BatchNorm，LayerNorm，InstanceNorm区别

python基础学习 agente python python 学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python是解释型语言，不需要编译，python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
机器学习和深度学习区别 hong161688 机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度，详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支，它让计算机能够在没有明确编程的情况下，通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代，随着算
深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）大嘤三喵军团深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局
深度学习速通系列:LoRA微调是什么 Ven% 深度学习速通系列人工智能深度学习 python 机器学习 nlp
LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低
基于深度学习的基因组数据分析 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习数据分析人工智能
基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战：高维数据与稀疏性：基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对，数据维度非常高。同时，许多基因变异事件是稀有的，这种稀疏性使得数
基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战逼子歌深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展，信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今，我们生活在一个数据爆炸的时代，各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如，在通信领域，信号常常受到噪声干扰，传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms() 深蓝海拓机器视觉和人工智能学习学习 pytorch
transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换：基础图像转换：transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量，并将像素值范围从[0,255]缩放到
深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新逼子歌神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来，深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大
Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数阿_旭 AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习 python 行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module) 遥感小萌新深度学习 python pytorch 人工智能 python 深度学习
文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦，此时便需要Containers的帮助。Containers的作用是将一部分网络层模块化，从而更方便地管理和调用。本文介绍PyTorch库常用的nn.Sequential，nn.ModuleLi
深度学习之sigmoid函数介绍 yueguang8 人工智能深度学习人工智能
1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范
Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉 Hazelyu27 计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。
使用matlab的热门问题七十二五值得关注 matlab 开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
深度学习目标检测入门COCO数据集日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
【数据获取与读取】JSON & CSV yogurt=b 数据分析 json python
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池（阿里云旗下开发者竞赛平台）:https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区（数据科学开源社区）数据集：htps://www.heywhale
DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）山颠海涯深度学习 pytorch 人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了程序员辣条面试职场和发展大模型人工智能 AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
自动编码器 - Autoencoder hellozhxy 深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理
Autoencoder chuange6363 人工智能 python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】 u013250861 #LLM/部署深度学习人工智能
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小
微积分在神经架构搜索中的应用光剑书架上的书深度强化学习原理与实战元学习原理与实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见「已注销」
来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构甄如冰Lea
当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性：对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文，并提供了详细的实现代码和实验指南，致力于探索在网络架构设计
深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性 Ven% 深度学习速通系列深度学习自然语言处理人工智能 python nlp
在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入
基于深度学习的对抗样本生成与防御 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫
深度学习思考夜雪朝歌
神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征，高层输出语意特征，我曾经在objecttracking用过这样的方法,在大数据集测试，每一层都输出结果，并且和handcraftfeature做比较，发现浅层的效果不如handcraftfeat
基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进阿里云云栖号云栖号技术分享架构阿里巴巴
简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会，大数据与AI一体化平台分论坛，秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下：实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统整体系统的架构及如何在阿里云上面
目标检测-YOLOv1 wydxry 深度学习目标检测 YOLO 人工智能
YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括：快速的检测速度：相比于传统的目标检测算法，YOLOv1具有更快的检测速
设计模式介绍 tntxia 设计模式
设计模式来源于土木工程师克里斯托弗亚历山大（http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander）的早期作品。他经常发表一些作品，内容是总结他在解决设计问题方面的经验，以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天，亚历山大突然发现，重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷西乐弗斯坦合作
android高级组件使用(一) 百合不是茶 android RatingBar Spinner
1、自动完成文本框（AutoCompleteTextView） AutoCompleteTextView从EditText派生出来，实际上也是一个文本编辑框，但它比普通编辑框多一个功能：当用户输入一个字符后，自动完成文本框会显示一个下拉菜单，供用户从中选择，当用户选择某个菜单项之后，AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。使用AutoCompleteTex
[网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘 comsci 网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题..... 这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入 &nbs
自写简单Redis内存统计shell 商人shang Linux shell 统计Redis内存
#!/bin/bash address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666" hosts=(${address//,/ }) sfile="staticts.log" for hostitem in ${hosts[@]} do ipport=(${hostitem
单例模式(饿汉 vs懒汉) oloz 单例模式
package 单例模式; /* * 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个 * 单例模式种的《懒汉模式》 * */ public class Singleton { //01 将构造方法私有化，外界就无法用new Singleton()的方式获得实例 private Singleton(){}; //02 申明类得唯一实例 priva
springMvc json支持杨白白 json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库，因此需要先引入jackson包 2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入 @RequestMapping("helloJson") public @ResponseBody JsonTest helloJson() {
