- pytorch 介绍以及常用工具包展示
R0ot
pytorch人工智能python
1.引言1.1背景:神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介:张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。2.PyTorch基础2.1张量:PyTorch的核心数据结构创建和操作张量的基本操作,如加法、乘法等。张量的自动微分功能,介绍autograd模块。2.2动态计算
- 人工智能与开源机器学习框架
偶然i
AI写作人工智能aiAI写作科技
链接:华为机考原题TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集,能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念包括:张量(Tensor):张量是TensorFlow中的核心数据结构,它表示多维数组或矩阵。在TensorFlow中,所有的输入数据、模型参数和输出结果都被表示为张量。计算图(Compu
- 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
- 神经网络和深度学习
灰斗儿
原著作者:michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书,这本书将教给你:神经网络,是一个由于生物启发的编程规范,使计算机通过观察数据进行学习深度学习,一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了最好的解决方案。这本书将教你许多神经网络和深度学习背后的核心概念。有关这本书所采取的方法的更多的细节,看
- 神经网络和深度学习(一):深度学习概论
文哥的学习日记
视频地址:http://mooc.study.163.com/learn/2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701005&cid=20016940041、什么是神经网络我们来看一个简单的预测房价的例子,吴恩达老师还真是喜欢用这个例子呢。比如我们用房屋的大小来预测房屋的价格,我们在图上的得到了六个点,那么根据这六个
- 神经网络和深度学习第一周学习笔记
热爱生活的小谢
neuronnetwork:是一种非常强大的学习算法,这种算法的灵感来源与人类的大脑组成ReLUReLU函数的特点是初始值为0,之后变为一条直线singleneuron上图圆圈的部分代表单个神经元,其完成的任务为输入x可以输出相对应的y上图表示由多个神经元聚集而成的神经网络(multipleneuronnetwork)上图为surpervisedlearning的一些具体应用对于第1,2种应用,使
- Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(四)
绝不原创的飞龙
人工智能tensorflow
原文:Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第二部分:神经网络和深度学习第十章:使用Keras入门人工神经网络鸟类启发我们飞行,牛蒡植物启发了钩带,自然启发了无数更多的发明。因此,看看大脑的结构以获取如何构建智能机器的灵感似乎是合乎逻辑的。这就是激发人工神经网络(ANNs)的逻
- 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
- ChatGPT高效提问—基础知识(AIGC)
Bruce_Liuxiaowei
笔记总结经验chatgptAIGC
ChatGPT高效提问—基础知识为了更好地学习AI和prompt相关知识,有必要了解AI领域的几个专业概念。1.1初识AIGCAIGC(artificialintelligencegeneratedcontent)即人工智能生成的内容,可以理解为利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频和视频等内容。神经网络和深度学习技术的迅猛发展使得AIGC成为众多领域的重要工具,包括新闻撰写、艺术创作、广告制作
- Coursera吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记(3)
遇见更好的自己
深度学习深度学习神经网络
转载自http://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/78059952神经网络和深度学习—浅层神经网络1.神经网络表示简单神经网络示意图:神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出,这里不再复述。主要需要注意的一点,是层与层之间参数矩阵的规格大小:输入层和隐藏层之间w[1]−>(4,3):前面的4是隐层神经元的个数,后面的3是输入层神经元的个数;b
- 神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记
stoAir
深度学习神经网络笔记
DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing:broadcastingShallowNeuralNetworkRepresentationcom
- 生成式AI人工智能
数据科学与艺术的贺公子
人工智能
生成式AI人工智能生成式AI生成式AI的核心思想生成对抗网络变分自编码器应用总结生成式AI生成式AI指的是基于神经网络和深度学习技术的人工智能系统,其能够根据输入的数据生成新的内容。生成式AI包括了众多的模型和算法,可以用于多个领域的任务,如自然语言处理、图像生成和音频合成等。生成式AI的核心思想是通过学习大量的数据样本,推断出数据的分布和潜在模式,从而能够生成与之类似的新数据。其中最常见的模型是
- Coursera吴恩达《深度学习》课程总结(全)
双木的木
吴恩达深度学习笔记AI笔记深度学习神经网络人工智能python
这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记,一共5门课:《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》,最后附上人工智能领域大师访谈,干货满满。第一门课:神经网络和深度学习基础,介绍一些基本概念。(四周)第二门课:深度学习方面的实践,严密的构建神经网络,如何真正让它表现良好。超参数调整,正则化诊断偏差和方差,高级优化算法,如Mo
- Course1神经网络和深度学习编程作业
毛十三_
第三周-带有一个隐藏层的平面数据分类建立一个神经网络,带有一个隐藏层。用到的知识:构建具有单隐藏层的2类分类神经网络。使用具有非线性激活功能激活函数,例如tanh。计算交叉熵损失(损失函数)。实现向前和向后传播。numpy:是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn:为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。matplotlib:是一个用于在Python中绘制图表的库。testCas
- BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码深度学习神经网络人工智能
BP神经网络答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。总结(BP神经网络和深度学习在本质上有以下区别)答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。BP神经网络(误差反传网络)实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降算法,利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。在正向传播阶段,输入数据通过神经网络的
- 深度学习入门之1--感知机
梦灯
python人工智能
目录1什么是感知机2简单逻辑电路及实现2.1与门2.2或门2.3与非门2.4异或门3总结该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结,作者是[日]斋藤康毅1什么是感知机感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出来的,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。感知机接收多个输入信号,输出
- Pytorch Overview
丘小羽
pytorchpytorch人工智能python
目录学习目标:要求:监督学习和无监督学习:深度学习基本方法:经典的机器学习方法:表示学习的改进:为什么要进行特征提取:深度学习的改进:深度学习的发展:神经网络的简单介绍:深度学习算法的三大支撑:学习目标:如何使用pytorch来实现一个学习系统。理解最基本的神经网络和深度学习的概念。要求:线性代数。概率论和数理统计。Python语法。监督学习和无监督学习:监督学习:监督学习是指在输入数据和输出数据
- 吴恩达DeepLearningAI课程学习资源和课程总结
李大文
深度学习深度学习机器学习tensorflow
一、学习资源:吴恩达老师的DeepLearningAI课程分为5门课程:神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程,遂做一些总结。以下是一些课堂学习资源:1、课程的视屏资源在有道云课堂上有:https://study.163.com/provider/2001053000/course.htm2、另外还有黄海广博士做的详细的DeepL
- 地球物理中的深度学习理论(DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸)
hhhhhhhhhhyyyyyy
深度学习
新的数据驱动技术,即深度学习(DL)引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统,缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向,例如无监督学习(聚类)、迁移学习(利用之前标记好的数据)、多模态DL(通过DL实现和处理多元模态)、联邦学习、不确定性估计和主动学习。图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系,以及深度学习方法的分类。图11、
- 【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础(笔记+习题+编程作业)
卷卷0v0
吴恩达深度学习课程神经网络笔记人工智能机器学习深度学习
第一门课-神经网络和深度学习(第二周-神经网络的编程基础)2.1二分类(BinaryClassification)二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归(LogisticRegression)2.3逻辑回归的代价函数损失函数(误差函数)代价函数(成本函数)2.4梯度下降法2.8使用计算图求导数2.9逻辑回归中的梯度下降单个样本实例m个样本的梯度下降2.11向量化2.14向量化逻辑回归代码流程(非向量化)
- 【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第一周 - 深度学习引言(笔记+习题)
卷卷0v0
吴恩达深度学习课程深度学习笔记人工智能python神经网络
