- keras.optimizers优化器中文文档
地上悬河
python开发语言后端
优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
- VGG16滤镜可视化和类激活图
LIjin_1006
人工智能神经网络深度学习cnn
这个用keras2.2.4+tensorflow1.15.0importkeraskeras.__version__fromkeras.applicationsimportVGG16fromkerasimportbackendasKimportnumpyasnpfromkerasimportmodelsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastf
- 计算机设计大赛 酒店评价的情感倾向分析
iuerfee
python
前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是酒店评价的情感倾向分析该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate概述本文基于7K条携程酒店评价数据为文本数据,将其导入到Keras的模型架构然后进行训练出一个可用于实际场所预测情感的模型。项目所需模块importtensorflowastfi
- 不同框架表示图像时维度顺序的区别:pytorch、keras&tf、opencv、numpy、PIL
蓝海渔夫
pythonpytorchpytorchkerasopencvpillowpython人工智能numpy
在PyTorch、Keras、OpenCV、NumPy和PIL这几个框架中,它们在表示图像时的维度存储顺序有所不同。下面我将逐一解释每个框架中图像维度的存储顺序:1,PyTorch:PyTorch中图像的维度顺序通常遵循[N,C,H,W]的格式,也就是channelfirst格式,其中:C代表通道数(channels),例如RGB图像有3个通道。N代表批量大小(batchsize),即一次处理的图
- [Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解(异常解决中)
Eastmount
人工智能pythonbert实体识别bert4keras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究,构建BiGRU-CRF模型实现。这篇文章将继续以中文语料为主,介绍融合Bert的实体识别研究,使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而,该代码最终结果有些问题,目前还在解决中,但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。基础性文章,希望对您有帮助,如
- 【TF】TensorFlow的模型保存save和加载load
nothk
tensorflowkeras深度学习
训练过程中保存checkpointscheckpoint_path="training_1/cp.ckpt"checkpoint_dir=os.path.dirname(checkpoint_path)#Createacallbackthatsavesthemodel'sweightscp_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=c
- 用keras对电影评论进行情感分析
Phoenix Studio
深度学习keras人工智能深度学习
文章目录下载IMDb数据读取IMDb数据建立分词器将评论数据转化为数字列表让转换后的数字长度相同加入嵌入层建立多层感知机模型加入平坦层加入隐藏层加入输出层查看模型摘要训练模型评估模型准确率进行预测查看测试数据预测结果完整函数用RNN模型进行IMDb情感分析用LSTM模型进行IMDb情感分析GITHUB地址https://github.com/fz861062923/Keras下载IMDb数据#下载
- tenorflow
小鱼儿小于儿
tensorflow
tensorflow笔记3MNIST数据集共7万张图片,都是28*28像素点的手写数字图片。6万张用于训练,1万张用于测试。importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#直接送数据集中读取训练集和测试机x_train,x_test=x_trai
- Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍
lida2003
Linux深度学习opencvdnn计算机视觉人工智能
DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN模块的基本步骤4.参考资料1.源由看了一些资料和数据,感觉他讲的非常好,也
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- LSTM 08:超详细LSTM调参指南
datamonday
时间序列分析(TimeSeries)LSTMkeras调参
本文代码运行环境:cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01:理解LSTM网络及训练方法LSTM02:如何为LSTM准备数据LSTM03:如何使用Keras编写LSTMLSTM04:4种序列预测模型及Keras实现LSTM05:Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06:Keras
- DL4J中文文档/Keras模型导入/嵌入层
hello风一样的男子
KerasEmbedding[源码]从Keras导入一个嵌入层KerasEmbeddingpublicKerasEmbedding()throwsUnsupportedKerasConfigurationExceptionimage.gif为单元测试传递构造函数抛出UnsupportedKerasConfigurationException不支持的Keras配置getEmbeddingLayerp
- 猫头虎分享已解决Bug || ImportError: cannot import name ‘relu‘ from ‘keras.layers‘
猫头虎-人工智能
已解决的Bug专栏人工智能bugtensorflow人工智能neo4j深度学习数据挖掘神经网络
博主猫头虎的技术世界欢迎来到猫头虎的博客—探索技术的无限可能!专栏链接:精选专栏:《面试题大全》—面试准备的宝典!《IDEA开发秘籍》—提升你的IDEA技能!《100天精通鸿蒙》—从Web/安卓到鸿蒙大师!《100天精通Golang(基础入门篇)》—踏入Go语言世界的第一步!《100天精通Go语言(精品VIP版)》—踏入Go语言世界的第二步!领域矩阵:猫头虎技术领域矩阵:深入探索各技术领域,发现知
- 使用Keras和tensorfow,CNN手写数字识别
smallcui
查看数据fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotasplt(train_x,train_y),(test_x,test_Y)=mnist.load_data()plt.figure(figsize=(10,10))foriinrange(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.xticks([])
- 使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习keraspython深度学习神经网络人工智能自然语言处理
目录介绍:one-hot:pad_sequences:建模:介绍:WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系,将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中,相似的单词在空间中的距离也比较接近,具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现,包括基于统计的方法(如Word2Vec和GloVe)和
