- 图神经网络(GNN)模型的基本原理
xiaocai_6666
神经网络人工智能深度学习
一、概述 在人工智能领域,数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色,但面对具有不规则拓扑结构的图数据,如社交网络、化学分子结构、知识图谱等,却显得力不从心。 图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)是一种直接在图结构数据上运行的神经网络,用于处理节点、边或整个图的特征信息。其核心思想是通过聚合邻域节点的
- 《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》
欧先生^_^
人工智能
这篇《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks》是一篇非常经典且对新手友好的图神经网络入门文章。我将为你深入浅出地解读它的核心思想、关键概念和重要性。这篇论文(更像是一篇博客文章或教程)的主要目的不是提出新的模型,而是系统性地、直观地解释GNN到底是什么,为什么需要它,以及它是如何工作的。我会将解读分为以下几个部分:核心动机:为什么我们需要GNN?核心思想:
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
攻城狮7号
AI前沿技术要闻深度学习神经网络人工智能机器学习
目录一、引言:神经网络的演进脉络二、基础架构:深度学习的基石2.1人工神经网络(ANN)2.2深度神经网络(DNN)三、专项任务架构:领域定制化突破3.1卷积神经网络(CNN)3.2循环神经网络(RNN)3.3图神经网络(GNN)四、生成模型:从数据到创造4.1生成对抗网络(GAN)4.2变分自编码器(VAE)4.3扩散模型(DiffusionModels)五、现代架构:大模型的核心引擎5.1Tr
- 【人工智能】图神经网络(GNN)的推理方法
meisongqing
人工智能神经网络
图神经网络(GNN)的推理方法是指利用训练好的模型对图结构数据(如节点、边或整个图)进行预测或决策的过程。其核心在于如何通过图的拓扑结构和节点/边特征,传播和聚合信息以实现目标任务的推理。以下是GNN的主要推理方法分类及其关键技术:1.按推理任务分类(1)节点级推理(Node-LevelInference)任务:预测单个节点的属性(如节点分类、回归)。方法:消息传递(MessagePassing)
- Dijkstra算法对比图神经网络(GNN)
爱吃青菜的大力水手
算法神经网络人工智能自动化调度算法机器学习
什么是AI模型?AI模型(人工智能模型)是一类模仿人类智能行为的数学模型或算法。它们通过从大量数据中学习,识别模式、做出预测或决策。常见的AI模型包括机器学习模型(如决策树、神经网络、支持向量机)和深度学习模型(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN)。简单来说,AI模型就像一个“智能大脑”,通过训练数据来掌握某种技能,比如分类、预测或规划。AI模型如何使用到机器人调度算法中?机器人调度是指规划
- 从零到前沿:2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南
小李独爱秋
人工智能人工智能学习
一、构建人工智能认知框架(一)基础学科筑基数学核心能力线性代数:掌握矩阵运算(张量分解在推荐系统的应用)与特征值分析(PCA降维原理)概率统计:贝叶斯网络在医疗诊断中的应用,蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论:2025年主流的元学习(Meta-Learning)框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构:图神经网络(GNN)中的邻接矩阵存储优化操作系统:分布式训练中的GPU资源调度策略(
- 面向实时性瓶颈的量子-神经拟态混合架构突破性解决方案
百态老人
架构
一、光子量子加速器驱动GNN参数优化1.光子QUBO-GNN协同架构基于量子退火算法优化GNN参数更新的核心在于构建可微分量子-经典混合计算流。2025年部署的光子量子加速器采用以下创新设计:拓扑感知编码:将GNN参数更新路径映射为光子量子芯片上的波导干涉网络,通过硅基光子学器件实现QUBO矩阵的物理嵌入动态退火策略:在150ps级光子寿命周期内完成参数空间遍历,采用"脉冲退火"模式(图1):H(
- 图神经网络实战(12)——图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN)
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战GNN图神经网络深度学习
图神经网络实战(12)——图同构网络0.前言1.图同构网络原理2.构建GIN模型执行图分类2.1图分类任务2.2PROTEINS数据集分析2.3构建GIN实现图分类2.4GCN与GIN性能差异分析3.提升模型性能小结系列链接0.前言Weisfeiler-Leman(WL)测试提供了一个理解图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)表达能力的框架,利用该框架我们比较了不同的GNN层
- Geometric Vector Perceptron (GVP) 开源项目教程
梅昆焕Talia
