- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- pytorch学习笔记(2)--Tensor
ToToBe
pytorch笔记1024程序员节
系列文章pytorch学习笔记(1)–QUICKSTARTpytorch学习笔记(2)–Tensorpytorch学习笔记(3)–数据集与数据导入pytorch学习笔记(4)–创建模型(BuildModel)pytorch学习笔记(5)–Autograd文章目录系列文章Tensor(张量)1.初始化张量2.张量的属性3.张量的操作1.类似numpy的索引和切片2.拼接3.算数操作4.单元素张量5.
- PyTorch学习笔记(三):softmax回归
FriendshipT
PyTorch学习笔记pytorch回归深度学习softmax
PyTorch学习笔记(三):softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision获取数据集读取小批量PyTorch从零开始实现softmax获取和读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数定义优化算法计算分类准确率训练模型预测小结PyTorch模块实现
- PyTorch学习笔记1
zt_d918
训练过程importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式,这里不提model#loss函数定义loss_fn=torch.n
- 小土堆pytorch学习笔记004
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记机器学习深度学习
目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用(1)最大池化画图理解:(2)代码实现:5、神经网络-非线性激活(1)代码实现(调用sigmoid函数)6、神经网络-线性层(1)代码7、网络搭建-小实战(1)完整代码1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用官网地址:pytorch里的nnimporttorchfromtor
- 小土堆pytorch学习笔记003 | 下载数据集dataset 及报错处理
柠檬不萌只是酸i
深度学习人工智能深度学习机器学习pytorchpython
目录1、下载数据集2、展示数据集里面的内容3、DataLoader的使用例子:结果展示:1、下载数据集#数据集importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./test10_dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(ro
- 小土堆pytorch学习笔记005 | 完结,✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
柠檬不萌只是酸i
深度学习学习笔记pytorch机器学习深度学习
目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢?3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子:5、模型训练保存+读取(1)保存(2)读取6、完整的模型训练:(1)代码【model文件】:【主文件】:(2)运行截图:(3)绘图展示:(4)添加训练正确率的完整代码:(5)总结!!!:(6)使用GPU训练7、完整模型验证(1)代码(2)运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间
- 小土堆pytorch学习笔记002
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
目录1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:(2)显示图片:2、Transform的使用3、常见的Transforms(1)#ToTensor()(2)#Normalize()(3)#Resize()(4)#Compose()4、总结:1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnu
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续2)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p30:1.均方差(MeanSquaredError,MSE):(1)注意区分MSE和L2范数:L2范数要开根号,而MSE不需要开根号。用torch.norm函数求MSE的时候不要忘记加上pow(2)。求导:pytorch实现自动求导:第一种方法:torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法:(1)在创建w之后,用来设置w需要求导。(2)在创建w的时候,用w=torch.te
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续1)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p22:1.加减乘除:(1)add(a,b):等同于a+b。(2)sub(a,b):等同于a-b。(3)mul(a,b):等同于a*b。(4)div(a,b):等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘:matmul注意区分:(1)*:表示相同位置的元素相乘;(2).matmul:表示矩阵相乘。对于(2)矩阵的相乘,有三种方式:(1)torch.mm:只适用于二维的tensor,
- 【pytorch】pytorch学习笔记
小白冲鸭
pytorch学习笔记
(实践)p5:线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差?均方误差:即误差的平方和的平均数。p8:1.pytorch不是一个完备的语言库,而是一个对于数据的gpu加速库,所以其没有对string的内键支持,即pytorch的基本类型中不包含string。2.pytorch表示string的方法:(1)onehotencoding问题:1)两个单词之间的相关性并没有在onehot编码中得到体现;2)
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续3)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p41:1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速:.to方法p42:不太懂p43:1.visdom,tensorbroadXp44:p45:1.如何检测过拟合?在train上表现很好,而在test上表现不好。test的目的(没有valset的时候):防止过拟合,选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练,作为最优参数。p46:1.trai
- 小土堆pytorch学习笔记001
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
1、Pytorch环境的配置与安装。(1)建议安装:Anaconda(2)检查显卡:GPU(3)管理环境(不同版本的pytorch版本不同):condacreate-npytorchpython=3.6(4)检测自己的电脑是否可以使用:2、pytorch编辑器的选择(1)pycharm(下载社区版)(2)jupyter(可以交互)启动本地的jupyter:3、为什么torch.cuda.is_av
- Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心
银色尘埃010
本文是Pytorch快速入门第二部分,主要学习记录,主要翻译PytorchAutograd部分教程原文autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分。torch.autograd提供了类和函数,用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导,只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variable对象中即可。一、Tensor(张量)torch.Tensor是程序包的
- pytorch学习笔记(十)
満湫
学习笔记
一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道,解答题太弱了,需要多训练训练这个模块。Loss作用:1.算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播)看官方文档每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均第一个损失函数:L1Loss(差的绝对值取平均)需要注意输入输出N=batch_size你有多少个数据第一个损失函数:MSELoss(平方差误差,平方取平均)稳妥的写法是先
