- 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
- 吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络?
极客Array
为什么使用深层表示?(Whydeeprepresentations?)我们都知道深度神经网络能解决好多问题,其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度神经网络会很好用。首先,深度网络在计算什么?如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统,深度神经网络所做的事就是,当你输入一张脸部的照片,然后你可以把深度神经网络的第一层,当成一
- 【深度学习笔记】1 数据操作
RIKI_1
深度学习深度学习笔记人工智能
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中,我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础,本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中,torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy,你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使
- 【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现
RIKI_1
深度学习深度学习笔记rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中,我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型,并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作。首先,我们读取周杰伦专辑歌词数据集:importtimeimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimport
- 【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn
RIKI_1
深度学习深度学习笔记rnn
注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的,因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候,当前时间步也可能由后面时间步决定。例如,当我们写下一个句子时,可能会根据句子后面的词来修改句子前面的用词。双向循环神经网络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更
- 深度学习笔记1:神经网络端到端学习笔记
撒哈拉土狼
深度学习
许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题(sequencetosequencelearning),如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是,1)输入和输出都是序列(如连续值语音信号/特征、离散值的字符),2)序列长度都不固定,3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此,传统的神经网络模型(DNN,CNN,RNN)不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习,
- 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
- 深度学习笔记:推理服务
TaoTao Li
tensorflow深度学习深度学习人工智能机器学习
在线推理服务解决的问题样本处理特征抽取(生成)特征抽取过程特征定义通用定义具体定义特征抽取加速Embeding查询NN计算DL框架计算优化图优化量化优化异构计算CodeGen总结参考资料解决的问题模型训练解决模型效果问题,模型推理解决模型实时预测问题。推理服务是把训练好的模型部署到线上,进行实时预测的过程。如阿里的RTP系统顾名思义,实时预测是相对于非实时预测(离线预测)而言,非实时预测是将训练好
- fast.ai 深度学习笔记(三)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能深度学习笔记
深度学习2:第1部分第6课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-6-de70d626976c译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自fast.ai课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。第6课[##2017年深度学习优
- 深度学习笔记
stoAir
深度学习笔记人工智能
DeepLearningBasic神经网络:algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习:1个x对应1个y;Sigmoid:激活函数sigmoid=11+e−xsigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid=1+e−x1ReLU:线性整流函数;##LogisticRegression-->binaryclassif
- fast.ai 深度学习笔记(六)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python深度学习
深度学习2:第2部分第12课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自fast.ai课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。生成对抗网络(GANs)视频
- fast.ai 深度学习笔记(一)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能深度学习笔记
深度学习2:第1部分第1课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-1-602f73869197译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自fast.ai课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。第一课开始[0:00]:为了训练
- 吴恩达深度学习笔记(15)-浅层神经网络之神经网络概述
极客Array
神经网络概述(NeuralNetworkOverview)从今天开始你将学习如何实现一个神经网络。这里只是一个概述,详细的在后面会讲解,看不懂也没关系,先有个概念,就是前向计算然后后向计算,理解了这个就可以了,有一些公式和表达在后面会详细的讲解。在我们深入学习具体技术之前,我希望快速的带你预览一下后续几天你将会学到的东西。现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络。之前我们讨论了逻辑回归,我们了解了
- Tensorflow实战深度学习笔记一
独立开发者Lau
人类直观能力----人工智能(自然语言理解、图像识别、语音识别等)。经验----机器学习。训练----特征相关度。特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征,并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
- 吴恩达深度学习笔记(82)-深度卷积神经网络的发展史
极客Array
为什么要探索发展史(实例分析)?我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析,为什么要看这些实例分析呢?上周我们讲了基本构建,比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法。实际上在计算机
- 深度学习笔记:灾难性遗忘
UQI-LIUWJ
机器学习笔记
1灾难性遗忘介绍当神经网络被训练去学习新的任务时,它可能会完全忘记如何执行它以前学过的任务。这种现象尤其在所谓的“连续学习”(continuouslearning)或“增量学习”(incrementallearning)场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角2.1.1从梯度的视角看灾难性遗忘我们有两个不同任务的损失曲面,用平滑的曲面训练完之后,再在坑坑洼洼的曲面
- 深度学习笔记(九)——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署
絮沫
深度学习深度学习笔记人工智能
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。本篇博客主要是工具性介绍,可能由于软件版本问题导致的部分内容无法使用。首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具,可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型,以便实现设备端机器学习。框架具有的主要特性:延时(数据无需往返服务器)隐私(没有任何个人数据离开设备)
- 深度学习笔记(八)——构建网络的常用辅助增强方法:数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测
絮沫
深度学习深度学习笔记人工智能
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课要构建一个完善可用的神经网络,除了设计网络结构以外,还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性,鲁棒性。可以用来增强的方向主要有个,首先是数据输入前的预处理环节,其次是数据在训练过程中的优化,最后的数据在训练结束后的导出和可视化,同时能够及时保存结
- 深度学习笔记(七)——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战
絮沫
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文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中,都避不开以下几个步骤:导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构,确定网络优化方法将数据送入网络进行训练,同时判断预测效果保存模型部署算法,使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构
- 《动手学深度学习》学习笔记 第10章 注意力机制
北方骑马的萝卜
《手动深度学习》笔记深度学习学习笔记
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学深度学习笔记是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容,同时也是对之前知识的查漏补缺《动手学深度学习》学习笔记第4章多层感知机《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算《动手学深度学习》学习笔记第6章卷积神经网络《动手学深度学习》学习笔记
- 深度学习笔记(六)——网络优化(2):参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam
絮沫
深度学习深度学习笔记人工智能
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求,搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途,其中,激活函数优化了神经元的输出能力,损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反
- 李沐—动手学深度学习笔记
比三毛多一根头发
笔记
目录引言1.2机器学习中的关键组件1.3.1监督学习2.预备知识2.1数据操作2.1.3.广播机制2.1.4.索引和切片2.1.5.节省内存2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1.读取数据集2.2.2.处理缺失值2.2.3.转换为张量格式2.3.线性代数2.3.2.向量2.3.5.张量算法的基本性质2.3.6.降维3.线性神经网络4.多层感知机4.1多层感知机4.1.1
- 深度学习笔记(四)——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现
絮沫
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文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课TF2基础常用函数1、张量处理类强制数据类型转换:a1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(a1)a2=tf.cast(a1,tf.int64)#强制数据类型转换print(a2)查找数据中的最小值和
- 深度学习笔记(三)——NN网络基础概念(神经元模型,梯度下降,反向传播,张量处理)
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文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念,广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning,而是一个相对的,能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法
- 深度学习笔记(五)——网络优化(1):学习率自调整、激活函数、损失函数、正则化
絮沫
深度学习深度学习笔记网络tensorflow
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课通过学习已经掌握了主要的基础函数之后具备了搭建一个网络并使其正常运行的能力,那下一步我们还需要进一步对网络中的重要节点进行优化并加深认知。首先我们知道NN(自然神经)网络算法能够相比传统建模类算法发挥更好效果的原因是网络对复杂非线性函数的拟合效果更好
- 《动手学深度学习》学习笔记 第9章 现代循环神经网络
北方骑马的萝卜
《手动深度学习》笔记深度学习学习笔记
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学深度学习笔记是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容,同时也是对之前知识的查漏补缺9.现代循环神经网络 前一章中我们介绍了循环神经网络的基础知识,这种网络可以更好地处理序列数据。我们在文本数据上实现了基于循环神经网络的语言模型,但是对于
- 《动手学深度学习》学习笔记 第8章 循环神经网络
北方骑马的萝卜
《手动深度学习》笔记深度学习学习笔记
本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接:动手学深度学习笔记是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看关于本系列笔记:书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很多,笔记只保留主要内容,同时也是对之前知识的查漏补缺8.循环神经网络 到目前为止我们默认数据都来自于某种分布,并且所有样本都是独立同分布的(independentlyandidenticallydistri
- 深度学习笔记(二)——Tensorflow环境的安装
絮沫
深度学习深度学习笔记tensorflow
本篇文章只做基本的流程概述,不阐述具体每个软件的详细安装流程,具体的流程网上教程已经非常丰富。主要是给出完整的安装流程,以供参考环境很重要一个好的算法环境往往能够帮助开发者事半功倍,入门学习的时候往往搭建好环境就已经成功了一半。在机器学习或者深度学习的设计研究中,人们往往会使用已经有的网络框架来构建网络模型和设计各种识别分类或者生成算法。主要可以给我们学习和使用的框架这里推荐两个:Tensorfl
- 2022-01-23 深度学习笔记
Luo_淳
专业学习深度学习人工智能
深度学习笔记引言:机器学习——自动寻找函数。1.你想要找什么函数?①Regression——Theoutputofthefunctionisascalar.②BinaryClassification——OnlyoutputYesorNo.举例:输入句子,输出句子positive还是negtive。③Multi-classClassification——分类,输入图片,输出图片中物品的类型。
- 深度学习笔记:下载鸢尾花数据集,并展示所有的属性
BioVS
pythontensorflownumpy
背景:深度学习课程作业。通过此作业,可了解tensorflow、matplotlib、pandas和numpy。可学习到matplot画图及细节设计,如图的颜色、字体大小、循环画图方法等代码:importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpTRAIN_URL="http://downloa
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在