GeometricVectorPerceptron(GVP)开源项目教程gvp项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gvp/gvp1.项目介绍1.1项目概述GeometricVectorPerceptron(GVP)是一个用于从生物分子结构中学习的旋转等变图神经网络(GNN)。该项目由斯坦福大学的Dror实验室开发,旨在通过几何向量感知器来处理生物分子结构数据,特
- 【GNN4Medical】GNN在医疗领域发展和应用
静静喜欢大白
医疗影像医学影像GNN人工智能癌症
目录1、引入2、方法综述2021SensorsGraph-BasedDeepLearningforMedicalDiagnosisandAnalysis:Past,PresentandFuture图神经网络在智能诊断与预测中应用的指南和测试基准2022MechanicalSystemsandSignalProcessingTheemerginggraphneuralnetworksforintel
- 图神经网络全解析:从基础概念到前沿应用
程序员小嬛
人工智能神经网络神经网络人工智能深度学习
近年来,在从社交网络到分子生物学等众多领域中,数据以图形式表示的情况愈发常见。图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是专门针对图结构数据研发的,若想充分释放图表示的潜能,深入探究图神经网络就成为关键。在本部分内容里,我们将详细剖析图神经网络的基础概念,并弄清楚它们为何能成为现代数据分析和机器学习领域的关键工具。下面,我们将围绕这些要点,全面认识GNN。首先,我们会剖析图作为数据
- 基于图神经网络(GNN)的机器人路径规划与环境理解
学习ing1
神经网络机器人人工智能
1.图神经网络(GNN)基础1.1GNN定义与结构图神经网络(GNN)是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。在机器人路径规划与环境理解中,GNN能够有效处理环境中的拓扑结构信息。GNN的基本结构由节点(如机器人、障碍物、目标点等)和边(表示节点之间的关系)组成。每个节点都有自己的特征向量,边则表示节点之间的连接关系。例如,在一个室内环境中,机器人可以作为中心节点,周围的墙壁、家具等作为其他节点,
- (GNN) Graphormer:Transformers在图表示中的表现真的很差吗?
无声之钟
图神经网络入门到精通人工智能
摘要Transformer架构已经成为许多领域的主流选择,例如自然语言处理和计算机视觉。然而,与主流的GNN变体相比,它在图级预测的热门排行榜上尚未取得竞争力的表现。因此,如何使Transformer在图表示学习中表现良好仍然是一个谜。在本文中,我们通过提出Graphormer来解决这个谜题,Graphormer基于标准的Transformer架构,可以在广泛的图表示学习任务中取得出色的结果,尤其
- 大模型驱动的人造板胶水仿真实验:从分子模拟到工艺优化
davysiao
AI应用随记人工智能机器学习算法
一、引言人造板胶水的性能直接影响板材的强度、耐水性和环保性。传统实验方法需反复试错,成本高且周期长。本文提出一种基于大模型的仿真实验框架,结合分子动力学模拟、图神经网络(GNN)和化学大语言模型(如ChemGPT),实现胶水配方设计、反应过程模拟和性能预测的全流程自动化。以PMDI(多亚甲基多苯基异氰酸酯)胶水为例,展示如何通过大模型加速研发进程。二、技术框架与核心模块1.分子动力学模拟(MD)工
- low pass filtering / high pass filtering
所谓远行Misnearch
图网络低通滤波GNN
在图神经网络(GNN)中,低通滤波(low-passfiltering)特性是指网络在学习图节点表示时,倾向于保留图结构中局部相似节点之间的信息,同时平滑掉图中的不相关信息。这种特性使得GNN能够捕捉到节点的局部结构特征,并且能够在信息传播过程中忽略掉远离当前节点的、噪声较多的部分。低通滤波的类比为了更好理解GNN编码器中的低通滤波特性,我们可以借用传统信号处理中的滤波器类比。信号处理中的滤波器可
- 论文阅读笔记:Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
游离态GLZ不可能是金融技术宅
知识图谱机器学习深度学习人工智能
论文做的是用于图匹配的神经网络研究,作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练,产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism),来计算出一对图之间的相似度评分。(核心创新点)论文证明了该模型在不同领域的有效性,包括具有挑战性的基于控制流图(control
- 图神经网络实战(9)——GraphSAGE详解与实现
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战图神经网络GNNpytorch
图神经网络实战(9)——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3.PinSAGE小结系列链接0.前言GraphSAGE是专为处理大规模图而设计的图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)架构。在科技行业,可扩展性是推动系统增长的关键驱动力。因此
