- LSTM:解决梯度消失问题
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
1.背景介绍在深度学习领域,循环神经网络(RNN)是一种处理序列数据的强大工具。然而,RNN在处理长序列时面临着梯度消失的问题。为了解决这个问题,Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出了长短期记忆(LSTM)网络。本文将深入探讨LSTM如何解决梯度消失问题。2.核心概念与联系2.1梯度消失问题在深度神经网络中,梯度消失是一个常见的问题。当网络的层数增加时,反向传播的梯度会随着
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
AI深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
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目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 深度学习笔记——循环神经网络RNN
好评笔记
补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型(BagofWords,BOW)工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFr
- 深度学习(2)-深度学习关键网络架构
yyc_audio
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关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构:密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。每种类型的模型都是针对特定的输入模式,网络架构包含了关于数据结构的假设,即模型搜索的假设空间。某种架构能否解决某个问题,完全取决于问题的数据结构与所选的网络架构假设之间是否匹配。这些不同类型的网络可以很容易组合起来,实现更大的多模式模型,就像拼乐高积木一样。某种程度上来说,深度学习的层就是信
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顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解
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PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook的AI研究团队开发。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)、生成对抗网络(GAN)等。核心特性动态计算图:PyTorch采用动态计算图,这意味着在运行时可以动态定义和修改计算图,使得模型的构建和调试更加灵活。这与TensorFl
- 深度学习模型的全面解析:技术进展、应用场景与未来趋势
阿尔法星球
深度学习与神经网络实战机器学习
1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
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Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
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本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- 《大模型应用开发极简入门》随记
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术语:自然语言处理(NLP)人工智能(AI)大预言模型(LLM)机器学习(ML)深度学习(DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型(通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词),为了提升性能引入循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
- Python 循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例
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目录Python循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
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近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
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摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
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摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- Transformer细节(九)——Transformer位置编码
多学学多写写
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一、总述Transformer模型中的位置编码(PositionalEncoding)是用于向模型提供序列中各个元素位置信息的机制。由于Transformer没有卷积神经网络或循环神经网络中固有的序列顺序信息,它必须通过位置编码显式地引入这些信息。二、为什么需要位置编码Transformer模型依赖于自注意力机制(self-attentionmechanism),该机制在计算时对序列中的所有位置一
- 深度学习-与OCR结合
小赖同学啊
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光学字符识别(OCR)旨在将图像中的文本信息转换为计算机可编辑的文本,深度学习技术能够显著提升OCR的准确性和泛化能力。下面为你介绍如何将深度学习与OCR结合,同时给出使用Python和相关库实现的代码示例。整体思路结合深度学习实现OCR通常包含以下几个步骤:数据准备:收集和标注包含文本的图像数据,构建训练集和测试集。模型构建:选择合适的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)结合循环神经网络(RN
- 快速搭建GRU循环神经网络预测模型
智汇未来
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首先,我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写,是一种常用的循环神经网络结构,适用于序列数据的预测任务。但是,我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。让我想想,MATLAB的DeepLearningToolbox提供了设计和训练神经网络的功能,包括GRU层。等等,我需要确认一下如何在MATLAB中创建包含GRU层的网络。好的,那我就开始写代码吧
- torch.nn.LSTM介绍
qq_27390023
lstm深度学习机器学习pytorchpython
torch.nn.LSTM是PyTorch提供的一个高级封装,用于构建长短时记忆网络(LSTM)。相比手动实现,torch.nn.LSTM更高效且支持批量处理、双向LSTM、多层LSTM等功能,适合大多数实际应用。LSTM基本原理门控机制(GatingMechanism)是深度学习中常见的一种设计,用于控制信息的流动或选择性更新。门控机制最初出现在循环神经网络(RNN)的改进模型中,如长短时记忆网
- RNN/LSTM/GRU 学习笔记
Curz酥
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文章目录RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN?2、RNN的基本结构3、各种形式的RNN及其应用4、RNN的缺陷5、如何应对RNN的缺陷?6、BPTT和BP的区别二、LSTM1、LSTM简介2、LSTM如何缓解梯度消失与梯度爆炸?三、GRU四、参考文献RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是用来建模序
- 基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析(PCA)的摔倒检测
人工智能专属驿站
深度学习
基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)相结合的方式,通过提取时空特征来进行摔倒检测。通过对视频帧序列的时空特征进行融合,能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤:时空特征提取:通过卷积神经网络(CNN)提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理:使用循环神经网络(RNN)处理视频帧的时间序列,捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定:将时空特征输入到融合
- 基于深度学习的文本情感分析
杭州大厂Java程序媛
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基于深度学习的文本情感分析关键词:深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析(TextSentimentAnalysis),又称情感计算(SentimentComputing),是自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向之一。它旨在从文本数据中识别和理解作者表达的情感倾向,例如正面、负面或中立。随着互联网和社交媒体的蓬勃发
- PyTorch中的 torch.nn.GRU
彬彬侠
自然语言处理GRUPyTorchPythonNLP自然语言处理
PyTorch中的torch.nn.GRUGRU(GatedRecurrentUnit)是循环神经网络(RNN)的一种变种,常用于处理序列数据。与传统的RNN相比,GRU引入了门控机制,旨在解决长序列训练中的梯度消失问题,并提高了训练效率和性能。在PyTorch中,torch.nn.GRU是一个非常方便的模块,用于构建和训练GRU网络。1.torch.nn.GRU的定义GRU是torch.nn中的
- 机器学习,深度学习,神经网络,深度神经网络
武昌库里写JAVA
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人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习(是其中比较重要的分支)。深度学习源自于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级,通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多,精确度越高。深度学习的算法又分很多种,比较典型的四种:卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
- GRU是门控循环单元是什么?
无限进步呀
万能科普gru深度学习人工智能机器学习数据挖掘学习方法
GRU是门控循环单元(GatedRecurrentUnit)的简称,它是循环神经网络(RNN)的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。与另一种流行的RNN变体LSTM(长短期记忆网络)相比,GRU具有更简单的结构,但同样能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。GRU的主要特点包括:门控机制:GRU通过引入门控机制来控制信息的流动。具体来说,它包
- 门控循环单元(GRU)
彬彬侠
自然语言处理GRU门控循环单元RNN循环神经网络PyTorchNLP自然语言处理
门控循环单元(GRU)门控循环单元(GRU)是一种循环神经网络(RNN)的变体,旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题,并且相比于长短期记忆(LSTM),它具有更简洁的结构。GRU由Choetal.于2014年提出,是一种改进型的循环神经网络结构,它通过引入门控机制来控制信息的流动,从而使得网络能够捕获长期依赖关系。GRU在许多任务中具有与LSTM相似的表现,但在计算和存储方面更加高效。1
- torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络(RNN)模块
彬彬侠
自然语言处理RNNPyTorchPython循环神经网络NLP自然语言处理
torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络(RNN)模块1.概述在PyTorch中,torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络(RNN)的模块。它提供了一个可以进行训练的RNN层,广泛应用于序列数据的建模,如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据,并支持多种功能和配置。2.主要功能torch.nn.RNN可以:处理序列数据,捕捉时间上的依赖关系。支持
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnnlstmpytorch注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络Attention
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&