- 【人工智能】大话什么是神经网络
路上阳光
什么是人工智能?通俗来讲,就是让机器能像人一样思考。这个无需解释太多,因为通过各种科幻电影我们已经对人工智能很熟悉了。大家现在感兴趣的应该是——如何实现人工智能?从1956年夏季首次提出“人工智能”这一术语开始,科学家们尝试了各种方法来实现它。这些方法包括专家系统,决策树、归纳逻辑、聚类等等,但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现,才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢?因
- 【统计学习方法】感知机
jyyym
ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机,并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn,输出空间是y∈{−1,+1
- 人工智能与机器学习原理精解【1】
叶绿先锋
基础数学与应用数学神经网络人工智能深度学习
文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器,也可翻译为感知机,是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络,是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上,但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来,
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能3d目标跟踪
整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比,脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差,目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中,我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时:通才模型和基准数据集近年来,利用不同传感器模态(如RG
- AI领域常用缩写词
大道不孤,众行致远
技术杂谈人工智能
学习AI的最大收获是英文水平长了长,多认识了几个单词:人工智能(ArtificialIntelligence,AI)通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)生成式AI(AIgeneratedcontent,AIGC)智能体(Agent)人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)卷积神经网络(ConvolutionalNeura
- 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
小陈phd
机器学习机器学习算法神经网络
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一,通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则(ChainRule)来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤:前向传播(Forwa
- 人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02
苏小菁在编程
感知机1957年,FrankRosenblatt发明了感知机,它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元(TLU)(见图1.4),有时也被称为线性阈值元(LTU)。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值,而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联,TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数,并输出结果:上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
- 143自然语言处理进阶手册--人工神经网络初探
Jachin111
人工神经网络初探神经网络与人类大脑人类虽然拥有智慧,但对智慧是如何产生的却不得而知,对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点,神经网络的起点就在这里。准确地说,这里所述的神经网络其实是人工神经网络,仅仅是模仿了人脑神经网络的部分结构特征与机理。在本小节,我们来对神经网络与人类大脑来作一番对比,比较两者的不同与联系。人类神经系统的基本单元是神经元,约有1000亿个,是一种高度分化的细胞。神经元能够接受
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数
小浣熊的技术
神经网络matlab算法
神经网络算法中,参数的设置或者调整,有什么方法可以采用若果对你有帮助,请点赞。神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同,也就使各种算法适用
- 《探秘神经网络:人工智能的强大引擎》
程序猿阿伟
人工智能神经网络深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能已经成为了热门话题,而神经网络作为人工智能的重要组成部分,正发挥着越来越关键的作用。那么,什么是神经网络呢?它在人工智能中又有哪些令人瞩目的应用呢?一、什么是神经网络神经网络,也被称为人工神经网络,是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。生物神经网络是由大量的神经元相互连接而成,通过电信号和化学信号进行信息传递和处理。人工神经网络则是由许多简单的处理单元(称为
- cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化
阳阳2013哈哈
PHPcnn机器学习深度学习神经网络
卷积神经网络是如何反向调整参数的?卷积神经网络反向传播和bp有什么区别如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法(Backpropagation)是目前用来训练人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的最常用且最有效的算法。其主要思想是:(1)将训练集数据输入到ANN的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这是ANN的前向传播过程;(2)由于ANN的输出结
- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- 精读《深度学习 - 函数式之美》
可口可乐Vip
前端深度学习人工智能
1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛,因为函数式与深度学习模型的契合度很高,TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell就很好的诠释了这个道理。通过这篇文章可以加深我们对深度学习与函数式编程的理解。2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象
- 神经网络入门经典书籍,神经网络理论及应用
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神经网络人工智能深度学习算法
想要学习人工神经网络,需要什么样的基础知识?人工神经网络理论百度网盘下载:链接:提取码:rxlc简介:本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向;第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径;第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
- 一张图读懂人工智能
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人工智能
一、生成人工智能的概念和应用,以及如何使用大型语言模型进行聊天和创造原创内容。这项技术将会对人类和企业产生深远影响。计算机获得学习、思考和交流的能力,被称为生成人工智能。生成人工智能可以立即获得人类所有知识的总和,并回答任何问题。大型语言模型是人工神经网络,可以处理任何类型的内容,如文本或图像。二、大型语言模型的训练过程和应用场景,包括文本到文本、图像到文本、语音转录等多个方面。同时也提到了不同模
