- tenorflow
小鱼儿小于儿
tensorflow
tensorflow笔记3MNIST数据集共7万张图片,都是28*28像素点的手写数字图片。6万张用于训练,1万张用于测试。importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#直接送数据集中读取训练集和测试机x_train,x_test=x_trai
- 关于CNN
御风之星
1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记:多层CNN代码分析
- 2021-07-02
fisher-nuc
tensorflow神经网络
基于TensorFlow搭建的几种经典的卷积神经网络注:本文是本人一门课程的期末大作业,在学习曹建老师(人工智能实践:TensorFlow笔记)的课程时记录的笔记。在进行整理后写的一篇小文章,具体详解可以在B站或者MOOC上搜索相关课程。课程网站:https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1003797005#/learn/announ
- (一)tensorflow笔记:Tensor数据类型
阿松丶
TensorFlow详细笔记tensorflowpython深度学习
常见的数据类型载体listnp.arraytf.tensorlist:可以存储不同数据类型,缺点不适合存储较大的数据,如图片np.array:解决同类型大数据数据的载体,方便数据运算,缺点是在深度学习之前就设计好的,不支持GPUtf.tensor:更适合深度学习,支持GPUTensor是什么scalar:1.1vector:[1.1],[1.1,2.2,……]matrix:[[1,2,3,],[4
- tensorflow笔记(编程理论部分)
orangehsc
tensorflowpython矩阵算法
TensorFlow笔记(编程理论部分)注:该笔记是阅读TensorFlow深度学习算法原理与编程实战第三章后做的框架梳理和部分个人见解。Tensorflow之名由Tensor和Flow组成,Tensor意为张量,可以理解为数组;Flow意为流动,指张量数据沿着边在不同的节点间流动并发生转化。1.1计算图TensorFlow中的各种操作,如加权求和,激活函数等,都被编排成一个图,称为计算图。计算图
- tensorflow笔记
_夏雨潇潇
#tensorflow笔记一个小例子#用numpy构造数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#tf.Variable定义了一个变量,random_uniform表示用随机的方式生成变量的初始值#1表示这个变量是一维的,变量的初始范围是-1到1Weights=tf.Variable(tf.random_
- TensorFlow笔记之卷积神经网络
Mr_Stutter
Python机器学习cnntensorflow深度学习
文章目录前言一、卷积神经网络CNN二、Tensorflow1.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化总结前言记录在tf1.x与tf2.x中使用卷积神经网络完成CIFAR-10数据集识别多分类任务,并进行断点续训。一、卷积神经网络CNN1、全连接网络:参数增多,速度减慢,过拟合2
- tensorflow笔记----3---ANN对mnist数据集分类
骑着蜗牛逛世界
tensorflow
tensorfllow实现两层MLP对mnist分类,第一层256个神经元,第二层128个神经元,输入784,输出10分类#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-__author__="chunming"importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=i
- Tensorflow笔记 3.3 反向传播
CCWUCMCTS
概念反向传播训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,使NN模型在训练数据上的损失函数最小。损失函数预测值与已知答案的差距。均方误差loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))反向传播的训练方法三种方式,见代码。学习率参数更新幅度。实战loss#coding:utf-8#0导入模块,生成模拟数据集。importtensorflowastfimportnumpyasnpBA
- DL with python(16)——tensorflow实现InceptionNet(GoogLeNet)
佟湘玉滴玉
Python深度学习深度学习python
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践:Tensorflow笔记》第五讲第14节的内容,对tensorflow环境下经典卷积神经网络的搭建进行介绍,其基础是DLwithpython(14)——tensorflow实现CNN的“八股”中的代码,将其中第三步的代码替换为本文中的代码均可直接运行,其他部分无需改变。经典的卷积神经网络有以下几种,这里介绍结构较为复杂的InceptionNet,其实现的方
- [tensorflow笔记]-tensorflow实现带mask的reduce_mean
黄然大悟
Tensorflow&Kerastensorflowreduce_meanmask平均
在使用tensorflow处理一些tensor时,有时需要对一个tensor取平均,可以使用tf.reduce_mean操作,但是这个没法处理带有mask的tensor数据,本文主要就是利用tensorflow的基本操作实现带mask的平均。tf.reduce_mean比如我们的数据是3维tensor,shape=(B,N,H),B表示batch_size、N表示最大长度、H表示向量维度,这样的3
- 学习tensorflow笔记1、梯度计算
weixin_51298826
tensorflow学习笔记tensorflowpython深度学习
1、梯度计算学习北京大学的mooc,记录笔记代码块:生成一个变量w初值为5,设定为可训练学习率lr大小会影响梯度下降的速度和步幅迭代次数epochimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltw=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32))lr=0.9epoch=40plt_show=[]forepoch
