- C语言代码练习(第十九天)
小小框架
C语言C语言重点练习c语言
今日练习:52、有一个已经排好序的数组,要求输入一个数后,按原来排序的规律将它插入数组中53、输出"魔方阵"。所谓魔方阵是指它的每一行,每一列和对角线之和均相等。54、找出一个二维数组中的鞍点,即该位置上的元素在该行上最大、在该列上最小。也可能没有鞍点。有一个已经排好序的数组,要求输入一个数后,按原来排序的规律将它插入数组中运行代码intmain(){intarr[11]={1,3,9,12,15
- 实验7-2-8 找鞍点
发愤图强想做全栈的小陈
c初学者算法c语言c++
题目描述一个矩阵元素的"鞍点"是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出输出在一行中按照"行下标列下标"(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。//本题笔者思路是再创一个数组且每个值为
- PTA-C语言 习题7-5 找鞍点 (20分)
只秃头不变强
PTA-C语言习题c语言
一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式:输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:输出在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。输入样例1:417414836161
- Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。公式如下:θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中,θ表示模型参数,η表示学习率,L表示损失函数,∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而,梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如,在鞍点或局部最小值处,梯度接近零,导致模
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
MoyiTech
人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
千740
人工智能深度学习机器学习
1,为什么随着参数的不断更新,损失无法降低?当参数对损失微分为零的时候,梯度下降就不能再更新参数了,训练就停下来了,损失不再下降了,此时梯度接近于0。我们把梯度为零的点统称为临界点(criticalpoint)。损失没有办法再下降,也许是因为收敛在了临界点,临界点包括局部极小值,局部极大值和鞍点(梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值(localmaximum)的点)2,如果一个点的梯度接近于0,
- 24 优化算法
Unknown To Known
动手学习深度学习算法
目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点(saddlepoint)梯度消失小结凸性(convexity)凸集凸函数(convexfunction)凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降(gradientdescent)1、梯度下降算法是最简单的迭代求解算法2、学习率(learningrate)小结随机梯度下降(stochasticgradientdescent)小结小批量随机梯度下降
- 机器学习中梯度下降法的缺点
华农DrLai
人工智能机器学习逻辑回归深度学习大数据
机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在深度学习中。尽管其应用广泛,但梯度下降法也存在一些不可忽视的缺点:1.局部最小值和鞍点局部最小值问题:对于非凸函数,梯度下降法可能会陷入局部最小值,而不是全局最小值。这意味着算法可能找到一个看似最优的点,但实际上在整个参数空间中存在更好的解。鞍点问题:在高维空间中,鞍点(梯度为零,但既非局部最小值也非局部最大值的
- 梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
woshicver
神经网络算法机器学习人工智能深度学习
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
- 找二维数组鞍点
808bass542
算法数据结构
【问题描述】编写程序,找出一个4x5二维数组的鞍点,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小(也可能没有鞍点)。【输入形式】根据系统提示,输入一个4x5二维数组。【输出形式】如果是鞍点输出这个点,如果不是鞍点输出“Itdoesnotexist!”。【样例输入】-341521232243891726-13482434235【样例输出】Pleaseentera4x5two-dimensionalar
- pytorch使用dataset和dataloader加载数据集
清明°
pytorch人工智能python
数据集:batch计算-》加快计算速度;single计算-》越过鞍点single可以得到更好的结果但是无法充分利用cpu的并行能力minibatch综合两者优势。epoch:一次所有数据参与训练;batch-size:每次参与训练的样本数量;interation:内层迭代的次数;batch的个数1.作用:加载数据集2.dataset:数据集支持索引抽象类,不能直接实例化,要创建类继承classMy
- 【泽宇读书会13】面对人生的"鞍点”,你选择下坡还是享受现在?
暴富的小青
1月14日开始阅读《升维:让你人生出众的另类通道》。这是上周去书店看到的一本书,之所以开始看,是因为随意翻阅看到了其中一些非常诡辩的论点,比如“拖延”是好事,基于好奇,打算看看他还有什么奇思妙想。本书分七章,每章根据不同主题筛选了生活中遍地可见的常规,说起来他很善于思考,但是看了两小节,都让我觉得作者纯属瞎扯。比如成功都是因为运气,因为1955年出生的比尔盖茨和乔布斯正是因为生而逢时,因为机遇而非
- 李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧
migugu
神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点,可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch:加快梯度的计算,更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如RMSProp等normalizationdropout
- 计算鞍点(c++题解)
hb_zhyu
c++算法开发语言
题目描述给定一个的矩阵,每行只有一个最大值,每列只有一个最小值,寻找这个矩阵的鞍点。鞍点指的是矩阵中的一个元素,它是所在行的最大值,并且是所在列的最小值。例如:在下面的例子中(第4行第1列的元素就是鞍点,值为8)。11356912478101056911864721510112025输入格式输入包含一个行列的矩阵。输出格式如果存在鞍点,输出鞍点所在的行、列及其值,如果不存在,输出"notfound
- C语言(北京理工大学MOOC 上)
金色的省略号
Cc语言算法数据结构开发语言
1、矩阵的鞍点1#include2#defineN323intmain()4{5intm,n;6scanf("%d%d",&m,&n);78inta[N][N]={0};9for(inti=0;ia[rowPos][columnPos]){23rowPos=i;24columnPos=j;25}26}27//判断行最大值,在所在列是否为最小值28for(intk=0;k2#include3intm
- 【小笔记】算法基础超参数调优思路
落叶阳光
笔记算法机器学习深度学习
【学而不思则罔,思维不学则怠】9.29本文总结一下常见的一些超参数调优思路Batch_size2023.9.29简单来说,较大的bz可以加快训练速度,特别是基于GPU进行模型训练时,应该在显存允许范围内,尽量使用较大的bz。两个极端:假设内存/显存足够大,每次都是使用全量数据进行梯度计算,此时训练效率最高,但训练极容易陷入鞍点(局部最优)而无法跳出,表现出来就是loss还比较高,但是已经开始收敛了
- 深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)
搬砖成就梦想
深度学习人工智能机器学习深度学习学习笔记
文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播(BP)CNN本质和优势鞍点的定义和特点?神经网络数据预处理方法有哪些?神经网络怎样进行参数初始化?卷积卷积的反向传播过程CNN模型所需的计算力(flops)和参数(parameters)数量是怎么计算的?池化(Pooling)池化层怎么接收后面传过来的损失?平均池化(averagepooling
- 找出二维数组所有所在行上的最小值与其坐标
Mickey_W
c++算法开发语言
以3*3矩阵为例【样例输入】123425356【样例输出】鞍点坐标:(0,0),值:1鞍点坐标:(1,1),值:2鞍点坐标:(2,0),值:3这段代码好理解一点#includeusingnamespacestd;intmain(){inta[3][3];inti,j,min,n;intn1=0,n2=0,n3=0;for(i=0;i>a[i][j];/*coutusingnamespacestd;
- C语言 查找二维数组的鞍点
牧童深巷
C语言c语言
出具有m行n列二维数组的“鞍点”,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小,其中1intmain(){inta[10][10];inti,j,k,t,p,m,n;intmax,min;k=1;t=0;p=0;scanf("%d*%d",&m,&n);for(i=0;ia[k][t])//先定义该行最大的数为该列最小的数,看是否为鞍点{min=a[k][t];p=k;//将最小的行数赋值给p}}i
- 正定矩阵在格密码中的应用(知识铺垫)
唠嗑!
格密码密码学网络安全矩阵web安全
目录一.写在前面二.最小值点三.二次型结构四.正定与非正定讨论4.1对参数a的要求4.2对参数c的要求4.3对参数b的要求五.最小值,最大值与奇异值5.1正定型(positivedefinite)5.2负定型(negativedefinite)5.3奇异型六.鞍点(saddlepoint)七.矩阵二次型7.1介绍7.2举例例题1例题2例题3八.正定矩阵与格密码一.写在前面格密码中有时要求格基矩阵是
- 深度学习:鞍点以及如何跳出鞍点
Way_X
损失函数算法深度学习
最近阅读了有关鞍点得到文章,做了一下总结:鞍点的定义:鞍点(saddlepoint)的数学含义是:目标函数在此点上的梯度(一阶导数)值为0,但从该点出发的一个方向是函数的极大值点,而在另一个方向是函数的极小值点。而当在某点的一阶导为0时,该点称为驻点。判断鞍点的一个充分条件是:函数在一阶导数为零处(驻点)的Hessian矩阵为不定矩阵。半正定矩阵:所有特征值为非负,或主子式全部非负。半负定矩阵:所
- Tips for Training DNN
单调不减
DNN的整个步骤流程如图所示。NN和很多经典机器学习模型(如KNN、SVM)不同,它经过训练后在训练集上的表现未必会很好,这是因为它优化的损失函数是非凸的,训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点(即各个方向梯度都约等于零的点)。因此我们训练好一个网络后,要先检验它在训练集上的效果如何,若效果不好,则要修改训练方法重新训练,若效果较好,则我们再观察在测试集上的效果,若效果不好,说明模型过拟合,
- CGAL的三角网格曲面脊线和脐点的近似计算(需要微分几何学的知识)
网卡了
CGAL几何学3d算法
脊线(Ridges):在光滑曲面上,脊线是一种特殊的曲线。沿着这条曲线,曲面的一个主曲率在其曲率线上达到极值(最大或最小)。这意味着脊线是那些曲率发生突变的区域,它们在形状感知、物体识别和计算机图形学中都有重要的应用。脐点(Umbilics):脐点是光滑曲面上的一个特殊点,在该点上,曲面的两个主曲率相等。在脐点处,曲面的形状局部类似于一个球体或鞍点。脐点在曲面分析和计算机图形学中也很重要,因为它们
- 模型优化方法
alstonlou
人工智能
在构建完模型后,通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降(SGD)优点:(1)每次只用一个样本更新模型参数,训练速度快(2)随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点,这样对于非凸函数,最终收敛于一个较好的局部极值点,甚至全局极值点。缺点:(1)当遇到局部最优点或鞍点时,梯度为0,无法继续更新参数(2)沿陡峭方向震荡,而沿平缓维度进展缓慢
- 《Python》在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”
北有青空
python开发语言
在一行中按照"行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”#输入n=int(input("请输入行数"))my_list=[]#先创建一个列表foriinrange(n):#将输入到一行数据按空格分割成多个字符串,然后通过map(int,...)将字符串转为整数,再用list(),将整数列表赋值给行xx=list(map(int,input().split(
- PTA找鞍点(C语言)
Nanlu_O
c语言
题意:一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式:输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:输出在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。输入样例1:417414836
- 对偶问题笔记(1)
碧蓝的天空丶
笔记数值计算
目录1从Lagrange函数引入对偶问题2.强对偶性与KKT条件3.对偶性的鞍点特征1从Lagrange函数引入对偶问题考虑如下优化问题{minf0(x)s.tfi(x)≤0,i=1,⋯ ,p,hj(x)=0,j=1,⋯ ,q,x∈Ω,\begin{align}\begin{cases}\minf_0(x)\\\mathrm{s.t}\quadf_i(x)\leq0,\quadi=1,\cdot
- 深度学习之网络优化与正则化
__如果
深度学习人工智能
视频链接:7.1神经网络优化的特点_哔哩哔哩_bilibili神经网络优化的特点网络优化的难点(1)网络结构差异大:不同模型之间的结构差异大——没有通用的优化算法、超参数多(2)非凸优化问题:导致得到的最优解可能是全局最优解——参数如何初始化、如何逃离局部最优或鞍点(3)梯度消失和爆炸问题:当网络非常深时,靠下的层的参数的梯度要么接近0,要么非常大,十分难优化高维空间中的非凸优化问题低维空间中的非
- 找鞍点(PTA)
wx20041102
算法数据结构
先找出每一行的max,然后在判断这个数是不是这一列的min#includeintmain(){inti=0;inti1=0;intj1=0;intk=0;intj=0;intarr[6][6]={0};intn=0;inti2=0;intmax=0;intmin=0;scanf("%d",&n);for(i=0;i=arr[k][j1]){min=arr[k][j1];i2=k;}}if(i2==
- c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根
发狂的小花
高性能算法开发优化人工智能算法机器学习
Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法,区别于梯度下降法,它是二阶导,收敛速度比较快,对于非凸函数,牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引。由于牛顿迭代法是局部收敛,初始值选取不当的话,很容易无法收敛。目录1基本介绍2公式推导3牛顿迭代法的应用3.1求倒数3.2开根号3.2马克尔的方法4收敛性分析1基本介绍牛顿迭代法(Newt
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,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bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
jinnianshilongnian
nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
pda158
linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj