- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 代码随想录算法训练营第52天 | 101.孤岛的总面积 、102.沉没孤岛、103.水流问题、104.建造最大岛屿
Amor_Fati_Yu
算法java数据结构
101.孤岛的总面积importjava.util.*;publicclassMain{privatestaticintcount=0;privatestaticfinalint[][]dir={{0,1},{1,0},{-1,0},{0,-1}};//四个方向privatestaticvoidbfs(int[][]grid,intx,inty){Queueque=newLinkedList=gr
- 代码随想录算法训练营第52天| 101. 孤岛的总面积、102. 沉没孤岛、103. 水流问题、104.建造最大岛屿
扛过今天777
算法深度优先
101.孤岛的总面积卡码题目链接:101.孤岛的总面积学习链接:代码随想录题解:法一:count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
- 川翔云电脑全新上线:三维行业高效云端算力新选择
渲染101专业云渲染
电脑houdinimayablender3d云计算
一、核心定位与优势云端虚拟工作站服务依托云端高性能CPU/GPU集群,提供远程桌面服务,支持普通设备运行专业软件。按需付费模式:无需采购高端硬件,大幅降低成本投入。生态协同优势:与渲染101同属母公司,可在云电脑中完成创作后一键提交至渲染101平台进行分布式渲染。二、硬件配置与性能参数CPU机型(侧重计算能力)GPU机型(图形渲染/AI训练)性能亮点支持最高8卡并联,显存叠加提升复杂场景处理能力。
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营(第23期)
moonshotcommons
共学营rustweb3开发语言
HackQuest第23期Solidity/Rust共学营即将开营!Solidity/Rust共学营信息清单8月13日-8月22日免费(成功结营的小伙伴还将获得专属周边)全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书主办社区:HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区,我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前,HackQuest组织的共学营已达22
- Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营(第16期)
moonshotcommons
共学营rustweb3开发语言
HackQuest第16期Solidity/Rust共学营即将开营!Solidity/Rust共学营信息清单6月11日-6月20日免费(成功结营的小伙伴还将获得专属周边)全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区,我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段,我们计划招募小伙伴们
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩,成为人工智能实用化的耀眼明星时,另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义(神经网络)——正在寒冬的冻土下悄然涌动,孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判,如同沉重的封印,将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
- Python打卡训练营day31
weixin_70153780
Python打卡训练营python开发语言
规范的文件命名目标:将文件夹中的文件按规则重命名(如添加前缀、序号等)。#示例importos#定义文件夹路径folder_path=r'C:\Users\Name\Documents\Project\Files'#遍历文件夹中的文件forindex,filenameinenumerate(os.listdir(folder_path)):#拆分文件名和后缀file_ext=os.path.spl
- Python打卡训练营Day26
宸汐Fish_Heart
Python打卡训练pythonjava数据库
@浙大疏锦行DAY26函数专题1知识点回顾:1.函数的定义2.变量作用域:局部变量和全局变量3.函数的参数类型:位置参数、默认参数、不定参数4.传递参数的手段:关键词参数5.传递参数的顺序:同时出现三种参数类型时作业:题目1:计算圆的面积●任务:编写一个名为calculate_circle_area的函数,该函数接收圆的半径radius作为参数,并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使
- Python打卡训练营Day27
宸汐Fish_Heart
Python打卡训练python算法开发语言
@浙大疏锦行DAY27函数专题2:装饰器ps:第一期day27对应5月16日知识点回顾:1.装饰器的思想:进一步复用2.函数的装饰器写法3.注意内部函数的返回值作业:编写一个装饰器logger,在函数执行前后打印日志信息(如函数名、参数、返回值)昨天我们接触到了函数大部分的功能,然后在你日常ctrl点进某个复杂的项目,发现函数上方有一个@xxx,它就是装饰器装饰器本质上是一个Python函数,它可
- 《多设备协同训练:HarmonyOS联邦学习驱动Unity游戏AI进化》
爱学习的小齐哥哥
HarmonyOS5Unity游戏HarmonyOS5unity游戏引擎Unity游戏
随着游戏产业的智能化升级,游戏AI正从传统的规则驱动向数据驱动的“自进化”模式转型。然而,传统游戏AI训练面临数据孤岛、计算资源受限、隐私安全风险三大核心挑战:单设备训练难以处理复杂场景的海量数据,集中式训练需上传用户行为数据(侵犯隐私),且高性能计算依赖云端或专用硬件(成本高、延迟大)。在此背景下,HarmonyOS联邦学习与多设备协同训练的融合,为Unity游戏AI的智能化进化提供了突破性解决
- 60天python训练计划----day55
DAY55序列预测任务介绍知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理:滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例一、序列预测任务介绍1.1序列预测是什么?我们之前接触到的结构化数据,它本身不具备顺序,我们认为每个样本之间独立无关,样本之间即使调换顺序,仍然不影响模型的训练。但是日常中很多数据是存在先后关系的,而他们对应的任务是预测下一步的值,我
- 基于Python Anaconda环境,使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案
神经网络15044
仿真模型算法机器学习pythoncnnlstm
以下是一个基于PythonAnaconda环境,使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。内容涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、预测可视化和结果分析等核心环节,代码与文字说明共计超过6000字。基于CNN-LSTM的碳交易价格预测系统设计与实现一、项目背景与目标1.1碳交易市场概述碳交易作为应对气候变化的重要市场机制,其价格波动直接影响企业减排决策。准确预测碳价(CarbonEmis
- 小模型和大模型的区别在哪里?
