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)

  • 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一) 皮皮冰燃 深度学习深度学习人工智能RAG
    文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
  • 3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码） 夏末之花 人工智能
    摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++
  • 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
  • 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
  • Docker打包深度学习项目 FLY_LTL docker深度学习容器
    文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结，供各位同学参
  • 深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习 安意诚Matrix 机器学习笔记深度学习人工智能
    一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单
  • 智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】 AI筑梦师 计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
    智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。然而，现实世界的形状往往存在可变性（Variability），主要体现在以下几个方面：形变（Deformation）：物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化（ScaleVariation）：目标形状在不同场景下可能大
  • Python 模拟鼠标轨迹算法 a485240 鼠标轨迹计算机外设
    一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤：数据收集：收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据，包括
  • 知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新) AI仙人掌 人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
    知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签（概率分布）替代独热编码标签，学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息，还能够捕捉到类别之间的相似性和关系，从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中，无论是大规模语言模型（LLMs）还是其他类型的神经网络模型，都会通过softmax
  • 什么是机器视觉3D引导大模型 视觉人机器视觉 机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
    机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
  • 深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索 Evaporator Core #深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
    随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台，旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用，并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
  • 【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割 985小水博一枚呀 论文解读深度学习transformer人工智能网络cnn
    【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割文章目录【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割2.Re
  • PyTorch 深度学习博客 Zoro｜ PyTorchDeepLearning人工智能
    PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。本博客适用于初学者和有一定基础的开发者，旨在帮助大家快速搭建环境、掌握核心概念，并通过实例了解实际应用。环境配置为了确保项目的稳定性和兼容性，我选择了Python3.9环境，并在conda创建的虚拟环境中运行最新且稳定的PyTorch版本2.6.0。1.创建Pyth
  • 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用 Zoro｜ PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
    深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
  • 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
  • 算力技术创新驱动多场景应用演进 智能计算研究中心 其他
    内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力，从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破，技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
  • AI模型技术前沿与跨场景应用实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看，可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制，而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
  • 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势 海宁不掉头发 人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记chatgpt
    未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径（一）算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
  • 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践
    在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换 Fansv587 Torch框架学习深度学习pytorch人工智能python经验分享
    转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
  • 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：
  • 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
  • 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测 默默科研仔 发动机寿命预测matlab神经网络发动机寿命预测
    基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括：初始参数优化：GA仅优化初始参数，后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化：GA直接优化全部网络参数，无需BP参与。混合优化：GA优化初始参数后，再通过B
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分 Fansv587 深度学习pytorch人工智能
    使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以
  • 消融实验（Ablation Study） xwhking 深度学习机器学习深度学习消融实验
    消融实验（AblationStudy）定义：消融实验是一种科学研究方法，通过逐步移除模型、算法或系统中的某个组件（如模块、层、特征、数据等），观察其对整体性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性。其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？1.验证组件的有效性核心目的：确认模型中某个设计（如注意力机制、
  • 数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】 kay_545 YOLO11改进有效涨点python人工智能机器学习
    秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转本专栏所有程序均经过测试，可成功执行专栏地址：YOLO11入门+改进涨点——点击即可跳转欢迎订阅目录json2txt脚本xml2txttxt2json
  • AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着科技的不断发展，人工智能和量子计算成为了当今世界的热门话题。人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。将人工智能与量子计算相结合，为解决一些具有挑战性的问题提供了新的思路和方法。本文将探讨人工智能深度学习算法在量子计算中的应用，包括其背景、意义和应用场景。2.核心概念与联系在人工智能中，深度学习是一
  • 还在为找图发愁？图生生AI以图生图，一键生成专属风格！ 图生生 人工智能aiAI作画图生生
    你是否也遇到过这样的烦恼：想为文章配图，却找不到风格合适的图片？设计海报时，灵感枯竭，不知从何下手？看到喜欢的图片风格，却无法应用到自己的作品中？别担心，图生生AI生图来帮你！只需上传一张图片，AI就能自动生成相似风格的图片，让你轻松拥有专属图库！图生生AI生图是一款基于人工智能技术的图片生成工具，它能够深度学习和理解图片的风格、色彩、构图等元素，并以此为基础生成全新的图片。无论你是设计师、自媒体
  • 深度学习中的Channel，通道数是什么？ %KT% 深度学习深度学习人工智能
    参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是：torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下：16
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
  • 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