- 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
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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
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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
深度学习算法深度学习笔记
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
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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
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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)
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
- 吴恩达深度学习笔记(50)-超参数训练的实践
极客Array
超参数训练的实践:PandasVSCaviar(Hyperparameterstuninginpractice:Pandasvs.Caviar)到现在为止,你已经听了许多关于如何搜索最优超参数的内容,在结束我们关于超参数搜索的讨论之前,我想最后和你分享一些建议和技巧,关于如何组织你的超参数搜索过程。如今的深度学习已经应用到许多不同的领域,某个应用领域的超参数设定,有可能通用于另一领域,不同的应用领
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s