- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 进制转换(R转十)(1290. 二进制转换十进制、1292. 十六进制转十进制、1291. 八进制转十进制、1405. 小丽找潜在的素数)
是帅帅的少年
东方博宜OJ题库解析算法c++数据结构
题单地址:题单中心-东方博宜OJ这里以二进制转十进制为例(按位加权求和法)1290.二进制转换十进制问题描述请将一个25位以内的2进制正整数转换为1010进制!输入一个25位以内的二进制正整数。输出该数对应的十进制。样例输入111111111111111111111111输出16777215解析:按位加权(2^n)求和法。#includeusingnamespacestd;intmain(){st
- HarmonyOS NEXT开发实战教程:选择相册和拍照
幽蓝计划
harmonyos华为
今天的内容是介绍在鸿蒙开发中从相册选择照片,和调用相机拍照,并使用这两个功能实现朋友圈编辑页面。这部分内容没什么好废话的,都是固定用法,直接上代码。首先添加权限:ohos.permission.CAMERA选择相册:asyncgetAlbum(){constphotoSelectOptions=newphotoAccessHelper.PhotoSelectOptions();photoSelec
- 关于离子滤波小记
文弱_书生
乱七八糟人工智能计算机视觉算法
粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
- WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延的加权平均RTT计算机制详解
chen_song_
WebRTC源码探秘webrtc音视频网络
WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制的详解前言一、RTT网络往返时延的原理1、基于发送端(SR/RR模式)①.基本定义②.计算RTT网络往返时延的原理③发送Sender
- 【HarmonyOS NEXT 】应用开发:使用@ohos.net.webSocket发送webSocket
纳米小川
HarmonyOSharmonyos.netwebsocket
@ohos.net.webSocket模块可以建立WebSocket连接,实现与服务器之间的实时双向通信。WebSocket提供了一种低延迟的通信方式,非常适合实时应用,如聊天应用、在线游戏等。下面是使用@ohos.net.webSocket模块建立WebSocket连接的步骤:1、添加权限确保在config.json文件中添加了网络访问权限:{"name":"com.example.myappl
- 3D FFT在波束形成中的详细解释
DuHz
算法信息与通信信号处理
3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域,为了从空间中获取目标或信号的方向信息,通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。波束形成可以理解为一种通过数字信号处理手段,将天线阵列(或传感器阵列)接收的多路信号进行加权和,形成对特定方向(或多个方向)的增强或抑制,从而实现对目标/信号的方位估计与检测的技术。1.11D,2D,和3D波束形成1D波束形成通常针对线阵(
- HarmonyOS NEXT 获取当前位置信息
架构教育
在鸿蒙原生开发中,位置信息属于半开放隐私信息,开发中要想获取当前设备信息,需要向用户弹框申请权限及需要再module.json5添加权限列表"requestPermissions":[{"name":"ohos.permission.LOCATION","reason":"$string:permissionsReason","usedScene":{"abilities":["EntryAbil
- 神经网络完成训练的详细过程
每天五分钟玩转人工智能
神经网络人工智能深度学习pytorch机器学习优化算法包括梯度下降法
神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型,由大量的神经元(节点)和它们之间的连接(权重)组成。神经元接收输入信号,通过加权求和和激活函数的处理,产生输出信号。这些输出信号又可以作为其他神经元的输入,从而形成一个复杂的网络结构。神经网络的训练过程就是调整这些权重和偏置(每个神经元除了有权重外,还有一个偏置项,用于调整输出的阈值),使得网络的输出能够尽可
- 用css写背景模糊的三种情况
小竹子14
css前端
1.背景模糊这种最简单也是最直接的,这里展示两种背景模糊的写法:1.用backdrop-filter的一个子属性blur进行设置模糊(这里的值代表的是将n✖n方格里面的像素的颜色做加权平均,即高斯模糊。2.用filter直接进行设置模糊。这里需要注意的是,filter会直接影响元素的内容,而backdrop-filter作用于元素的背景。通常情况下,使用backdrop-filter会使整个元素的
- 【图论】——理论基础总结
