hello风一样的男子
hello风一样的男子

DL4J中文文档/Keras模型导入/池化层

KerasGlobalPooling

[源码]

导入一个Keras池化层作为DL4J的子采样层。

KerasGlobalPooling

public KerasGlobalPooling(Map layerConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getGlobalPoolingLayer

public GlobalPoolingLayer getGlobalPoolingLayer()
image.gif

获取全局池化层

public KerasGlobalPooling(Map layerConfig, boolean enforceTrainingConfig)
                    throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 参数 enforceTrainingConfig 是否强制执行与训练相关的配置选项
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getInputPreprocessor

public InputPreProcessor getInputPreprocessor(InputType... inputType) throws InvalidKerasConfigurationException
image.gif

为给定的输入类型获取适合的DL4J输入预处理器

  • 参数 inputType 输入类型数组
  • 返回 DL4J 输入预处理器
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 查看 org.deeplearning4j.nn.conf.InputPreProcessor

getOutputType

public InputType getOutputType(InputType... inputType) throws InvalidKerasConfigurationException
image.gif

获取层输出类型

  • 参数 inputType 输入类型数组
  • 返回 按输入类型返回输出类型
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

KerasPooling1D

[源码]

导入一个Keras一维池化层作为DL4J的子采样层

KerasPooling1D

public KerasPooling1D(Map layerConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getSubsampling1DLayer

public Subsampling1DLayer getSubsampling1DLayer()
image.gif

获取子采样层

public KerasPooling1D(Map layerConfig, boolean enforceTrainingConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 参数 enforceTrainingConfig 是否强制执行与训练相关的配置选项
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getOutputType

public InputType getOutputType(InputType... inputType) throws InvalidKerasConfigurationException
image.gif

获取层输出类型

  • 参数 inputType 输入类型数组
  • 返回 按输入类型返回输出类型
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

KerasPooling3D

[源码]

导入一个Keras三维池化层作为DL4J的子采样层

KerasPooling3D

public KerasPooling3D(Map layerConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getSubsampling3DLayer

public Subsampling3DLayer getSubsampling1DLayer()
image.gif

获取子采样层

public KerasPooling3D(Map layerConfig, boolean enforceTrainingConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 参数 enforceTrainingConfig 是否强制执行与训练相关的配置选项
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getOutputType

public InputType getOutputType(InputType... inputType) throws InvalidKerasConfigurationException
image.gif

获取层输出类型

  • 参数 inputType 输入类型数组
  • 返回 按输入类型返回输出类型
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

KerasPooling2D

[源码]

导入一个Keras二维池化层作为DL4J的子采样层

KerasPooling2D

public KerasPooling2D(Map layerConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getSubsampling2DLayer

public Subsampling2DLayer getSubsampling1DLayer()
image.gif

获取子采样层

public KerasPooling2D(Map layerConfig, boolean enforceTrainingConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 参数 enforceTrainingConfig 是否强制执行与训练相关的配置选项
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getOutputType

public InputType getOutputType(InputType... inputType) throws InvalidKerasConfigurationException
image.gif

获取层输出类型

  • 参数 inputType 输入类型数组
  • 返回 按输入类型返回输出类型
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

KerasPoolingUtils

[源码]

用于Keras池化层的实用功能。

mapPoolingType

public static PoolingType mapPoolingType(String className, KerasLayerConfiguration conf)
            throws UnsupportedKerasConfigurationException
image.gif

将keras池化层映射到DL4J池化类型。

  • 参数 className Keras池化类型的名称
  • 返回 DL4J 池化类型
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的Keras 配置

你可能感兴趣的:(DL4J中文文档/Keras模型导入/池化层)

  • 系统学习Python——并发模型和异步编程：进程、线程和GIL
    分类目录：《系统学习Python》总目录在文章《并发模型和异步编程：基础知识》我们简单介绍了Python中的进程、线程和协程。本文就着重介绍Python中的进程、线程和GIL的关系。Python解释器的每个实例都是一个进程。使用multiprocessing或concurrent.futures库可以启动额外的Python进程。Python的subprocess库用于启动运行外部程序（不管使用何种
  • 发票合并工具 小朋的软件园 前端javascriptjavahtml服务器
    "发票合并工具"是一款专为高效整理票据设计的实用工具，支持将来自不同渠道的发票文件（如PDF文档、各类图片格式）快速整合为排版规范的PDF文件，尤其适用于财务报销场景下的批量票据处理需求。核心功能亮点多格式兼容：无缝导入PDF文件及常见图片格式（.png/.jpg/.jpeg/.bmp），适配多来源发票整合需求。智能布局配置：提供灵活的页面布局选项（每页2/3/4张发票），其中"2合1"模式针对报
  • 深入剖析OpenJDK 18 GA源码：Java平台最新发展 想法臃肿
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenJDK18GA作为Java开发的关键里程碑，提供了诸多新特性和改进。本文章深入探讨了OpenJDK18GA源码，揭示其内部机制，帮助开发者更好地理解和利用这个版本。文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性，以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型
  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • Python流星雨 Want595 python开发语言
    文章目录系列文章写在前面技术需求完整代码代码分析1.模块导入2.画布设置3.画笔设置4.颜色列表5.流星类(Star)6.流星对象创建7.主循环8.流星运动逻辑9.视觉效果10.总结写在后面系列文章序号直达链接表白系列1Python制作一个无法拒绝的表白界面2Python满屏飘字表白代码3Python无限弹窗满屏表白代码4Python李峋同款可写字版跳动的爱心5Python流星雨代码6Python
  • 分布式学习笔记_04_复制模型 NzuCRAS 分布式学习笔记架构后端
    常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错&高可用：在分布式系统中单机故障是常态，在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作，这时候就需要数据在多台机器上做冗余，在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验：如果系统客户端分布
  • Python 脚本最佳实践2025版
    前文可以直接把这篇文章喂给AI,可以放到AI角色设定里,也可以直接作为提示词.这样,你只管提需求,写脚本就让AI来.概述追求简洁和清晰：脚本应简单明了。使用函数(functions)、常量(constants)和适当的导入(import)实践来有逻辑地组织你的Python脚本。使用枚举(enumerations)和数据类(dataclasses)等数据结构高效管理脚本状态。通过命令行参数增强交互性
  • 霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例 点云SLAM 算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
    霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
  • Vue3+Vite+TS+Axios整合详细教程 老马聊技术 VueViteTSvue.js
    1.Vite简介Vite是新一代的前端构建工具，在尤雨溪开发Vue3.0的时候诞生。类似于Webpack+Webpack-dev-server。其主要利用浏览器ESM特性导入组织代码，在服务器端按需编译返回，完全跳过了打包这个概念，服务器随起随用。生产中利用Rollup作为打包工具，号称下一代的前端构建工具。vite是一种新型的前端构建工具，能够显著的提升前端开发者的体验。它主要有俩部分组成：一个
  • 计算机网络技术 CZZDg 计算机网络
    目录一.网络概述1.网络的概念2.网络发展是3.网络的四要素4.网络功能5.网络类型6.网络协议与标准7.网络中常见的概念8.网络拓补结构二.网络模型1.分层思想2.OSI七层模型3.TCP/IP五层模型4.数据的封装与解封装过程三.IP地址1.进制转换2.IP地址定义3.IP地址组成成分4.IP地址分类5.地址划分6、相关概念一.网络概述1.网络的概念两个主机通过传输介质和通信协议实现通信和资源
  • ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音，为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载 昨日之日2006 ai语音音视频人工智能
    ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型，它能够让AI像专业“音效师”一样，根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作，为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效；服务于游戏开发领域，实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效；同时可以无障碍视频生产，为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
  • OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件 青苔猿猿 AI大模型openwebuiconstants常量定义
    目录文件名：`constants.py`功能概述：主要功能点详解1.**MESSAGES枚举类**2.**WEBHOOK_MESSAGES枚举类**3.**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误4.**TASKS枚举类**✅总结实际应用场
  • Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比 charles666666 人工智能transformer深度学习产品经理chatgpt
    1.5版的MoE架构优化KimiChat1.5采用了优化后的MoE架构，其核心在于“专家网络动态路由”。这一机制类似于快递系统智能选择最优路径，能够根据输入数据的特性动态分配计算资源。这种优化显著提升了模型的计算效率，同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中，这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务，或者在有限的资源下实现更高的性能。2.0的混合专家系统创新点与1.5版相比，KimiCh
  • 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
  • Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求 可曾去过倒悬山 java前端架构
    Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求三年经验是Java程序员的分水岭，技术栈深度决定你成为“业务码农”还是“架构师候选人”。本文整合阿里、美团、滴滴等大厂招聘要求，为你绘制可落地的进阶路线。一、Java核心：从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解，大厂面试常考以下能力：JVM与性能调优内存模型（堆外内存、元空间）、GC算法（G1/ZGC适用场
  • 反光衣识别漏检率 30%？陌讯多尺度模型实测优化
    在建筑工地、交通指挥等场景中，反光衣是保障作业人员安全的重要装备，对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后，给安全生产埋下隐患。一、技术解析：反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
  • LVM逻辑卷扩容
    目录1.逻辑卷的简介2.逻辑卷的概念3.相关命令4.建立逻辑卷1.逻辑卷的简介1.LVM是逻辑卷管理(LogicalVolumeManager)的简称,它是Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制,LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性。2.LVM最大的特点就是可以对磁盘进行动态管理。使用了LVM管理分区,动态的调整分区的大小,标准分区是做不到的。2.逻辑卷的概念
  • Windows平台下Android Studio搭建Flutter开发环境的正确姿势（202506）
    Flutter作为Google推出的跨平台移动应用开发框架，近年来获得了广泛关注。它允许开发者使用单一代码库构建iOS和Android应用，大大提高了开发效率。本文将带你一步步在Windows系统上搭建完整的Flutter开发环境。第一步：下载并安装FlutterSDK首先，我们需要获取FlutterSDK：访问Flutter官方中文文档的安装页面：https://docs.flutter.cn/
  • 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？ 985小水博一枚呀 AI大模型学习路线人工智能学习langchainRAG
    【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Q
  • 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？ 985小水博一枚呀 AI大模型学习路线人工智能学习langchain
    【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？一
  • 盲超分的核心概念 小冷爱读书 数学建模盲超分超分重建
    一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等）盲超分的核心问题：在未知、、的情况下，从估计。2.为什么传统超分方法会失效？传统方法（如SRCNN、EDSR）假设退化是固定的（如双三次下采
  • JAVA 高频八股文 Day03 Conqueror675 java开发语言
    12.TCP和Http的区别是什么TCP是传输层协议，负责建立可靠的点对点连接，确保数据有序、完整地传输（如铁路轨道）；HTTP是应用层协议，基于TCP构建，定义了Web服务交互的报文格式和规则（如货运订单）。TCP关注数据如何可靠送达，通过三次握手建立连接、流量控制等机制保证传输；HTTP关注传输内容的意义，提供请求/响应语义（GET/POST等）和无状态通信。补充：说一下什么是三次握手四次挥手
  • LangChain中的向量数据库接口－Weaviate 洪城叮当 langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
    文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言  Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
  • Flutter——数据库Drift开发详细教程(七) 怀君 flutterflutter数据库
    目录入门设置漂移文件入门变量数组定义表支持的列类型漂移特有的功能导入嵌套结果LIST子查询Dart互操作SQL中的Dart组件类型转换器现有的行类Dart文档注释结果类名称支持的语句自定义SQL类型定义类型使用自定义类型在Dart中在SQL中方言意识支持的SQLite扩展json1fts5地缘垄断自定义查询带有生成的api的语句自定义选择语句自定义更新语句入门Drift提供了一个dart_api来
  • LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
    LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话 alex100 AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
    在LangChain中，四种文档处理预制链（stuff、refine、mapreduce、mapre-rank）是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
  • LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
    LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
  • 什么是RFM模型 走过冬季 学习笔记大数据数据分析
    RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型，它通过三个关键维度评估用户价值，帮助企业识别最有价值的客户群体。名称RFM由三个核心指标的英文首字母组成：R（Recency）-最近一次消费时间定义：用户上一次发生交易行为距今的时间长度（如多少天前）。意义：衡量用户的活跃度和流失风险。R值越小（最近有消费），说明用户越活跃，流失风险越低；R值越大（很久没消费），用户流失风险越高。母婴场景示例：一
  • Spring WebFlux 响应式编程原理与实战指南
    SpringWebFlux响应式编程原理与实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与高并发的迅速发展，传统的阻塞式编程模型在处理大量并发请求时容易导致线程资源耗尽、响应延迟增高。SpringWebFlux基于ReactiveStreams规范，通过非阻塞、背压机制，实现高吞吐、低延迟的Web服务。典型应用场景包括：实时数据推送：WebSocket或Server-SentEvents场景。高并发AP
  • 怎么样才能成为专业的程序员？ cocos2d-x小菜 编程PHP
      如何要想成为一名专业的程序员？仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制，你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员，那些必备的关键技能都是什么的时候，下面是我们了解到的情况。   关于如何学习代码，各种声音很多，然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了？！呵呵，就像其他工作一样，光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
  • java web开发 高并发处理 BreakingBad javaWeb并发开发处理高
    java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据） 一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（
  • mysql批量更新 ekian mysql
    mysql更新优化： 一版的更新的话都是采用update set的方式，但是如果需要批量更新的话，只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式，执行更新。无论哪种方式，性能都不见得多好。 三千多条的更新，需要3分多钟。 查询了批量更新的优化，有说replace into的方式，即： replace into tableName(id,status) values
  • 微软BI（3） 18289753290 微软BI SSIS
    1) Q：该列违反了完整性约束错误；已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID'，表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH'；列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。 A：一般这类问题的存在是
  • Java中的List g21121 java
            List是一个有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。         与 set 不同，列表通常允许重复
  • 读书笔记 永夜-极光 读书笔记
       1.  K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?          传统决策: A:100%订单  B,C,D:0%     &nbs
  • centos 安装 Codeblocks 随便小屋 codeblocks
    1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++   2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2* 3. 安装wxGTK    yum search w
  • 23种设计模式的形象比喻 aijuans 设计模式
    1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
  • 开发管理 CheckLists aoyouzi 开发管理 CheckLists
    开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期 开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源 开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
  • js实现切换 百合不是茶 JavaScript栏目切换
    js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路: 1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none 2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示 3,判断js获取的id名字;再设置是否显示   代码实现:   html代码: <di
  • 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话 bijian1013 感悟项目管理人生职场
            这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。  &
  • 前端Web开发的页面效果 Bill_chen htmlWebMicrosoft
    1.IE6下png图片的透明显示： <img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/> 或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。 2.<li>标
  • 【JVM五】老年代垃圾回收：并发标记清理GC(CMS GC) bit1129 垃圾回收
      CMS概述 并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC）算法的主要目标是在GC过程中，减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能，尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用，比如web应用来说，是非常重要的。   CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收，它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
  • Struts2技术总结 白糖_ struts2
      必备jar文件 早在struts2.0.*的时候，struts2的必备jar包需要如下几个： commons-logging-*.jar   Apache旗下commons项目的log日志包 freemarker-*.jar          
  • Jquery easyui layout应用注意事项 bozch jquery浏览器easyuilayout
    在jquery easyui中提供了easyui-layout布局，他的布局比较局限，类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍：      如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui，那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局，否则在表单页面（编辑、查看、添加等等）在不同的浏览器会出
  • java-拷贝特殊链表：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ bylijinnan java
    public class CopySpecialLinkedList { /** * 题目：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ 拷贝pNext指针非常容易，所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。 假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An，新拷贝
  • color Chen.H JavaScripthtmlcss
    <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"  "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">    <HTML>    <HEAD>&nbs
  • [信息与战争]移动通讯与网络 comsci 网络
          两个坚持:手机的电池必须可以取下来                光纤不能够入户,只能够到楼宇       建议大家找这本书看看:<&
  • oracle flashback query(闪回查询) daizj oracleflashback queryflashback table
    在Oracle 10g中，Flash back家族分为以下成员： Flashback Database Flashback Drop Flashback Table Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query，Flashback Transaction Query) 下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
  • zeus持久层DAO单元测试 deng520159 单元测试
    zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去. 本文是zeus的dao单元测试: 1.单元测试直接上代码   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import org.junit.Test; import o
  • C语言学习三printf函数和scanf函数学习 dcj3sjt126com cprintfscanflanguage
    printf函数 /* 2013年3月10日20:42:32 地点：北京潘家园 功能： 目的： 测试%x %X %#x %#X的用法 */ # include <stdio.h> int main(void) { printf("哈哈！\n"); // \n表示换行 int i = 10; printf
  • 那你为什么小时候不好好读书? dcj3sjt126com life
    dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了 good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊 没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you   爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢.... 当然是拿十块的咯... 爸爸你很笨的, 你不会两张都拿   爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
  • iptables开放端口 Fanyucai linuxiptables端口
    1，找到配置文件 vi /etc/sysconfig/iptables   2，添加端口开放，增加一行，开放18081端口 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT   3，保存 ESC :wq!   4，重启服务 service iptables
  • Ehcache（05）——缓存的查询 234390216 排序ehcache统计query
    缓存的查询 目录 1.    使Cache可查询 1.1     基于Xml配置 1.2     基于代码的配置 2     指定可搜索的属性 2.1     可查询属性类型 2.2 &
  • 通过hashset找到数组中重复的元素 jackyrong hashset
      如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多，下面是其中一个办法： int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8}; Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(); for(int i = 0
  • 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL lanrikey history
    后退时关闭当前页面 <script type="text/javascript"> jQuery(document).ready(function ($) {         if (window.history && window.history.pushState) {
  • 应用程序的通信成本 netkiller.github.com 虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
    应用程序的通信成本 什么是通信 一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。 什么是成本 这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。 都有哪些通信方式 全局变量 线程间通信 共享内存 共享文件 管道 Socket 硬件（串口，USB） 等等 全局变量 全局变量是成本最低通信方法，通过设置
  • 一维数组与二维数组的声明与定义 恋洁e生 二维数组一维数组定义声明初始化
    /**  *  */ package test20111005; /**  * @author FlyingFire  * @date:2011-11-18 上午04:33:36  * @author ：代码整理  * @introduce :一维数组与二维数组的初始化  *summary：  */ public c
  • Spring Mybatis独立事务配置 toknowme mybatis
    在项目中有很多地方会使用到独立事务，下面以获取主键为例   （1）修改配置文件spring-mybatis.xml  <!-- 开启事务支持 -->  <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" />   &n
  • 更新Anadroid SDK Tooks之后，Eclipse提示No update were found xp9802 eclipse
    使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后， 打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates  检测一会后提示 No update were found 
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他