- Tensorflow 实现 Word2Vec
王小鸟_wpcool
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容,利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子,现在挣钱真容易。附链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py代码
- 深度学习的发展历程
SnowScholar
深度学习机器学习深度学习神经网络发展历程
参考书籍《Tensorflow实战Google深度学习框架》郑泽宇等要想学习深度学习这门技术,那么有必要对其发展作一定程度的了解。深度学习其实不是一门新技术,目前大家熟悉的“深度学习”基本上是深度神经网络的一个代名词,神经网络技术可追溯到1943年。深度学习之所以被人们认为是新技术,那是因为它在21世纪初并不流行。神经网络的发展不是一番风顺,它的发展经历了三个起落,也可分为三个阶段。第一阶段:受到
- Tensorflow实战深度学习笔记一
独立开发者Lau
人类直观能力----人工智能(自然语言理解、图像识别、语音识别等)。经验----机器学习。训练----特征相关度。特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征,并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
- 4.3 TensorFlow实战三(3):MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型
大白猿学习笔记
一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题,提高了识别性能。很容易想到,能否增加隐藏层数量来进一步提高模型预测的的准确率。这一节我们尝试构建两层神经网络模型。代码方面,只需要修改隐藏层构建到输出层构建的一部分即可#构建多隐藏层(2层)H1_NN=256#第1隐藏层神经元的数量w1=tf.Variable(tf.rand
- TensorFlow实战教程(三十五)-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别(基础篇)
张志翔的博客
TensorFlow实战教程pythontensorflowkeras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。这篇文章将介绍基础知识,因为很多读者咨询我如何用VSCode配置Keras深度学习环境,并对比常用的深度学习框架,最后普及手写数字识别案例。基础性文章,希望对您有所帮助一.VSCode安装Python在介绍代码之前,先讲解Python常用的开发
- TensorFlow实战教程(二十五)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(下)模型构建
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~上一篇文章处理后的数据格式如下图所示,将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件,这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练、
- TensorFlow实战教程(十九)-Keras搭建循环神经网络分类案例及RNN原理详解
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkerasrnn
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。这篇文章将详细讲解循环神经网络RNN的原理知识,并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。基础性文章,希望对您有所帮助!一.循环神经网络在编写代码之前,我们需要介绍什么是RNN,RNN是怎样运行的以及RNN的
- TensorFlow实战教程(二十四)-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(上)数据预处理
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~一.什么是命名实体识别实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)对于知识图谱构
- TensorFlow实战教程(二十八)-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像,一篇非常经典的图像分类文字。这篇文章将结合文本挖掘介绍微博情感分类知识,包括数据预处理、机器学习和深度学习的情感分类,后续结合LDA进行主题挖掘。基础性文章,希望对您有所帮助!一.BiLSTM模型LSTM的全称是LongShort-TermMemory,
- TensorFlow实战教程(一)-TensorFlow环境部署
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflow人工智能python
从本篇文章开始,作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。第一篇文章主要讲解神经网络基础概念,同时讲解TensorFlow2.0的安装过程及基础用法,主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~同时自己也是人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。
- TensorFlow实战教程(十七)-Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析
张志翔的博客
TensorFlow实战教程tensorflowkeras分类
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章,希望对您有所帮助!一.什么是分类学习1.Classification我们之前文章解决的都是回归问题,它预测的是一个连续分布的值,例如房屋的价格、汽车的速度、Pizza的价格
- [TensorFlow 学习笔记-03]TensorFlow简介
caicaiatnbu
TensorFlow学习笔记深度学习TensorFlow