weixin_47868976
图论
图论这一章尤其需要图例进行说明,方便理解,对于作者来说很费时间,本文主要为自己复习方便,所以并不会写的非常详细,见谅。图论图的基本概念基本要素:边节点两点连成线,多个点连成的线称为图。当然也可以就一个节点,或者啥也没有(空图)。图的种类方向的概念根据边有无方向划分为:无向图有向图权重的概念边可以有权重,根据有无权重和方向:加权有向图加权无向图度的概念针对无向图,对于某节点,有几条边连着该节点,就称
- 纯前端全文检索的两种实现方案:ElasticLunr.js 和 libsearch
传而习乎
前端全文检索javascript
纯前端全文检索的两种实现方案:ElasticLunr.js和libsearch在前端开发中,实现全文检索功能可以显著提升用户体验,尤其是在处理大量文本数据时。本文将介绍两种流行的纯前端全文检索方案:ElasticLunr.js和libsearch。这两种方案各有特点,适用于不同的场景。1.使用ElasticLunr.js实现纯前端全文检索方案特点基于Lunr.js的扩展:支持字段搜索、查询时加权和
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
大鱼BIGFISH
点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作(in-placeoperation),用于将一个源张量(src)中的值根据指定的索引(index)累加到目标张量(self)中。它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int):指定沿着哪个维度
- Python 在深度学习中的应用
2501_90435375
人工智能python深度学习开发语言
深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言,在深度学习领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍Python在深度学习中的应用,包括深度学习的基础概念、Python深度学习库和框架、实际案例。二、深度学习的基础概念1.神经网络神经网络是深度学习的基础,它由多个神经元组成,每个神经元接收输入信号,进行加权求和,并通
- Python第十六课:深度学习入门 | 神经网络解密
程之编
Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
- Synology 部署的 WordPress 無法升級至最新版本時,可以透過以下改良版指南進行排查和解決。
蠟筆小新工程師
synologywordpress
當Synology部署的WordPress無法升級至最新版本時,可以透過以下改良版指南進行排查和解決。我對內容進行了補充和重新組織,希望能幫助你更高效地處理這類問題:權限相關問題處理檢查文件和目錄權限:確保WordPress安裝目錄內的目錄權限設置為755,文件權限設置為664。特殊文件wp-config.php權限應設置為600,以加強安全性。可以使用以下命令在終端中修改:bashchmod-R
- 神经网络:让机器学会“观察与思考“的数字大脑
安意诚Matrix
机器学习笔记神经网络人工智能深度学习
你可以把神经网络想象成一个会学习的"电子大脑",它的工作原理既神秘又有趣:1.从单个神经元开始就像人类大脑由神经元组成,神经网络的基本单元是"人工神经元"。每个神经元接收多个输入信号(比如图片的像素值),每个信号被赋予不同的"权重"(重要性),然后通过类似"加权投票"的方式计算总和。当总和超过某个阈值时,神经元就会"激活",输出一个信号。这个过程模仿了生物神经元的"全或无"放电机制。2.神经元的超
- 深度学习笔记——神经网络
肆——
深度学习深度学习笔记神经网络人工智能python
本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结,部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件,Trae,主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元,人工神经元有1个或者多个输入(模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动);对输入进行加权求和(模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同);对输入之和使用激活函数计算活性值(模拟细胞体产生兴奋或者抑制);输出活性值并传递
- PTA团体程序设计天梯赛-练习集16-20题
β添砖java
算法c++c语言数据结构
L1-016查验身份证一个合法的身份证号码由17位地区、日期编号和顺序编号加1位校验码组成。校验码的计算规则如下:首先对前17位数字加权求和,权重分配为:{7,9,10,5,8,4,2,1,6,3,7,9,10,5,8,4,2};然后将计算的和对11取模得到值Z;最后按照以下关系对应Z值与校验码M的值:Z:012345678910M:10X98765432现在给定一些身份证号码,请你验证校验码的有
