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Mr数据杨
Python深度学习python深度学习pytorch
在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类,你会如何设计数据输入?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案:1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务,目标是将文本映射到预定义类别(如正面/负面情感)。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程:原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示:词嵌入表示:
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pytorch人工智能python
Pytorch是一种流行的深度学习框架,用于算法开发,而Android是一种广泛应用的操作系统,多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上,个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情,因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署,PyQt部署以及exe打包,ncnn部署,tensorRT部署,MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
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机器学习包括了多种建模方式,其中判别式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。简单来说:想要创建一个模型,依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型,针对输入数据给出特定的输出。如:判断一张图片是猫还是狗,直接学习“猫”和“狗”的特征差异(如耳朵形状、
- PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析
怀灏其Prudent
PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials前言在深度学习模型部署过程中,模型大小和推理速度是两个至关重要的考量因素。PyTorch提供的动态量化技术能够在不显著影响模型准确率的前提下,有效减小模型体积并提升推理速度。本文将深入解析如何对
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 后端开发实习生简历迭代的5个版本,希望能帮你找到实习
今天不coding
简历实习后端Java大厂暑期实习
后端开发实习生简历迭代的5个版本,希望能帮你找到实习1.0研究生开学时写的第一份简历,主要是对本科做的项目的一些总结。本科主要是以深度学习的项目为主+比赛,开发的技术学的比较少,后端的项目也没有做过。但是凭此找到了一份算法的实习。当时研一还是想走算法工程师的。后面觉得自己不适合,就放弃了。2.0经历过几个月的算法实习和论文折磨之后,决定走后端开发岗了,选择Java为主语言,在B站大学做了一个项目,
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
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#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
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beist
深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
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大模型量化
大模型量化是一种优化技术,旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度,同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识:目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
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随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
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在这个日新月异的智能时代,每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展,智能汽车不仅成为了未来出行的代名词,更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中,美摄科技以创新为翼,推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案,为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴,重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑,视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案,是基于深度学习、人工智能及大数据处
- 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置【详细、可运行】
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OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
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如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- 深度学习:梯度下降法
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人工智能深度学习深度学习梯度下降法
一、梯度的概念(1)什么是梯度梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn),其梯度是一个由函数偏导数组成的向量,其梯度表示为:Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中,∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
- C# vs Python:谁更适合初学者?用5个关键点教你掌握深度学习中的线性代数
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一起学学C#【四】c#python深度学习
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天我们要一起探索如何使用C#来入门深度学习的世界,特别关注其中的线性代数部分。你可能会好奇:“为什么是C#而不是Python?”别急,我们会在接下来的内容中详细解释这个问题,并通过对比两种语言的特点,让你明白选择C#进行深度学习并不是一个坏主意
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1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向:我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融,要求:构建金融大数据平台,提升多媒体数据处理能力;创新智能金融产品与服务形态;推广智能客服、监控等技术应用;建立智能风控预警体系。技术支撑:云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮,显著提升了复杂任务处理精度,进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理(NL
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GRU与Transformer结合:新一代序列模型关键词:GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要:本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理,然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型,还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
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AI人工智能领域中OpenCV的深度学习融合关键词:AI人工智能、OpenCV、深度学习融合、计算机视觉、图像识别摘要:本文深入探讨了在AI人工智能领域中OpenCV与深度学习的融合。我们将先介绍OpenCV和深度学习的基本概念,再讲解它们融合的原理和方式,通过实际代码案例展示融合的具体操作,探讨其在不同场景的应用,推荐相关工具和资源,分析未来发展趋势与挑战。希望能让大家对这一融合有全面且深入的了
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一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言(也被称为ChatGLM)是一款基于大模型技术的人工智能产品,旨在通过其强大的自然语言处理能力,为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景,还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作:创意写作:帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作:辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助:提供写作建议、结构安排和编
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训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸?1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)是处理序列数据的核心模型,但在训练过程中面临两大挑战:梯度消失(GradientVanishing)和梯度爆炸(GradientExplosion)。梯度消失导致长距离依赖难以学习(如文本中相距50个词的关联),而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出(NaN值)。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
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在Github上,有一些中文社区可以看一看:prompt“如果我是个AI小白,想参加到一个组织,接收最新的AI有趣源项目、一些定期的刊物等。我应该加入哪些组织?”AI社区——深度学习社区Reddit上的MachineLearningsubreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/是一个拥有超过400,000名成员的活跃社区。在这里,您可以找到有
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计算机视觉opencv深度学习python
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```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中,人工智能(AI)的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中,AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中,深度强化学习作为AI的一个重要分支,在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
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深入理解AI人工智能深度学习的原理架构关键词:人工智能、深度学习、原理架构、神经网络、数学模型摘要:本文旨在深入剖析AI人工智能深度学习的原理架构。首先介绍了深度学习的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了深度学习的核心概念,如神经网络、激活函数等,并通过示意图和流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理,如反向传播算法,并给出Python代码示例。同时,介绍了深度学习中的数学
- umi搭建react项目
小刘,刘不刘
react.js前端前端框架umi
UMI是一个基于React的可扩展企业级前端应用框架,提供路由、状态管理、构建和部署等功能,可以帮助开发者快速构建复杂的单页面应用(SPA)和多页面应用(MPA)。它与React的关系是,UMI构建在React生态系统之上,利用React提供的组件化开发方式和生态系统的丰富资源来进行开发。所以学习react的同时可以借助umi这个框架进行深度学习react第一步创建umi项目在终端输入npmins
- 【大模型】【机器学习】【面试宝典】
曾小文
机器学习面试人工智能
面试热点科普:BatchNorm和LayerNorm有什么区别?在深度学习面试中,经常会被问到模型训练稳定性相关的问题。其中两个关键词BatchNorm和LayerNorm绝对是高频词!今天就带大家快速梳理两者的核心区别,用最通俗的方式掌握它们的原理和应用场景,面试不再含糊!1.什么是归一化(Normalization)?归一化是神经网络训练过程中的一项重要技巧,目的是:缓解梯度爆炸/消失加快收敛
- Python Robot Framework【自动化测试框架】简介
老胖闲聊
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想全面了解DeepSeek的看过来【包邮】DeepSeek全攻略人人需要的AI通识课零基础掌握DeepSeek的实用操作手册指南【限量作者亲笔签名版售完即止】玩转DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习PyTorch版李沐和
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