- 机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码
rockingdingo
tensorflow大数据自然语言处理算法深度学习机器学习
图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
Jason_Orton
神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
- <深入浅出图神经网络> 读书笔记
数学工具构造器
GNN
文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积→\rightarrow→GCN→\rightarrow→GNN等.如果小白直接上手GNN啥的,连图滤波,空域频域等概念都不知道,也只能
- IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性
Jackie_AI
计算机视觉stablediffusion自然语言处理语言模型Imagen
IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现(发现治疗药物)领域的应用以及传统方法面临的挑战。药物(尤其是我们将在本文中讨论的被称为抑制剂的药物)通过与在人体中发挥不良功能的蛋白质结合并改变这些蛋白质的功能来发挥治疗效果。因此,在设计药物时,必须优化这些结合的亲和力和药理特性,并准确预测蛋白质与药物之间的相互作用。近年来,人们尤其提倡使用
- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- GNN会议&期刊汇总(人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘)
Bunny_Ben
科研方法&心得人工智能机器学习深度学习笔记神经网络数据挖掘
会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(神经信息处理系统大会),机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议,CCFA。【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations(国际学习表征会议),深度学习顶会。【AAAI】由人工智能促进协会AAAI(Associat
- 图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战pytorch深度学习图神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和GraphSAGE等。在本节中,我们将对这些变体GNN结构
- [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
风中摇曳的小萝卜
SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的?深度学习方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据(structureddata)十分有效,例如,图像和体素数据。但是,CNN的处理方式对于类似图(graph)数据则并不适用。对于一个图而言,类似图像像素的邻
- GNN的理解难点:一种不同于传统神经网络的复杂性
小桥流水---人工智能
人工智能深度学习机器学习算法神经网络人工智能深度学习
图神经网络(GNN)已经成为深度学习领域的一颗新星,它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而,许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。本文将探讨GNN的理解难点,以及它与传统神经网络在概念和实现上的主要差异。一、图数据的复杂性首先,GNN之所以难以理解,一个重要原因在于它处理的数据结构——图。图是一种复杂的数据结构,包含节点(node)和边(edge),这些节点和边
- 图神经网络GNN的前世今生
小桥流水---人工智能
Python程序代码深度学习人工智能神经网络人工智能深度学习
GNN图神经网络(GraphNeuralNetwork,简称GNN)已经成为处理图形结构数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。在本文中,我们将深入探讨图神经网络的历史背景、关键的发展阶段以及未来可能的发展方向。一、背景介绍图(Graph)是一种数据结构,由节点(Node)和连接节点的边(Edge)组成。在许多现实世界的应用中,数据自然地呈现出图形结构,如社交网络中的
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计
计算机毕业设计大全
开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络CNN、KNN、GNN卷积神经网络预测算法阿里云平台百度AI平台阿里大于短信平台lstm模型创新点4种机器学习推荐算法进行高考志愿学校推荐1种深度学习模型进行高考分数线预测hado
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt