- pytorch官方文档60分钟入门笔记
xiaodidadada
机器学习
文章目录1.张量(Tensors)定义张量张量操作2.自动求导(autograd)变量Variable3.神经网络4.训练一个分类器载入数据5.数据并行day63参考:官方文档https://blog.csdn.net/u014630987/article/details/786690511.张量(Tensors)tensors和numpy的ndarray类似,但是tensors可以使用GPU加快
- DeepSeek打破AI天花板:MoE架构+RL推理,效率提升5倍的底层逻辑
m0_74825409
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、引言二、MoE架构:高效计算的核心支撑(一)MoE架构概述(二)DeepSeekMoE架构的创新点(三)MoE架构的代码实现示例三、RL推理:智能提升的关键驱动(一)RL推理概述(二)R1的训练流程(三)RL推理中的关键技术(四)RL推理的代码实现示例四、MoE架构与RL推理的结合:效率提升的奥秘(一)计算效率的提升(二)推理能力的增强(三)整体性能的飞跃五、结论与展望《DeepSee
- 基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统
基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制,从医学影像中预测转基因数据。系统采用PyTorch框架实现,包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorc
- 深入剖析AI大模型:关于模型训练
chilavert318
熬之滴水穿石人工智能
今天说的是模型训练,在AI模型里,它是点亮智慧星辰的关键引擎。今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理,以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开,带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型(如BERT、GPT)进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼,BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
认知超载
AI人工智能
基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- 百度颠覆了自己,飞算JavaAI造福了中国程序员!
飞算JavaAI开发助手
百度
在当今这个科技日新月异的时代,企业纷纷寻求技术突破,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度,作为中国互联网行业的领军企业之一,凭借其强大的科技实力和创新能力,在人工智能等多个领域取得了显著成就,并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初,就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术,到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- 【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理
chaser&upper
深度学习神经网络卷积计算机视觉
【深度学习】卷积神经网络原理1.卷积神经网络的组成2.卷积层2.1卷积运算过程3.padding-零填充3.1ValidandSame卷积3.2奇数维度的过滤器4.stride-步长5.多通道卷积5.1多卷积核(多个Filter)6.卷积总结7.池化层(Pooling)8.全连接层9.总结1.卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比,卷
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习cnn
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- Python Day44
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- Python Day42
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:Grad-CAM与Hook函数1.回调函数2.lambda函数3.hook函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例1.回调函数定义:回调函数是作为参数传入到其他函数中的函数,在特定事件发生时被调用。特点:便于扩展和自定义程序行为。常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例:defcallback_function():print("Epochcompleted!")
- Python Day53
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来这是理解GANs的关键!传统的神经网络训练中,我们通常会直接定义一个损失函数(如均方误差MSE、交叉熵CE),然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”
- 零基础起步:基于GpuGeek的文本生成模型实战
昊昊该干饭了
人工智能nlp深度学习gpu算力gru
在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、系统架构设计(一)数据采集与预处理模块(二)大模型核心算法模块(三)应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案(一)患者信息采集与整合(二)胆囊结石风险预测(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划五、术中阶段详细方案(一)实时数据监测与传输(二)手术进程智能辅助六、术后阶段详细方案(一)术后恢复情况预测(二)并发症风险预测(三)护理方案调整(四)康复指导七、并发症风险预
- 【数据标注师】关键词标注
试着
数据标注师数据标注师关键词标注
目录一、**理解关键词标注的核心逻辑**1.**三大标注原则**2.**关键词类型体系**二、**四阶训练体系**▶**阶段1:基础规则内化**▶**阶段2:语义浓缩训练**▶**阶段3:场景化标注策略**▶**阶段4:工具效率提升**三、**五大高频错误防御指南**四、**复杂场景突破策略**1.**隐喻处理方案**2.**多义词消歧流程**3.**跨语言混合标注**五、**持续进阶体系**1.
- 【数据标注师】事件标注2
试着
数据标注师数据标注师事件标注
目录一、**深入理解事件标注的核心架构**1.**事件五要素(标注核心对象)**2.**三大项目特性**二、**四阶段系统学习法**▶**阶段1:掌握标注指南(20%理论+80%案例)**▶**阶段2:触发词精准识别训练**▶**阶段3:要素抽取实战技巧**▶**阶段4:复杂场景突破三、**高效标注工具使用指南**1.**快捷键流操作(以主流工具为例)**2.**颜色编码法**四、**错误防御体系
- (论文总结)思维链激发LLM推理能力
靈镌sama
论文解读人工智能
研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效,但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。动机:从之前的应用和研究中得知,可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力,当时采用了从头预训练和微调模型的方法,耗费的成本较多;而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力,使用少量输入输出示例即可提高LLM的推理性能,而不必对单
- 深度学习之分类手写数字的网络
newyork major
卷积神经网络CNN深度学习人工智能
面临的问题定义神经⽹络后,我们回到⼿写识别上来。我们可以把识别⼿写数字问题分成两个⼦问题:把包含许多数字的图像分成⼀系列单独的图像,每个包含单个数字;也就是把图像,分成6个单独的图像分类单独的数字我们将专注于编程解决第⼆个问题,分类单独的数字。这样是因为,⼀旦你有分类单独数字的有效⽅法,分割问题是不难解决的。⼀种⽅法是尝试不同的分割⽅式,⽤数字分类器对每⼀个切分⽚段打分;如果数字分类器对每⼀个⽚段
- 推荐文章:探索深度学习的不确定性边界 —— SDE-Net 开源项目解析
史多苹Thomas
推荐文章:探索深度学习的不确定性边界——SDE-Net开源项目解析SDE-NetCodeforpaper:SDE-Net:EquippingDeepNeuralnetworkwithUncertaintyEstimates项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDE-Net在当今的人工智能领域,深度神经网络(DNN)已经成为推动技术创新的基石。然而,其预测的
- 【Java】已解决java.sql.SQLRecoverableException异常
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 深度学习流体力学【干货】
人工智能交叉前沿技术,
人工智能深度学习python机器学习
深度学习作为一种新兴的机器学习技术,为流体科学的研究提供了新的思路和方法。通过对大量数据的学习和分析,深度学习模型可以自动提取特征和模式,为流体科学中的复杂问题提供解决方案。然而,深度学习在流体科学中的应用还面临一些挑战,需要进一步研究和探索。未来,深度学习与传统流体力学方法的结合将成为流体科学研究的重要方向,多模态数据的融合、模型的可解释性、实时预测和控制等将是深度学习在流体科学中发展的重点。相
- 使用GPU进行机器学习训练时,如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少,应该如何优化?
十子木
机器学习深度学习人工智能
是否需要优化?如果任务运行正常:无需干预(GPU设计本就是优先榨干计算性能)。如果出现卡顿或效率低下:增大batch_size:提升显存占用,减少数据搬运次数(但需避免OOM)。启用混合精度:torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流:避免频繁的小数据拷贝(如DataLoader的num_workers设置)。
- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
python打卡60天人工智能深度学习机器学习
目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前
- DAY 45 Tensorboard使用介绍
HINOTOR_
Python训练营python开发语言
目录DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战:MLP和CNN模型作业:对resnet18在cifar10上采用微调策略下,用tensorboard监控训练过程。DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操
- 机器学习中为什么要用混合精度训练
十子木
机器学习机器学习人工智能
目录FP16与显存占用关系机器学习中一般使用混合精度训练:FP16计算+FP32存储关键变量。FP16与显存占用关系显存(VideoRAM,简称VRAM)是显卡(GPU)专用的内存。FP32(单精度浮点):传统深度学习默认使用32位浮点数每个参数占用`4字节`例如:1亿参数的模型→约400MB显存FP16(半精度浮点):每个参数占用`2字节`(直接减半)相同模型→约200MB显存双精度浮点(FP6
- 【大模型学习 | BLIP2原理】
九年义务漏网鲨鱼
人工智能深度学习语言模型多模态大模型
BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前(2023)的图文模型都是基于端到端训练方式,大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型,作者提出一种使
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- 入门pytorch-联邦学习
四代机您发多少
pytorch人工智能python
本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码,同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了,就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN,他们希望使用这些数据来训练机器学习模型,但是又各
- 《UNIX环境高级编程》笔记 第三章——文件IO(2)
day_day_hard_up
Linux系统编程笔记linuxc语言unix
1.简介本文是上一篇笔记文件IO(1)的续写,接下来继续补充一些文件IO特性以及介绍剩下的一些函数。文件IO的读写效率与调用时传入的buf大小有关,也与打开的文件描述标志有关(O_SYNC和O_DSYNC),影响效率IO效率的相关函数有sync、fsync和fdatasync。理解dup、dup2和fcntl函数的预前知识:(1)每个进在进程表中都有一个记录项,记录项包含一张打开的文件描述符表,每
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
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/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交