Marina-ju
Marina-ju

交叉熵损失函数（softmax分类器）

对于训练集中第 i i i张图片数据 x i x_i xi​，在 W W W下会有一个得分结果向量 f y i f_{y_i} fyi​​,则损失函数几座 L i = − l o g ( e f y i ∑ j e f j ) L_i=-log(\frac{e^{f_{y_i}}}{\sum_j e^{f_j}}) Li​=−log(∑j​efj​efyi​​​)
或者
L i = − f y i + l o g ∑ j e f i L_i=-f_{y_i}+log\sum_{j}{e^{f_i}} Li​=−fyi​​+logj∑​efi​
实际工程中一般这么计算：
f y i ∑ j e f j = C e f y i C ∑ j e f j = e f y i + l o g C ∑ j e f j + l o g C \frac{f_{y_i}}{\sum_je^{f_j}}=\frac{Ce^{f_{y_i}}}{C\sum_{j}e^{f_j}}=\frac{e^{f_{y_i}}+logC}{\sum_{j}e^{f_j+logC}} ∑j​efj​fyi​​​=C∑j​efj​Cefyi​​​=∑j​efj​+logCefyi​​+logC​

你可能感兴趣的:(损失函数)

  • 大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试 人肉推土机 大模型最新面试题集锦大全面试人工智能pytorchAI编程语言模型
    1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
  • 深度学习_第二轮 Humingway 深度学习深度学习人工智能
    损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
  • 深度学习分类回归（衣帽数据集） 何仙鸟 深度学习分类回归
    一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
  • 图像识别技术与应用课后总结（14） 一元钱面包 人工智能
    训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss()，分类任务常用nn.BCELoss()定义优化方法：PyTorch的优化方法封装在torch.optim中，基于基类optim.Optimizer，能实现自定义优化步骤。常用的优化算法如梯度
  • 搜广推校招面经二十八 Y1nhl 搜广推面经推荐算法求职招聘搜索引擎机器学习算法
    蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别：输出空间的不同回归任务：目标是预测一个连续值（如房价、温度等）。输出空间是连续的实数范围。分类任务：目标是预测离散的类别标签（如“猫”或“狗”）或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
  • 【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！ 十小大 pytorch人工智能python图像去噪图像处理深度学习计算机视觉
    请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得
  • python valueerror函数使用_python – 具有张量流的语义分段 – 损失函数中的ValueError(稀疏 – softmax)... 创新工场 pythonvalueerror函数使用
    我的输入图像数据暂时是750x750x3RGB图像.在通过网络运行后,我使用shape[batch_size,750,2]的logits进行损失计算.这是一个二进制分类–我这里有两个类,[0,1]在我的标签中(形状[batch_sizex750x750].这些进入损失函数,如下：defloss(logits,labels,num_classes):withtf.name_scope('lossmi
  • DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类 闲人编程 人工智能实战教程—论文创新点分类人工智能数据挖掘DSMNet动态稀疏熵感知自适应
    目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失3.损失函数设计4.正则化技术5.防止过拟合六、网络结构图与
  • 深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础归一化正则化NormlizationBatchNormLayerNormInstanceNromGroupNorm
    深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化（Normalization）是提升模型性能、加速训练的重要技巧。归一化方法可以帮助减少梯度消失或爆炸的问题，提升模型的收敛速度，且对最终模型的性能有显著影响。本文将以PyTorc
  • 线性回归s 三排扣 线性回归pytorch深度学习
    1api的调用损失函数假设函数优化函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion=nn.MSELoss()y_pread=torch.randn(3,5,requires_grad=True)y_test=torch.randn(3,5)#计算损失loss=crit
  • 图像识别-pytorch 星辰瑞云 机器学习cnnpytorch
    Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。模型：由层构成的网络结构，如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（
  • 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧 环工人学Python 深度学习pytorch人工智能python机器学习
    写在前面：点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写代码。在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优
  • （脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation 不想敲代码的小杨 脑肿瘤分割论文笔记计算机视觉人工智能
    目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题，从而导致分割网络的性能下降--遇到的问题在本文中提出了一个区域感知融合网络（RFNet），它能够自适应和有效利用多模态的数据进行组合进行肿瘤分割，考虑到不同模态对不同的脑肿瘤区域的敏感
  • YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述： 奔强的程序 YOLO
    架构改进：YOLOv8：引入了新的骨干网络，检测头，以及损失函数，旨在提高性能和灵活性。YOLOv9：可能在架构上进行了进一步的优化，比如改进了特征提取的方式、增强了多尺度检测能力等。这些改进有助于模型在处理不同大小和形状的目标时更加有效。梯度信息利用：YOLOv9的一个显著创新点是主打“可编程梯度信息来学习任何内容”。这意味着模型在训练过程中可能更加关注梯度信息的质量和流向，从而更有效地进行参数
  • PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用 阿正的梦工坊 LLMPyTorchpytorch人工智能python
    PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大，优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口，位于torch.nn模块中。今天我们就来聊聊几个常见的损失函数（比如nn.MSELoss和nn.CrossEntropyLoss），看看它们
  • 基于MPDIoU与InnerMPDIoU的YOLOv8细节捕捉能力优化探讨 向哆哆 YOLO创新涨点系列YOLO目标跟踪人工智能yolov8
    文章目录一、损失函数在YOLO中的作用二、MPDIoU：Multi-partDistanceIntersectionoverUnionMPDIoU的基本概念MPDIoU公式MPDIoU代码实现解释三、InnerMPDIoU：InnerMulti-partDistanceIoUInnerMPDIoU的基本概念InnerMPDIoU公式InnerMPDIoU代码实现解释五、MPDIoU与InnerMP
  • 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力 小赖同学啊 人工智能人工智能
    在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关，通过惩罚过大的参数值，使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化（Lasso正则化）原理：在损失函
  • Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程 Xiao_Ya__ 深度学习pytorchpytorch分类神经网络
