向二:深度学习的应用实例方向三:深度学习的挑战和未来发展方向方向四:深度学习与机器学习的关系方向五:深度学习与人类的智能交互结语我的其他博客前言深度学习作为人工智能领域的重要分支,通过模拟人类大脑神经网络的学习过程,实现了在多个领域的突破性进展。其基本原理和算法以及在自然语言处理、计算机视觉、语
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第欧根尼的酒桶
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一、引言你对科幻小说中描绘的人工智能的想法非常着迷,以至于你经常沉浸在幻想中,想象着拥有一台能够理解并执行你所有命令的智能电脑。这种对未来技术的憧憬成为了你踏入编程世界的初衷,并促使你在大学里选择了计算机科学作为你的专业。但随着学习的深入,你逐渐意识到,传统的人工智能并不像科幻小说中那样神奇,它更多的是在不同的应用场景中应用各种搜索算法。然而,在这个过程中,你意外地发现了一个更加吸引人的领域——机
- 浅谈人工智能之深度学习~
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目录前言:深度学习的进展一:深度学习的基本原理和算法二:深度学习的应用实例三:深度学习的挑战和未来发展方向四:深度学习与机器学习的关系五:深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏,知来者犹可追创作不易,宝子们!如果这篇文章对你们有帮助的话,别忘了给个免费的赞哟~前言:深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识
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深度学习是机器学习的一个子领域,其核心是使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。机器学习是一种更广泛的概念,涵盖了许多不同的方法和技术,包括深度学习在内。关系:深度学习是机器学习的一种方法:深度学习利用多层神经网络进行特征学习和模式识别,是机器学习中的一种技术手段。机器学习包括多种方法:除了深度学习,机器学习还包括传统的监督学习、无监督学习、强化学习等方法,这些方法可以使用各种不同的算法和技术。优缺
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概述此学习路径专为有兴趣熟悉和探索深度学习主题的任何人而设计。目前,该学习路径涵盖了深度学习的基础知识,但将来将得到增强,以涵盖有监督和无监督的深度学习概念。深度学习基础知识了解深度学习与机器学习的关系,探索其基础知识,并了解在某些应用中使用深度学习算法的优势。技能水平初学者估计完成时间约2小时。学习目标通过此学习路径,你将获得:对深度学习概念的理解对深度学习架构的理解深度学习框架的比较如何在Te
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从去年研究生入学开始,总是听到周围的人在说人工智能,机器学习,深度学习,,,,然而自己并不能完全明白这些到底是怎么回事,以及他们之间有着什么样的关系,近来也不知道都搞了些什么鬼,大概好像是知道了点什么。首先包含关系:人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习再来阐述一下机器学习的含义:机器学习:如果一个程序可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P也随之增加,则称这个程序可以从经验中学习。(这个是某
- 深度学习速成版01---神经网络
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深度学习AI神经网络深度学习人工智能
深度学习与机器学习的区别机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成,它们通常将更简单的模型组合在一起,通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型,不需要人工设计特征提取环节。深度学习算法试图从数据中学习高级功能,这是深度学习的一个非常独特的部分。因此,减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、
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机器学习简介文章目录机器学习简介机器学习辨析深度学习与机器学习机器学习与数据挖掘机器学习与统计学习机器学习与传统编程机器学习概念适用条件挑战模型的稳定性模型的可解释性历史符号主义贝叶斯学派连接主义其他概念基本概念三要素模型策略算法归纳偏好证明机器学习的目标欠拟合和过拟合泛化误差(重点)缓解过拟合深入理解泛化误差基本概念方法总结机器学习一般流程机器学习分类按有无标签分类按输出空间分类按模型分类按算法
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1深度学习与机器学习的区别学习目标:知道深度学习与机器学习的区别区别:深度学习没有特征提取1.1特征提取方面机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成,它们通常将更简单的模型组合在一起,将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过训练大量数据自动得到模型,不需要人工特征提取环节深度学习算法试图从数据中学习高级功能,这是深度学习的一个非常独特的部分。
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深度学习神经网络的数据类型1神经网络的基本架构2神经网络入门1神经网络的基本架构1)神经网络的核心组件是层,即依靠对输入数据的“筛选”进行模型的训练。同时,要想训练网络,我们还需要选择编译步骤的三个参数:损失函数(lossfunction):用于衡量训练数据上的性能优化器:(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制监控指标:即训练还需关注的部分,如精度等2)在神经网络当中是如何
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今天有没有吃饱饱
深度学习神经网络人工智能深度学习python1024程序员节
笔记为自我总结整理的学习笔记,若有错误欢迎指出哟~吴恩达课程笔记——深度学习概论、神经网络基础一、概念区别1.深度学习与机器学习2.深度学习与神经网络二、什么是神经网络1.分类2.特点3.工作原理4.神经网络示意图5.神经网络进行监督学习6.深度学习的发展三、神经网络基础1.二分分类(BinaryClassification)2.logistic回归变量定义损失函数(lossfunction)成本
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机器学习简介机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来机器学习:从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测。数据集的格式:特征值+目标值比如上图中房子的各种属性是特征值,然后房屋价格是目标值。注:对于每一行数据我们可以称之为样本有些数据集可以没有目标值——聚类深度学习与机器学习的关系:深度学习是使用深度神经网络的机器学习。——机器学习里面有种结构叫神经网络,神
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Python神经网络1之TensorFlow深度学习介绍深度学习与机器学习的区别特征提取方面数据量和计算性能方面要求算法代表深度学习框架介绍TensorFlow的安装TensorFlow框架介绍TensorFlow结构分析案例加法展示图与TensorBoard图相关操作默认图创建图TensorBoard:可视化学习OP深度学习介绍深度学习与机器学习的区别特征提取方面机器学习的特征工程步骤是要靠手动
