- AI之DeepSeek
james二次元
AI人工智能AIDeepSeek
DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语
- [AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术
技术小甜甜
AI探索者人工智能AI作画
ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。本文将详细探讨ComyUI的基本原理，涵盖其在图像生成中的关键概念，包括潜在空间、VAE模块、噪声处理以及CLIP编码器节点的作用。1.潜在空间的存在与生成效率什么是潜在空间？潜在空间（LatentSpace）是指数据压缩后的低维空间。在图像生成中，潜在空间的引入极大地提高了生
- 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）
北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
- 大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全AI编程人工智能pytorchpython面试
21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
AI深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法，随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播，表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数，反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- 53、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-14、使用自己的架构搭建一个通过学习模仿莎士比亚风格的2000次的文章。并且在关键层配有详细解释。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能神经网络自然语言处理rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术
彬彬侠
自然语言处理NLP自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译（MachineTranslation,MT）应用场景：在线翻译：GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- DeepSeek 高阶应用技术详解（4）
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
- 用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话
开心快乐幸福一家人
pytorch人工智能python
最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。01数据收纳术：你的专属AI管家想象你有一堆杂乱照片需要整理。PyTorch的Dataset类就像智能相册，只要定义好__getitem__（怎么找照片）和__len__（总共有多少张），它就能瞬间把你的数据码得整整齐齐。而Dat
- 模式识别课程设计：人脸识别 背景与问题引入之问题描述
XLYcmy
模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟，人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析（PCA）[7]和K-L变换的人脸识别系统，利用ORL人脸数据库作为数据源，对输入的人脸图像进行识别，并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- 深度学习模型大小与模型推理速度的探讨
ICUD
深度学习人工智能python
**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存，由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
- 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络
gs80140
AIpytorchtensorflow神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中，我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow，构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层，适合初学者理解神经网络的基本构建模块
- Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters
一只积极向上的小咸鱼
机器学习人工智能
这篇论文介绍了CASSINI，一种用于机器学习（ML）集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法，能够在网络链路中高效地放置多个ML作业，
- 50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理神经网络rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能，使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能神经网络自然语言处理rnn
importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
- 29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
- 深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习？深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理（NLP）3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习（DeepLearning）近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化
武狐肆骸
机器学习cnn人工智能神经网络
前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换
- 深度学习：从神经网络到智能应用
Jason_Orton
深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习？二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支，近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别，还是自动驾驶、自然语言处理，深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
python算法深度学习YOLO目标检测算法
基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容：1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库，推荐使用Python语言，以下是一些关键库：PyTorch：YOLO通常基于PyTorch实现，安装适合你系统的PyTor
- 理解CPU与GPU频繁数据传输
_DCG_
计算机视觉深度学习神经网络CPUGPU数据传输
基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。要完成功能一般都是CPU从硬盘或者其他数据源读取数据到内存中，然后将内存中的传输到GPU的显存中，GPU从显存中获取数据并进行计算，并最终将计算的结果返回给CPU的内存中。整体的计算就像上面描述，但是不可忽略的是：从CPU内存
- 深度学习批次数据处理的理解
_DCG_
计算机视觉深度学习人工智能
基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？神经网络是如何处理多个数据的，下面从硬件架构的角度去分析处理。GPU硬件架构GPU的硬件架构设计是批处理能够高效运行的关键原因之一。GPU现阶段一般采用SIMT架构，它的特点如下：SIMT（Singl
- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
Pythonpytorch人工智能python
使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板，点击左下角“系统信息”，然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息，其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda，但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- 读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注，但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强，也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置，我们还提出一个新的分子表示方法，基于片段的简化分子xxxx
- 点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
- 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码）
java人脸识别后端深度学习
痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。传统上，Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV，但与基于深度学习的算法相比，OpenCV的精度相对较低。此外，若Java开发者希望使用Python实现的算法，还需要安装Python环境，并且熟
- 书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》
深度学习机器学习人工智能
书籍：BuildingScalableDeepLearningPipelinesonAWS:Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》01书籍介绍本书是您在亚马逊网络服务（AWS）上创建强大且端到端深度学
- DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？
程序员差不多先生
pytorch
DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术，显著提升计算速度，适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务（如LLM训练/推理），降低延迟，提升吞吐量。支持混合精度计算
- 人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才
墨墨猪
人工智能在fpga的具体应用
FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟，FPGA在人工智能方面的应用也越来越多，特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用，对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
- 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
小赖同学啊
人工智能人工智能
在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关，通过惩罚过大的参数值，使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化（Lasso正则化）原理：在损失函
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点：
最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
&n
- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称；
Simpl
- Informatica应用（1）
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置 （比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。
系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化（yahoo技术）
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案：
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息：
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题：
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问：电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中，D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能：
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中，添加这样的 <script> 标签：
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据：
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 接下来，详细配置代码如下：
Spring连接池
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb
控制正则的重要程度，惩罚的强度，
=0无惩罚； 
越大，参数值控制在越小的范围内。
为以原点为中心的圆环，损失项 如右绿色圆环，距离损失函数最优点 越近，梯度变换越小，即w变化对loss的影响越小 (ABC梯度逐渐减小)。因此找到一个平衡点 ，惩罚项 加损失项 最小，为新目标函数的最优解。
