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一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
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在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
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Python里PyTorch的生成对抗网络架构关键词:PyTorch、生成对抗网络(GAN)、深度学习、神经网络、计算机视觉、对抗训练、生成模型摘要:本文深入探讨了在PyTorch框架下实现生成对抗网络(GAN)的完整架构。我们将从GAN的基本原理出发,详细讲解其核心组件、数学基础,并通过PyTorch代码实现一个完整的GAN模型。文章涵盖了从理论到实践的各个方面,包括模型设计、训练技巧、常见问题
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首先,请你务必、务必、务必丢掉“脑子笨、数学差”的心理包袱。学习算法,尤其是为了应对面试和提升工程能力的算法,本质上不是比拼智商和数学,而是比拼正确的方法、持续的毅力和刻意练习的质量。它更像一项体育运动,比如学打篮球。没人天生会三步上篮,都需要从最基础的拍球、运球开始,通过反复练习形成肌肉记忆。算法也是一样,你需要通过正确的方法,在脑中形成对特定问题模式的“思维肌肉记忆”。这套“三阶精通法”用来学
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如何理解,在数学上完备的这样的描述?在数学中,"完备"这一术语具有多个含义,具体取决于它应用的上下文。以下是几个常见领域中“完备”的定义和理解:完备性定理(逻辑与数学基础):在逻辑和数学基础中,特别是与形式语言和证明系统相关的领域,完备性通常指的是一个系统能够证明所有在该系统内部被认为是“真”的命题。换句话说,如果一个命题在某个逻辑系统中是真的(即,在所有模型中为真),则该系统应该能够提供一个证明
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1.矩阵的秩矩阵的秩(Rank)是描述矩阵线性独立的行或列的最大数目。对于一个矩阵AAA,其秩记作rank(A)rank(A)rank(A)或r(A)r(A)r(A)。基本性质对于m×nm\timesnm×n矩阵AAA,秩满足:0≤rank(A)≤min(m,n)0\leqrank(A)\leqmin(m,n)0≤rank(A)≤min(m,n)行秩等于列秩:矩阵的线性独立的行数等于线性独立的列数
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大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
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《数学与加密货币:区块链技术的数学基础》关键词数学基础加密货币区块链技术密码学分布式账本摘要本文旨在探讨数学在加密货币和区块链技术中的基础性作用。通过逐步分析,我们将深入理解数学概念如何支持加密货币的安全性、去中心化和不可篡改性。文章将涵盖初等数学和高等数学的应用,以及算法原理的讲解,帮助读者了解数学与加密货币的紧密联系。目录大纲背景介绍1.1.引言1.2.加密货币与区块链的基本概念数学基础2.1
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同等学力申请硕士学位考试是比较适合在职人员的提升学位方式,了解过的人应该都知道,现在社会的竞争压力越来越大,为了提高职业生存能力,提升学位在所难免。为了通过同等学力申请硕士学位考试,对于计算机专业的人来说,数学基础部分往往是决定成败的关键。我将与大家分享一份珍贵的复习资料:“同等学力申硕-计算机专业-数学基础-历年真题和答案解析”,这不仅是我个人备考的心血结晶,也是助力广大考生攻克难关的利器。数学
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
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已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
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在人工智能(AI)和大数据浪潮席卷全球的今天,算法工程师已成为科技行业炙手可热的核心岗位。他们是驱动智能推荐、精准广告、自动驾驶、金融风控、供应链优化等众多创新应用的关键力量。那么,想要成为一名合格乃至优秀的算法工程师,究竟需要掌握哪些核心技能呢?本文综合分析了当前主流招聘平台、行业报告和技术社区的信息,为你绘制一幅全面的算法工程师技能图谱。一、坚不可摧的数理与计算机科学基石这是理解复杂算法、进行
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摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用,包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述,以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例,帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数:图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中,我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
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循环神经网络(RNN)是一种专为处理序列数据设计的神经网络,如时间序列、自然语言或语音。与传统的全连接神经网络不同,RNN具有"记忆"功能,通过循环传递信息,使其特别适合需要考虑上下文或顺序的任务。它出现在Transformer之前,广泛应用于文本生成、语音识别和时间序列预测(如股价预测)等领域。RNN的数学基础核心方程在每个时间步ttt,RNN执行以下操作:隐藏状态更新:ht=tanh(Whhh
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一、背景与需求在对称加密体系中,密钥分发始终是核心安全问题。传统物理交付密钥的方式难以满足现代互联网通信需求,而迪菲-赫尔曼(Diffie-Hellman,DH)密钥交换协议通过数学方法实现了非接触式安全密钥协商,彻底改变了加密通信的格局。该算法于1976年由WhitfieldDiffie和MartinHellman提出,是首个实用的非对称密码学实现。二、数学基础2.1离散对数问题设p为质数,g是
