Twinkle1231
Twinkle1231

神经网络与深度学习：分类问题

分类问题

  • 1.逻辑回归
    • 1.1广义线性回归
    • 1.2逻辑回归
    • 1.3交叉熵损失函数
  • 2.线性分类器
  • 3.多分类问题
    • 3.1独热编码
    • 3.2 softmax()函数
    • 3.3 多分类交叉熵损失函数

1.逻辑回归

1.1广义线性回归

神经网络与深度学习：分类问题_第1张图片
分类问题：垃圾邮件识别、图片分类、疾病判断
分类器：能够自动对输入的数据进行分类
输入：特征；输出：离散值

实现分类器
准备训练样本、训练分类器、对新样本分类
神经网络与深度学习：分类问题_第2张图片

1.2逻辑回归

神经网络与深度学习：分类问题_第3张图片

1.3交叉熵损失函数

反映概率分布之间的误差
神经网络与深度学习：分类问题_第4张图片
在这里插入图片描述

2.线性分类器

决策边界
神经网络与深度学习：分类问题_第5张图片
线性可分
线性不可分

3.多分类问题

逻辑回归：即二分类问题
多分类问题：把输入样本划分为多个类别
神经网络与深度学习：分类问题_第6张图片

3.1独热编码

神经网络与深度学习：分类问题_第7张图片

3.2 softmax()函数

广义线性回归，实现多分类
神经网络与深度学习：分类问题_第8张图片
神经网络与深度学习：分类问题_第9张图片

3.3 多分类交叉熵损失函数

神经网络与深度学习：分类问题_第10张图片

你可能感兴趣的:(深度学习,神经网络,分类)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
  • xilinx vivado PULLMODE 设置思路 坚持每天写程序 fpga开发
    1.xilinx引脚分类XilinxIO的分类：以XC7A100TFGG484为例，其引脚分类如下：1.UserIO(用户IO)：用户使用的普通IO1.1专用(Dedicated)IO：命名为IO_LXXY_#、IO_XX_#的引脚，有固定的特定用途，多为底层特定功能的直接实现，如差分对信号、关键控制信号等，不能随意变更。1.2多功能(Multi-Function)IO：命名为IO_LXXY_ZZ
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
    importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
  • 网络通信流程 记得开心一点啊 服务器网络运维
    目录♫IP地址♫子网掩码♫MAC地址♫相关设备♫ARP寻址♫网络通信流程♫IP地址我们已经知道IP地址由网络号+主机号组成，根据IP地址的不同可以有5钟划分网络号和主机号的方案：其中，各类地址的表示范围是：分类范围适用网络网络数量主机最大连接数A类0.0.0.0~127.255.255.255大型网络12616777214【(2^24)-2】B类128.0.0.0~191.255.255.255中
  • 5分钟说透AppStore审核原理，让你拥有上架新思路！ Q仔本人噢
    在AppStore上架是越来越难了!相信非常多公司的技术人员都为此困扰，然而外包团队水平又层次不齐，容易遇坑，实在是内忧外患。是什么原因导致审核机制频繁调整？又是什么原因使得审核变得越发严格？那么接下来听小Q分解，马上给各位带来解答!首先看一下近一年的上下架的情况：近一年上架情况近一年下架情况通过数据我们发现越是马甲包产量权重高的分类里被下架的app数量越多，苹果此举可谓是上有政策，下有对策。通过
  • 遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉python图像处理
    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
  • 《转介绍方法论》学习笔记 小可乐的妈妈
    一、高效转介绍的流程：价值观---执行----方案一）转介绍发生的背景：1、对象：谁向谁转介绍？全员营销，人人参与。①员工的激励政策、客户的转介绍诱因制作客户画像：a信任；支付能力；意愿度；便利度（根据家长具备四个特征的个数分为四类）B性格分类C职业分类D年龄性别②执行：套路，策略，方法，流程2、诱因：为什么要转介绍？认同信任；多方共赢；传递美好；零风险承诺打动人心，超越期待。选择做教育，就是选择
  • JAVA学习笔记之23种设计模式学习 victorfreedom Java技术设计模式androidjava常用设计模式
    博主最近买了《设计模式》这本书来学习，无奈这本书是以C++语言为基础进行说明，整个学习流程下来效率不是很高，虽然有的设计模式通俗易懂，但感觉还是没有充分的掌握了所有的设计模式。于是博主百度了一番，发现有大神写过了这方面的问题，于是博主迅速拿来学习。一、设计模式的分类总体来说设计模式分为三大类：创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。结构型模式，共七种：适配器
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • 【自动化测试】UI自动化的分类、如何选择合适的自动化测试工具以及其中appium的设计理念、引擎和引擎如何工作 Lossya ui自动化测试工具自动化测试appium
    引言UI自动化测试主要针对软件的用户界面进行测试，以确保用户界面元素的交互和功能符合预期文章目录引言一、UI自动化的分类1.1基于代码的自动化测试1.2基于录制/回放的自动化测试1.3基于框架的自动化测试1.4按测试对象分类1.5按测试层次分类1.6按测试执行方式分类1.7按测试目的分类二、如何选择合适的自动化测试工具2.1项目需求分析2.2工具特性评估2.3成本考虑2.4团队技能2.5试用和评估
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程 设计师早上好
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
  • 性格小测试 熹大头
    有些人非常肯定自己属于外向型，有些人则发现自己是绝对的内向型。然而，多数人却发现他们似乎介于两者之间，是两种性格的结合。现在我们就来看看你在这种分类中处在何种位置。阅读以下问题，从a、b、c中选出最适合自己的选项。你可能会发现三个选项都不合适，或者合适的不止一项，这种情况下，选出相对来说更适合自己的即可。1人们经常会用下列哪个词语描述你：a善于分析b遵守纪律c有创造力2一连几天参与社交活动（比如，
  • 李克富 | 咨询师推荐阅读书目 李克富
    最重要的书籍不是别人的推荐，而是自己学过的教材，不论当初使用的是哪个版本，它都是我们专业的底层代码，具有不可替代性。前不久，中国心理咨询师筹委会的一位老师邀请我罗列一个推荐书目清单作为咨询师工具包的内容，并要求“说明一下简单的分类或者作三言两语的说明”。斟酌后，我觉得自己推荐的书目大体可以分为普及类书籍、心理学书籍和心理咨询与治疗专业书籍，第三类又分为适合于咨询师新手的和有经验咨询师的。经过严格筛
