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applecai
深度前馈神经网络--Apple的学习笔记主要就是设计数学模型,使得误差预计与实际误差最小,然后使用梯度下降法调整参数。其中多了隐层。神经网络与机器学习的线性回归的主要区别在于基本都是处理非凸优化问题,所以会用神经网络。一般都使用交叉熵求loss,原因是处理接近饱和的梯度比较费时间。反向传播(Backpropagation,缩写为BP)是”误差反向传播”的简称。用到了链式求导法则去更新权重参数。参考
- 【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络
AmosTian
AI#机器学习#深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习多层感知器
文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习反向传播算法目标计算∂z(l)∂wij(l)\frac{\partialz^{(l)}}{\partialw^{(l)}_{ij}}∂wij(l)∂z(l)计算∂z(l)∂b(l)\frac{\p
- 机器学习之对神经网络的基本原理的了解
JNU freshman
机器学习人工智能机器学习神经网络人工智能
文章目录神经网络与机器学习神经网络的结点神经网络与机器学习神经网络代替模型和用学习规则代替机器学习神经网络代替模型:神经网络是一种受到生物神经系统启发的计算模型,它由多个神经元层组成,这些神经元层之间有连接权重,可以通过训练来调整这些权重,以执行特定的任务。神经网络通过前向传播和反向传播来学习从输入到输出的映射关系,通常在监督学习任务中使用。这种方法通常涉及大量的数据和计算资源,并且在各种领域中都
- 神经网络与机器学习
Curry_Math
神经网络与深度学习机器学习神经网络人工智能
《神经网络与深度学习》第一章绪论1.1人工智能知识结构预备知识顶会论文常用的深度学习框架研究领域1.2如何开发AIS芒果机器学习1.3表示学习局部表示和分布式表示1.4深度学习(DeepLearning)1.5人脑神经网络人工神经网络神经网络发展史第一章绪论1.1人工智能人工智能的一个子领域神经网络:一种以(人工)神经元为基本单元的模型深度学习:一种机器学习问题,主要解决贡献度分配问题知识结构知识
- 《神经网络与机器学习》笔记(七)
糖醋排骨盐酥鸡
第九章无监督学习典型的无监督学习问题可以分为以下几类:无监督特征学习是从无标签的训练数据中挖掘有效的特征或表示。无监督特征学习一般用来进行降维、数据可视化或监督学习前期的数据预处理。特征学习也包含很多的监督学习算法,比如线性判别分析等。概率密度估计简称密度估计,是根据一组训练样本来估计样本空间的概率密度。密度估计可以分为参数密度估计和非参数密度估计。参数密度估计是假设数据服从某个已知概率密度函数形
- 《神经网络与机器学习》笔记(四)
糖醋排骨盐酥鸡
第六章循环神经网络循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络。循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习。随时间反向传播算法即按照时间的逆序将错误信息一步步地往前传递。当输入序列比较长时,会存在梯度爆炸和消失问题,也称为长程依赖问题。为了解决这个问题,人们对循环神经网络进行了很多的改进,其中最有效的改进方式引入门控机制。循环神经
- 神经网络与机器学习,tensorflow,part5(简单卷积网络实现mnist手写数字识别__准确率达0.99
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#载入MNIST数据集,创建默认的InteractiveSession。fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#定
- 《神经网络与机器学习》笔记(一)
糖醋排骨盐酥鸡
《神经网络与深度学习》笔记本书组织架构入门篇第一章绪论特征表示方法局部特征含义:也称为离散表示或符号表示,通常是用one-hot向量的形式优点:这种离散的表示方式具有很好的解释性因为向量稀疏,所以用于线性模型时计算效率非常高缺点:one-hot向量维数太高,不能扩展(因为维数是由词表大小决定的)不同向量之间的相似度为0,无法进行相似度计算分布式表示含义:也称为*分散式表示,如NLP中的词嵌入,是用
- 书单
isolate_watcher
读书笔记
书名C++PrimerPlusC++PrimerPlusC++PrimerPlusC++Primer第五版编译原理计算机组成与设计:硬件/软件接口TCP/IP详解卷1神经网络与机器学习深入理解计算机系统(原书第2版)C语言程序设计:现代方法(第2版)设计模式可复用面向对象软件的基础计算机程序的构造和解析(原书第2版)C++程序设计语言算法导论UNIX环境高级编程(第3版)UNIX网络编程卷1:套接
- 《神经网络与机器学习》笔记(五)
糖醋排骨盐酥鸡
第七章网络优化与正则化虽然神经网络具有非常强的表达能力,但是当应用神经网络模型到机器学习时依然存在一些难点问题。主要分为两大类:(1)优化问题:神经网络模型是一个非凸函数,再加上在深度网络中的梯度消失问题,很难进行优化;另外,深度神经网络模型一般参数比较多,训练数据也比较大,会导致训练的效率比较低。(2)泛化问题:因为神经网络的拟合能力强,反而容易在训练集上产生过拟合。因此在训练深度神经网络时,同
- 《神经网络与机器学习》笔记(三)
糖醋排骨盐酥鸡
第五章卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN或ConvNet)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络最早是主要用来处理图像信息。在用全连接前馈网络来处理图像时,会存在两个问题:(1)参数太多;(2)全连接前馈网络无法直接提取(可通过数据增强实现)图片的局部不变性特征。目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆
- 神经网络与机器学习,tensorflow,part2(python实现感知机)
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以下是python利用numpy库和matplotlib库进行感知机的实现以及可视化其中有两个输入,共七组数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimep_x=np.array([[5,5],[4,5],[5,4],[4,4],[2,3],[0.25,0.25],[1,1]])y=np.array([1,1,1,1,-1,-1,-1]
- 《神经网络与机器学习》学习日记 1
杜杜整日都在撕大帝
《神经网络与机器学习》学习日记1第一章绪论1.MachineLearning(机器学习ML)1.1MLmodel2.表示学习2.1定义2.2目的2.3关键2.4两个核心问题2.5好的表示2.6特征表示的两种方式3.DeepLearning(深度学习DL)3.1定义3.2目的3.3深度3.4关键问题4.神经网络(这里指人工神经网络)定义第一章绪论(引用部分大部分是自己看书写下的笔记,敲上以方便后续理
- 神经网络与机器学习 笔记—单神经元解决XOR问题
TK13
神经网络与机器学习机器学习AI神经网络XOR问题COVER定理
单神经元解决XOR问题有两个输入的单个神经元的使用得到的决策边界是输入空间的一条直线。在这条直线的一边的所有的点,神经元输出1;而在这条直线的另一边的点,神经元输出0。在输入空间中,这条直线的位置和方向有两个输入节点相连的神经元的突触权值和它的偏置决定。由于输入模式(0,0)和(1,1)是位于单位正方形相对的两个角,输入模式(0,1)和(1,0)也一样,很明显不能做出这样一条直线作为决策边界可以使
- 神经网络与机器学习 笔记—反向传播算法(BP)
TK13
神经网络与机器学习神经网络与机器学习反向传播算法AIBP算法13
先看下面信号流图,L=2和M0=M1=M2=M3=3的情况,上面是前向通过,下面部分是反向通过。1.初始化。假设没有先验知识可用,可以以一个一致分布来随机的挑选突触权值和阈值,这个分布选择为均值等于0的均匀分布,它的方差选择应该使得神经元的诱导局部域的标准偏差位于sigmoid激活函数的线行部分与饱和部分过渡处。(1)训练样本的呈现。呈现训练样本的一个回合给网络。对训练集中以某种形式排序的每个样本
- 神经网络与机器学习 - 第0章 导言
博_采_众_长
机器学习神经网络人工智能
文章目录0.1什么是神经网络神经网络的优点0.2人类大脑0.3神经元模型激活函数的类型神经元的统计模型0.4被看作有向图的神经网络0.5反馈0.6网络结构单层前馈网络多层前馈网络递归网络0.7知识表示知识表示的规则怎样在神经网络设计中加入先验信息如何在网络设计中建立不变性一些最终评论0.8学习过程有教师学习(监督学习)无教师学习强化学习无监督学习0.9学习任务模式联想模式识别函数逼近控制波束形成0
- 西瓜书第五章神经网络笔记
LeaveElan
神经网络机器学习人工智能
神经网络根据是T.Kohonen1988年在urNetworks创刊给出的定义,神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能模拟生物神经系统对真是世界物体所作出的交互反应。一个经典问题是神经网络与机器学习的区别在于什么?具体可参考这篇博客下面我给出结论:机器学习是计算机程序基于给定的有限的数据,选定某个学习目标,建立模型学习,并通过优化算法优化参数,直到满足指标要求的整个过
- 笔记:神经网络与深度学习—绪论
zhenpigmilk
机器学习
笔记:神经网络与深度学习绪论绪论一、关于本课程1.知识结构2.推荐教材3.推荐课程二、常用的深度学习框架绪论最近开始学习机器学习,从B站找到了一篇网课:复旦大学——邱锡鹏的《神经网络与机器学习》,因此写了几篇课程笔记,以便日后学习。课程链接课本以及课程PPT下载一、关于本课程人工智能的一个子领域。神经网络:一种以(人工)神经元为基本单元的模型深度学习:一类机器学习问题,主要解决贡献度分配问题这门课
- 神经网络与机器学习 pdf 全文内容详细分享
MAIN198
