- 深度学习相关知识--池化
已经大四了,继续努力
深度学习计算机视觉人工智能
池化概念池化分为最大池化(用的多一些)和平均池化最大池化是选出区域内最大值作为池化后的值,如下图所示:平均池化是选择区域内平均值作为池化后的值,如下图所示:概念很浅显,但是对于刚入门的人来说,很难知道池化到底能干啥,局限性是什么。池化作用:1.减少运算量,这个还好理解,因为数据量变少了,后期计算量肯定也少了2.防止过拟合,因为池化可以把一张大图变成一张小图,但是保留了重要特征,这样使得模型学习时能
- numpy 矩阵乘法_一起学习Python常用模块——numpy
weixin_39636099
numpy矩阵乘法numpy矩阵乘法python对ndarray全体除以一个数python稀疏矩阵乘法python空数组python安装numpy模块
关注微信公众号:一个数据人的自留地作者介绍知乎@王多鱼百度的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位,目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。对于数据分析师来说,应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括:pandas、numpy和机器学习库sklearn等。对于算法工程师来说,还应掌握深度学习相关模块,主
- python 对ndarray全体除以一个数_一起学习Python常用模块——numpy
weixin_39785814
python对ndarray全体除以一个数python空数组python数组全部平方
关注微信公众号:一个数据人的自留地作者介绍知乎@王多鱼百度的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位,目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。对于数据分析师来说,应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括:pandas、numpy和机器学习库sklearn等。对于算法工程师来说,还应掌握深度学习相关模块,主
- 阿里云人工智能工程师ACP认证考试:15天备考到通过经验分享
North_D
AI人工智能阿里云人工智能经验分享
阿里云人工智能工程师ACP认证考试:15天备考到通过经验分享机缘:以证促学在工作中,接触并使用深度学习相关技术已经有4、5年左右,具备一些AI相关的理论和经验。随着2023年AIGC的火热,个人的热情被带动起来,有必要系统、全面的对人工智能、机器学习、深度学习进行总结和再学习。那就设立一个可量化的学习目标吧:考个人工智能相关的认证,以证促学。踅摸了一圈,将目标确定为阿里云人工智能工程师ACP认证。
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 深度学习相关软件安装与环境配置(windows版本)
欧阳颖
python机器学习神经网络深度学习pycharm
本文介绍了学习Python以及深度学习过程中常用软件的安装与环境配置。目录一.Anaconda1.1Anaconda简介1.2Anaconda安装1.3Anaconda环境配置二.安装GPU版本的PyTorch库三.安装和配置PyCharm3.1Python、PyCharm和Anaconda的关系3.2安装3.3配置一.Anaconda1.1Anaconda简介Anaconda是专门为了方便使用P
- 李沐《动手学深度学习》注意力机制
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能算法pytorch
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐《动手学深度学习》卷积
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记人工智能深度学习深度学习tensorflow人工智能
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- 李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能pytorch神经网络
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- 李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型
丁希希哇
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- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记深度学习人工智能深度学习tensorflow人工智能
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- 机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结
北航程序员小C
机器学习专栏人工智能学习专栏深度学习专栏机器学习深度学习自然语言处理
说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书,也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。由于github的markdown解析器不支持latex,因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览,也可以直接访问下面给出的博客链接。Document文件夹下为笔记,Code文件夹下为代码,Data文件夹下为
- 李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习cnn人工智能pytorch神经网络
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- 李沐《动手学深度学习》深度学习计算
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能pytorch算法
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念目录系列文章一、层和块(一)块的概念(二)块的实现二、参数管理(一)参数访问:用于调试、诊断和可视化(二)
- 李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能pytorch算法
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择、欠拟合和过拟合(一)训练误差和泛化误差(二)模型选择:验证集(三)欠拟合与过拟合二、过拟合的解决(一)权重衰减:正则化(二)暂退
- 我的深度学习日记(一):安装开发环境
是lethe先生
深度学习人工智能
我的毕设题目是深度学习相关的,之前没弄过,学的图像处理的课也学的只有皮毛,就是python学的稍微好点,这次简单的系统自学一下深度学习吧,并记录一下学习过程中的笔记,理解有误之处望大家指正~这个笔记就是安装pytorch、CUDA和CUDNN,先简单描述下,这三个玩意是干嘛的,不然咱们也不晓得为啥装它。首先就是pytorch,反正弄深度学习得用这个,导师也让咱去查,反正就是一个必须下了,具体是干嘛
- 深度学习学习杂想
Langdun