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 新能源汽车 BMS 学习笔记篇—BMS 基本定义及分类 WPG大大通 其他笔记汽车BMS经验分享新能源电池
    一、BMS定义1、概念：BMS（BatteryManagementSystem）即电池管理系统，其管理对象是二次电池（充电电池或蓄电池），其主要目的是电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可应用于电动汽车、电瓶车、机器人、无人机等图片来源：腾讯网https://new.qq.com《标准普尔警告，电动汽车电池生产面临供应链和地缘政治风险》2、四大功能①感知和测量：检测电池的电压、电流、温度
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 郭生白中药方论之二(破除温凉寒热的框框) 本能学堂a昨年
    离病说药茫茫然，对症下药不着边。顺势利导一乘法，排异调节渡法船。无限整合非模糊，模糊病区得清楚。共性之外求个性，亲和不生抗药性。温凉寒热巧方便，君臣佐使筏喻焉。药包大小折中看，毒性有无一念间。导读破除温凉寒热的框框寒热温凉是基于中药共性的传统分类药无寒热人有寒热药无寒热病有寒热抛弃温凉不并用的错误观念寒热温凉是基于中药共性的传统分类寒热温凉是个共性，是说的共性。这个共性，知道什么叫共性吗？所有的药
  • 2022-04-25 L是木子李呢
    上门维修APP开发应具备哪些功能随着移动互联网的不断发展，上门维修在我们生活中已经是非常普遍的存在了，为了给用户更方便的找到上门维修的渠道，上门维修APP应运而生，那么上门维修APP开发应具备哪些功能呢？1、维修门店搜索为了更好地方便用户省时省力，上门维修APP会依据用户定位信息搜索线下实体店，促使用户更好的找到线下维修店面，省时又省力。2、维修服务分类包括管道洁具维修、强电弱电维修、木工维修、粉
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 二十四、k8s 资源管理 繁华依在 k8skubernetes容器云原生
    目录一、资源配置范围管理LimitRange介绍1、LimitRange可以做什么：2、资源限制和请求的约束3、创建LimitsRange对象4、示例：创建一个pod5、测试用例测试1：测试2：测试3：二、资源服务质量管理（RequestsQos）1、Qos级别分类：1.1、Guaranteed：1.2、BestEffort：1.3、Burstable：2、Qos的工作特点3、示例三、资源配额管理
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 神经网络-损失函数 红米煮粥 神经网络人工智能深度学习
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
  • eclipse maven IXHONG eclipse
    eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.   可以设一个环境变量M2_HOME指
  • timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程timer
    package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
  • MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
    1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
  • spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 springbean
    将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"     xmlns:xsi="http://www.w3
  • maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
    maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令 有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn  deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
  • MYSQL下载及安装 357029540 mysql
        好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
  • ios TableView cell的布局 张亚雄 tableview
      cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];           CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);   &nbs
  • Java编码转义 adminjun java编码转义
    import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
  • Tomcat 配置和spring aijuans spring
    简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml --  tomcat主
  • Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归File
    其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。   import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
  • linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
    linux安装mysql出现libs报冲突解决 安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686  
  • jedis连接池使用实例 bijian1013 redisjedis连接池jedis
    实例代码： package com.bijian.study; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoo
  • 关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
      成为朋友的必要条件：    志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。     志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
  • 【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
    aggregate package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //测试RDD的aggregate方法 object AggregateTest { def main(args: Array[String]) { val conf = new Spar
  • ktap 0.1 released bookjovi kerneltracing
    Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
  • 能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
            今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。     &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade 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/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
  • After Effects教程收集 cherishLC After Effects
    1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
  • Linux Apache 安装过程 crabdave apache
    Linux Apache 安装过程   下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
  • Shell学习 之 变量赋值和引用 daizj shell变量引用赋值
    本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则： 首个字符必须为字母（a-z，A-Z） 中间不能有空格，可以使用下划线（_） 不能使用标点符号 不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字） 需要给变量赋值时，可以这么写：
  • Java SE 第一讲（Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行） dcj3sjt126com javajdk
    Java SE 第一讲： Java SE：Java Standard Edition Java ME: Java Mobile Edition Java EE：Java Enterprise Edition Java是由Sun公司推出的（今年初被Oracle公司收购）。 收购价格：74亿美金 J2SE、J2ME、J2EE JDK：Java Development
  • YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
    1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
  • Lucene使用说明 dyy_gusi Lucenesearch分词器
    Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene     Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么     要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
  • 学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
    不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各 异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发 各种神奇的软件啦。 1、确定目标 学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
  • Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei javaC++finalize()堆栈内存回收
    大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
  • 第二章 Nginx+Lua开发入门 jinnianshilongnian nginxlua
    Nginx入门 本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启 http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html agentzh 的 Nginx 教程 http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
  • MongoDB windows安装 基本命令 liyonghui160com
      windows安装    安装目录：   D:\MongoDB\   新建目录   D:\MongoDB\data\db   4.启动进城：   cd D:\MongoDB\bin   mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db   &n
  • Linux下通过源码编译安装程序 pda158 linux
    一、程序的组成部分 　　Linux下程序大都是由以下几部分组成： 　　二进制文件：也就是可以运行的程序文件 　　库文件：就是通常我们见到的lib目录下的文件 　　配置文件：这个不必多说，都知道 　　帮助文档：通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档 　　 二、linux下程序的存放目录 　　linux程序的存放目录大致有三个地方： 　　/etc, /b
  • WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程Web工作生活
    觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。 根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
  • 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑 vb2005xu jsonp同域post
    今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));  贴出我前端代码片段: $.aj
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他