- Layers » 嵌入层 Embedding
miskid
Docs»Layers»嵌入层EmbeddingEditonGitHub[source]Embeddingkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer=None,activity_regularizer=None,embeddings_const
- 全连接神经网络实现手写数字识别
zeronose
codetips深度学习机器学习
可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章,此时的你们正在为作业发愁,哈哈其他实现手写数字识别的方法:1.聚类(K-means)实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络(CNN)实现手写数字识别4.聚类(K-means)实现手写数字识别-2实验数据是老师收集了所有人的手写数字图片,且经过处理将图像生成了.txt文件,如何生成点击这,如下图2.代码实现fromkeras.utilsimpor
- Keras使用使用动态LSTM/RNN
Sailist
TensorFlow
padding:defgenerate(mtp=100,batch=50):#最长时间步,词向量长度为200,batch_size=50origin_input=np.random.random_sample([batch,np.random.randint(mtp/2,mtp),200])#时间长随机从mtp/2-mtp选择returnpad_sequences(origin_input,mtp
- DL4J中文文档/Keras模型导入/约束
hello风一样的男子
所有的Keras约束都被支持:max_normnon_negunit_normmin_max_norm在KerasConstraintUtils中实现Keras到DL4J约束映射。
- 【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)
- keras 池化层
与AI零距离
池化层又称下采样,是对卷积层的降维处理,常用的池化有最大池化、平均池化。MaxPooling1D一维数据上的池化操作keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,strides=None,padding='valid')pool_size:池化层窗口大小strides:窗口移动步长padding:valid表示不填充特征边界,same表示填充输入特征以使与原始输入长度
- Keras学习笔记(1)Keras预训练模型下载及安装
谢昆明
github下载地址百度云提取码:e7e7OS默认路径Linux~/.keras/models
- anaconda数据科学和机器学习的开源工具和库指南---官网白皮书
杨叶辰
python机器学习开发语言
anaconda数据科学和机器学习的开源工具和库指南---官网白皮书一基础数据科学工具和库jupyterPandasSciPyNumpy二机器学习Tensorflow和KerasPytorchScikit-learn三数据可视化MatplotlibBokeh&PlotlyPanel/Voila/Streamlit/DashHoloViz四图像处理PIL/PillowScikit-ImageOpen
- 基于深度学习的农业病虫害识别实战
一枚爱吃大蒜的程序员
深度学习机器学习实战深度学习人工智能
视频讲解:基于深度学习的农业病虫害识别实战_哔哩哔哩_bilibili数据展示:代码:fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,load_img,img_to_array,array_to_imgfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooli
- Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制
cofisher
Tensorflow2.0深度学习PHM项目实战--建模篇深度学习pythontensorflow
文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中,我们经常需要查看某层权重的变化过程,这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示,我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络,然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl
- Keras中加入Lambda层无法正常载入模型问题
缸里有绿粥
使用Lambda层加入自定义的函数后,训练没有出错,但是在载入保存的模型时显示错误。1."AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'get'"解决方法:这个问题是由于缺少config信息导致的。Lambda层在载入时需要载入一个函数,当使用自定义函数时,模型无法找到则个函数,也就构建不了模型。load_model(path,custom_objec
- wins 安装 tensorflow keras
danchejikafo
tensorflowkeras人工智能
1.python版本python版本3.12,安装tensorflow会报错:经过多次实验,使用的python版本是3.9.02.安装tensorflowa.pipinstall--trusted-hosthttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow==2.6.0速度有点慢,半个多小时了还会报超时错误,不推荐b.pipinstalltensorf
- 深度学习|Keras识别CIFAR-10图像(CNN)
罗罗攀
数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片,50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据,通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_
- 政安晨:演绎在KerasCV中使用Stable Diffusion进行高性能图像生成
政安晨
政安晨的机器学习笔记政安晨的人工智能笔记stablediffusionKerasCVtensorflowkeras图像生成机器学习深度学习
小伙伴们好,咱们今天演绎一个使用KerasCV的StableDiffusion模型生成新的图像的示例。考虑计算机性能的因素,这次咱们在Colab上进行,Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook,还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章:政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具JupyterNotebook入门(超级详细)https://blog.csdn.n
- 为使用tensorflow2.0 以上版本。卸载cuda8.0 安装cuda10.1 cudnn7.6
xuanxi
配置一个虚拟环境名为tfkeras:python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython=3.8#先创建一个名为tfkeras,环境为python3.8的环境下一步开始在tfkeras这个虚拟环境下面装package卸载cuda8.0因为winserver2012原本装的是cuda8.
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p