神经蛙_eedb
神经蛙_eedb

Day2-神经蛙

注册阿里云服务器或腾讯云服务器

阿里云服务器
腾讯云服务器

  • 记得改登陆名和密码

下载PuTTY

1.打开PuTTY
2.输入注册好的公共IP
3.输密码

掌握Linux常用命令

Day2-神经蛙_第1张图片
day2

你可能感兴趣的:(Day2-神经蛙)

  • 开启你的思维成长之路 希思维
    图片发自App很多时候我们都羡慕别人家的孩子思维敏捷，记忆超强，脑回路清晰等，认为那些都是天生的能力，而自己要达到那样的境界几乎不可能，殊不知每个人都有一个强大的小宇宙，就看你是否找到了开启你思维小宇宙的方法。我们每个人的大脑都具有无限潜能，大部分人只开发出10-20%，还有很多潜力深埋于冰山底，而如何找到自己思维的动力呢?首先就是要了解我们神奇的大脑，从大脑神经元素，到神经回路的形成，知晓大脑思
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程 设计师早上好
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
  • （缓解抑郁症状）中原焦点团队杨小杰坚持分享第226天2021-4-1 yxjlady
    缓解抑郁症状1、不要总待在室内，抑郁严重的人，通常都不想出门2、抑郁性都有诱因或一个导火索，人不能战胜所有东西，要有取舍3、社交，抑郁症的人总是自己脑中不断的自言自语，自我否定等，出去社交就被迫被别的东西点拨了，深度抑郁没法走出自己的世界，思维走不出自己的怪圈4、锻炼让自己轻微出汗最佳，身心是一体时，身体有活力，精神很难不健康5、冥想冥想和社交一样，可以改变你的神经可塑性，一个沉溺在自己世界里的抑
  • 【诗歌】虾皮汤·想念 九月咖胖糖
    虾皮坠入开水的柔情焦灼了自己艰苦的曾经舀起一口黄昏的思念记忆的支离拨动了自己淡然的神经童年的下水道子依然囚禁着天空木梯子拐角的蜘蛛网又织着谁的苍老那碗热气腾腾的虾皮汤是否在某个瞬间微漾着你的鹤发童颜图片发自App
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 神经网络-损失函数 红米煮粥 神经网络人工智能深度学习
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
  • BP神经网络的传递函数 大胜归来19 MATLAB
    BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
  • 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用 快乐的小荣荣 神经网络机器学习深度学习人工智能
    神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
  • 欣欣向荣 玲珑骰
    夜晚，田里蛙声一片，夹杂着断断续续的蟋蟀的鸣叫，热热闹闹的，像是在赶集，家门口这片田野应该是动物们的集市吧？又或者是个相亲角？毕竟春天来了呀，哈哈！好久没有像现在这样了，住在乡村的老房子里，静静地聆听着大自然演奏的交响乐，呼吸着清新的空气，感受着久违的宁静。回到阔别已久的家乡，回到熟悉的地方，虽然再也回不到年少的时光了，但是能在这里停留这么一段时间，我已经很满足了。记得小时候，我经常跟着妈妈上山砍
  • Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型 亚图跨际 Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
    要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • 阅读，一个人的避难所 南南去
    毛姆说道：阅读是一座随身携带的小型避难所。作者写一本书时，脑中数百亿神经细胞建立复杂奇妙的神经路线，并以字符串表达出来，并使读者脑海中建立相似的线路，通过这种生物学方面的理解，我们与古人相通了，这宛如一个奇迹，由此我们可以同样感受到那“牧人驱犊返，猎马带禽归”悠然自得；可以感受到“鸟向平芜远近，人随流水东西”的相思惆怅；也可感受到“星垂平野阔，月涌大江流”的气势夺虹。我们见了美景也不只会干巴巴地说
  • 找回内心的真爱 無铭高地陈泓印
    当你时时刻刻活在爱中，整个宇宙都爱着你！让爱的能量在你的身体中流动着。流经过你的每一根血管，流向每一根末梢神经。流向你的每一寸肌肤。流向你四周的每个人。感受到你的温柔与真实。感受到你爱的光辉，每天一觉醒来时，会像婴儿般的清新充满活力，每天都是美好的一天，你会越来越珍惜疼爱自己。我们每一个人心中都期待爱。一段光辉，灿烂奇妙无比的爱情。隔着山，隔着海，望着你，我感同身受。只想对你说我们的心是相连的！你
  • 远离导致贫穷的习惯 小强聊成长
    书籍：富有的习惯01.投机追求不劳而获的人，及时获得了一时的运气，长期来看，还是会陷入贫穷状态。那些长期买彩票的都是没钱的人。02.过度饮酒醉酒会影响脑细胞中神经传导接收器的工作，长期过度饮酒，会导致反应迟钝。影响人的记忆力和思考能力。03.过度沉迷于电视节目穷人靠电视剧打发时间，现在互联网时代，刷手机视频，就像是毒品，吸引着人们不断的刷。大量的时间都花在上面。04.消极心态想法消极的人，很难正视
  • 初冬，碎念 含羞草_ebed
    时光悄悄，总是在不知不觉间，走过季节的河畔。总是在无声无息里，淌过岁月的堤岸。转身，回眸，嘀嘀嗒嗒的流年，又带走了一季的橙红桔绿，菊花斑斓。仔细聆听，蝉声已匿迹，蛙鼓也隐藏，只有阵阵的凉风吹过树叶沙沙的弦音。秋，走了，带着桂花零落的余香，携着千丝万缕的眷念，刁走几串柔情的诗意，穿过光阴的水湄与月光，奔赴下一个旅程。当我还沉浸在对秋的依恋中不想回头，冬，却已静静地站在了身边，投来丝丝溥凉，我只能素衣
  • 2022-08-3读书笔记 静待花开20
    ❤️据报道，有些人在面对及其重要甚至关系到自身前途和命运的大事要做出决定时，往往不是挖空心思、深思熟虑，而是根据自己的内心感觉做出抉择。❤️据研究，人从看到一个物体到对它做出反应，全过程仅有0.07秒的时间。在这个过程中，仅是神经和主观意识参与了吗？不是。潜意识也是参与其中的。故曰：“所以任物者心。”❤️研究发现，人们在学习一种知识、机能后，如能美美睡上一觉，则会对所学知识、机能的消化、掌握很有裨
  • 《诗论》第4章论表现情感思想与语言文字的关系1-4节 亲亲氧气
    诗必须将蕴蓄于心中的意境传达于语言文字。这个传达的过程引起了表现。一，“表现”一词的暧昧这里主要说的是流行的看法和形式派的看法。这两种看法，特别是形式派的看法，太狭隘。图片发自App二，情感思想和语言的连贯性情感，思想，语言，这三种活动是互相连贯的，不能彼此独立。在运用思想时，我们不仅用脑，全部神经系统和全体器官都在运动，比如想。思维和语言既是同时进行，平行一致，不能分离独立，他们的关系，就不是先
  • 看见，看不见 郝志阳
    我们终将浑然难分，像水溶于水中。我一直想写点什么来表达一下这20天的经历，算是突破了自己，可以放空去做一件事，这20天见过了很多人，也经历了一些事，我始终认为，人在底层生存线挣扎，最可怕的是无意识，活着就是为了生计，一个月2500块的工资第一年一直到第三年，从未改变过。累，身体累到腿根本抬不起来，紧绷的神经一刻都不敢松弛，这也许就是穷忙吧。就像叶子从痛苦的蜷缩中要用力舒展一样，人也要从不假思索的蒙
  • ‌seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗，他们是一会事情吗 zhangfeng1133 python人工智能开发语言pytorch
    seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念，不等不会报错‌。‌seq_len‌：序列长度，表示在处理数据时，每个批次（batch）中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算‌1。‌hidden_size‌：隐藏层中隐藏神经元的个数，也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度‌12。在RNN的训练过程中，seq_len和hidden_si
  • 【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】 一蓑烟雨紫洛 nlprnnlstmgrunlp
    RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 不论好与坏最终都会产生积极影响 姚Fay
    昨天又是密集性抽空学习的一天，如饥似渴的读书，感觉离自己理想的状态又近了一步。读巴菲特的成长背景以及幼年家庭环境，感受到他父亲的家族中的商业成功之道，以及成长中的痛点-神经质的母亲。也许人们看到的都只是因为父亲的成功让他出生在一个家境优越的家庭，才有了现在他的辉煌，他的母亲只不过是绊脚石。可真的是这样吗？如果没有他神经质的母亲，他就不会被塑造成那种特立独行的气质。一个三岁多的孩子就开始天天收集瓶盖
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 人为什么要闭上眼睛才能睡着觉？ 简什么
    从生理的角度去解释：人的眼皮的自然状态是下垂的，即当人的大脑不再控制眼睑(眼皮)肌肉的时候，人的眼睑是下垂的，即人的眼睛是闭着的。在人睡眠的时候，大脑的高级神经中枢是受到抑制的，所以，控制眼睑的肌肉必然是受抑制的，失去了对眼睑肌肉的控制，所以人睡眠的时候是闭着眼睛的。从生物与环境相适应的角度来解释：生物和它所生存的环境是相适应的，在睡眠时，人对外界环境的防备是有限的，而对动物而言，眼睛的作用是无与
  • 【日更DAY348】每日复盘 梧桐苑落
    1.脑子今天作为面试官参加校园招聘面试，面对准备充分的应试者，思路完全被带着跑了，第1次尝试做跨领域的事想要做好，还是有些挑战的，脑子不够用。不希望以个人的主观印象而错失任何一位优秀的人才，脑子还需加油呀，面试结束就写了复盘，希望能让脑子在这件事上的神经链接快速建立起来啊2.圈子媛讲智慧堂的圈子，潜移默化的给了我很多的能量。媛姐的某一句话，战友们每日一问，每日复盘中的提供的能量都默默的给予了力量的
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • ios内付费 374016526 ios内付费
    近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。   具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
  • 20 款优秀的 Linux 终端仿真器 brotherlamp linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
      终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。） 你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
  • Solr Deep Paging(solr 深分页) eksliang solr深分页solr分页性能问题
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370 作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述 长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
  • 数据库面试题 18289753290 面试题 数据库
    1.union ,union all 网络搜索出的最佳答案： union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 2.索引有哪些分类？作用是
  • Android TV屏幕适配 酷的飞上天空 android
    先说下现在市面上TV分辨率的大概情况 两种分辨率为主 1.720标清，分辨率为1280x720. 屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸 2.1080p全高清，分辨率为1920x1080 屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有   适配遇到问题，已1080p尺寸为例： 分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。 如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
  • Timer定时器与ActionListener联合应用 永夜-极光 java
    功能:在控制台每秒输出一次   代码: package Main; import javax.swing.Timer; import java.awt.event.*; public class T { private static int count = 0; public static void main(String[] args){
  • Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决 随便小屋 Ubuntu 14.04
    Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下：   1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限） sudo vi /etc/bash.bashrc  接下来会提示输入密码 2、找到文件中的下列代码 #enable bash completion in interactive shells #if
  • 学会人际关系三招 轻松走职场 aijuans 职场
    要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。 　　第一，多汇报 最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。 　　第二，勤沟通 团队的力
  • 《O2O：移动互联网时代的商业革命》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
    移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。   O2O：Online to OffLine 线上线下活动 O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。   手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。   线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
  • js实现图片随鼠标滚动的效果 百合不是茶 JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
    1,获取样式属性值 top 与顶部的距离 left 与左边的距离 right 与右边的距离 bottom 与下边的距离 zIndex 层叠层次     例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时 <div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
  • ajax同步异步参数async bijian1013 jqueryAjaxasync
            开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。         格式： $.ajax({ type: 'POST', ur
  • Webx3框架（1） Bill_chen eclipsespringmaven框架ibatis
    Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发； 采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。 Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
  • 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述 bit1129 mongodb
    MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
  • spring/hibernate/struts2常见异常总结 白糖_ Hibernate
    Spring ①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException 缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中   ②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
  • jquery easyui表单重置(reset)扩展思路 bozch formjquery easyuireset
    在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。 扩展的时候要考虑的控件有： combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox 需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。 在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
  • 编程之美-烙饼排序 bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; /* *《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。 *《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码： */
  • Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理 chenbowen00 struts
    struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。 如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
  • [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度 comsci 资源
          这里有一个常识性的问题:       地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....       就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
  • ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS daizj oracle临时表
    ORACLE临时表 转 临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前 会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。 创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
  • 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载 denger 应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
        在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。 @RequestMapping("/courseware/{id}") public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
  • scanf接受char类型的字符 dcj3sjt126com c
    /* 2013年3月11日22:35:54 目的：学习char只接受一个字符 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i; char ch; scanf("%d", &i); printf("i = %d\n", i); scanf("%
  • 学编程的价值 dcj3sjt126com 编程
    发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助   像这位朋友学习:   http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html   VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
  • 二维数组（矩阵）对角线输出 飞天奔月 二维数组
    今天在BBS里面看到这样的面试题目,   1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组  { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序  4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
  • Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache 234390216 并发ehcacheBlockingCache阻塞
    可阻塞的Cache—BlockingCache          在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
  • mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
      mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构    如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1） 基本用法    mysqldiff --server1=admin:12345
  • spring data jpa 方法中可用的关键字 lawrence.li javaspring
    spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。 查询的关键字为find 删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x) 统计的关键字为count (>=1.7.x)   修改需要使用@Modifying注解 @Modifying @Query("update User u set u.firstna
  • Spring的ModelAndView类 nicegege spring
    项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
  • 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda rensanning centos
    （一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
  • Learn Nodejs 02 toknowme nodejs
    （1）npm是什么 npm is the package manager for node 官方网站：https://www.npmjs.com/ npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作 在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用 &nb
  • Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
    Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java  1  public   abstract   class  HandlerInterceptorAdapter  implements  HandlerIntercep
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他