vgg16的网络结构

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》 ShuQiHere 机器学习深度学习神经网络
【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。然而，随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升，传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下，神经网络重新进入了研究者们的视野，并逐步演变为深度学习，成为解决复杂问题的强大工具。今天，我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程，揭示这些
神经网络深度学习梯度下降算法优化海棠如醉人工智能深度学习
【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069/2761936梯度下降数学原理
李宏毅机器学习笔记 2.回归 Simone Zeng 机器学习机器学习
最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef开源内容：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes本篇文章对应视频中的P3。另外，最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》，会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器
深度学习路线，包括书籍和视频 jjm2002 深度学习深度学习人工智能
深度学习是一个广泛而快速发展的领域，涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线，包括书籍和视频资源。入门阶段：理解基础知识：书籍：《深度学习》（DeepLearning）IanGoodfellow,YoshuaBengio和AaronCourville著。这是深度学习领域的权威书籍，适合初学者。书籍：《神经网络与深度学习》（NeuralNetworksandDeepLearning）Micha
神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记第一周林间得鹿吴恩达深度学习系列课程笔记深度学习神经网络笔记
神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记。深度学习简介什么是神经网络深度学习一般是指训练神经网络。那么什么是神经网络？课程以房价预测的例子来说明
小白初探｜神经网络与深度学习神奇的代码在哪里人工智能深度学习神经网络人工智能外接显卡
一、学习背景由于工作的原因，需要开展人工智能相关的研究，虽然不用参与实际研发，但在项目实施过程中发现，人工智能的项目和普通程序开发项目不一样，门槛比较高，没有相关基础没法搞清楚人力、财力如何投入，很难合理管控成本以及时间。为搞清楚情况，老年博主决定一步一个脚印，好好自学。在写本文时，博主已学到一定阶段了，趁有时间，通过博文记录下来，以免遗忘。二、学习准备常年的学习告诉我们，一门学科要快速入门，主流
神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记砍树＋c＋v 深度学习神经网络 pytorch 人工智能 python 回归笔记
Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist
【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络倏然希然_ 深度学习与神经网络神经网络深度学习人工智能
目录神经网络概览神经网络表示含有一个隐藏层的神经网络（双层神经网络）计算神经网络的输出多样本的向量化向量化实现的解释激活函数（Activationfunctions）一些选择激活函数的经验法则：为什么需要非线性激活函数？激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第
2023年度佳作：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战鸭鸭渗透人工智能 AIGC agi 语言模型自然语言处理
目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现，很容易混淆，甚至把人搞懵。LLM：LargeLanguageModel，即大语言模型，旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大，包含成
Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法爱喝咖啡的加菲猫强化学习强化学习神经网络 pytorch
一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_
基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法谦谦菜鸟深度学习机器学习人工智能
传统做法现阶段局限创新方法结果相关工作目前推荐算法基于矩阵分解的推荐算法基于深度学习的推荐算法基于图神经网络的推荐算法创新点模型设计本文的核心任务是训练出一个模型LGDL模型框架嵌入层ID特征嵌入评论文本特征嵌入前向传播层关联关系提取偏好特征提取评分预测层模型优化传统做法利用深度学习方法从用户ID、评论文本等数据中提取其中所隐藏的用户物品特征，根据该特征预测用户对新物品的打分从而给出推荐是传统推荐
神经网络与深度学习（五）——人工神经网络和卷积神经网络吴丞楚20012100032
姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN)，是目前各种神经网络的基础，其构造是仿造生物神经网络，将神经元看成一个逻辑单元，其功能是用于对函数进行估计和近似，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习能力。其作用，目前为止就了解到分类。其目的就是在圈和叉之间画出
学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络 qssssss79 深度学习神经网络深度学习学习
目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积3.2转置卷积/微步卷积4典型的卷积神经网络4.1LeNet-54.2AlexNet4.3Inception4.4残差网络利用全连接前馈网络处理图像时的问题：（1）参数太多：对于输入的10010
计划1 JLcucumber
1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集（14+10+11）共35Part3机器学习策略（13+11）共24Part4计算机视觉（11+14+14+(5+6)）共50Part5序列模型（12+10+15）共372.经典网络模型论文ht
[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU 洛杉矶县牛肉板面深度学习人工智能机器学习深度学习
前言：本文解决《神经网络与深度学习》-邱锡鹏第二章课后题。对于习题2-1，平方损失函数在机器学习课程中学习过，但是惭愧的讲，在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。交叉熵损失函数我未曾了解过，只在决策树一节中学习过关于熵entropy的基本概念。借此机会弄清原理，并且尝试着学会应用它。对于习题2-12，考察对混淆矩阵的理解程度和计算。其中宏平均和微平均是我未曾学习过的概念，借此
【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础 HBU_David AI 深度学习人工智能 python
人工智能、机器学习、深度学习之间的关系神经网络与深度学习的关系“深度学习”和“传统浅层学习”的区别和联系神经元、人工神经元MP模型单层感知机SLP异或问题XOR多层感知机MLP前馈神经网络FNN激活函数ActivationFunction为什么要使用激活函数？常用激活函数有哪些？均方误差和交叉熵损失函数，哪个适合于分类？哪个适合于回归？为什么？
神经网络与深度学习day01-基础知识小鬼缠身、深度学习神经网络人工智能 python
今天开始新学期，然后就是每周要在这里发这周的实验报告，CSDN对不起了，你可能不情愿，但是必须要稍微容纳一下我(这个菜比)在这里吹了。第一周的基础知识训练：1、导入numpy库importnumpy2、建立一个一维数组a=[4,5,6]。输出：(1)a的类型；(2)a的各维度的大小；(3)a的第一个元素a=[4,5,6]print(type(a))print(numpy.shape(a))prin
HBU_神经网络与深度学习实验10 卷积神经网络：基于ResNet18网络完成图像分类任务 ZodiAc7 cnn 深度学习 python