    下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
  • Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线 诗雨时
    loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
  • 第三讲-神经网络八股 loveysuxin Tensorflowtensorflow
    一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test   #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构4、model.compile  #配置训练方法，选择训练使用的优化器、损失函数和最终评价指标5、model.fit   #执行训练过程，告知训练集和测试集的输入值和标签、每个batc
  • 神经网络八股（3） SylviaW08 神经网络人工智能深度学习
    1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小，最终趋近于零，这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢，甚至不更新，学习不到有用的特征。梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大，权重参数更新变化较大，导致损失函数的上下跳动，导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu，归一化处理，batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内2.为什么需要特
  • 对比学习小综述 wintercoming111 学习
    对比学习的目标是将相似样本的表示（Representation）拉近，不相似样本的表示拉远。通过数据增强、损失函数、表示学习目标等步骤实现。分类（1）基于单视角的方法（InstanceDiscrimination）典型代表：SimCLR,MoCo特点：将每个样本视为一个独立类，无需额外的标注信息。适用场景：数据无标注或弱标注的场景。（2）基于聚类的方法（Clustering-BasedContra
  • 9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强 Maker~ 图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
    Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
  • MSE损失函数 亲持红叶 numpy线性代数机器学习
    MSE损失函数均方误差损失函数表达式KaTeXparseerror:Unexpectedcharacter:'?'atposition39:…imits_{k=1}^K(?̲?_−_)^2…上式中的12\frac{1}{2}21项用于简化计算，也可以利用1k\frac{1}{k}k1进行平均，这些缩放运算均不会改变梯度方向。偏导数$$\begin{aligned}\frac{\partialL}{
  • XGBoost vs LightGBM vs CatBoost：三大梯度提升框架深度解析 机器学习司猫白 机器学习理论机器学习xgboostlightgbmcatboost参数调优人工智能
    梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees,GBDT）作为机器学习领域的核心算法，在结构化数据建模中始终占据统治地位。本文将深入解析三大主流实现框架：XGBoost、LightGBM和CatBoost，通过原理剖析、参数详解和实战对比，助你全面掌握工业级建模利器。一、算法原理深度对比1.XGBoost：工程优化的奠基者核心创新：二阶泰勒展开：利用损失函数的一阶导和二阶导
  • 【深度学习】Adam优化器 九筠 机器学习深度学习人工智能
    目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计（mean）1.2.2计算二阶矩估计（uncenteredvariance）1.2.3矫正一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance）的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循
  • 用deepseek学大模型05逻辑回归 wyg_031113 逻辑回归机器学习人工智能
    deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导。逻辑回归全面解析一、数学推导模型定义：逻辑回归模型为概率预测模型，输出P(y=1∣x)=σ(w⊤x+b)P(y=1\mid\mathbf{x})=\sigma(\mathbf{w}^\
  • PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语） 阿正的梦工坊 PyTorchDeepLearningpytorch人工智能python
    PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时，直接求和再取对数可能会导致数值溢出。torch.logsumexp正是为了解决这一问题而设计的。在本文中，我们将详细介绍：torch.logsumexp的数学原理它的实际用途为什么它比直接
  • UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex chenjj4003 游戏开发2深度学习人工智能前端javascriptgithubjava开发语言
    UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计灵感来源于编码器-解码器结构，特别之处在于它在解码器部分引入了跳跃连接（skipconnections），这使得网络能够融合低层的特征细节和高层的语义信息，从而在图像分割任务
  • 嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8 数贾电子科技 嵌入式人工智能应用人工智能逻辑回归算法
    逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是
  • 解线性方程组 qiuwanchi
    package gaodai.matrix; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Sc
  • 在mysql内部存储代码 annan211 性能mysql存储过程触发器
    在mysql内部存储代码 在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。 先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
  • Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题 hotsunshine android
    Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具 除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理 引用 Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore This library also includes a PersistentCookieStore whi
  • java面试题 Array_06 java面试
    java面试题 第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
  • 网站加速 oloz 网站加速
    前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩；    GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
  • 正确书写单例模式 随意而生 java 设计模式 单例
    　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。 　　懒汉式，线程不安全 　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
  • 单例模式 香水浓 java
    懒汉  调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
  • 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apachehttp server
    安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。 解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
  • 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
