- 深度学习如何入门?
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累,以下是一份详细的入门指南,包含了关键的学习步骤和资源:预备知识:•编程基础:熟悉Python编程语言,它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念,并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、梯度求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 线性代数基础——向量
我是李蜀黍
计算机图形学基础学习笔记线性代数几何学
向量基础属性向量的基础属性为方向与长度;向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥;单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}{\Vert\vec{a}\Vert}a=∥a∥a用来表示方向。向量的代数写法在图形学中,向量一般会写出矩阵的形式A⃗=(xy)\vec{A}=\begin{pmatrix}x\\y\end{pma
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线
audyxiao001
人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要,要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考,个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段,主要打好线性代数的理论基础,建议中文和英文教材各选一本进行学习,即从初级入门教材1~4和5~8中各选一本进行学习。在中级提高阶段,主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义,特别是线性代数的几何意义,
- 线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况,即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm
- 线性代数笔记8--AX=b:可解性、解的结构
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记
1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解,则bbb在AAA的列向量之中。举例AX=b[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]AX=b\\\begin{bmatrix}1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{bmatrix}=\begin{bmatri
- 深度学习应该如何入门?
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 第2章 线性代数
His Last Bow
#深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量(scalar):数向量(vector):一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- c# 线性代数 克·施密特(Gram Schmidt)
csdn_aspnet
C#线性代数算法
Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交(垂直)的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术,用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。Gram-Schmidt方法的主要思想是,通过一系列的投影和减法操作,将原始向量集合转化为一个正交化的向量集合。在C#中,Gram-Schmidt方法可以通过以下步骤实现:对于给定的向量集合,首先将每个向量进行标准化,即
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 向量的内积、外积、混合积、行列式,以及它们的几何意义 (还有 数量积、点乘、向量积、叉乘)
shimly123456
数学复习线性代数
参考视频1(数量积向量积混合积内积外积):https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1e78T/?vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600参考视频2(线性代数:内积、外积、行列式、特征值):https://www.bilibili.com/video/BV16J411J7yF/?vd_source=7a1a0bc7415
- 智慧树答案怎么查找? #知识分享#学习方法#学习方法
哈哈有uyfvhfvjh
学习方法
大学开学,就意味着又回到了被线性代数、大学物理等测验题折磨的状态了……网站无法手动输入题干公式,初高中用过的搜题软件又都搜不到,想找个答案解析仿佛在大海捞针!不过不用怕,今天小林就把从大学攒到毕业工作都在使用的搜题秘籍分享给大家。1.大鱼搜题这是一个公众号收录了以下网课答案:超星尔雅、智慧树、中国大学MOOC、优学院、U校园APP、iSmart视听说、高校邦、外研社、学堂在线、至善网、名华慕课、i
- 线性代数笔记2--矩阵消元
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
0.简介矩阵消元1.消元过程实例方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{cases}x+2y+z=2\\3x+8y+z=12\\4y+z=2\end{cases}⎩⎨⎧x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2矩阵化A=[121381041]X=[xyz]A=\begin{bmatrix}1&2&1\\3&8&1\\0&4&1\end{bmatrix}\\X=\
- Python在高等数学和线性代数中的应用
学习不止,掉发不停
数学建模python
Python数学实验与建模学习目录1.SymPy工具库1.1符号运算基础1.2用SymPy做符号函数画图2.高等数学的符号解2.1极限2.2导数2.3级数求和2.4泰勒展开2.5不定积分和定积分2.6代数方程2.7微分方程3.高等数学问题的数值解3.1一重积分3.1.1梯形计算3.1.2辛普森计算3.2多重积分3.3非线性方程数值解3.3.1二分法求根3.3.2牛顿迭代法求根3.3.3scipy工
- 深度理解实分析:超越公式与算法的学习方法
howard2005
数学之旅路漫漫学习方法
在数学的学习旅程中,微积分和线性代数为许多学生提供了直观且具体的入门体验。它们通常依赖于明确的公式、算法以及解题步骤,而这些元素往往可以通过记忆和机械练习来掌握。然而,当我们迈入实分析的领域时,我们面临着一种全新的挑战。实分析不仅难度更大,而且其本质要求我们摒弃传统的学习方式,转而采用更为深入的思维方法。实分析的核心在于对数学概念的严格定义和证明。这一领域的学习不仅仅是为了解决具体的数学问题,更是
- Python cvxpy 安装报错问题
seeseaXi
python开发语言线性代数
