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唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
- AAAI—24—Main—paper(关于Multi—Modal的全部文章摘要)
我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界,包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等,当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习(视觉,听觉,语言等)不同模态融合交织的信息。下游任务(1)视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
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SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
t0_54manong
大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
- 一文搞懂 Cursor 内部工作原理~
zz_jesse
介绍了Cursor,一个结合了AI技术的代码编辑器,它通过深度学习和语义索引的方式,提升了开发者的工作效率。Cursor通过与VSCode相似的界面和功能,以及自己的AI特性,实现了代码的智能化编辑和错误检查。译文从这开始~~你可能已经看到新闻:OpenAI正以高达30亿美元的价格收购Windsurf!与此同时,Cursor的母公司Anysphere也正在以90亿美元估值融资9亿美元!这对于代码生
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 如何让AI真正理解你的意图(自适应Prompt实战指南)
nine是个工程师
大语言模型人工智能prompt
目前的LLM模型,在理解用户意图方面,正在使用自适应Prompt技术,来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言:为什么你的AI总是"答非所问"?相信很多人都遇到过这样的情况:你问:“帮我写一个Python爬虫”AI答:给你一堆理论知识和完整教程(你只想要简单代码)你问:“推荐一部电影”AI答:推荐了《教父》(你想看轻松喜剧)你问:“解释一下机器学习”A
- AI人工智能与机器学习的大数据融合应用
AI智能探索者
人工智能机器学习大数据ai
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词:AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要:本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构,对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系,给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理,并通过Python源代码进行说明
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究(续)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势
AI大模型应用之禅
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AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势关键词:人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要:本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发,详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势,包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节,如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 深度学习核心知识简介和模型调参
研术工坊
深度学习知识和技巧深度学习人工智能python
深度学习模型调优就像调制一道复杂的菜肴,需要掌握多种"调料"的用法。本文将为您详解这些关键"调料",帮助您烹饪出高性能的模型。###核心参数及其影响####1️⃣Loss(损失函数)**基本介绍**:衡量模型预测与真实值差距的指标,是模型优化的指南针。**生活类比**:想象你在教小孩认识动物:-**完美情况**:小孩看到猫说"猫",看到狗说"狗"→Loss=0-**有错误**:小孩看到猫说"狗"→
- 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉?计算机视觉,其实就是教机器怎么像我们人一样,用摄像头看看周围的世界,然后理解它。比如说,它能认出这是个苹果,或者那边有辆车。除此之外,还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息,帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像,然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗?人类依赖视觉,找辆汽车轻而易举,毕竟汽车那么大,一眼就能看出来,所以常误以为计算机视觉简单,
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
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2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
1989
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本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐(可大幅加速训练)前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN?GAN就像
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作者:“码上有前”文章简介:深度学习欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言深度学习中的归一化与正则化技术:原理、实践与应用摘要:本文深入探讨深度学习中批量归一化(BN)、层归一化(LN)、标准化以及正则化等关键技术。详细阐述它们的基本原理,包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等;通过丰富的实例和对应代码,展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式,以及对模型训练和性能的影响;同时,对比分析各项技术的特点和
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Python已成为世界上最受欢迎的编程语言之一,这要归功于它的简单性、多功能性和广泛的应用程序。凭借其广泛的库和框架,Python可用于从Web开发到机器学习以及介于两者之间的任何内容。在Python中,最流行的数据分析和操作库之一是Pandas,它提供了处理表格数据的强大工具。在本教程中,我们将使用Python和屏幕亮度控制库来探索如何控制笔记本电脑屏幕亮度。我们将向您展示如何使用Python通
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量子神经网络:从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNNs)是量子计算与经典机器学习相
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- 深度学习基础与应用:从理论到实战
创新工场
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深度学习神经网络人工智能机器学习深度学习
网络架构概述本文探讨的深层神经网络结构如下:输入层:3个神经元第一隐藏层:5个神经元第二隐藏层:5个神经元第三隐藏层:3个神经元输出层:1个神经元输出层隐藏层3隐藏层2隐藏层1输入层输出神经元3.1神经元3.2神经元3.3神经元2.1神经元2.2神经元2.3神经元2.4神经元2.5神经元1.1神经元1.2神经元1.3神经元1.4神经元1.5输入1输入2输入3数学符号定义符号含义维度XXX输入数据3
- 大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图
东锋17
人工智能大模型智能体人工智能
大模型与智能体:螺旋共生,绘就智能新蓝图在人工智能的前沿领域,大模型与智能体宛如两颗璀璨的星辰,以一种精妙的螺旋共生关系,重塑着智能世界的格局,深刻影响着我们生活与工作的方方面面。大模型:构筑智能大厦的基石大语言模型,像广为人知的GPT-4、通义千问等,凭借在海量数据中深度学习的锤炼,展现出卓越的语言理解与生成天赋。它们就像知识渊博的学者,能熟练应对各类自然语言任务。无论是洋洋洒洒的文章创作,还是
- 深度学习之迁移学习
路溪非溪
人工智能迁移学习机器学习
认识迁移学习迁移学习(TransferLearning)是机器学习中的一种重要技术,其核心思想是将在一个任务上学习到的知识(模型参数、特征表示等),迁移应用到另一个相关但不同的任务中,从而提升新任务的学习效率和性能,尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型,但现实中面临以下挑战:数据稀缺:例如医疗影像分析(罕见疾病样本少)
- 【机器学习】解密计算机视觉:CNN、目标检测与图像识别核心技术(第25天)
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 【深度学习-Day 35】实战图像数据增强:用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集
吴师兄大模型
深度学习入门到精通深度学习pytorchtensorflow人工智能python大模型LLM
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- 【深度学习】【入门】Linear和flatten
学习中的阿陈
深度学习人工智能
1.Linear1.Linear的概念Linear层,通常也被称为全连接层,是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接,这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后,Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合,
- SUNDAE-一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3DGS模型
huarzail
3DGS剪枝3d算法
清华大学人工智能产业研究院、伦敦帝国理工学院、北京航空航天大学、北京理工大学、中国科学院大学、香港中文大学(深圳)、中国电信人工智能研究院(TeleAI)EVOL实验室的研究人员联合推出了一种新的3D场景表示方法-SUNDAE,它通过一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3D高斯溅射(3DGaussianSplatting,简称3DGS)模型,同时使用神经网络补偿来保持渲染质量。项目主页:SUND
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$