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幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
- 【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】
wang151038606
深度学习入门pythonnumpy神经网络
3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（
- TensorFlow的基本概念以及使用场景
张柏慈
决策树
TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten
- 如何让大模型更聪明？
吗喽一只
人工智能算法机器学习
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。让大模型更聪明，从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发，我们可以采取以下策略：一、算法创新优化损失函数：损失函数是优化算法的核心，直接影响模型的最终性能。在大模型中，需要设计更为精细的损失函数来捕捉数据中的复杂性和细微差别。例如，结合任务特性和数据特性，设计多任务
- 2-90 基于matlab的总图专业平面布置优化程序
'Matlab学习与应用
matlab工程应用物流强度物流关系数数据物流流进厂房标号总图专业平面布置优化matlab
基于matlab的总图专业平面布置优化程序，输入数据物流流进厂房标号、物流关系数、物流关系标号、物流强度，双目标优化算法计算最优平面布置方案。程序已调通，可直接运行。下载源程序点链接：2-90基于matlab的总图专业平面布置优化程序
- 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
- 基于深度学习的结构优化与生成
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素，旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。1.结构优化与生成的核心概念结构优化：涉及通过调整结构设计参数（如形状、材料、厚度等）来改善其特定性能指标，如强度、刚度、重量、成本或安全性。传统的优化方法依赖于数值仿真和数学优化算法，
- 系统架构设计师——架构评估（一）
吴代庄
#系统架构设计师系统架构架构数据库系统架构设计师
质量属性1.性能：性能通常指软件系统的响应时间、处理速度和资源消耗等。高性能的软件应用能够快速响应用户请求，处理大量数据而不影响用户体验。在设计阶段，需要考虑优化算法、高效编码和适当的硬件资源配置来提高系统性能。提升性能提升性能是软件系统中至关重要的方面，尤其是在高负载和高并发的场景下。以下是提升性能的策略，包括资源需求、资源管理和资源仲裁：资源需求减少处理事件时对资源的占用：通过优化算法和数据结
- 约束优化求解之罚函数法
姑苏隐士
工程计算与计算物理数值优化方法算法线性代数机器学习数值计算最优化
罚函数法本部分考虑约束优化问题：minf(x)s.t.x∈χ(1)\begin{aligned}\minf(x)\\s.t.x\in\chi\end{aligned}\tag{1}minf(x)s.t.x∈χ(1)这里χ⊂Rn\chi\subset\mathbb{R}^nχ⊂Rn为问题的可行域。与无约束问题不同，约束优化问题中自变量xxx不能任意取值，这导致无约束优化算法不能使用。例如梯度法中沿
- 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版）
不染53
数学建模数学建模算法python
目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖，备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法，足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
- 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
- pyro.optim pyro ppl 概率编程 优化器 pytorch
zhangfeng1133
pytorch人工智能python
最佳化¶该模块pyro.optim为Pyro中的优化提供支持。特别是，它提供了焦光性，用于包装PyTorch优化器并管理动态生成参数的优化器(参见教程SVI第一部分供讨论)。任何自定义优化算法也可以在这里找到。烟火优化器¶is_调度程序(【计算机】优化程序)→弯曲件[来源]¶帮助器方法，用于确定PyTorch对象是PyTorch优化器(返回false)还是包装在LRScheduler中的优化器Re
- DAY60-图论-Bellman_ford
No.Ada
LeetCode刷题手册图论
Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);intn=scan.nextInt();intm=scan.nextInt();//初始化List>edges=newArrayListtemp=newArrayListqueue=newLinkedListt
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能机器学习
目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制，无法捕捉数据中的真实关系时，即使找到了最优的参数，模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
- 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
小陈phd
机器学习机器学习算法神经网络
反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
- 提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了
ngu2008
首先看一张函数图像：函数图像很明显，这个函数最小值点在E点，而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法，需要加入一些扰动或者其他策略，避免函数陷入局部最优解，所以最优化算法有一个非常重要的点就是要避免算法
- 【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读人工智能深度学习
Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame)，通过游戏，各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下，这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution)，可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL，推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
- 数学建模强化宝典（7）模拟退火算法
IT 青年
建模强化栈数学建模模拟退火算法编程
前言模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种基于概率的全局优化算法，它模拟了固体退火过程中的物理现象，通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。以下是对模拟退火算法的详细解析：一、算法起源与背景起源：模拟退火算法的思想最早由N.Metropolis等人在1953年提出，用于研究粒子在金属中的退火过程。1983年，S.Kirkpatrick等人成功地将这一思想引入到组
- 分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出
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分类预测智能优化算法分类支持向量机matlab
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM多特征输入多类别输出文章目录一、基本原理1.最小二乘支持向量机（LSSVM）LSSVM的基本步骤：2.鲸鱼优化算法（WOA）WOA的基本步骤：3.WOA-LSSVM的结合流程结合的流程如下：总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的
- 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
- 遥感之智能优化算法大纲介绍
遥感-GIS
遥感之智能优化算法图像处理arcgis启发式算法
介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法，本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料，对智能优化算法做些详细的整理和总结，以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。书籍大纲为：第一篇仿人智能优化算法描述模拟人脑思维、人体系统、
- 二进制基础和STM32的常用位运算
千千道
STM32C语言stm32单片机算法
目录一、引言二、二进制基础1.二进制的表示2.二进制的优势3.二进制与十进制的转换三、位运算基础1.按位与（&）2.按位或（|）3.按位异或（^）4.按位取反（~）5.左移（>）四、STM32的常用位运算1.清0操作2.置1操作五、实际应用场景六、注意事项一、引言在计算机科学中，二进制和位运算是非常基础且重要的概念。它们在底层编程、优化算法、数据压缩等方面都有着广泛的应用。本文将深入介绍二进制的基
- 这才是老板喜欢的数据分析简历
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简历怎么写数据分析数据挖掘简历简历模板速创猫AI简历
速创猫今天给大家分享的是应届毕业生数据分析简历优化案例，希望对大家求职有帮助。速创猫总结了以下七条简历制作干货，希望对大家有帮助：明确目标岗位：在简历的开头，清晰地标明你申请的职位和行业，让HR一眼就能看出你的求职意向。量化成果：用具体的数字来展示你的成就，比如“通过优化算法，提升了数据处理效率20%”，这样的描述比“提高了数据处理效率”更有说服力。技能与工具：列出你熟悉的数据分析工具和编程语言，
- 【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码
matlab科研助手
lstm分类cnn
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
- 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法（SHO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
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通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
操作环境：MATLAB2022a1、算法描述海马优化器（SeaHorseOptimizer,SHO）是一种近年来提出的新型启发式算法，其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式，特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世，它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题，海马优化器正是这样一
- EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
天天Matlab代码科研顾问
matlablstm开发语言
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- 代码随想录算法训练营Day61 || 图论part 10
傲世尊
图论
Bellman_ford队列优化算法：又叫做SPFA，在做松弛操作时，只更新以目前操作节点为出发点能到达的节点的minDist，避免多余操作。判断负权回路：如果有负权回路，进行第n次松弛的时候，minDist数组会有变化。最多经过k个城市，那么就对所有边进行k+1次松弛即可。
- Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。公式如下：θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中，θ表示模型参数，η表示学习率，L表示损失函数，∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模
- 没有免费的午餐定理
做程序员的第一天
机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有效．如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差．也就是说，不能脱离具体问题来谈论算法的优劣，任何算法都有局限性．必须要“具体问题具体分析”．没有免费午
- 智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】
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智能优化算法智能优化特征选择算法支持向量机matlab
智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】一、PO基本原理鹦鹉
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？
Java实现过程如下：
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候，不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是，不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例：供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类，
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解：
输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述：
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。
解决思路：
删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是：
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素，
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号，然后是空行
- Gson使用二（GsonBuilder）
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类：
温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报：
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式：
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的：
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下：
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。
请注意，Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下：
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因：
由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi：
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入，可以去掉
2、
- Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。
检出
每个值的对应关系如下