知乎B站部分资源整理，主要涉及图神经网络和编程语言

Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互 AI大模型应用实战 spring neo4j 人工智能 ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词：SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要：本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念，然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着，通过实际代码示
ResNet：深度卷积神经网络的里程碑心想事“程” 小知识点 cnn 人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
视觉算法之卷积神经网络清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉 cnn 神经网络深度学习 python 课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet t0_54manong 大数据与人工智能 cnn 架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
开源人工神经网络库（OpenANN） deepdata_cn 人工智能神经网络
OpenANN（OpenANN，OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）林聪木目标检测 YOLO 深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅人工智能 tensorflow python ai
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
【零基础学AI】第30讲：生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成 1989 0基础学AI 人工智能生成对抗网络神经网络 python 机器学习近邻算法深度学习
本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐（可大幅加速训练）前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN？GAN就像
10、量子神经网络：从理论到实践安检量子神经网络 PennyLane Qiskit
量子神经网络：从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNNs）是量子计算与经典机器学习相
深度神经网络课程设计：从理论到实践 Vita Libre
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度神经网络是深度学习预测的核心技术，本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务，包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程，并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是深
深度学习基础与应用：从理论到实战创新工场
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度学习是人工智能的核心分支，通过模拟人脑神经网络处理大量数据以执行复杂任务。Python因其简洁性和强大的库支持成为深度学习研究的首选语言。本文概述了深度学习基础概念、核心算法、Python框架，并假设了一个包含教程、示例代码、数据集、交互式学习环境、性能评估指标和进阶主题的“deep-learning-study-main”压缩包内容，旨在帮助学习者深入理
深层神经网络：原理与传播机制详解网安spinage 深度学习神经网络人工智能机器学习深度学习
网络架构概述本文探讨的深层神经网络结构如下：输入层：3个神经元第一隐藏层：5个神经元第二隐藏层：5个神经元第三隐藏层：3个神经元输出层：1个神经元输出层隐藏层3隐藏层2隐藏层1输入层输出神经元3.1神经元3.2神经元3.3神经元2.1神经元2.2神经元2.3神经元2.4神经元2.5神经元1.1神经元1.2神经元1.3神经元1.4神经元1.5输入1输入2输入3数学符号定义符号含义维度XXX输入数据3
【深度学习】【入门】Linear和flatten 学习中的阿陈深度学习人工智能
1.Linear1.Linear的概念Linear层，通常也被称为全连接层，是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接，这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后，Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合，
SUNDAE-一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3DGS模型 huarzail 3DGS 剪枝 3d 算法
清华大学人工智能产业研究院、伦敦帝国理工学院、北京航空航天大学、北京理工大学、中国科学院大学、香港中文大学（深圳）、中国电信人工智能研究院（TeleAI）EVOL实验室的研究人员联合推出了一种新的3D场景表示方法-SUNDAE，它通过一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3D高斯溅射（3DGaussianSplatting，简称3DGS）模型，同时使用神经网络补偿来保持渲染质量。项目主页：SUND
粒子群算法的原理与实现示例禺垣人工智能算法粒子群算法群体智能优化算法
粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出，其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体（粒子）的运动和信息交互，在解空间中搜索最优解，具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建 leo__520 matlab 超分辨率重建开发语言
SRCNN代码实现。该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN/Set14/barbara.bmp,1244214SRCNN/Set14/bridge.bmp,263222SRCNN/Set14/coastguard.bm
【零基础学AI】第33讲：强化学习基础 - 游戏AI智能体 1989 0基础学AI 人工智能游戏 transformer 分类深度学习神经网络
本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程（第1-8讲）基本数学概念（函数、导数）神经网络基础（第23讲
Tesla的FSD 架构设计 WSSWWWSSW 智能驾驶汽车人工智能 FSD
特斯拉的FSD（完全自动驾驶）架构设计以端到端神经网络为核心，结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代，形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析：一、硬件架构：从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC，包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU（合计73.7TOPS算力）和Mali-G71GPU，支
LSTM 论文（Hochreiter & Schmidhuber, 1997）精读（三）
文章：SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber;LongShort-TermMemory.NeuralComput1997;9(8):1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork（已有研究），这是论文对以往方法的一个评述，总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习、尤其是长时依赖
从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到，神经网络是通过全连接层对输入做降维处理，将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维，在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式，这里是把5×5×3的权重矩阵（也叫卷积核）向量
