- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- 4.opencv函数--cv2.findContours
xf8964
openCVopenCVpythonfindContours
该函数是查找图片轮廓,函数接收二值图片,函数原型cv2.findContours(image,mode,method,contours=None,hierarchy=None,offset=None)参数说明:image:原图mode:轮廓的检索模式,有四种,常用的是cv2.RETR_EXTERNAL枚举说明cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建
- 技术文档的精髓:规划布局、语言表达与更新维护
重庆钢铁侠
经验分享
本文将从技术文档的规划布局、语言表达以及更新与维护三个方面入手,探讨如何打造一份出色的技术文档,确保信息的系统性、连贯性以及时效性。一:技术文档的规划布局1.1确定文档的整体架构技术文档的规划布局是确保信息呈现系统性和连贯性的关键。首先,需要确定文档的整体架构,这包括章节设置和逻辑顺序。一个好的架构应该能够清晰地指导读者从入门到精通。章节设置:根据文档的目的和受众,合理设置章节。例如,对于深度学习
- 基于深度学习的推荐系统构建:Movielens 数据集
fresh的转码之路
深度学习人工智能机器学习推荐算法
基于深度学习的推荐系统构建:Movielens数据集依赖环境代码语言:python3.11.5开发平台:pycharmtensorflow版本:2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M数据集包含包含6000个用户在近4000部电影上的100万条评分,也包括电影元数据信息和用户属性信息。下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/mov
- 海外抖音技术深度解析:算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer:探索目标检测的新架构关键词:目标检测,深度学习,YOLOv8,Transformer,计算机视觉,卷积神经网络摘要:目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构,进一步
- 图像生成大模型:Imagen 详解
转角再相遇
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近年来,图像生成技术取得了显著进展,推动了计算机视觉和生成对抗网络(GAN)等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型,其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen?Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型,结合了自注意力机制(Self-attentionMechanism)和
- 【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库
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本文摘要:本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群,如果您感兴趣,可以私信我加入我的社群,也可以直接vx联系(文末有名片)v:bdizztt随时
- 实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B(多模态)
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一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库,通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存,其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能,无需修改模型结构,专门设计用于加速大规模语言模型(LLM)的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用,来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括:显存高效性:VLLM能够动态管理显存,
- qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解,attention pool注意力池是什么?
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qwenvl中的attentionpool如何理解,其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候,发现代码里有一个Resampler以及attn_pool,这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样,查了一下:注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化:池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样,提取最重要的特征,减少计
- 计算机视觉与深度学习:使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器(MATLAB源码-Faster R-CNN)
ZhShy23
javascript深度学习
在人工智能领域,计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据,从而做出有意义的决策。其中,目标检测是计算机视觉中的一项关键技术,它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用,在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术,特别是FasterR-CNN模型,来训练一个车辆检测器。文章目录一
- GAN在图像增强中的应用实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像增强技术通过算法改善图像质量,GAN作为一种生成对抗网络,在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练,GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强,包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习,你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用,提高图像处理和深度学习的技能。1
- OpenCV计算机视觉 08 图像的旋转
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图像的旋转下面是一张小猪佩奇的照片,请进行顺时针90度,逆时针90度,180度旋转方法一:使用了NumPy库的np.rot90()函数来实现图像的旋转np.rot90(img,k=-1)表示将输入的图像img顺时针旋转90度,np.rot90(img,k=1)表示将图像逆时针旋转90度。importcv2importnumpyasnp#导入原图img=cv2.imread('小猪佩奇.png')
- 【Python】已解决:WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
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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
- 深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码)
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###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量(Tensors)。张量是一个多维数组,类似于NumPy中的ndarray,但它是基于GPU的,支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包,包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中,可以
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ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型(NLP),全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer,于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍:###一、技术架构与原理1.**技术架构**:ChatGPT建立在Transformer架构之上,这是一种深度学习模型,特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制,允许模型在
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市面上AI绘画工具众多,它们利用深度学习和图像处理技术,为用户提供了丰富的创作体验和可能性。以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比:一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介:Midjourney是一个独立的研究实验室,专注于人工智能绘图,被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域。特点:以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称,能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉
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文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较:文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型,它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源,具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色,能够准确理解中文语境和语义,生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力,能够回答各种问题,提供有用的信息和建议。
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基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统,旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术,这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块:感知模块:负责从外部环境中获取数据,处理和提取特征。深度学习
- 什么是AI显卡,英伟达与AMD显卡的全面对比
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什么是AI显卡?AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器(GPU)。相比传统显卡,AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域,尤其是深度学习中,训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算,这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构,可以显著提升训练速度和模型性能,同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括:深度学习模
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深入了解卷积神经网络(CNN):图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络(CNN)是现代深度学习领域中最重要的模型之一,特别在计算机视觉(CV)领域具有革命性的影响。无论是图像分类、目标检测,还是人脸识别、语音处理,CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展,CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。但对于许多人来说,CNN仍然是一个相对复杂的概念,尤其是初学者可能会被其背后的数学原
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从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra(AI
- 【深度学习】Huber Loss详解
小小小小祥
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文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE(均方误差)与MAE(平均绝对误差)的损失函数,旨在克服两者的
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YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数,以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计,充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节,帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练?高效性:无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展,都能充分利用你的硬件。多功能性:
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问题描述:YOLOV8作为目前主流的深度学习网络,支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型,我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时,应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢?YOLOV8官网:https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- 人工智能OpenCV计算机视觉技术
yzx991013
OpenCV基础全集opencv计算机视觉人工智能
5.3cand可调节边缘检测完整代码:importcv2importnumpyasnp#载入图像,并处理可能的读取错误img_original=cv2.imread('./image/lena.jpg')ifimg_originalisNone:print("无法读取图像文件")raiseSystemExit#创建可调整大小的窗口cv2.namedWindow('Canny',cv2.WINDOW
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
NAR_鱼丸
ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
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 -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。