- 深度学习图像算法工程师--面试准备(1)
小豆包的小朋友0217
深度学习算法人工智能
1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction?采⽤Sigmoid等函数,算激活函数时(指数运算),计算量⼤,反向传播求误差梯度时,求导涉及除法和指数运算,计算量相对⼤,⽽采⽤ReLU激活函数,整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络,Sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况(在Sigmoid接近饱和区时,变换太缓慢,导数趋于0,这种情况会造成信
- 机器学习入门--循环神经网络原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习rnn深度学习
循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络,RNN更加适合处理时间序列数据,如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络,其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息,并且
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Tomorrowave
人工智能深度学习算法人工智能
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
- 【机器学习笔记】10 人工神经网络
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机器学习机器学习笔记人工智能
人工神经网络发展史1943年,心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型,MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈,每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数,每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非线性问题,这极大影响
- 深度学习:开启人工智能的未来探索之旅
快乐非自愿
人工智能深度学习
科技的飞速发展使得人工智能(AI)成为当今科技领域的热点之一,其中,深度学习作为人工智能的关键技术,正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。本文将深入探讨深度学习在人工智能未来发展中的关键作用,以及它如何推动人工智能技术的持续进步和广泛应用。深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构,实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
- 大致聊聊ChatGPT的底层原理,实现方法
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chatgpt人工智能机器学习
文目录深度学习基础ChatGPT的本质ChatGPT原理详解一、深度学习基础—深度学习是什么?如何理解神经网络结构?关于生物神经网络结构如下:神经网络介绍人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简写为ANN)也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。当电信号通过树突进入到核细胞时,会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后,细胞会被激活,通过轴突发出信号。从
- 【MATLAB】小波神经网络回归预测算法
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义小波神经网络回归预测算法是一种利用小波变换和人工神经网络相结合的方法,用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理与方法:小波变换:小波变换是一种多分辨率分析技术,能够将信号分解成不同频率的子信号。小波变换使用小波函数作为基函数,在时间和尺度上对信号进行局部分析。分解产生的低频子信号表示信号的整体趋势,高频子信号表示信号的
- 非线性回归的原理与实现
o0Orange
回归数据挖掘人工智能
1.激活函数:激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数,比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构,输入层,隐含层,输出层3,隐含层大于2的神经网络,都可以叫深度神经网络。importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimeimportperf_counter#增加一个维度100000行1
- 从神经网络反思大脑
ozxdno
1.大脑与神经网络的相似性图1神经元与其他细胞的连接图2人工神经网络中的一个连接从上图可能看不出任何相似性,图2的x相当于图1的Synapticterninals(突触终端),x指向f的箭头相当于Axon(轴突),f可以看作整个神经细胞,y可以看作Dendrite(树突)。参考生物神经系统中神经元的排布,铺出人工神经网络(ANN)。图3多个连接形成的人工神经网络图3是一种相当广泛的基本神经网络的结
- 机器学习12-基本感知器
dracularking
机器学习机器学习人工智能感知器Perceptron
感知器(Perceptron)是一种最简单的人工神经网络结构,由美国心理学家FrankRosenblatt在1957年提出。它是一种单层的前馈神经网络,通常用于二分类问题。基本感知器由多个输入节点、一个输出节点和一组权重参数组成。每个输入节点都与输出节点连接,并且具有一个对应的权重参数,用来调节输入的重要性。感知器的输出是输入的线性组合,通过一个激活函数进行转换,最终输出一个二进制值(通常是0或1
- 【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义GA_BP神经网络回归预测算法结合了遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork,BPNN),用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理:BP神经网络回归模型:BP神经网络是一种前向人工神经网络,具有输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与下一层
- 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization
夏洛的网
机器学习深度学习论文深度学习神经网络
——论文地址:Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一:参考1:机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大,但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性,要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验,我们表明这些传统的方法并不能解释大
- 深度学习新进展:探析AI领域的最新发展
X.AI666
深度学习人工智能深度学习
深度学习的进展在人工智能领域,深度学习已经成为了一个热门话题。它通过模拟人类大脑学习过程的神经网络,使得计算机能够从大量数据中自动提取特征、识别模式、进行分类以及预测等任务。近年来,深度学习技术取得了惊人的发展,应用范围不断扩大,涵盖了社交网络、自动驾驶、医疗诊断、金融预测等众多领域。本文将探讨深度学习领域的一些新进展。方向一:深度学习的基本原理和算法基本原理深度学习源于人工神经网络,这些人工神经
- BP神经网络风速预测
MATLAB代码顾问
神经网络人工智能深度学习
BP(Backpropagation)神经网络,也称为反向传播神经网络,是一种非常重要的人工神经网络。它基于梯度下降算法,通过反向传播误差来更新神经网络中的权重和偏差,以达到优化网络和提高预测准确性的目的。BP神经网络主要包括以下几个步骤:前向传播:在这个阶段,输入数据被送入网络,并通过每一层传播,直到输出层。每一层的输出都是下一层的输入。每个神经元的输出都是其权重加权输入的总和,再经过一个活化函
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http