- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务(附带完整代码)
难得北窗高卧
pytorch人工智能python深度学习
本文主要实现在pytorch框架下,训练CIFAR数据集,通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率,并生成混淆矩阵,将其中每一个错误的图片并保存下来。语言:python实现方式:pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所
- 【Python】成功解决IndexError: list index out of range
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- 版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系pythonpytorch人工智能新手入门学习深度学习机器学习
版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:我是高斯小哥,一名来自985高校的普通本硕生,曾有幸在中科院顶刊发表过一作论文。多年的深度学习研究和实践,让我逐渐熟练掌握了PyTorch框架,每一步成长都离不开持续的学习和积累。技术专长:在深度学习的广阔天地中
- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
- 基于PyTorch的ResNet50的10分类模型
Covirtue
人工智能pythonPytorchpytorch分类人工智能
使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练,需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库(如torchvision,用于加载预训练的ResNet50模型)。以下是一个简单的步骤指导,包括模型构建、数据加载、训练循环和测试过程。第一步:导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtor
- AI相关技能
liuhehe321
人工智能
AI相关掌握Python语言,了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法,会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练,例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频,文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台,存在共计7亿左右的特征数据,读取5K,写入2K左右的访问量,并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB,R,SAS等语言3年以上的应用经验;•熟悉Python语言及
- 深度学习之反向传播算法
温柔了岁月.c
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反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
- Pytorch底层源码解读(一)概览
firework_97df
前言作为最受欢迎的深度学习框架,Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。但对于开发者而言,针对日益臃肿的pytorch框架进一步更新迭代已经成为了较大的问题,特别是对刚想要上手对pytorch底层框架进行理解的初学者而言。因此本系列主要针对于pytorch底层框架中的核心部分进行解读,为读者展现其背后工作机理的同时也能使得读者在阅读完本系列的文章后,能够对pytorch框架有个基本的了解
- Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集
晚风何处来
pytorch人工智能机器学习深度学习gan
简介生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种深度学习模型,通过生成器和判别器的对抗训练,从随机噪声中生成逼真的数据。在本博客中,我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络(ConditionalGAN,简称CGAN),并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。项目概述在这个项目中,我们将实现一个生成器(Generator)和一个判别器(
- 从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF
深蓝学院
pytorchNeRF
导读:笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码,将为读者朋友讲述利用PyTorch框架,从0到1简单复现一个NeRF(神经辐射场)的实现细节和过程。1.NeRF简介在解释代码之前,首先对NeRF(神经辐射场)的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的:“我们提出了一个当前最优的方法,应用于复杂场景下合成新视图的任务,具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合,然后不
- 继续PyTorch!
科学禅道
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch框架保留了Torch的动态计算图特性并结合了Python语言的易用性和丰富资源。PyTorch深度学习框架继承了Torch的动态计算图(DynamicComputationalGraph)的核心特性,这意味着在PyTorch中,模型的结构和计算流程可以在运行时动态地构建、修改和执行。这种灵活性使得开发者可以像编写标准Python程序一样迭代构建神经网络模型,并实时查看中间结果和调整参
- PyTorch和TensorFlow的简介
三三木木七
python机器学习人工智能
一、PyTorch和TensorFlow的简介1.1PytorchPyTorch是由Facebook开发的一个开源深度学习框架,它提供了一个动态计算图模型,可以在GPU上运行。它于2017年首次发布。PyTorch提供了一个灵活、动态的计算图,使得深度学习模型的构建和调试更加直观和容易。PyTorch框架基于Torch。在2017年1月,Face-book人工智能研究院(FAIR)推出了PyTor
- PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍
科学禅道
PyTorchpytorch人工智能python
backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分,它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。由于PyTorch的源代码相当复杂且深度嵌入在C++底层实现中,这里将提供一个高层次的概念性解释,并说明其使用方式而非详细的源代码实现。在PyTorch中,backward()是自动梯度计算的核心方法之一。当调用一个张量的.backward()方法时,系统会执行反向传播算法以计算该张量
- 新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学
全栈开发圈
深度学习pytorch人工智能
实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论,并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。为读者揭示PyTorch2.0进行深度学习项目实战的核心技术,实战案例丰富而富有启发。02本书内容本书共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实
- 【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案:add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息
Casia_Dominic
gitubuntu深度学习python
