qq_28808697
qq_28808697

convert_variables_to_constants

convert_variables_to_constants_第1张图片   

1、 博客TensorFlow 保存模型为 PB 文件中说，参数output_node_names，list()，可以多个。

2、博客TensorFlow的pb文件保存与读取——convert_variables_to_constants函数中说，在保存模型文件的时候，

我们只是导出了GraphDef部分，GraphDef保存了从输入层到输出层的计算过程。在保存的时候，通过

convert_variables_to_constants函数来指定保存的节点名称而不是张量的名称，例如“add:0”是张量的名称而

"add"表示的是节点的名称。

3、博客详解如何将TensorFlow训练的模型移植到Android手机详细介绍了训练生成pb文件的方法。

4、博客将tensorflow训练好的模型移植到android上 详细讲解了移植到android的过程。

5、基于现有 TensorFlow 模型构建 Android 应用

你可能感兴趣的:(tensorflow)

  • 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本 FergusJ 备份python开发语言
    查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
  • 错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib' 逆着tensor tensorflow2.0学习tensorflow
    错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子，出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了，重新加载程序，已经可以用了。
  • 下一代模型技术演进与场景应用突破 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
  • TikTokenizer 项目常见问题解决方案 齐飞锴Timothea
    TikTokenizer项目常见问题解决方案tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理，特别是将文本转化为可用于深度学习的格式。该项目是基于TensorFlow和Keras开发
  • 软件定义世界下的教育创新：高校计算机实验室应重心转向开源平台 开源
    一、一键式教学环境部署，节省90%准备时间•应用模板库：提供200+预置教学工具模板（如JupyterLab+TensorFlow、MySQL集群），教师可根据课程需求选择模板，5分钟内完成包含依赖库、运行环境的全栈部署。•多版本隔离：支持同一服务器并行运行不同版本框架（如Django3.2教学版与4.1开发版），避免版本冲突导致30%的课堂时间浪费。•自助式环境创建：学生通过命令行快速申请带GP
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • LeetCode98-验证二叉搜索树 学习的学习者 LeetCodePython二叉搜索树
    上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用Tensorflow(没办法，Google出品)这两天也拿来瞧了瞧好像也确实可以的！！！98-验证二叉搜索树给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉
  • 人工智能（AI）系统化学习路线 xiaoyu❅ python人工智能学习
    一、为什么需要系统化学习AI？人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
  • 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发 UwoiGit tensorflowopencvpygame
    在本篇文章中，我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
  • MNIST数据集&手写数字识别 Zoro｜ kerastensorflow人工智能机器学习
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。张量是TensorFlow中的基本数据单位，可以理解为多维数组，可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作（Operation）和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
  • AI模型技术前沿与跨场景应用实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看，可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制，而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
  • 大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard 豆豆总 kubernetes
    Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。k8s安装部署首先，我们在部署任何大型的组件前都必须要做的事情就是关闭防火墙和设置hostname了vi/etc/hostsk8s001xxx.xxx.xxx.xxk8s002xxx.xxx.xxx.xx...systemctlstopfirewall
  • 如何使用Python实现生成对抗网络（GAN） 「已注销」 互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
    生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
  • 从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
    从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
  • tensorflow 不支持python3以下的版本 辽宁大学 神经网络神经网络
    小白一枚，没用过tensorflow，所以在安装的时候导致版本错误安装不上。遇到这种情况建议换python的版本。
  • 3.13.0 python 配置tensorflow（CPU版本） m0_Gattuso tensorflow人工智能python
    condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源：Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了：condaenvironment里什么都没有，理
  • 模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现） 燃灯工作室 Aipytorchtensorflow人工智能
    一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
  • pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训 小枫小疯 深度学习部署模型转移pytorchtensorflow人工智能
    模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的
  • OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景 白.夜 深度学习opencv
    OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口，适合已经在使用
  • 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型 无水先生 人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
    微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明  使用预训练模
  • 数据分析及人工智能框架汇总 xihuanyuye 机器学习
    一、数据分析二、人工智能1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso
  • 本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？ 百态老人 人工智能科技算法vscode
    本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则：根据显卡架构选择CUDA版本（如NVIDIARTX50系列需CUDA12+，V100需CUDA11.x），并通过nvcc--version验证安装。GPU加速验证：运行以下代码检查硬件加速状态：importtensorflowastfprint("可用GPU数量：",len(tf
  • 训练大模型LLM选择哪种开发语言最好 大0马浓 人工智能训练python
    训练大型语言模型（LLM）时，选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求（如性能优化或硬件适配）。以下是常见语言的分析和推荐：---1.Python（首选语言）优势：-生态系统丰富：主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）均以Python为主要接口，提供完整的工具链（数据处理、模型训练、评估部署）。-开发效率高：语法简洁，适合快速实验和原型开发，社区