- pytorch学习笔记(八)
満湫
pytorch学习笔记
Sequential看看搭建了这个能不能更容易管理,CIFAR-10数据集进行看一下网络模型CIFAR-10模型123456789输入进过一次卷积,然后经过一次最大池化,尺寸变成16*16了,在经过一次卷积尺寸没变,紧接着进过了一次最大池化,变成了8*8,再经过一次卷积通道数改变32→64,再经过一次池化变成4*4,然后展平,最后输出。(1-2)根据图里面看,32×32经过卷积后的尺寸仍然是32×
- pytorch学习笔记(十一)
満湫
pytorch学习笔记
优化器学习把搭建好的模型拿来训练,得到最优的参数。importtorch.optimimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linearfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset=torchvision.datasets
- pytorch学习笔记(五)
満湫
学习笔记
关注不同的方法输入是什么类型,输出是什么类型。1.Compose主要关注初始化函数从作用内置call的调用方法两种,第一种,直接使用对象,不用使用点,直接调用的是__call__当要调用的时候直接写个Person()按住ctrl+P看看需要填啥参数。2.Totensor的使用输出结果如下3.Normalize归一化输入必须要tensor的均值,标准差,然后看图片的维度计算4.Resize给定的是一
- pytorch学习笔记
満湫
pytorch学习人工智能
torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包,COCO数据集目标检测、语义分割,cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置,train-创建的true是个训练集,transform前面是输出图片的数据类型,“3”是targetimporttorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterda
- pytorch学习笔记(七 )
満湫
pytorch学习笔记
池化类似压缩最大池化-上采样例如给一个3的话就会生成一个3×3的窗口(生成相同的高和宽),给一个tuple就会给出一个相同的池化核。stride默认值就是核的大小dilation在卷积dialation设置之后每一个会和另外的差一个,空洞卷积ceilfloor模式(天花板、地板)floor就是向下取整。按下面的方法走,走的步数默认为核的大小取9个里面的最大值,走到右一图,这种情况只能覆盖6个,其他
- pytorch学习笔记(一)
乌拉圭没有壳
1、今天在学习60分钟pytorchtutorial中2、zip就是把2个数组糅在一起x=[1,2,3,4,5]y=[6,7,8,9,10]zip(x,y)[(1,6),(2,7),(3,8),(4,9),(5,10)]还可以方便建立字典。x=['bob','tom','kitty']>>>y=[80,90,95]>>>d=dict(zip(x,y))[('bob',80),('tom',90),
- Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片
惊鸿若梦一书生
Python深度学习pytorch学习笔记
文章目录GAN网络简介测试判别器和测试生成器测试判别器测试生成器首次生成图片(效果欠佳)生成图片(比较清晰,但还有差距)生成图片(继续优化,输入扩维)生成图片(继续优化,)GAN网络简介生成对抗网络(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow和他的同事在2014年首次提出。GAN是一种非常强大和独特的神经网络架构,用于生成新
- 『PyTorch学习笔记』分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP) VS 模型并行
AI新视界
Pytorch学习笔记pytorch数据并行模型并行DataParallel
分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP)VS模型并行文章目录一.介绍二.并行数据加载2.1.加载数据步骤2.2.PyTorch1.0中的数据加载器(Dataloader)三.数据并行3.1.DP(DataParallel)的基本原理3.1.1.从流程上理解3.1.2.从模式角度理解3.1.3.从操作系统角度看3.1.4.低效率3.2.DDP(DistributedDataParallel)的
- Pytorch学习笔记——autograd
岳野
学习笔记python机器学习深度学习
一、神经网络神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“,每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析,进而修改权值和阈值,一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。机器学习可以看做是数理统计的一个应用,在数理统计中一个常见的任务就是拟合,也就是给定一些样本点,用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系。深度学习同样也是为了这个目的,只不过此时,样本点不再限定为(x,y)点对,而可以是由向量、矩
- PyTorch学习笔记
欢桑
pytorch学习深度学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容:一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将pytorch用用于生产三种不同的方法总结学习目标4月份到来之前学完《PorTorch深度学习实战》学习内容:一pytorch深度学习方法
- Pytorch学习笔记(4)—LSTM序列生成模型
llddycidy
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记
文章目录前言主要内容一、序列生成问题解决方法二、RNN的引入三、LongShortTermMemory(LSTM)4、序列生成音乐本文引用:前言掌握使用PyTorch构建LSTM模型的方法掌握使用LSTM生成MIDI音乐的方法主要内容如何用神经网络做序列生成?RNN与LSTM的工作原理RNN是如何记忆Pattern的?MIDI音乐的原理如何用LSTM作曲一、序列生成问题解决方法将生成问题转化成一个
- PyTorch学习笔记(二)——TensorBoard
routine1o1oo
pytorch
1用途1、训练过程中loss是如何变化的,是否正常或是否按预想的变化,选择什么样的模型2、模型在不同阶段的输出2需要导入的类和常用的方法fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter.add_image()writer.add_scalar()查看SummaryWriter的官方文档直接向log_dir文件夹写入事件文件,可以被Tensor
- 【pytorch学习笔记03】pytorch完整模型训练套路
yierrrrr
DL学习笔记pytorch学习笔记
B站我是土堆视频学习笔记,链接:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?spm_id_from=333.999.0.01.准备数据集train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor
- PyTorch学习笔记
Junoxiang
pytorch学习笔记
1.item()→number方法:item()返回一个数只能用于只包含一个元素的张量。对于其他的张量,请查看方法tolist().该操作是不可微分的,即不可求导.(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02.Tensor(张量)中包含d
- PyTorch学习笔记(4)--神经网络模型的保存和导入
别管我啦就是说
Pytorch学习笔记pythonpytorch
1.numpy矩阵的保存importnumpyasnpa=np.array(2)np.save("nm.npy",a)a=np.load("nm.npy")2.模型的保存和导入将训练好的模型和参数保存下来,下一次使用的时候直接导入模型和参数,和一个已经训练好的神经网络模型一样保存模型importtorch#保存整个神经网络的结构和模型参数torch.save(mymodel,'mymodel.pk
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round