视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用
原文链接：https://tecdat.cn/?p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息？在为客户完成服装零售行业的图像识别时，这一问题尤为突出。追溯图像识别技术的发展，早期依赖人工设计特征，如边缘检测、纹理分析等，效率低下且适
Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等 WangYan2022 机器学习/深度学习 Python 机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现我爱一条柴ya 学习AI记录人工智能神经网络深度学习 ai AI编程
一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈，使深度学习成为可能。为什么需要反向传播？参数规模爆炸：现代神经网络有数百万至数十亿参数手动计算不可行：复杂网络梯度计算量指数级增长高效优化需求：梯度下降算法需要精确的梯度计算二、前向传播与反向传播对
Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例 nantangyuxi Python 算法神经网络 python 人工智能深度学习目标检测机器学习
目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1提升她变量回归预测精度...2优化模型训练效率...2python复制ikmpoxtos#操作系统接口，用她环境管理和文件操作ikmpoxtqaxnikngs#警告管理模块，控制运行时警
一文读懂 Sigmoid 与 Hard Sigmoid 激活函数：从原理到量化部署算法自动驾驶
在神经网络训练与部署中，激活函数扮演着关键角色，不仅影响模型训练过程，也直接决定了模型部署到实际设备后的性能表现。本文将介绍两种常用激活函数：Sigmoid和HardSigmoid，全面对比它们的原理、优缺点、应用场景，并提供实际代码示例，帮助你更好地理解与使用它们，尤其是在量化和嵌入式设备部署场景中。一、Sigmoid与HardSigmoid简介1.1Sigmoid激活函数介绍Sigmoid激活
Python打卡DAY36
DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块。在自定义网络时，通常会重写此方法来定义网络的结构。细节解释：在__init__方法中，可以定义各种层，如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块，方便后续管理。impo
【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层
PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions）1.3激活函数（ActivationFunctions）2.自定义神经网络模型3.模块的优势二、torch.nn模块的卷积层1.卷积的定义2.常见的卷积层3.卷积层的重要参
Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理（NLP）和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
GNN--知识图谱（逐步贯通基础到项目实践）峙峙峙图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接：知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义：前向理解：A–>B，A为B的基础铺垫知识，通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法，可以理
PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南智算菩萨深度学习 pytorch 人工智能
引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟，特别是最新2.7版本的发布，框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能，从编译器优化到注意力机制革新，从内
矩阵求逆（JAVA）利用伴随矩阵 qiuwanchi 利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(利用伴随矩阵) * @author 邱万迟
单例（Singleton）模式 aoyouzi 单例模式 Singleton
3.1 概述如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时，我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到，例如缓存池，数据库连接池，线程池，一些应用服务实例等。在多线程环境中，为了保证实例的唯一性其实并不简单，这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
[开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发 comsci 开源
现在国内有大量的信息技术产品，都是通过盗版，免费下载，开源，附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣，也促进了电子商务和互联网产业的快速发展，但是实际上，我们应该清醒的看到，这些产业的核心力量是被国外的
页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容 Array_06 UI XHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里 targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置 ===================== 例如： <frame src=&
Struts2实现单个/多个文件上传和下载 oloz 文件上传 struts
struts2单文件上传：步骤01:jsp页面  　　<form action="fileUplo
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在线设计Logo网站。 1、http://flickr.nosv.org（这个太简单） 2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1 3、http://www.simwebsol.com/ImageTool 4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2 5、ht
jsp上传文件香水浓 jsp fileupload
1. jsp上传 Notice： 1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法，不能使用 GET 方法 2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data 3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
我的架构经验系列文章 - 前端架构 agevs JavaScript Web 框架 UI jQuer
框架层面：近几年前端发展很快，前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了，js也不再是十年前的玩具了，以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight，现在可以使用js来完成大部分的功能，因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码，越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源，而前端做所有UI的事情。MVCMV
android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递 aijuans android
我的android app中需要发送webservice ，于是我使用了 ksop2 进行发送，在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下 [html] view plain copy <Envelope xmlns="http://schemas.
