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)

  • 探索未来智能：Lucidrains的Mixture of Experts框架详解 咎旗盼Jewel
    探索未来智能：Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts,formassivelyincreasingtheparametercountoflanguagemodels项目地址:https://gitcode.com/gh_mirror
  • 程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析 guzhoumingyue AIpython
    随着技术的发展和行业需求的变化，程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
  • 图像识别-pytorch 星辰瑞云 机器学习cnnpytorch
    Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。模型：由层构成的网络结构，如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（
  • Pytorch数据处理工具箱（后半部分） 不要不开心了 机器学习神经网络深度学习人工智能pytorch
    今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法：1.DataLoader：-DataLoader用于批量处理数据，支持多线程加载数据。主要参数包括datase`（数据集）batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱数据）、num_workers（加载数据的线程数）等。DataLoader本身不是迭代器，但可以通过`iter`命令转换为迭代器。2.torch
  • 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧 环工人学Python 深度学习pytorch人工智能python机器学习
    写在前面：点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写代码。在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优
  • 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅 那年一路北 Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
    前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式，不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的
  • 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习YOLO
    【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
  • Transformer 代码剖析1 - 数据处理 （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析人工智能transformer深度学习pytorchpython
    引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-
  • torch对于tensor的常规操作 何33512336 DeepLearningpythonpythonpytorch
    前言使用pytorch框架，会常操作tensor，以下则是对tensor常规操作的汇总。importtorchtorch.Tensor会继承某些torch的某些数学运算，例如sort,min/max....不需要调用相应的torch.funciton进行处理,下文中如果是torch/Tensor即表示该函数可以直接对self的tensor使用，也可以使用torch给的相应函数接口1.torch/T
  • RuntimeError: Couldn‘t load custom C++ ops.This can happen if your PyTorch and torchvision versions 万年枝 常见运行错误服务器使用pytorch开发语言torch版本错误
    文章目录出现问题问题分析问题解决出现问题File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvision/ops/boxes.py",line40,innms_assert_has_ops()File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvi
  • Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
    一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding参数:d_model/max_len/vocab_size/drop_prob/device构建编码层堆栈self.layers=nn.ModuleList循环创建n_layers个Encode
  • 深入理解PyTorch模型训练所需的数据集 mosquito_lover1 pytorch人工智能python
    在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。以下是对PyTorch模型训练所需数据集的深入解析：1.数据集的基本概念数据集：数据集是模型训练的基础，通常由输入数据（如图像、文本、音频等）和对应的标签（目标值）组成。样本（Sample）：数据集中
  • PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用 阿正的梦工坊 LLMPyTorchpytorch人工智能python
    PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。它告诉模型预测结果与真实答案的差距有多大，优化器则根据这个差距调整参数。PyTorch提供了丰富而强大的损失函数接口，位于torch.nn模块中。今天我们就来聊聊几个常见的损失函数（比如nn.MSELoss和nn.CrossEntropyLoss），看看它们
  • Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现 （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
    一、EncoderLayer-类结构定义参考：项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea
  • pytorch基础 nn.embedding yuweififi pytorch人工智能nlp
    nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。这是许多NLP模型（包括Transformer）中的基本组件。示例用法：importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
  • pytorch基础-layernormal 与 batchnormal yuweififi pytorch人工智能python
    nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何，它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差，然后进行归一化。例如，对于一个形状为(b
  • Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
    一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中，我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder（声码器）。在本教程中，我们
  • Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX（专题二十六） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
    注意截至PyTorch2.1，ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的（仍处于测试阶段）导出器，基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。torch.onnx.export基于TorchScript后端，自PyTorch1.2.0起可用。一、torch.onnx.dynamo_export使用在60分钟入门中，我们有机会从高层次上了解PyT
  • Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
    一、模型初始化模块参考：项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析：numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度，典型Tran
  • Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录 寸先生的牛马庄园 扩散模型stablediffusion
    1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi
  • PyTorch使用常见异常和解决办法汇总 东哥说AI 机器学习与深度学习实战PyTorch异常解决办法
    文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3.PyTorch创建Embedding时报错IndexError:indexoutofrangeinself1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败No
  • pytorch基础-比较矩阵是否相等 yuweififi pytorch人工智能
    1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库，它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较，allclose用于考虑一定误差范围的近似比较，适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
  • 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破 智能计算研究中心 其他
    内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时，自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略，在病理
  • 跨框架模型演进与行业应用路径 智能计算研究中心 其他
    内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下，模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络，重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时，针对模型优化技术领域，深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破，揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
  • pytorch阶段性总结2 Colinnian pytorch人工智能python
    nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])#min
  • AI探索笔记：线性回归 安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记线性回归
    前言写这篇博客，主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数，也都讲得非常清楚了。但自己不动手，知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通
  • VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现 周玄九 计算机视觉transformer深度学习人工智能
    CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务（如图像分类、目标检测）时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化，如(224
  • PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析 咕咕学不会咋办 pytorchandroidpython
    代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2.资源文件string.xmlsqueezencnn在Android开发中，资源文件（通常以.xml结尾）用于定义静态内容，如字符串、颜色、尺寸等。res/values/strings.x
  • 记一次pytorch训练loss异常的问题 lyyiangang pytorch人工智能python
    记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后，发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中，对数据进行了处理，但是在处理时，将数据转换为了num
  • 用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话 开心快乐幸福一家人 pytorch人工智能python
    最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。01数据收纳术：你的专属AI管家想象你有一堆杂乱照片需要整理。PyTorch的Dataset类就像智能相册，只要定义好__getitem__（怎么找照片）和__len__（总共有多少张），它就能瞬间把你的数据码得整整齐齐。而Dat
  • 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