- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- pytorch学习笔记(2)--Tensor
ToToBe
pytorch笔记1024程序员节
系列文章pytorch学习笔记(1)–QUICKSTARTpytorch学习笔记(2)–Tensorpytorch学习笔记(3)–数据集与数据导入pytorch学习笔记(4)–创建模型(BuildModel)pytorch学习笔记(5)–Autograd文章目录系列文章Tensor(张量)1.初始化张量2.张量的属性3.张量的操作1.类似numpy的索引和切片2.拼接3.算数操作4.单元素张量5.
- PyTorch学习笔记(三):softmax回归
FriendshipT
PyTorch学习笔记pytorch回归深度学习softmax
PyTorch学习笔记(三):softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision获取数据集读取小批量PyTorch从零开始实现softmax获取和读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数定义优化算法计算分类准确率训练模型预测小结PyTorch模块实现
- PyTorch学习笔记1
zt_d918
训练过程importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式,这里不提model#loss函数定义loss_fn=torch.n
- 小土堆pytorch学习笔记004
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记机器学习深度学习
目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用(1)最大池化画图理解:(2)代码实现:5、神经网络-非线性激活(1)代码实现(调用sigmoid函数)6、神经网络-线性层(1)代码7、网络搭建-小实战(1)完整代码1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用官网地址:pytorch里的nnimporttorchfromtor
- 小土堆pytorch学习笔记003 | 下载数据集dataset 及报错处理
柠檬不萌只是酸i
深度学习人工智能深度学习机器学习pytorchpython
目录1、下载数据集2、展示数据集里面的内容3、DataLoader的使用例子:结果展示:1、下载数据集#数据集importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./test10_dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(ro
- 小土堆pytorch学习笔记005 | 完结,✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
柠檬不萌只是酸i
深度学习学习笔记pytorch机器学习深度学习
目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢?3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子:5、模型训练保存+读取(1)保存(2)读取6、完整的模型训练:(1)代码【model文件】:【主文件】:(2)运行截图:(3)绘图展示:(4)添加训练正确率的完整代码:(5)总结!!!:(6)使用GPU训练7、完整模型验证(1)代码(2)运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间
- 小土堆pytorch学习笔记002
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
目录1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:(2)显示图片:2、Transform的使用3、常见的Transforms(1)#ToTensor()(2)#Normalize()(3)#Resize()(4)#Compose()4、总结:1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnu
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续2)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p30:1.均方差(MeanSquaredError,MSE):(1)注意区分MSE和L2范数:L2范数要开根号,而MSE不需要开根号。用torch.norm函数求MSE的时候不要忘记加上pow(2)。求导:pytorch实现自动求导:第一种方法:torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法:(1)在创建w之后,用来设置w需要求导。(2)在创建w的时候,用w=torch.te
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续1)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p22:1.加减乘除:(1)add(a,b):等同于a+b。(2)sub(a,b):等同于a-b。(3)mul(a,b):等同于a*b。(4)div(a,b):等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘:matmul注意区分:(1)*:表示相同位置的元素相乘;(2).matmul:表示矩阵相乘。对于(2)矩阵的相乘,有三种方式:(1)torch.mm:只适用于二维的tensor,
- 【pytorch】pytorch学习笔记
小白冲鸭
pytorch学习笔记
(实践)p5:线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差?均方误差:即误差的平方和的平均数。p8:1.pytorch不是一个完备的语言库,而是一个对于数据的gpu加速库,所以其没有对string的内键支持,即pytorch的基本类型中不包含string。2.pytorch表示string的方法:(1)onehotencoding问题:1)两个单词之间的相关性并没有在onehot编码中得到体现;2)
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续3)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p41:1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速:.to方法p42:不太懂p43:1.visdom,tensorbroadXp44:p45:1.如何检测过拟合?在train上表现很好,而在test上表现不好。test的目的(没有valset的时候):防止过拟合,选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练,作为最优参数。p46:1.trai
- 小土堆pytorch学习笔记001
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
1、Pytorch环境的配置与安装。(1)建议安装:Anaconda(2)检查显卡:GPU(3)管理环境(不同版本的pytorch版本不同):condacreate-npytorchpython=3.6(4)检测自己的电脑是否可以使用:2、pytorch编辑器的选择(1)pycharm(下载社区版)(2)jupyter(可以交互)启动本地的jupyter:3、为什么torch.cuda.is_av
- Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心
银色尘埃010
本文是Pytorch快速入门第二部分,主要学习记录,主要翻译PytorchAutograd部分教程原文autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分。torch.autograd提供了类和函数,用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导,只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variable对象中即可。一、Tensor(张量)torch.Tensor是程序包的
- pytorch学习笔记(十)
満湫
学习笔记
一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道,解答题太弱了,需要多训练训练这个模块。Loss作用:1.算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播)看官方文档每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均第一个损失函数:L1Loss(差的绝对值取平均)需要注意输入输出N=batch_size你有多少个数据第一个损失函数:MSELoss(平方差误差,平方取平均)稳妥的写法是先
