- pytorch与深度学习随记——AlexNet
黑色的山岗在沉睡
深度学习随记深度学习pytorch人工智能
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异:基本结构对比网络深度:AlexNet比LeNet-5要深得多,AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数:AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数,这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN):AlexNet引入LRN层,可以创建
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 局部响应归一化层(LRN)
LiBiscuit
冒泡~二月啦!一年的十二分之一就过啦鸭接下来该收收心过春节啦!于是来个年前最后一更~局部响应归一化层(LocalResponseNormalization)局部响应归一化层简称LRN,是在深度学习中提高准确度的技术方法。一般是在激活、池化后进行的一中处理方法,因在Alexnet中运用到,故做一下整理。为什么要引入LRN层?首先要引入一个神经生物学的概念:侧抑制(lateralinhibitio),
- 3.26 考试总结
藏鋒1013
老男孩Linux运维第二关考试题(2019升级版)1.一个目录中有很多文件(ls-l查看时好多屏),想用一条命令最快速度查看到最近更新的文件。如何看?解答:ls-lrn2.在配置apache服务时执行了./configure--prefix=/application/apache2.2.17来编译apche,在makeinstall完成后,希望用户访问apache路径更简单,需要给/applica
- 数据结构实验5:二叉树的应用
YSRM
数据结构数据结构算法
目录一、实验目的二、实验原理1.基本概念2.基本操作2.1二叉数的定义2.2二叉树的建立2.2.1创建新节点2.2.2建立二叉树2.3二叉树的遍历2.3.1先序遍历(NLR)2.3.2中序遍历(LNR)2.3.3后序遍历(LRN)2.3.4层次遍历2.4二叉树的节点个数统计2.5二叉树的深度计算三、实验内容问题描述代码截图一、实验目的1、掌握二叉树的定义;2.掌握二叉树的基本操作,如二叉树的建立、
- [DL]深度学习_AlexNet
IAz-
深度学习深度学习人工智能
AlexNet网络详解目录一、AlexNet1、详细介绍2、网络框架二、网络详解1、首次使用ReLu激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling)5、数据增强6、Dropout一、AlexNet1、详细介绍AlexNet是一种经典的卷积神经网络模型,由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyE
- 计算机视觉07:图像分类
fafagege11520
计算机视觉计算机视觉
计算机视觉07:图像分类文章目录计算机视觉07:图像分类1.ILSVRC竞赛2.常见CNN1.AlexNet2.VGG3.GoogLeNet1.InceptionV12.InceptionV23.InceptionV34.InceptionV44.ResNet、ResNeXt5.CNN设计准则6.总结1.ILSVRC竞赛2.常见CNN1.AlexNet但是后来LRN被认为是效果不好。在卷积之后做了
- AlexNet(pytorch)
caigou.
pytorch人工智能python
AlexNet是2012年ISLVRC2012(ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛的冠军网络,分类准确率由传统的70%+提升到80%+该网络的亮点在于:(1)首次利用GPU进行网络加速训练。(2)使用了ReLU激活函数,而不是传统的Sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。(3)使用了LRN局部响应归一化。(4)在全连接层的前两层中使用
- CV baseline概览|AlexNet:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类
源代码•宸
计算机视觉论文分类人工智能经验分享AlexNetcomputervision深度学习神经网络
文章目录CVbaseline重要性CNN发展历程演化路径AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1ReLU非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4重叠池化3.5整体架构4减轻过拟合4.1数据增强4.2Dropout随机失活5超参数设置6结果6.1定性评估7探讨AlexNet研究背景Top5errorAlexNet研究成果意义AlexNet
- 卷积神经网络闲扯-------也许并没有LUAN用的LRN
MiniCnCoder
cnnnn
alexnet当中提出,不过VGGNet当中被视为是没啥LUAN用的~闲来无事也学习下(感性理解下):tensorflow函数:tf.nn.lrn(input,depth_radius=None,bias=None,alpha=None,beta=None,name=None)The4-Dinputtensoristreatedasa3-Darrayof1-Dvectors(alongthelas
- 数 - 二叉树遍历
爱玩保龄球
所谓二叉树的遍历,是指按照某条搜索路径访问树中的每个结点,使得每个结点均被访问依次,而且仅被访问一次。由二叉树的递归定义可知,遍历一棵二叉树便要决定对根结点N、左子树L和右子树R的访问顺序。按照先遍历左子树再遍历右子树的原则,常见的遍历次序有先序(NLR)、中序(LNR)和后序(LRN)三种遍历算法。其中,序指的是根结点在何时被访问。typedefintElemType;typedefstruct
- pytorch逐行搭建CNN系列(一)AlexNet
努力当总裁
图像信息挖掘cnnpytorch卷积神经网络深度学习人工智能
一开天辟地提出了ReLU激活函数,一般神经元的激活函数会选择sigmoid函数或者tanh函数,实验表明用ReLU比tanh快6倍。成功使用Dropout机制使用了重叠的最大池化(MaxPooling)。此前的CNN通常使用平均池化,而AlexNet全部使用最大池化,成功避免了平均池化带来的模糊化效果提出LRN(局部响应归一化)使用GPU加速训练使用了数据增强策略(DataAugmentation
- 【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet
一只很菜很菜的tfer
tensorflow深度学习神经网络
AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出,比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色。(以下内容出自百度百科) AlexNet中包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。
- Pytorch之AlexNet花朵分类
风间琉璃•
Pytorchpytorch人工智能python
个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录一、AlexNet1.卷积模块2.全连接模块3.AlexNet创新点1.更深的神经网络结构2.ReLU激活函数的使用3.局部响应归一化(LRN)的使用4.数据增强和Dropout5.大规模分布式训练二、AlexNet实现1.定义AlexNet网络模型
- 现代卷积网络实战系列3:PyTorch从零构建AlexNet训练MNIST数据集
机器学习杨卓越
现代卷积网络实战MNIST深度学习图像识别PyTorch计算机视觉现代卷积神经网络AlexNet
1、AlexNetAlexNet提出了一下5点改进:使用了Dropout,防止过拟合使用Relu作为激活函数,极大提高了特征提取效果使用MaxPooling池化进行特征降维,极大提高了特征提取效果首次使用GPU进行训练使用了LRN局部响应归一化(对局部神经元的活动创建竞争机制,使得其中响应比较大的值变得相对更大,并抑制其他反馈较小的神经元,增强了模型的泛化能力)2、AlexNet网络结构AlexN
- 计算机视觉与深度学习-经典网络解析-VGG-[北邮鲁鹏]
古董a
#经典网络解析深度学习网络人工智能
这里写目录标题VGG参考VGG网络贡献使用尺寸更小的3×33\times33×3卷积串联来获得更大的感受野放弃使用11×1111\times1111×11和5×55\times55×5这样的大尺寸卷积核深度更深、非线性更强,网络的参数也更少;去掉了AlexNet中的局部响应归一化层(LRN)层。网络结构主要改进输入去均值小卷积核串联代替大卷积核无重叠池化卷积核个数逐层增加VGGVGG是Oxford
- VGG16网络结构学习笔记
WHS-_-2022
学习笔记
文章目录1.网络结构2.VGG16模型所需要的内存容量3.VGG网络的优势1.网络结构根据卷积核大小和卷积层数,VGG共有6种配置,分别为A,A-LRN,B,C,D,E,其中D和E两种最为常用,即我们所说的VGG16和VGG19。结构图简介:conv3-64:是指第三层卷积后维度变成64,同样地,conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128;同时这也就意味着conv3-64有64个卷积核in
- 408数据结构考研笔记——第五章树与二叉树(重点)
森屿山茶
考研数据结构
目录一、基本概念1.定义2.基本术语3.性质(重点!!)二、二叉树1.定义2.特殊二叉树1.满二叉树2.完全二叉树3.二叉排序树4.平衡二叉树3.性质4.存储结构1.顺序存储2.链式存储三、二叉树的遍历和线索二叉树1.二叉树的遍历1.先序遍历(NLR)2.中序遍历(LNR)3.后序遍历(LRN)4.层次遍历5.递归与非递归算法转换6.遍历序列构成二叉树2.线索二叉树1.概念2.三种线索二叉树3.线
- 局部响应归一化LRN(Local Response Normalization)
Make_magic
神经网络计算机视觉python人工智能
LRN(LocalResponseNormalization)是一种局部响应归一化的技术,在深度学习中常用于增强模型的泛化能力和对光照、对比度等变化的鲁棒性。LRN主要用于激活函数后的归一化过程,它对局部神经元响应进行归一化,使得响应较大的神经元抑制响应较小的神经元,从而增强模型的泛化性能。 LRN的原理如下: 给定一个输入特征图xi,jcx_{i,j}^cxi,jc,其中iii和jjj分
- 【论文阅读】AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
orangerfun
计算机视觉论文阅读深度学习神经网络计算机视觉
1.简介AlexNet是一个用于图像识别的卷积神经网络,其应用在ILSVRC比赛中,AlexNet所用的数据集是ImageNet,总共识别1000个类别2.网络结构整体网络结果如下图所示,一共有8层,前五层是卷积层,后三层是全连接层,最后一个全链接层输出是经过softmax处理后的1000分类。(1)输入图像大小:224*224*3(2)第一层卷积设置:卷积–>ReLU–>局部响应归一化(LRN)
- tf.nn.lrn() 局部响应归一化函数
