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)

  • embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？ 行云流水AI笔记 embedding
    embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型：Word2Vec：CBOW（ContinuousBag-of-Words）：通过上下文预测中心词。Skip-Gram：通过中心词预测上下文。GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）：结合了词频统计和Word2Vec的
  • 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南：LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群 无心水 Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
    一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中，大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计，实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上，为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
  • 【.net core】【watercloud】【layui】弹出层回调方法定位当前弹出层位置并调用弹出窗口内部方法 MoFe1 .netcorelayui前端
    common.modalOpen({title:"数据生成",url:"your/url/path",width:"95%",height:"90%",yes:function(index,layero){//定位到顶层窗口查找，如果仅使用window，为从当前页面窗口查找，会查找不到信息variframeWin=top.window[layero.find('iframe')[0]['name'
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • 深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
    深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
  • LLaMA Factory 微调后，迁移模型 激进小猪1002 llamallamafactory人工智能python
    方法1：使用HuggingFaceHub（最推荐）fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer#在源服务器上保存模型到Hubmodel.push_to_hub("your-username/your-model-name")tokenizer.push_to_hub("your-username/your-model-name")
  • uniapp vue3版本的一些小细节！ 养乐多～ch uniuni-appvue.js前端
    1,生命周期的引用import{onShow,onHide,onLoad}from"@dcloudio/uni-app"onShow(()=>{showLog('onShow')})onLoad((options)=>{showLog('onLoad')})需要引入，才可以调用2，全局引入css在main.js或者ts中，导入就可以//例如引入全局CSS文件import'./util/baseCs
  • 腾讯混元3D制作角色模型的教程-2 速易达网络 数字媒体专业课程3d
    图生3D，这是一个非常具体的操作指导需求。用户可能是设计师、游戏开发者或3D建模爱好者，希望快速掌握如何利用腾讯混元3D技术通过图片生成3D模型。基础操作：在线平台快速生成步骤1：访问平台登录腾讯混元3D创作引擎官网：https://3d.hunyuan.tencent.com。步骤2：上传图片点击“图生3D”（Imageto3D）功能，上传本地图片。建议：非透明背景图片勾选“RemoveBack
  • 2024年AI 智能助手（大模型）产品市场分析｜商派 徐礼昭｜商派软件市场负责人 人工智能
    一、引言人工智能的浪潮不断向前推进，智能助手作为其中的重要应用，已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点，改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析，包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面，并通过具体案例分享，帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览（一）智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • 高通 QCS8550 大模型性能深度解析：从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark 伊利丹~怒风 Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
    前言在人工智能技术狂飙突进的时代，大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态，从智能客服到多模态交互，从边缘推理到端侧部署，其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后，离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台，凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎，在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算，还通过软硬件协同优化
  • Markdown编辑器 写文章方法 Joel Jin 笔记
    Markdown编辑器欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mar
  • 矩阵题解——螺旋矩阵 II【LeetCode】 chao_789 我的学习记录矩阵篇_刷题笔记算法leetcodepython数据结构矩阵
    59.螺旋矩阵II第一个算法：基于层数和偏移量的方法算法逻辑思路：初始化阶段：创建n×n的零矩阵，设置起始点(0,0)，计算需要循环的层数(n//2)，初始化计数器为1核心循环逻辑：通过偏移量控制每一层的边界外层循环：遍历每一层(offset从1到loop)内层四个循环：按顺时针方向填充当前层左→右：填充上边，范围[starty,n-offset)上→下：填充右边，范围[startx,n-offs
  • 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层：LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 【SequoiaDB】4 巨杉数据库SequoiaDB整体架构 Alen_Liu_SZ 巨杉数据库SequoiaDB架构编目节点协调节点数据节点巨杉数据库
    1整体架构SequoiaDB巨杉数据库作为分布式数据库，由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。其中，数据库存储引擎模块是数据存储的核心，负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。数据库实例模块则作为协议与语法的适配层，用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与SparkSQL在内的结构化数据实例；支持JSON语法的MongoD
