- 2019-3-14晨间日记
yesifeng
起床:早上五点就寝:晚上十点半任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:1.完成前三天单词和句子拍摄,握笔姿势拍摄2.完成清单,助教点评,所有材料的超链接3.完成给宝宝读英文故事改进:1.拍摄让两位继续做,提高积极性和主动性2.营造一种没事可做的虚假印象,男人只有在有竞争时才会有斗志,不要心慈手软3.给宝宝读故事,要提前定好时间习惯养成:跑步做深蹲周目标·完成进度Coursera0%写作0%学习·信
- 推荐大家学习JAVA结合Al
海带土豆
开发语言java学习
AI辅助下的Java学习计划目标设定-**初级阶段**:掌握Java基础语法,理解面向对象编程思想。-**进阶阶段**:熟练运用集合、多线程、网络编程等高级特性。-**实战项目**:完成至少两个综合项目,利用AI辅助提升代码质量和开发效率。-**理论深化**:深入学习Java虚拟机(JVM)原理、设计模式及算法优化。学习资源与AI工具推荐-**在线课程**:Coursera《JavaProgram
- 机器学习·day4梯度下降
#include<菜鸡>
机器学习机器学习人工智能
参考原文地址:https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降?二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法,我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降?批量梯度下降(batchgradientdescent)算法的公式为:其中a是学习率(le
- 卷积神经网络吴恩达coursera
stoAir
吴恩达深度学习笔记cnn人工智能神经网络
ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6
- 机器学习---概率图模型(概率计算问题)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.直接计算法给定模型和观测序列,计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列,求各个状态序列I与观测序列的联合概率,然后对所有可能的状态序列求和,得到。状态序列的概率是对固定的状态序列,观测序列的概率是。,O和I同时出现的联合概率为。然后,对所有可能的状态序列I求和,得到观测序列O的概率,即但是,利用公式计算量很大,是阶的,这种算法不可行。2.
- 努力工作
叶子卷
今天从早忙到晚,中午一点半才吃了午饭,下午实在熬不住趴在会议室小睡了一会,晚上下载了几个很好用的学习软件,强烈推荐coursera,互联网上的资源真的蛮好用的。和现发助教通电话,感受到他柔软的心,大家都要继续前行,继续成长,才能更好的站在一起。想买一个iPadpro,方便学习用。跟弟弟视频,有尝试起夸奖他,感受到他还蛮喜欢这样的方式。尼莫能听懂人话了,实在太可爱了!5:00-6:00打坐6:00-
- 【机器学习】卷积和反向传播
无水先生
机器学习人工智能人工智能神经网络
一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来,卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets,CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么,特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播,您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。(AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释)
- Coursera | Andrew Ng (02-week2-2.10)—局部最优的问题
ZJ_Improve
深度学习正则化以及优化深度学习吴恩达局部最优深度学习
该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记,或相关推导补充等。如有错误,还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上,为了更方便的查阅复习,将其整理成文字。因本人一直在学习英语,所以该系列以英文为主,同时也建议读者以英文为主,中文辅助,以便后期进阶时,为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处:ZJ微信公众
- 《学习之道》第四章上丨怎么把零碎的信息拼起来--组块记忆法
脑科学与学习方法技能
作者简介:[美]芭芭拉·奥克利(BarbaraOakley)现为工程学教授,本科专业(居然是)俄语。小学到高中数理成绩一路垫底,因此热爱文学。职场生活,不得不学习大量新鲜知识,甚至是头疼的数学知识。放下工作,回到学校,竟然学成了工程学博士,后留任教授。在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”,数十万人报名。本书一出版即高居美国亚马逊学习类图书榜首,
