阿布儿
阿布儿

基础部分-卷积傅里叶变换

http://blog.csdn.net/qq_27531383/article/details/72534608

这个博客讲的很细致，书看了 又忘了

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12438011 形象的描述

你可能感兴趣的:(基础部分-卷积傅里叶变换)

  • Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
    1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
  • 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例 数字扫地僧 计算机视觉cnn人工智能神经网络
    I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
  • 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？ 墨染辉 大语言模型pdf
    10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解，使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤：表格检测和识别：目标：在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
  • 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？ yuanpan 机器学习神经网络transformer
    机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
  • 常见经典目标检测算法 109702008 人工智能#深度学习目标检测人工智能
    ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
  • 深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
  • DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK AICurator 深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
    【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块（DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
  • Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism 小源er 图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
    摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时，这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误，因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络，将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
  • 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解 清风AI 深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习pythoncondapippandas
    GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
  • YOLO魔改之频率分割模块（FDM） 清风AI YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
    目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续） 林聪木 目标检测YOLO人工智能
    目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • 【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型 打酱油的葫芦娃 时序预测算法时序预测SCINetTCN
    《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神
  • 什么是机器视觉3D引导大模型 视觉人机器视觉 机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
    机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
  • 深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析 深度学习
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
  • HTML基础部分 倒霉男孩 html+css学习笔记html前端
    HTML基础部分所有HTML文档必须以开始。所有HTML文档本身以开始，以结尾。HTML文档中看见部分以开始，以结尾。标题：由到定义，定义最重要的标题，定义最不重要的标题。段落：使用定义，链接：使用定义，图片：使用标签定义scr（图片源路径）alt（附加信息）宽度width和高度height也可以添加。元素定义了文档，该元素又含两个其他HTML元素和定义了一个标题定义了一个段落标题段落结束标签是非
  • 深度学习中的Channel，通道数是什么？ %KT% 深度学习深度学习人工智能
    参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是：torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下：16
  • 注意力机制+多尺度卷积 一只小小的土拨鼠 解构前沿：文献精读深度学习python人工智能YOLO深度学习
    多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构，称为多尺度路
  • 《突破性能瓶颈，用 Rust + WASM 实现浏览器端FFT加速300%实战》 煜bart 人工智能机器人
    引言：当JavaScript遇上硬核计算**“为什么我的音频分析页面卡到崩溃？”这是前端工程师在实现实时频谱可视化时最常见的噩梦。传统JavaScript的FFT计算在万级数据点时就会引发严重卡顿，但今天我们将用**Rust+WebAssembly**的组合拳，在浏览器中实现**零依赖、300%加速的傅里叶变换**。无需WebGL黑魔法，直接上硬核代码！---###**一、血腥现场：JS的Type
  • SciPy 安装指南 froginwe11 开发语言
    SciPy安装指南引言SciPy是一个开源的Python科学计算库，它基于NumPy库，提供了大量的科学和工程计算功能。SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。安装前的准备在开始安装SciPy之前，请确保您的系统满足以下条件：您已安装Python，且版本在3.5或更高。您已安装pi
  • 论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 行走的歌 文献阅读图像处理计算机视觉机器学习深度学习图像去雨图像处理
    这是一篇去模糊的文章，后来发现直接套用不合适，无法获取到相应的特征，遂作罢，简单记录一下。2019CVPR：DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章，师兄分享的时候看了一下，后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章：ArXiv代码：Github在去模糊领域，目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题：1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
  • Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码 Start_Present pytorchcnn神经网络分类python深度学习
    本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
  • pytorch的使用：卷积神经网络模块 樱花的浪漫 pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
    1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
  • 请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。 2301_81121233 算法神经网络pythonmongodbstormzookeeperspark
    实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长，我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例，帮助你理解如何实现这个功能。请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi
  • YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制 鱼弦 人工智能时代YOLO
    YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。然而，随着场景的复杂化，仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制，如GAM（GlobalAttentionMechanism），可以有效提高模型对关键区域的关注，从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分
  • 【Attention】SEAttention shanks66 Attention各种深度学习模块人工智能深度学习python
    SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。此前大量研究聚焦于这种关系中的空间成分，试图通过在整个特征层级中提升空间编码质量来增强CNN的表征能力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出一种新颖的架构单元，称为“挤压与激励”（Squeeze-and-Excitation，简称SE）模
  • Transformer 架构深度剖析 时光旅人01号 人工智能技术科普transformer深度学习人工智能condaopencv计算机视觉
    一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠而成，每个层包含：多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）前馈网络（Feed-ForwardNetwork,FFN）残差连接（ResidualConnection）和层归一化（LayerNorm）关键特性：完全基于注意力机制，摒弃了循环和卷积结构
  • 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearndnncnn
    DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
  • java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java实战项目java
    Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
  • MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程 彩旗工作室 人工智能架构人工智能机器学习cnn卷积神经网络
    MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。自2017年首次推出以来，MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代，每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。本文将详细探讨MobileNetv1、v2、v3和v4的原理、架构设计及其发展历程，并分析其关键创新和性能表现。Mo
  • 微信开发者验证接口开发 362217990 微信 开发者 token 验证
    微信开发者接口验证。 Token，自己随便定义，与微信填写一致就可以了。 根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html 第一步：填写服务器配置 第二步：验证服务器地址的有效性 第三步：依据接口文档实现业务逻辑 这里主要讲第二步验证服务器有效性。 建一个
  • 一个小编程题-类似约瑟夫环问题 BrokenDreams 编程
            今天群友出了一题：         一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。      &
  • linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用 eksliang linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
        转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105677        管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的，尤其在使用到前一个命令的studout（标准输出）作为这次的stdin（标准输入）时，就显得太重要了，某些命令需要用到文件名，例如上篇文档的的切割命令（split）、还有
  • Unix(3) 18289753290 unix ksh
    1)若该变量需要在其他子进程执行，则可用"$变量名称"或${变量}累加内容 什么是子进程？在我目前这个shell情况下，去打开一个新的shell，新的那个shell就是子进程。一般状态下，父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的，但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。 2)条件判断： &&代表and  ||代表or&nbs
  • 关于ListView中性能优化中图片加载问题 酷的飞上天空 ListView
    ListView的性能优化网上很多信息，但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。 具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594   如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重，可能会出现listview滚动是很卡的情况，还会出现内存溢出。 现在想出一个方法就是每次都添加一个标识，然后设置图
  • 德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课 永夜-极光 教育
    http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课　 安吉拉—默克尔，一位经历过社会主义的东德人，她利用自己的博客，发表一番来华前的谈话，该说的话，都在上面说了，全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧！ 　　德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
  • 关于Java继承的一个小问题。。。 随便小屋 java
    今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题，运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来！ //CanFight接口 interface Canfight { void fight(); } //ActionCharacter类 class ActionCharacter { public void fight() { System.out.pr
  • 23种基本的设计模式 aijuans 设计模式
    Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。 　　Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 　　Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。 　　Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同
  • 《周鸿祎自述：我的互联网方法论》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
    从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.   商业模式不是赚钱模式 一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.   商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值. 商业模式还包括寻找需求
  • JavaScript动态改变样式访问技术 百合不是茶 JavaScriptstyle属性ClassName属性
      一:style属性 格式:  HTML元素.style.样式属性="值";   创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建   <html> <head> <title>style改变样式</title> </head> &l
  • jQuery的deferred对象详解 bijian1013 jquerydeferred对象
            jQuery的开发速度很快，几乎每半年一个大版本，每两个月一个小版本。         每个版本都会引入一些新功能，从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。    &nb
  • 淘宝开放平台TOP Bill_chen C++c物流C#
