温涛
温涛

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分

目录

大概运作模式

 Encoder与Decoder对比

那为什么要用masked Self-attention呢 

怎么让输出停下来

AT vs NAT

cross-attention

Decoder接受的输入

大概运作模式

将Encoder的输出丢入到Deconder中，每一个输出会有一个distribution对应概率表，其中得分最高的即是现在的输出

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第1张图片

当在第二步时我们既有BEGIN作为输入也有机作为输入

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第2张图片 然后以此类推，但是有可能接受到错误的信息导致一步错步步错的结果（这个问题怎么解决最后再讲）

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第3张图片

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第4张图片

 Encoder与Decoder对比

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第5张图片

 通过这个图我们会发现，如果我们把Decoder中间这块遮住，那么Encoder与Decoder就差不多

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第6张图片

这里加了个mask，这个mask是什么意思呢

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第7张图片 

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第8张图片

 

原来的self attention，b1会考虑所有a1到a4而，masked self-attention，b1只关心a1，而b2只关心a1和a2

那为什么要用masked Self-attention呢 

Deconder用self-attention是因为Decoder常常可以拿到一大批数据，而Encoder拿得是Decoder的输出，而Decoder的输出是一个一个产生的，现有a1才有a2

怎么让输出停下来

在distruibution里面加入end，它可以和begin是同一字符也可以是不同字符P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第9张图片

 P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第10张图片

AT vs NAT

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第11张图片

 P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第12张图片

AT是一个一个丢进去，而Nat是一堆丢进去要判断结束要设置一个分类器。当然AT的效果好但是NAT速度快（并行处理）

cross-attention

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第13张图片其中两个输入来自decoder，一个输入来自encoder

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第14张图片

 其中q来自decoder，k和v来的encoder这个就是cross attention

Decoder接受的输入

 在原始paper里，Encoder有好多层，都是拿Encoder最后一层的输出去给Decoder。但是也不一定这样，下图指出了可能性

 

P11机器学习--李宏毅笔记（Transformer Decoder）Testing部分_第15张图片

到这里讲的都是训练好的模型怎么做testing，而没有讲怎么训练，下一章我们会将怎么训练

你可能感兴趣的:(机器学习李宏毅,transformer,深度学习,人工智能,pytorch,机器学习)

  • 科技创新：改变生活的力量与未来趋势 jiemidashi 科技生活人工智能经验分享
    人工智能在智能客服中的应用越来越普遍。它改变了传统的客服模式。AI可以快速回答用户的问题，提高了客服效率和服务质量。首先，人工智能能够处理大量信息。智能客服可以在几秒钟内回应客户的请求。这比人工客服快得多。客户不需要等待很久就能得到答案。举个例子，某电商平台使用AI聊天机器人来处理用户咨询。这个机器人能够24小时工作，随时解决问题。这样，顾客体验得到了显著提升。其次，人工智能能提供个性化服务。通过
  • Cursor 终极使用指南：从零开始走向AI编程 二川bro 智能AI前端AI编程
    Cursor终极使用指南：从零开始走向AI编程问什么是cursor?mindmaproot(Cursor核心功能)智能编码代码生成自动补全错误修复项目管理多窗口布局版本控制终端集成个性设置主题定制快捷键配置插件扩展AI协作对话编程知识检索文档生成前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc
  • CCF CSP 第30次（2023.05）（2_矩阵运算_C++）（暴力破解）(矩阵相乘) Dream it possible！ CCFCSP认证矩阵c++算法
    CCFCSP第30次（2023.05）（2_矩阵运算_C++）题目背景：题目描述：输入格式：输出格式：样例输入样例输出：样例解释：子任务：提示：解题思路：思路一（暴力破解）：代码实现代码实现：部分代码解读时间限制：5.0s空间限制：512.0MB题目背景：Softmax(Q×KT/√d)×V是Transformer中注意力模块的核心算式，其中Q、K和V均是n行d列的矩阵，KT表示矩阵K的转置，×表
  • 大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 网络安全大白 科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
  • Gemma 3 发布：最强单 GPU/TPU 可运行模型，性能超 Llama-405B！ 新加坡内哥谈技术 人工智能自然语言处理语言模型深度学习copilotllama
    每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/GoogleDeepMind再次掀起AI界的狂潮，正式推出Gemma3——一款轻量级但性
  • C语言：define定义常量和定义宏（详解） 橘颂TA C语言c语言开发语言
    本篇博客给大家带来的是#define定义常量和#define定义宏的方法文章专栏：C语言若有问题评论区下讨论，我会及时回答❤❤欢迎大家点赞、收藏、分享你们的支持就是我创造的动力今日思想：本来就一无所有，何必瞻前顾后呢！1、预定义符号intmain(){printf("%s\n",__FILE__);//打印当前编译的源文件printf("%d\n",__LINE__);//代码的行号printf(
  • 大模型生成人物关系思维导图的实战教程 herosunly 大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。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。  本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮
  • 轻松掌握：Milvus向量数据库部署与RAG使用技巧 威研威语 人工智能数据库milvus数据库人工智能RAG
    Milvus简介Milvus是一款开源的向量数据库，由Zilliz开发并维护，适合用于机器学习和人工智能领域。是一款专为处理向量查询而设计的数据库，Milvus能够对万亿级向量进行索引。Milvus官网：https://milvus.io/Milvus中文文档：https://www.milvus-io.com/Milvus部署环境准备Linux操作系统Docker19.03或更高版本Docker
  • 《深度剖析：鸿蒙系统下智能NPC与游戏剧情的深度融合》 人工智能深度学习
    在游戏开发领域，鸿蒙系统的崛起为开发者们带来了前所未有的机遇与挑战。尤其是在开发基于鸿蒙系统的人工智能游戏时，实现智能NPC的行为逻辑与游戏剧情紧密结合，成为了打造沉浸式游戏体验的关键。鸿蒙系统作为一款面向全场景的分布式操作系统，具有强大的多设备协同能力和出色的性能表现。这为人工智能游戏的开发提供了坚实的基础，使得游戏能够在不同设备上流畅运行，并且实现数据的无缝同步。而人工智能技术的融入，则为游戏
  • 《解锁华为黑科技：MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》 人工智能深度学习
    在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，人工智能与操作系统的融合已成为推动科技发展的核心驱动力。华为作为科技领域的先锋，其AI开发框架MindSpore与鸿蒙系统的深度集成备受瞩目，开启了智能生态的新篇章。华为MindSpore：AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来，迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构，为开发者提供了全场景的AI开发支持。从设计理念上看，MindS
  • Python API接口 君王的羔羊 PythonAIpython
    人工智能机器人EverydayWechat老李API图灵机器人：http://www.turingapi.com/（需求实名制认证，并每天免费数量只有100条）青云客智能聊天机器人：http://api.qingyunke.com/（无须申请，无数量限制，但有点智障，分手神器。分手神器，慎用）智能闲聊（腾讯）：https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用
  • 梯度下降法以及随机梯度下降法 HKkuaidou 人工智能深度学习pythonpytorch
    梯度下降法就是在更新weight的时候，向函数值下降的最快方向进行更新，具体的原理我就不再写了，就是一个求偏导的过程，有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程，地址为：https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码，我们还是先看一下运行的效果图：相关pyth
  • pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能pytorch分类
    cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
  • Python漂浮爱心代码 Want595 趣味编程python开发语言
    目录系列文章前言小海龟漂浮爱心完整代码尾声系列文章序号直达链接表白系列1Python无法拒绝的表白界面（完整代码）_python玫瑰花雨编程-CSDN博客2Python满屏飘字表白代码（完整代码）_抖音同款满屏飘字表白代码(python版)-CSDN博客3Python无限弹窗满屏表白代码（完整代码）_python弹窗满屏幕-CSDN博客4Python李峋同款跳动的爱心（完整代码）_python绘制
  • 数据挖掘技术介绍 柒柒钏 数据挖掘数据挖掘人工智能
    数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务 彬彬侠 PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失，可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX，softmax计算如下：softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数 彬彬侠 PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程 算法如诗 物理信息网络（PINN）神经网络人工智能深度学习物理信息网络
    基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网
  • 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲 图神经网络入门到精通人工智能
    小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
  • 1985-2024年地级市人工智能专利数据 经管数据库 人工智能
    《地级市人工智能专利数据（1985-2024）》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市，时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中，参照《关键数字技术专利分类体系（2023）》，依据其中“人工智能”类技术的专利分类号，结合国家知识产权局所提供的信息，对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上，从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利，并进行数量统计，数据涵
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类 每天五分钟玩转人工智能 深度学习框架pytorch深度学习pytorch分类GoogLeNet人工智能CAFIR10
    本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
  • Deepseek:物理神经网络PINN入门教程 天一生水water 神经网络人工智能深度学习
    一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
