greenmoss
greenmoss

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning

本节课程幻灯片链接

目录

    • Step 1:Define A Set of Function
      • Fully Connect Feedforward Network
    • Step 2:Goodness of Function
    • Step 3:Pick The Best Function
    • 其他

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第1张图片

Step 1:Define A Set of Function

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第2张图片

Fully Connect Feedforward Network

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第3张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第4张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第5张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第6张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第7张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第8张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第9张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第10张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第11张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第12张图片

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第13张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第14张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第15张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第16张图片

Step 2:Goodness of Function

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第17张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第18张图片

Step 3:Pick The Best Function

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第19张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第20张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第21张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第22张图片

其他

机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第23张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第24张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第25张图片
机器学习[李宏毅]-笔记7-Brief Introduction of Deep Learning_第26张图片

你可能感兴趣的:(机器学习,学习笔记,机器学习)

  • Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器 通信仿真实验室 GoogleBERT构建和训练NLP模型berttransformer人工智能NLP自然语言处理
    文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型，它在2017年由Google的研究者提出，并在论文《AttentionisAllYouNeed》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力（self-attent
  • 【贪心算法】洛谷P4995 - 跳跳 仟濹 算法学习笔记贪心算法算法
    2025-01-21-第44篇【洛谷】贪心算法题单-【贪心算法】-【学习笔记】作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND账号名)目录文章目录目录洛谷P4995跳跳！题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1样例#2样例输入#2样例输出#2提示样例解释数据范围思路代码洛谷P4995跳跳！题目描述你是一只小跳蛙，你特别擅长在各种地方跳来跳去。这一天，你和朋友小F一起出去玩耍的时候，遇到
  • mvc学习笔记 JDS_DIJ 笔记mvc
    mvc设计框架的形成最早是servlet==>缺点:生成html页面太麻烦,所以引入了jsp,jsp本质就是servletjsp==>缺点:阅读起来困难,难维护,于是引入javabean,用来专门和数据打交道;形成jsp的设计框架model1jsp+javabean==>缺点:jsp即要接受请求,又要展示数据,所以又加入servlet;专门用来接受请求;形成jsp的设计框架model2jsp+ja
  • MVC 架构学习笔记 disgare 架构mvc架构学习
    MVC架构学习笔记Service与DAO层方法命名规约业务错误是用返回值来处理还是抛异常来处理Service与DAO层方法命名规约CRUD是指在做计算处理时的增加(Create)、读取查询(Retrieve)、更新(Update)和删除(Delete)几个单词的首字母简写。主要被用在描述软件系统中DataBase或者持久层的基本操作功能。对应这里的crud方法的命名，每个人有不同的实践。以下是阿里
  • Go语言学习笔记—golang流程控制 PPPsych Go语言基础学习笔记golang学习
    视频来源：B站《golang入门到项目实战[2022最新Go语言教程，没有废话，纯干货！]》文章为自己整理的学习笔记，侵权即删，谢谢支持！文章目录一Go语言中的流程控制简介二Go语言中的if语句2.1语法2.2实例演示2.3注意事项三Go语言中的ifelse语句3.1语法3.2实例演示3.3注意事项（同if语句）四Go语言中的ifelseif语句4.1语法4.2实例演示五Go语言中的嵌套if语句5
  • 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法 用心去追梦 人工智能大数据数据分析
    基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息，并做出预测或决策，从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学
  • 小白入门MATLAB学习笔记 小mushroom matlab学习笔记
    绘图：使用MATLAB绘制三叶玫瑰线公式：玫瑰线的极坐标方程为:ρ=a*sin(nθ),ρ=a*cos(nθ)用直角坐标方程表示为:x=a*sin(nθ)*cos(θ),y=a*sin(nθ)*sin(θ)其中n为玫瑰线的叶数，我们绘制三叶玫瑰线，因而公式中取n=3代码：t=-2*pi:0.01:2*pi;x=sin(3*t).*cos(t);y=2*sin(3*t).*sin(t);z=3*si
  • 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用 梦想的初衷~ 机器学习人工智能matlab机器学习深度学习
    近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域，MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱，极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
  • 降维算法：主成分分析 一个人在码代码的章鱼 数学建模机器学习概率论
    主成分分析一种常用的数据分析技术，主要用于数据降维，在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量（即主成分）的方法。这些主成分按照方差从大到小排列，方差越大，包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分，以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
  • 深度学习学习笔记（第30周） qq_51339898 深度学习人工智能
    一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
  • kafka学习笔记2 —— 筑梦之路 筑梦之路 Java技术linux系统运维kafka学习笔记
    KRaft模式Kafka的KRaft模式是一种新的元数据管理方式，旨在去除对ZooKeeper的依赖，使Kafka成为一个完全自包含的系统。在Kafka的传统模式下，元数据管理依赖于ZooKeeper，这增加了部署和运维的复杂性。为了解决这个问题，Kafka社区引入了KRaft模式。在KRaft模式下，所有的元数据，包括主题、分区信息、副本位置等，都被存储在Kafka集群内部的特殊日志中。这个日志
  • Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字 是Dream呀 python神经网络网络
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型 蒙娜丽宁 Python杂谈AI人工智能python学习
    《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力，还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
  • 学习笔记：顺序表（动态创建）vscode实现 San~ui 学习笔记考研vscode
    动态分配的顺序表的优缺点：优点：可以动态增加主题缺点：动态增加长度中的迁徙工作时间增加实现方式（删除操作与静态一样）#include#include#include#defineInitSize1typedefstruct{int*data;//指向分配空间的起始地址intMaxSize;//最大容量intlength;//当前长度}SqList;//初始化voidInitList(SqList*
  • 基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南 m0_74825223 python机器学习flask
    目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例：简单的输入验证示例：自定义错误处理示例：使用Flask-JWT-Extended进行认证结论参考资料引言在当今数据驱动的时代，机器学习模型已经广泛应用于各行各业，从金融、医疗到教育等领域。然而，
  • 机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab） wyc9999ww 机器学习scikit-learnjupyter人工智能python
    对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn，可以专注于理解和实践机器学习的核心概念，而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
  • 有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽 weixin_39845406 有趣的python代码实例
    概述博主最近在学习python，看完了一整套学习视频，然后呃呃呃，还是用不太流畅。碰巧在全球最大的同性交友论坛GayHub(呸！是开源代码托管平台Github)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习、TensorFlow、Pytor
  • 机器学习数学基础-定积分应用-经济问题 华东算法王（原聪明的小孩子 小孩哥解析宋浩微积分算法
    定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景：1.总收入和总成本的计算在经济学中，定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数，定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入：假设某商品的价格随数量的变化而变化，价格函数为(p(x))，其中(x)表示销售的
  • 迁移学习与RBF神经网络 fanxbl957 人工智能理论与实践迁移学习神经网络人工智能
    迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中，以加快目标任务的学习过程，提高学习效果，尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。而RBF（径向基函数）神经网络作为一种经典的神经网络结构，以其独特的函数逼近能力和良好的局部逼近特性，在众多领域取得了出色的性能表现。将迁移学习
  • 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？ Ai17316391579 深度学习服务器人工智能
    先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能，属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型，区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架：GAN（GenerativeAdversarialNetwork）和GPT（GenerativePre-trainedTransformer）。GAN目前广泛应
  • kafka学习笔记5 PLAIN认证——筑梦之路 筑梦之路 linux系统运维Java技术kafka学习笔记
    在Kafka中，SASL（SimpleAuthenticationandSecurityLayer）机制包括三种常见的身份验证方式：SASL/PLAIN认证：含义是简单身份验证和授权层应用程序接口，PLAIN认证是其中一种最简单的用户名、密码认证方式，生产环境使用维护简单易用。可用于Kafka和其他应用程序之间的认证。SASL/SCRAM认证：SCRAM-SHA-256、SCRAM-SHA-512
  • ELK Stack学习笔记 在线打码 学习笔记redislinuxcentoseselk
    一、ELKStack简介1、Elasticsearch一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(信息检索的工具jar包)基础上的搜索引擎，使用Java语言编写2、Logstash一个完全开源的工具，可以对日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用。是开源的服务器端数据处理管道，能够从多个来源收集数据、转换数据。并保存到
  • AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型 好评笔记 AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
  • Golang学习笔记_28——工厂方法模式（实例） LuckyLay Golang学习笔记golang学习笔记工厂方法模式
    Golang学习笔记_26——通道Golang学习笔记_27——单例模式Golang学习笔记_28——工厂方法模式工厂方法模式（实例）packagefactory_method_demoimport"fmt"//Order接口，定义订单的基本操作typeOrderinterface{CalculateTotal()float64Display()}//RegularOrder是普通订单结构体typ
  • Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等 小艳加油 大气科学python人工智能气象机器学习
    目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Py
  • YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO前端计算机视觉目标检测人工智能python
    前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用，无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。接下来教你使用Gradio框架构建一个简单Web界面推理YOLOv8/YOLOv11模型。话不多说上检测结果：一、YOLOv8/YOLOv11源码下载YOLOv8源码下载：官网打不开的话，从我的网盘
  • 深度学习笔记——模型部署 好评笔记 深度学习笔记深度学习笔记人工智能transformer模型部署大模型部署大模型
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点，包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
  • 探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点 岑童嵘
    探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。该数据集包含两个CSV文件：训练集和测试集。数据集主要用于训练和评估机器学习模型，以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数
  • k8s_CKA考试_学习笔记 bq_o_pd kuberneteslinux容器笔记
    k3s默认无法使用docker，导入docker的镜像加载到k3s中[root@worker1php]#k3scrictlimagesIMAGETAGIMAGEIDSIZEdocker.io/library/busyboxlatest9211bbaa0dbd62.23MBdocker.io/library/nginx1.7.935d28df486f6139.9MBdocker.io/library
  • 基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用 KY_chenzhao python机器学习深度学习气象
    1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和
  • 多线程编程之join()方法 周凡杨 javaJOIN多线程编程线程
    现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？   Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
  • java中switch的使用 bingyingao javaenumbreakcontinue
    java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。 用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
  • hive having count 不能去重 daizj hive去重having count计数
    hive在使用having count()是，不支持去重计数   hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;  FAILED: SemanticExcep
  • WebSphere对JSP的缓存 周凡杨 WAS JSP 缓存
          对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。        现服务
  • 设计模式总结 朱辉辉33 java设计模式
    1.工厂模式   1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)      1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)      1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)      1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
  • 实例：供应商管理报表需求调研报告 老A不折腾 finereport报表系统报表软件信息化选型
    引言 随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
  • mysql 林鹤霄
    转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)   [root@centos var]# service mysql
  • Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
    原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364   1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552)  &n
  • html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
    // 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {      console.log($(this).val()) });  
  • String类的基本用法 百合不是茶 String
      字符串的用法;     // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by);         1,length()  获取字符串的长度     &nbs
  • JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 javathreadjava多线程Semaphore
    Semaphore类        一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
  • 使用GZip来压缩传输量 bijian1013 javaGZip
            启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。         PJL Compressi
  • 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
        定义如下一个简单的范型类，   package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
  • 【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
    1. 修改日志文件查看器   hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml   修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志   2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
  • 怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
    在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location /    {         proxy_pass http://test; 
  • java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
  • eclipse svn 帐号密码修改问题 开窍的石头 eclipseSVNsvn帐号密码修改
    问题描述：      Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。 解决思路：      删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
  • [电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
          某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。        如何避免销售量和利润率增加的
  • java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang javaproperties
    #mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
  • Java核心问题集锦 darrenzhu java基础核心难点
    注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
  • 1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
    markdown 简明语法 基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号 空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签 换行 单一段落( <p>) 用一个空白行 连续两个空格 会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
  • Gson使用二（GsonBuilder） eksliang jsongsonGsonBuilder
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述     GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式   二.基本使用 实体测试类： 温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
  • 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
    有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
  • JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
      要点   JSP指令简介  page指令  include指令    JSP指令简介    JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令 属性名="
  • mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
    1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
  • sql mysql oracle中字符串连接 macroli oraclesqlmysqlSQL Server
    有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。 请注意，Oracle的CON
  • Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
    // 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate   // 原因： 由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
  • windows命令行设置wifi surfingll windowswifi笔记本wifi
    还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么 教你命令行设置 笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
  • Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linuxubuntusysv-rc-conf
    安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。     背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他