[版权说明]TensorFlow学习笔记参考:李嘉璇著TensorFlow技术解析与实战黄文坚唐源著TensorFlow实战郑泽宇顾思宇著TensorFlow实战Google深度学习框架乐毅王斌著深度学习-Caffe之经典模型详解与实战TensorFlow中文社区http://www.tensorfly.cn/极客学院著TensorFlow官方文档中文版TensorFlow官方文档英文版以及各位大
- 免费教材丨第55期:Python机器学习实践指南、Tensorflow 实战Google深度学习框架
人工智能爱好者俱乐部
小编说时间过的好快啊,小伙伴们是不是都快进入寒假啦?但是学习可不要落下哦!本期教材本期为大家发放的教材为:《Python机器学习实践指南》、《Tensorflow实战Google深度学习框架》两本书,大家可以根据自己的需要阅读哦!《Python机器学习实践指南》内容简介机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Py
- Tensorflow入门(七)——CNN经典模型:LeNet
陈陈陈Chann
#Tensorflow卷积神经网络tensorflow深度学习机器学习
上一节《Tensorflow入门(六)——初识卷积神经网络(CNN)》实战篇《Tensorflow实战(二)——MNIST(CNN实现)》原文链接:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862本文在原文基础上进行细微的修改和完善。文章目录1.CNN的三个特点1.1局部感知1.2参数(权值)共享1.3池化2.LeNet52.1C1层(卷积层):6@28×2
- 深度之眼-机器学习总结
任嘉平生愿
为期三个月的西瓜书机器学习训练营结束,昨天听完了毕业典礼。我做了如下总结:校长讲话:定目标短时间自己的小团队闭环开环闭环----学习小部分就应用时间和努力的堆积打比赛应用人工智能的课题和方向资料tensorflow实战google深度学习框架和强者学习才会遇强则强博士讲话:1.坚持写博客2.github3.多练习4.英文原版的文章高级课程你目前的弱点是什么5.多读论文
- 机器学习(19)---神经网络详解
冒冒菜菜
机器学习从0到1机器学习人工智能神经网络笔记
神经网络一、神经网络概述1.1神经元模型1.2激活函数二、感知机2.1概述2.2实现逻辑运算2.3多层感知机三、神经网络3.1工作原理3.2前向传播3.3Tensorflow实战演示3.3.1导入数据集查看3.3.2数据预处理3.3.3建立模型3.3.4评估模型四、反向传播五、例题5.1题15.2题2一、神经网络概述1.1神经元模型 1.这里采用最广泛一种定义:神经网络是由适应性的简单单元组成的广
- springboot自定义banner的输出与源码解析
理想万岁万万岁
springboot源码JAVAspringbootjava后端
文章目录一、介绍二、演示环境三、自定义banner1.文本2.图片3.placeholder占位符4.关闭banner四、源码分析1.关闭banner2.banner模式3.banner打印器4.打印banner①获取banner②打印banner5.版本号占位符的解析器6.文本格式占位符的解析器7.应用标题占位符的解析器五、总结一、介绍Banner即横幅的意思,我们在庆祝某些事情时有些显眼包总会
- TensorFlow实战(五)Deep Dream(计算机生成梦幻图像)——理解深度神经网络结构及应用
young974
一、疑问卷积层究竟学到了什么内容?同一卷积层中不同通道学习到的内容有什么区别?浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有什么区别?二、DeepDream技术原理DeepDream生成梦幻图像1.利用CNN进行图像分类:CNN的图像分类2.DeepDream使用梯度上升的方法可视化网络每一层的特征,即用一张噪声图像输入网络,反向更新的时候不更新网络权重,而是更新初始图像的像素值,(这里卷积神经网络是固定的
- 机器学习实战:Python基于NN神经网络进行分类(十一)
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python神经网络
文章目录1前言1.1神经网络的介绍1.2神经网络的应用2.Tensorflow实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3数据预处理2.4建立神经网络2.5训练模型2.6评估模型2.7预测3.讨论1前言神经网络(Neuralnetwork,NN)机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构,每个神经元都接收输入信号、进行计算并
- 【Manning2022新书】TensorFlow实战
数据派THU
神经网络机器学习人工智能深度学习java
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。在本实用教程中,您将在创建可用于生产的应用(如法语-英语翻译程序和可以编写小说的神经网络)时,亲自构建可重用的技能。您将欣赏从DL基础知识到NLP、图像处理和MLOps
- 深度学习02-神经网络(MLP多层感知器)
liaomin416100569
深度学习神经网络人工智能
文章目录神经网络简介学习路径分类多层感知器(MLP)神经网络认识两层神经网络输入层从输入层到隐藏层从隐藏层到输出层激活层输出的正规化如何衡量输出的好坏反向传播与参数优化过拟合BP算法推导定义算法讲解前向传播反向传播具体实例tensorflow实战加载数据集数据预处理one-host编码keras.utils.to_categorical()构造多层感知器模型tf.keras.Sequentialk
- TensorFlow实战--使用神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类
C君莫笑
人生苦短-我用Pythontensorflowpython机器学习
利用单层神经网络实现对鸢尾花数据集的分类使用没有隐含层的单层前馈型神经网络来实现对鸢尾花的分类importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastftf.enable_eager_execution()#关键importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']="SimHei"plt.
- 线性回归详解及Tensorflow实战
lmn_
AI人工智能AI线性回归算法
0x01线性回归概述线性回归()是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法其表达形式为y=w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布线性回归可能是统计学和机器学习中最著名和最容易理解的算法之一在统计学中,线性回归是一种对标量响应和一个或多个解释变量(也称为因变量和自变量)之间的关系进行建模的线性方法一个解释变量的情况称为简单线性回归(simplelin
- 机器学习笔记(十三):TensorFlow实战五(经典卷积神经网络: LeNet -5 )
LiAnG小炜
机器学习笔记
1-引言之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型,不同结构的网络模型也有不同的效果。但是怎样的神经网络模型具有比较好的效果呢?下图展示了CNN的发展历程。经过人们不断的尝试,诞生了许多有有着里程碑式意义的CNN模型。因此我们接下来会学习这些非常经典的卷积神经网络LeNet-5AlexNetVGGInceptionResN
- Tensorflow-图像处理视频课程-唐宇迪-专题视频课程
迪哥有点愁了
视频教程图像处理深度学习tensorflow机器学习人工智能
Tensorflow-图像处理视频课程—491人已学习课程介绍课程以Tensorflow作为核心武器,基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。课程收益掌握如何使用Tensorflow进行图像处理并使用tensorflow实战。讲师介绍唐宇迪更多讲师课程计算机博士,专注于机器学习
- 深度学习之TensorFlow实战2
Mr Robot
深度学习TensorFlow人工智能人工智能深度学习tensorflowpython
TensorFlow基本概念图(Graph):图描述了计算的过程,TensorFlow使用图来表示计算任务。张量(Tensor):TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化的多维数组。操作(op):图中的节点被称为op(opearation的缩写),一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,产生0个或多个Tensor。会话(Session):图必须在称之为“会话
- Day1 #100DaysofMLCoding#
MWhite
2018-8-6个人前置条件:已经将《统计学习方法》《机器学习实战》一刷80%西瓜书一刷50%,tensorflow实战一刷70%kaggle上参与过titanic(Top6%)和数字识别(Top12%)比较了解pandas,numpy,matplotlib,seaborn,tensorflow,sklearn今日计划复习数学模型基础看深度学习博客——太长了悠闲时看视觉CV博客一colah个人博客
- TensorFlow实战(四)MNIST手写数字识别进阶——单、多隐层全连接网络
young974
上节手写数字识别入门用的是单个神经元来处理分类问题,准确率达0.8619。这一节做一些改进,以单隐含层全连接网络为例,可使准确率达0.9744。后进一步调整隐含层数测试发现,加入不同层数隐含层达到的准确率,3层>单层>2层。说明神经网络的层数未必越多越好。单个神经元模型全连接单隐藏层神经网络导入数据集importtensorflowastfimporttensorflow.examples.tut
- TensorFlow实战:LSTM的结构与cell中的参数
星之所望
python
一些参数训练的话一般一批一批训练,即让batch_size个句子同时训练;每个句子的单词个数为num_steps,由于句子长度就是时间长度,因此用num_steps代表句子长度。在NLP问题中,我们用词向量表示一个单词(一个数基本不能表示一个词,大家应该都知道的吧,可以去了解下词向量),我们设定词向量的长度为wordvec_size。LSTM结构中是一个神经网络,即下图的结构就是一个LSTM单元,
- 图像风格快速迁移tensorflow实战
sk千空
一个代码篮子1024程序员节tensorflowpython机器学习深度学习
引言需要解决的问题是:利用tensorflow的快速风格迁移功能,把一张qq的logo图片转换成《星空》油画的风格,并打印输出。如图所示,最右边图像是输入结果,左边两图是输入:一、操作步骤通过两天的学习,修了许多bug,踩了不少坑,终于把实验做成了。现在试着阐述相关的原理和具体操作步骤。这里我把整个实验过程分为4大部分,每个部分都会给出详细的操作步骤。A.软件的安装和配置B.风格迁移代码的理解和操
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p