我非常不满意
人工智能深度学习机器学习
小模型和大模型在多个方面存在显著差异,主要体现在参数量、训练与运行速度、处理数据的准确性及应用场景上。参数量:大模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数,这使得它们能够捕捉更复杂的数据模式和关系。相比之下,小模型的参数数量相对较少,通常在几百万到几千万之间,这限制了它们处理复杂任务的能力,但同时也意味着它们可以更快地训练和部署。训练与运行速度:由于参数数量的差异,小模型的训练和推理速度通常比大模型快。这
- 【PyTorch】保存和加载模型
Jackilina_Stone
#DeepLearningpytorchpython人工智能深度学习模型
目录■state_dict■用于推理的保存和加载模型保存/加载state_dict保存/加载整个模型以TorchScript格式导出/加载模型■保存和加载用于推断和/或恢复训练的一般检查点(Checkpoint)■将多个模型保存在一个文件中■使用来自不同模型的参数进行暖启动(Warmstarting)模型■跨设备保存和加载模型保存在GPU,加载到CPU保存在GPU,加载到GPU保存在CPU,加载到
- Python打卡:Day39
剑桥折刀s
python
知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 代码随想录算法训练营第一天|704.二分查找、35.搜索插入位置、34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置、27.移除元素、977.有序数组的平方
天天开心(∩_∩)
算法leetcode数据结构
LeetCode704二分查找题目链接二分查找左闭右闭写法classSolution{publicintsearch(int[]nums,inttarget){intleft=0,right=nums.length-1;if(targetnums[right]){return-1;}while(left>1);if(target>nums[mid]){left=mid+1;}if(targetnu
- 如何设计和训练大模型(神经网络):从入门到精通!
“学习一门技术,先找一套工具和理论研究下去;千万不要反复横跳,什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向,很多人想学习大模型技术,但又苦于无从下手;而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论;但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是,有一个问题就是,如果你是一个技术从业者,想学习和设计一款属于自己的大模型,应该怎么做?设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术,其理论与实现也是
- pytorch 要点之雅可比向量积
AI大模型教程
pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心,就需要敲黑板、划重点学习。同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)是深度学习框架中的关键技术之一,它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知:PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它内置了强大的自动微分功能。在本文中,我们将深
- MIAOYUN | 每周AI新鲜事儿(06.14-06.20)
人工智能算法机器学习深度学习
紧跟技术浪潮,洞察行业未来,MIAOYUN《每周AI新鲜事儿》,为您精选全球AI领域的最新动态,涵盖AI技术突破、行业动态、趋势发展、前沿政策与学术研究,带您走在智能时代前沿,一起来回顾本周发生的AI新鲜事儿吧!AI开源大模型腾讯混元3D2.1大模型全链路开源6月14日,在CVPR2025(计算机视觉领域顶会之一)上,腾讯混元3D2.1大模型对外全链路开源,其模型权重及架构、训练代码、数据处理流程
- 基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统,支持图片、视频、摄像头输入,PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度(未熟、半熟、成熟)
QQ67658008
YOLO音视频qt桃子成熟水果成熟度检测系统
基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统,支持图片、视频、摄像头输入,PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度(未熟、半熟、成熟)文章目录调用示例加载预训练模型开始训练加载训练好的模型在验证集上评估加载训练好的模型文字及代码仅供参考。桃子成熟度分类检测数据集,主要用于桃子成熟度分类检测应用任务数据背景:模拟实际田间条件,涵盖多种可能影响桃子检测准确性的因素,如变化的自然光照强度、多果粘连现象以及由枝
- 降低20%成本暴雨定制化液冷系统落地
暴雨信息凭借多年液冷设计及实施经验,帮助某知名自动驾驶企业完成了车端算力设备和后端数据中心的液冷改造升级,进一步提升了其车端实时数据处理能力及后端模型训练优化效率。但在后期持续运维过程中,由于测试中心尚未配备液冷系统,只能依赖外接散热器和水泵来进行液冷设备的测试与故障排除,不仅噪音大还存在较大的冷却液泄漏风险。为此,客户期望我们帮助其建立起一套规范化的液冷测试系统,以解决当下困境。暴雨信息专业技术
- 暴雨携AMD ,实现大规模 AI 和 Agentic 工作负载性能突破
BAOYUCompany
服务器
暴雨宣布推出AMDInstinct™MI355XGPU,为客户提供更多选择。与上一代相比,大规模AI训练和推理工作负载的性价比将提高超过两倍。暴雨将推出由新的AMDInstinct处理器以及多达131,072个MI355XGPU提供支持的AI集群,助力客户大规模构建、训练和推理AI。暴雨公司执行副总裁表示:为了支持在云端运行高要求AI工作负载的客户,我们致力于提供广泛的AI基础设施产品。AMDIn
- VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)
大霸王龙
语言模型人工智能自然语言处理
VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- The AI Moat Pyramid:构建不可复制的 AI 护城河
编者按:我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:真正的AI护城河需要系统性地构建六层递进式能力,从技术底座到战略壁垒,缺一不可。文章提出了“AIMoatPyramid”框架,详细阐述了六个关键层级:第一层的定制化模型与算法开发,强调超越开源模型性能且支持快速重训练;第二层的专有数据资产,要求数据具备独特性、可用性和普及性;第三层的工作流集成,实现30秒内从预测到决策的自动化闭环;第四层的领域专精,
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f