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • 2025 VUE常见面试题 hmildj vue.js面试前端
    前言总结一些VUE面试的基础知识，共同学习1.什么是Vue？答案：Vue.js（通常简称为Vue）是一个用于构建用户界面的‌渐进式JavaScript框架，Vue3是Vue.js框架的最新版本，它引入了许多改进和优化，包括性能提升、更好的类型支持、组合API等。2.MVVM模式是什么？Vue如何体现这一模式？‌答案：MVVM将视图（View）与数据（Model）通过ViewModel层解耦，Vue
  • 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络
    高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍：一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个簇（Cluster），并引入隐变量（Lat
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • Spring Batch ：高效处理海量数据的利器 一叶飘零_sweeeet Springbootspringboot
    SpringBatch是Spring框架中一个功能强大的批处理框架，旨在帮助开发人员轻松处理大量数据的批量操作，比如数据的导入、导出、转换以及定期的数据清理等任务。它提供了一套完善且灵活的机制，使得原本复杂繁琐的数据批处理工作变得条理清晰、易于管理和扩展。接下来，我们将全方位深入探究SpringBatch，从其核心概念、架构组成，到具体的使用示例以及在不同场景下的应用优势等，带你充分领略它的魅力所
  • 平台再升级！接入DeepSeek AI，三大能力一键生成 橙武科技 低代码AIdeepseek人工智能
    在数字化项目落地过程中，很多企业都会面临相同的问题：数据库建模要写SQL表结构；业务流程需要画LogicFlow流程图；前端页面还要写AMISJSON配置。从想法到实现，中间至少要经历产品经理、架构师、后端、前端多轮沟通。每个环节都耗时，改起来还要推翻重来。demo地址：https://admin.cwcode.top✨我们的平台，现在直接整合了DeepSeekAI大模型只要输入一句需求，就能：✅
  • 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战：架构设计、推理优化与在线部署闭环 观熵 国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
    个人简介作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”，相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵，就是在观测熵的流动个人主页：观熵个人邮箱：[email protected]座右铭：愿科技之光，不止照亮智能，也照亮人心！专栏导航观熵系列专栏导航：AI前沿探索：从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成，到
  • ✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU？3 分钟选对算力不踩坑！ 渲染101专业云渲染 blenderhoudini分布式服务器maya
    核心问题速答Q：渲染该选CPU还是GPU？✅CPU：复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU：单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1：硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了？▫️多线程王者：16核/32核服务器矩阵，支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性：粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器：CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时，整体效率持平！⚙️维度2：动态计费逻辑——成本由什么决定？计
  • Golang Fiber框架最佳实践：如何构建企业级应用 Golang编程笔记 Golang编程笔记Golang开发实战golang开发语言后端ai
    GolangFiber框架最佳实践：如何构建企业级应用关键词：Golang、Fiber框架、企业级应用、最佳实践、Web开发摘要：本文聚焦于GolangFiber框架在企业级应用构建中的最佳实践。详细介绍了Fiber框架的背景、核心概念、算法原理、数学模型等基础知识，通过具体的代码案例展示了如何搭建开发环境、实现和解读源代码。同时探讨了Fiber框架在实际应用场景中的应用，推荐了相关的学习资源、开
  • PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection justtoomuchforyou 目标检测人工智能计算机视觉智驾
    ECCV2022paper：[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode：https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel，one-stage，基于sparse3Dc
  • 深入研究 Golang 领域的 Fiber 框架架构 Golang编程笔记 golang架构网络ai
    深入研究Golang领域的Fiber框架架构关键词：Golang、Fiber框架、架构、高性能、Web开发摘要：本文将深入探讨Golang领域的Fiber框架架构。我们会先介绍背景知识，包括目的、预期读者等。接着用通俗易懂的方式解释核心概念，如Fiber框架的各个组成部分，以及它们之间的关系。然后详细阐述核心算法原理、数学模型，通过实际代码案例展示其应用。还会介绍Fiber框架的实际应用场景、推荐
  • Prompt Engineering for Large Language Models 三月七꧁ ꧂ 论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
    题目大型语言模型的快速工程简介    随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及，大语言模型（LLM）已经渗透到生活和工作的许多方面。例如，ChatGPT可用于提供定制食谱，建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等（Gao2023）。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
  • RAG应用的评估（一） AI老炮 AIGCai机器学习人工智能语言模型
    前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析，那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时，如何去判断这个RAG是否合理呢？下面有一些问题是需要提前考并应付的：LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
  • MCP-Proxy：开发多LLM & 多MCP 支持并安全访问MCP Server的秘密 IT古董 技术杂谈安全MCPMCP-Proxy
    在构建多模型、多协议、可控可信的大模型接入平台时，MCP-Proxy扮演着关键中枢。它不仅要支持多个LLM接入，还要保障对后端MCPServer的安全访问、请求审计、能力切换与资源隔离。什么是MCP/MCP-Proxy？MCP（ModelCapabilityProtocol）是新一代模型能力调用协议，类似于OpenAI的API，但可支持：多厂商大模型（OpenAI、DeepSeek、Yi、Chat
  • 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