友人小A
TensorFlowtensorflow
背景文档1、首先先了解一下什么是过拟合和欠拟合?byPanda.X2、下面简单说一下LRN,全称LocalResponseNormalization(局部响应归一化函数),是一种防止过拟合的方法,一般在激活层之后使用。这个函数很少使用,基本上被类似Dropout这样的方法取代。详细算法说明请参考【深度学习技术】LRN局部响应归一化byCrazyVertigoTensorflow官方文档中的tf.n
- 经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet)
邓沉香
AlexNetAlexNet之所以能够成功,跟这个模型设计的特点有关,主要有:使用了非线性激活函数:ReLU防止过拟合的方法:Dropout,数据扩充(Dataaugmentation)其他:多GPU实现,LRN归一化层的使用ReLU计算量大大减小,收敛速度变快数据扩充最简单、通用的图像数据变形的方式:水平翻转图像,从原始图像中随机裁剪、平移变换,颜色、光照变换AlexNet在训练时,在数据扩充(
- AlexNet (ImageNet模型)
apbckk1506
人工智能
介绍AlexNet是LeNet的一种更深更宽的版本。首次在CNN中应用ReLU、Dropout和LRN,GPU进行运算加速。一共有13层,有8个需要训练参数的层(不包括池化层和LRN层),前5层是卷积层,后三层是全连接层。最后一层是有1000个类输出的softmax层用作分类。前言截取224*224,实际上又扩充了一个边界,成为227*227,论文里面224*224是有问题的局部响应归一化计算的时
- linux 交换机实例,linux与CE交换机静态Vxlan隧道互通示例
白砚衍
linux交换机实例
[~HUAWEI]displaybridge-domainThetotalnumberofbridge-domainsis:1--------------------------------------------------------------------------------MAC_LRN:MAClearning;STAT:Statistics;SPLIT:Split-horizon;B
- 经典CNN结构的总结剖析
糖先森不吃糖
A、流行的网络结构1、AlexNet这个模型是深度网络第一次在ImageNet比赛中达到的精度远远甩开传统的方法达到的精度,它是用5层卷积神经网络+3层全连接网络组成的。改进点:1.1AlexNet首次采用了ReLU激活函数1.2对于全连接层采用了Dropout技术、LocalResponseNormalization(局部响应归一化,简称LRN,实际就是利用临近的数据做归一化,使得响应较大的值相
- 深度学习之路四——vgg16的学习
lavendelion
最先提出vgg16的论文是ICLR2015会议上的《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》,论文链接如下:https://arxiv.org/abs/1409.1556论文第二章介绍了论文中所使用的六种网络结构,具体如下图1。图1vgg论文中的网络结构示意图解释一下图1的内容:表中A,A-LRN,B,C,D,E分别代
- CV 计算机视觉 常见网络 总结 应付面试版
玄心阮
CV计算机视觉网络深度学习
文章目录AlexNetVGGGoogLeNetResNetResNeXtMobileNetMobileNetV1MobileNetV2MobileNetV3ShuffleNetShuffleNetV1ShuffleNetV2EfficientNetEfficientNetV1EfficientNetV2AlexNet1、GPU加速、ReLu、LRN(局部响应归一化)、FC前两层Dropout2、c
- 【TensorFlow】tf.nn.local_response_normalization详解,lrn正则法如何计算?
xf__mao
TensorFlow深度学习神经网络TensorFlowpython卷积神经网络
localresponsenormalization最早是由Krizhevsky和Hinton在关于ImageNet的论文里面使用的一种数据标准化方法,即使现在,也依然会有不少CNN网络会使用到这种正则手段,现在记录一下lrn方法的计算流程以及tensorflow的实现,方便后面查阅以上是这种归一手段的公式,其中a的上标指该层的第几个featuremap,a的下标x,y表示featuremap的像
- [译]TF-api(2) tf.nn.lrn
GZHermit
Tensorflow
tf.nn.lrnArgs:input:ATensor.Mustbeoneofthefollowingtypes:float32,half.4-D.input是一个4D的tensor,类型必须为float。depth_radius:Anoptionalint.Defaultsto5.0-D.Half-widthofthe1-Dnormalizationwindow.一个类型为int的标量,表示囊括
- caffe中LRN的实现
abcabsd
原文地址:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/42032013LRN全称为LocalResponseNormalization,即局部响应归一化层,具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/lrn_layer.cpp和同一目录下lrn_layer.cu中。该层需要参数有:norm_region:选择对相邻通道间归一化
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr