冬于
冬于

Transformer相关

Transformer相关

Transformer采用经典的encoder-decoder框架，是一个基于self-attention来计算输入和输出表示的模型，现已被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，都有非常好的效果。
写了“Transformer相关”系列的博客，将尽可能覆盖Transformer触及的相关知识，一起手撕Transformer~
Transformer相关——（1）Encoder-Decoder框架
Transformer相关——（2）Seq2Seq模型
Transformer相关——（3）Attention机制
Transformer相关——（4）Poisition encoding
Transformer相关——（5）残差模块
Transformer相关——（6）Normalization方式
Transformer相关——（7）Mask机制
Transformer相关——（8）Transformer模型
Transformer相关——（9）训练Transformer
Transformer相关——（10）Transformer代码分析

你可能感兴趣的:(深度学习,机器学习,nlp)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首 张三叨
    你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • Python开发常用的三方模块如下： 换个网名有点难 python开发语言
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉python图像处理
    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • 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
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 机器学习-聚类算法 不良人龍木木 机器学习机器学习算法聚类
    机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
    目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
  • 轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型transformer图像分类
    先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
  • 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
  • python中zeros用法_Python中的numpy.zeros()用法 江平舟 python中zeros用法
    numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。句法numpy.zeros(shape,dtype=float,order='C'参数形状：整数或整数元组此参数用于定义数组的尺寸。此参数用于我们要在其中创建数组的形状,例如(3,2)或2。dtype：数据类型(可选)此参数用于
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数 二七830 numpy
    欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
  • 【中国国际航空-注册_登录安全分析报告】 风控牛 验证码接口安全评测系列安全行为验证极验网易易盾智能手机
    前言由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：1.暴力破解密码，造成用户信息泄露2.短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉3.带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞所以大部分网站及App都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评，图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？请看具体分析一、中国国际航空PC
  • 机器学习 流形数据降维：UMAP 降维算法 小嗷犬 Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
    ✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 七.正则化 愿风去了
    吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
  • 机器学习-------数据标准化 罔闻_spider 数据分析算法机器学习人工智能
    什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类
  • 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
    作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 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