要喝星卡里
要喝星卡里

BP神经网络推导过程

一、感知机

感知机接收多个输入信号，输出一个信号，这的信号其实就是数值，感知机的信号会形成流，向前方输送信息。

BP神经网络推导过程_第1张图片

 BP神经网络推导过程_第2张图片

 x1,x2是输入信号，y是输出信号，w1,w2是权重。

二、BP神经网络

BP神经网络是一种按照信号正向传播和误差反向传播算法训练的多层神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。

正向传播：输入层的神经元负责接受外界发来的各种信息，并将信息传递给中间层神经元，中间隐含层神经元负责将接收到的信号进行处理变换，根据需求处理信息，实际应用中可将中间隐含层设置为一层或者多层隐含层结构，并通过最后一层的隐含层将信息传递到输出层。

反向传播：当实际输出与理想输出之间的误差超过期望时，就需要进入误差的反向传播过程。

BP神经网络推导过程_第3张图片

注意：隐含层神经元的个数设置也有比较大的影响，节点过少，可能会造成神经网络的训练过程收敛变慢或不收敛。节点过多，预测精度提高的同时会造成网络拓扑过大，收敛速度慢，普遍性减弱。 

三、BP神经网络的推导

BP神经网络推导过程_第4张图片

 赋值进行推导

BP神经网络推导过程_第5张图片

前向传播

输入层->隐含层

 BP神经网络推导过程_第6张图片

BP神经网络推导过程_第7张图片

 隐含层->输出层

BP神经网络推导过程_第8张图片

 反向计算

计算总误差

BP神经网络推导过程_第9张图片

  隐含层->输出层的权值更新

BP神经网络推导过程_第10张图片

 更新

BP神经网络推导过程_第11张图片

BP神经网络推导过程_第12张图片

隐含层->输出层 

BP神经网络推导过程_第13张图片训练结束 

 

 

你可能感兴趣的:(神经网络,人工智能,深度学习)

