- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 深度学习100问7-向量降维的算法有那些
不断持续学习ing
深度学习机器学习人工智能
一、主成分分析(PCA)PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩,这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密,比如数学好的同学一般物理也不错,化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点,把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解(SVD)SVD呢,就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
- 基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案,旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,具备更高的检测速度和精度,特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集,训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术,YOLO
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- Halcon经典的边缘检测算子
看海听风心情棒
计算机视觉深度学习人工智能
Halcon经典的边缘检测算子文章目录Halcon经典的边缘检测算子1.Sobel算子2.Laplace算子3.Canny算子4.总结关于边缘检测,有许多经典的算子,各大图形处理库都有各自的边缘检测算子,这里简要介绍几种。1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子,使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算,然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
- 概率论中的卷积公式
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概率论卷积公式卷积神经网络概率论概率论与数理统计笔记经验分享
目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么?多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题,例如信号处理中的噪声消除?在统计学中,卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的?卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子?如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性?简介在概率论中,卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
- AI学习记录 - 对抗性神经网络
victor-AI最好的学习方式是画图
人工智能学习神经网络
有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后,一般会先看他的损失函数是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。对抗神经网络其实可以这样子理解,网上一直说生成器和判别器的概念,没有触及到本质。我有一种看法:假如当前场景是输入模糊图片,然后输出高质量图片。当判别器和生成器本来就是一个模型,在不把判别器生成器拆开的时候,我输入一张图片,这个模型输出的是0和1,那这个整
- Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解
Rocky006
python开发语言
概要在神经网络中,激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素,使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数,神经网络仅仅是线性模型的堆叠,无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探讨几种常用的激活函数,包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种,并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换,从而增强神经网络
- 增强语音对车载语音质量测试的挑战
众乐认证
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一、什么是增强语音语音助手是实现智慧车联的关键之一,通过助手,方可去掉按键。其中一个比较典型的功能就是目前比较流行的enhancedsiri。二、增强语音的难点1.语音合成技术语音合成技术在车内环境中的表现至关重要。语音合成采用了混合单元选择系统,结合了单元选择和参数合成的优势,并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用,使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
- TensorFlow和它的弟弟们
活蹦乱跳酸菜鱼
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TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品,它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言(如Pyth
- Datawhale AI夏令营-task03
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DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术,尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性,从而提高模型的泛化能力,使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作,生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化,对于图像而言,数
- 释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
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释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch,作为当前领先的深度学习框架之一,提供了torch.nn.DataParallel这一工具,使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理,从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
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提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- DeepArt——AI美术创作工具,能够帮助生成视觉内容
爱研究的小牛
AIGC人工智能深度学习
一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用,能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络(CNN)和风格迁移算法,能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上,从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像:用户首先需要上传一张内容图像,即他们希望转换成艺术风格的图像。接着,可以从提供的艺术
- Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成
爱研究的小牛
实时互动
一、WonderDynamics介绍WonderDynamics的核心是通过AI驱动的自动化流程,简化和加速虚拟角色动画的制作。其主要功能包括:自动化角色动画:将预录制的动作捕捉数据自动应用到虚拟角色上。实时角色互动:实现虚拟角色与现实场景中的人物和物体实时互动。高精度捕捉和渲染:利用深度学习和计算机视觉技术,捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
- AIGC深度学习教程:Transformer模型中的Position Embedding实现与应用
玩AI的小胡子
embeddingtransformerAIGC人工智能
在进入深度学习领域时,Transformer模型几乎是绕不开的话题,而其中的PositionEmbedding更是关键。对于刚入门的朋友,这篇教程将带你深入了解PositionEmbedding是什么、它如何在Transformer中运作,以及它在不同领域中的实际应用。什么是PositionEmbedding?PositionEmbedding是Transformer模型中一种关键机制,用于弥补模
- 并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
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人工智能深度学习机器学习
并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch,作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了torch.multiprocessing模块,使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练,从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
- 20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用
椰皮糖
深度学习神经网络人工智能深度学习
神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中,Sequential是一个容器(container)类,用于构建神经网络模型。它允许你按顺序(sequential)添加不同的网络层,并将它们串联在一起,形成一个网络模型。这样做可以方便地定义简单的前向传播过程,适用于许多基本的网络结构。Sequential的优点之一是其简洁性和易读性,特别适用于简单的网络结构。然而,对于更复杂的
- GPU算力租用平台推荐
hong161688
gpu算力
在当前快速发展的AI和深度学习领域,GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。这些平台提供了灵活、高效、可扩展的GPU资源,帮助用户解决计算资源不足的问题,加速模型训练、推理及高性能计算等任务。以下是对几个主流GPU算力租用平台的详细推荐,旨在为用户提供全面的选择和参考。一、国内GPU算力租用平台1.阿里云(AlibabaCloud)平台概述:阿里云作为中国领先的云计算服务提供商
- 【Rust日报】 2019-05-14:Rust中哪些特性是零开销抽象的
六六子大顺1
tract-一个神经网络训练库Snips(一家做音频识别的创业公司)出品。在神经网络领域,现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite,微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK,AppleBNNS
- 基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究(Matlab代码实现)
程序辅导帮
算法cnnmatlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法(RIME)2.卷积神经网络(CNN)3.双向门控循环单元(BiGRU)4.注意力机制(AttentionMechanism)三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- 2021勇气读书会——《学习的逻辑》打卡(第二百一十天)
于杰雄
这是我参加勇气读书会打卡第二百一十天我阅读的书籍:《学习的逻辑》出发日期:2021.1.1期待的收获:立足现在,创造未来,让自己的教学能力更上一层楼。一句标语:千里之行,始于足下。小想法:相信明天会更好,我们会战胜困难,迈向更美好的未来。不要放弃每一天的学习,让自己充实起来,加油!勇气读书会,永不散场。深度学习的策略有很多种,思维导图与结构化思维只是其中一个小小的分支而已,而关于学习策略也有更多深
- 什么是计算机视觉?
龙腾AI
计算机视觉人工智能自然语言处理深度学习ai
计算机视觉概述计算机视觉(ComputerVision)又称机器视觉(MachineVision),是一门让机器学会如何去“看”的学科,是深度学习技术的一个重要应用领域,被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景。具体的说,就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体,检测出物体所在的位置,并对目标物体进行跟踪,从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事,以此来模拟人脑视觉系统。因此,计算机视觉也
- 在STM32上实现嵌入式人工智能应用
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stm32人工智能嵌入式硬件
引言随着微控制器的计算能力不断增强,人工智能(AI)开始在嵌入式系统中扮演越来越重要的角色。STM32微控制器由于其高性能和低功耗的特性,非常适合部署轻量级AI模型。本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用,特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。环境准备硬件选择:STM32F746GDiscoverykit,具备足够的计算资源和内存支持复杂模
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- matlab神经网络结果分析,BP神经网络仿真、结果分析
残月灵火
matlab神经网络结果分析
p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0
- 每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库算法数据分析聚类
以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
MoyiTech
人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f