coding_zhang
coding_zhang

Not JSON Serializable error tf2.0

背景：使用的模型需要转换成tflite，用tf.keras重写后，因为用到了 tf.keras.activations operators 所以在model.save的时候会报错Not JSON Serializable error。应该是类型不支持，造成node json序列化失败。

解决方法：

1. 官方tf nightly build '2.0.0-dev20190802' 版本已经fixed 这个bug.

2. 自己修改源码。修改方法

3. 

tf.keras.layers.Lambd(lambda t: tf.keras.activations.sigmoid(t))(x)

 

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系 听忆. 自然语言处理机器学习人工智能
    自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与NLP的结合4.NLP和ML的相互促进5.挑战与未来展望边走、边悟迟早会好自然语言处理（NLP）与机器学习（ML）有着密切的关系，二者结合在一起可以实现自动化文本分析、语音识别、
  • 【深度学习】embedding的简单理解 旅途中的宽~ 深度学习笔记深度学习embedding
    文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
  • 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
  • 深度学习中Embedding的理解 普通攻击往后拉 神经网络基础模型关键点NN技巧深度学习embedding人工智能
    Embedding这个概念翻译过来的意思就是嵌入，就是把一个大的东西想办法嵌入到一个小的地方。在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。1、Embedding常见的操作有两个：加法和拼接，含义完全不同Embedding的加法一般用于同类目的不同物品的合集表示。这个可以按照one-hot的思维去理解。为什么用one-hot而不用二进制去表示不同物品呢？
  • 深度学习速通系列:贝叶思&SVM Ven% 支持向量机人工智能深度学习算法机器学习
    贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
  • 机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna 0xMayL #深度学习机器学习#模型评估机器学习深度学习人工智能
    贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
  • 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》 ShuQiHere 机器学习深度学习神经网络
    【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。然而，随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升，传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下，神经网络重新进入了研究者们的视野，并逐步演变为深度学习，成为解决复杂问题的强大工具。今天，我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程，揭示这些
  • PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练 shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch分布式python
    本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
  • PyTorch Geometric（torch_geometric）简介 小桥流水---人工智能 机器学习算法深度学习人工智能pytorch人工智能python
    在深入探讨PyTorchGeometric（通常简称为PyG）之前，我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库，专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。PyTorchGeometric的主要功能数据处理与加载：图数据的简化表示：PyG提供了一种高效的方式来表示和存储图数据。主要是通过Data对
  • 深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了） 小桥流水---人工智能 人工智能深度学习机器学习算法pytorch人工智能python
    torch.topk深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数1.`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中，经常需要对数据进行排序并提取最重要的部分。PyTorch提供了一个非常有用的函数torch.topk，它能够
  • 在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。 小桥流水---人工智能 人工智能机器学习算法深度学习pytorch人工智能python
    在PyTorch中，permute方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。PyTorch中的permute方法详解1.permute方法概述在PyTorch中，permute方法允许用户重新排列张量的维度。这与NumPy的transpose方法类似，但提供了更灵活的多维重排能力。该方法非常有用，例如，当你需要
  • PyTorch概述 fydw_715 pytorchpytorch人工智能python
    PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。以下是PyTorch的一些重要模块及其功能：torch简介：这是PyTorch的核心库，提供了张量（tensor）操作的基本功能。功能：支持张量的创建、操作和转换，涵盖数学运算、线性代数操
  • [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing 风中摇曳的小萝卜 SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
    GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的？深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。但是，CNN的处理方式对于类似图（graph）数据则并不适用。对于一个图而言，类似图像像素的邻
  • 基于深度学习的分子生成 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。以下是详细的介绍：1.背景与动机化学空间的广阔性：分子化学空间非常庞大，可能包含10^60以上的不同分子结构。传统的分子设计方法主要依赖于实验和规则生成，这在探索巨大化学空间时显得效率低下且成本高昂。药物发现的挑战：在药
  • 基于深度学习的人类行为模仿 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。通过模拟人类的动作、决策过程、情感反应等行为，相关技术在机器人、虚拟助手、人机交互等领域具有广泛的应用前景。1.背景与意义1.1人类行为的复杂性多模态数据：人类行为包含视觉、听觉、触觉、语言等多种感知信息，如何综合分析这些多模态数据以理解和模仿人类行为是一个挑战。情境依赖性：人类行为通常依赖于特定
  • 爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点 不想敲代码！！！ 爆改yolov8即插即用YOLOyolov8目标检测人工智能深度学习
    1，本文介绍BSAM基于CBAM进行改进，经实测在多个数据集上都有涨点。BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。核心特点：双层空间注意力：BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。全局注意力捕捉图像或特征图的整体信息，而局部注意力则
  • 基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习YOLOpython开发语言
    【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。以下是一个简短的介绍，概述了该系统Python源码的核心要点：该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称，非常适合实时应用。Python源码实现通常包括以下几个
  • AI如何创造情绪价值 学客汇 商业研究商业观察大模型人工智能生成式AI大模型应用AI与情绪管理AI应用
    随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶，从医疗辅助到金融服务，AI技术的身影无处不在。而如今，AI更是涉足了一个全新的领域——创造情绪价值。AI已经能够处理和分析大量的文本、图像、音频和视频数据，从中提取和识别出人类的情感信息。AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
  • 深度学习：探索人工智能的无限可能 木小梦(๑• . •๑) 人工智能深度学习
    引言：在当今这个数字化时代，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手，AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
  • 深度学习100问7-向量降维的算法有那些 不断持续学习ing 深度学习机器学习人工智能
    一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
  • 基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习YOLO
    【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本，具备更高的检测速度和精度，特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集，训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术，YOLO
  • 机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用 早起星人 机器学习深度学习人工智能
    目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
  • Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解 Rocky006 python开发语言
    概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探讨几种常用的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换，从而增强神经网络
  • 增强语音对车载语音质量测试的挑战 众乐认证 itu
    一、什么是增强语音语音助手是实现智慧车联的关键之一，通过助手，方可去掉按键。其中一个比较典型的功能就是目前比较流行的enhancedsiri。二、增强语音的难点1.语音合成技术语音合成技术在车内环境中的表现至关重要。语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
  • TensorFlow和它的弟弟们 活蹦乱跳酸菜鱼 tensorflow人工智能python
    TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言（如Pyth
  • Datawhale AI夏令营-task03 ghost_him 人工智能
    DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数
  • 释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践 2401_85762266 pytorch人工智能python
    释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch，作为当前领先的深度学习框架之一，提供了torch.nn.DataParallel这一工具，使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理，从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
  • 每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
    提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据
  • 每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析数据挖掘
    装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
  • DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容 爱研究的小牛 AIGC人工智能深度学习
    一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像：用户首先需要上传一张内容图像，即他们希望转换成艺术风格的图像。接着，可以从提供的艺术
  • 解线性方程组 qiuwanchi
    package gaodai.matrix; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Sc
  • 在mysql内部存储代码 annan211 性能mysql存储过程触发器
    在mysql内部存储代码 在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。 先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
  • Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题 hotsunshine android
    Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具 除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理 引用 Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore This library also includes a PersistentCookieStore whi
  • java面试题 Array_06 java面试
    java面试题 第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
  • 网站加速 oloz 网站加速
    前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩；    GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
  • 正确书写单例模式 随意而生 java 设计模式 单例
    　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。 　　懒汉式，线程不安全 　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
  • 单例模式 香水浓 java
    懒汉  调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
  • 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apachehttp server
    安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。 解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
  • 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
    我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传 但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。 我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法 官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
  • mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
    SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(),  dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
  • MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题 BigBird2012 mongodb
    问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。 解决方案：   使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
  • Javascript Promise bijian1013 JavaScriptPromise
            Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。 一.认识Promises         “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
  • [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
       Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是     public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
  • 【Java命令三】jstack bit1129 jstack
    jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump   [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
  • jboss 5.1启停脚本　动静分离部署 ronin47
    以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename  -b ip -g  clustername   -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int  -Djboss.service.binding.set=p
  • UI之如何打磨设计能力? brotherlamp UIui教程ui自学ui资料ui视频
      在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。 1.找到自己的方式 如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
  • 三色旗算法 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; /** 问题： 假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序， 您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳 子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。 网上的解法大多类似： 在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
  • 警告:No configuration found for the specified action: \'s chiangfai configuration
    1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。 <!--index.jsp代码--> <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%> ... <s:form action="submit" method="post"&g
  • redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题 chenchao051 redishash
    使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑   #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255     /* Return th
  • select into outfile access deny问题 daizj mysqltxt导出数据到文件
    本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/ 为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。 授权的语句如下： grant select on armory.* to rn
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('This example should only be run from a Web Brows
  • 美国电影超短200句 dcj3sjt126com 电影
    1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
  • Java访问远程服务 dyy_gusi httpclientwebservicegetpost
        随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
  • Maven的settings.xml配置 geeksun settings.xml
    settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义： settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
  • ubuntu的init与系统服务设置 hongtoushizi ubuntu
    转载自：  http://iysm.net/?p=178 init Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。 ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。 运行
  • 跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginxlua
    使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。    目录 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 第二章 Nginx+Lua开发入门 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 第四章 L
  • php位运算符注意事项 home198979 位运算PHP&
    $a = $b = $c = 0; $a & $b = 1; $b | $c = 1  问a,b,c最终为多少?   当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0 但是位运算符是不会改变变量的值的，例如： $a=1;$b=2; $a&$b;  这样a,b的值不会有任何改变
  • Linux shell数组建立和使用技巧 pda158 linux
    1.数组定义 　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。 　　 2.数组读取与赋值 　　得到长度： 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
  • hotspot源码(JDK7) ol_beta javaHotSpotjvm
    源码结构图，方便理解：   ├─agent                            Serviceab
  • Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习 vipbooks oraclesql
    基本事务的使用： 从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚 select * from account; -- 创建一张账户表 create table account( -- 账户ID id number(3) not null, -- 账户名称 nam
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他