- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
2401_84003733
程序员深度学习人工智能
self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
- 深度学习--机器学习相关(2)
在下小天n
深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的,是动量的意思。动量不是速度和学习率,应该说是类似于加速度。AdaGrad(适应性梯度算法)适应性梯度算法的特点在于:独立地调整每一个参数的学习率。在S
- 这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练(FQT):增强了全量化训练(FQT)的能力至1位
量子位AI
人工智能机器学习深度学习
全量化训练(FQT)可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快,且内存利用率更低,从而使训练过程更加高效。FQT在尽量减少数值精度的同时,保持了训练的有效性。研究人员一直在研究1位FQT的可行性,试图探索这些限制。该研究首先从理论上分析了FQT,重点关注了如Adam和随机梯度下降(SGD)等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现,那就是FQT收敛
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能学习深度学习
目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题。固定的学习率在训练初期可能过大,导致模型训练不稳定,而在后期可能过小,导致训练速度缓慢。为了克服这些问题,自适应学习率方法应运而生。这些方法
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
不是浮云笙
pytorch实战深度学习pytorch人工智能
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义:随机梯度下降(SGD)是一种梯度下降形式,对于每次前向传递,都会从总的数据集中随机选择一批数据,即批次大小1。参数更新过程:这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法,随机梯度下降(SGD)是一种简单但非常有效的方法,多用于支持向
- 可以摘抄下来的神仙句子和原创小诗?
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过公元前的暧昧,是女子靠窗慵眼睡,眼梢缀些花蕊,再于簪头添道青翠。全不管楼下招多少权贵,人声多沸。只道那台上的少年若不退,便该他抱得第一魁。——云兮▍《契合》文/Adam-Wang也许是睡的太迟或是醒的太早门外依然是遥遥的夜蟋蟀或别的什么秋虫不知疲倦地唱着只有它们才懂的歌-没有风和月淡雾中远处的树近处的灯火都安静地沉默古人写的那些秋愁和离别因思念而洇
- Pytorch-Adam算法解析
肆十二
Pytorch语法pytorch算法人工智能Adam
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi,兄弟们,这里是肆十二,今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。Adam算法解析Adam算法是一种在深度学习中广泛使用的优化算法,它的名称来源于适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation)。Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点,即适应性梯度算
- 《逆世界》电影推荐
魔力Jenny
图片发自App男主人Adam机缘巧合在秘密基地邂逅Eden,两颗年轻的心随着年龄开始相爱,“gravity”制约两人相处,但有想象便会有行动。爱可以克服来自大自然的引力,爽朗的笑声,来自双生世界的食物,所有的相处都是愉悦。不巧,戒律是戒律,所有忤逆rules的行为都将被发现和制止。代价是,失去唯一的亲人Becky,与Eden无法再见。分别时的意外让美丽的Eden暂时遗忘Adam,可是,脑细胞是有记
- 我很忙,但只要是你,我都有空
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过◎“我很忙,但只要是你,我都有空”……这句话适合于任何一种关系,无论友情、亲情还是爱情,都会是最暖心的...我们都是普通人,终其一生,不被病魔折磨,不被灾祸殃及,不为生计忧愁,能结交三五知己,拥有完整的友谊长河,能唱出心灵深处的夕阳之歌,体验到单纯的爱与被爱,就已经是天大的幸运了。《虚度时光》文/adam-wang就是想和你一起坐在摇椅上轻轻地摇慢
- 深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
微学AI
深度学习技巧应用深度学习人工智能超参数调优模型
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面,以提升模型性能和泛化能力。文章目录前言一、选择模型架构二、优化器的选择Adam优化器说明Adam优化器的数学公式Adam优化器的4个超参数微调三、batchsize的
- 白云下的九维湾 第一百三十四章
Thebookworm新西兰
“路蔓你看,这是我通过我在墨尔本公众图书馆的好朋友查找到的,有关Robinsion家族的历史信息;在这份资料中提到了Mary的去世,你已经知道了,是1898年11月23日;我想让你看的是在这份死亡确认书上的签名……你看,这位签名的医生居然是我的高祖爷爷,Adam的父亲William。也就是说,Mary去世的时候,她的父亲其实是在她的身边的。这与我以往的猜测有所不同,我一直以为,在可怜的Mary去世
- 你披一身的雪花进门吗 最好是用炙热的目光 把雪花和你一起点亮
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过我发自内心地觉得,在寂静漆黑的夜晚,抱着双膝享受蓝色的天空、点缀其上的白色小星星,以及深不见底的大海是很棒的乐事。真是奢侈的享受。——伊坂幸太郎|奥杜邦的祈祷【组诗】文/adam-wang《雪》我准备好酒与花满室都是燃着的熏香蜡等风尘仆仆的旅人回温暖的家-酒已经被我喝完花也逐渐枯萎蜡烛的火焰也已经熄灭袅袅的清香带着淡淡的心伤而你还在路上-你披一身的
- 纯C无操作系统轻量协程库Protothread使用记录
Naisu Xu
编程相关c语言线程协程嵌入式单片机
文章目录目的源码说明使用演示总结目的在单片机开发中很多时候都是无操作系统环境,这时候如果要实现异步操作,并且流程逻辑比较复杂时处理起来会稍稍麻烦。这时候可以试试Protothread这个协程库。官网:https://dunkels.com/adam/pt/Protothreadsareextremelylightweightstacklessthreadsdesignedforseverelyme
- PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
科学禅道
PyTorchpytorch算法深度学习
torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件,主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。这个模块提供了多种常用的优化器(Optimizer),如SGD(随机梯度下降)、Adam、Adagrad等,这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。1.torch.optim模块内部结构和工作原理内部结构和工作原理:Optimizer类与子类:torch.optim.Optimize