算法排序算法数据结构
神经网络与机器学习https://pan.baidu.com/s/1qs9wAX-lYBwwE_bO4nhiNg?pwd=5py4神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响较为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。在本书中,作者结合近年来神经网络和机器学习的新进展,从理论和实际应用出发,全面、系
- 神经网络学习(一)-- 框架建立
尾生爱柱子
小白之路神经网络学习python
神经网络学习(一)--框架建立文章目录神经网络学习(一)--框架建立前言一、神经网络的定义神经网络的优点:二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言这里只记录一些基本概念,并保存系列文章的导航栏最近工作中开始需要神经网络,之前遇到神经网络类问题一直都采取视而不见的态度,现在躲不过去了,遂开始学习。资料来源是SimonHaykin著《神经网络与机器学习》(第三版)和《神经网络与深度学习》(邱锡鹏著)
- 神经网络与深度学习(二) pytorch入门——张量
红肚兜
本文章参考飞桨AIStudio——人工智能学习实训社区神经网络与机器学习:案例与实践教程进行学习目录一、概念:张量算子二.、使用pytorch实现张量运算1.2.1创建张量1.2.1.1指定数据创建张量1.2.1.2指定形状创建1.2.1.3指定区间创建张量1.2.2张量的属性1.2.2.1张量的形状1.2.2.2形状的改变1.2.2.3张量的数据类型1.2.2.4张量的设备位置1.2.3张量与N
- 正则化最小二乘法——神经网络与机器学习笔记2
Reader2号
machinelearning正则化最小二乘法最小二乘法机器学习线性规划
参考AndrewNg公开课的推导一些公式trA=∑ni=1AiitrAB=trBAtrABC=trCBA=trBCAtrA=trATifa∈R,tra=a∇AtrAB=BT∇AtrABATC=CAB+CTABT∇θJ=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢∂J∂θ0∂J∂θ1⋮∂J∂θn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥∇Af(A)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢∂f∂A11⋮∂A∂An1⋯⋱⋯∂A∂A1n⋮∂A∂Ann⎤⎦⎥⎥⎥⎥正则化最小二乘法推
- 神经网络与机器学习中双半月环数据集python实现
蜗牛的笨笨
人工智能与机器学习pythonnumpy机器学习神经网络人工智能
文章目录两个半月环的数据集为什么要写这个?数据集的构成两个半月环的数据集为什么要写这个?还能问什么啊???肯定是老师要求的啊啊啊啊啊啊。但是从本质上来说,还是学习,学习都是自己的,应该是自发的、自主的,通过自己一步一步的做了,去学习了才能真正收获到东西,学习目的.学习的目的是掌握知识,为自己的将来打好基础,作好铺垫。.学习仅仅是一个提高自己过程。.正如人们常说的"学以致用",学习就是为了将来的发展
- Michael Nielsen的神经网络与深度学习入门教程
笑横野
神经网络程序人生
MichaelNielsen的神经网络与深度学习入门教程作者:MichaelNielsen这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料。作者以MNIST为例详细介绍了神经网络中的基本概念,比如梯度下降优化方法,反向传播算法(backpropagationalgorithm),以及各种神经网络训练过程中的小技巧,比如初始权重的选择方法,梯度下降方法的进一步改进,选取不同的代价函数,如何防止过拟
- 神经网络与机器学习 笔记—Rosenblatt感知机
TK13
神经网络与机器学习
Rosenblatt感知机器感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊位置:它是第一个从算法上完整描述的神经网络。它的发明者Rosenblatt是一位心里学家,在20世纪60年代和70年代,感知器的启发,工程师、物理学家以及数学家们纷纷投身于神经网络各个不同方面的研究。值得一提的是,尽管在58年Rosenblatt关于感知器的论文就发表了,感知器在今天依然是有效的。Rosenblatt感知器建立在一个
- 记一下机器学习笔记 支持向量机
Sibada_scut
这里是《神经网络与机器学习》以及一些《统计学习方法》的笔记。(主要是《神机》坑爹没给SMO或者其他求解算法)大概知道为啥《神机》这本讲神经网络的书会把SVM放进去了,从结构上看,SVM跟感知机,使用了核方法的SVM跟单隐藏层的神经网络确实非常相似,而当年Vapnic正式提出SVM的论文题目就叫“支持向量网络”。(虽然主要是因为当时神经网络正火而被要求整这名的)支持向量机(SupportVector
- 记一下机器学习笔记 多层感知机的反向传播算法
Sibada_scut
《神经网络与机器学习》第4章前半段笔记以及其他地方看到的东西的混杂…第2、3章的内容比较古老预算先跳过。不得不说幸亏反向传播的部分是《神机》里边人话比较多的部分,看的时候没有消化不良。多层感知机书里前三章的模型的局限都很明显,对于非线性可分问题苦手,甚至简单的异或都弄不了。于是多层感知机(也就是传说中的神经网络)就被发明了出来对付这个问题。多层感知机就是由一系列的感知机,或者说神经元组成,每个神经
- 记一下机器学习笔记 Rosenblatt感知机
Sibada_scut
一入ML深似海啊…这里主要是《神经网络与机器学习》(NeuralNetworksandLearningMachines,以下简称《神机》)的笔记,以及一些周志华的《机器学习》的内容,可能夹杂有自己的吐槽,以及自己用R语言随便撸的实现。话说这个《神经网络与机器学习》还真是奇书,不知是作者风格还是翻译问题,一眼望去看不到几句人话(也许是水利狗看不懂),感觉我就是纯买来自虐的。作为开始当然是最古老的机器
- 记一下机器学习笔记 最小均方(LMS)算法
Sibada_scut
这里是《神经网络与机器学习》第三章的笔记…最小均方算法,即Least-Mean-Square,LMS。其提出受到感知机的启发,用的跟感知机一样的线性组合器。在意义上一方面LMS曾被用在了滤波器上,另一方面对于LMS的各种最优化方式为反向传播算法提供了思想基础。于是这章书主要是简单介绍LMS算法的原理,并介绍几个简单的最优化方法,然后用物理热力学原理描述LMS算法的学习过程(这个部分太过高深只好跳过
- 神经网络与机器学习 第一讲(1)——为什么需要机器学习
weixin_30642869
一、什么是机器学习?1.有些问题很难用写程序去解决,比如对象识别:1)我们不知道人脑是怎么识别对象的,也就没法写程序2)即使我们有很好的想法,还是发现很难写2.很难计算一个信用卡交易行为是不是异常的:1)找不到简单的规则,可能需要结合巨大数量的规则2)作弊的手段是随时间变化的,我们的程序需要不断更新二、机器学习方法1.收集输入输出对2.机器学习算法能够利用这些输入输出对,完成任务1)需要很多样例2
- log4j对象改变日志级别
3213213333332132
javalog4jlevellog4j对象名称日志级别
log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别,或是根据条件改变日志级别。
log4j配置文件:
log4j.rootLogger=ERROR,FILE,CONSOLE,EXECPTION
#log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.FILE=org.apache.l
- elk+redis 搭建nginx日志分析平台
ronin47
elasticsearchkibanalogstash
elk+redis 搭建nginx日志分析平台
logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次,需要有个队 列,redis的l
- Yii2设置时区
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PHPtimezoneyii2
时区这东西,在开发的时候,你说重要吧,也还好,毕竟没它也能正常运行,你说不重要吧,那就纠结了。特别是linux系统,都TMD差上几小时,你能不痛苦吗?win还好一点。有一些常规方法,是大家目前都在采用的1、php.ini中的设置,这个就不谈了,2、程序中公用文件里设置,date_default_timezone_set一下时区3、或者。。。自己写时间处理函数,在遇到时间的时候,用这个函数处理(比较
- js实现前台动态添加文本框,后台获取文本框内容
171815164
文本框
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://w
- 持续集成工具
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持续集成
持续集成是什么?我们为什么需要持续集成?持续集成带来的好处是什么?什么样的项目需要持续集成?... 持续集成(Continuous integration ,简称CI),所谓集成可以理解为将互相依赖的工程或模块合并成一个能单独运行
- 数据结构哈希表(hash)总结
永夜-极光
数据结构
1.什么是hash
来源于百度百科:
Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
- 乱七八糟
程序员是怎么炼成的
eclipse中的jvm字节码查看插件地址:
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
安装该地址的outline 插件 后重启,打开window下的view下的bytecode视图
http://andrei.gmxhome.de/eclipse/
jvm博客:
http://yunshen0909.iteye.com/blog/2
- 职场人伤害了“上司” 怎样弥补
aijuans
职场
由于工作中的失误,或者平时不注意自己的言行“伤害”、“得罪”了自己的上司,怎么办呢?
