- 神经网络分类任务python入门
三十度角阳光的问候
神经网络分类python
目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程Mnist分类任务-网络基本构建与训练方法,常用函数解析-torch.nn.functional模块-nn.Module模块读取Mnist数据集-会自动进行下载frompathlibim
- 基于WOA优化的Bi-LSTM多输入分类预测(Matlab)鲸鱼算法优化双向长短期神经网络分类预测
神经网络与数学建模
机器学习与神经网络神经网络lstmmatlab分类深度学习鲸鱼优化算法双向长短期神经网络
目录一、程序及算法内容介绍:基本内容:亮点与优势:二、实际运行效果:三、算法介绍:鲸鱼优化算法(WOA):双向长短期神经网络(Bi-LSTM):四、完整代码+数据下载:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM(双向长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据分类预测输入训练的数据包含12个特征,1个响应值,即通过12个输入值预测1个输出
- 王道考研系列--计算机网络
捉影T_T900
温故而知新,打好基础才能走得更远。刚看完,趁记忆还在遗忘曲线的高位,先mark,要不然过几天又忘光。一、计算机网络体系结构基本概念略过。计算机网络分类:1、按分布范围:(1)广域网WAN(2)城域网MAN(3)局域网LAN(4)个人区域网PAN2、按传输技术分类(1)广播式网络(2)点对点网络3、按拓扑结构分类(1)星型网络(2)总线型网络(3)环型网络(4)网状型网络4、按使用者分类(1)公用网
- 路由交换技术(一)---- 网络基础概述
小阳coding
路由交换网络运维
网络基础概述文章目录网络基础概述1.1网络技术基础1.2OSI参考模型体系结构1.3TCP/IP体系结构1.1网络技术基础计算机网络发展阶段:面向终端的计算机通信网络计算机-计算机通信网络(标志:戴维斯Davies首次提出了“分组”,之后就有了分组交换技术)计算机网络标准化阶段高速网络阶段网络分类网络拓扑结构:计算机通信分类:单播、广播、多播1.2OSI参考模型体系结构七层名称:物理、数据链路、网
- 广域网、互联网、因特网、万维网区别
有鱼是只猫
1、网络分类按照区域分,我们将网络分为三种:局域网(LAN):限定在较小的区域内,会限制在10千米范围城域网(MAN):限制在一座城市的范围:10-100千米广域网(WAN):跨国界的网络,最典型的是internet,即互联网2、广域网、互联网、因特网、万维网区别广域网:又称远程网、外网、公网。是连接不同地区局域网或城域网计算机通信的远程网,网络跨越国界、洲界的网络互联网:凡是能彼此通信的设备组成
- TensorFlow官方入门实操课程-全连接神经网络分类
尘埃飞舞
人工智能神经网络
#设置显卡内存使用率,根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true"#引入必要的库importtensorflowastfprint(tf.__version__)fromtensorflowimportkerasimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportseab
- 如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据?
