- 【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
- 神经网络深度学习梯度下降算法优化
海棠如醉
人工智能深度学习
【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法],这一篇就足够(很全很详细)_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069/2761936梯度下降数学原理
- 李宏毅机器学习笔记 2.回归
Simone Zeng
机器学习机器学习
最近在跟着Datawhale组队学习打卡,学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef开源内容:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes本篇文章对应视频中的P3。另外,最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》,会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器
- 深度学习路线,包括书籍和视频
jjm2002
深度学习深度学习人工智能
深度学习是一个广泛而快速发展的领域,涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线,包括书籍和视频资源。入门阶段:理解基础知识:书籍:《深度学习》(DeepLearning)IanGoodfellow,YoshuaBengio和AaronCourville著。这是深度学习领域的权威书籍,适合初学者。书籍:《神经网络与深度学习》(NeuralNetworksandDeepLearning)Micha
- 神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周
林间得鹿
吴恩达深度学习系列课程笔记深度学习神经网络笔记
神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记。深度学习简介什么是神经网络深度学习一般是指训练神经网络。那么什么是神经网络?课程以房价预测的例子来说明
- 小白初探|神经网络与深度学习
神奇的代码在哪里
人工智能深度学习神经网络人工智能外接显卡
一、学习背景由于工作的原因,需要开展人工智能相关的研究,虽然不用参与实际研发,但在项目实施过程中发现,人工智能的项目和普通程序开发项目不一样,门槛比较高,没有相关基础没法搞清楚人力、财力如何投入,很难合理管控成本以及时间。为搞清楚情况,老年博主决定一步一个脚印,好好自学。在写本文时,博主已学到一定阶段了,趁有时间,通过博文记录下来,以免遗忘。二、学习准备常年的学习告诉我们,一门学科要快速入门,主流
- 神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记
砍树+c+v
深度学习神经网络pytorch人工智能python回归笔记
Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归,也称为多类逻辑回归,是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist
- 【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周:浅层神经网络
倏然希然_
深度学习与神经网络神经网络深度学习人工智能
目录神经网络概览神经网络表示含有一个隐藏层的神经网络(双层神经网络)计算神经网络的输出多样本的向量化向量化实现的解释激活函数(Activationfunctions)一些选择激活函数的经验法则:为什么需要非线性激活函数?激活函数的导数神经网络的梯度下降法(选修)直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络:第
- 2023年度佳作:AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战
鸭鸭渗透
人工智能AIGCagi语言模型自然语言处理
目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。LLM:LargeLanguageModel,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大,包含成
- Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法
爱喝咖啡的加菲猫
强化学习强化学习神经网络pytorch
一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分,链接《神经网络与深度学习》。`伪代码:二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_
- 基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法
谦谦菜鸟
深度学习机器学习人工智能
传统做法现阶段局限创新方法结果相关工作目前推荐算法基于矩阵分解的推荐算法基于深度学习的推荐算法基于图神经网络的推荐算法创新点模型设计本文的核心任务是训练出一个模型LGDL模型框架嵌入层ID特征嵌入评论文本特征嵌入前向传播层关联关系提取偏好特征提取评分预测层模型优化传统做法利用深度学习方法从用户ID、评论文本等数据中提取其中所隐藏的用户物品特征,根据该特征预测用户对新物品的打分从而给出推荐是传统推荐
- 神经网络与深度学习(五)——人工神经网络和卷积神经网络
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NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN),是目前各种神经网络的基础,其构造是仿造生物神经网络,将神经元看成一个逻辑单元,其功能是用于对函数进行估计和近似,是一种自适应系统,通俗的讲就是具备学习能力。其作用,目前为止就了解到分类。其目的就是在圈和叉之间画出
- 学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络
qssssss79
深度学习神经网络深度学习学习
目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层(池化层)2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积3.2转置卷积/微步卷积4典型的卷积神经网络4.1LeNet-54.2AlexNet4.3Inception4.4残差网络利用全连接前馈网络处理图像时的问题:(1)参数太多: 对于输入的10010
- 计划1
JLcucumber
1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习(6+19+12+8)共45Part2训练、开发、测试集(14+10+11)共35Part3机器学习策略(13+11)共24Part4计算机视觉(11+14+14+(5+6))共50Part5序列模型(12+10+15)共372.经典网络模型论文ht
- [23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU
洛杉矶县牛肉板面
深度学习人工智能机器学习深度学习
前言:本文解决《神经网络与深度学习》-邱锡鹏第二章课后题。对于习题2-1,平方损失函数在机器学习课程中学习过,但是惭愧的讲,在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。交叉熵损失函数我未曾了解过,只在决策树一节中学习过关于熵entropy的基本概念。借此机会弄清原理,并且尝试着学会应用它。对于习题2-12,考察对混淆矩阵的理解程度和计算。其中宏平均和微平均是我未曾学习过的概念,借此
- 【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础
HBU_David
AI深度学习人工智能python
人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数ActivationFunction为什么要使用激活函数?常用激活函数有哪些?均方误差和交叉熵损失函数,哪个适合于分类?哪个适合于回归?为什么?
- 神经网络与深度学习day01-基础知识
小鬼缠身、
深度学习神经网络人工智能python
今天开始新学期,然后就是每周要在这里发这周的实验报告,CSDN对不起了,你可能不情愿,但是必须要稍微容纳一下我(这个菜比)在这里吹了。第一周的基础知识训练:1、导入numpy库importnumpy2、建立一个一维数组a=[4,5,6]。输出:(1)a的类型;(2)a的各维度的大小;(3)a的第一个元素a=[4,5,6]print(type(a))print(numpy.shape(a))prin
- HBU_神经网络与深度学习 实验10 卷积神经网络:基于ResNet18网络完成图像分类任务
ZodiAc7
cnn深度学习python
目录写在前面的一些内容一、实践:基于ResNet18网络完成图像分类任务1.数据处理(1)数据集介绍(2)数据读取(3)构造Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验(2022年秋)实验10的实验报告,此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络-下.ipynb,检索时请按对应序号进行检索。本实验编程语
- Python练习题:猜数字游戏
BioVS
python开发语言
#题目来源于MOOC课程《神经网络与深度学习》,程序为自己独立编写题目:随机产生一个1-10之间的整数,并提示用户输入1-10的整数进行猜测,判断是否猜中。每次猜完后,提示“太大了”或者“太小了”,猜对之后提示“恭喜你,猜对了!”,并退出程序。当用户才出数字后,询问是否想要继续下一轮游戏,并记录显示用户已参加轮次。对应python程序:importrandomtimes=1#存放第几轮游戏,用于后
- 2023年度盘点:AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型必读书单
家有娇妻张兔兔
粉丝送书活动AIGCagi人工智能福利送书
2023年度盘点智能大模型必读书单概述好书推荐01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》写在末尾:主页传送门:传送送书系列:送书第一期:考研必备书单送书第二期:CTF那些事儿送书第三期:数据要素安全流通送书第四期:MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用送书第五期:Python数据挖掘:入门进阶与实用案
- 搜索与人工智能
码海串游
人工智能
前言第一:通过博弈树搜索和启发式搜索的例子了解基于搜索的通用问题求解方法第二:了解人工智能发展的历程和社会影响第三:了解机器学习的基本思想和典型应用第四:了解人工智能应用开发的基本模式内容1.博弈树与剪纸、零和博弈,极大极小策略博弈树与搜索,α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子2.启发式搜索启发式函数,启发式搜索过程,3.人工智能与机器学习人工智能发展历程,专家系统,机器学习,神经网络与深度学习。
- 2023年度AI盘点 AIGC|AGI|ChatGPT|人工智能大模型
herosunly
优质书籍推荐人工智能AIGCagi
文章目录0.前言1.《ChatGPT驱动软件开发》2.《ChatGPT原理与实战》3.《神经网络与深度学习》4.《AIGC重塑教育》5.《通用人工智能》0.前言 2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。LLM:LargeLanguageModel,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大,包含成百、上千亿的
- DL Homework 11
熬夜患者
DLHomework人工智能深度学习
目录1.被优化函数编辑(代码来源于邱锡鹏老师的神经网络与深度学习的实验)L1.pyop.py(1)SimpleBatchGD(2)Adagrad(3)RMSprop(4)Momentum(5)Adam2.被优化函数编辑3.解释不同轨迹的形成原因,并分析各个算法的优缺点(1)SimpleBatchGD(2)Adagrad(3)RMSprop(4)Momentum(5)Adam总结在展开本次作业之前,
- 2020-12-07 吴恩达-神经网络与深度学习-第三周编程练习
Vivivivi安
Github地址:https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-third-week-excercise.git
- 2020-12-03 吴恩达-神经网络与深度学习-第二周编程练习
Vivivivi安
最近听吴恩达老师的课,写课后作业Github地址:https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-second-week-excercise
- 2023年度AI盘点 AIGC|AGI|ChatGPT|人工智能大模型
雪碧有白泡泡
粉丝福利活动人工智能AIGCagi
前言「作者主页」:雪碧有白泡泡「个人网站」:雪碧的个人网站2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年,一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现,很容易混淆,甚至把人搞懵。文章目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》LLM:LargeLanguageModel,即大语言模型,旨在理解和生成人类语言。LL
- 年度大盘点:AIGC、AGI、GhatGPT震撼登场!揭秘人工智能大模型的奥秘与必读书单
洁洁!
externalAIGCagi人工智能
这里写目录标题前言01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》前言在2023年,人工智能领域经历了一场前所未有的大爆发,特别是在语言模型领域。新的概念和英文缩写如AIGC、AGI、GhatGPT等频繁出现,给人们带来了极大的困惑和好奇。这些突如其来的名词和缩写不仅让人摸不着头脑,还引发了对人工智能发展的种种
- 2023年度佳作:AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战
库库的里昂
杂谈人工智能AIGCagi语言模型自然语言处理
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- 循环神经网络-RNN记忆能力实验 [HBU]
洛杉矶县牛肉板面
深度学习rnn深度学习人工智能
目录一、循环神经网络二、循环神经网络的记忆能力实验三、数据集构建数据集的构建函数加载数据并进行数据划分构造Dataset类四、模型构建嵌入层SRN层五、模型训练训练指定长度的数字预测模型多组训练损失曲线展示六、模型评价参考《神经网络与深度学习》中的公式(6.50),改进SRN的循环单元,加入隐状态之间的残差连接,并重复数字求和实验。观察是否可以缓解长程依赖问题?总结参考原文章:aistudio.b
- [23-24 秋学期]NNDL 作业6 卷积 [HBU]
洛杉矶县牛肉板面
深度学习深度学习人工智能卷积神经网络
目录一、概念二、探究不同卷积核的作用后接:关于使用pycharm输出卷积图像后图片仍然不清晰的可能原因以及解决方法总结:前言:卷积常用于特征提取实验过程中注意认真体会“特征提取”,弄清楚为什么卷积能够提取特征。一、概念用自己的语言描述“卷积、卷积核、特征图、特征选择、步长、填充、感受野”。大致看了一遍邱锡鹏《神经网络与深度学习》的卷积一节。谈谈我对这些名词概念的理解(理解不足描述不准请见谅)。个人
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多