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高等数学导数导数的概念导数(derivative)是微积分中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率(即函数在这一点的切线斜率)。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数f的自变量在一点x_0上产生一个增量h时,函数输出值的增量∆y与自变量增量∆x的比值在∆x趋于0时的极限如果存在,即为f在x_0处的导数,记作f’(x_0)、df/dx(x_0)或〖df/d
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机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- (十七)深度学习之线性代数:核心概念与应用解析
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1线性代数在深度学习中的定位1.1深度学习的数学基础支柱线性代数是深度学习的核心数学工具之一,与微积分、概率论共同构成深度学习的理论基础。深度学习本质上是对高维数据的处理与建模,而线性代数提供了描述和操作高维空间中数据与变换的语言和方法。1.2从数据表示到模型运算的桥梁数据结构化表示:深度学习处理的图像、文本、音频等数据,通常被转化为向量、矩阵或张量(多维数组)。例如:图像:RGB图像可表示为三维
- 【大模型学习路线首发】 AI大模型学习路线:(非常详细)AI大模型学习路线,收藏这一篇就够了!
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人工智能学习程序员大模型学习AI大模型大模型大模型教程
1.打好基础:数学与编程数学基础线性代数:理解矩阵、向量、特征值、特征向量等概念。推荐课程:KhanAcademy的线性代数课程、MIT的线性代数公开课。微积分:掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。推荐课程:KhanAcademy的微积分课程、MIT的微积分公开课。概率与统计:理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。推荐课程:KhanAcademy的概率与统计课程、Coursera的“Pro
- 图像处理之添加高斯与泊松噪声
from:http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/8258052数学基础:什么是泊松噪声,就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(PoissonDi)的公式如下:关于泊松分布的详细解释看这里:http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈关于高斯分布与高斯噪声看这里:http://blog.csdn.net/jia20003/
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线性代数导引:实数代数运算线性代数作为计算机科学的重要基础,涵盖了实数代数运算、矩阵理论、线性变换等多个核心概念。本文将深入探讨实数代数运算的基本原理和操作方法,旨在帮助读者构建扎实的数学基础,为后续深入学习计算机科学中的复杂主题打下坚实的基础。1.背景介绍1.1问题由来线性代数广泛应用于各个科技领域,从工程科学、计算机视觉到机器学习,无处不在。特别是对于计算机科学,无论是在数据处理、算法设计,还
- 划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析
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划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析1.引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是机器学习中的经典算法,以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。SVM通过找到最优超平面来分隔数据,从而实现高效的分类。然而,它在高维数据中的复杂性和核方法的使用也带来了挑战。本文将深入探讨SVM的工作原理、实现技巧、适用场景及其局限性。2.SVM的数学基础与直观理解SV
- 入门机器学习需要的统计基础
很多人都说:“学机器学习一定要有数学基础”,但问题是——从哪开始学?学到什么程度才够?其实真的没那么难。想搭好底子,其实你只需要一门课:统计与概率入门(byKhanAcademy)这门课专为没有任何数学背景的人设计,完全从零讲起,不需要你会高数、不需要懂编程,只要你看得懂图和例子,就能学下去。课程内容覆盖了:概率基础(事件、独立性、条件概率)各类分布(正态分布、二项分布)统计量(均值、方差、中位数
- 【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法opencvpclSLAMICPNDT
引言扫描匹配(ScanMatching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件,它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。本文将深入探讨2D和3DSLAM中的各种扫描匹配算法,包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比,特别关注激光雷达SLAM中的典型方法。一、扫描匹配数学基础与核心原理1.1刚体变换的数学表示扫描匹配的核心是求解刚体变换,在2D和3D空间中有不同的数学表示:
- 自然语言处理之语言模型:BERT:BERT模型的数学基础
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理语言模型bert
自然语言处理之语言模型:BERT:BERT模型的数学基础绪论自然语言处理的挑战自然语言处理(NLPÿ
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
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Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
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spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本