Jacobson Cui
Jacobson Cui

神经网络与深度学习 作业12：第七章课后题

目录

习题7-1 在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比

习题7-2 在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性 

习题7-9 证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和​编辑正则化的效果相同.并分析这一结论在动量法和Adam算法中是否依然成立 

第七章总结

习题7-1 在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比

在小批量梯度下降中：

g_{t}(\theta )=\frac{1}{K}\sum_{(x,y)\in S_{t}}\frac{\partial L(y,f(x;\theta ))}{\partial \theta }

 \theta _{t}=\theta _{t-1}-\alpha g_{t}

令g_{t}=\frac{1}{K}\delta,则: \theta _{t}=\theta _{t-1}-\frac{\alpha }{K}\delta

因此\frac{\alpha }{K}为参数最优的时候的常数，学习率和批量大小成正比。

习题7-2 在Adam算法中，说明指数加权平均的偏差修正的合理性 

在Adam算法中：

M_{t}=\beta _{1}M_{t-1}+(1-\beta _{1})g_{t}

G_{t}=\beta _{2}G_{t-1}+(1-\beta _{2})\odot g_{t}

因此当\beta_{1}\to 1,\beta _{2}\to 1的时候：

\lim_{\beta_{1} \to 1}M_{t}=M_{t-1}

\lim_{\beta_{2} \to 1}G_{t}=G_{t-1}

由此可以发现此时的梯度消失，因此需要进行偏差修正。

习题7-9 证明在标准的随机梯度下降中，权重衰减正则化和L_{2}正则化的效果相同.并分析这一结论在动量法和Adam算法中是否依然成立 

神经网络与深度学习 作业12：第七章课后题_第1张图片

神经网络与深度学习 作业12：第七章课后题_第2张图片

 L2正则化梯度更新的方向取决于最近一段时间内梯度的加权平均值。
当与自适应梯度相结合时（动量法和Adam算法），
L2正则化导致导致具有较大历史参数 (和/或) 梯度振幅的权重被正则化的程度小于使用权值衰减时的情况

第七章总结

神经网络与深度学习 作业12：第七章课后题_第3张图片

你可能感兴趣的:(《神经网络与深度学习》课后习题,深度学习,神经网络)