- 机器学习---学习与推断,近似推断、话题模型
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习学习人工智能
1.学习与推断基于概率图模型定义的分布,能对目标变量的边际分布(marginaldistribution)或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型,还需确定具体分布的参数,称为参数估计或学习问题,通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量,则参数估计过程和推断十分相似,可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x={x1,x2,···,xn}能分为XE
- 功能强大的国外商业PHP在线教育系统LMS源码,直播课程系统
行动之上
源码免费下载php
源码介绍Proacademy是在线教育一体化的解决方案,用于创建类似于Udemy、Skillshare、Coursera这种在线教育市场。这个平台提供在线课程,现场课程,测验等等,并有一个基于实际业务需要的高级认证插件,程序基于Laravel强大的安全框架。程序配套的原生APP也已发布
- LLM——大型语言模型简介
LinkyuW
语言模型人工智能
在coursera上看到的视频,把一些重要内容的笔记写一下。原视频更加生动,推荐有能力者可以去观看原视频大型语言模型简介-大型语言模型简介|Coursera(翻着翻着发现了别人写过类似的内容,但还是发出来了,毕竟也只是自己的记录而已,感谢捧场的各位)一.LLM是什么?大型语言模型(LLM)是指可以进行预训练并出于特定目的进行微调的大型通用语言模型。1.预训练:预训练是为一般用途而训练,用于解决常见
- Coursera_Stanford密码学公开课 Programming Assignment 1
csh1989
Coursera_密码学
题目:通过11个用同样streamcipher密钥加密的密文求最后一个目标密文的明文:ManyTimePadLetusseewhatgoeswrongwhenastreamcipherkeyisusedmorethanonce.Belowareelevenhex-encodedciphertextsthataretheresultofencryptingelevenplaintextswithas
- 机器学习---概率图模型(隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据(例如训练样本)对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测。概率模型(probabilisticmodel)提供了一种描述框架,将描述任务归结为计算变量的概率分布,在概率模型中,利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。生成式:计算联合分布(,,),判别式:
- 零基础如何自学编程?自学编程资料哪里找?
g6677789
改行学it考研javapythonc++
首先,明确你希望学习的编程语言和领域。例如,Python适合初学者,而Web开发、数据科学和机器学习都是受欢迎的领域。选择合适的编程语言:对于初学者来说,建议选择易学且应用广泛的编程语言,如Python或JavaScript。找到合适的学习资源:有许多免费和付费的在线学习资源。一些推荐的平台包括Codecademy、Coursera、edX、Udemy和KhanAcademy。此外,还有许多优秀的
- 笔记 | 普林斯顿公开课《比特币和数字货币技术》1.3
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公开课地址:https://www.coursera.org/learn/cryptocurrency/home/welcome第一周:密码学和加密货币介绍章节1.3笔记:数字签名签名:1、只有你能签名,但任何人都能验证2、签名和文档唯一对应,不能把签名复制到另一个文档电子签名的API定义:1、generateKeys(keysize)=>(sk,pk)sk:secretesigningkeypk
- 权威的健康养生与医学基础知识科普学习信息汇总
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健康养生与基础医学健康医疗
目录1关于健康与食物营养的权威网址1.1世界卫生组织(WorldHealthOrganization:WHO)1.2美国国家卫生研究院(NationalInstitutesofHealth:NIH)1.3澳大利亚政府健康门户(Healthdirect)1.4国际食品信息委员会(InternationalFoodInformationCouncil:IFIC)2在线课程平台2.1Coursera2.
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
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2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- Coursera吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记(3)
遇见更好的自己
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转载自http://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/78059952神经网络和深度学习—浅层神经网络1.神经网络表示简单神经网络示意图:神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出,这里不再复述。主要需要注意的一点,是层与层之间参数矩阵的规格大小:输入层和隐藏层之间w[1]−>(4,3):前面的4是隐层神经元的个数,后面的3是输入层神经元的个数;b
- Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习(Neural Networks: Learning)
yanglamei1962
机器学习笔记神经网络
9神经网络:学习(NeuralNetworks:Learning)9.1代价函数(CostFunction)神经网络的分类问题有两种:二元分类问题(0/1分类)只有一个输出单元(K=1K=1K=1)多元(KKK)分类问题输出单元不止一个(K>1K\gt1K>1)神经网络的代价函数公式:hΘ(x)=a(L)=g(Θ(L−1)a(L−1))=g(z(L))h_\Theta(x)=a^{(L)}=g(\
- 吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习
选西瓜专业户
吴恩达机器学习吴恩达机器学习
文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类03:51课时62非线性假设09:36对图1那样的作分类,逻辑斯蒂回归中,只要g(θ转X)中的(高次)项足够多,就一定能找出边界但这是2个特征的情况如果有100个特征,二次交叉项会将近5000个
- 神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记
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深度学习神经网络笔记
DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing:broadcastingShallowNeuralNetworkRepresentationcom
- Coursera 北京大学 操作系统原理 笔记
MaverHardcore
OperatingSystems进程(Process)和线程(Thread)进程是系统进行资源分配和调度的独立单位,每个进程都有独立的地址空间进程控制块/进程描述符ProcessControlBlock:操作系统管理进程的一个专门数据结构,记录进程的各种属性,描述其动态变化过程。进程与PCB一一对应。进程表:所有进程的PCB集合。PCB包含:进程描述信息:标识符(processID)、进程名、用户
- 《学习之道》第三章丨有效运用大脑进行记忆的方法-- 工作记忆和长期记忆
脑科学与学习方法技能
欢迎关注“教育者梅梅老师”微信公众号作者简介:[美]芭芭拉·奥克利(BarbaraOakley)现为工程学教授,本科专业(居然是)俄语。小学到高中数理成绩一路垫底,因此热爱文学。职场生活,不得不学习大量新鲜知识,甚至是头疼的数学知识。放下工作,回到学校,竟然学成了工程学博士,后留任教授。在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”,数十万人报名。本书一
- ROS在Rviz中创建自己的自定义地图(pgm地图和自定义尺寸)
Bartender_Jill
linuxubuntuphotoshop图像处理
文章目录前言一、所需工具1.PS工具(任意版本),用于绘制指定尺寸的地图2.图片格式转换网站二、制作步骤1.了解Rviz中网格以及像素的尺寸对应关系2.根据所需地图大小换算要制作的pgm图像尺寸总结前言最近公司布置给我个小任务,要我创建一个自定义尺寸的室内平面地图。该地图最后要用于ROS机器人在模拟环境导航的测试。查了下资料发现网上虽然有相关教程,但很少有提到如何画出较精准的地图,所以自己边找方法
- 交并比(Intersection over union)
双木的木
吴恩达深度学习笔记深度学习知识点储备笔记算法机器学习python深度学习计算机视觉
来源:Coursera吴恩达深度学习课程如何判断目标检测算法运作良好呢?接下来,你将了解到并交比(intersectionoverunion)函数,可以用来评价目标检测算法。交并比(loU)函数做的是计算两个边界框交集和并集之比。两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域),而交集就是这个比较小的区域(橙色阴影表示区域),那么交并比就是交集的大小,这个橙色阴影面积,然
- Coursera吴恩达《深度学习》课程总结(全)
双木的木
吴恩达深度学习笔记AI笔记深度学习神经网络人工智能python
这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记,一共5门课:《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》,最后附上人工智能领域大师访谈,干货满满。第一门课:神经网络和深度学习基础,介绍一些基本概念。(四周)第二门课:深度学习方面的实践,严密的构建神经网络,如何真正让它表现良好。超参数调整,正则化诊断偏差和方差,高级优化算法,如Mo
- 靠谱的在家赚钱的方式有些哪些?在家做副业
优惠券高省
在家赚钱的方式有很多,以下是一些你可以考虑的方法:在线教育:如果你在某个领域有专业知识,比如数学、英语、编程等,你可以创建在线课程并出售。平台如Udemy、Coursera、Codecademy等都提供了这样的机会。写作和翻译:如果你善于写作或翻译,你可以为各种客户提供专业服务。例如,你可以在Upwork、Fiverr或自己的网络中寻找客户。手工艺品销售:如果你擅长制作手工艺品,比如珠宝、木工艺品
- NLP系列学习:CRF条件随机场(1)
云时之间
大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实
- 免费自学编程的12个网站
蓝调之歌
现在,如果你想学编程的话,这12个网站可以帮助你,它们都提供了免费的课程供你学习,因此你无需担心费用的问题。1.Codecademy其中,Codecademy是最受欢迎的免费编程学习网站之一。事实上,已经有超过2400万人通过这家公司的教育模式学会了编程。Codecademy开设的课程有HTML&CSS,JavaScript,jQuery的,PHP,Python和Ruby。2.CourseraCo
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu