weixin_44132485
weixin_44132485

目录:吴恩达机器学习课后作业

简单介绍

本博客为作者自行完成的吴恩达机器学习课后练习题目录,均使用PyTorch进行实现,无法保证对错,仅供参考.

作业题目以及源代码

百度云盘连接
提取码：3dvb
题目的命名方式与下表中的作业名称一致.源代码统一放在Code文件夹下,命名方式与主要内容一致(英文).

目录

作业名称 主要内容 地址
machine-learning-ex1 线性回归 传送门
machine-learning-ex2 Logistic回归 传送门
machine-learning-ex2 带正则化的Logistic回归 传送门
machine-learning-ex3 多分类任务 传送门
machine-learning-ex4 训练神经网络 传送门
machine-learning-ex5 判断模型处于欠拟合或者过拟合 传送门
machine-learing-ex6 不使用核函数的支持向量机 传送门
machine-learing-ex6 使用高斯核函数的支持向量机 传送门
machine-learning-ex7 k-means聚类和图片压缩 传送门

后续将会持续更新,直到完成所有练习题.

你可能感兴趣的:(吴恩达机器学习,吴恩达机器学习,PyTorch)

  • pytorch中的DataLoader 朋也透william pytorch人工智能python
    在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D
  • pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道 小赖同学啊 人工智能pytorch人工智能python
    PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。实现：使用torch.cuda.amp模块。示例：fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
  • Pytorch Dataloader入门 gy-7 pytorch深度学习机器学习
    PytorchDataloadercode：torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时，我们通常希望：以“mini-batch”方式传递样本，能够加速训练。每个epoch都shuffle数据，能够减少模型过拟合。使用Pyt
  • PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU 大霸王龙 pytorch人工智能python
    一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量y_tensor=torch.from_numpy(y).long()#分类任务常用长整型显式指定设备：通过.to(device)将数据移至GPU（需提前定义device对象）：devi
  • PyTorch中tensor赋值运算符 华zyh 强化学习pytorch
    t=torch.ones((3,3))t0=tt1=t.dataprint(id(t),id(t0),id(t1),id(t.data))运行结果：2132926456040213292645604021332763196402132924110392t0与t完全相同。t1与t.data地址不一样（但是，t1.data与t.data地址相同）
  • ChatGPT智能聊天机器人实现 云端源想 chatgpt机器人
    以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架PyTorchLightning+Acceler
  • 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作 -一杯为品- 机器学习深度学习人工智能
    主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
  • 从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
  • PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 深度学习pytorch人工智能
    引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
  • 如何测试模型的推理速度 想要躺平的一枚 AI图像算法计算机视觉
    前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。代码如下（示例）：if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
  • Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CVtransformerpytorch深度学习
    VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
  • PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
  • PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码 max500600 算法pythonYOLO深度学习人工智能
    以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
  • 【模块化编程】数据标签 转 独热编码 十二月的猫 pytorch人工智能科研与代码
    个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数2.1完整函数2.2函数功能解释3.实战示例4.总结1.前言《Python/PyTorch极简课》专栏持续更新中，未来最少文章数量为100篇。由于专栏刚刚建立，目前免费，后续将慢慢恢复原价至99.
  • vscode--工作区和相对路径 一头大学牲 程序--编程记录vscodeide编辑器
    vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现，它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的，也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找，而非是从当前执行文件开始查找。例子：根目录：F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径：F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
  • 3.13.0 python 配置tensorflow（CPU版本） m0_Gattuso tensorflow人工智能python
    condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源：Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了：condaenvironment里什么都没有，理
  • torch-torchvision-python版本对应问题 Thirtyaoe python深度学习pytorch
    module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时，importtorchvision时报错：module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题，于是查看了正确的对应版本，对自己的进行修改。
  • 警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法 wongHome 深度学习相关调试问题Ubuntupytorch
    文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境：Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序，如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3/envs/pytorch_env/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/utils/weight_norm.py:30:UserWarning:torch
  • YOLO11 环境安装 你喜欢喝可乐吗？ condadeeplearning人工智能conda
    1.安装Anaconda/Miniconda在Ubuntu中安装MinicondaAnaconda/Minicondapip配置清华镜像源Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11_envpython=3.12#激活condaactivateyolo11_env3.安装pytorch#Pytorchhttps://pyt
  • 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务 鱼弦 机器学习设计类系统pytorch分类人工智能