- Spring Boot2.X-整合kafka
未来,值得期待
SpringBoot2.xkafkazookeeperlinuxspringboot
目录1.linux安装kafka2.安装kafka界面工具CMAK3.springboot集成kafka4.测试5.源码下载1.linux安装kafka源码下载:https://download.csdn.net/download/adam_zs/24829887参考;http://kafka.apache.org/quickstart备注:现在安装kafka不需要安装ZooKeeper常用命令:
- 标准库 STM32+EC11编码器+I2C ssd1306多级菜单例程
perseverance52
stm32标准库开发例程stm32EC11编码器多级菜单oled显示
标准库STM32+EC11编码器+I2Cssd1306多级菜单例程原创项目来源于:https://github.com/AdamLoong/Embedded_Menu_Simple相关功能演示观看:https://space.bilibili.com/74495335单片机多级菜单v1.2本次采用的是原作者(Adam)《单片机多级菜单框架v1.8》基础上修改适配包含中键按键的EC11编码器。原作者
- 深度学习本科课程 实验3 网络优化
11egativ1ty
深度学习本科课程深度学习人工智能
一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法,并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用torch.nn实现各种优化器,并对比其效果1.2任务思路及代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyas
- 白云下的九维湾 第一百五十一章
Thebookworm新西兰
路蔓走出Jimmy的病房,窗外又下起了蒙蒙细雨。手里持曾摆放在Jimmy床头柜桌子上的那一本Adam的手记,路蔓走进了患者家属休息室,为自己冲泡了一杯咖啡,在靠窗的沙发上坐了下来。她是在刻意躲避着正在病房里喋喋不休着的Dane。尽管明明和Max也在Jimmy的病床边围坐着;在Dane那高昂的语调的谈话声中沉默着。路蔓觉得Dane的变化很大:她变得比从前更苍老和虚弱了;而与之相反的,是她说话的语调变
- 机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
bj_yoga
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降方
- PyTorch优化算法:torch.optim.Adam 的参数详解和应用
阿罗的小小仓库
pytorch人工智能python
torch.optim.Adam是PyTorch中实现Adam优化算法的类。下面是torch.optim.Adam的主要参数及其说明:torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay=0,amsgrad=False)params(必须参数):这是一个包含了需要优化的参数(张量)的迭代器,通常是模型的参数
- 【论文复现】Conditional Generative Adversarial Nets(CGAN)
QomolangmaH
深度学习深度学习人工智能pytorchCGAN生成对抗网络
文章目录GAN基础理论2.1算法来源2.2算法介绍2.3基于CGAN的手写数字生成实验2.3.1网络结构2.3.2训练过程一、D的loss(discriminator_train_step)二、G的loss(generator_train_step)2.4实验分析2.4.1超参数调整一、batchsize二、epochs三、Adam:learningrate四、Adam:weight_decay五
- 良医第1季第1集台词 中英对照
kuailexuewaiyu
良医第1季第1集台词英文中文Mister?先生Ladiesandgentlemen,女士们先生们welcometoSanJoseInternationalAirport.欢迎来到圣何塞国际机场Help!救命-Adam?!-Oh,myGod!-亚当-天啊Adam?!亚当Somebodycall911!快打911Oh,myGod!天啊I'madoctor,letmetakealook.Letmetak
- 国外技术网站推荐
zcwfeng
http://blog.adam-bien.com/AdamBien的个人博客,主要是Java&JavaEE相关。http://techblog.bozho.net/Java,Android,WEB相关http://www.captaindebug.com/Java,Spring,Weblogic,Oracle,MySQL等。http://www.devx.com/综合类的技术门户网站http:/
- 第1周学习:深度学习和pytorch基础
随风漂流l
深度学习pytorch机器学习python
第1周学习:深度学习和pytorch基础01-绪论一、机器学习简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的?二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、SGD和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材:北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能,机器学习,深度学习之间的关系理解:人工智能是个目标,我们希望机器能像人去感知与思
- scheduler:pytorch训练过程中自动调整learning rate
robin_ze
pytorchpython深度学习神经网络
importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时,可能需要根据情况调整学习率(learningrate)这个在梯度下降中的重要参数。PyTorch提供了scheduler工具包帮助实现这一功能。1.通过写明学习率关于迭代次数的表达式来指定(
- AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop
LabVIEW_Python
动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度,尽可能减少抖动,以最快速度找到代价函数的最小值。这也展示优化神经网络梯度下降法的目的:尽可能减少抖动,以最快速度找到代价函数的最小值;方法是:引入超参数。Adam,优化算法是已经被证明了,可以适用于大多数神经网络的优化算法,其本质是Momentum优化算法和RMSprop优化算法合并在一起用,如下图所示:在一次迭代计算中:红色框部分就是Momen
- 一颗心的宁静,源自对世间万物的热爱与谅解
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过回眸三生琥珀色,转身一世琉璃白。拈花,微笑。寂静,欢喜。一颗心的宁静,源自对世间万物的热爱与谅解......《无题》文/adam-wang说什么弱水三千讲什么玉壶冰心一片不如说喜欢你给的喜欢因为你比所遇见的好看更好看-月亮离得还是那么远秋虫儿正在呢喃那捎话儿的风现在也那么懒散归航的帆离岸的船而心上的人却在天边秋风不解语莫道天渐凉。忧伤在心里归于平静
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo