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不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
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神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
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- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
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算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 拼多多商品详情API接口:社交电商的得力助手
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在"人找货"向"货找人"的范式转移中,拼多多凭借社交裂变模式重塑中国电商格局。其商品详情API接口作为连接6.8亿消费者与1500万商家的数字纽带,日均调用量突破100亿次,支撑着秒杀、拼团、砍价等特色玩法。这一技术工具不仅是数据通道,更是社交电商生态的神经中枢,驱动着用户增长、流量分发和交易转化的全链路优化。一、技术解码:商品详情API的架构设计与核心能力高并发架构体系分片存储策略:采用TIDB
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
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目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图)1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
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1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
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知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行
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城主_全栈开发
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- RNN笔记
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来源见此处概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)RNN之所以称为循环神经网络,是因为一个序列的当前的输出与前面的输出也有关.具体表现是网络会对前面的信息进行记忆并且应用于当前输出的计算中.即隐藏层之间的节点也是有连接的.并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出.理论上RNN能对任何长度的序列进行处理,但是在实践中,为了降低复杂性,往往假设当前状态只与前面几
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从宏观来看,卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成,就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成,其中线性分类器是一个很重要的组件,在很多卷积网络中都有用到,所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单,最基础的例子,下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先,我们输入一张图片到模型中,输入后我们就会得到f(x,W),x指的是
- 如何设计和训练大模型(神经网络):从入门到精通!
“学习一门技术,先找一套工具和理论研究下去;千万不要反复横跳,什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向,很多人想学习大模型技术,但又苦于无从下手;而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论;但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是,有一个问题就是,如果你是一个技术从业者,想学习和设计一款属于自己的大模型,应该怎么做?设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术,其理论与实现也是
- VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)
大霸王龙
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VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- Day7 神经网络的矩阵基础
神经网络的矩阵基础一、矩阵的基本概念1.矩阵的定义与类型矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。在神经网络中,矩阵是表示和操作数据的基本结构。常见的矩阵类型包括:方阵:行数和列数相等的矩阵,记作n×nn×nn×n矩阵。行向量:只有一行的矩阵,可以看作是一个n×1n×1n×1的矩阵。列向量:只有一列的矩阵,可以看作是一个1×n1×n1×n的矩阵。单位矩阵:主对角线上的元素为1,其余元素为0的方阵
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-NPU(神经网络处理器)系统及模板
目录一、什么是NPU?二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构:数据流架构:四、NPU芯片架构(简化图)五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态(通用)九、NPU集成建议(嵌入式开发场景)十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程(以T
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1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- 入选 ICML 2025!哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型,神经认知结果预测任务上性能提升 15%
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在人工智能技术突飞猛进的当下,大型视觉-语言模型(LVLMs)正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域,这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持,已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域,LVLMs通过对TB级文本语料的学习,在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准,其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
- 第2篇:路由基础——Gin的核心功能
GO兔
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引言:为什么路由是Web框架的"神经网络"路由是Web应用的骨架,它决定了客户端请求如何被服务器处理和响应。想象一个没有路由的Web应用——就像一座没有路标和门牌的城市,用户根本无法找到目的地。Gin框架的高性能很大程度上归功于其基于RadixTree(基数树)实现的路由引擎,这使得路由匹配速度达到了O(logn)的时间复杂度。对于初中级工程师来说,掌握路由设计不仅是实现API的基础,更是写出高性
- 【深度学习解惑】训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸?
训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸?1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)是处理序列数据的核心模型,但在训练过程中面临两大挑战:梯度消失(GradientVanishing)和梯度爆炸(GradientExplosion)。梯度消失导致长距离依赖难以学习(如文本中相距50个词的关联),而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出(NaN值)。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
- 深入理解AI人工智能深度学习的原理架构
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深入理解AI人工智能深度学习的原理架构关键词:人工智能、深度学习、原理架构、神经网络、数学模型摘要:本文旨在深入剖析AI人工智能深度学习的原理架构。首先介绍了深度学习的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了深度学习的核心概念,如神经网络、激活函数等,并通过示意图和流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理,如反向传播算法,并给出Python代码示例。同时,介绍了深度学习中的数学
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面试热点科普:BatchNorm和LayerNorm有什么区别?在深度学习面试中,经常会被问到模型训练稳定性相关的问题。其中两个关键词BatchNorm和LayerNorm绝对是高频词!今天就带大家快速梳理两者的核心区别,用最通俗的方式掌握它们的原理和应用场景,面试不再含糊!1.什么是归一化(Normalization)?归一化是神经网络训练过程中的一项重要技巧,目的是:缓解梯度爆炸/消失加快收敛
- 如何“调优”我们自身的人体系统?
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文章主题本文主要围绕如何通过科学方法优化人体系统,提升健康、学习和工作效率,延缓衰老等展开,内容涉及睡眠、饮食、心态、学习、大脑健康和长寿等多个方面,基于斯坦福神经科学教授AndrewHuberman等人的研究成果和实践经验分享。核心内容一、睡眠原理生物钟控制:生物钟影响体内化学物质变化和体温变化,进而影响内在状态和外在行为。皮质醇和肾上腺素让人早上醒来,同时设定松果体释放褪黑素的倒计时,让人在十
- LLM模型的一些思考
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对通用LLM模型进行Fine-tuning操作(SFT,supervisedfinetuning),带来的影响往往是有害的?从表象看,使用领域数据对LLM做Fine-tuning,通常会造成灾难性的“灾难遗忘”问题。简单点儿说,SFT在赋予对领域知识理解能力的同时,由于修正模型参数,导致模型遗忘之前学会的某些知识。目前的“智能=压缩”的理论是否正确?LLM的压缩能力是否可以拆解成单个神经元的“压缩
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
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一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
- 数字海洋生命可视化系统(代码邂逅深蓝)
四段数学方程正演绎着一场跨越代码与生命的奇妙共生。这组“数字海洋生命可视化系统”以Python为浪,用算法作礁,让小水母、蚰蜒、虫子与大水母在黑色幕布上绽放出超越自然的流光。指尖轻点“小水母”,10000个数据点便化作剔透的伞状体,触须随π/20的时间步长摇曳,5倍余弦函数编织的波纹在彩虹色与深海蓝间切换——当q值驱动的光点跃动时,仿佛真有月光穿透海面,让每个像素都成为发光水母的神经突触。而“蚰蜒
- 用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN):下一代动态深度学习模型
点我头像干啥
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引言在深度学习领域,研究人员不断探索更接近生物神经系统工作方式的模型。液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)正是这样一种受生物神经元动态特性启发的创新架构。本文将带你了解LNN的核心概念,并展示如何使用PyTorch实现这种前沿模型。一、什么是液态神经网络?液态神经网络是由MIT研究人员提出的一种新型神经网络架构,它模仿了生物神经系统的几个关键特性:动态连接:神经元之间的
- Day41 Python打卡训练营
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->Dense(Output)importtorchimporttorc
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。