- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- 梧桐数据库(WuTongDB):数据库技术中都有哪些常见的优化器
鲁鲁517
梧桐数据库梧桐数据库
以下是一些常见的数据库优化器:1.CBO(Cost-BasedOptimizer)应用场景:广泛应用于关系型数据库中,如Oracle、PostgreSQL、MySQL等。工作原理:通过计算不同执行计划的代价(如CPU、I/O等资源消耗),选择最低代价的执行计划。代表数据库:Oracle、PostgreSQL、MySQL。特点:CBO使用统计信息(如表大小、索引分布)来评估查询的代价。2.RBO(R
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- 科普文:软件架构数据库系列之【MySQL的sql_mode参数】
-无-为-
软件架构业务场景MySQL数据库mysqlsqlsql_mode
概叙科普文:软件架构数据库系列之【MySQL解析器和优化器】-CSDN博客科普文:软件架构数据库系列之【MySQL查询优化器中的优化策略optimizer_switch】-CSDN博客科普文:软件架构数据库系列之【MySQL执行计划Extra梳理】-CSDN博客科普文:软件架构数据库系列之【MySQL控制查询优化器Hints】-CSDN博客从MySQL的解析器、优化器、执行计划、Hints、到最后
- 命令行工具部署达梦数据库 DMDPC(BP 多副本架构)
百代繁华一朝都-绮罗生
数据库架构网络
解达梦数据库DPC集群的主要使用场景:DMDPC关注和解决的是大数据、计算与存储分离、高可用、支持全部的SQL标准、拥有完整的事务处理能力和集群规模能够动态伸缩的业务场景:大量的复杂查询操作要求优化器能够生成优良的执行计划,并且执行引擎能够充分利用多机器、多核的硬件资源某些行业对数据一致性和多副本备份容灾有较高要求,同时希望维护成本足够低和故障恢复时间足够短;用户的业务规模有峰值,要求所需的机器资
- 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch:获取神经网络模型的参数
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能模型参数python
本文重点当我们定义好神经网络之后,这个网络是由多个网络层构成的,每层都有参数,我们如何才能获取到这些参数呢?我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数,此文我们是为了学习第6步(优化器)。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例)
yueguang8
yolo算法pytorchYOLO人工智能
在PyTorch中,.pt模型文件通常包含以下几类数据:模型参数:存储模型的权重和偏置参数。优化器状态:包含优化器的状态信息,以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态:一些训练过程中的信息,例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据:包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前,需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
- 【网络安全】URL解析器混淆绕过CSP实现XSS
秋说
网络安全web安全xss漏洞挖掘
未经许可,不得转载。文章目录前言正文前言许多流行的静态网站生成器都存在图像CDN功能,它们通过优化网站中的图像来加快页面加载速度。例如:1、OptimizingImages|Next.js利用内置的next/image组件优化图像(nextjs.org)2、NuxtImage:Nuxt应用的图像优化即插即用的图像优化功能,使用内置优化器对图像进行调整(image.nuxt.com)这些工具的目标都
- MySQL 大量 IN 的查询优化
陈挨踢
运维数据库mysql数据库优化查询优化sql
背景(1)MySQL8.0版本(2)业务中遇到大量IN的查询,例:SELECTid,username,iconFROMusersWHEREidIN(123,523,1343,...);其中id为主键,IN的列表长度有8000多个问题行数扫描30W+,无法用到主键索引造成MySQLCPU突升,其它的SQL堆积导致HTTP502响应原因MySQL的范围优化器在执行查询优化时,所需消耗的内存超出系统所配
- Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12
青瓷看世界
tensorflow笔记人工智能深度学习神经网络
一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train,测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
- pytorch正向传播没问题,loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
pytorch神经网络人工智能
记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数,使用relu激活函数,梯度裁剪,降低优化器的学习率等等都没解决,个人认为这些应该影响不大,一般不会出问题;3.最后是使用如下异常检测:检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- pytorch建模的一般步骤
巴依老爷coder
pytorch深度学习人工智能
Pytorch的建模一般步骤1.导入必要的库2.准备数据3.定义数据集类(可选)4.加载数据5.定义模型6.定义损失函数和优化器7.训练模型8.评估模型9.保存和加载模型10.使用模型进行推理importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporto
- 经典网络训练图像分类模型一
三十度角阳光的问候
分类数据挖掘人工智能
目录数据预处理部分:网络模块设置:网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源:读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型,并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分:-数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,比较实用-数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现
- 【笔记】Explain执行计划怎么看
寻梦的小柳
来源来源当Explain与SQL语句一起使用时,MySQL会显示来自优化器关于SQL执行的信息。也就是说,MySQL解释了它将如何处理该语句,包括如何连接表以及什么顺序连接表等。Explain执行计划包含字段信息如下:分别是id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra12
- pyro.optim pyro ppl 概率编程 优化器 pytorch
zhangfeng1133
pytorch人工智能python
最佳化¶该模块pyro.optim为Pyro中的优化提供支持。特别是,它提供了焦光性,用于包装PyTorch优化器并管理动态生成参数的优化器(参见教程SVI第一部分供讨论)。任何自定义优化算法也可以在这里找到。烟火优化器¶is_调度程序(【计算机】优化程序)→弯曲件[来源]¶帮助器方法,用于确定PyTorch对象是PyTorch优化器(返回false)还是包装在LRScheduler中的优化器Re
- 大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件、.gguf和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式
nanshaws
人工智能ai语言模型
在大模型中,.safetensors、.ckpt、.gguf、.pth和.bin文件都是用于保存和加载模型参数的文件格式,它们之间的区别和转换方式如下:.safetensors文件:这是TensorFlow2.x中新增的文件格式,用于保存模型参数和优化器状态。它采用的是TensorFlow的自定义序列化格式,不能直接用于其他框架。可以使用TensorFlow的tf.train.Checkpoint
- pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
zhangfeng1133
pytorch矩阵人工智能
在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。但是,更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵),来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶
- pytorch模型保存及加载参数恢复训练的例子
静心问道
深度学习pytorchpython人工智能
一、示例这里是一个示例,展示如何保存和加载模型、优化器的状态以恢复训练:保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#定义一个简单的模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.
- 调度器scheduler保留什么参数
静心问道
深度学习pytorch
在PyTorch中,学习率调度器(scheduler)用于动态调整优化器的学习率。调度器的状态文件保存了在训练过程中与学习率调度相关的信息。具体来说,学习率调度器保留了以下类型的参数:1.当前学习率调度器保存了当前的学习率值,这对恢复训练时继续使用相同的学习率非常重要。不同的调度器可能会以不同的方式存储这个值,但通常它是与优化器一起保存的。2.调度器的步数调度器保存了已经进行的步数或周期数。这是用
- MySQL基础架构
GrayGo
MySQLmysql
一、MySQL体系架构引用网图:MySQL自上而下可分为网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。网络连接层客户连接器:提供MySQL服务器建立的支持。目前几乎支持所有主流的服务端编程技术。比如JAVA通过JDBCAPI连接连接。服务层服务层是MySQLServer的核心,主要包含系统管理和控制工具、连接池、SQL接口、解析器、查询优化器和缓存六个部分。连接池:负责存储和管理客户端与数据库的连接
- oracle统计信息导出与导入目的,dbms_stats 导入导出 schema 级别统计信息
Wonder王达