文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤:Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、torchsummary1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.打印结果参考深度之眼pytorch框架班一、add_graph()1.具体参数及介绍
- 深度学习Pytorch框架搭建
不想学习的Lucy
深度学习pytorchpython
记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/1.2选择适宜版本:以Windows11为例,我下载的是3.5.3.1版本64位的,即图中最后一个。2.安装anaconda2.1直接打开安装好的文件,根据指示一步步安装。(我忘记截图了
- Pytorch框架学习(2)——张量操作与线性回归
aidanmomo
张量操作与线性回归1.张量的操作:拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat()功能:将张量按维度dim进行拼接(不会扩充张量的维度)tensors:张量序列dim:要拼接的维度torch.stack()功能:在新创建的维度dim上进行拼接(创建新的维度扩充张量)tensors:张量序列dim:要拼接的维度torch.chunk()功能:将张量按维度dim进行平均切分返回值:张
- YOLOv8车牌识别系统 深度学习 pytorch框架 LPRNet车牌识别算法 大数据 毕业设计(源码)✅
vx_biyesheji0002
biyesheji0001biyesheji0002毕业设计深度学习YOLOpytorch毕业设计大数据车牌识别车牌
大家好,今天给大家分享一个Python项目,感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路!大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍环境:Python3.8深度学习pytorchPyQt5图形化界面LPRNet车牌识别算法YOLOv8车牌OCR识别模型:LPRNet数据集:CCPD2019、CCPD2020数据集其中资源包括:python、pyc
- 使用MMYOLO中yolov8训练自己VOC数据集实战
dream_home8407
YOLO深度学习人工智能
概述MMYOLO是商汤公司基于PyTorch框架和YOLO系列算法开源的工具箱-目前支持的任务目标检测旋转框目标检测-支持的算法YOLOv5YOLOv6YOLOv7YOLOv8YOLOXRTMDetRTMDet-Rotated-支持的数据集COCODatasetVOCDatasetCrowdHumanDatasetDOTA1.0Dataset安装和验证condacreate-nmmyolopyth
- 深度之眼Pytorch框架训练营第三期(1)——张量简介与创建
aidanmomo
张量简介与创建1.张量的概念张量是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维扩展。在这里插入图片描述1.1Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型,主要用于封装Tensor,进行自动求导,包含五个属性:在这里插入图片描述data:被包装的Tensorgrad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的function,是自动求导的关键requir
- python中pytorch框架loss函数配置
用编程减轻生活压力
pythonpytorchpythonpytorch
importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda(cfg.device_list[0])loss=torch.nn.modules.MSELoss()ls=loss(pre,target.float())returnls这是一个
- Pytorch中Dataset和dadaloader的理解
齐落山大勇
深度学习(PyTorch)pytorch人工智能python
不同的数据集在形式上千差万别,为了能够统一用于模型的训练,Pytorch框架下定义了一个dataset类和一个dataloader类。dataset用于获取数据集中的样本,dataloader用于抽取部分样本用于训练。比如说一个用于分割任务的图像数据集的结构如图1所示,一个样本由原图像和对应的mask组成。图1典型数据集的结构为了获取数据集,典型的代码如下fromtorch.utils.datai
- 【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程
精英的英
天网计划pytorchcnn人工智能
记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中,图像分类任务是一个经典的问题,它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在上一篇博客中,我们已经探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络(CNN)来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。引用关于卷积神经网络的原理,感兴趣的请参阅我的另一篇博客
- 【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类
精英的英
天网计划pytorchcnn分类
前言在深度学习的世界中,图像分类任务是一个经典的问题,它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在本博客中,我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络(CNN)来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。在下一篇博客中,我们将尝试不断优化模型结构和训练过程,以达到更高的准确率和性能。引用关于
- Pytorch自动求导机制
何仙鸟
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch框架可以帮我们计算好反向传播,需要求导的,可以手动定义示例:#先构造一个随机的三行四列矩阵,两种方法都可以#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)x#方法2x=torch.randn(3,4)x.requires_grad=Truex#再构建一个随机矩阵b=torch.randn(3,4,requires_grad=True)#定义一个简单加
- 【深度视觉】第二章:卷积网络的数据
宝贝儿好
深度学习人工智能计算机视觉卷积神经网络
四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。上一章我截取了鲁鹏老师课件里面的一张图,详细展示了和计算机视觉相关的领域,显而易见,这门学科是一门交叉学科,所以尽管扩展你的知识域吧,比如,摄像设备性能,成像原理,图像数据的生成与获取,视频特效,3D,图像复原、图像分割、
- 【pytorch框架】使用 PyTorch 进行深度学习
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深度学习pytorch人工智能
1.Pytorch介绍PyTorch是由Facebook创建和发布的用于深度学习计算的Python库。它起源于早期的库Torch7,但完全重写。它是两个最受欢迎的深度学习库之一。PyTorch是一个完整的库,能够训练深度学习模型以及在推理模式下运行模型,并支持使用GPU进行更快的训练和推理。这是一个我们不能忽视的平台。您可以使用pip安装PyTorch。在撰写本文时,PyTorch的最新版本是2.
- 基于YOLOv5、v7、v8的竹签计数系统的设计与实现
心无旁骛~
YOLO实战笔记深度学习之目标检测YOLO
文章目录前言效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、模型评估与优化①Yolov5②Yolov7③Yolov8四、模型对比前言该系统是一个综合型的应用,基于PyTorch框架的YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8,结合了Django后端和Vue3前端,为竹签生成工厂和串串香店铺提供了一套全面而强大的实时监测与分析解决方案。系统主要特色在于实时目标检测和位置追踪,支持用户通
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round