nkwshuyi
以客户流失数据为例,看Tensorflow2.0版本如何帮助我们快速构建表格(结构化)数据的神经网络分类模型。变化表格数据,你应该并不陌生。毕竟,Excel这东西在咱们平时的工作和学习中,还是挺常见的。在之前的教程里,我为你分享过,如何利用深度神经网络,锁定即将流失的客户。里面用到的,就是这样的表格数据。时间过得真快,距离写作那篇教程,已经一年半了。这段时间里,出现了2个重要的变化,使我觉得有必要
- EEG神经网络分类的深度学习方法
茗创科技
导读大脑活动模式分类是理解大脑,进行神经诊断和设计闭环神经接口的重要工具。头皮脑电图(EEG)以其非侵入性和低成本的优点被用于神经信号的分类,研究人员已经使用了各种机器学习方法来进行研究。近年来,深度学习(DL)因其能够在阐明分类的相关特征的同时显著提高许多领域的分类性能而广受欢迎。本文旨在为对基于EEG的深度学习研究感兴趣的研究人员提供全面的参考来源。前言深度学习(DL)在EEG应用中的潜力随着
- vit细粒度图像分类(四)BT-Net学习笔记
无妄无望
学习笔记transformer分类python
1.摘要为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,本文提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net)。首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量,然后,构建重复次数不同的编码器,最后,双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合,得到更加丰富的互补特征信息,从而提高细粒度分类的精度。实验结果表明,BT-Net在CUB-
- 【计算机网络】概述|分层体系结构|OSI参考模型|TCP/IP参考模型|网络协议、层次、接口
深鱼~
计算机网络网络协议计算机网络tcp/ip
目录一、思维导图二、计算机网络概述1.计算机网络定义、组成、功能2.计算机网络分类3.计算机网络发展历史(1)计算机网络发展历史1:ARPANET->互联网(2)计算机网络发展历史2:三级结构因特网(3)计算机网络发展历史3:多层次ISP结构4.数据交换方式:电路交换、报文交换、分组交换5.趁热打铁—>习题训练三、计算机网络分层体系结构1.OSI参考模型(国际标准化组织ISO提出)2.OSI参考模
- TensorFlow2实战-系列教程2:神经网络分类任务
机器学习杨卓越
TensorFlowtensorflow神经网络人工智能分类
TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、Mnist数据集下载mnist数据集:%matplotlibinlinefrompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH
- TensorFlow2实战-系列教程 总目录
机器学习杨卓越
TensorFlowtensorflow人工智能python
TensorFlow深度学习开发环境搭建全教程TensorFlow2实战-系列教程1:回归问题预测TensorFlow2实战-系列教程2:神经网络分类任务
- 【Pytorch】神经网络分类手写数字识别
Teacher.Hu
PyTorchpytorch神经网络分类
【Pytorch】神经网络分类手写数字识别Mnist数据集介绍一、下载数据集二、数据集预处理四、模型训练五、模型保存和加载六、测试模型效果Mnist数据集介绍该数据集由50000张训练图片和10000张测试图片组成,每张均为28*28像素的黑白图片。一、下载数据集frompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_P
- docker network网络
Sahm5k
linuxdocker网络容器
网络分类bridge网络bridge是docker默认网络模式,docker安装后会选择一个私有网段作为bridge的子网,在我们创建容器时默认会将容器网络加入到这个子网中。原理:DockerDaemon(后台进程)利用vethpair技术,在宿主机上创建一对对等虚拟网络接口设备(vethpair)用于连接网桥(docker0)和容器,vethpair技术的特性可以保证无论哪一个veth接收到网络
- 机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集
在半岛铁盒里
机器学习机器学习cnn分类MINST
文章目录实验内容原理CNN实现分类Minst代码数据预处理:设置基本参数:实验内容基于手写minst数据集,完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。原理卷积层通过使用一组可学习的滤波器(也称为卷积核)对输入图像进行滑动窗口卷积操作,这样可以提取出不同位置的局部特征,从而捕捉到图像的空间结构信息。激活函数在卷积层之后,通常会应用一个非线性激活函数,如ReLU激活函数的作用是引入非线性,使得CN