学习数学建模的过程中,在线性规划以及非线性规划的章节中,经常会出现要使用cvxpy.solvers模块求解的模型程序,而python当中是没有自带cvxpy这个库的,这意味着我们需要自行安装库。根据网络资料的查询,我得知了:安装cvxpy需要先安装numpy,mkl,scipy,cvxopt,scs,ecos,osqp这几个包至于安装方法,则是通过cmd命令窗口用pip以此安装即可pipinsta
- python零散知识点
#self-discipline#
pythonpython
1.缩进问题:’‘’字符串‘’‘也要和函数运行代码缩进格式保持一致2.cvxpy(线性规划问题的使用)来自pycharm给出的解释:混合整数程序在混合整数程序中,某些变量被限制为布尔值(即0或1)或整数值。您可以通过创建具有只有布尔值或整数值条目的属性的变量来构造混合整数程序:Createsa10-vectorconstrainedtohavebooleanvaluedentries.x=cp.V
- Second-Order Cone Programming(SOCP) 二阶锥规划
Bonennult
凸优化
个人博客Glooow,欢迎各位老师来踩踩文章目录1.二阶锥1.1二阶锥定义1.2二阶锥约束2.优化问题建模3.类似问题转化3.1二次规划3.2随机线性规划4.问题求解1.二阶锥1.1二阶锥定义在此之前,先给出二阶锥的定义。在kkk维空间中二阶锥(Second-ordercone)的定义为Ck={[ut]∣u∈Rk−1,t∈R,∥u∥≤t}\mathcal{C}_{k}=\left\{\left[\
- 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
ABEL in China
学习chatgpt人工智能
学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术的路径通常包括以下步骤:学习基础知识:学习编程:首先,你需要学习一种编程语言,例如Python,这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础:深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习:了解机器学习和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
- 深度学习发展的艺术
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
将人类直觉和相关数学见解结合后,经过大量研究试错后的结晶,产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。科学家和工程师们借鉴了人类大脑神经元工作原理的基本直觉,并将这种生物学灵感转化为数学模型和算法。在数十年的研究和发展过程中,他们不断探索并尝试各种网络结构、优化方法、激活函数等关键组件。一方面,研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型,如线性代数、概
- 《生产调度优化》专栏导读
Lins号丹
生产调度优化生产调度优化
文章分类生产调度优化问题入门相关问题求解调度问题求解效率探讨相关论文解读生产调度优化问题入门文章包含重点简述生产车间调度优化问题两种常用的FJSP模型解析FJSP问题的标准测试数据集的Python代码解析FJSP标准测试数据代码相关问题求解文章求解器问题类型【作业车间调度JSP】通过python调用PuLP线性规划库求解PuLP(开源)作业车间调度JSP【作业车间调度JSP】通过PuLP调用COP
- 混合整数线性规划MILP问题中增添约束的影响
Lins号丹
数学建模数学规划MILP
在混合整数线性规划问题中,我们往往会通过添加约束来限制问题的可行空间,但是约束的添加对模型求解会产生多方面的影响,这取决于具体的问题和模型类型,以下是一些可能造成的影响:约束不起作用,即新增的约束对当前问题的解空间并不特别的改变,这是由于添加的约束没有比其他约束或者其他约束的线性叠加更加有效,要么是过于松的约束,要么是冗余约束,这一般在求解器预处理阶段会被简化;例如:在已知x,y≥0x,y\geq
- 《数学建模》专栏导读
Lins号丹
数学建模数学建模
文章分类相关概念入门快速建模相关混合整数线性规划(MILP)加速技巧数值问题探讨相关问题解决技巧相关概念入门文章相关概念离散优化模型的松弛模型线性松弛问题混合整数线性规划MILP问题中增添约束的影响约束的影响快速建模相关文章求解器涉及步骤利用OR-Tools多样的约束函数快速建模详解CP-SAT(谷歌OR-Tools)快速建立特殊约束OR-Tools约束通过OnlyEnforceIf方法快速建立分
- 线代:认识行列式、矩阵和向量
路溪非溪
矩阵机器学习线性代数
本文主要参考的视频教程如下:8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】线性代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充:【考研数学线性代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积;再看看三阶行列式举个例子帮助理解行列式越往高阶越复杂。二阶和三阶的尚且可以通过上面的方
- 线性代数第9版英文pdf_线性代数(英文版·第9版)
weixin_39726044
线性代数第9版英文pdf
《线性代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点,主要内容包括:矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。为巩固所学的基本概念和基本定理,书中每一节后都配有练习题,并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题。StevenJ.Leon1971年于密歇根州立大学数学系获得博士学位,现为马萨诸塞大学达特茅斯分校数学系首席教授,
- 线性代数的艺术
小鱼资料站
分享线性代数人工智能
推荐一本日本网友KenjiHiranabe写的《线性代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的线性代数》制作的,通过可视化的、图形化的方式理解和学习线性代数。全书内容不长,算上封面再带图一共也就12页。书中内容都是图解形式呈现,尤其矩阵这一块,描述很清楚,小白也能轻松看懂。原文完整版PDF:https://pan.quark.cn/s/e5112a1a7e5e书
- 人、机、环境及态、势、感、知之间的共轭
人机与认知实验室
机器学习决策树算法人工智能数据挖掘
一、共轭的本质在数学中,共轭通常指两个复数中的一个与另一个具有相同的实部但虚部互为相反数。例如,对于复数a+bi,其共轭是a-bi。共轭的本质在于保持复数的实部不变,但改变虚部的符号,从而使两个复数在某种程度上具有对称性。在线性代数中,共轭也可以指两个向量之间的关系。对于复数向量,共轭就是将向量的每个元素取共轭。在这种意义上,共轭的本质是在保持向量的长度和方向不变的同时改变其元素的符号。在语言学中
- Python 数组计算模块 NumPy快速入门 这篇就够了
碎像
python数据分析numpy
目录1.NumPy概述2.安装NumPy3.NumPy创建数组4.从已有的数组中创建数组5.数组的运算5.1算术运算:5.2统计运算:5.3逻辑运算:5.4比较运算:5.5线性代数运算:5.6形状操作:5.7索引和切片:5.8广播(Broadcasting):5.9随机模块:5.10其他常用函数:1.NumPy概述NumPy(NumericalPython的简称)是Python的一种开源的数值计算
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分