末日搭车指南
末日搭车指南

随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）

BGD(Batch gradient descent)批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本（样本量小)    Mold 一直在更新

 

SGD（Stochastic gradientdescent）随机梯度下降法：每次迭代使用一组样本（样本量大）Mold 把一批数据过完才更新一次

 

针对BGD算法训练速度过慢的缺点，提出了SGD算法，普通的BGD算法是每次迭代把所有样本都过一遍，每训练一组样本就把梯度更新一次。而SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。
随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）_第1张图片

 

一次性更新，这个Mold一直用的是老m

每一条数据计算梯度的时候，都用的是老old

 

你可能感兴趣的:(随机梯度下降法（Stochastic gradient descent, SGD）)

  • 【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器） 屿小夏 pythonpippycharm
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数) 一个人在码代码的章鱼 刷题蓝桥杯算法职场和发展
    铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯，编号从1到n。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设，后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后，组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2行。第一行
  • angular打地鼠 勘察加熊人 typescriptangular.js前端javascript
    说明：我计划用angular做一款打地鼠的小游戏，打地鼠游戏实现文档游戏逻辑游戏场景采用3x3网格布局的9个地鼠洞核心机制地鼠随机从洞口弹出点击有效目标获得积分30秒倒计时游戏模式难度系统简单模式：生成间隔1.5s/停留1s普通模式：生成间隔1s/停留0.8s困难模式：生成间隔0.8s/停留0.6s⚙️主要功能游戏控制开始/结束游戏按钮游戏进行中禁止重复启动状态显示实时分数更新动态倒计时显示交互系
  • Stable Diffusion API /sdapi/v1/txt2img的完整参数列表及其说明 aerror stablediffusion
    基本参数{"prompt":"高质量，精细的恐龙",//主提示词"negative_prompt":"模糊，低质量",//负面提示词"styles":["photorealistic","detailed"],//应用的风格预设"seed":42,//随机种子，-1为随机"subseed":-1,//次级种子"subseed_strength":0.3,//次级种子影响强度（0-1）"seed_r
  • Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？ 壁纸样机神器 stablediffusion人工智能计算机视觉
    基础参数设置随机种子（seed）：设置一个固定的随机种子值，可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1，则每次生成的图像都是随机的。num_inference_steps：控制模型推理的步数。步数越多，生成的图像质量通常越高，但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步，如果需要更快的结果可以减少步数，而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale：用于调整生成图像对
  • PostgreSQL数据库怎么生成一个随机的UUID chen2017sheng 经验总结数据库postgresql
    如果需要在pg数据库中生成UUID做表的主键该如何实现，有两种方法：方法一：使用pgcrypto扩展的pg_random_uuid()函数要在PostgreSQL中使用pg_random_uuid()函数，你需要首先确保pgcrypto扩展已经被安装在你的数据库中，并且对于你想要使用它的数据库（或schema）已经启用了这个扩展。以下是如何启用pgcrypto扩展的步骤：登录到PostgreSQL
  • leetcode, LC13: copy-list-with-random-pointer 不喜欢敲代码的医生不是一个好Zach leetcode链表指针算法数据结构
    1题目描述现在有一个这样的链表：链表的每一个节点都附加了一个随机指针，随机指针可能指向链表中的任意一个节点或者指向空。请对这个链表进行深拷贝。Alinkedlistisgivensuchthateachnodecontainsanadditionalrandompointerwhichcouldpointtoanynodeinthelistornull.Returnadeepcopyoftheli
  • 【华为机试】HJ3 明明的随机数 椰椰荔枝糖 华为机试【牛客网】华为java开发语言
    importjava.util.Scanner;importjava.util.List;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Collections;//注意类名必须为Main,不要有任何packagexxx信息publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanne
  • 23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证 DAT｜R科学与人工智能 用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1机器学习人工智能算法
    在统计学和数据科学的实际工作中，抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本，一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法，因其能够针对总体中的不同亚群体（层）进行有针对性的抽样，从而提高样本代表性、降低抽样误差，被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现，
  • LFI 临时文件RCE总结 dwm2 基础漏洞总结php
    PHPLFI即本地文件包含漏洞，通过包含本地服务器上存储的一些文件，例如session文件、日志文件、临时文件等达到拿服务器权限的目的。比较常用的方法有：PHPINFO()和PHP7SegmentFault。他们的基本原理都是向服务器上传生成恶意的临时文件，再对恶意文件进行包含即可RCE。临时文件文件名由于临时文件名是由随机函数生成的，我们需要获取正确的文件名，也就是$_FILES['userfi
  • 基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码 算法小狂人 算法应用matlabphp开发语言
    1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点，形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN}，第iii个节点的坐
  • css模拟雷达扫描动画 像牛奶却不是牛奶 css前端
    样式：.radar-scan{background-image:linear-gradient(0deg,transparent24%,rgba(32,255,77,0.15)25%,rgba(32,255,77,0.15)26%,transparent27%,transparent74%,rgba(32,255,77,0.15)75%,rgba(32,255,77,0.15)76%,transp
  • 顺序表和链表的比较 数九天有一个秘密 链表数据结构算法
    这两个结构各有优势，相辅相成。顺序表：优点：1.支持随机访问。2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。b.为了避免频繁的进行增容，我们一般都按照倍数去增容，用不完会有一定的空间浪费。链表(带头循环双链表)优点：1.任意位置插入删除效率高(O(n))。2.按需申请和释放空间。
  • ribbon负载均衡策略说明 高飞的Leo ribbon负载均衡java
    Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平，每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。RandomRule随机选择服务实例。简单、随机，每个实例被选择的概率相同。适用于需要随机负载均衡的场景。WeightedResponseTimeRule根据服务实例的响应时间分配权重，选择响应时间短的实例。动态调整权重
  • 模拟退火算法详解 琛哥的程序 算法模拟退火算法机器学习