最近几日,利用晚自习、自习课时间集中深度学习相关文章,感触颇深。一般情况下,深度学习相对应的是浅层学习,他们各自相对应的具体内容可以从布鲁姆认知目标分类中获得。浅层学习,属于底层的识记和理解部分;深度学习则是有关知识的应用、分析、综合和创造部分。从十八世纪中后期工业革命以来,人类的主流经济经历着巨大的变化。前面两次工业革命,创造的是无数只需要动手的工作,因此这样环境下的教育只需要我们像工厂一样,生
- 【深度学习】从0到完整项目第1篇:深度学习第一个案例(代码文档已分享)
程序员一诺
深度学习python笔记深度学习人工智能
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- 畸变矫正-深度学习相关论文学习
六个核桃Lu
畸变矫正深度学习学习人工智能
目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
- 基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告
全是头发的羊羊羊
机器学习深度学习神经网络cnn人工智能
作业要求具体实验内容根据实际情况自拟,可以是传统的BP神经网络,Hopfield神经网络,也可以是深度学习相关内容。数据集自选,可以是自建数据集,或MNIST,CIFAR10等公开数据集。实验报告内容包括但不限于:实验目标和动机,应明确说明输入数据,和网络输出数据;所设计相关网络的基本架构;核心架构的具体实现;网络训练和推理过程及说明;实验结果比对和分析;总结和讨论…可根据需要自行扩展评分标准:符
- 人工智能正从统计学习走向语境顺应:浅谈人工智能的三个阶段
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以前,我们倾向于把人工智能看做新事物,尤其是新技术以及和深度学习相关的新技巧。然而,人工智能已经过数十年的发展,否认过往的成功似乎不合逻辑,因为技术总是不断向前发展。《人工智能的三次浪潮(ThreeWavesofAI)》,作者是DARPA信息创新办公室主管JohnLaunchbury,他从一个更长远和宽广的视角,将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段:人工智能第一阶段:手工知识第一个阶段的典型代表
- AI 论文精读,中文视频讲解:剖析人工智能本质 | 开源日报 No.120
开源服务指南
开源日报人工智能开源
mli/paper-readingStars:21.8kLicense:Apache-2.0深度学习论文精读是一个深度学习相关论文列表,包括计算机视觉、生成模型、自然语言处理等多个领域。该项目的核心优势和特点包括:提供了大量关于深度学习各领域热门文章内容对不同年份发表的有较高引用率或近期比较有意思的文章进行详尽解读涵盖了计算机视觉、生成模型、自然语言处理等多个方面,为广大研究者提供全面而专业的知识
- 深度学习tensorflow环境配置全教程
什么都不太会的研究生
机器学习深度学习tensorflow人工智能机器学习
基于深度学习的tensorflow环境配置1.安装anaconda1.1下载anaconda1.2anaconda的安装2.安装cuda2.1查看电脑cuda版本2.2下载cuda安装包2.3安装cudnn3.tensorflow环境配置4.测试tensorflow环境系统:windows编程软件:Pycharm编程语言:python在进行深度学习相关学习过程中运行代码需要对应的tensorflo
- 「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习
easyAI人工智能知识库
本文汇总了深度学习相关的重要知识点,通过长图和PDF的方式呈现给大家,欢迎各位PM下载。访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图:深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning|RL一图看懂深度学习
- Halcon深度学习相关术语介绍
夏雪之晶莹
《HALCON》学习笔记深度学习
1、深度学习术语表一序号术语解释1AdamAdam(adaptivemomentestimation)是一种基于一阶梯度的随机目标函数优化算法,用于计算单独的自适应学习率。在深度学习方法中,该算法可用于最小化损失函数。2anchor它们作为固定的参考边界框,借助这些参考框,网络为要目标的定位提出建议的边界框。3annotation表示给定实例的groundtruth信息。例如,在目标检测中,一个实
- 深度学习(1)以目标跟踪阐述深度学习相关模型原理及特征提取方式详解
明月醉窗台
#深度学习目标跟踪深度学习计算机视觉算法python
1.目标跟踪综述一般包含:特征表达、跟踪模型、搜索策略跟踪方法分类2.特征表达2.1传统特征表达主要包括HOG、LBP、Harr-like、SIFT和颜色统计1.HOG:图像局部区域梯度加权直方图,一般针对灰度图像,对背景光照变化和目标微量性形变具有不变性2.LBP:局部二值化3.Haar-like:基于哈尔小波变换所设计,采用积分图进行快速运算,早期常用于进行人脸特征提取4.SIFT特征:它是一
- libtorch知识总结
梦想的理由
libtorchpytorchc++
libtorch知识总结一,libtorchapi1.创建张量2.属性3.运算4.形状变换5.选择和切片6.其它函数二,深度学习相关函数三,编译相关文件和命令1.g++命令2.Makefile3.CMakeLists.txt3.1基本3.2打包库(1)CMakeLists.txt主文件(2)subCMakeLists.txt文件一,libtorchapi1.创建张量torch::Tensor=to
- 人工智能和ChatGPT深度学习相关资源列表
AIGCTribe
人工智能深度学习chatgpt
作者:DerrickHarris,MattBornstein,GuidoAppenzellerResearchinartificialintelligenceisincreasingatanexponentialrate.It’sdifficultforAIexpertstokeepupwitheverythingnewbeingpublished,andevenharderforbeginner
- python最小生成树算法_最小生成树:Kruskal算法及python实现
芒果大大
python最小生成树算法
本人数学专业本科,研究生读的计算机,方向是深度学习相关的,在平时上课和自己自学,看论文都是深度学习和机器学习相关的。打算毕业之后从事机器学习相关工作,但是不知道学完Dl,ML的相关算法之后,还需不需要学习传统的数据结构,比如二叉树,图,队列,栈什么的,还有必要学习算法导论里的算法吗?如果都学的话,那感觉时间不够,而且这些难度都挺大的。有没有前辈来指点一二呢?这是今天逛知乎时看到的一个提问“学习机器
- 进大厂全靠自学,微软&头条实习生现身说法:我是这样自学深度学习的丨课程传送门...
QbitAl
作者SannyKim郭一璞编译量子位出品|公众号QbitAI跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式,但深度学习相关资源众多,应该从哪儿开始学呢?富有自学经验的GitHub用户SannyKim贡献出了一份深度学习自学指南。她自学成才,有Udacity、deeplearning.ai、Coursera的一大堆课程认证,甚至连大学都是上的以自学、MOOC著称的Minerva大学,自学卓有成
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
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,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR