还卿一钵无情泪
还卿一钵无情泪

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式

RNN

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式_第1张图片

 极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式_第2张图片

 u,v,w是为了展示所乘的矩阵不同，ht激活使用tanh

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式_第3张图片

 LSTM

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式_第4张图片

 极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式_第5张图片

 ft、it、ot 激活使用 sigmoid   ct激活使用tanh

GRU

GRU是LSTM的简单版本，合并内部自循环Cell与隐藏层hidden，合并遗忘门、输入门为更新门z，新增重置门r，删除输出门

极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式_第6张图片极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式_第7张图片

 zt、rt激活使用 sigmoid   h~激活使用tanh

你可能感兴趣的:(rnn,lstm,gru)

  • vue3使用vue-clipboard3 插件进行复制 不想上班只想要钱 vue前端typescriptvue.js前端typescript
    vue3使用vue-clipboard3插件进行复制安装npmivue-clipboard3引入import{toClipboard}from'vue-clipboard3';复制函数copyText=(text:string)=>{returnnewPromise((resolve,reject)=>{try{//复制toClipboard(text);//下面可以设置复制成功的提示框等操作El
  • 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现 Hardess-god WRF算法人工智能
    随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。技术路线：伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型（如CNN、LSTM、XGBoost）进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
  • 毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型 清风AI 毕业设计代码实现pythonlstm深度学习神经网络人工智能matlabpytorch
    一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP
  • 搜广推校招面经五十四 Y1nhl 搜广推面经搜索算法python推荐算法机器学习人工智能
    美团推荐算法一、手撕Transformer的位置编码1.1.位置编码的作用Transformer模型没有显式的序列信息（如RNN的循环结构），因此需要通过位置编码（PositionalEncoding）为输入序列中的每个位置添加位置信息。位置编码的作用是：提供序列位置信息：帮助模型理解输入序列中元素的顺序。保持唯一性和连续性：确保每个位置的位置编码是唯一的，且相邻位置的位置编码是连续的。1.2.位
  • 使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性 帅小柏 声音的未来：语音识别文献解读深度学习人工智能分类
    使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性原文：AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力、瘫痪或协调不良，导致言语清晰度下降可理解性的重要性可理解性是衡量言语障碍严重程度的重要指标自动评估可帮助语言病理
  • Python笔记——DeprecationWarning 小橘猫cate Pythonpython开发语言
    定义如下阶跃函数时出现警告，defstep_function(x):returnnp.array(x>0,dtype=np.int)DeprecationWarning:`np.int`isadeprecatedaliasforthebuiltin`int`.Tosilencethiswarning,use`int`byitself.Doingthiswillnotmodifyanybehavio
  • 基于Matlab_simulink仿真相关 控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解 985计算机硕士 仿真模型matlab算法开发语言
    Matlab/simulink仿真相关控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解：1.优化算法相关：蚁群优化算法，遗传优化算法等2.控制器相关：ADRC控制，鲁棒控制，神经网络控制，MPC等3.神经网络相关：BP神经网络，RBF神经网络，LSTM神经网络等文章目录1.优化算法相关蚁群优化算法（ACO）2.控制器相关ADRC控制3.神经网络相关BP神经网络1.构建光伏系统模型1.1光伏电池模型1.2控
  • 基于koajsAdmin+mongodb的后台管理快速开发框架安装运行记录 后青春期的诗go 经验分享mongodb数据库node.jsvue.jselementui
    前置操作下载源码源码地址：https://gitee.com/zhoushuigui/koajs-admin安装mongodb数据库并连接安装yarnnpminstallyarn-g安装nodemonnpminstallnodemon-g前端运行安装依赖进入项目根目录，在命令行执行如下命令安装依赖：yarn--registry=https://registry.npmmirror.com启动服务y
  • 【MALTAB递归预测未来】VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测-递归预测未来 (单输入单输出) 前程算法屋 私信获取源码lstm人工智能rnn
    VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测递归预测未来MALTAB代码一、引言1.1单变量时序预测的背景和意义在当今快速发展的社会中，数据无处不在，而时间序列数据作为其中一种重要类型，在众多领域发挥着不可替代的作用。单变量时序预测，即对单一变量随时间变化趋势的预测，在工业、经济等领域具有极其重要的意义。工业生产是国民经济的支柱产业，其稳定运行对整个社会经济发展至关重要。在制造业中，设备是生产的基础
  • NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
    普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小，最终趋于接近0，导致模型前层的参数难以更新。原因：在反向传播时，每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值（小于1），随着层数或时间步的增加，梯度将指数级
  • 深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析 深度学习
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
  • 部分激活函数可视化 Keyshal_Wei python机器学习开发语言
    importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh(x)defrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defleaky_relu(x,alpha=0.01):returnnp.where(x>0,x,alpha*
  • RNN及其变体 EmbodiedTech 人工智能大模型自然语言处理
    第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长，应用场景：对联生成；词性标注；NERNVs1:输入N，输出为单值，应用场景：文本分类1VsN:输入是一个，输出为N，应用场景：
  • SSA麻雀搜索算法LSTM 数分小白.py lstm人工智能rnn
    SSA（SparrowSearchAlgorithm）是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的群体智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。SSA麻雀搜索算法核心思想群体角色划分：发现者（Discoverers）：占种群10-20%，负责探索新区域，引导群体移动。加入者（Joiners）：占60-80%，跟随发现者进行局部搜索。侦察者（Scouts）：占10-20%，监测环境，危险时触发预警机
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络 Fansv587 Torch框架学习深度学习pytorch神经网络经验分享
    构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
  • 用SpringMvc做一个简易计算器 little 源 springmvc
    用SpringMvc做一个简易计算器一.domain类packagessm1.domain;publicclassJiSuan{privateintnumOne;privateintnumTwo;privateStringyunSuan;privateintresult;publicintgetNumOne(){returnnumOne;}publicvoidsetNumOne(intnumOne
  • 大模型黑书阅读笔记--第一章 53年7月11天 大模型黑书笔记人工智能自然语言处理语言模型
    cnn,rnn达到了极限，憋了三十年（这段时间已经有注意力了，并且注意力也加到了cnn，rnn中，但没啥进展）憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元（token），rnn通过循环函数顺序分析次元，而transformer模型不是顺序分析，而是将每个词元与序列中其他词元关联起来。为突破cnn的极限，注意力的概念出来了：cnn做序列处理时只关注最后
  • 锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码 默默科研仔 锂电池寿命预测cnnmatlab人工智能
    基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码一、引言1.1、研究背景和意义锂电池因其高能量密度和长循环寿命，在移动设备、电动汽车和储能系统等领域得到广泛应用。准确预测锂电池的剩余寿命（RemainingUsefulLife,RUL）对于优化电池使用、维护和管理具有重要意义，可以有效减少运营成本，提高设备的安全性和可靠性。随着锂电池应用领域的扩展，对其性能和寿命的预测需求日
  • 分治思想--快速排序 | 优先队列：力扣215. 数组中的第K个最大元素 剑圣土豆 LeetCode高频面试题
    1、题目描述：2、题解：哈希表：力扣347.前K个高频元素方法1：暴力解法：也就是我们进行排序（默认从小到大），然后倒序取第K个元素即可。classSolution:deffindKthLargest(self,nums:List[int],k:int)->int:nums.sort()returnnums[-k]方法2：分治思想，也即是快速排序中的主要部分进行变体，我们找到第len(nums）-
  • leetcode 215. 数组中的第 K个最 大的元素（堆排序，C语言） Oh?Geostatistics… 算法与数据结构数据结构排序算法堆排序
    数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素快速排序intcmp(constvoid*a,constvoid*b){return*(int*)b-*(int*)a;}intfindKthLargest(int*nums,intnumsSize,intk){qsort(nums,numsSize,sizeof(int),cmp);returnnums[k-1];}堆排序```c/*交换*/v
  • 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
    文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时，效率下降：虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题，即让模型
  • 请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。 2301_81121233 算法神经网络pythonmongodbstormzookeeperspark
    实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长，我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例，帮助你理解如何实现这个功能。请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi
  • 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearndnncnn
    DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
  • leetcode 102. 二叉树的层序遍历 不吃元西 Java算法笔记leetcode
    方法一：用两个数组进行迭代遍历classSolution{publicList>levelOrder(TreeNoderoot){if(root==null){returnnewArrayList>();}Listcur=newArrayList();cur.add(root);List>ans=newArrayList>();while(!cur.isEmpty()){Listnxt=newAr
  • DG-Manba模型详解及代码复现 清风AI 深度学习计算机视觉pytorch人工智能神经网络
    模型特点在DG-Manba模型的基础架构中，其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。选择性机制DG-Manba模型的核心创新在于其选择性机制。这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma
  • Day25：剑指 Offer 29. 顺时针打印矩阵 学而知不足~ 剑指offer练习矩阵算法
    题目输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。代码实现模拟classSolution{publicint[]spiralOrder(int[][]matrix){if(matrix.length==0){returnnewint[]{};}intm=matrix.length;intn=matrix[0].length;int[]res=newint[m*n];intindex
  • Python中的代码测试 小白的高手之路 python学习python开发语言
    编写函数或类时，可以为其编写测试。通过测试，可以确定代码面对各种输入都能正确按要求工作。在程序中添加新代码时，依然可以对其进行测试，确认它们不会影响原有的代码。1、测试函数先编写一个简单的函数：name_fun.pydefget_name(first,last):"""生成全名"""name=first+''+lastreturnname.title()name.pyfromname_funimp
  • 【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】 Matlab武动乾坤 matlab
    Matlab武动乾坤博客之家
  • 基于人工智能的智能视频内容分析系统 小彭律师 python
    基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN等）分析目标动作规
  • 基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析） 燃灯工作室 Ai计算机视觉语音识别目标检测机器学习人工智能
    技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏
  • 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题 何必如此 jspMD5规则加密
    一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。 在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下： 1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”； 2.在规
  • 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用 bit1129 Promise
    Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
  • spark sql 访问hive数据的配置详解 daizj spark sqlhivethriftserver
    spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下：   1、下载源码   2、下载Maven,并配置 此配置简单，就略过
  • HTTP 协议通信 周凡杨 javahttpclienthttp通信
                            一：简介  HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！     二： 代码举例      测试类： import java
  • java unix时间戳转换 g21121 java
    把java时间戳转换成unix时间戳： Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())) SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数） 老A不折腾 web报表finereport总结
    说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。   CLASS CLASS(object):返回object对象的所属的类。   CNMONEY CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。 number:需要转换的数值型的数。 unit:单位，
  • java jni调用c++ 代码 报错 墙头上一根草 javaC++jni
    # # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # #  EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656 # # JRE version: Java(TM) SE Ru
  • Spring中事件处理de小技巧 aijuans springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
    Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
  • linux shell ls脚本样例 annan211 linuxlinux ls源码linux 源码
    #! /bin/sh - #查找输入文件的路径 #在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式 # 查找路径由特定的环境变量所定义 #标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径 # 或是filename :not found 的标准错误输出。 #如果文件没有找到 则退出码为0 #否则 即为找不到的文件个数 #语法 pathfind [--
  • List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下) 百合不是茶 listsetMap遍历方式
    List特点：元素有放入顺序，元素可重复 Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序 Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的） List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
  • 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法 bijian1013 javathread线程安全
    在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示： public class DateUtil01 { private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public void format(Date d
  • http请求测试实例（采用fastjson解析） bijian1013 http测试
            在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient; import
  • 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理 bit1129 hessian
    RPC异常处理概述   RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？   如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。   在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
  • 【日志分析】日志分析工具 bit1129 日志分析
    1. 网站日志实时分析工具 GoAccess http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/ 2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J) http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/ 3.log.io 和
  • nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决 ronin47 nginx 优化
    　　　先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。 　　　由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。   　　　来以下优化：   　　　
  • java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构 bylijinnan java
    思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/ import ljn.help.*; public class HasSubtree { /**Q50. * 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。 例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
  • mongoDB 备份与恢复 开窍的石头 mongDB备份与恢复
    Mongodb导出与导入 1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的. 所以,都有如下通用选项: -h host   主机 --port port    端口 -u username 用户名 -p passwd   密码 2: mongoexport 导出json格式的文件
  • [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题 comsci 网络
         如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。       也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
  • 软件专利如何申请 cuiyadll 软件专利申请
    软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
  • Android学习笔记 darrenzhu android
    1.启动一个AVD 2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端 3.如何启动一个程序   am start -n package name/.activityName   am start -n com.example.helloworld/.MainActivity 启动Android设置工具的命令如下所示： # am start -
  • apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站 dcj3sjt126com apache
    现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。 现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。 1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
  • yii2 restful web服务[速率限制] dcj3sjt126com PHPyii2
    速率限制 为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收， 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。 要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
  • Hadoop2.5.2安装——单机模式 eksliang hadoophadoop单机部署
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述        Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式 ，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。   二、下载地址 Hadoop 网址http:
  • LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构 gundumw100 android
    一切为了快速迭代 import java.util.ArrayList; import org.json.JSONObject; import android.animation.ObjectAnimator; import android.os.Bundle; import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
  • 三道简单的前端HTML/CSS题目 ini htmlWeb前端css题目
    使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（ ）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm   在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（ ）。http://hovertree.com/s
  • overrided方法编译错误 kane_xie override
    问题描述： 在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下： Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it   当去掉@Over
  • Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫） mcj8089 免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
    推荐两个代理IP网站：   1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/   2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/   Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，   方式一，设置System系统属性   // 设置代理IP System.getProper
  • Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
    当你启动 nodejs服务报错： >node app Express server listening on port 80 events.js:85 throw er; // Unhandled 'error' event ^ Error: listen EADDRINUSE at exports._errnoException (
  • C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
    转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html 作者: mt 其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如： string* ps = new string("
  • Ruby深入研究笔记1 wudixiaotie Ruby
    module是可以定义private方法的 module MTest def aaa puts "aaa" private_method end private def private_method puts "this is private_method" end end
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他