- Tensorflow笔记——tf.layers.dense的用法
·城府、
深度学习神经网络
1.tf.layers.dense的用法dense:相当于一个全连接层函数解释如下:tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer=None,bias_regula
- TensorFlow笔记之神经网络完成多分类任务
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow神经网络分类
文章目录前言一、数据集调用二、Tensorflow1.x1.单隐藏层2.模型保存与调用三、Tensorflow2.x1.全连接层类2.keras建模总结前言对TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务进行修改,在tf1.x与tf2.x中使用神经网络完成手写体数字识别多分类任务。一、数据集调用数据集调用与预处理和上一篇完全相同#数据集调用,在tensorflow2.x中调用数据集importt
- TensorFlow2安装(超详细步骤-人工智能实践)
不唐
Python深度学习TensorFlowtensorflow深度学习python
TensorFlow2安装教程1前言1.1版本记录1.2工具简介2详细步骤及安装语句2.1安装Anaconda2.2TensoFlow安装2.3验证是否成功2.4PyCharm下载与安装2.5PyCharm环境配置2.5.1不唐初尝试1前言点滴进步,加油!最近在MOOC看北京大学的曹健老师的《人工智能实践:Tensorflow笔记》课程。其中第一章的第8节提到了详细的TensorFlow安装过程。
- tensorflow笔记(十九)——错误集锦
starxhong
tensorflowtensorflow深度学习错误
错误及应对方案1,问题:训练正常,预测和评估的时候报OOM:办法:减少预测和训练的batchsize,或者减少网络参数。参考:ResourceExhaustedError(seeabovefortraceback):OOMwhenallocatingtensorofshape[7744,512]#33932,问题:从dataset打印数据,报错OP_REQUIRESfailedatexample_
- InceptionNet与ResNet
九思Atopos
tensorflow笔记深度学习pythontensorflow
以下代码图片思路来源:北京大学Tensorflow笔记嗯,最近学了一下神经网络,并没有很难,主要是把代码背下来,然后掌握Tensorflow是怎么搭建网络的,Tensorflow是比pytorch好用的,我直接抄的代码里面,训练还要自己写循环,,而tensonflow直接调用fit函数即可和老师做了一下InceptionNet还有ResNet,ResNet主要是有一条path,由于维度不同需要使用
- TensorFlow笔记之多元线性回归
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow线性回归python
文章目录前言一、数据处理二、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测5.TensorBoard可视化三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1.x和TensorFlow2.x完成多元线性回归的过程。一、数据处理在此使用波士顿房价数据集,包含506个样本,输入为12个房屋信息特征,输出为房
- TensorFlow笔记之单变量线性回归
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow线性回归
文章目录前言一、数据集生成二、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1.x和TensorFlow2.x完成单变量线性回归的过程。一、数据集生成生成带标准正态分布噪声的y=2x+1数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#数
- Tensorflow笔记之【神经网络的初步搭建】
不理不理不理左卫门
机器学习Tensorflow
一、基本概念基于Tensorflow的神经网络用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重,得到模型。张量——多维数组参数——神经元线上的权重计算图——搭建神经网络的计算过程,只搭建不计算会话——执行计算图中的节点运算例:矩阵乘法importtensorflowastf#引入模块x=tf.constant([[1.0,2.0]])#定义一个2阶1x2张量等于[[1.0,2
- TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow分类
文章目录前言一、逻辑回归1.二分类问题2.多分类问题二、数据集调用三、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在TensorFlow1.x与TensorFlow2.x中使用单神经元完成MNIST手写数字识别的过程。一、逻辑回归将回归值映射为各分类的概率1.二分类问题1.sigmod函数:y=
- 1TensorFlow笔记——基础概念简介&Python简明教程
weixin_45165961
pythontensorflow
0.1人工智能让机器看起来跟人一样,目前处于弱人工智能NarrowAI,距离强人工智能GeneralAI还有很大一段路要走。0.1.1机器学习让计算机自动学习,获得规律(模型),用新规律预测。0.1.2分类有监督学习:给带结果的数据进行训练,线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林等。无监督学习:给数据,找规律进行分类,常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。半监督学习:给一小部分有标注数
- 人工智能学习第一篇(tensorflow笔记)
& Pumbaa
tensorflow
本文是在学习北大课程“人工智能实践:tensorflow笔记”的基础上,自己做的笔记,用于温故知新。张量(Tensor):多维数组(列表)阶:张量的维数(从0开始)张量可以表示0阶到n阶数组(列表)eg1:importtensorflowastfa=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)print(a)print(a.dtype)print(a.shape)结果:tf.
