Innocent^_^
Innocent^_^

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.5图像分类数据集

  1. 减少batch_size（如减少到1）是否会影响读取性能？

解：batch的意义是用一定数量大小的样本求loss做优化，如果减少到1，求解次数多了，读取性能自然会下降。但要注意大的batch_size会降低模型的泛化性能。具体可以参考 学习率和batchsize如何影响模型的性能？

  1. 数据迭代器的性能⾮常重要。你认为当前的实现⾜够快吗？探索各种选择来改进它。

这个不是很懂。但如果事实上遇到了需要加快迭代器速度的问题，最好换那种用编译器的语言，比如c++这种。

  1. 查阅框架的在线API⽂档。还有哪些其他数据集可⽤？

比较经典的有MNIST, USPS（手写字符数据集），ImageNet等

你可能感兴趣的:(深度学习,pytorch,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
  • 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
  • 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
  • 教师资格考试中学《教育知识与能力》知识点｜高频考点汇总 小山丘
    温馨提示：更多汇总详情留言小编哦！！！认知过程之易混知识点剖析社会中心课程论情绪——重要考点皮亚杰教你带孩子斯金纳强化规律你的心理足够强大吗?教育心理学的效应德育有规律常考人物思想之夸美纽斯中学常考教学原则孔子及《论语》中的重要教育思想教育学创立阶段人物之赫尔巴特学习策略分类知识点梳理教师资格证辨析题作答思路综合课程的类型班杜拉的学习理论马斯洛需要层次理论记忆类型的四大分类柏拉图和他的《理想国》感
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind javaAlgorithmLeetCode题解位运算
    原题链接：#137 Single Number II  要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间   难度：中等   分析： 与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
  • 《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
  • 你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
  • HttpClient 120153216 httpclient
    /** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
  • Django model字段类型清单 2002wmj django
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10    total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,    execution_count,    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipseMyEclipse
    做个备忘！ 错误信息为：       Undefined exploded archive location 原因：           在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 解决方法：    
  • GMT时间格式转换 adminjun GMT时间转换
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat    EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
  • Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170.   VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
  • 回顾java数组复制 ayaoxinchao java数组
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
  • java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
            在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。        import java.util.ArrayList; import java.ut
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一 .Redis常用命令         Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。         a.键值相关命令         b.服务器相关命令 1.键值相关命令       &
  • java枚举序列化问题 bingyingao java枚举序列化
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
  • Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlanghaskell
      推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。  &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
  • Android中启动外部程序 cherishLC android
    1、启动外部程序 引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名 包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
  • summary_keep_rate coollyj SUM
    BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中 注册服务器地址 */ DE
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoophdfs扩容
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
  • grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" .   上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
  • yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yiilayouts
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
  • 设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。   *********************************
  • 8、数组 豆豆咖啡 二维数组数组一维数组
      一、概念       数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。   二、好处       可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素   三、格式   //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
  • Decode Ways hcx2013 decode
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
        系统:centos 5.x   需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
  • 如何在Swift语言中创建http请求 shoothao httpswift
    概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。 如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
  • Spring事务的传播方式 uule spring事务
    传播方式：        新建事务       required       required_new   - 挂起当前         非事务方式运行       supports   &nbs
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他