李沐实用机器学习—

机器学习：k均值 golemon. ML 机器学习均值算法人工智能
所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚
第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现计算机真好丸 pytorch 人工智能 python
文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu
第N5周：Pytorch文本分类入门计算机真好丸 pytorch 分类人工智能
文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi
第TR5周：Transformer实战：文本分类计算机真好丸 transformer 分类深度学习
文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch通过Tran
大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm 2301_76348014 程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展车载诊断技术汽车行业车辆信息安全机器学习人工智能电子电器框架网络架构汽车
我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，
DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用 Evaporator Core #DeepSeek快速入门 DeepSeek进阶开发与应用 spring 自然语言处理
引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公 herosunly DeepSeek从入门到精通 deepseek 大模型人工智能 office wps 智能办公
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩 Echo_Wish Python 笔记从零开始学Python人工智能 Python算法 python 深度学习开发语言
在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型压缩（ModelCompression）是两种有效的技术，可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深
深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决紫雾凌寒智启前沿：AI 洞察・创未来人工智能深度学习 tensorflow pytorch ai
在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。它们引领着AI开发的潮流，吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹？是TensorFlow的全面与稳健，还是PyTorch的灵活与便捷？让我们一同深入剖析，探寻答案。在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是
DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决学无止尽5 机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
做其他的不好吗？别写代码了(4) chalmers_15 ai文章人工智能
AI技术在IT领域的应用确实已经成为一个趋势,这对IT从业者来说既是机遇也是挑战。我们需要客观地看待AI对IT行业的影响:AI可以自动化和优化很多IT工作,如系统监控、故障诊断、代码编写等,这可能会替代一些传统的IT工作岗位。但同时AI也会创造新的IT工作机会,如AI系统的开发、部署和维护,以及利用AI技术进行创新和优化等。未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A
2025 机器学习方向毕业设计选题清单：开题指导与建议 Krin_IT 毕设选题指导毕业设计机器学习人工智能
目录毕设选题选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大家好,这里是海浪学长
景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务景联文科技人工智能科技计算机视觉
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置，可以是二维或三维形式。分割标注：包括语义分割（同一类别的所有实例被视为整体）和实例分割（每
景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型景联文科技人工智能
数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司，致力于为客户提供高质量的数据处理服务，助力企业在人工智能（AI）领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程：数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型 LLM 深度学习人工智能
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络 python 计算机视觉
定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面：轻量级设计：通过精心设计的网络结构和参数优化，在保持较高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特
高效高并发调度架构之群害马架构
以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：通信协议gRPC：基于HTTP/2协议，具有高性能、低延迟的特点，支持二进制序列化（通常搭配Protobuf），非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能，可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基
Anaconda3 介绍和安装 gorgor在码农 #python入门基础 python conda
介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。特点：预装丰富库：包含250+常用的数据科学工具包，无需手动安装。跨平台支持：
TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建小白学视觉论文解读 IEEE TPAMI 深度学习顶刊论文论文解读 TPAMI
论文信息题目：SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法，能够在不使用任何3D标注的情况下，从不完整的RGB
【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类 Carl_奕然机器学习算法学习
K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件
spiking neural network概念学习 Zaгathustra 科研工作深度学习神经网络机器学习
我们认为，SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天，我们有相当成熟的神经形态传感器，来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合，以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实
第二章：13.1 机器学习的迭代发展望云山190 机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型：根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整：对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
深度学习（1)-简单神经网络示例 yyc_audio 深度学习人工智能
我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现
简化版奇异值分解（SVD）方法详解 DuHz 数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并
Python爬虫——网站基本信息 IT·小灰灰 python 爬虫开发语言网络
在智能时代，数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
理论一、大模型—概念伯牙碎琴大模型自然语言处理 ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
Python：第三方库衍生星球 python 第三方库
1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器星际编程喵 Python探索之旅 YOLO python 目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术云博士的AI课堂 AI中的数学人工智能算法数学 AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术人工智能（AI）的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力，也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习：智能的基
SAX解析xml文件小猪猪08 xml
1.创建SAXParserFactory实例 2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例 3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler，并且实例化这个类 4.SAXParser实例的parse来获取文件 public static void main(String[] args) { //
为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长？ brotherlamp linux linux运维 linux资料 linux视频 linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时，恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table，所以问题是： ibdata1存了什么？当你启用了 i
Quartz-quartz.properties配置 eksliang quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。下面是这些默认值的解释 #-----集群的配置 org.quartz.scheduler.instanceName =
informatica session的使用 18289753290 workflow session log Informatica
如果希望workflow存储最近20次的log，在session里的Config Object设置，log options做配置，save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20 session下面的source 里面有个tracing
Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误酷的飞上天空 scrapy
Scrapy版本0.14.4 出现问题现象： ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed 解决方法 1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0' 明确表示不支持任何形式的压缩格式，避免程序的解压
java Swing小集锦永夜-极光 java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框 1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE); 1.2 this.addWindowListener ( new WindowAdapter () { public void windo
强制删除.svn文件夹随便小屋 java
在windows上，从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹，手动删除太麻烦，并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的，所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除，所以只能采用windows命令方式进行删除
GET和POST有什么区别？及为什么网上的多数答案都是错的。 aijuans get post
如果有人问你，GET和POST，有什么区别？你会如何回答？我的经历前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的，POST，一般用于将数据发给服务器之用。这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别？我说这就是个名字而已，如果服务器支持，他完全可以把G
谈谈新浪微博背后的那些算法 aoyouzi 谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针
Connection reset 连接被重置的解决方法百合不是茶 java 字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置被重置的代码如下; 客户端代码; package 通信软件服务器; import java.io.BufferedWriter; import java.io.OutputStream; import java.io.O
web.xml配置详解之filter bijian1013 java web.xml filter
一.定义 <filter> <filter-name>encodingfilter</filter-name> <filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding<
Heritrix Bill_chen 多线程 xml 算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix，其功能极其强大，且扩展性良好，深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱，但它配置较为复杂，且源码不好理解，最近又使劲看了下，结合自己的学习和理解，跟大家分享Heritrix的点点滴滴。 Heritrix的下载（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/）安装、配置，就不罗嗦了，可以自己找找资
【Zookeeper】FAQ bit1129 zookeeper
1.脱离IDE，运行简单的Java客户端程序 #ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient 1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作，需要添加异步处理的代码 2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房，那么Leader/
The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 白糖_ localhost
今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */ 原来最初
javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript 刷新父页面 showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候，如果想在子页面中操作父页面中的某个节点，可以通过如下的进行： window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self 在子页面使用w
编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; public class BookDiscount { /**编程之美买书折扣书上的贪心算法的分析很有意思，我看了半天看不懂，结果作者说，贪心算法在这个问题上是不适用的。。下面用动态规划实现。哈利波特这本书一共有五卷，每卷都是8欧元，如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣，三卷10%，四卷20%，五卷
关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要 chenbowen00 struts WEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件，需要交付客户，因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测，结果发现了诸如跨站执行脚本，远程执行漏洞以及弱口令等问题。下面记录下本次解决的过程以便后续 1、首先从最简单的开始处理，服务器的弱口令问题，首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户，默认是不需要密码的，经过分析发现服务器使用了FTP协议，而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
[电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温 comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区..... 不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢? &nbs
oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数 daizj oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
比较全面的MySQL优化参考 dengkane mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了，可以参考本站的一些优化案例或者联系我，下方有我的联系方式。这是上篇。 1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关在服务器的BIOS设置中，可
C语言homework2，有一个逆序打印数字的小算法 dcj3sjt126com c
#h1# 0、完成课堂例子 1、将一个四位数逆序打印 1234 ==> 4321 实现方法一： # include <stdio.h> int main(void) { int i = 1234; int one = i%10; int two = i / 10 % 10; int three = i / 100 % 10;
apacheBench对网站进行压力测试 dcj3sjt126com apachebench
ab 的全称是 ApacheBench ，是 Apache 附带的一个小工具，专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing ，可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
2种办法让HashMap线程安全 flyfoxs java jdk jni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync) HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security 认证过程
认证简介目录 1.1 认证过程 1.2 Web应用的认证过程 1.2.1 ExceptionTranslationFilter 1.2.2 在request之间共享SecurityContext 1
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mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
MFC和ado数据库使用时遇到的问题你不认识的休道人 sql C++mfc
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Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java 正则表达式
　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。　　equals()判断两个字符串的值是否相等。　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。　　
SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

李沐实用机器学习——数据标注

一、半监督学习

（一）无标签数据的假设

（二）怎样处理无标签数据？

1、self-training

2、Active Learning+Self-training

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