目录写在前面的一些内容一、实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务1.数据处理(1)数据集介绍(2)数据读取(3)构造Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验（2022年秋）实验10的实验报告，此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络-下.ipynb，检索时请按对应序号进行检索。本实验编程语
Python练习题：猜数字游戏 BioVS python 开发语言
#题目来源于MOOC课程《神经网络与深度学习》，程序为自己独立编写题目：随机产生一个1-10之间的整数，并提示用户输入1-10的整数进行猜测，判断是否猜中。每次猜完后，提示“太大了”或者“太小了”，猜对之后提示“恭喜你，猜对了！”，并退出程序。当用户才出数字后，询问是否想要继续下一轮游戏，并记录显示用户已参加轮次。对应python程序：importrandomtimes=1#存放第几轮游戏，用于后
2023年度盘点：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型必读书单家有娇妻张兔兔粉丝送书活动 AIGC agi 人工智能福利送书
2023年度盘点智能大模型必读书单概述好书推荐01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》写在末尾：主页传送门：传送送书系列：送书第一期：考研必备书单送书第二期：CTF那些事儿送书第三期：数据要素安全流通送书第四期：MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用送书第五期：Python数据挖掘：入门进阶与实用案
搜索与人工智能码海串游人工智能
前言第一：通过博弈树搜索和启发式搜索的例子了解基于搜索的通用问题求解方法第二：了解人工智能发展的历程和社会影响第三：了解机器学习的基本思想和典型应用第四：了解人工智能应用开发的基本模式内容1.博弈树与剪纸、零和博弈，极大极小策略博弈树与搜索，α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子2.启发式搜索启发式函数，启发式搜索过程，3.人工智能与机器学习人工智能发展历程，专家系统，机器学习，神经网络与深度学习。
2023年度AI盘点 AIGC|AGI|ChatGPT|人工智能大模型 herosunly 优质书籍推荐人工智能 AIGC agi
文章目录0.前言1.《ChatGPT驱动软件开发》2.《ChatGPT原理与实战》3.《神经网络与深度学习》4.《AIGC重塑教育》5.《通用人工智能》0.前言 2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现，很容易混淆，甚至把人搞懵。LLM：LargeLanguageModel，即大语言模型，旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大，包含成百、上千亿的
DL Homework 11 熬夜患者 DL Homework 人工智能深度学习
目录1.被优化函数编辑(代码来源于邱锡鹏老师的神经网络与深度学习的实验）L1.pyop.py（1）SimpleBatchGD（2）Adagrad（3）RMSprop（4）Momentum（5）Adam2.被优化函数编辑3.解释不同轨迹的形成原因，并分析各个算法的优缺点（1）SimpleBatchGD（2）Adagrad（3）RMSprop（4）Momentum（5）Adam总结在展开本次作业之前，
2020-12-07 吴恩达-神经网络与深度学习-第三周编程练习 Vivivivi安
Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-third-week-excercise.git
2020-12-03 吴恩达-神经网络与深度学习-第二周编程练习 Vivivivi安
最近听吴恩达老师的课，写课后作业Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-second-week-excercise
2023年度AI盘点 AIGC|AGI|ChatGPT|人工智能大模型雪碧有白泡泡粉丝福利活动人工智能 AIGC agi
前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现，很容易混淆，甚至把人搞懵。文章目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》LLM：LargeLanguageModel，即大语言模型，旨在理解和生成人类语言。LL
年度大盘点：AIGC、AGI、GhatGPT震撼登场！揭秘人工智能大模型的奥秘与必读书单洁洁！ external AIGC agi 人工智能
这里写目录标题前言01《ChatGPT驱动软件开发》02《ChatGPT原理与实战》03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》05《通用人工智能》前言在2023年，人工智能领域经历了一场前所未有的大爆发，特别是在语言模型领域。新的概念和英文缩写如AIGC、AGI、GhatGPT等频繁出现，给人们带来了极大的困惑和好奇。这些突如其来的名词和缩写不仅让人摸不着头脑，还引发了对人工智能发展的种种
2023年度佳作：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战库库的里昂杂谈人工智能 AIGC agi 语言模型自然语言处理
目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现，很容易混淆，甚至把人搞懵。LLM：LargeLanguageModel，即大语言模型，旨在理解和生成人类语言。LLM的特点是规模庞大，包含成
循环神经网络-RNN记忆能力实验 [HBU] 洛杉矶县牛肉板面深度学习 rnn 深度学习人工智能
目录一、循环神经网络二、循环神经网络的记忆能力实验三、数据集构建数据集的构建函数加载数据并进行数据划分构造Dataset类四、模型构建嵌入层SRN层五、模型训练训练指定长度的数字预测模型多组训练损失曲线展示六、模型评价参考《神经网络与深度学习》中的公式(6.50)，改进SRN的循环单元，加入隐状态之间的残差连接，并重复数字求和实验。观察是否可以缓解长程依赖问题？总结参考原文章：aistudio.b
[23-24 秋学期]NNDL 作业6 卷积 [HBU] 洛杉矶县牛肉板面深度学习深度学习人工智能卷积神经网络
目录一、概念二、探究不同卷积核的作用后接：关于使用pycharm输出卷积图像后图片仍然不清晰的可能原因以及解决方法总结：前言：卷积常用于特征提取实验过程中注意认真体会“特征提取”，弄清楚为什么卷积能够提取特征。一、概念用自己的语言描述“卷积、卷积核、特征图、特征选择、步长、填充、感受野”。大致看了一遍邱锡鹏《神经网络与深度学习》的卷积一节。谈谈我对这些名词概念的理解(理解不足描述不准请见谅)。个人
jsonp 常用util方法 hw1287789687 jsonp jsonp常用方法 jsonp callback
jsonp 常用java方法 (1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串) /*** * 用于jsonp调用 * @param map : 用于构造json数据 * @param callback : 回调的javascript方法名 * @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
多线程场景 alafqq 多线程
0 能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0 对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？ Java多线程 2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007 4 0 0 4 Comment添加评论关注(2) 3个答案按时间排序按投票排序 0 0 最典型的如： 1、
Maven学习——修改Maven的本地仓库路径 Kai_Ge maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
placeholder的浏览器兼容 120153216 placeholder
【前言】自从html5引入placeholder后，问题就来了，不支持html5的浏览器也先有这样的效果，各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放，想了个解决办法，看样子还行，记录一下。【原理】不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果，大概就是用focus和focusout效果。【代码】 <scrip
debian_用iso文件创建本地apt源 2002wmj Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下 2.创建N个挂载点目录如下： debian:~#mkdir –r /media/dvd1 debian:~#mkdir –r /media/dvd2 debian:~#mkdir –r /media/dvd3 …. debian:~#mkdir –r /media
SQLSERVER耗时最长的SQL 357029540 SQL Server
对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息： 1. 执行了多少次 2. 执行的执行计划如何 3. 执行的平均读写如何 4. 执行平均需要多少时间列名 &
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今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下：错误提示信息： An error has occurred.See error log for more details. Reason: com/genuitec/
用正则删除文本中的html标签 adminjun java html 正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。如下： public static String Html2Text(String inputString) { String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串 String textSt
嵌入式系统设计中常用总线和接口 aijuans linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
Java函数调用方式——按值传递 ayaoxinchao java 按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。 public static void main(String[] args) { int a = 2;
ios音量线性下降 bewithme ios音量
直接上代码吧 //second 几秒内下降为0 - (void)reduceVolume:(int)second { KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer]; if (!_flag) { _tempVolume = player.volume;
与其怨它不如爱它 bijian1013 选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
一边时间不够用一边浪费时间 bingyingao 工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。有多少个工作
【Scala八】Scala核心二：隐式转换 bit1129 scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
sudoku slover in Haskell (2) bookjovi haskell sudoku
继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。 board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0, 0,6,0,0,0,8,3,0,1, 7,0,0,3,0,0,0,0,6, 5,0,0,6,4,0,8,0,7,
Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet BrokenDreams linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento 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.util.ArrayList; import java.util.List; /* * 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
《RAW格式照片处理专业技法》笔记 cherishLC PS
注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的一、色彩（空间）管理作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼）注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
使用 Git 下载 Spring 源码编译 for Eclipse crabdave eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码编译 for Eclipse 1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads 配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v 2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
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mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总一、[running][email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数，在下一步进行密码输入 Enter password: //无字符串输入 ERROR 1045 (28000): Access
Google Chrome 为何打压 H.264 dsjt apple html5 chrome Google
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。 Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
yii 获取控制器名和方法名 dcj3sjt126com yii framework
1. 获取控制器名在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId(); 在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id; 2. 获取动作名在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
Android知识总结（二） come_for_dream android
明天要考试了，速速总结如下 1、Activity的启动模式 standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。） singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元 gcq511120594 工作项目管理
高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
linux expect heipark expect
1. 创建、编辑文件go.sh #!/usr/bin/expect spawn sudo su admin expect "*password*" { send "13456\r\n" } interact 2. 设置权限 chmod u+x go.sh 3.
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目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个字体文件。 2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体： sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun fc-cache -f -v
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有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：尽量保持方法简短永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇 shoothao 创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率: A. 背景声音 Noisli:背景噪音与颜色生成器。 Noizio:环境声均衡器。 Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。 Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。 Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。 B. 避免注意力分散 Self Co
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