- 神经网络学习笔记——鸢尾花分类
XL_0502
神经网络学习笔记神经网络tensorflow
TensorFlow笔记——鸢尾花分类代码笔记记录实验流程和代码功能,附上关于所涉及到的tensorflow库中函数的解释实验流程数据集读入数据集乱序生成训练集和测试集(即x_train/y_train)数据类型转换配成(输入特征,标签)对,每次读入一小撮(batch)搭建网络定义神经网路中所有可训练参数参数优化嵌套循环迭代,with结构更新参数,显示当前loss测试效果计算当前参数前向传播后的准
- 用tensorflow搭建全连接神经网络实现mnist数据集的识别
humuhumunukunukuapua
爱好machinelearningmnisttensorflow
说明:本代码来自于北京大学曹健老师的MOOC人工智能实践:Tensorflow笔记第五讲I前向传播网络搭建在mnist_forward.py中搭建两层全连接网络,这里面就是定义层数,节点数,激活函数这些。输入节点数目就是mnist数据集的图片28*28大小,用784行的向量作为输入。第一层y1=relu(x*w1+b1)其中y1为500行的向量。那么w1里面就有784*500个变量啦~~b1是50
- TensorFlow笔记_05——神经网络八股功能拓展
要什么自行车儿
#TensorFlow2.0tensorflow神经网络深度学习
目录5.神经网络八股功能拓展5.1自制数据集,解决本领域应用5.2数据增强,扩充数据集5.3断点续训,存取模型5.3.1读取保存模型5.4参数提取,把参数存入文本5.5acc/loss可视化,查看训练效果5.6应用程序,给图实物(手写数字识别)上一篇:TensorFlow笔记_04——八股搭建神经网络下一篇:敬请期待5.神经网络八股功能拓展5.1自制数据集,解决本领域应用defgenerateds
- TensorFlow笔记之:填充使用tf.sequence_mask()函数详细说明和应用场景
模糊包
TensorFlow
tf.sequence_mask()函数这个函数目前我主要用于数据填充时候使用。文章目录tf.sequence_mask()函数1.函数介绍2.参数解释要点解释:3.函数举例4.注意事项和应用场景1.函数介绍这个是官方定义,耐心看完解释再看后面的例子,你会一下就懂了。#函数定义sequence_mask(lengths,maxlen=None,dtype=tf.bool,name=None)#返回
- 小白笔记:深度学习之Tensorflow笔记(七:神经网络优化过程)
my小马
tensorflow深度学习神经网络tensorflow深度学习
激活函数激活函数是用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够。引入非线性激活函数,可使深层神经网络的表达能力更加强大。简化模型:MP模型:优秀的激活函数:•非线性:激活函数非线性时,多层神经网络可逼近所有函数•可微性:优化器大多用梯度下降更新参数•单调性:当激活函数是单调的,能保证单层网络的损失函数是凸函数•近似恒等性:f(x)≈x当参数初始化为随机小值时,神经网络更稳定激活函数输出值的范围
- 人工智能实践:Tensorflow笔记 Class 2:神经网络优化
By4te
机器学习Pythontensorflow人工智能神经网络
目录2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax与交叉熵结合2.5缓解过拟合正则化2.6优化器1.SGD2.SGDM3.Adagrad4.RMSProp5.Adam2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率
- 《人工智能实践:Tensorflow笔记》听课笔记24_7.1卷积神经网络
RENeast
人工智能人工智能
附:课程链接第七讲.卷积神经网络7.1卷积神经网络由于个人使用Win7系统,并未完全按照课程所讲,以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础,故一些操作可能简略。并未完全按照网课。记住编写代码时,除注释内容外,字符均使用英文格式。一、回顾及展开前两讲中我们利用全连接网络实现了对mnist数据集的训练,我们已学会使用数据集训练模型,并让训练好的
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息