谁画你多情华发
谁画你多情华发

为什么使用交叉熵损失函数

•使用极大似然原理导出交叉熵损失函数减轻了为每个模型设计损失函数的负担，选择了模型p(y|x)就明确了损失函数logp(y|x)

•损失函数的梯度必须有足够大的预测性，这样才能很好的指导算法的学习。很多输出单元都会包含一个指数函数，当变量取绝对值非常大的负值时函数会变得饱和（函数变得很“平”），函数梯度变得很小，而负的对数似然能够抵消输出单元中的指数效果。（下面的推导过程说明了使用交叉熵损失函数可以抵消sigmoid单元在输入为绝对值很大的负值时出现的梯度很小的情况）

为什么使用交叉熵损失函数_第1张图片

你可能感兴趣的:(机器学习,深度学习,损失函数)

  • 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言 飞300 业界资讯自然语言处理
    具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情，内推链接：https://u.ali
  • 深圳传音控股AI算法岗内推 飞300 人工智能pythonjava业界资讯
    1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。5参与部门AI创新项目，包括自动化测试平台、BPM流程管理等项目开发登录链接：transsion.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码：EVHPB3投递，简历
  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二） 努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法深度学习卷积神经网络
    【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）4.MobileNetV2（2
  • Docker中GPU的使用指南 俞兆鹏 云原生实践docker容器运维
    在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台，允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器，在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时，我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU，从环境准备到实际应用，帮助你充分利
  • 大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试 人肉推土机 大模型最新面试题集锦大全面试人工智能pytorchAI编程语言模型
    1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
  • 基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察 Echo_Wish Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
    友友们好！我的新专栏《Python进阶》正式启动啦！这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
  • R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读 Mrrunsen R语言大学作业机器学习回归r语言
    回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对
  • 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系 longii11 linuxpytorch运维
    一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
  • LLM辅助编程：代码自动生成与优化 AI智能涌现深度研究 计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码，这不仅耗时费力，而且容易出现错误。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于大型语言模型（LLM）的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型，能够理解和生成人类语言。通过训练大量
  • 国内开源深度学习框架 we19a0sen 深度学习人工智能
    目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）三、基础教程1、Paddle
  • 神经网络ＶＳ决策树 Persistence is gold 神经网络决策树人工智能
    神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提
  • 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版 周师姐 AI写作学习人工智能pdf
    DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。今日，特别为大家推荐《DeepSeek：从入门到精通》，本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心，详尽阐释其应用场景与操作方法，尤
  • 深度神经网络——决策树的实现与剪枝 知来者逆 人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
    概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
  • YOLOv12改进之A2(区域注意力) 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
    注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括：Transformer架构：引入了自注意力机制，有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，
  • 【Gaussian Model】高斯分布模型 HP-Succinum 机器学习机器学习算法人工智能
    目录高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段：估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中，异常检测（
  • 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型 HP-Succinum 机器学习随机森林集成学习机器学习
    目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习：通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中，决
  • 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接 电子科技圈 SiliconLabs智能家居边缘计算mcu物联网iot人工智能机器学习
    MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB），日前宣布其MG26系列无线片上系统（SoC）现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案，MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
  • 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio 木亦汐丫 Python编程StreamlitGradioJupyterHuggingFacePandasPyTorchTensorFlow
    Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择？它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件（
  • Grok 3能否打破大模型的魔咒？ TGITCIC AI-大模型的落地之道grokgrok3大模型小模型scalinglaw开源大模型
    新模型旧魔咒Grok3的问世，仿佛是科技界的一声惊雷。面对老掉牙的大模型法则，大家不禁要问：这到底意味着什么？以前，一提深度学习就能引出一场血雨腥风，现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力：一统江湖的法则瞬间瓦解。缩小与提升大模型不再是唯一的解决方案，大家发现，原来小模型也可以撬动市场。不过，面对如何提升模型的智商，各路英雄却依然不得不面对两个选择：大力度
  • 深度学习_第二轮 Humingway 深度学习深度学习人工智能
    损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
  • 对深度学习中的基本概念—梯度的理解 Humingway 深度学习深度学习人工智能
    本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度？让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先，我们定义一个简单的例子，来模拟一下深度学习的学习过程。已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(
  • 机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制 窝窝和牛牛 机器学习平台PythonJupyterNotebookJupyterHub安全多租户
    最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。1.问题分析数据分析以及算法团队的同学使用JupyterNotebook进行数据分析和建模等工作，其工作流程如下所示：业务部门以组为单位申请一台物理服务器搭建Python环境，启动JupyterNotebook，每个同学创建自己的工程，进行代
  • 《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》 庸俗今天不摸鱼 机器学习人工智能python
    ▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证
  • 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》 Eqwaak00 matplotlibwebgl微服务架构云原生分布式
    引言：科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时，它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求，WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准，通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新，将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
  • 自动驾驶---Perception之大模型应用 智能汽车人 自动驾驶人工智能机器学习
    1背景自动驾驶感知（Perception）模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色，它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展，大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章，有兴趣的读者可以了解相关内容：《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
  • 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能 图像识别人工智能深度学习
    一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle）","毛虫（catterpillar）","蚯蚓（earthworms）","蜚蠊（earwig）","蚱蜢（grasshopper）","飞蛾（moth）","鼻涕虫（slug）","蜗牛
  • 2025全球机器学习技术大会即将召开：汇聚全球AI顶尖专家，共话未来技术趋势 量子位
    由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」（MLSummit2025）将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。本次大会汇聚全球AI领域的顶级学者、行业领袖和技术专家，共同探讨大模型技术演进、智能体、代码大模型、多模态技术等前沿话题，为参会者提供全方位的技术解读与行业洞察。大会亮点：顶级嘉宾阵容，前沿议题聚焦本次大会的主会环节将邀请多位全球AI领域的重量级
  • 详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用 人工智能
    GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息，并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术，GrokAI具备自我学习的能力，可以通过不断的训练来优
  • 【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》 是Yu欸 粉丝福利机器学习架构人工智能awsk8sdocker
    【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》写在最前面《机器学习平台架构实战》编辑推荐内容简介作者简介目录前言本书读者内容介绍充分利用本书下载示例代码文件下载彩色图像本书约定你好呀！我是是Yu欸2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持~欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！写在最前面感谢大家的陪伴和支持，2024年争取每周二开展粉丝福利送书活动，欢迎关注~第7波福利感谢清华出版社的大力支持本
  • 基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现 小呀白呀兔 javaspringboot
    基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现1.引言随着计算机视觉技术的发展，人脸识别在安全监控、身份验证等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用OpenCV库和Java语言构建一个简单的人脸识别系统。该系统能够从图像中检测人脸，并通过深度学习模型提取特征进行比对，最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行，请按照以下步骤配置开发环境：安装JDK：确保已安装JavaD
  • web前段跨域nginx代理配置 刘正强 nginxcmsWeb
    nginx代理配置可参考server部分 server {         listen       80;         server_name  localhost;
  • spring学习笔记 caoyong spring
    一、概述     a>、核心技术 : IOC与AOP b>、开发为什么需要面向接口而不是实现     接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
  • Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
    做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。 解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
  • Javascript 面向对面写法的必要性？ 一炮送你回车库 JavaScript
    现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架   我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
  • js array对象的迭代方法 换个号韩国红果果 array
    1.forEach 该方法接受一个函数作为参数， 对数组中的每个元素 使用该函数  return 语句失效 function square(num) { print(num, num * num); } var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; nums.forEach(square); 2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
  • 对Hibernate缓存机制的理解 归来朝歌 session一级缓存对象持久化
    在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况： 问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？ 通过调试后解决方案如下： 对于问题一，如你在数据库里设置了
  • WebService调用错误合集 darkranger webservice
     Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton 调用接口出错， 一个简单的WebService import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 首先必不可
  • JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
    JSP和Servlet的中文乱码处理 前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。 一、表单提交时出现乱码： 在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
  • 面试经典六问 atongyeye 工作面试
    题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。 以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍 关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。 我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
  • contentResolver.query()参数详解 百合不是茶 androidquery()详解
    收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名 一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java]  view plain copy   public void fetchAllContacts() {      
  • ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle数据库killnowait
            当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
  • web 开发乱码 征客丶 springWeb
    以下前端都是 utf-8 字符集编码 一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中； 乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
  • 【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
    Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源 准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
  • JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss-Xmn-Xms-Xmx
      堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx355
  • jqGrid 各种参数 详解(转帖) BreakingBad jqGrid
      jqGrid 各种参数 详解 分类：  源代码分享  个人随笔请勿参考  解决开发问题 2012-05-09 20:29   84282人阅读   评论(22)   收藏   举报 jquery 服务器 parameters function ajax string  
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy 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.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
  • 应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8升级iOS8
    1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated  中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
  • 工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
      目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？   这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
  • Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
    insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
  • 二叉树:堆 dieslrae 二叉树
        这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:     一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2     一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1   &
  • C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
    为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
  • centos安装golang dcj3sjt126com centos
    #在国内镜像下载二进制包 wget -c  http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz   #把golang的bin目录加入全局环境变量 cat >>/etc/profile<
  • 10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化MySQL慢查询
    1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径 查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
  • Java父类取得子类类名 happyqing javathis父类子类类名
      在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！   package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
  • Spring3.2新注解@ControllerAdvice jinnianshilongnian @Controller
    @ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现：   @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Component public @interface Co
  • Java spring mvc多数据源配置 liuxihope spring
    转自：http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html 1、首先配置两个数据库 <bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
  • 第12章 Ajax（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/
  • BW / Universe Mappings blueoxygen BO
      BW Element OLAP Universe Element Cube  Dimension Class Charateristic A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription) Hi
  • Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java多线程工作单元测试
    #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
  • 推行国产操作系统的优劣 yananay windowslinux国产操作系统
    最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？ 先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他