- pytorch学习笔记(八)
満湫
pytorch学习笔记
Sequential看看搭建了这个能不能更容易管理,CIFAR-10数据集进行看一下网络模型CIFAR-10模型123456789输入进过一次卷积,然后经过一次最大池化,尺寸变成16*16了,在经过一次卷积尺寸没变,紧接着进过了一次最大池化,变成了8*8,再经过一次卷积通道数改变32→64,再经过一次池化变成4*4,然后展平,最后输出。(1-2)根据图里面看,32×32经过卷积后的尺寸仍然是32×
- pytorch学习笔记(十一)
満湫
pytorch学习笔记
优化器学习把搭建好的模型拿来训练,得到最优的参数。importtorch.optimimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linearfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset=torchvision.datasets
- pytorch学习笔记(五)
満湫
学习笔记
关注不同的方法输入是什么类型,输出是什么类型。1.Compose主要关注初始化函数从作用内置call的调用方法两种,第一种,直接使用对象,不用使用点,直接调用的是__call__当要调用的时候直接写个Person()按住ctrl+P看看需要填啥参数。2.Totensor的使用输出结果如下3.Normalize归一化输入必须要tensor的均值,标准差,然后看图片的维度计算4.Resize给定的是一
- pytorch学习笔记
満湫
pytorch学习人工智能
torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包,COCO数据集目标检测、语义分割,cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置,train-创建的true是个训练集,transform前面是输出图片的数据类型,“3”是targetimporttorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterda
- pytorch学习笔记(七 )
満湫
pytorch学习笔记
池化类似压缩最大池化-上采样例如给一个3的话就会生成一个3×3的窗口(生成相同的高和宽),给一个tuple就会给出一个相同的池化核。stride默认值就是核的大小dilation在卷积dialation设置之后每一个会和另外的差一个,空洞卷积ceilfloor模式(天花板、地板)floor就是向下取整。按下面的方法走,走的步数默认为核的大小取9个里面的最大值,走到右一图,这种情况只能覆盖6个,其他
- pytorch学习笔记(一)
乌拉圭没有壳
1、今天在学习60分钟pytorchtutorial中2、zip就是把2个数组糅在一起x=[1,2,3,4,5]y=[6,7,8,9,10]zip(x,y)[(1,6),(2,7),(3,8),(4,9),(5,10)]还可以方便建立字典。x=['bob','tom','kitty']>>>y=[80,90,95]>>>d=dict(zip(x,y))[('bob',80),('tom',90),
- Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片
惊鸿若梦一书生
Python深度学习pytorch学习笔记
文章目录GAN网络简介测试判别器和测试生成器测试判别器测试生成器首次生成图片(效果欠佳)生成图片(比较清晰,但还有差距)生成图片(继续优化,输入扩维)生成图片(继续优化,)GAN网络简介生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow和他的同事在2014年首次提出。GAN是一种非常强大和独特的神经网络架构,用于生成新
- 『PyTorch学习笔记』分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP) VS 模型并行
AI新视界
Pytorch学习笔记pytorch数据并行模型并行DataParallel
分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP)VS模型并行文章目录一.介绍二.并行数据加载2.1.加载数据步骤2.2.PyTorch1.0中的数据加载器(Dataloader)三.数据并行3.1.DP(DataParallel)的基本原理3.1.1.从流程上理解3.1.2.从模式角度理解3.1.3.从操作系统角度看3.1.4.低效率3.2.DDP(DistributedDataParallel)的
- Pytorch学习笔记——autograd
岳野
学习笔记python机器学习深度学习
一、神经网络神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“,每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析,进而修改权值和阈值,一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。机器学习可以看做是数理统计的一个应用,在数理统计中一个常见的任务就是拟合,也就是给定一些样本点,用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系。深度学习同样也是为了这个目的,只不过此时,样本点不再限定为(x,y)点对,而可以是由向量、矩
- PyTorch学习笔记
欢桑
pytorch学习深度学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容:一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将pytorch用用于生产三种不同的方法总结学习目标4月份到来之前学完《PorTorch深度学习实战》学习内容:一pytorch深度学习方法
- Pytorch学习笔记(4)—LSTM序列生成模型
llddycidy
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记
文章目录前言主要内容一、序列生成问题解决方法二、RNN的引入三、LongShortTermMemory(LSTM)4、序列生成音乐本文引用:前言掌握使用PyTorch构建LSTM模型的方法掌握使用LSTM生成MIDI音乐的方法主要内容如何用神经网络做序列生成?RNN与LSTM的工作原理RNN是如何记忆Pattern的?MIDI音乐的原理如何用LSTM作曲一、序列生成问题解决方法将生成问题转化成一个
- PyTorch学习笔记(二)——TensorBoard
routine1o1oo
pytorch
1用途1、训练过程中loss是如何变化的,是否正常或是否按预想的变化,选择什么样的模型2、模型在不同阶段的输出2需要导入的类和常用的方法fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter.add_image()writer.add_scalar()查看SummaryWriter的官方文档直接向log_dir文件夹写入事件文件,可以被Tensor
- 【pytorch学习笔记03】pytorch完整模型训练套路
yierrrrr
DL学习笔记pytorch学习笔记
B站我是土堆视频学习笔记,链接:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?spm_id_from=333.999.0.01.准备数据集train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor
- PyTorch学习笔记
Junoxiang
pytorch学习笔记
1.item()→number方法:item()返回一个数只能用于只包含一个元素的张量。对于其他的张量,请查看方法tolist().该操作是不可微分的,即不可求导.(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02.Tensor(张量)中包含d
- PyTorch学习笔记(4)--神经网络模型的保存和导入
别管我啦就是说
Pytorch学习笔记pythonpytorch
1.numpy矩阵的保存importnumpyasnpa=np.array(2)np.save("nm.npy",a)a=np.load("nm.npy")2.模型的保存和导入将训练好的模型和参数保存下来,下一次使用的时候直接导入模型和参数,和一个已经训练好的神经网络模型一样保存模型importtorch#保存整个神经网络的结构和模型参数torch.save(mymodel,'mymodel.pk
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象