    淘宝网开放平台首页：http://open.taobao.com/ 淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品，TOP即TaoBao Open Platform， 是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。 支撑TOP的三条主线为：    1.开放数据和业务流程     * 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务；  &
  • 【大型网站架构一】大型网站架构概述 bit1129 网站架构
    大型互联网特点 面对海量用户、海量数据 大型互联网架构的关键指标 高并发 高性能 高可用 高可扩展性 线性伸缩性 安全性 大型互联网技术要点   前端优化 CDN缓存 反向代理 KV缓存 消息系统 分布式存储 NoSQL数据库 搜索 监控 安全 想到的问题： 1.对于订单系统这种事务型系统，如
  • eclipse插件hibernate tools安装 白糖_ Hibernate
    eclipse helios(3.6)版 1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址： http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装：hibernate tools在All Jboss tool
  • Jquery easyui Form表单提交注意事项 bozch jquery easyui
    jquery easyui对表单的提交进行了封装，提交的方式采用的是ajax的方式，在开发的时候应该注意的事项如下：         1、在定义form标签的时候，要将method属性设置成post或者get，特别是进行大字段的文本信息提交的时候，要将method设置成post方式提交，否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
  • Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量 bylijinnan java实现
    import java.util.LinkedList; public class CaseInsensitiveTrie { /** 字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。 Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS) Problem Description Igna
  • html css 鼠标形状样式汇总 chenbowen00 htmlcss
    css鼠标手型cursor中hand与pointer  Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>  Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
  • [IT与投资]IT投资的几个原则 comsci it
          无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......    
  • oracle with语句详解 daizj oraclewithwith as
    oracle with语句详解 转 在oracle中，select 查询语句，可以使用with,就是一个子查询，oracle 会把子查询的结果放到临时表中，可以反复使用 例子:注意，这是sql语句，不是pl/sql语句， 可以直接放到jdbc执行的 ----------------------------------------------------------------
  • hbase的简单操作 deng520159 数据库hbase
    近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来. 用ssh登陆安装hbase那台linux后 用hbase shell进行hbase命令控制台! 表的管理 1）查看有哪些表 hbase(main)> list 2）创建表   # 语法：create <table>, {NAME => <family&g
  • C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符 dcj3sjt126com c
    /* 2013年3月11日20:37:32 地点：北京潘家园 功能：完成用户格式化输入多个值 目的：学习scanf函数的使用 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i, j, k; printf("please input three number:\n"); //提示用
  • 2015越来越好 dcj3sjt126com 歌曲
    越来越好 房子大了电话小了 感觉越来越好 假期多了收入高了 工作越来越好 商品精了价格活了 心情越来越好 天更蓝了水更清了 环境越来越好 活得有奔头人会步步高 想做到你要努力去做到 幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好 婆媳和了家庭暖了 生活越来越好 孩子高了懂事多了 学习越来越好 朋友多了心相通了 大家越来越好 道路宽了心气顺了 日子越来越好 活的有精神人就不显
  • java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim feiteyizu mysql
    数据表中有记录的time字段（属性为timestamp）其值为：“0000-00-00 00:00:00” 程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常： java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date   java.sql.SQLException: Valu
  • Ehcache（07）——Ehcache对并发的支持 234390216 并发ehcache锁ReadLockWriteLock
    Ehcache对并发的支持          在高并发的情况下，使用Ehcache缓存时，由于并发的读与写，我们读的数据有可能是错误的，我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read（读）、Write（写）锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后，其它线程获取针对于同
  • mysql中blob,text字段的合成索引 jackyrong mysql
      在mysql中，原来有一个叫合成索引的，可以提高blob,text字段的效率性能， 但只能用在精确查询，核心是增加一个列，然后可以用md5进行散列，用散列值查找 则速度快 比如： create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40)); insert into abc(1,rep
  • 逻辑运算与移位运算 latty 位运算逻辑运算
    源码：正数的补码与原码相同例+7 源码：00000111 补码 ：00000111 （用8位二进制表示一个数） 负数的补码： 符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。   -7 源码： 10000111 ，其绝对值为00000111  取反加一：11111001 为-7补码 已知一个数的补码，求原码的操作分两种情况：
  • 利用XSD 验证XML文件 newerdragon javaxmlxsd
    XSD文件 （XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义（XML Schema Definition，XSD）。 具体使用方法和定义请参看： http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持，使用起来也很方便。 以下代码可用在J
  • 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba rensanning centos
    （1）安装 # yum -y install samba Installed: samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5 # pdbedit -a rensn new password:123456 retype new password:123456 …… （2）Home文件夹 # mkdir /etc
  • Learn Nodejs 01 toknowme nodejs
    （1）下载nodejs https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载     （2）安装nodejs 安装的方式比较多，请baidu下 我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 （1）上传服务器 （2）解压 tar -zxvf  node-v0.12.
  • jquery控制自动刷新的代码举例 xp9802 jquery
    1、html内容部分  复制代码代码示例: <div id='log_reload'> <select name="id_s" size="1"> <option value='2'>-2s-</option> <option value='3'>-3s-</option
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他