    一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
  • 鸿蒙特效教程03-水波纹动画效果实现教程 苏杰豪 鸿蒙特效教程HarmonyOSharmonyos华为
    鸿蒙特效教程03-水波纹动画效果实现教程本教程适合HarmonyOS初学者，通过简单到复杂的步骤，一步步实现漂亮的水波纹动画效果。最终效果预览我们将实现以下功能：点击屏幕任意位置，在点击处生成一个水波纹触摸并滑动屏幕，波纹会实时跟随手指位置生成波纹从小到大扩散，同时逐渐消失波纹颜色随机变化，增加视觉多样性一、创建基础布局首先，我们需要创建一个基础页面布局。这个布局包含一个占满屏幕的区域，用于展示水
  • 信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记 learning-striving 信息技术学习笔记信息技术计算机硬件
    信息技术常见专有名词信息技术基础课程中常见的专有名词英文缩写或简称及其详细含义，按领域分类整理：硬件与存储CPU(CentralProcessingUnit)中央处理器，负责执行计算机指令和处理数据。GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器，专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器，临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-
  • 大语言模型的潜力是否被高估 dev.null AI#NLP语言模型人工智能机器学习
    关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对
  • max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别 背太阳的牧羊人 模型微调batch机器学习人工智能
    这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
  • Cohen‘s Kappa 系数（κ系数） 大霸王龙 系统分析业务深度学习分类系统架构人工智能
    Cohen’sKappa系数（κ系数）是一种用于评估两个标注者（或分类器）之间一致性的统计指标，适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下：[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中：(p_o)（ObservedAgreement）：观察到的一致性，即两个标注者给出相同标签
  • 机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
    梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
  • 机器学习_重要知识点整理 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
  • ESP32-S3一款专为人工智能物联网打造的芯片 LS_learner 嵌入式人工智能物联网嵌入式硬件
    ESP32-S3是一款专为AIoT（人工智能物联网）市场打造的MCU（微控制器单元）芯片，集成了2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5（LE）功能。以下是对ESP32-S3的详细介绍：一、核心性能处理器：搭载Xtensa®32位LX7双核处理器，主频高达240MHz。内存：内置512KBSRAM（静态随机存取存储器），同时支持更大容量的高速OctalSPIflash和片外RAM，用户可配置数
  • BT、BT Mesh、WiFi、Zigbee技术对比分析 莫道桑榆晚-为霞尚满天 硬件工程网络协议信息与通信
    一、蓝牙（Bluetooth,BT）1.技术原理核心概念：蓝牙是一种短距离（10-100米）无线通信技术，采用跳频扩频（FHSS）技术，通过快速切换频段（每秒1600次）避免干扰。跳频扩频（FHSS）原理：在2.4GHz频段的79个1MHz信道中，按伪随机序列快速切换频率。比喻：像两人在嘈杂派对上不断更换餐桌位置私聊，躲避他人监听。协议版本：经典蓝牙（BR/EDR）：高功耗，支持音频传输（如耳机）
  • 【3DMAX插件】3DMAX建筑大师插件MasterBuilder使用方法 沐风老师 3DMAX3dmax3dmax插件3dmax建筑大师MasterBuilder
    3DMAX建筑大师插件是一款专为3DMAX设计的程序化（参数化）建筑建模工具，其最大特点是能够一键生成建筑模型，极大地提升了工作效率。该插件配备了多种结构控制选项，涵盖阳台、门窗、栏杆、楼顶水塔等附属建筑元素，丰富的参数设置允许用户精细调整每个细节，确保每栋建筑都独具特色。更令人赞叹的是，其随机生成功能能在不设定具体参数的情况下，每次生成外观各异的建筑，为设计工作增添无限创意与可能性。【适用版本】
  • 大数据技术【7】 星绘搜题 bigdata数据挖掘大数据
    1.目前所获取的总数据量的80%以上都是（）数据。。A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a.③①②④b.①②③④c.①④③②d.④③②①A.③①②④B.①②③④C.①④③②D.④③②①3.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的
  • C#实现动态验证码生成器：安全防护与实际应用场景 WangMing_X C#实现各种功能工具集c#安全开发语言验证码图片
    一、核心应用场景用户登录/注册验证：防止恶意程序批量注册表单提交防护：确保关键操作由真人执行API接口限流：抵御自动化脚本攻击敏感操作验证：如支付、信息修改等关键步骤数据防爬机制：保护网站内容不被爬虫抓取二、技术实现方案1.基础架构设计//验证码服务架构+------------------------+|验证码生成模块|←随机字符|(CaptchaGenerator)|+------------
  • 安全密码生成器 那曾是梦 安全python
    功能实现说明1.灵活配置自定义长度：输入框支持手动输入（默认12），自动校验数字类型字符组合：通过复选框实现四类字符自由组合（大写、小写、数字、符号）默认值支持：初始化时已预设常用参数（长度12，全选字符类型）2.安全增强加密安全：使用secrets模块替代random，符合NIST安全标准配置校验：未选择字符类型时抛出错误，密码长度<8时弹出警告防预测设计：字符选择后随机打乱顺序，避免模式化组合
  • linux系统的加固，防火墙，弱口令的梳理 weixin_43806846 安全加固
    防火墙开启防火墙：systemctlstartfirewalldsystemctlenablefirewalld弱口令opensslrand-base648>/root/.passwd#生成随机密码，保存至/root/.passwd，保存好root密码后，可以删除此文件cat/root/.passwd|passwdroot--stdin#更改root密码禁止root账号远程登录系统，并修改ssh默
  • 梯度下降法以及随机梯度下降法 HKkuaidou 人工智能深度学习pythonpytorch
    梯度下降法就是在更新weight的时候，向函数值下降的最快方向进行更新，具体的原理我就不再写了，就是一个求偏导的过程，有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程，地址为：https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码，我们还是先看一下运行的效果图：相关pyth
  • 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题 何必如此 文件下载压缩jsp文件上传
    文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。 一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\";     下载路径 string tmpfileName=jar.zip;        &n
  • 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
      以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
  • spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080端口占用sparkmaster web ui
    spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：   1、cd SPARK_HOME/sbin   2、vi start-master.sh     3、定位到下面部分
  • oracle_执行计划_谓词信息和数据获取 周凡杨 oracle执行计划
      oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明 在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。 简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
  • spring中datasource配置 g21121 dataSource
    datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm   <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三） 老A不折腾 finereportFAQ报表软件
    这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width： 这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
  • mysql 用户管理 墙头上一根草 linuxmysqluser
    1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
  • 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
    这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞 如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
  • 百度词库联想 annan211 百度
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
  • int数据与byte之间的相互转换实现代码 百合不是茶 位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
    在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;   主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029   int转byte;   byte转int;   /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
  • 简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
    简单模拟实现数据库连接池 实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
  • 一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 javaweblogic
            服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
  • 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
     任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。   1. 定义三个POJO    Person类 package com.tom.hes
  • 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
    1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode  通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
  • 中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理 灰度
    中国互联网走在“灰度”上（转） 文/孕峰   第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。   灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
  • java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
    public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • mongoDB 用户管理 开窍的石头 mongoDB用户管理
      1:添加用户    第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）      db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});    第一个参数用户的名字    第二个参数
  • [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
        暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意      玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天      结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气   &nb
  • java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
    using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
  • 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu javaspringlocalglobaltransaction
    Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
  • Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linuxalias
    用途说明 设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。   常用参数 格式：alias 格式：ali
  • yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHPyii2
    响应格式 当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式： 确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。 资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
  • MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodbMongoDB索引优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述       上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档     可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
  • 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
    拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
  • 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScriptjqueryWebhtml5css
    体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
  • 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad预装改装windows 7windows 8
      该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。 该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！   缘由 小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
  • Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
    一、安装nginx             1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：  http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz      2、WinSCP(ftp上传工
  • mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
  • java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAOPOJODTOpoVO BO
    PO(persistant object) 持久对象 在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象 通
  • 算法复杂度 Wuaner Algorithm
    Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他