Arrowarcher
Arrowarcher

AI Studio《手把手教你深度学习》课学后感

课前状态

在发现这门课前，就在收集各种ai学习的资料了，并且在看一本《python》深度学习的书（这本书很好，还在看），后来在公众号看到百度的这门课。而且是**免费！！**，于是立马报了。那时候对这门课并没有多大期待，原因是我看到这门课直接是高阶引入部分了。但是助教说不太需要前面的知识，我猜坚持下来。

课程内容

从Paddlehub、PaddleDetection、PaddleServing、PaddleSlim、PaddleLite到PaddleX,这是一种循序渐进的过程，我也从完全不知所措，到处翻看别人的作业、项目，到不完全的独立完成，自我感受中，我的进步还是很大的（要知道我一开始连学习率，batch size是什么都不知道，也不知道归一化，没有弄过数据增强、图片处理等）

工具

notebook结合算力的这种方式简直刷满了我的好感度，不仅解决了自己电脑渣的问题，这个工具也是真真正正的好用！

老师们

老师们真的很负责，特别是班助教，每天凌晨还在帮我们剪辑上传视频，答疑的老师很年轻也很帅，总让人，也许我也变得更加有动力了，感谢老师们的指导

获奖感言

这次跟课获得了2本深度学习图书，这本书价值50+元，听朋友说，还是别人老师很推荐的书，看了内容也真的是我需要的。
不过我真的没想过能得奖，谢谢授课团队们提供的奖品

以后的学习

我会继续关注飞桨的课程，同时补学深度学习的基础。这次课程也让我对公司的一个需求有了解决的思路，果然，程序员不能停止学习啊

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
  • 如何使用 Python 实现生成对抗网络 NoABug python生成对抗网络tensorflow
    如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先，我们
  • GAN模型的Python应用——生成对抗网络 代码编织匠人 python生成对抗网络开发语言
    GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过
  • 如何使用Python实现生成对抗网络（GAN） 「已注销」 互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
    生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
  • 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步 -一杯为品- 数学线性代数矩阵
    本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
  • 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？ 前网易架构师-高司机 golang从入门到精通golangjsongo结构体首字母大写golang从入门到精通go从入门到精通
    目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
  • 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作 -一杯为品- 机器学习深度学习人工智能
    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.
  • AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
  • 从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字） 码事漫谈 AI人工智能
    文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
  • java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java实战项目java
    Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
  • 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
    文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
  • 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
  • 遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用 盼小辉丶 遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
    遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集，模拟了自然界中所观察到的自然过程，例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威
  • PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 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.
  • 【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器） 屿小夏 pythonpippycharm
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
    1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
  • DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析 量子纠缠BUG DeepSeekDeepSeek部署AI人工智能python
    一、技术教育为何需要DeepSeek？在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
  • 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能机器学习深度学习
    文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
  • 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦 人工智能ManusAiagent
    在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
  • 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式 硅基打工人 AI人工智能经验分享大数据开源语言模型
    引言：家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下，家庭教育面临多重挑战：家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
  • Spring深度学习 — 关于 Spring 搬运Gong Springspring
    前言作为一名Java程序猿，相信对Spring都不陌生，那么我们经常使用的Spring的发展史大家都了解过吗？它是如何来的？又是如何一步一步成长到了现在这种不可替代的重要地位？下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触
  • Python--读取mat文件 一头大学牲 程序--编程记录python开发语言深度学习机器学习
    最近在进行学习深度学习过程中，遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据，需要用python读取出来处理，于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法：使用hdf5库来读取mat文件1.使用scipy.io来读取1.5知识小插曲2.使用hdf5来读取3.使用mat73来读取1.使用scipy.io来读取-如果你的matlab的版本比较旧，保存的.mat格式为‘-v7.3’以前的
  • AI笔记——语音识别 Yuki-^_^ 人工智能AI人工智能笔记语音识别
    摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展，语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代，那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
  • Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策 zzlyx99 人工智能自动化语言模型
    一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些，DeepSeek是知识型大脑，Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，
  • 深度学习处理时间序列（2） yyc_audio 深度学习笔记深度学习人工智能
    在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年
  • 机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计 RockLiu@805 机器视觉YOLO
    手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向，在HCI（人机交互）、遥控行为分析、虚
  • 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设 sj52abcd 深度学习课程设计人工智能毕业设计
    博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
  • Python 在人工智能领域的实际6大案例 Solomon_肖哥弹架构 人工智能机器学习python
    Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在人工智能（AI）领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了
  • 深入探究YOLO系列的骨干网路 编码实践 YOLO深度学习计算机视觉
    深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
  • 《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习 earthzhang2021 2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
    计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
  • jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
    XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
  • mysql 分区查询优化 annan211 java分区优化mysql
    分区查询优化 引入分区可以给查询带来一定的优势，但同时也会引入一些bug. 分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区，通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。 所以，对于访问分区表来说，很重要的一点是要在where 条件中带入分区，让优化器过滤掉无需访问的分区。 可以通过查看explain执行计划，是否携带 partitions
  • MYSQL存储过程中使用游标 chicony Mysql存储过程
    DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$ CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为：getUserInfo-- 参数为：date_day日期格式:2008-03-08--    BEGINdecla
  • mysql 和 sqlite 区别 Array_06 sqlite
    转载： http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html mysql 和 sqlite 区别 SQLITE是单机数据库。功能简约，小型化，追求最大磁盘效率 MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面，综合化，追求最大并发效率 MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装，例如网站访问量比较大的。而sq
  • pinyin4j使用 oloz pinyin4j
    首先需要pinyin4j的jar包支持；jar包已上传至附件内 方法一:把汉字转换为拼音；例如：编程转换后则为biancheng      /** * 将汉字转换为全拼 * @param src 你的需要转换的汉字 * @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音； true:转换为大写；fal
  • 微博发送私信 随意而生 微博
    在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据， 让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
  • jsp 香水浓 jsp
    JSP初始化     容器载入JSP文件后，它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务，复写jspInit()方法就行了 JSP执行     这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为，直到被销毁。     当JSP网页完成初始化后
  • 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端 AdyZhang SVN
    在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号   最佳阅读效果请访问原地址：http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx   现在的Subversion已经足够稳定，而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
  • android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据？ aijuans android
    我现在使用listView展示了很多的配置信息，我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据，（ ArrayAdapter ，ArrayList，listView 全部删除），我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2  是选中的序号，但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
  • jdk-6u26-linux-x64.bin 安装 baalwolf linux
    1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin) 2.修改权限 [root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin 3.执行安装文件 [root@localhost ~]# cd /usr/local [root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
  • MongoDB经典面试题集锦 BigBird2012 mongodb
    1.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。 在考虑数据库的成熟
  • JavaScript异步编程Promise模式的6个特性 bijian1013 JavaScriptPromise
            Promise是一个非常有价值的构造器，能够帮助你避免使用镶套匿名方法，而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。         在我们开始正式介绍之前，我们想看看Javascript Promise的样子： var p = new Promise(function(r
  • [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager bit1129 zookeeper
    ClientWatchManager接口 //接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知 //确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path public interface ClientWatchManager { /** * Return a set of watchers that should
  • 【Scala十五】Scala核心九：隐式转换之二 bit1129 scala
    隐式转换存在的必要性，   在Java Swing中，按钮点击事件的处理，转换为Scala的的写法如下：   val button = new JButton button.addActionListener( new ActionListener { def actionPerformed(event: ActionEvent) {
  • Android JSON数据的解析与封装小Demo ronin47
    转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html package com.example.jsondemo; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject;    impor
  • [设计]字体创意设计方法谈 brotherlamp UIui自学ui视频ui教程ui资料
      从古至今，文字在我们的生活中是必不可少的事物，我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中，UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多，因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计，直接反映出平面作品的主题。 如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报，假设海报上没有出现“戴尔”两个文字，即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
  • 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动，求窗里面所包含的数的最大值 bylijinnan java算法面试题
    import java.util.LinkedList; /* 单调队列 滑动窗口 单调队列是这样的一个队列：队列里面的元素是有序的，是递增或者递减 题目：给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k. 要求：f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1 问题的另一种描述就
  • struts2处理一个form多个submit chiangfai struts2
    web应用中，为完成不同工作，一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码： <s:form action="submit" method="post" namespace="/my"> <s:textfield name="msg" label="叙述：">
  • shell查找上个月，陷阱及野路子 chenchao051 shell
    date -d "-1 month" +%F     以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。     野路子解决：假设当天日期大于15号
  • mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql中文乱码导数据
    解决mysql导入导出数据乱码问题方法： １、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
  • SAE部署Smarty出现：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write dcj3sjt126com PHPsmartysae
      对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。 官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为：   01 $path 
  • 《教父》系列台词 dcj3sjt126com
    Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。   If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone.   不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
  • mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
    一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库,     linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置     tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
  • Git排除目录 geeksun git
    在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。   有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1.  针对单一工程排除文件 这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
  • Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
    转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。   2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
  • 第八章 流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginxluacoroutine
    流量复制 在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
  • 电商系统商品表设计 lkl
    DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表 /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `category` ( `id` int(11) NOT NUL
  • 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sqlmysql
    　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的 数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。 　　 phpMyAdmin数据库导入出错： 　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
  • Tomcat性能调优方案 Sobfist apachejvmtomcat应用服务器
    一、操作系统调优 对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。 【适用场景】 任何项目。 二、Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
  • SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构xml
    1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他