- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析
大模型_学习路线
深度学习cnntransformer人工智能AI大模型大模型LLM
今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识
好家伙VCC
stm32神经网络嵌入式硬件单片机硬件工程51单片机嵌入式实时数据库
非常详细的视频和文字教程,讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso
- 3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识
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- 深度学习框架之主流学习框架
uu1224
深度学习学习人工智能机器学习神经网络
深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点:TensorFlow:由Google开发,是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称,并且通过高级API如Keras,为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch:由Facebook开发,以其动态计算图
- Llama 2架构深度解析:Meta开源的70B参数大模型设计哲学
AI时代已来!
llama架构
一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型,其架构设计体现了三大核心原则:效率优先:在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化:通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌:在预训练阶段融入5%安全语料,降低有害输出概率(较前代下降34%)二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案:采用RMSNorm替代LayerNorm,计算效率提升1
- DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型
黄阳老师
目标检测目标跟踪人工智能
DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中,我们介绍了DINO-X,这是一种由IDEAResearch团队开发的统一以对象为中心的视觉模型,迄今为止在开放世界目标检测性能方面表现最佳。DINO-X采用了与GroundingDINO1.5[47]相
- 指数移动平均(EMA)策略
Sherry Wangs
深度学习深度学习python机器学习
文章目录概述具体步骤代码实现概述指数移动平均(EMA)是一种加权移动平均的方法,它给予近期数据更高的权重,同时也考虑到了历史数据的影响。在神经网络领域,EMA常被用于对模型参数进行平滑处理,使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。具体步骤假设我们有一个神经网络模型,其参数为θ\thetaθ(例如权重矩阵和偏置向量等),我们要使用EMA策略来更新这些参数。初始化EMA参数:设θe
- Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测(Pytorch)
机器学习之心
#Transformer模型transformerpytorch深度学习TCN-Transformer股票价格预测
文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测(Python)Transformer模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
- Kubernetes容器编排的简单介绍
cumi6497
网络数据库dockerjavalinux
InthebeginningtherewastheFreeBSD-andlaterLinux-chrootjail.Chrootwasawaytobringanunmountedfilesystemtolifesoyoucouldexecutecommandsasthoughitwasactuallyrunningonitsownhost.ThencametheLinuxContainerspro
- 【AI带来的机遇】
调皮的芋头
人工智能神经网络AIGC
一、AI大模型技术革命的底层逻辑与历史机遇类比AI大模型的普及与DeepSeek等技术的突破,正形成类似互联网初期的技术红利窗口期。其核心特征表现为:技术门槛骤降、生态边界模糊、应用场景裂变。类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利,当前AI领域存在三大核心机遇:基础设施重构机遇(类比域名投资)AI大模型开源浪潮下,高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代
- 如何用AI写程序
Honmaple
人工智能
一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
- 模型优化之强化学习(RL)与监督微调(SFT)的区别和联系
搏博
深度学习人工智能机器学习架构transformer
强化学习(RL)与监督微调(SFT)是机器学习中两种重要的模型优化方法,它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章:本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一:提示工程(PromptEngineering)(完整详细教程)_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
- 在nodejs中使用ElasticSearch(三)通过ES语义检索,实现RAG
konglong127
nodejselasticsearch搜索引擎node.js全文检索后端
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合了信息检索和生成模型的技术,旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。它通过在生成的过程中引入外部知识库或文档(如数据库、搜索引擎或文档存储),帮助生成更为准确和丰富的答案。RAG在自然语言处理(NLP)领域,特别是在对话生成、问答系统和文本摘要等任务中,具有非常重要的应用。它的核心思想是,生成模型不仅依赖于模型内部的知识,
- 前端控制器模式
wjs2024
开发语言
前端控制器模式引言在软件设计模式中,前端控制器模式(FrontControllerPattern)是一种行为型设计模式。它提供了一种集中处理请求的机制,将请求分发到相应的处理者,从而简化了请求的处理流程。本文将详细介绍前端控制器模式的概念、原理、实现方法以及在实际开发中的应用。概念前端控制器模式的核心思想是将所有请求统一由一个控制器处理,控制器根据请求类型将请求分发到相应的处理者。这种模式适用于以
- 大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练3.3模型评估与验证3.4基于预测结果的手术方案制定四、大模型在心力衰竭术中风险预测中的应用4.1术中数据监测与获取4.2风险预测模型的实时更新与应用4.3针对
- 完整的 Python 数据分析案例:在线游戏玩家付费预测
萧十一郎@
python机器学习人工智能
目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中,准确预测玩家是否会付费以及付费金额,对于游戏运营商制定营销策略、优化游戏设计和提高盈利能力至关重要。本案例将基于玩家的游戏行为数据(如游
- DeepSeek效应初现:Grok-3补刀ChatGPT,OpenAI已在ICU?
东方佑
量子变法chatgpt人工智能
嘿,技术小伙伴们!今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢?让我们一探究竟!开场白首先,让我们看看最新的“全能冠军”——Grok3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性,还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨:ScalingLaw
- 基于 MySQL 数据库对三级视图(用户视图、DBA视图、内部视图)的详细解释
huaqianzkh
架构理解与实践数据库mysqldba
基于MySQL数据库对三级视图(用户视图、DBA视图、内部视图)的详细解释,结合理论与实际操作说明:一、三级视图核心概念数据库的三级视图是ANSI/SPARC体系结构的核心思想,MySQL的实现逻辑如下:层级别称核心内容MySQL中的体现用户视图外模式/子模式用户看到的数据逻辑结构用户权限内的表、视图、可操作字段DBA视图概念模式/逻辑模式全局逻辑结构、表关系、约束in
- 【大模型】fp32 和 fp16 的区别,混合精度的原理。
深度求索者
pythonpytorch
LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别,混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32(单精度)fp16(半精度)位数32位(4字节)16位(2字节)内存占用高低(仅为fp32的50%)数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度(尾数)23位(约7位有效十进制数)10位(约3位有效十进制数)用途高精度计算(如梯度更新)高效计算(如矩阵乘法)2.混合精度训练的原理核心思想:结合f
- 高效空间编码技术:SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
目标检测目标跟踪人工智能yolov8
文章目录SPD-Conv:高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- pytorch与深度学习随记——AlexNet
黑色的山岗在沉睡
深度学习随记深度学习pytorch人工智能
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异:基本结构对比网络深度:AlexNet比LeNet-5要深得多,AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数:AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数,这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN):AlexNet引入LRN层,可以创建
- 【大模型】什么是蒸馏版大模型
深度求索者
python人工智能开发语言
大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标:将复杂大模型(Teacher)的知识迁移到轻量化小模型(Student)中,提升小模型性能。流程:训练Teacher模型:在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型:固定其参数,作为监督信号源。训练Student模型:通过模仿Teacher的输出(如logits、特征图等)优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
- 【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现:vLLM 框架
kakaZhui
人工智能AIGCchatgptpythonllama
在LLM的应用中,推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型,根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而,LLM的推理速度往往较慢,尤其是在处理长序列或高并发请求时,效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题,vLLM应运而生!vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎,它能够显著提升LLM的推理速度,让你的应用如虎添翼!今天,我们就来一起探索vLLM的奥秘
- 通俗易懂的一致性哈希原理
eternity_zzy
javajava
一致性哈希(Consistenthashing)算法是由MIT的Karger等人与1997年在一篇学术论文(《Consistenthashingandrandomtrees:distributedcachingprotocolsforrelievinghotspotsontheWorldWideWeb》)中提出来的,用于解决分布式缓存数据分布问题。在传统的哈希算法下,每条缓存数据落在那个节点是通过
- 卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解
abments
人工智能cnn深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- 卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的
abments
人工智能深度学习人工智能
卷积核的初始化随机初始化:在大多数情况下,卷积核(滤波器)的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种:均匀分布初始化:权重从一个均匀分布中抽取值。importnumpyasnp#初始化3x3卷积核,权重范围[-0.1,0.1]kernel=np.random.uniform(-0.1,0.1,(3,3))正态分布初始化:权重从一个均值为0、标准差较小的正态分布中抽取。i
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
人工智能gpt自然语言处理python
在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- DeepSeek R1 详解:思维链、强化学习和蒸馏
前网易架构师-高司机
2025年最新-深度学习+AIDeepSeek和AI工具深度学习Deepseek
目录思维链强化学习蒸馏DeepSeek是如何做到的?训练过程较小模型基准为什么Deepseek很重要DeepSeekR1常见问题解答来自中国的新型大型语言模型DeepSeekR1的发布在人工智能研究界引起了轰动。这不仅仅是又一次渐进式改进。DeepSeek代表着一次重大飞跃。大多数新的人工智能模型感觉都像是小步前进,DeepSeek-R1则不同。Deepseek的基准在推理任务(数学、编码和科学)
- 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
AOIWB
机器学习人工智能python
梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义:梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法,其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达:参数更新公式为
- 环境会影响你的决策:K近邻算法(KNN)
AOIWB
机器学习基础近邻算法人工智能算法
环境会影响你的决策:K近邻算法(KNN)1.核心思想与流程KNN是一种基于局部相似性的分类算法,核心思想是“近朱者赤”:待测样本的类别由其最近的k个邻居的多数类别决定。关键步骤:定义空间与距离:通常采用欧式空间,计算两点间直线距离:dis(a,b)=∑i=1n(ai−bi)2\text{dis}(a,b)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(a_i-b_i)^2}dis(a,b)=i=1∑n(a
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
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蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe