Mrs.Je
Mrs.Je

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第1张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第2张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第3张图片

这里没有说到更新每个参数时会用到链式求导法则

视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef?p=3
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第4张图片
由Taylor Series展开
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第5张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第6张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第7张图片
梯度下降做二次展开：
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第8张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第9张图片
使得loss最小，
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第10张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第11张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第12张图片
当学习率太大，则loss的泰勒展开的二次项之后的式子不能成立，
当red circle需要很小，半径与学习率成正比，所以理论上learning rate越小越好
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第13张图片
所以有adagrad针对不同的参数w不同的下降步长
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第14张图片

Stochastic Gradient Descent，每次只取一个example，update一次参数
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第15张图片

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第16张图片
learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关；
batch size与更新参数，梯度下降的次数有关

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第17张图片
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第18张图片
除了feature需要做normalization，
在activation function之前做normalization还是在activation function之后做；
差异不大，
Sigmoid在0处斜率较大，所以可能选择z做normalization比较好

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第19张图片
对于z来说，改变其中一个z，会改变normalization之后的所有z
batch normalization适用于比较大的batch，对大的Corp做normalization可以改为对batch做normalization

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第20张图片
bata、gamma使得normalization后的z的u不为0
在开始bata=0，gamma=1，dimension的分布接近，训练到error surface的critical minima或者saddle point时，再加入

gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第21张图片
batch normalization，随着资料加进来，做normalization，u和sigama一直在变化

但实际上：
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第22张图片
internal covariate shift不一定training network最主要的问题，也不是batch normalization会好的关键
gradient descent和batch normalization，learning rate与更新参数，梯度下降的步长有关； batch size与更新参数，梯度下降的次数有关_第23张图片
batch normalization只是一种能提高optimization的方法

视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT?p=9

你可能感兴趣的:(Notebook,李宏毅机器学习,batch,开发语言)

  • Cool Pi CM5-LAPTOP Linux Quick Start Guide george-coolpi linux运维服务器开源arm开发AI编程
    MachineIntroductionCOOLPICM5open-sourcenotebookisaproductthatcombineshighperformance,portability,andopen-sourcespirit.Itnotonlymeetsthebasiccomputingneedsofusers,butalsoprovidesanidealplatformforthose
  • 第八周 tensorflow实现猫狗识别 降花绘 365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
    本文为365天深度学习训练营内部限免文章（版权归K同学啊所有）**参考文章地址：[TensorFlow入门实战｜365天深度学习训练营-第8周：猫狗识别（训练营内部成员可读）]**作者：K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch（）3、了解tqdm，并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
  • 国产替代Spring Boot框架的最佳之选——Solon 遇码 开发工具springboot后端javasolon
    Java很好。SpringBoot也很好。有没有可以与SpringBoot对标的国产框架？请你记住，它叫Solon。本文推荐Solon，是因为我自己的一段经历。我主要使用的开发语言是Python，本着技多不压身的伟大指导思想，很早就想要征服SpringBoot，无奈尝试多次始终不得其要领，也就草草收场。前段时间因为项目需要，偶然了解到Solon，不仅可以平替SpringBoot，还是国产，还有我喜
  • Github 2025-01-07Python开源项目日报 Top10 老孙正经胡说 github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
    根据GithubTrendings的统计，今日(2025-01-07统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目10TypeScript项目1C++项目1OpenHands:人工智能驱动的软件开发代理平台创建周期：195天开发语言：Python协议类型：MITLicenseStar数量：31753个Fork数量：3660次关注人数：31753人
  • Embabel：下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言：AI时代的Java生态新机遇 DZSpace 软件开发jvm人工智能java
    在生成式AI（如ChatGPT、Claude、Gemini）席卷全球的背景下，Python凭借其丰富的AI工具链（如PyTorch、LangChain）成为主流开发语言。然而，在企业级软件开发领域，Java和JVM生态（如Kotlin、Scala）长期以来占据主导地位，尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson（Spring框架创始人）敏锐地发现了这
  • Spring AI 教程（一）概述 PG Thinker SpringAISpringChatGPT人工智能springjavaSpringAI
    前言 我在23年11月那会儿关注了SpringAI项目，当时我恰好正热衷于大语言模型的开发，然而当时主流的开发语言只有Python，Java生态中并没有强大的框架供我们使用。 我当时也是靠一些封装OpenAI接口的SDK包来玩ChatGPT的，但是整体的体验较差。好在我通过一些技术交流群了解了一个正在处于实验阶段的项目：SpringAI。于是果断前往它的Github仓库进行学习，而我也恰好见证了S
  • lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题 weixin_39856269 lstm输入数据维度
    补充：return_sequence,return_state都是针对一个时间切片(步长)内的h和c状态，而stateful是针对不同的batch之间的。多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候，遇到了一些不明白的地方。有些搞懂了，有些还没有搞懂。现在记下来，因为很快就会忘记!-_
  • torch 填充补齐 AI算法网奇 python宝典python
    目录行填充补齐1.填充长度（Padding）2.掩码（Masking）3.排序优化（可选）行填充补齐importtorchfromtorch.nn.utils.rnnimportpad_sequence#原始序列（每个序列是二维张量，行数不同）batch_data=[torch.tensor([[1,2,3]])#1行#torch.tensor([[4,5,6],[7,8,9]]),#2行#tor
  • lstm 数据输入问题 AI算法网奇 python基础lstm人工智能
    lstm我有20*6条数据，20个样本，每个样本6条历史数据，每条数据有5个值，我送给网络输入时应该是20*6*5还是6*20*5你的数据是：20个样本（batchsize=20）每个样本有6条历史数据（sequencelength=6）每条数据有5个值（inputsize=5）✅正确的输入形状是：(20,6,5)#即batch_size=20,seq_len=6,input_size=5前提是你
  • NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT 甄小胖 机器学习自然语言处理机器学习bert
    —0521今天4:30就起床了！真的是迫不及待想看新的课程！！！昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候，发现一个北理的大四做cv的同学，差距好大！！！我也要努力呀！！不是比较，只是别人可以做到这个程度，我也一定可以！！！要向他学习！！！开始看课程啦！-----0753看完了各种attention，由于attention自己计算的限制，当N很大的时候会产生计算速度问题，从各种不同角度（人工知识输入
  • OpenWebUI(8)源码学习-后端utils/telemetry追踪遥测模块
    目录目录结构说明`constants.py`核心作用：主要功能：示例代码片段：`exporters.py`核心作用：主要类：`LazyBatchSpanProcessor`特点：技术亮点：`instrumentors.py`核心作用：插桩对象包括：钩子函数（Hooks）：Instrumentor类：插桩流程：`setup.py`核心作用：主要功能：典型调用方式：✨总体架构与价值技术亮点总结✅开发建
  • 探索Spring Batch的终极指南：高效批处理解决方案 水照均Farrah
    探索SpringBatch的终极指南：高效批处理解决方案def-guide-spring-batchSourceCodeforTheDefinitiveGuidetoSpringBatchbyMichaelMinella项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/def-guide-spring-batch项目介绍欢迎来到《TheDefinitiveGuideto
  • huggingface 笔记： Trainer UQI-LIUWJ 笔记人工智能
    Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
  • RustFS：基于Rust的对象存储系统技术解析 光爷不秃 对象存储rust国产开源软件云计算rust数据库开源软件
    在数据存储技术快速发展的当下，各类对象存储解决方案不断涌现。本文将从技术特性、功能设计等角度，对基于Rust语言开发的开源对象存储系统RustFS进行客观解析，为关注存储技术的读者提供参考。项目基本信息RustFS是一个开源对象存储系统，其核心目标是构建高性能、高可靠的数据存储架构。该项目选择Rust作为开发语言，主要利用了这门语言在内存安全和运行效率上的特性，同时通过兼容S3API的设计，降低了
  • 科研：diffusion生成MNIST程序实现 Menger_Wen 科研：diffusion人工智能机器学习stablediffusionpython
    科研：diffusion生成MNIST程序实现第一部分：填写部分的详细解释1.`diffusion.py`中的`batch_extend_like`方法2.`diffusion.py`中的`ode_reverse`方法3.`sde_schedule.py`中的`sde_forward`方法第二部分：逐行解释两个程序1.`diffusion.py`（Diffusion类）`__init__`方法`b
  • 【零基础学AI】第33讲：强化学习基础 - 游戏AI智能体 1989 0基础学AI人工智能游戏transformer分类深度学习神经网络
    本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程（第1-8讲）基本数学概念（函数、导数）神经网络基础（第23讲
  • PagedAttention和Continuous Batching 流浪大人 大模型深度学习人工智能机器学习
    PagedAttention是什么PagedAttention是一种用于优化Transformer架构中注意力机制的技术，主要用于提高大语言模型在推理阶段的效率，特别是在处理长序列数据时能有效减少内存碎片和提高内存利用率。它借鉴了操作系统中虚拟内存分页机制的思想。工作原理传统注意力机制的局限性：传统的注意力机制在处理长序列时，需要为每个位置计算注意力得分并存储中间结果，这会导致内存占用随着序列长度
  • 一文读懂Python+Pytest+Allure+Jenkins+Gitee自动化测试框架，手把手教你搭建
    Python+Pytest+Allure+Jenkins+Gitee自动化测试框架一、框架整体架构1.技术栈分工Python：测试脚本开发语言Pytest：测试用例管理和执行引擎Allure：测试报告生成与展示Jenkins：持续集成和任务调度Gitee：代码版本管理和触发机制2.数据流向Gitee代码提交→Jenkins触发构建→Pytest执行用例→生成Allure结果→Jenkins收集报告
  • 2025——》import matplotlib.pyplot as plt/如何在Jupyter Notebook中使用Matplotlib库？ 明—猿 NumPyjupytermatplotlibnumpyjupyter
    importmatplotlib.pyplotasplt是Python中用于导入Matplotlib库的绘图模块pyplot并设置别名为plt的标准语句。Matplotlib是一个强大的可视化库，广泛用于数据可视化、图表绘制和科学绘图。以下是关于该语句的详细说明：一、语句解析importmatplotlib.pyplotmatplotlib是基础库，pyplot是其子模块，提供类似MATLAB的绘
  • QueryBook常见问题解答：从查询失败到数据文档管理的完整指南 汤力赛Frederica
    QueryBook常见问题解答：从查询失败到数据文档管理的完整指南querybookQuerybookisaBigDataQueryingUI,combiningcollocatedtablemetadataandasimplenotebookinterface.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/querybook查询执行问题排查当您在QueryBook
  • QueryBook项目中的查询引擎支持与集成指南 倪俊炼
    QueryBook项目中的查询引擎支持与集成指南querybookQuerybookisaBigDataQueryingUI,combiningcollocatedtablemetadataandasimplenotebookinterface.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/querybook概述QueryBook作为一个数据查询与分析平台，其核心功
  • Python在人工智能领域的实际应用：示例代码解析 辣条yyds pythonpython人工智能开发语言
    摘要：本文将通过几个典型的人工智能应用场景，展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码，带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文：Python作为一门流行的编程语言，凭借其简洁的语法、丰富的库和框架，成为了人工智能（AI）领域的主流开发语言。下面，我们将通过几个示例，探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一：图像识别-使用OpenCV进
  • Github 2024-05-07 开源项目日报 Tp10 老孙正经胡说 github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
    根据GithubTrendings的统计，今日(2024-05-07统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量TypeScript项目4JupyterNotebook项目2Python项目1Batchfile项目1非开发语言项目1Java项目1HTML项目1C#项目1从零开始构建你喜爱的技术创建周期：2156天Star数量：253338个Fork数量：240
  • Github 2024-07-07 开源项目日报 Top10 老孙正经胡说 github开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
    根据GithubTrendings的统计，今日(2024-07-07统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目4Rust项目2C项目2C++项目1JavaScript项目1HTML项目1JupyterNotebook项目1非开发语言项目1免费编程书籍和学习资源清单创建周期：3762天协议类型：CreativeCommonsAttributio
  • java毕业设计图书馆座位预约管理系统维修端源码+lw文档+mybatis+系统+mysql数据库+调试 木林网络 mybatisjava数据库
    java毕业设计图书馆座位预约管理系统维修端源码+lw文档+mybatis+系统+mysql数据库+调试java毕业设计图书馆座位预约管理系统维修端源码+lw文档+mybatis+系统+mysql数据库+调试本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：ideaeclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、
  • 更换SSL证书引发的异常：`sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path building failed` `[Nginx跳转失败：501] 猿享天开 技术经验sslnginx网络协议
    博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
  • 1.线性神经网络--线性回归 温柔济沧海 深度学习神经网络线性回归python
    1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size,X,y):num_examples=len(X)idx=list(range(num_examples))#生成0-999random.shuffle(idx)#样本需
  • Github 2025-07-05 Rust开源项目日报Top10 老孙正经胡说 githubrust开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
    根据GithubTrendings的统计，今日(2025-07-05统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Rust项目10TypeScript项目1uv:极快的Python软件包安装程序和解析器创建周期：147天开发语言：Rust协议类型：ApacheLicense2.0Star数量：7066个Fork数量：200次关注人数：7066人贡献人数：45人O
  • 支持向量机（SVM）在肝脏CT/MRI图像分类（肝癌检测）中的应用及实现 猿享天开 医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
    博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
  • 2020-10-30 Victor Zhong AI框架人工智能深度学习机器学习
    极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3-spp-jp4：验证结果5：检测结果部分检测结果图，全部结果图见文件夹result：6:结果分析a.训练数据中，某一类缺陷标注数量相对较少，影响检测该类的目标；可以通过数据增强的方法或增
  • 遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中） 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
  • Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。   个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
  • impala参考资料 dayutianfei impala
    记录一些有用的Impala资料   1. 入门资料 >>官网翻译：     http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691   2. 实用进阶 >>代码&架构分析：     Impala/Hive现状分析与前景展望：http
  • JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解 周凡杨 java静态非静态顺序
    今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
  • 跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
    在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。 首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
  • JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
    背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。 对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
  • 第一个SpringMvc例子 布衣凌宇 spring mvc
    第一步：导入需要的包； 第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
  • 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
  • 通过XSD验证XML antlove xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
    1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
  • 文本流与字符集 百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
    文本数据的输入输出;           输入;数据流,缓冲流         输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();   package 文本流; import java.io.FileNotFound
  • ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
            正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
  • java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 javajvmjdb
            用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。         现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
  • 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
  • cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
  • 动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
    公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
  • java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
  • 从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
  • [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
  • 详解create database命令 czmmiao database
    完整命令 CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
    官方GUI   https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html   iOS中使用自动布局（一）   http://www.cocoachina.com/ind
  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他