  • 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程 星星点点洲 stablediffusion
    以下是安装StableDiffusion的步骤，以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）GPU驱动包含CUDADriver（需与CUDAToolkit版本匹配）CUDA与NIDIA：硬件指令集绑定：N
  • 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • 轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
    定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面：轻量级设计：通过精心设计的网络结构和参数优化，在保持较高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特
  • TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建 小白学视觉 论文解读IEEETPAMI深度学习顶刊论文论文解读TPAMI
    论文信息题目：SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法，能够在不使用任何3D标注的情况下，从不完整的RGB
  • spiking neural network概念学习 Zaгathustra 科研工作深度学习神经网络机器学习
    我们认为，SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天，我们有相当成熟的神经形态传感器，来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合，以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实
  • 深度学习（1)-简单神经网络示例 yyc_audio 深度学习人工智能
    我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现
  • 理论一、大模型—概念 伯牙碎琴 大模型自然语言处理ai
    一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
  • 人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论 Somnolence.·.·.·. 人工智能人工智能ai
    一、数学牢笼中的困兽：人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列，冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构，注定人
  • YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器 星际编程喵 Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
    前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
  • 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术 云博士的AI课堂 AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
    第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术人工智能（AI）的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力，也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习：智能的基
  • 文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术 Somnolence.·.·.·. 人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
    引言在数字化浪潮的推动下，文本生成型人工智能（如GPT系列、Claude、Deepseek等）正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌，而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式，又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
  • 预测股票走势的ai模型 roxxo AI模型人工智能深度学习金融
    AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林/XGBoost深度学习预测：LST
  • 麒麟SoC的详细架构组成介绍 小蘑菇二号 麒麟
    目录麒麟SoC的主要组成部分1.应用处理器（ApplicationProcessor,AP）2.图形处理单元（GPU）3.神经网络处理单元（NPU）4.图像信号处理器（ISP）5.调制解调器（Modem,基带芯片）6.多媒体编解码器7.安全模块8.连接模块9.存储控制器10.电源管理单元（PMIC）典型麒麟SoC示例Kirin9000总结麒麟（Kirin）是华为自主研发的一系列高性能系统级芯片（S
  • AI 大模型创业：如何利用市场优势？ SuperAGI2025 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型创业：如何利用市场优势？1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，大模型（LargeModels）在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型，如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
  • 使用 pip 和 conda 的安装深度学习环境 ZhengXinTang #深度学习环境pipcondapython
    在决定使用pip和conda安装包时，了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。以下是细分：1.在使用conda安装的过程中，可以先参考另外一台机器中对应虚拟环境配置成功的，所设置的镜像源，使用condacofig--show,进行查看，2.设置，将网络下载时，连接时间加长condaconfig--setremote_connect_timeout_secs60condaconfig--setre
  • 字节跳动实习生和校招生内推 飞300 pythonjavascriptphp业界资讯算法
    机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等；3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；4、熟悉相关算法在数据挖
  • 一文带你了解人工智能：现状、应用、变革及未来展望 空青726 人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
    近年来，人工智能（AI）的发展势头迅猛，它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事，为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习：深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用，深度学习算法能够从大量数据中提取出
  • 学习AI大模型用这十种方法，轻松入门 大模型玩家 学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
    AI大模型学习在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构：对于AI大模型的学习，首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学
  • 人工智能之数学基础：线性空间 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性空间神经网络
    本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”，其中的“点”由向量表示，而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段，而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
  • 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG 吨吨不打野 动手学深度学习pytorch深度学习pytorch网络
    文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapt
  • AI驱动的知识发现：程序员的新机遇 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI驱动的知识发现：程序员的新机遇关键词：知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代，数据量呈爆炸性增长，各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求，而人工智能（AI）技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现，即利用机器学习、深度学习等技术手段，从海量数据中自动提取有用信
  • 机器学习入门-读书摘要 不像程序员的程序媛 机器学习人工智能
    先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
  • python模块triton安装教程 2401_85863780 1024程序员节tritonwhl
    Triton是一个用于高性能计算的开源库，特别适用于深度学习和科学计算。通过预编译的whl文件安装Triton可以简化安装过程，尤其是在编译时可能会遇到依赖问题的情况下。以下是详细的安装步骤：安装前准备：Python环境：确保已经安装了Python，并且Python版本与whl文件兼容。pip：确保已经安装了pip，这是Python的包管理器，用来安装外部库。下载whl文件：从可靠的来源下载适用于
  • 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战 GentleCP 机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
    文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章，点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理（包含逻辑回归的基础概念与推导）和实
  • 《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》 人工智能深度学习
    在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时，DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题，严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间，成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
  • 智享AI直播三代系统，开启「机器人比人更会带货」时代！ 缘分开始t621238 人工智能机器人
    智享AI直播三代系统，开启「机器人比人更会带货」时代！在当今数字化浪潮汹涌的时代，直播行业作为电商领域的重要驱动力，正经历着前所未有的变革。近日，智享AI直播三代系统的横空出世，宛如一颗重磅炸弹，在直播行业掀起了惊涛骇浪，正式开启了「机器人比人更会带货」的全新时代。一、技术革新，颠覆传统直播模式智享AI直播三代系统的诞生，标志着直播行业进入了智能化的新纪元。它融合了先进的人工智能技术，包括深度学习
  • 自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧 网安周星星 web安全安全windows网络网络安全
    基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性。文中给出了详细的学习路线，包括基础操作入门、实战操作以及参加CTF和HVV等竞赛来提升技能，并推荐了一系列相关书籍和学习资源。一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一
  • DQN的原理和代码实现 SmallerFL NLP&机器学习DQN强化学习深度学习
    文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习，通过使用神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境：定义环境（例如，Atari游戏
  • 深度学习基础知识 namelijink 深度学习人工智能
    cuda简介：CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口（API）。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU，NVIDIA还提供与其GPU
  • 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python） 赵钰老师 python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
    近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（L
  • java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code javajvmthread多线程Runnable
    我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。 模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
  • 【转】JSON与XML的区别比较 丁_新 jsonxml
    1.定义介绍 (1).XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
  • c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c算法
    #include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
  • 我的软件 麦田的设计者 我的软件音乐类娱乐放松
         这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
  • linux awk命令详解 被触发 linux awk
    awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
  • 各种语言比较 _wy_ 编程语言
                        Java Ruby PHP 擅长领域                  
  • oracle 中数据类型为clob的编辑 知了ing oracle clob
    public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
  • 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据 矮蛋蛋 zookeeper
    原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
  • tomcat数据源 alafqq tomcat
    数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。 没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03.  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");  04.  conn
  • 遍历的方法 百合不是茶 遍历
                                                          遍历 在java的泛
  • linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
    linux查看硬件信息的命令 一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo   二.查看内存： free   三.查看硬盘： df   linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
  • java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
    1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory   添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization    
  • 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
    对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：   1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals   默认序列化和反序列化     import com
  • 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
      1. DStream的类说明文档：   /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
  • 通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
    1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {         set $all_cookie $1; }     变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
  • java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
    参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
  • Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan javanetty
    ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
  • js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符js特殊字符过滤
    1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) {    var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）&mdash;—|{}【】‘；：”“'。，、？]"
  • hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
    import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
  • linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linuxshell命令切换用户
    经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：   1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
  • 好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
    别再这样写了：public boolean foo() {    if (true) {         return true;     } else {          return false;    
  • Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
    1、透明动画效果 方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
  • linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461     bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。     上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？     答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
  • Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
    在项目中碰到这样的问题： 由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
  • asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .netC#asp.nethovertreeWeb Forms
    使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />   那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac javaeclipse快捷键ide
      判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。   曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
  • c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
     为了字体更好看，改变了格式……   &&运算符：   #include<iostream> using namespace std; int main(){      int a=-1,b=4,k;      k=(++a<0)&&!(b--
  • linux标准IO缓冲机制研究 音频数据 linux
    一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
  • 随想 生活 暗黑小菠萝 生活
    其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。   毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
  • 我认为POJO是一个错误的概念 windshome javaPOJO编程J2EE设计
                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他