- Python:最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明)+ 训练结果可视化+ 模型可视化
深耕智能驾驶
python编程监督学习系列python神经网络分类
#神经网络的搭建--分类任务##PyTorch由4个主要包装组成:#1.Torch:类似于Numpy的通用数组库,可以在将张量类型转换为(torch.cuda.TensorFloat)并在GPU上进行计算。#2.torch.autograd:用于构建计算图形并自动获取渐变的包#3.torch.nn:具有共同层和成本函数的神经网络库#4.torch.optim:具有通用优化算法(如SGD,Adam等
- 【计算机网络】(1)OSI七层模型、协议、交换技术、路由器技术
想要AC的sjh
学校知识点总结计算机网络OSI七层模型网络协议路由器
文章目录计算机网络功能与分类计算机网络的定义计算机网络的功能计算机网络的指标计算机网络的性能指标计算机网络的非性能指标计算机网络的分布范围以及拓扑结构划分图计算机网络分类总线型拓扑星型拓扑环形图拓扑树型拓扑分布式拓扑通信技术信道物理信道逻辑信道发信机OSI七层模型协议局域网和广域网协议以太网以太网结构无线局域网WLAN技术标准在WLAN中常用拓扑结构广域网相关技术TCP/IP协议网络层协议传输层协
- pytorch集智4-情绪分类器
peter6768
pytorch人工智能深度学习
1目标从中文文本中识别出句子里的情绪。和上一章节单车预测回归问题相比,这个问题是分类问题,不是回归问题2神经网络分类器2.1如何用神经网络分类第二章节用torch.nn.Sequantial做的回归预测器,输出神经元只有一个。分类器和其区别如下1分类器输出单元有几个,就有几个分类2分类器各输出单元输出值加和为1(值表示某个预测分类的概率,概率求和为1)3回归预测最后一层可以用sigmoid,分类不
- 计算机网络概述
Az_plus
Study计算机网络
计算机网络概述互联网的构成网络边缘网络边缘是指用户与网络之间的交互界面,例如电脑、手机、平板等通过网络接口(如无线网卡、以太网络)与其他设备通信的设备网络核心用于连接设备并建立传输通道的基础设备,例如路由器、交换机、光纤,无线电等等网络分类个域网PAN便携式通信设备之间短距离通信的网络,例如蓝牙耳机等局域网LAN局部地区形成的区域网络,例如企业网络分布地区范围有限,大到一栋建筑,小到一个办公室电脑
- 计算机网络NCEPU复习资料
程序猿online
计算机课程计算机网络计算机网络网络
目录一.概述:计算机网络组成:计算机网络分类:计算机网络体系结构:C/S架构与P2P架构区别:OSI开放式系统互连参考模型:OSI开放式系统互连参考模型相关协议:五层协议网络体系结构:计算机网络性能指标:利用率:计算机网络非性能指标:网络协议三要素:协议与服务:二.物理层(单位:bit)1.基本概念:(1)物理层接口四大特性:(2)两种信号:(3)调制和编码:(4)传输介质:(5)数据通信系统三大
- 2、 前馈和反馈神经网络
爱补鱼的猫猫
深度学习笔记神经网络深度学习cnn
前馈和反馈神经网络神经网络分类一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型**四、FCN五、ResNet六、反向传播BP和BPTT神经网络分类1、前馈神经网络:全连接神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、全卷积神经网络(FCN)、残差网络(Re
- 01-目标检测笔记
豆浆油条花生瓜子
DataWhale组队学习目标检测
01-目标检测笔记一、目标检测基本概念1.1基本概念图像分类:判断输入的图像中是否包含感兴趣的物体目标检测:需要在识别出图片中目标类别的基础上,还要精确定位到目标的具体位置,并用外接矩形框标出1.2目标检测的思路如果知道了图中某个位置存在物体,再将对应的局部区域送入到分类网络中去进行判别。即,定位+分类如何判定物体的位置?滑动窗口。通过逐像素遍历,得到大量候选框,将每个框送入到分类网络分类后都会有
- WLAN基础知识--认识WLAN基本概念
致简-Damon
WLAN基础
WLAN基础知识–认识WLAN一无线网络分类1.根据范围进行分类根据范围进行划分范围5m-10m100m>1km网络名称PANWLANMANWAN无线连接蓝牙,红外,NFCWi-Fi城域网广域网2.网络类型概述PAN:personalareanetwork个人区域网络(范围5到10m)常用的无线连接代表有:BT(蓝牙),NFC,红外有线连接:USB或者其它连接方式用途:可以用于传输小文件或者数据,
- NUS提出全新学习范式!不利用数据样本,仅依靠预训练好的分类器来得到生成器...
