- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
木尘152132
机器学习线性回归python
一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- 风控算法(一)——数据测试
月亮月亮要去太阳
机器学习人工智能
下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题:1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。确定样本(对齐样本与时间,去除假样本)——确定特征(确认目前特征)——数据信息(返回的数据字典、收费方式、底层数据:特征、分数)——数据清洗(缺失值替换)——数据训练形成报告。2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的?AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
- Adam-mini:深度学习内存效率新突破
XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
标题:Adam-mini:深度学习内存效率新突破文章信息摘要:Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力,尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW,Adam-mini将内存效率提升了一倍,并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗,同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型(LLM)时,Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升,并减少了33%的
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- 笔记:代码随想录算法训练营day57:99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积
jingjingjing1111
深度优先算法笔记
学习资料:代码随想录注:文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接(ACM模式)先看深搜方法:找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落,dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记#include#includeusingnamespacestd;intdirection[4][2]={0,1,-1,0,0,-1,1,0};voiddfs(constvector>&B612
- 笔记:代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础
jingjingjing1111
笔记
学习资料:代码随想录连通图是给无向图的定义,强连通图是给有向图的定义朴素存储:二维数组邻接矩阵邻接表:list基础知识:C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯,转向;广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲:传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接(ACM模式)先是用邻接矩阵,矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个
- 群体智能优化算法-粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab智能优化算法优化
摘要(Abstract)粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,受鸟群觅食行为的启发。PSO通过模拟粒子(个体)在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置(pBest)和全局最优位置(gBest)动态调整速度和位置,从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点,广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
- IsaacLab最新2025教程(3)-搭建训练场景
Calm_dw
机器人人工智能AI编程pythonvisualstudiocode深度学习
前言本文将详细介绍如何使用IsaacLab进行场景搭建与物理仿真,为后续的训练打下基础。文章以IsaacLab官方tutorial为基础,从环境搭建开始,逐步实现一个包含多种物体的仿真场景,并分享开发过程中的经验。官方连接:Tutorials—IsaacLabDocumentation开发环境IsaacLab/IsaacSim4.5.0(Ubuntu22.04)代码解析这篇文章包含了前三个tuto
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型的规模和复杂度不断提升,对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求,因此,GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数,训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新,对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性,但其并行计
- LLM(7):文本分词 token 化
CS创新实验室
大模型人工智能深度学习LLM
下面讨论如何将输入文本分割成独立的token,这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语,要么是特殊字符,包括标点符号,如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里,我们将输入文本分割成独立的token,这些tokens要么是词语,要么是特殊字符,如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》,该作品已进入公
- 基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践:代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
- 代码随想录算法训练营第三十五天(20250303) |01背包问题 二维,01背包问题 一维,416. 分割等和子集 -[补卡20250316]
ZXZ_13
算法
01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟,推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0
- 32.代码随想录算法训练营第三十二天|509. 斐波那契数,70. 爬楼梯,746. 使用最小花费爬楼梯
白鹭鸣鸣!
算法javadp
32.代码随想录算法训练营第三十二天|509.斐波那契数,70.爬楼梯,746.使用最小花费爬楼梯DP数组的定义以及下标的含义递推公式动态规划的初始化是很重要的遍历顺序打印数组509.斐波那契数-力扣(LeetCode)斐波那契数(通常用F(n)表示)形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:F(0)=0,F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(
- NLU-预训练模型-2018:Bert(二)【“Masked LM”缺点:①预训练与微调不一致;②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度:O(n^2·d);n:输入序列长度(规定最长512)】
u013250861
#NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征,即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么?首先,这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如,如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配,这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果,即使没有关键字或短语重叠。其次,或许更重要的是,这些向量被
- 大模型微调
归一码字
人工智能
文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三,使用算子分析数据并进行数据处理四,划分训练集和测试集五,编写训练脚本开始训练六,进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调,让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope:提供模型、数据集下载能力data-juicer:提供数据集处理能力ms-swift:
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API:从原理到实战
编程星辰海
#前端前端react.jsjavascriptReactContextAPI
=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗,谢谢大佬!目录一、庖丁解牛:深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲:1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现(逐行注释版)2.2配套CSS样式设计三、关键知识点拆解3.1状态初始化策略3.2CSS变量注入原理3.3性能优化实践3.4可访问性最佳实践四、
- 华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,提升编程能力和解题技巧,从而提高机试通过率
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法九日集训Java
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天、贪心算法六、国内直接使用满血ChatGPT4o、o1、o3-mini-high、Claude3.7Sonnet、满血DeepSeekR11、纯原版ChatGPT、Claude2、技术支持3、支持所
- 模型部署实战:PyTorch生产化指南
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、为什么要做模型部署?模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/剪枝)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程。二、模型转换:TorchScript与ONNX1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
- H800核心性能优化技术
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体,H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计,实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强,以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比,更通过精细化任务调度机制,解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- 基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战(完整技术解析)
海拥✘
python金融人工智能
项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型(LLM),需实时采集以下数据:全球30+主要证券交易所(NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等)的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据(Twitter、StockTwits)新闻媒体分析(Reuters、Bloomberg)技术挑战地理封锁:部分交易所(如日本TSE)仅允许本国IP访问历史数据动态反爬:
- PyTorch模型训练实战指南:掌握动态图特性与工业级部署技巧
lmtealily
pytorch人工智能python
前言在深度学习领域,PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学,已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程,而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而,从实验原型到工业级部署的全链路实践中,开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向,深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理,详解从数据预处理、
- 数据分析_python进行数据筛选1_行筛选
Monkey*王
python数据分析pandas
以titanic的训练数据为例进行展示,为了简化取前十行为例首先导入模块,导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin\Desktop\train.csv")df=df.head(10)df.index=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g']筛选单行1.利用df[行索
- 《魔兽争霸-黑潮》游戏秘籍
小魚資源大雜燴
游戏
DECKMEOUT部队升级EVERYLITTLETHINGSHEDOES魔法升级GLITTERINGPRIZES增加黄金、木材、油量ITISAGOODDAYTODIE无敌MAKEITSO加快建筑、训练、升级的速度ONSCREEN地图全开,包括所有活动SHOWPATH地图全开,不包括所有活动HATCHET加快砍树速度SPYCOB增加油量5000单位TIGERLILY开启跳关模式,再输入“HUMANx
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇(十二)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言经过前五篇“qwen模型小试”文章的学习,我们已经熟练掌握qwen大模型的使用。然而,就在前几天阿里云又发布了Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。本文将介绍如何使用Transformers库进行模型推理(相较于qwen1系列,使用方式上有较大的调整),现在,我们赶紧跟上脚步,去体验一下新版本模型
- 基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、术中方案制定与实施4.1手术方案选择4.2面神经保护策略4.3麻醉方案确定五、术后恢复与并发症预测5.1恢复情况预测5.2并发症风险预测5.3案例分析六、术后护理与康复6.1护理措施6.2康复训练6
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色
PersistDZ
大数据与AI人工智能
知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色,而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析:一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义:知识库中存储了预先定义的意图分类体系(如“订单查询”“退换货”“投诉”等),为模型提供明确的训练目标。标注样本:知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签,是训练监督学习模型的核心数据源。2
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d