    多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新
  • 从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建 AI智能涌现深度研究 DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：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在各个领域的广泛应用，大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究
  • 仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播 KangkangLoveNLP 手撕系列#transformerpytorchtransformer人工智能深度学习架构机器学习python
    仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播#Transformer编码器模块
  • 模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现） 燃灯工作室 Aipytorchtensorflow人工智能
    一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
  • pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训 小枫小疯 深度学习部署模型转移pytorchtensorflow人工智能
    模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的
  • OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景 白.夜 深度学习opencv
    OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口，适合已经在使用
  • 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法 shengchao0920 pytorch人工智能python
    PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
  • PyTorch 中的维度操作详解 萝卜小白 pytorch人工智能python
    在PyTorch中，维度（dimension）是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能，常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。1.维度的概念回顾一个二维张量（矩阵）的形状是(行数,列数)。一个三维张量的形状是(深度,行数,列数)。维度的索引从0开始，最外层是axis=0，向内依次递增。2.维度的操作(1)求和（Sum）sum(dim)的作用
  • torch.logical_and()方法 CodeWang_NC pytorch深度学习python
    torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。零被视为False，非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and(input，other，*，out=None）→返回张量input（张量）–
  • [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘ 江南蜡笔小新 杂记pytorch深度学习神经网络
    最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新，得知logical_and在1.5之后的新功能，pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
  • Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips MYVision_ MY视界 Pythonpytorch人工智能python
    刷机tips:刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下：1.GPUenable=False-installtorch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl2.ImportError:/home/platform/miniconda3/envs/cel
  • github中多个平台共存 jackyrong github
    在个人电脑上，如何分别链接比如oschina,github等库呢，一般教程之列的，默认 ssh链接一个托管的而已，下面讲解如何放两个文件 1） 设置用户名和邮件地址 $ git config --global user.name "xx" $ git config --global user.email "[email protected]"
  • ip地址与整数的相互转换(javascript) alxw4616 JavaScript
    //IP转成整型 function ip2int(ip){ var num = 0; ip = ip.split("."); num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]); n
  • 读书笔记-jquey+数据库+css chengxuyuancsdn htmljqueryoracle
    1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别 2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
  • javaSE javaEE javaME == API下载 Array_06 java
    oracle下载各种API文档： http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html JavaSE文档： http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ JavaEE文档： ht
  • shiro入门学习 cugfy javaWeb框架
    声明本文只适合初学者，本人也是刚接触而已，经过一段时间的研究小有收获，特来分享下希望和大家互相交流学习。 首先配置我们的web.xml代码如下，固定格式，记死就成 <filter>         <filter-name>shiroFilter</filter-name> &nbs
  • Array添加删除方法 357029540 js
         刚才做项目前台删除数组的固定下标值时，删除得不是很完整，所以在网上查了下，发现一个不错的方法，也提供给需要的同学。 //给数组添加删除             Array.prototype.del = function(n){
  • navigation bar 更改颜色 张亚雄 IO
    今天郁闷了一下午，就因为objective-c默认语言是英文，我写的中文全是一些乱七八糟的样子，到不是乱码，但是，前两个自字是粗体，后两个字正常体，这可郁闷死我了，问了问大牛，人家告诉我说更改一下字体就好啦，比如改成黑体，哇塞，茅塞顿开。       翻书看，发现，书上有介绍怎么更改表格中文字字体的，代码如下    
  • unicode转换成中文 adminjun unicode编码转换
      在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符，这是unicode编码，使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。 /** * unicode 转换成 中文
  • 一站式 Java Web 框架 firefly aijuans Java Web
    Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。 firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响，并新增了自定义错误页面功能。 更新日志： 增加自定义系统错误页面功能
  • 设计模式——单例模式 ayaoxinchao 设计模式
    定义          Java中单例模式定义：“一个类有且仅有一个实例，并且自行实例化向整个系统提供。”   分析          从定义中可以看出单例的要点有三个：一是某个类只能有一个实例；二是必须自行创建这个实例；三是必须自行向系统提供这个实例。   &nb
  • Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案 BigBird2012 JavaScript
    不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题，毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。 一、document.formName.item(”itemName”) 问题 问题说明：IE下，可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
  • JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误 bijian1013 junit4.11单元测试
            下载了最新的JUnit版本，是4.11，结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误，上网查了一下，一般的解决方案是，换一个低一点的版本就好了。还有人说，是缺少hamcrest的包。去官网看了一下，如下发现：    
  • [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本 bit1129 zookeeper
    Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程，即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下，脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本，需要根据实际情况修改)：   #!/bin/bash #!!!Change the name!!! #The zookeepe
  • 【Spark八十】Spark RDD API二 bit1129 spark
    coGroup package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.SparkContext._ object CoGroupTest_05 { def main(args: Array[String]) { v
  • Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题 ronin47 modules
    在modules目录中只有httpd.exp，那些so文件呢？ 我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了) 去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块，
  • Java基础-克隆 BrokenDreams java基础
            Java中怎么拷贝一个对象呢？可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象，然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式，这种方式称为 克隆。         Java提供了java.lang.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 适配器模式解决的主要问题是，现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致 * 可以这样想，我们要写这样一个类（Adapter）: * 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
  • HDR图像PS教程集锦&心得 cherishLC PS
    HDR是指高动态范围的图像，主要原理为提高图像的局部对比度。 软件有photomatix和nik hdr efex。 一、教程 叶明在知乎上的回答： http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792 大意是修完后直方图最好是等值直方图，方法是HDR软件调一遍，再结合不透明度和蒙版细调。 二、心得 1、去除阴影部分的
  • maven-3.3.3 mvn archetype 列表 crabdave ArcheType
    maven-3.3.3 mvn archetype 列表 可以参考最新的：http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml   [INFO] Scanning for projects... [INFO]                
  • linux shell 中文件编码查看及转换方法 daizj shell中文乱码vim文件编码
    一、查看文件编码。     在打开文件的时候输入:set fileencoding     即可显示文件编码格式。 二、文件编码转换     1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式       &
  • MySQL--binlog日志恢复数据 dcj3sjt126com binlog
    恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001，现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002                  
  • 数据库中数据表数据迁移方法 dcj3sjt126com sql
    刚开始想想好像挺麻烦的，后来找到一种方法了，就SQL中的 INSERT 语句，不过内容是现从另外的表中查出来的，其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用   下面看看如何使用   语法：MySQL中INSERT INTO SELECT的使用 1. 语法介绍       有三张表a、b、c，现在需要从表b
  • Java反转字符串 dyy_gusi java反转字符串
           前几天看见一篇文章，说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串，就是将一个字符串到过来啦，比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。 1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法，对不起，这样是不行的，因为Stri
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 gcq511120594 UIlinux
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用
  • JBOSS服务部署端口冲突问题 HogwartsRow java应用服务器jbossserverEJB3
    服务端口冲突问题的解决方法，一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。   1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml   2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml   3、.
  • 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 jinnianshilongnian ssdbreidstwemproxy
    目前对于互联网公司不使用Redis的很少，Redis不仅仅可以作为key-value缓存，而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等，可以实现很多复杂的功能；但是Redis本身主要用作内存缓存，不适合做持久化存储，因此目前有如SSDB、ARDB等，还有如京东的JIMDB，它们都支持Redis协议，可以支持Redis客户端直接访问；而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
  • ZooKeeper原理及使用 liyonghui160com
               ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper
  • 程序员解决问题的60个策略 pda158 框架工作单元测试
    根本的指导方针 1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。 良好的单元测试 强制数据库约束 使用输入验证框架 避免未实现的“else”条件 在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用   日志 2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。 3. 切换至详细的日志记录。详细的日
  • Create the Google Play Account sillycat Google
    Create the Google Play Account Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account. References: http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html https://p
  • JSP三大指令 vikingwei jsp
    JSP三大指令   一个jsp页面中，可以有0~N个指令的定义！ 1. page --> 最复杂：<%@page language="java" info="xxx"...%>   * pageEncoding和contentType：     > pageEncoding：它
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他