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AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 02 使用 LSTM 进行时间序列预测
柒 魅。
时间序列预测lstm人工智能rnn
深度学习入门:使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力,尤其是长短期记忆(LSTM)网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。我们将从基础知识讲起,提供代码示例,并解释每一步的技术细节。希望通过本文,大家能对LSTM有一个初步的了解,并能够在自己的项目中应用。1.什么是LSTM?LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的递归神经网络(RNN
- 【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树(鸢尾花分类)
Better Rose
深度学习深度学习决策树分类
目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法。顾名思义,决策树算法的表现形式可以直观理解为一棵树(可以是二叉树或非二叉树)。一棵决策树一般包含一个根节点、一系列内部节点和叶节点,一个叶节点对应一个
- 吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结
向来痴_
深度学习人工智能
作业地址:吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记:吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖(附18个代码实战项目)-知乎(zhihu.com)此处只记录需要注意的点,若想看原笔记请移步。1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出,而不用指定中间的特征,也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻
- 图像分割——基于pytorch的牙齿分割
苏俗
计算机视觉实战pytorch人工智能python
作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习,本文将用牙齿分割作为数据集,分享一下图像分割的训练内容。一、引入库importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromPILimportImageimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimporttransfor
- 图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测
苏俗
计算机视觉实战分类pytorch数据挖掘
作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础,本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集,来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco
- 人工智能深度学习入门指南
白猫a~
编程深度学习人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支,已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够处理和分析海量的数据,从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
- 深度学习入门--参数的优化算法
我只钓小鱼
深度学习
1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值,也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ,损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ),损失函数关于参数的偏导数,也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ),学习率为α\alphaα,则使用梯度下降法更新参数为:梯度下降法目前
- 第五届脑电深度学习入门班(训练营:2023.9.12~9.20)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
- 深度学习入门笔记(九)自编码器
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深度学习笔记深度学习笔记人工智能
自编码器是一个无监督的应用,它使用反向传播来更新参数,它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为,f(x)=x,f为自编码器,x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征,然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据,重现后的数据就是自编码器的输出。所以,从本质上来说,自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成:编码器(Encoder):用于数据压缩。压缩特征向量(Compre
- 深度学习入门笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习rnn笔记
8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域,这就成了一个短板。RNN因此出现,它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
- 第四届脑电深度学习入门班(训练营:2023.7.4~7.12)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
- 深度学习与计算机视觉:实例入门-第六章
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图象处理深度学习tensorflowopencv2
给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址:https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116本篇是前面两篇教程:给深度学习入门者的Python快速教程-基础篇给深度学习入门者的Python快速教程-numpy和Matplo
- 《深度学习入门:基于python的理论与实现》读书笔记
莫里衰
求梯度的函数:f是需要求梯度的函数,x是求梯度的点image.pngdefnumerical_gradient(f,x):h=1e-4#0.0001grad=np.zeros_like(x)#生成和x形状相同的数组foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]#f(x+h)的计算x[idx]=tmp_val+hfxh1=f(x)#f(x-h)的计算x[idx]=tmp_v
- 深度学习入门笔记(五)前馈网络与反向传播
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
接着上一节,本节讲解模型自我学习的数学计算过程究竟是怎么样的。5.1前馈网络一个最简单的前馈神经网络如图所示,对于每一个隐藏层,输入对应前一层每一个节点权重乘以节点输出值,输出则是经过激活函数(例如sigmoid函数)计算后的值。在这样的网络中,输入的数据x经过网络的各个节点之后,即可计算出最终的模型结果。这样就完成了一个最基本的前馈网络从输入到输出的计算过程。5.2反向传播在实际工作中这部分的内
- 深度学习入门(鱼书)
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深度学习人工智能
学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成,但实质上只有2层神经元有权重,因此将其称为“2层网络”。请注意,有的书也会根据构成网络的层数,把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数(输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量)来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h(x)函数会将输
- 深度学习入门笔记(1)——什么是深度学习?
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深度学习深度学习数据挖掘机器学习神经网络pytorch
深度学习入门笔记(1)——什么是深度学习?在很多人眼里,深度学习(DeepLearning)是一个十分高大上的研究手段,它可以模拟人的判断,让数据处理和结果输出具有“人性”,在没接触过的人看来,深度学习简直是“玄学”范畴,网络一通,谁都不爱。但是,在所有人追捧深度学习的同时,对学习这一手段却是望而却步,更有甚者在网上买完“韭菜课”后,原理部分还没看完就不在继续学习。其实,说句实话,深度学习只是被过
- (课程笔记)深度学习入门 - 1 - OverView
牛顿第八定律
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一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集(DataSet),既然是标签化,那应该是监督学习模式,而且此处的数据集应该分化为训练用集(TrainSet)和测试用集(TestSet),训练用集用于训练最终的算法模型,而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好,是否能满足实际需求;2、设置并给出机器学习的算法模型(Model);3、设置期望的损失函数(LossFcn)和优化器(Optim
- 深度学习入门笔记(6)—— Logistic Regression
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深度学习入门笔记深度学习机器学习逻辑回归人工智能python
对比第三节中的Adaline和LogisticRegression,可以发现它们只有两点不同:1、激活函数,Adaline中的激活函数是恒等函数(线性),而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数(非线性);2、损失函数,Adaline中的损失函数是均方误差,而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示,其值域为0到1,输入为
- 《深度学习入门》学习笔记
YY_oot
机器学习深度学习python神经网络人工智能
原书:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章卷积神经网络卷积池化CNN的可视化代表性的CNN第八章深度学习提高识别精度VGGGoogLeNetResNe
- 深度学习入门笔记(三)常用AI术语
zhanghui_cuc
深度学习笔记人工智能深度学习笔记
本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程,我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。训练模型的时候,我们要告诉模型预计训练多少个Epoch,但这个值并不是固定的,因为并没有一个准确的Epoch数能一定能得到一个比较好的模型。我们有一个标准:模型训练的Epoch数必须要让模型达到一个收敛的状态。并且为了模型有更多的选择,我们可以让模型收敛后,再
- 深度学习入门笔记4 深度神经网络
深度学习从入门到放弃
深度学习笔记神经网络深度学习人工智能机器学习算法
多层感知器在之前的课程中,我们了解到,感知器(指单层感知器)具有一定的局限——无法解决异或问题,即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合,就可以得到一个多层感知器(MLP——Multi-LayerPerceptron)结构。多层感知器包含输入层,一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层,则称其为深度人工神经网络。说明:通常我们说的神经网络的
- 深度学习入门笔记:第二章感知机
维持好习惯
深度学习深度学习笔记人工智能
深度学习入门笔记:第二章感知机笔记来源书籍:《深度学习入门:基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记:第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门2.2.2与非门和或门2.3感知机实现2.3.1简单的实现2.3.2导入权重和偏置2.3.3使用权重和偏置的实现2.4感知机的局限性2.4.1异或门2.4.2线性和非线性2.5多层感知机2.5.1已
- 深度学习入门学习笔记之——神经网络
前丨尘忆·梦
tensorflow深度学习神经网络深度学习
神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机,既有好消息,也有坏消息。好消息是,即便对于复杂的函数,感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过,即便是计算机进行的复杂处理,感知机(理论上)也可以将其表示出来。坏消息是,设定权重的工作,即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重,现在还是由人工进行的。上一章中,我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消
- 深度学习入门笔记(二)神经元 激励函数 神经网络
花落雨微扬
神经网络网络深度学习人工智能机器学习
声明:本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记!!!神经网络:神经网络又称为人工神经网络(artificialneutralnetwork,ANN)。神经网络是一种人类由于受到生物神经细胞结构启发而研究出的一种算法体系神经元:如上图所示是一个最简单的神经元,有一个输入,一个输出。我们现在所使用的神经元通常有两个部分组成,一个是“线性模型”,另一个是“激励函数”。假
- 2021-11-06《深度学习入门》笔记(二)
新手小嵩
深度学习系列笔记深度学习神经网络人工智能
第二章感知机感知机也是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。因此,学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先,感知机是什么?感知机接收多个输入信号,输出一个信号。上图是一个接收两个输入信号的感知机的例子。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的⚪称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时,会被分别乘以固定的权重(w1
- 深度学习入门笔记(二)神经元的结构
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
神经网络的基本单元是神经元,本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的:输入:x1,x2,…,xk。权重:w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项:可省略。激活函数:一般都会有,根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种,不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用Softmax函
- 深度学习入门笔记(七)卷积神经网络CNN
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记cnn
我们先来总结一下人类识别物体的方法:定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程,因为当你去识别图标的时候,你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难,但是很重要。看线条。有没有文字,形状是方的圆的,还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征,同时保留原来图片中各个像素的相对位置(空间)关系。
- 深度学习入门笔记(八)实战经验
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记性能优化
前面几节介绍了很多理论,难免会好奇:理论如何与实战结合呢?本节我们就穿插一点实战经验,来换换脑子~1.显卡warmup进行深度学习训练和推理时,往往第一次运行的耗时比较高,这是因为显卡需要warm-up,就是“热身”,才能发挥出显卡的性能。关于热身,个人理解,显卡开始工作时控制单元需要对资源进行调度,例如分配warp等。这些应该都是在第一次推理的时候进行。类似的,举个栗子,在F1比赛中,每场赛车的
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
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JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方