- 基于深度学习的中学化学教学设计
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基于深度学习的教学,有利于促进理解学习,发展高级思维,发展学生学科核心素养。依据学科核心素养的培养要求,分析教学核心内容,了解学生的学习基础和认知水平;确定切合于学生的学习要求;创设引导学生深入思考核心内容的问题情境,是做好基于深度学习教学设计的三个重要环节。教育领域所讨论的深度学习与机器学习研究的深度学习含义不同。它是对学习的一种理解模式,以及依据这种理解模式所确定的一种学习策略。深度学习的概念
- 神经网络学习(六)----深度学习与机器学习的关系理解
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1.复杂场景与多场景复杂场景是指某一种场景(场所)的环境复杂程度。复杂程度包括目标的复杂性和背景环境的复杂性。目标的复杂性通常是指目标姿态、尺度、速度的变化和目标遮挡、消失等问题,背景环境的复杂性是指动态背景、光照变化、摄像机抖动等问题,目标和背景环境的复杂性严重影响了现有目标检测算法的准确性和应用范围。多场景是指多种类场景(场所),例如交通十字路口、海岸边、花园里、室内和室外等。2.人工智能、机
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吴恩达给出的AI职业生涯规划基础的机器学习技能深度学习与机器学习相关的数学软件开发如何获得这些技能?看到AI大神吴恩达给大家的技术学习以及职业规划的意见,受益匪浅。节选收藏,与君共勉~核心便是保持终身学习,每周学一点,快乐多一点~我认为对于机器学习的技术职业来说,最重要的课题包括:基础的机器学习技能例如,了解线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、聚类和异常检测等模型很重要。除了具体的模型,更重要的
- tensorflow人工智能(1)
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1.1深度学习与机器学习的区别1.1.1.1特征提取方面机器学习:要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识深度学习:不需要人工设计特征提取环节数据量第一、它们需要大量的训练数据集第二、是训练深度神经网络需要大量的算力1.1.2算法代表机器学习朴素贝叶斯、决策树等深度学习神经网络图像识别自然语言处理技术1.2深度学习框架介绍1.2.2TensorFlow的特点1.2.3TensorFlow的安装ub
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深度学习与机器学习的区别:机器学习:人类定义输入数据的特征深度学习:机器自动找到输入数据的特征在深度学习中,采用多层的神经网络架构来提取图像信息,越靠近底层的神经网络提取出来的都是点、线等低维度特征,而高维度的神经网络层则会更多地保留比如耳朵、眼睛等高维度特征深度学习通过低维度特征到高维度特征一层层地构建,找到最终能够构成分类器的最佳组合。深度学习入门概念1.神经网络在深度学习中,神经网络由很多“
- 一文读懂深度学习与机器学习
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算法神经网络大数据编程语言python
如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别,阅读该文章,我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间,不管是了解的还是不了解的,所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学,你应该已经听说过这两个名词了。为了展示他们的火热程度,我在Googletrend上搜索了这些关键字:如果你想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别,请阅读本篇文章,
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李宏毅机器学习P13深度学习简介DL的发展DL的步骤1.构建model2.设置lossfunction3.调整参数,使得totalloss最小(这样就获得最好的function)深度学习与机器学习反向传播机制深度学习简介DL的发展DL的步骤1.构建modeldefineafunctionset(neuralnetwork结构,没有参数)deep=manyhiddenlayersAlexnet(20
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深度学习(DeepLearning):通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征(或属性类别),像人脑一样深层次地思考。深度学习与机器学习有什么区别?数据依赖性:二者之间最主要的区别与数据的规模有关。当数据很小时,深度学习表现一般,而传统的机器学习表现较好;随着数据量的增加,深度学习的性能则远远高于机器学习。可解释性:假设使用深度学习给散文自动评分,并接近人类的表现,但没有揭示为什么它给出了这个分数。
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第一章深度学习和机器学习差异机器学习基本问题:分类,回归,聚类,降维算法:KNN,贝叶斯,决策树,SVM,逻辑回归,随机森林,集成学习改变结构,实现不同的玩法,适应不同场合深度学习主要是解决分类,回归,模拟感知机,多层神经网络,卷积,递归,GAN统一的计算单元,通过变换参数和连接实现不同应用场合1.深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候,深度学习的性能并不好,因为深度学习算法需
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[2022]李宏毅深度学习与机器学习课程内容总结课程感受第一讲必修ML的三个步骤第一讲选修深度学习发展趋势反向传播从线性模型到神经网络为什么要用正则化技术为什么分类是用交叉熵损失函数而不是SquareErrorDiscriminativeVsGenerative第二讲必修机器学习的任务攻略在训练集上损失较大时应该过拟合的方法N-foldCrossValidationlocalminima和sadd
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[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十五讲(必修)-MetaLearning做笔记的目的MetaLearningMLvsmetalearningWhatislearnableinlearningalgorithm?做笔记的目的1、监督自己把50多个小时的视频看下去,所以每看一部分内容做一下笔记,我认为这是比较有意义的一件事情。2、路漫漫其修远兮,学习是不断重复和积累的过程。怕自己看完视频不及时做
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊):文火冰糖(王文兵)的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120462734目录第1章白话机器学习第2章机器学习的模型与步骤2.1深度学习与机器学习2.2机器学习的模型第3章建模步骤1-1:研究问题领域的业务需求步骤1-2:用于业务领域的数据进行测试步骤
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那