    我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传 但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。 我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法 官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
  • mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
    SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(),  dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
  • MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题 BigBird2012 mongodb
    问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。 解决方案：   使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
  • Javascript Promise bijian1013 JavaScriptPromise
            Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。 一.认识Promises         “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
  • [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
       Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是     public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
  • 【Java命令三】jstack bit1129 jstack
    jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump   [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
  • jboss 5.1启停脚本　动静分离部署 ronin47
    以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename  -b ip -g  clustername   -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int  -Djboss.service.binding.set=p
  • UI之如何打磨设计能力? brotherlamp UIui教程ui自学ui资料ui视频
      在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。 1.找到自己的方式 如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
  • 三色旗算法 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; /** 问题： 假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序， 您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳 子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。 网上的解法大多类似： 在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
  • 警告:No configuration found for the specified action: \'s chiangfai configuration
    1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。 <!--index.jsp代码--> <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%> ... <s:form action="submit" method="post"&g
  • redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题 chenchao051 redishash
    使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑   #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255     /* Return th
  • select into outfile access deny问题 daizj mysqltxt导出数据到文件
    本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/ 为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。 授权的语句如下： grant select on armory.* to rn
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('This example should only be run from a Web Brows
  • 美国电影超短200句 dcj3sjt126com 电影
    1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
  • Java访问远程服务 dyy_gusi httpclientwebservicegetpost
        随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
  • Maven的settings.xml配置 geeksun settings.xml
    settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义： settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
  • ubuntu的init与系统服务设置 hongtoushizi ubuntu
    转载自：  http://iysm.net/?p=178 init Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。 ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。 运行
  • 跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginxlua
    使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。    目录 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 第二章 Nginx+Lua开发入门 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 第四章 L
  • php位运算符注意事项 home198979 位运算PHP&
    $a = $b = $c = 0; $a & $b = 1; $b | $c = 1  问a,b,c最终为多少?   当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0 但是位运算符是不会改变变量的值的，例如： $a=1;$b=2; $a&$b;  这样a,b的值不会有任何改变
  • Linux shell数组建立和使用技巧 pda158 linux
    1.数组定义 　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。 　　 2.数组读取与赋值 　　得到长度： 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
  • hotspot源码(JDK7) ol_beta javaHotSpotjvm
    源码结构图，方便理解：   ├─agent                            Serviceab
  • Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习 vipbooks oraclesql
    基本事务的使用： 从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚 select * from account; -- 创建一张账户表 create table account( -- 账户ID id number(3) not null, -- 账户名称 nam
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他