在职业生涯中这种问题尽量不要发生。下面提供了一些解决问题的建议:
一、利用一些轻松的场合表示对他的尊重
即使是开明的上司也很注重自己的权威,都希望得到下属的尊重,所以当你与上司冲突后,最好让不愉快成为过去,你不妨在一些轻松的场合,比如会餐、联谊活动等,向上司问个好,敬下酒,表示你对对方的尊重,
- 深入浅出url编码
antonyup_2006
应用服务器浏览器servletweblogicIE
出处:http://blog.csdn.net/yzhz 杨争
http://blog.csdn.net/yzhz/archive/2007/07/03/1676796.aspx
一、问题:
编码问题是JAVA初学者在web开发过程中经常会遇到问题,网上也有大量相关的
- 建表后创建表的约束关系和增加表的字段
百合不是茶
标的约束关系增加表的字段
下面所有的操作都是在表建立后操作的,主要目的就是熟悉sql的约束,约束语句的万能公式
1,增加字段(student表中增加 姓名字段)
alter table 增加字段的表名 add 增加的字段名 增加字段的数据类型
alter table student add name varchar2(10);
&nb
- Uploadify 3.2 参数属性、事件、方法函数详解
bijian1013
JavaScriptuploadify
一.属性
属性名称
默认值
说明
auto
true
设置为true当选择文件后就直接上传了,为false需要点击上传按钮才上传。
buttonClass
”
按钮样式
buttonCursor
‘hand’
鼠标指针悬停在按钮上的样子
buttonImage
null
浏览按钮的图片的路
- 精通Oracle10编程SQL(16)使用LOB对象
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用LOB对象
*/
--LOB(Large Object)是专门用于处理大对象的一种数据类型,其所存放的数据长度可以达到4G字节
--CLOB/NCLOB用于存储大批量字符数据,BLOB用于存储大批量二进制数据,而BFILE则存储着指向OS文件的指针
/*
*综合实例
*/
--建立表空间
--#指定区尺寸为128k,如不指定,区尺寸默认为64k
CR
- 【Resin一】Resin服务器部署web应用
bit1129
resin
工作中,在Resin服务器上部署web应用,通常有如下三种方式:
配置多个web-app
配置多个http id
为每个应用配置一个propeties、xml以及sh脚本文件
配置多个web-app
在resin.xml中,可以为一个host配置多个web-app
<cluster id="app&q
- red5简介及基础知识
白糖_
基础
简介
Red5的主要功能和Macromedia公司的FMS类似,提供基于Flash的流媒体服务的一款基于Java的开源流媒体服务器。它由Java语言编写,使用RTMP作为流媒体传输协议,这与FMS完全兼容。它具有流化FLV、MP3文件,实时录制客户端流为FLV文件,共享对象,实时视频播放、Remoting等功能。用Red5替换FMS后,客户端不用更改可正
- angular.fromJson
boyitech
AngularJSAngularJS 官方APIAngularJS API
angular.fromJson 描述: 把Json字符串转为对象 使用方法: angular.fromJson(json); 参数详解: Param Type Details json
string
JSON 字符串 返回值: 对象, 数组, 字符串 或者是一个数字 示例:
<!DOCTYPE HTML>
<h
- java-颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I
bylijinnan
java
public class ReverseWords {
/**
* 题目:颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I.词以空格分隔。
* 要求:
* 1.实现速度最快,移动最少
* 2.不能使用String的方法如split,indexOf等等。
* 解答:两次翻转。
*/
publ
- web实时通讯
Chen.H
Web浏览器socket脚本
关于web实时通讯,做一些监控软件。
由web服务器组件从消息服务器订阅实时数据,并建立消息服务器到所述web服务器之间的连接,web浏览器利用从所述web服务器下载到web页面的客户端代理与web服务器组件之间的socket连接,建立web浏览器与web服务器之间的持久连接;利用所述客户端代理与web浏览器页面之间的信息交互实现页面本地更新,建立一条从消息服务器到web浏览器页面之间的消息通路
- [基因与生物]远古生物的基因可以嫁接到现代生物基因组中吗?
comsci
生物
大家仅仅把我说的事情当作一个IT行业的笑话来听吧..没有其它更多的意思
如果我们把大自然看成是一位伟大的程序员,专门为地球上的生态系统编制基因代码,并创造出各种不同的生物来,那么6500万年前的程序员开发的代码,是否兼容现代派的程序员的代码和架构呢?
- oracle 外部表
daizj
oracle外部表external tables
oracle外部表是只允许只读访问,不能进行DML操作,不能创建索引,可以对外部表进行的查询,连接,排序,创建视图和创建同义词操作。
you can select, join, or sort external table data. You can also create views and synonyms for external tables. Ho
- aop相关的概念及配置
daysinsun
AOP
切面(Aspect):
通常在目标方法执行前后需要执行的方法(如事务、日志、权限),这些方法我们封装到一个类里面,这个类就叫切面。
连接点(joinpoint)
spring里面的连接点指需要切入的方法,通常这个joinpoint可以作为一个参数传入到切面的方法里面(非常有用的一个东西)。
通知(Advice)
通知就是切面里面方法的具体实现,分为前置、后置、最终、异常环
- 初一上学期难记忆单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
middle 中间的,中级的
well 喔,那么;好吧
phone 电话,电话机
policeman 警察
ask 问
take 拿到;带到
address 地址
glad 高兴的,乐意的
why 为什么
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husband 丈夫
da
- Linux日志分析常用命令
dcj3sjt126com
linuxlog
1.查看文件内容
cat
-n 显示行号 2.分页显示
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F 显示下一屏
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/get 查询"get"字符串并高亮显示 3.显示文件尾
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-f 不退出持续显示
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-n 按照
- JSONP 原理分析
fantasy2005
JavaScriptjsonpjsonp 跨域
转自 http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/224
JavaScript是一种在Web开发中经常使用的前端动态脚本技术。在JavaScript中,有一个很重要的安全性限制,被称为“Same-Origin Policy”(同源策略)。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制,即JavaScript只能访问与包含它的
- 使用connect by进行级联查询
234390216
oracle查询父子Connect by级联
使用connect by进行级联查询
connect by可以用于级联查询,常用于对具有树状结构的记录查询某一节点的所有子孙节点或所有祖辈节点。
来看一个示例,现假设我们拥有一个菜单表t_menu,其中只有三个字段:
- 一个不错的能将HTML表格导出为excel,pdf等的jquery插件
jackyrong
jquery插件
发现一个老外写的不错的jquery插件,可以实现将HTML
表格导出为excel,pdf等格式,
地址在:
https://github.com/kayalshri/
下面看个例子,实现导出表格到excel,pdf
<html>
<head>
<title>Export html table to excel an
- UI设计中我们为什么需要设计动效
lampcy
UIUI设计
关于Unity3D中的Shader的知识
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,
- 如何禁止页面缓存
nannan408
htmljspcache
禁止页面使用缓存~
------------------------------------------------
jsp:页面no cache:
response.setHeader("Pragma","No-cache");
response.setHeader("Cache-Control","no-cach
- 以代码的方式管理quartz定时任务的暂停、重启、删除、添加等
Everyday都不同
定时任务管理spring-quartz
【前言】在项目的管理功能中,对定时任务的管理有时会很常见。因为我们不能指望只在配置文件中配置好定时任务就行了,因为如果要控制定时任务的 “暂停” 呢?暂停之后又要在某个时间点 “重启” 该定时任务呢?或者说直接 “删除” 该定时任务呢?要改变某定时任务的触发时间呢? “添加” 一个定时任务对于系统的使用者而言,是不太现实的,因为一个定时任务的处理逻辑他是不
- EXT实例
tntxia
ext
(1) 增加一个按钮
JSP:
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
Stri
- 数学学习在计算机研究领域的作用和重要性
xjnine
Math
最近一直有师弟师妹和朋友问我数学和研究的关系,研一要去学什么数学课。毕竟在清华,衡量一个研究生最重要的指标之一就是paper,而没有数学,是肯定上不了世界顶级的期刊和会议的,这在计算机学界尤其重要!你会发现,不论哪个领域有价值的东西,都一定离不开数学!在这样一个信息时代,当google已经让世界没有秘密的时候,一种卓越的数学思维,绝对可以成为你的核心竞争力. 无奈本人实在见地