在使用CBO优化器模式的Oracle数据库中,统计信息是CBO生成最佳执行计划的重要依据。这些统计信息通常包括列级、表级、索引、系统级别的统计信息等。所有的这些统计信息都可以被备份,导入导出也可以被锁定与解锁。因此相应地,我们可以导出列级、表级、索引、系统级别的统计信息。通过导出导入统计信息,可以在测试环境来模拟产生环境进行数据库性能优化,SQL调优等。本文主要描述了基于schema级别导出导入统
- Oracle数据库在企业级应用中的优势与最佳实践
Lill_bin
java数据库oracleapache分布式安全springjava
引言Oracle数据库是世界上领先的关系型数据库管理系统之一,以其高性能、可靠性、安全性和可扩展性而闻名。在企业级应用中,Oracle数据库提供了强大的数据管理能力,支持着全球众多大型企业的业务运营。Oracle数据库的核心优势高性能:Oracle数据库拥有先进的查询优化器和并行处理能力,能够处理大量并发事务和复杂的查询。可靠性:通过使用RAID、数据镜像和自动故障转移等技术,Oracle确保了数
- oracle 如何正确收集统计信息
疯狂的大狗
oracleoracle数据库
一、统计信息相关概念1、什么是统计信息?oracle数据库中的统计信息存储在数据字典中,从多个维度描述了oracle数据库里的详细信息。2、统计信息作用是什么?oracleCBO优化器会利用统计信息计算目标SQL各种可能、不同的执行路径的成本,并从中选择一条最小的执行路径来作为目标SQL的执行计划。(统计信息不准确,SQL的执行计划会走错,SQL会出现性能问题)3、统计信息分类:表的统计信息表的统
- pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数
AndrewPerfect
深度学习python基础pytorch基础pytorch人工智能python
一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数,用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中,它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。具体来说,nn.MSELoss()函数的输入是两个张量,即模型的真实值和预测值,输出是一个标量,表示两个张量之间的均方误差。在训练神经网络时,通常将该损失函数作为优化器的目标函数,通过反向传播算法来更新模型的参数,以最小化均方
- 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法(SHO)机器人栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线。
Matlab程序猿小助手
通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述海马优化器(SeaHorseOptimizer,SHO)是一种近年来提出的新型启发式算法,其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式,特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世,它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题,海马优化器正是这样一
- MySQL 逻辑架构与常用的存储引擎
Bryant5051
mysql架构数据库
文章目录概述逻辑架构示意图Server层功能模块连接器查询缓存分析器优化器执行器存储引擎层InnoDBInnoDB主要特性InnoDB引擎下的查询过程MyISAMMyISAM的主要特性MyISAM引擎下的查询过程InnoDB和MyISAM的对比概述MySQL是我们平时开发中最常用的关系型数据库,学习MySQL的逻辑架构相当于从全局去理解MySQL的运行机制,对于MySQL的学习和使用都会有较大的帮
- PyTorch 基础学习
花千树-010
大讨论pytorch学习人工智能
文章索引:PyTorch基础学习(1)-快速入门PyTorch基础学习(2)-张量TensorsPyTorch基础学习(3)-张量的数学操作PyTorch基础学习(4)-张量的类型PyTorch基础学习(5)-神经网络PyTorch基础学习(6)-函数APIPyTorch基础学习(7)-自动微分PyTorch基础学习(8)-多进程并发PyTorch基础学习(9)-训练优化器PyTorch基础学习(
- 一文读懂MySQL执行计划 Explain
liuxuquan_
数据库后端sqlmysqlspringspringboot
MySQL执行计划Explain文章相关示例执行基于MySQL(8.0.13)版本定义官方文档描述的定义如下:Thesetofoperationsthattheoptimizerchoosestoperformthemostefficientqueryiscalledthe“queryexecutionplan”,alsoknownastheEXPLAINplan.MySQL优化器选择执行最有效的
- MySQL系列—3.体系架构
奥德彪的蕉
Mysqlmysql架构数据库
目录Mysql体系结构Connectors:连接池和线程管理:SQLInterface:Parser(查询解析器):Optimizer(优化器):Caches(缓存):可插拔的存储引擎:一条SQL的执行连接器分析器优化器执行器Mysql体系结构Connectors:MySQLConnector是MySQL提供的⼀组官⽅的数据库连接器,⽤于在不同编程语⾔中连接和操作MySQL数据库。这些连接器充当数
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D