  • 基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT Evaporator Core 人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
    随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域，文本数据（如电子病历、医学文献、临床报告）具有高度的专业性和复杂性，传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
  • python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程 快撑死的鱼 Python算法精解算法
    随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理，还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文，可以全面掌握手写数字
  • 《今日AI-人工智能-编程日报》 小亦工作室 人工智能
    1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型，开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称，首款通用型AI智能体Manus已问世，能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链，并在虚拟环境中灵活调用工具，标志着AI从“Reasoner”走向“Agent”阶段。Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
  • 1章5节：大模型术语解读与从生成到推理的演进 DAT｜R科学与人工智能 人工智能
    在人工智能的浩瀚宇宙中，大模型正以前所未有的速度演进，推动着科技变革的新浪潮。从多模态到通用模型，再到行业模型，人工智能的边界不断拓展，为各行各业带来了全新的机遇与挑战。本篇文章将深入剖析大模型相关的核心术语，探讨其内涵、应用及发展趋势，并回顾大模型从生成到推理的演进历程，解析全球科技巨头与国内前沿企业在这一领域的竞争与创新。让我们一同探索大模型的演进脉络，把握智能时代的发展脉搏。一、剖析大模型相
  • 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现 羊小猪~~ 深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
  • 云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件 云计算
    开源项目推荐KubeAIKubeAI是一个K8s上的AI推理操作器，旨在简化在生产环境中部署和管理大型语言模型（LLM）、向量嵌入和语音处理等机器学习模型。它提供与OpenAI兼容的API，支持在CPU和GPU上运行，并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统，能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。此外，它内置了模型代理，优化了键值缓存利用率，从而显著提升系
  • Microsoft Fabric 功能更新！更多智能优化，数据平台更强大
    近期，微软MicrosoftFabric又更新了，大大增强了AI方面的功能。迅易科技作为微软13年来紧密的生态合作伙伴，为300+行业头部客户实施1000+项目。今天，我们带大家来看下，MicrosoftFabric有什么新玩法？一年前，微软正式推出了一款端到端数据平台，MicrosoftFabric（国际版）是一个集成一体化的平台，提供支持各种数据项目的人工智能驱动服务，帮助所有数据团队能够更快
  • windows下源码安装golang 616050468 golang安装golang环境windows
             系统： 64位win7， 开发环境：sublime text 2，  go版本： 1.4.1    1.  安装前准备(gcc, gdb, git)        golang在64位系
  • redis批量删除带空格的key bylijinnan redis
    redis批量删除的通常做法： redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del 上面的命令在key的前后没有空格时是可以的，但有空格就不行了： $redis-cli keys "blacklist*" 1) "blacklist:12: [email protected]
  • oracle正则表达式的用法 0624chenhong oracle正则表达式
      方括号表达示 方括号表达式 描述 [[:alnum:]] 字母和数字混合的字符 [[:alpha:]] 字母字符 [[:cntrl:]] 控制字符 [[:digit:]] 数字字符 [[:graph:]] 图像字符 [[:lower:]] 小写字母字符 [[:print:]] 打印字符 [[:punct：]] 标点符号字符 [[:space:]]
  • 2048源码(核心算法有，缺少几个anctionbar，以后补上) 不懂事的小屁孩 2048
    2048游戏基本上有四部分组成， 1：主activity，包含游戏块的16个方格，上面统计分数的模块 2：底下的gridview，监听上下左右的滑动，进行事件处理， 3：每一个卡片，里面的内容很简单，只有一个text，记录显示的数字 4：Actionbar，是游戏用重新开始，设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现) 写代码的流程 1：设计游戏的布局，基本是两块，上面是分
  • jquery内部链式调用机理 换个号韩国红果果 JavaScriptjquery
    只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象（通过this  因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this（结合下面的setStyles）指向这个对象） function create(type){ var element=document.createElement(type); //this=element;
  • 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算 蓝儿唯美 NoSQL
    全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司，它运营着89个网站，跨越68个国家，三年前开始实验公有云，以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。 云端本身是用于驱动网站的部分小功能的，如搜索框的自动推荐功能，还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。 Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
  • java笔记1 a-john java
    1，面向对象程序设计（Object-oriented Propramming，OOP）：java就是一种面向对象程序设计。 2，对象：我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说，对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型，哈士奇可以是狗的一个实例，也就是对象。 3，面向对象程序设计方式的特性：     3.1 万物皆为对象。    
  • C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点（一） aijuans C/C++求职面试必备考点
            找工作在即，以后决定每天至少写一个知识点，主要是记录，逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益，后学幸运之至也。如有错误，还希望大家帮忙指出来。感激不尽。        后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的，咱人笨，以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
  • 程序员写代码时就不要管需求了吗？ asia007 程序员不能一味跟需求走
          编程也有2年了，刚开始不懂的什么都跟需求走，需求是怎样就用代码实现就行，也不管这个需求是否合理，是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样，但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码，而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理，那么，我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。       我的技术不是很好，但是就不代
  • Activity的四种启动模式 百合不是茶 android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
    android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;   启动模式xml中配置     <activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
  • Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别 bijian1013 javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
    Spring不但支持自己定义的@Autowired注解，还支持由JSR-250规范定义的几个注解，如：@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。   1. @Autowired    @Autowired是Spring 提供的，需导入    Package:org.springframewo
  • Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2 sunjing ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
    JAX-WS SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)   Which style of WSDL
  • 【Hadoop二】Hadoop常用命令 bit1129 hadoop
    以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例，   hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop，需要说明的是，这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行   Hadoop HDFS相关命令  hadoop fs -ls  列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
  • java异常处理（初级） 白糖_ javaDAOspring虚拟机Ajax
    从学习到现在从事java开发一年多了，个人觉得对java只了解皮毛，很多东西都是用到再去慢慢学习，编程真的是一项艺术，要完成一段好的代码，需要懂得很多。 最近项目经理让我负责一个组件开发，框架都由自己搭建，最让我头疼的是异常处理，我看了一些网上的源码，发现他们对异常的处理不是很重视，研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码，通过他们对异常处理的解决方案，我终
  • 记录整理-工作问题 braveCS 工作
    1）那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。 2）今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题，以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
  • org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压，支持中文 bylijinnan apache
    刚开始用java.util.Zip，发现不支持中文（网上有修改的方法，但比较麻烦） 后改用org.apache.tools.zip org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子 下面的程序根据实际需求，实现了压缩指定目录下指定文件的方法 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWrit
  • 读书笔记-4 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、JSTL 核心标签库标签 2、避免SQL注入 3、字符串逆转方法 4、字符串比较compareTo 5、字符串替换replace 6、分拆字符串 1、JSTL 核心标签库标签共有13个， 学习资料：http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html 功能上分为4类： (1)表达式控制标签：out
  • [物理与电子]半导体教材的一个小问题 comsci 问题
          各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴       书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴       我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
  • Flashback Database --闪回数据库 daizj oracle闪回数据库
    Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的， 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性，必须启用自动撤销管理表空间。 在Oracle 10g中， Flash back家族分为以下成员： Flashback Database， Flashback Drop，Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
  • 简单排序:插入排序 dieslrae 插入排序
    public void insertSort(int[] array){ int temp; for(int i=1;i<array.length;i++){ temp = array[i]; for(int k=i-1;k>=0;k--)
  • C语言学习六指针小示例、一维数组名含义，定义一个函数输出数组的内容 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p; int i = 5; char ch = 'A'; //p = 5; //error //p = &ch; //error //p = ch; //error p = &i; //
  • centos下php redis扩展的安装配置3种方法 dcj3sjt126com redis
    方法一 1.下载php redis扩展包  代码如下 复制代码 #wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz 2 tar -zxvf 解压压缩包，cd /扩展包 （进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录，/usr/local/php/bin/phpize (一定要
  • 线程池(Executors) shuizhaosi888 线程池
    在java类库中，任务执行的主要抽象不是Thread，而是Executor，将任务的提交过程和执行过程解耦 public interface Executor { void execute(Runnable command); }   public class RunMain implements Executor{ @Override pub
  • openstack 快速安装笔记 haoningabc openstack
    前提是要配置好yum源 版本icehouse，操作系统redhat6.5 最简化安装，不要cinder和swift 三个节点 172 control节点keystone glance horizon 173 compute节点nova 173 network节点neutron control /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward =
  • 从c面向对象的实现理解c++的对象（二） jimmee C++面向对象虚函数
    1. 类就可以看作一个struct，类的方法，可以理解为通过函数指针的方式实现的，类对象分配内存时，只分配成员变量的，函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。 2. c++中类的构造函数，就是进行内存分配(malloc)，调用构造函数 3. c++中类的析构函数，就时回收内存(free) 4. c++是基于栈和全局数据分配内存的，如果是一个方法内创建的对象，就直接在栈上分配内存了。 专门在
  • 如何让那个一个div可以拖动 lingfeng520240 html
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
  • 第10章 高级事件（中） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 计算两个经纬度之间的距离 roadrunners 计算纬度LBS经度距离
    要解决这个问题的时候，到网上查了很多方案，最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。 /** * * @param longitudeA * 经度A点 * @param latitudeA * 纬度A点 * @param longitudeB *
  • 最具争议的10个Java话题 tomcat_oracle java
    1、Java8已经到来。什么！？ Java8 支持lambda。哇哦，RIP Scala！ 　　随着Java8 的发布，出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论，最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围，但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。 　 　2、Java 9 即将到来 　　 Oracle早在8月份就发布
  • zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟) 阿尔萨斯 rar
    题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。 解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他