  • 开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux？ 俺足 人工智能ubuntu
    在AI/ML开发中，Ubuntu是更优选的Linux发行版，原因如下：1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架（如TensorFlow、PyTorch）和依赖库，且通过apt包管理器可快速部署开发环境。提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持，简化CUDA和cuDNN的配置流程（如nvidia-smi直接监控显存）。2.社区生态与长期维护（LTS）UbuntuLTS版本（如24
  • 如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率 weixin_40941102 机器学习面试人工智能
    我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型（如Transformer、GPT-4、LLaMA等）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中的广泛应用，AI行业的招聘竞争愈发激烈。面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
  • 机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch 6v6-博客 机器学习tensorflowpytorch
    机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手，介绍机器学习的核心知识，并带你快速上手两大主流框架：TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习？机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
  • 多模态大模型：技术原理与实战 模型压缩实战 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而，多模态大模型通常具有庞大
  • python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。 蠟筆小新工程師 金融
    Python在金融分析中應用廣泛，以下是幾個主要方面：###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集，進行清理、轉換和統計運算。-舉例：處理歷史市場數據，分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
  • tensorflow keras 报错 ：No gradients provided for any variable 原因与解决办法 研志必有功 tensorflow报错tensorflow深度学习机器学习神经网络自然语言处理
    错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何（除输入）层关联，那么，损失函数就无法求出关于各个函数的梯度，导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer(left_inputs,right_in
  • TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了 无人不智能，机器不学习 TensorFlowTensorFlow基本框架python
    tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution，允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码，一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口，一旦从Python被调用，其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单，也
  • java工厂模式 3213213333332132 java抽象工厂
    工厂模式有 1、工厂方法 2、抽象工厂方法。 下面我的实现是抽象工厂方法, 给所有具体的产品类定一个通用的接口。 package 工厂模式; /** * 航天飞行接口 * * @Description * @author FuJianyong * 2015-7-14下午02:42:05 */ public interface SpaceF
  • nginx频率限制+python测试 ronin47 nginx 频率 python
           部分内容参考：http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml 首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击，阿里云报警，想到要限制一下访问频率，而不是限制ip（限制ip的方案稍后给出）。nginx连接资源被吃空返回状态码是502，添加本方案限制后返回599，与正常状态码区别开。步骤如下：
  • java线程和线程池的使用 dyy_gusi ThreadPoolthreadRunnabletimer
    java线程和线程池 一、创建多线程的方式     java多线程很常见，如何使用多线程，如何创建线程，java中有两种方式，第一种是让自己的类实现Runnable接口，第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下： 1、通过实现Runnable接口方式 1 2
  • Linux 171815164 linux
    ubuntu kernel http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/ 安卓sdk代理 mirrors.neusoft.edu.cn        80 输入法和jdk sudo apt-get install fcitx su
  • Tomcat JDBC Connection Pool g21121 Connection
           Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件，事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃，因为他存在很多问题，诸如：更新缓慢，bug较多，编译问题，代码复杂等等。        Tomcat Jdbc P
  • 敲代码的一点想法 永夜-极光 java随笔感想
                  入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
  • jvm指令集 程序员是怎么炼成的 jvm 指令集
    转自：http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments       将值推送至栈顶时 const ldc  push   load指令 const系列 该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用) 0x02 &nbs
  • Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改 aijuans oracle
    本文主要讨论以下几个部分：如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。 一、什么是Oracle字符集 Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储，处理，检索数据。它使数据库工具，错误消息，排序次序，日期，时间，货
  • png在Ie6下透明度处理方法 antonyup_2006 css浏览器FirebugIE
    由于之前到深圳现场支撑上线，当时为了解决个控件下载，我机器上的IE8老报个错，不得以把ie8卸载掉，换个Ie6,问题解决了，今天出差回来，用ie6登入另一个正在开发的系统，遇到了Png图片的问题，当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的，和FireBug一样，呵呵)，这个问题就解决了，但稍微做了下这个问题的处理。 我们知道PNG是图像文件存储格式，查询资
  • 表查询常用命令高级查询方法(二) 百合不是茶 oracle分页查询分组查询联合查询
    ----------------------------------------------------分组查询 group by    having   --平均工资和最高工资   select avg(sal)平均工资,max(sal)  from emp ;  --每个部门的平均工资和最高工资
  • uploadify3.1版本参数使用详解 bijian1013 JavaScriptuploadify3.1
    使用：     绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数，参数如下}); 设置的属性： id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID langFile: 'http://ww
  • 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用ORACLE系统包 */ --1.DBMS_OUTPUT --ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用 --语法：DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000); --DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
  • 【JVM一】JVM垃圾回收日志 bit1129 垃圾回收
    将JVM垃圾回收的日志记录下来，对于分析垃圾回收的运行状态，进而调整内存分配(年轻代，老年代，永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括： -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc -XX:+PrintGC 通
  • Toast使用 白糖_ toast
    Android中的Toast是一种简易的消息提示框，toast提示框不能被用户点击，toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。     创建Toast 两个方法创建Toast makeText(Context context, int resId, int duration)     参数：context是toast显示在
  • angular.identity boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value * to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码: <!DOCTYPE HTML>
  • java-两整数相除，求循环节 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class CircleDigitsInDivision { /** * 题目：求循环节，若整除则返回NULL，否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型：char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
  • Java 日期 周 年 Chen.H javaC++cC#
    /** * java日期操作(月末、周末等的日期操作) * * @author * */ public class DateUtil { /** */ /** * 取得某天相加(减)後的那一天 * * @param date * @param num *
  • [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业 comsci 计算机
          不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....      以后
  • 分层查询（Hierarchical Queries） daizj oracle递归查询层次查询
    Hierarchical Queries If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause: hierarchical_query_clause::= start with condi
  • 数据迁移 daysinsun 数据迁移
    最近公司在重构一个医疗系统，原来的系统是两个.Net系统，现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql，现需要将数据库统一为Hana数据库，发现了几个问题，但最后通过努力都解决了。 1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的，在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了，最后不得不更改为clob。 2、在数据插入的时候有些字段特别长
  • C语言学习二进制的表示示例 dcj3sjt126com cbasic
    进制的表示示例 # include <stdio.h> int main(void) { int i = 0x32C; printf("i = %d\n", i); /* printf的用法 %d表示以十进制输出 %x或%X表示以十六进制的输出 %o表示以八进制输出 */ return 0; }
  • NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制 dcj3sjt126com ios
    情况是这样的: 一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.   解决办法: 在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画   查找cell结束显示的代理
  • MySql中case when then 的使用 fanxiaolong casewhenthenend
    select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人" union (select pp.id as "主键", pp.project_number as &
  • Ehcache（01）——简介、基本操作 234390216 cacheehcache简介CacheManagercrud
    Ehcache简介 目录 1       CacheManager 1.1      构造方法构建 1.2      静态方法构建 2       Cache 2.1&
  • 最容易懂的javascript闭包学习入门 jackyrong JavaScript
    http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html 闭包（closure）是Javascript语言的一个难点，也是它的特色，很多高级应用都要依靠闭包实现。 下面就是我的学习笔记，对于Javascript初学者应该是很有用的。 一、变量的作用域 要理解闭包，首先必须理解Javascript特殊
  • 提升网站转化率的四步优化方案 php教程分享 数据结构PHP数据挖掘Google活动
    网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率，这也是营销策略里最最重要的方面之一，并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略：调查、研究、优化、评估，这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。 PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是，如何提高整体的转化率，这是任何营销策略里最重要的方面之一，而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天，我就分
  • web开发里什么是HTML5的WebSocket？ naruto1990 Webhtml5浏览器socket
    当前火起来的HTML5语言里面，很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况，我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术，以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法，从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API：它可用于客户端、服
  • Socket初步编程——简单实现群聊 Everyday都不同 socket网络编程初步认识
    初次接触到socket网络编程，也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下，记录下过程吧：   服务端：（接收客户端消息并把它们打印出来）   public class SocketServer { private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>(); public s
  • 面试：Hashtable与HashMap的区别（结合线程） toknowme
    昨天去了某钱公司面试，面试过程中被问道 Hashtable与HashMap的区别？当时就是回答了一点，Hashtable是线程安全的，HashMap是线程不安全的，说白了，就是Hashtable是的同步的，HashMap不是同步的，需要额外的处理一下。   今天就动手写了一个例子，直接看代码吧 package com.learn.lesson001; import java
  • MVC设计模式的总结 xp9802 设计模式mvc框架IOC
    随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等，使客户机越 来越不堪重负，因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分，这样三层结构产生了。 其中‘层’是逻辑上的划分。 三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3] （1）表现层（Presentation layer）：包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。 该层用于向客户端用户提供GUI交互，它允许用户
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他