- 强得不像合资车!丰田首款智能车交卷,14万买端到端+激光雷达
量子位
13.98万元,一段式端到端+激光雷达上车铂智3X。城区NOA有路就能开,后续还会OTA「车位到车位」。这…这这这是合资车?叠加权益后,价格还不到14万元???全球第一大车厂丰田,在中国疯狂“补课”后交卷,直接把高阶智驾卷爆了。甚至连支架都跟进了(DOGE):全民智驾元年,智能驾驶已经深入人心。铂智3X上市后也是大热,1小时不到,订单突破了10000台。把服务器都挤爆了:13.98万,丰田卷爆高阶
- spring boot项目Linux环境jar包启动shell脚本
Crime_man
springbootlinuxjar
springbootjar启动shell脚本示例使用场景shell脚本文件示例可能遇见的问题1.无权限使用`chomd`命令为文件添加权限2.Shell脚本的行尾格式不兼容通过Vim修改文件格式使用场景在linux环境,启动小型springboot项目时,我们总需要一些操作步骤才能将程序启动:查找已启动的线程id杀掉线程id使用命令启动项目我们可以讲上述命令集成的shell脚本文件中,运行shel
- 《代码随想录第五十五天》——图论基础、深度搜索理论基础、所有可达路径、广度搜索理论基础
-Michelangelo-
算法刷题图论
《代码随想录第五十五天》——图论基础、深度搜索理论基础、所有可达路径、广度搜索理论基础本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.图论基础1.1概念种类分为有向图和无向图,无权值图和加权图度有几条便连接节点,该节点就有几度有向图中,出度是节点指向其他节点的边个数;入度是其他节点指向该节点的边个数连通性节点互相到达称为连通图,节点不能互相到达称为非连通图。在有向图中,所有节点可以相互到达被称为强连通图。
- matlab实现磨皮美颜效果
Neo Evolution
MATLAB图像处理matlab图像处理算法
原理matlab实现磨皮美颜效果主要是对图像进行低通滤波,滤除或大部分衰减图像的高频分量,留下其中的低频分量,使得图像可以降噪,平滑。SurfaceBlur算法也是其中一种算法,主要思想还是计算当前像素X的邻域范围内不同像素的加权求和,边缘地方的像素,加权比较大,平滑的地方加权比较小,以此来保留边缘信息,平滑平坦区域;而彩色图像的滤波需要分别对红绿蓝三个色彩通道都进行算法处理,然后使用cat函数进
- C++之,我是如何解决数据处理与算法难题的
一杯年华@编程空间
C++实战c++算法开发语言
C++之,我是如何解决数据处理与算法难题的在C++编程的世界里,我经历了无数次与代码“斗智斗勇”的过程,其中数据处理和算法应用方面的问题让我印象尤为深刻。今天,就和大家分享一下我在这方面遇到的挑战以及解决问题的方法。在一个数据处理项目中,我需要对大量的数值数据进行各种运算。例如,有一个包含员工绩效得分的数组,我需要计算这些得分的总和、平均值,还需要根据不同的权重计算加权总和,并且对数组进行一些变换
- Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化(GHR)框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权(AIR)求解器算法设计复杂度分析3.实验设计与结果验证3.1仿真实验实验设置关键结果3.2实际数据验证4.未来研究方
- 指数移动平均(EMA)策略
Sherry Wangs
深度学习深度学习python机器学习
文章目录概述具体步骤代码实现概述指数移动平均(EMA)是一种加权移动平均的方法,它给予近期数据更高的权重,同时也考虑到了历史数据的影响。在神经网络领域,EMA常被用于对模型参数进行平滑处理,使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。具体步骤假设我们有一个神经网络模型,其参数为θ\thetaθ(例如权重矩阵和偏置向量等),我们要使用EMA策略来更新这些参数。初始化EMA参数:设θe
- 建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2
阿克兔
人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
- OpenCV计算摄影学(10)将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的实现类cv::MergeDebevec
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值。cv::MergeDebevec是OpenCV中用于将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的具体实现类之一。它基于PaulDebevec提出的方法,通过利用相机响应函
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持