- 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)
洪小帅
深度学习人工智能神经网络python
文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
- 智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要:本文利用堆优化算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化,以信息熵作为适应度函数,提高其图像分割的性能。1.堆优化算法堆优化算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u0118
- 基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割 python
图像算法打怪
图像分割算法python开发语言
基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python文章目录基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python1.最小交叉熵阈值分割原理2.基于纵横交叉优化的多阈值分割3.算法结果:4.参考文献:5.Python代码摘要:本文介绍基于最小交叉熵的图像分割,并且应用纵横交叉算法进行阈值寻优。1.最小交叉熵阈值分割原理1993年,Li等人将交叉熵的概念引入到图像处理领域,提出了基于一维灰
- 软件工程的熵减:AI代码生成器如何降低系统复杂度
前端
软件开发的世界,如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长,代码库日益庞大,系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加,这如同物理学中的熵增原理一样,系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”,我们需要寻找有效的手段,而AI代码生成器的出现,为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下,开发者花费大量时间处理重复性工作,例如编写大量的样板代码,这不仅效率低下,而且容易引入
- 软件工程的熵减:AI代码生成器如何降低系统复杂度
前端
软件开发的世界,如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长,代码库日益庞大,系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加,这如同物理学中的熵增原理一样,系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”,我们需要寻找有效的手段,而AI代码生成器的出现,为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下,开发者花费大量时间处理重复性工作,例如编写大量的样板代码,这不仅效率低下,而且容易引入
- 软件工程的熵减:AI代码生成器如何降低系统复杂度
前端
软件开发的世界,如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长,代码库日益庞大,系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加,这如同物理学中的熵增原理一样,系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”,我们需要寻找有效的手段,而AI代码生成器的出现,为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下,开发者花费大量时间处理重复性工作,例如编写大量的样板代码,这不仅效率低下,而且容易引入
- 【分类】【损失函数】处理类别不平衡:CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用
丶2136
AI分类人工智能损失函数
引言在深度学习中的分类问题中,类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中,不同表情类别的样本数量可能差异较大,比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况,普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本,忽略少数类样本。为了有效解决类别不平衡问题,Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- dice系数 交叉熵_一文搞懂交叉熵损失
weixin_39721853
dice系数交叉熵
本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性,一个事件发生的概率越大,不确定性越小,则其携带的信息量就越小。设\(X\)是一个离散型随机变量,其取值为集合\(X={x_0,x_1,\dots,x_n}\),则其概率分布函数为\(p(x)=Pr(X=x),x\inX\),则定义事件\(X=x_0\)的信息量为:\[I(x_0
- 交叉熵损失与二元交叉熵损失:区别、联系及实现细节
专业发呆业余科研
深度模型底层原理人工智能深度学习python
在机器学习和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系,并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)常用于多类分类问题,即每个样本只能属于一个类别,但总类别数量较多。例如,在手
- 【机器学习:二十、拆分原始训练集】
KeyPan
机器学习机器学习人工智能深度学习pytorch神经网络
1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中,模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优,避免过拟合或欠拟合。常见的改进方向增大训练数据集:通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构:例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。优化损失函数:根据任务特点选择合适的损失函数,例如交叉熵损失或均方误差。调整超参数
- 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用:基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果:5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文介绍基于最大熵的图像分割,并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前,请阅读《图像分割:直方图区域划分及信息统计介绍》htt
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunction)扮演着至关重要的角色,它
- 自信
净域
今天我打击了某人的自信我的自信回来了损有余而补不足不得不说我喜欢这个特殊的正能量不是会放大缩小而是类似熵平衡的那种奇怪的平衡
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界,还是在工业界,LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2],或者说So
- 毕设项目 基于特征熵值分析的网站分类系统实现(源码+论文)
iuidfds
毕业设计毕设
文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4各模块介绍4.1爬虫模块功能与技术4.2网页处理模块功能与技术4.3特征提取与文本特征表示模块功能与技术4.4分类器模块功能与技术5项目源码6论文目录7最后0项目说明基于特征熵值分析的网站分类系统实现提示:适合用于课程设计或毕业设计,工作量达标,源码开放1研究目的本设计对KNN算法的缺陷产生原因进行详细地分析,并针对缺陷对算法进行了引入属性熵值等一
- 【机器学习】4 ——熵
qq_43507078
我的机器学习机器学习人工智能
机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性,由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年提出,称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。其定义为:H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中:X是一个随机变量,它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率。熵H
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 两种常用损失函数:nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
大多_C
人工智能算法python机器学习
两种用于模型训练的损失函数:nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数,通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失(NegativeLo
- Focal Loss的简述与实现
友人Chi
人工智能机器学习深度学习
文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p})=-ylog(\hat{p})-(1-y)log(1-\hat{p})Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)其中p^\hat{p}p^为预测概率大小。此处的交叉
- 数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
啥都想学点的研究生
矩阵线性代数
topsis模型赋予权重有层次分析法,但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)针对层次分析法主观性太强的弊端,我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。如何度量信息量的大小,以小明和小王的例子为例:建立信息量I(x)和P(x)之间的关系:信息熵的定义:信息熵越大,信息量是越大还是越小呢
- 2021-07-23——第23课:每个人的生命中需要一名个人成长教练——学习打卡
a吃饭
有几年时间,我都是掉到自己的情绪和事件里面,一直没跳出来。每次鼓起信念去坚持,然后遇到点什么情绪,就被打败了。一段时间后又鼓起勇气去尝试,然后发生了点什么事,就又被打败了。就这样反反复复几年后,我加入了007,7天写一篇的节奏,不快,但是有时候我还是很艰难才坚持下来,但是一年多后,我发现我可以很轻松了。就像现在,我已经做到日更一百多天了。我才发现,我是受到了007里正向人的影响。以前闭门造车,熵不
- 如何利用python实现碰撞原理
加密社
福利资源区块链python开发语言
先看图跑了大概一天这是结果具体是通过BIP39规则生成的种子数据生成完词组后,再根据词组生成姨太地址#生成随机助记词defgenerate_mnemonic():entropy=os.urandom(16)#随机生成16字节熵mnemonic=[]foriinrange(12):#生成12个助记词word_index=int.from_bytes(entropy[i:i+1],'big')%len
- 《逆熵增成长之路》:如何让学到的知识更有价值?
米卡写作
今天继续阅读《逆熵增成长之路》第六章:输入-思考-思考篇,有以下3个感悟,分享给大家。1.什么样的知识值得学?2.如何提高学习效率?3.如何让知识变得更有价值?认真看完,你一定会有所收获。01.什么样的知识值得学?人们常说:你接触什么样的信息,决定你成为什么样的人。这就需要我们控制好自己的信息输入源,包括看什么书、关注什么样的公众号、视频号等。那什么是好的信息输入源呢?《逆熵增成长之路》上提到的4
- 决策树(decision tree)
a15957199647
机器学习数据
决策树就是像树结构一样的分类下去,最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记,所以有些地方也不是很清楚。大概流程就是1.查看子类是否属于同一个类2.如果是,返回类标签,如果不是,找到最佳的分类子集的特征3.划分数据集4.创建分支节点5.对每一个节点重复上述步骤6.返回树首先我们要像一个办法,怎么来确定最佳的分类特征就是为什么要这么划分子集。一般有三种方法:1.Gini不纯度2.信息熵3
- 心熵,心流,以及复盘3R
热血青年John
今天学到了两个新词汇---心熵和心流。用自己的话来反馈一下。在化学反应体系里,熵值越大,反应越不稳定。大脑思维不集中的时候瞻前顾后,或者思维活跃的有些可怕一会儿思考宇宙尽头人类与黑洞的联系一会儿纠结待会儿吃啥,大脑处于一种混乱状态,意识里可能只有几个念头,但潜意识里可能有多得多的念头在相互碰撞,争夺者你的注意力和大脑的控制权,这时候你的大脑就像是一个热气膨胀的锅,里面的热烫的气体肆意翻腾,照顾之间
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- BCEWithLogitsLoss
hero_hilog
算法pytorch
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss),使得在训练过程中更加数值稳定。特点:数值稳定性:直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题,特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
- 数学基础 -- 梯度下降算法
sz66cm
算法人工智能数学基础
梯度下降算法梯度下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。计算损失:对当前模型输出和实际目标值计算损失(如均方误差、交叉熵等)。计算梯度:计算损
- 一屋不扫,何以扫天下
活着不易
“一屋不扫,何以扫天下”这篇作文在我初中的时候就写过,无非是人首先要修炼自己,自身本领强,方能打天下。人应该有自己的良好习惯、行为举止,包括处所洁净........如今看来当时我是懂了道理,却并不深刻。人到中年方知“使熵值减小”的人才能自食其力、有所成就、有所作为。只有不断对自己整合,才能不断进步和接近完美。而熵是什么?熵即混乱度,越混乱熵值就会越大。一个人总是乱糟糟的,毫无计划,东西乱放,衣服乱
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc