卷积神经网络知识点总结

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
【机器学习&深度学习】多分类评估策略一叶千舟深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了网络安全工程师教学兼职副业黑客技术网络安全 web安全安全人工智能网络运维
一、网络工程专业专业内涵网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法，设计、研发和解决网络系统问题的工程，一般指计算机网络系统的开发与构建。该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。学生可在计算机软硬件系统、互联网、移动互联网及新一代
大语言模型应用指南：ReAct 框架 AI大模型应用实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
大语言模型应用指南：ReAct框架关键词：大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
PyTorch 的 torch.nn 模块学习
torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它的整体架构分为几个主要部分，每部分的原理、要点和使用场景如下：1.nn.Module原理和要点：nn.Module是所有神经网络组件的基类。任何神经网络模型都应该继承nn.Module，并实现其forward方法。使用场景：用于定义和管理神经网络模型，包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景：__init__
torch.nn.init.kaiming_normal_
参考(5条消息)PytorchKaiming初始化（Initialization）中fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal_使用正态分布对输入张量进行赋值fan_in如果权重是通过线性层（卷积或全连接）隐性确定的，则需设置mode=fan_in。例子：importtorchlinear_layer=t
【Pytorch】8.torch.nn.conv2d Elephant_King Pytorch pytorch 人工智能 python
这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似，都是完成CV领域的卷积操作，这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开pytorch的官方文档，我们可以看到torch.nn.conv2d包含了若干参数in_channels：代表输入的通道数out_channels：代表输出的通道数kernel_size：代表卷积核
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理
李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计 AI学长带你学AI 人工智能自然语言处理 easyui ai
探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词：人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要：本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发，逐步解析医疗文本处理的特殊性，详细介绍实体识别技术的核心原理，并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向，为医疗AI领域的从业者
OpenCV教程——图像模糊。均值模糊，高斯模糊，中值模糊，双边模糊，高斯分布
1.图像模糊图像模糊是图像处理中最简单和常用的操作之一。⚠️使用该操作的原因之一是为了给图像预处理时降低噪声。图像模糊操作背后是数学的卷积计算。卷积操作的原理：常用的图像模糊的方法：均值模糊高斯模糊中值模糊双边模糊这四种模糊方式有时也被称为：均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。因为模糊属于一种滤波操作，具体关系可参照下图：其中，均值滤波、高斯滤波和中值滤波属于线性滤波；而双边滤波属于非线性滤波
人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集，将其分为好果和坏果两类，并进行预处理：importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
Python深度学习：3步实现AI人脸识别，效果堪比专业软件！小筱在线 python 人工智能 python 深度学习
引言：AI人脸识别的时代已经到来在当今数字化时代，人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。从手机解锁到机场安检，从银行身份验证到智能门禁系统，这项技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而令人振奋的是，借助Python和深度学习技术，普通人也能构建出专业级的人脸识别系统。本文将带领您通过三个关键步骤，使用Python深度学习技术实现一个准确率高达99%的人脸识别系统。这个系统不仅原理简
Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧 AI扶我青云志自然语言处理人工智能
好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。核心概念目标：训练一个模型，使其能够根据给定的输入序列（如前一个词、图像编码、时间步数据等）预测下一个输出元素（如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等）。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
《刚刚问世》系列初窥篇-Java+Playwright自动化测试-7-元素基础定位方式-下篇（详细教程）
1.简介上一篇主要是讲解我们日常工作中在使用Playwright进行元素定位的一些比较常用的基础定位方式的理论基础知识以及在什么情况下推荐使用。今天这一篇讲解和分享一下剩下部分的基础定位方式。２.过滤器定位例如以下DOM结构，我们要在其中单击第二个产品卡的购买按钮。我们有几个选项来过滤定位器以获得正确的定位器。2.1按文本过滤定位器可以使用locator.filter（）方法按文本进行过滤。它将搜
【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法盒子6910 运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。什么是自编码器？自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频，
DeepFM算法原理及应用场景
DeepFM（DeepFactorizationMachine）是一种结合了因子分解机（FactorizationMachines,FM）和深度神经网络（DNN）的混合模型，主要用于处理高维稀疏数据（如推荐系统中的点击率预测）。其核心思想是同时捕捉低阶（线性）和高阶（非线性）特征交互。1.算法原理模型结构如下：FM部分：负责捕捉低阶特征交互（如一阶和二阶特征组合）。一阶项：线性特征权重。二阶项：通
【AI智能推荐系统】第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践 DeepFaye 人工智能深度学习
第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践提示语：“从Wide&Deep到Transformer，深度推荐模型如何突破性能瓶颈？本文将揭秘Netflix、淘宝都在用的深度学习推荐架构，手把手教你设计高精度推荐系统！”目录深度学习推荐系统的核心优势主流深度学习推荐架构解析2.1Wide&Deep模型2.2DeepFM与xDeepFM2.3神经协同过滤(NCF)2.4基于Transformer的
【深度学习】神经网络剪枝方法的分类烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型，特别是大语言模型（LLM）的参数量爆炸式增长，模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝（Pruning）作为模型压缩的关键技术之一，应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类，深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝？2分类方法一：剪什
基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略（Matlab代码实现） Ps.729 matlab 开发语言
‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述一、CVaR的理论基础及其在微网中的适用性1.CVaR的定义与优势2.微网应用场景适配性二、动态定价与调度模型的联合优化框架1.目标函数设计2.动态定价机制3.不确定性处理方法三、关键算法与求解策略1.随机规划与CVaR集成2.智能优化算法对比四、实证
Python 图像分类入门超龄超能程序猿机器学习 python 分类开发语言
一、介绍图像分类作为深度学习的基础任务，旨在将输入图像划分到预定义的类别集合中。在实际的业务中，图像分类技术是比较常用的一种技术技能。例如，在安防监控中，可通过图像分类识别异常行为；在智能交通系统中，实现对交通标志和车辆类型的快速识别等。本文将通过安装包已有数据带你逐步了解使用Python进行图像分类的全过程。二、环境搭建在开始图像分类项目前，需要确保Python环境中安装了必要的库。主要包括：T
初始CNN(卷积神经网络) 超龄超能程序猿机器学习 cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁，还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别，背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前，传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等算法。这些
深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构，成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
深度学习相关指标工作笔记 Victor Zhong AI 框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Ｇou/Ｄiou/ＣiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Ｇou/Ｄiou/ＣiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
典型的几种神经网络 Victor Zhong AI 框架神经网络人工智能深度学习
骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数）、池化层（没有权重系数）、全连接层，还有残差块？和Inception模块？。；输出层：RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图：三级目录
【深度学习新浪潮】基于扩散模型的图像编辑加速方法小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮深度学习人工智能扩散模型 Transformer DiT 图像编辑模型加速
在基于扩散模型的图像编辑任务中，实现高质量与高效加速的平衡需要综合运用模型架构优化、采样策略创新、条件控制增强及硬件加速等多维度技术。一、一步反演与掩码引导的编辑框架通过一步反演框架将输入图像映射到可编辑的潜在空间，结合掩码引导的注意力重缩放机制，实现文本引导的局部编辑。例如，SwiftEdit通过一步反演和注意力重缩放，将编辑时间压缩至0.23秒，比传统多步方法快50倍。具体步骤包括：一步反演：
生物启发AI新突破：神经形态芯片+脉冲神经网络落地指南 HeartException 人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《生物启发AI新突破：神经形态芯片+脉冲神经网络落地指南》副标题：基于2025年英特尔Loihi3芯片的工业级部署实战（附能耗对比&代码库）封面建议：脉冲神经网络动态脉冲传导图覆盖在神经形态芯片显微结构上，标注「能效比：传统GPU的1/800」一、2025生物启发AI的临界点突破生物神经特性事件
《从Backprop到Diffusion：深度学习的算法进化树全景图》 HeartException 学习人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《从Backprop到Diffusion：深度学习的算法进化树全景图》**展开系统性解析。全文基于算法原理-技术突破-产业重塑的三层逻辑链，融合2025年最新研究成果与产业数据，呈现深度学习四十年的底层技术迁徙路径从Backprop到Diffusion：深度学习的算法进化树全景图副标题：一部算法
多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
统一思想认识永夜-极光思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢原因: 总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解. 如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式. 难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
Joda Time使用笔记 bylijinnan java joda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html 工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法： /** * DateTime变化（增减） */ @Tes
FileUtils API eksliang FileUtils FileUtils API
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。非常的好用。
各种新兴技术不懂事的小屁孩技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle，搭建java环境: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 搭建android环境： http://m
tomcat6的https双向认证酷的飞上天空 tomcat6
1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
托管虚拟桌面市场势不可挡蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
spring学习——xml文件的配置 a-john spring
在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.or
HDU 4342 History repeat itself 模拟 aijuans 模拟
来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
java中最常用jar包的用途 asia007 java
java中最常用jar包的用途 jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法. w
ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法百合不是茶 js json编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码出现以下问题: 1,强制flush输出 json编码打印在首页 2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面却没有跳转到错误页面 3, ajax中的dataType的json 改为text 会
JUnit使用的设计模式 bijian1013 java 设计模式 JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式 1、模板方法模式（Template Method）定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。
Linux常用命令（摘录） sunjing crond chkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务 chkconfig --add servicename 添加linux服务 netstat -apn | grep 8080 查看端口占用 env 查看所有环境变量 echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量安装编译器 yum install -y gcc
【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建 bit1129 hadoop
结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
Anychart图表系列五之事件监听白糖_ chart
创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下： <script> //创建AnyChart var chart = new AnyChart(); //添加钻取操作&quo
Web前端相关段子 braveCS web前端
Web标准：结构、样式和行为分离使用语义化标签 0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。 1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
编程之美-24点游戏 bylijinnan 编程之美
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.Set; public class PointGame { /**编程之美
主页面子页面传值总结 chengxuyuancsdn 总结
1、showModalDialog returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值主界面 var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp"); 子界面 window.retu
[网络与经济]互联网+的含义 comsci 互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统互联网+你的名字 = 网络个人数据库每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
oracle 创建视图 with check option daizj 视图 view oralce
我们来看下面的例子： create or replace view testview as select empno,ename from emp where ename like ‘M%’ with check option; 这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。然后我们来看一下视图包含的结果： select * from testv
ToastPlugin插件在cordova3.3下使用 dibov Cordova
自己开发的Todos应用，想实现“ 再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。 ToastPlugin.java package&nbs
C语言22个系统函数 dcj3sjt126com c function
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
开发一个类的流程 dcj3sjt126com 开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。以下是开发流程： 1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构 2. 初步设想类的接口 3. 类名设计（驼峰式命名） 4. 属性设置(权限设置) 判断某些变量是否有必要作为成员属
java 并发 shuizhaosi888 java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术在JAVA SE5中新增了3个包 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
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NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...] 逐行分析JS源代码 Ajax nodejs express
一、前言通过上节学习，我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值 lhbthanks java html struts checkbox
第一种方法：获取结果String类型在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。以下是实现的代码：前台 HTML 代码：
003.Kafka基本概念 nweiren hadoop kafka
Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic：消息源（Message）的分类。 Partition： Topic物理上的分组，一
Linux环境下安装JDK roadrunners jdk linux
1、准备工作创建JDK的安装目录： mkdir -p /usr/java/ 下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压： tar -zxvf jre-7
Linux忘记root密码的解决思路 tomcat_oracle linux
1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码　　2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 　　3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 　　4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除　　例如: 　　ro
跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现 xueyou jsonp jquery 框架 UI html5
postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p

卷积神经网络知识点总结

卷积有什么作用？

卷积核

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参数共享

池化

整体卷积流程

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