第一门课-神经网络和深度学习(第一周-深度学习引言)1.2什么是神经网络1.3神经网络的监督学习【概念习题】1.2什么是神经网络在预测房屋价格时,除了房屋的面积,其他的特征例如卧室的数量也会影响房屋的价格。邮政编码或许能作为一个特征,反映步行化程度,也可能体现出附近学校的水平有多好。在图上每一个画的小圆圈都可以是ReLU的一部分,或者其它非线性的函数。基于房屋面积和卧室数量,可以估算家庭人口;基于
- 第一门课 神经网络和深度学习
彳亍cium
第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)第一周:深度学习引言(IntroductiontoDeepLearning)1.1欢迎(Welcome)第一个视频主要讲了什么是深度学习,深度学习能做些什么事情。以下是吴恩达老师的原话:深度学习改变了传统互联网业务,例如如网络搜索和广告。但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们,从获得更好的健康
- 神经网络和深度学习(吴恩达) 第二周课程提炼
北冥丶有鱼
本系列笔记旨在记录自己的学习过程,能够及时回顾整理学过的东西,有助于加深理解和记忆,方便今后回看。学这个课程的同时,也在看《机器学习》(周志华),所以会将书和视频的内容结合来看,综合学习。本篇主要是第二周课程中讲到的:二分分类、Logistic回归、损失函数、梯度下降、向量化。二分分类:简单理解就是输出的结果是两个离散的值,就像课程中举的例子:通过输入一张图片的信息,经过一系列的计算,输出一个离散
- 神经网络和深度学习(四)—反向传播工作原理
吴丞楚20012100032
姓名:吴丞楚学号:20012100032学院:竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍反向传播算法【嵌牛鼻子】深度学习神经网络反向传播算法【嵌牛提问】如何将反向传播算法应用到神经网络反向传播算法工作原理在上一篇文章,我们看到了神经网络如何通过梯度下降算法学习,从而改变权重和偏差。但是,前面我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度,这是一个很大的遗憾。这一篇文章,我们将介绍一种称为反向传播的快速计算梯度的算法。
- Pytorch学习概述
chairon
PyTorch深度学习实践pytorch学习人工智能
目录学习目标人工智能1.智能(Intelligence)1.1人类智能1.2机器学习(人工智能)1.3深度学习1.4学习系统的发展历程传统的机器学习策略2.传统机器学习算法的一些挑战3.神经网络的简要历史3.1BackPropagation(反向传播)3.2神经网络模型发展历程3.3深度学习框架学习目标学会使用Pytorch构建学习系统理解基础的神经网络和深度学习需要具备:线性代数+概率论(随机变
- 阶段五:深度学习和人工智能(学习神经网络和深度学习的基本概念)
哈嗨哈
深度学习人工智能学习python
神经网络和深度学习是人工智能领域的重要分支,它们都基于模拟人脑神经元之间的连接和交互。下面是一些基本概念:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型,由多个神经元相互连接而成。每个神经元接收输入信号,通过激活函数进行非线性转换,然后将输出传递给其他神经元。神经网络的主要特点是能够学习和优化自身的权重和偏置,以更好地完成特定的任务。深度学习:深度学习是机器学习的一个分支,它使用深层神经
- 神经网络和深度学习(四)—梯度下降算法
吴丞楚20012100032
姓名:吴丞楚学号:20012100032学院:竹园三号书院【嵌牛导读】对梯度下降法的具体应用【嵌牛鼻子】深度学习神经网络梯度下降【嵌牛提问】如何将梯度下降算法应用到神经网络说了这么多,你可能会以为接下来我将介绍牛顿定理,摩擦力和重力对球体的影响。事实上,我们只是做了一个假设,并不是真的要用这个球的运动来寻找最小值。提到球只是用来激发我们的想象力,而不是束缚我们的思维。因此与其陷进物理学⾥凌乱的细节
- 用 C 写一个卷积神经网络
zerok775
编程基础cnn人工智能神经网络
用C写一个卷积神经网络深度学习领域最近发展很快,前一段时间读transformer论文《AttentionIsAllYouNeed》时,被一些神经网络和深度学习的概念搞得云里雾里,其实也根本没读懂。发现深度学习和传统的软件开发工程领域的差别挺大,光读论文可能不是一条很好了解深度学习的路径。所以我换了一个思路,从开源的项目入手,当时我研究了一段时间ggml项目代码(https://github.co
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景
跃跃欲试-迪之
python
TensorFlow是由Google开发的一款开源机器学习框架,它能够支持各种类型的神经网络和深度学习算法。TensorFlow的基本概念包括以下几个方面:Tensor:Tensor表示在TensorFlow中的数据存储和传递方式,可以类比为多维数组。Graph:Graph表示神经网络的计算图,在TensorFlow中所有计算都是通过计算图实现的。Session:Session表示计算图的运行环境
- 感知器(Perceptron)详解以及实现
h52013141
机器学习算法python
感知器(Perceptron)详解感知器是一种简单的线性二分类算法,它是神经网络和深度学习的基础之一。感知器的核心概念感知器模型基于将输入特征加权求和,然后应用激活函数来决定输出类别。1.输入和权重输入:x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1,x2,...,xn是特征向量。权重:w1,w2,...,wnw_1,w_2,...,w_nw1,w2,...,wn是每个特征的权重。2.
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本