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- 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作
-一杯为品-
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主要参考学习资料:《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- PyTorch从入门到精通:探索深度学习新境界
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深度学习pytorch人工智能
引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一,凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成,正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用,PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始,逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题,最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
- 如何测试模型的推理速度
想要躺平的一枚
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前言模型的推理速度测试有两种方式:一种是使用python的时间戳time函数来记录,另一种是使用Pytorch里的Event。同时,在进行GPU测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。代码如下(示例):if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
- Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析
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VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作,而是将图像分割成patches,并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch,每个patch经过线性投影变成嵌入向量,然后加上位置编码。接着,这些嵌入向量会和类别标签(c
- PyTorch 环境搭建全攻略:CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧
小诸葛IT课堂
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一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
- PyTorch 实现 Conditional DCGAN(条件深度卷积生成对抗网络)进行图像到图像转换的示例代码
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以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN(条件深度卷积生成对抗网络)进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分,假设输入为图片和4个工艺参数,根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
- 【模块化编程】数据标签 转 独热编码
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个人主页:十二月的猫-CSDN博客系列专栏:《PyTorch科研加速指南:即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数2.1完整函数2.2函数功能解释3.实战示例4.总结1.前言《Python/PyTorch极简课》专栏持续更新中,未来最少文章数量为100篇。由于专栏刚刚建立,目前免费,后续将慢慢恢复原价至99.
- vscode--工作区和相对路径
一头大学牲
程序--编程记录vscodeide编辑器
vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现,它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的,也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找,而非是从当前执行文件开始查找。例子:根目录:F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径:F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
- 3.13.0 python 配置tensorflow(CPU版本)
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condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源:Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了:condaenvironment里什么都没有,理
- torch-torchvision-python版本对应问题
Thirtyaoe
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module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时,importtorchvision时报错:module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题,于是查看了正确的对应版本,对自己的进行修改。
- 警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法
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深度学习相关调试问题Ubuntupytorch
文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境:Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序,如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3/envs/pytorch_env/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:30:UserWarning:torch
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你喜欢喝可乐吗?
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1.安装Anaconda/Miniconda在Ubuntu中安装MinicondaAnaconda/Minicondapip配置清华镜像源Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11_envpython=3.12#激活condaactivateyolo11_env3.安装pytorch#Pytorchhttps://pyt
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多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯(MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB)是一种常用于文本分类的算法,特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据(如文本数据中的词频)时表现优异,可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析:识别用户评论的情感,例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测:鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类:将新
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
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从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3):编码器模块和编码器类的实现和向前传播
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仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章:仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1):位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2):多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播#Transformer编码器模块
- 模型可解释性:基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析(附PyTorch/TensorFlow实现)
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一、技术原理与数学推导(含典型案例)1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值,计算公式为:ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
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模型构建时候有时候在工程量比较大的时候,不可避免使用迭代算法,迭代算法本身会让错误的追踪更加困难,因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后,此时面临重要的问题就是,如果将通道打乱,在pytorch里面与tensorflow中间,两种通道排序是不一样的,是采用不同的
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
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OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
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PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的框架,它提供了丰富的API来处理张量(tensor)。在模型开发过程中,我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法,并给出推荐的使用场景。比如:我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
- PyTorch 中的维度操作详解
萝卜小白
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在PyTorch中,维度(dimension)是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能,常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。1.维度的概念回顾一个二维张量(矩阵)的形状是(行数,列数)。一个三维张量的形状是(深度,行数,列数)。维度的索引从0开始,最外层是axis=0,向内依次递增。2.维度的操作(1)求和(Sum)sum(dim)的作用
- torch.logical_and()方法
CodeWang_NC
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torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。零被视为False,非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and(input,other,*,out=None)→返回张量input(张量)–
- [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘
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最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作,Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档,只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新,得知logical_and在1.5之后的新功能,pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
- Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips
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刷机tips:刷完系统之后,如果需要安装其它软件,这个时候不需要跳线,然后输入真实的IP,确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下:1.GPUenable=False-installtorch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl2.ImportError:/home/platform/miniconda3/envs/cel
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解:1.CUDA与GPU:GPU:是一种专门用于
- 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型
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人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明 使用预训练模
- Development Problems Based On PyTorch
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问题解决RuntimeError:unabletowritetofile:Nospaceleftondevice(28)问题描述:Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/conda/lib/python3.10/multiprocessing/queues.py",line244,in_feedobj=_ForkingPickler.dumps(obj)Fi
- Pycharm中import torch报错解决方案(Python+Pycharm+Pytorch cpu版)
波波仔86
人工智能pythonpycharmpytorchimport解释器配置
pycharm环境搭建完毕后,编写一个py文件demo,importtorch报错,提示没有。设置python解释器:选择conda环境,使用现有环境,conda执行文件找到Anaconda安装路径下Scripts文件夹内的conda.exe,最后选择含有torch软件包的虚拟环境,题主创建名为pytorch。创建完解释器后,下方会显示出该解释器/虚拟环境下的所有软件包,看到有pytorch包即选
- 【python error】cannot import name ‘TorchDispatchMode‘ from ‘torch.utils._python_dispatch‘
Eternal-Student
JetsonOrinNXPythonpython开发语言
报错:cannotimportname‘TorchDispatchMode’from‘torch.utils._python_dispatch’(/home/nvidia/.conda/envs/pytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_python_dispatch.py)File“/media/nvidia/Ubuntu/xxxxx/ev
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性  
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName 
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
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/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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