PaperWeekly
学习
❓预训练神经网络分类器只能用于分类任务么?❌不。预训练分类器的backbone早已被应用于分割,检测等诸多其他任务。❓那,预训练神经网络分类器可以用于判别以外的任务么?❓预训练神经网络分类器中存储的信息足够支撑生成器的训练么?❓从预训练分类器得到生成器是可行的么?✔️是的。我们的研究证明,这些问题的答案是肯定的。概要本文研究的任务是:不利用数据样本,仅仅依靠一个预先训练好的分类器,训练一个生成器。
- 经典论文之(一)——Alexnet
维斯德尔
论文阅读深度学习
Alexnet简介背景数据集体系结构RectifiedLinearUnitnonlinearity(ReLU)在多个GPU上训练总体架构减少过拟合dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》(基于深度卷积神经网络的图像网络分类),是我今天想要学习的文章,也是
- 最优化方法Python计算:无约束优化应用——神经网络分类模型
戌崂石
最优化方法python神经网络分类最优化方法机器学习
Hello,2024.用MLPModel类(详见博文《最优化方法Python计算:无约束优化应用——神经网络回归模型》)和Classification类(详见博文《最优化方法Python计算:无约束优化应用——逻辑分类模型》)可以构建用于分类的神经网络。classMLPClassifier(Classification,MLPModel):'''神经网络分类模型'''用MLPClassifier解
- 【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络(ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN)多分类预测模型对比含交叉验证
随风飘摇的土木狗
神经网络FFNNRNNCFNNGRNNPNN分类预测
【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络(ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN)多分类预测模型对比含交叉验证前言本文介绍六种类型的神经网络分类预测模型1.模型选择前馈神经网络(FFNN)人工神经网络(ANN)级联前向神经网络(CFNN)循环神经网络(RNN)广义回归神经网络(GRNN)概率神经网络(PNN)2.数据情况357行样本,12输入,1输出,4分类。无交叉验证
- 商业虚拟专用网络技术一
0与1之旅
网络工程网络网络协议安全华为运维
商业虚拟专用网络技术一一、虚拟专用网络概念1、虚拟专用网络的概念1.1、虚拟专用网络产生的背景1.2、什么是虚拟专用网络呢?1.3、虚拟专用网络术语1.4、虚拟专用网络分类1.4.1、业务用途分类1.4.2、运营模式分类1.4.3、组网模型分类1.4.4、OSI参考模型层次分类1.5、当前主要的VPN技术1.5.1、PPTP点到点隧道协议1.5.2、L2TP二层隧道协议1.5.3、MPLSL2VP
- 【MATLAB第87期】#源码分享 | 基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型
随风飘摇的土木狗
matlab多输入单输出分类预测多标签多分类SFAMFAM
【MATLAB第87期】#源码分享|基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型前言SFAM是一种增量神经网络分类器。它是模糊ARTMAP(FAM)的一个简单而快速的版本。如果输入相同,FAM和SFAM的产出相同。参考文献:[1]Kasuba,T.(1993).“SimplifiedfuzzyARTMAP.”AIExpert,Nov.,18–25.[2]Carpenter,
- OSI参考模型/协议
小白学习记哈
网络
一、网络基础1.网络定义:网络:计算机网络是一组计算机或网络设备通过有形的线缆或者无形的媒介连接起来,按照一定的规则,进行通讯的集合。2.网络划分:网络分类按覆盖范围分:局域网:小范围网络、校园网、企业网城域网:城市范围网络广域网:全国、全球网络;internet二、分层思想层次划分优点:1.各层之间相互独立,每层之间只实现一种相对独立的功能。使问题复杂层度降低有利于针对解决问题。2.灵活性好,各
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
评论(22)
收藏
举报
jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交