使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理 baalwolf spring
统一日志和异常管理配置好后，SSH项目中，代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影！统一日志异常实现类： [java] view plain copy package com.pilelot.web.util; impor
Android SDK 国内镜像 BigBird2012 android sdk
一、镜像地址： 1、东软信息学院的 Android SDK 镜像，比配置代理下载快多了。配置地址， http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android 2、北京化工大学的： IPV4:ubuntu.buct.edu.cn IPV4:ubuntu.buct.cn IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
HTML无害化和Sanitize模块 bijian1013 JavaScript AngularJS Linky Sanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe AngularJS非常注重安全方面的问题，它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML，然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。考虑这样一个例子，假设我们有一个变量存
[Maven学习笔记二]Maven命令 bit1129 maven
mvn compile compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中，不会对src/test/java中的测试类进行编译 MVN编译使用 maven-resources-plugin:2.6:resources maven-compiler-plugin:2.5.1:compile &nbs
【Java命令二】jhat bit1129 Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件，，可以将堆中的对象以html的形式显示出来，包括对象的数量，大小等等，并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务，jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写 1. 用法： [hadoop@hadoop bin]$ jhat -help Usage: jhat [-stack <bool&g
JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap，打开文件 profile.xml找到： Xml代码<bean name="AttachmentStore" class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
写给初学者的6条网页设计安全配色指南 brotherlamp UI ui自学 ui视频 ui教程 ui资料
网页设计中最基本的原则之一是，不管你花多长时间创造一个华丽的设计，其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托我仍然清楚地记得我最早的一次美术课，那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子，我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋，并且我想，既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩，那所有颜色
有一个数组，每次从中间随机取一个，然后放回去，当所有的元素都被取过，返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。 bylijinnan java 算法面试
import java.util.Random; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx * #面试题#有一个数组，每次从中间随机取一个，然后放回去，当所有的元素都被取过，返回总共的取的次数。 * 写一个函数实现。复杂度是什么
struts2获得request、session、application方式 chiangfai application
1、与Servlet API解耦的访问方式。 a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装，构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象，使用ActionContext类。 -----> package pro.action; import java.util.Map; imp
改变python的默认语言设置 chenchao051 python
import sys sys.getdefaultencoding() 可以测试出默认语言，要改变的话，需要在python lib的site-packages文件夹下新建： sitecustomize.py，这个文件比较特殊，会在python启动时来加载，所以就可以在里面写上： import sys sys.setdefaultencoding('utf-8') &n
mysql导入数据load data infile用法 daizj mysql 导入数据
我们常常导入数据！mysql有一个高效导入方法，那就是load data infile 下面来看案例说明基本语法： load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore] into table tbl_name [fields [terminated by't'] [OPTI
phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例 dcj3sjt126com PHP Excel
跟导出相对应的，同一个数据表，也是将phpexcel类放在class目录下，将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中 <?php error_reporting(E_ALL); set_time_limit(0); ?> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type"
22岁到72岁的男人对女人的要求 dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是：一，美丽，二，性感，三，有份具品味的职业，四，极有耐性，善解人意，五，该聪明的时候聪明，六，作小鸟依人状时尽量自然，七，怎样穿都好看，八，懂得适当地撒娇，九，虽作惊喜反应，但看起来自然，十，上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求，略作修定，是：一，入得厨房，进得睡房，二，不必服侍皇太后，三，不介意浪漫蜡烛配盒饭，四，听多过说，五，不再傻笑，六，懂得独
Spring和HIbernate对DDM设计的支持 e200702084 DAO 设计模式 spring Hibernate 领域模型
A：数据访问对象 DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面，资源库是一个独立的抽象，它与DAO进行交互，并提供到领域模型的“业务接口”。资源库使用领域的通用语言，处理所有必要的DAO，并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
NoSql 数据库的特性比较 geeksun NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。 1. 数据模型作为Key-value型数据库，Redis也提供了键（Key）和值（Value）的映射关系。除了常规的数值或字符串，Redis的键值还可以是以下形式之一： Lists （列表） Sets
使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能 hongtoushizi nginx
转载自： http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm 普通网站在实现文件上传功能的时候，一般是使用Python，Java等后端程序实现，比较麻烦。Nginx有一个Upload模块，可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件，然后在交由后台页面处理，并且把文件的原名，上传后的名称，文件类型，文件大小set到页面。下
spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用 jishiweili spring thymeleaf
视图控制层代码demo如下： @Controller @RequestMapping("/") public class MessageController { private final MessageRepository messageRepository; @Autowired public MessageController(Mes
数据源架构模式之活动记录 home198979 PHP 架构活动记录数据映射
hello!架构一、概念活动记录（Active Record）：一个对象，它包装数据库表或视图中某一行，封装数据库访问，并在这些数据上增加了领域逻辑。对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法，把数据访问逻辑置于领域对象中。二、实现简单活动记录活动记录在php许多框架中都有应用，如cakephp。 <?php /** * 行数据入口类 *
Linux Shell脚本之自动修改IP pda158 linux centos Debian 脚本
作为一名 Linux SA，日常运维中很多地方都会用到脚本，而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定，当然后者比较操作起来相对繁琐，而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为：修改ip和主机名等相关信息，可以根据实际需求修改，举一反三！ #!/bin/sh #auto Change ip netmask ga
开发环境搭建独浮云 eclipse jdk tomcat
最近在开发过程中，经常出现MyEclipse内存溢出等错误，需要重启的情况，好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发，其实没有必要使用重量级的MyEclipse，使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。 &n

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