android播放，掃描添加本地音頻文件小桔子
最近幾乎沒有什麽事情，繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能，就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道，可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的，我覺得應該掃描設備上的所有文件，過濾出音頻文件，每個文件實例化為一個實體，記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想，
oracle常用命令 aichenglong oracle dba 常用命令
1 创建临时表空间 create temporary tablespace user_temp tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf' size 50m autoextend on next 50m maxsize 20480m extent management local
25个Eclipse插件 AILIKES eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug，它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去，能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具，它提供了
Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交 baalwolf spring mvc
原理：在新建页面中Session保存token随机码，当保存时验证，通过后删除，当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了，所有无法验证通过。 1.新建注解： ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解 bijian1013 JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》看以下代码： <script type="text/javascript"> function outer() { var i = 10; return f
AngularJS Module类的方法 bijian1013 JavaScript AngularJS Module
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动，它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。一.Main方法在哪里如果你是从Java或者Python编程语言转过来的，那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里？这个把所
[Maven学习笔记七]Maven插件和目标 bit1129 maven插件
插件(plugin)和目标(goal) Maven，就其本质而言，是一个插件执行框架，Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的，一个插件可以有1个或者几个目标，比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile，即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标使用插件和目标使得我们可以干预
【Hadoop八】Yarn的资源调度策略 bit1129 hadoop
1. Hadoop的三种调度策略 Hadoop提供了3中作业调用的策略， FIFO Scheduler Fair Scheduler Capacity Scheduler 以上三种调度算法，在Hadoop MR1中就引入了，在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度 2. 多用户资源共享的调度
Nginx使用Linux内存加速静态文件访问 ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快，可以把放在磁盘中的文件，映射到内存中，减少高并发下的磁盘IO。先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res，站点所对应文件原始存储路径：/opt/web/res shell脚本非常简单，思路就是拷贝资源文件到内存中，然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下：
关于Unity3D中的Shader的知识 brotherlamp unity unity资料 unity教程 unity视频 unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader，Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的，它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader，都是指用ShaderLab编写的代码，然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
CopyOnWriteArrayList vs ArrayList bylijinnan java
package com.ljn.base; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList; /** * 总述： * 1.ArrayListi不是线程安全的，CopyO
内存中栈和堆的区别 chicony 内存
1、内存分配方面：堆：一般由程序员分配释放，若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下：new、malloc、delete、free等等。栈：由编译器(Compiler)自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
回答一位网友对Scala的提问 chenchao051 scala map
本来准备在私信里直接回复了，但是发现不太方便，就简要回答在这里。问题写道对于scala的简洁十分佩服，但又觉得比较晦涩，例如一例，Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2)，可否说下最后那个函数做了什么，真正在开发的时候也会如此简洁？谢谢先回答一点，在实际使用中，Scala毫无疑问就是这么简单。
mysql 取每组前几条记录 daizj mysql 分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录：例如：取每组的前3条最大的记录 1.用子查询： SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
HTTP深入浅出 http请求 dcj3sjt126com http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP，使HTTP客户（如Web浏览器）能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务，HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议，无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接，这意味着当一个客户端向服务器端发出请求，然后We
判断MySQL记录是否存在方法比较 dcj3sjt126com mysql
把数据写入到数据库的时，常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在，然后决定是否要写入。　　我这里总结了判断记录是否存在的常用方法：　　sql语句： select count ( * ) from tablename; 　　然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费，我们只是想判断记录记录是否存在，没有必要全部都查出来。
对HTML XML的一点认识 e200702084 html xml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料 HTML 文档中的每个成分都是一个节点。节点根据 DOM，HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 DOM 是这样规定的：整个文档是一个文档节点每个 HTML 标签是一个元素节点包含在 HTML 元素中的文本是文本节点每一个 HTML 属性是一个属性节点注释属于注释节点 Node 层次
jquery分页插件 genaiwei jquery Web 前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
Mybatis与Ibatis对照入门于学习 Josh_Persistence mybatis ibatis 区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis 对于从事 Java EE 的开发人员来说，iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了，在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射（O/R Mapping）解决方案盛行之前，iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天，iBatis 凭借着易学易用、
C中怎样合理决定使用那种整数类型？秋风扫落叶 c 数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。除此之外, 就使用 int 型。如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。 &nbs
maven问题 zhb8015 maven问题
问题1： Eclipse 中新建maven项目无法添加src/main/java 问题 eclipse创建maevn web项目，在选择maven_archetype_web原型后，默认只有src/main/resources这个Source Floder。按照maven目录结构，添加src/main/ja
(二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理 spjich java androdipn 推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中，已经描述了整个推送服务器的启动过程，并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类，今天我将继续往下分析下面的核心代码，主要分为3大块，链接创建，消息的发送，链接关闭。先贴一段XmppIoHandler的部分代码 /** * Invoked from an I/O proc
用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题中华好儿孙 JavaScript Ajax Web 上传文件 FormData
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mybatis常用jdbcType数据类型 ysj5125094 mybatis mapper jdbcType
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