  • 基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用 despacito, 论文精读-乳腺超声分类
    BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De
  • Python编程电子书：从基础到实践 王奥雷
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Python电子书汇集了基础语法、面向对象编程、标准及第三方库使用、文件操作、网络编程、并发编程、单元测试与调试、Python2与Python3的区别等核心知识点。通过实例和项目案例，帮助读者在Web开发、数据分析、人工智能等应用领域提升编程技能，跟上Python的技术进步。1.Python基础语法介绍Python作为一种高级编程语言，其易读性和简洁的语法使其
  • 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索（七） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
    一、前言在人工智能技术飞速发展的今天，如何将先进的模型和技术无缝结合，成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议（MCP）和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型，正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力，还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景，揭示其在改善客户体验和提升运营效率
  • 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用（六） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
    一、前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛。然而，模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期，成为开发者和企业不可忽视的问题。为此，OutputGuardrail应运而生，作为一种关键的安全机制，它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤，确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容，不仅提升了AI系统的可信度，也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
  • 什么是深度学习框架中的计算图？ 杰瑞学AI ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
    在深度学习框架中，计算图是核心的数据结构和抽象概念，它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用：节点：代表操作或变量。操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据
  • 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践（四） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
    一、前言在人工智能迅速发展的今天，如何让AI系统更懂“你”？答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统，正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互，我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
  • 【优秀文章】7月优秀文章推荐
    优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者：fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者：zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题(十)作者：草莓熊Lotso飞算JavaAI：从“码农”到“代码指挥官”的终极进化论作者：可涵不会debug前端网页开发学习（HTML+CSS+JS）有这一篇就够！作者：一颗小谷粒
  • 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务 hyperai
    蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
  • 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析 智算菩萨 人工智能深度学习
    引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
  • MongoDB + Voyage AI 详解：重塑数据库与AI的协同范式 csdn_tom_168 NoSQL数据库mongodb人工智能AI
    MongoDB+VoyageAI详解：重塑数据库与AI的协同范式2025年2月，MongoDB官方宣布收购VoyageAI，这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力，MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构，为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。一、收购背景与技术战略1.行业趋势驱动AI数据挑战：随着生成式AI与大语言
  • HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型：个性化作业批改系统架构设计与实现 H老师带你学鸿蒙 系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
    人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型，构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
  • 反向传播神经网络极简入门 自信哥
    单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}是复数个向量，其中的元素分别属于单个层，而每个层的组成单元，就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”（感知机）组成的，每个神经元图示如下：这其实就是一个单层感知机，其输入是由和+1组成的向量，其
  • 1.线性神经网络--线性回归 温柔济沧海 深度学习神经网络线性回归python
    1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size,X,y):num_examples=len(X)idx=list(range(num_examples))#生成0-999random.shuffle(idx)#样本需
  • 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！ 数据库观点资讯人工智能
    背景随着生成式人工智能（GenerativeAI）从概念验证迈向规模化商业落地，AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于：数据孤岛导致知识库分散，通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护，
  • 【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时，可能会遇到如下报错：---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
  • 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 跨平台ZeroMQ：在Rust中使用zmq库的完整指南 涵树_fx 架构设计Rust实战rust开发语言后端
    “消息就像神经元间的电信号，而ZeroMQ就是那个让系统思考的神经网络”——某个深夜调试zmq的程序员当你需要轻量级、高性能的进程间通信时，ZeroMQ就像代码世界里的瑞士军刀。今天我们一起探索如何在Rust生态中使用这把利器，感受它如何在不同操作系统间架起通信的桥梁。安装ZeroMQ：三大操作系统的通关秘籍Linux(Debian/Ubuntu)sudoaptupdatesudoaptinsta
  • 多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎 zhaoyi_he 重构人工智能
    一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
  • 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统 whoarethenext c++开发语言mfcc语音识别
    使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域，C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力，在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs)，并进一步利用这些特征构建一个说话人识别（声纹识别）系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
  • ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4 爱编程的喵喵 Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了ImportError:/home/
  • 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
    正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
  • 【机器学习&深度学习】多分类评估策略 一叶千舟 深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
    目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
  • 网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 网络安全工程师教学 兼职副业黑客技术网络安全web安全安全人工智能网络运维
    一、网络工程专业专业内涵网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法，设计、研发和解决网络系统问题的工程，一般指计算机网络系统的开发与构建。该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。学生可在计算机软硬件系统、互联网、移动互联网及新一代
  • 大语言模型应用指南：ReAct 框架 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大语言模型应用指南：ReAct框架关键词：大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
  • PyTorch 的 torch.nn 模块学习
    torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它的整体架构分为几个主要部分，每部分的原理、要点和使用场景如下：1.nn.Module原理和要点：nn.Module是所有神经网络组件的基类。任何神经网络模型都应该继承nn.Module，并实现其forward方法。使用场景：用于定义和管理神经网络模型，包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景：__init__
  • 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理
  • 《北京市加快推动“人工智能+医药健康“创新发展行动计划（2025-2027年）》深度解读
    引言随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，人工智能技术与医药健康的深度融合已成为全球科技创新的重要方向。北京市于2025年7月正式发布《北京市加快推动"人工智能+医药健康"创新发展行动计划（2025-2027年）》，旨在充分发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等方面的突出优势，构建形成"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系，打造具有国际影响力的创新策源地、应
  • 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
    Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
  • 「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源：开启 AI 新时代的大门 小黄编程快乐屋 人工智能
    在人工智能的浩瀚星空中，大模型技术宛如一颗璀璨的巨星，照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来，大模型凭借其强大的语言理解与生成能力，引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列，这一消息如同一颗重磅炸弹，在AI领域掀起了惊涛骇浪，其影响之深远，意义之重大，足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招，直接把文心大模型4.5开源了，这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
  • 四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
    当谈到人工智能大语言模型的微调技术时，我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中，我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术：SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分：SFT监
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他