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神经网络rnn人工智能
【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色,但当面对时间序列数据时,例如预测股票价格,它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题,循环神经网络(RNN)被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测,我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
- 【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
ShuQiHere
cnn人工智能神经网络
【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是深度学习领域的一个里程碑。它的出现不仅改变了计算机视觉的格局,还影响了各类数据处理任务,如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展,CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么,CNN到底是什么?它又是如何工作的?在本文中,我们将通过手写数字识别的例子,逐层解析CNN的每个部分,帮助你全面理解这
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怎么这么多名字都被占了
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百度飞桨(paddle),是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例,大概了解paddle的使用importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transformsimportNormalizetransfo
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1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
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AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- 基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南
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1.项目背景与目标设定金属锈蚀是工业领域面临的一个普遍问题,它可能导致结构失效、安全隐患和巨大的经济损失。传统的锈蚀检测方法通常依赖人工视觉检查,这种方法不仅耗时耗力,而且容易受到人为因素的影响,导致检测结果不一致或遗漏重要的锈蚀区域。随着深度学习技术的快速发展,特别是在计算机视觉领域的突破,我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO(Yo
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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 深度学习100问23:什么是前馈型神经网络
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嘿,前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
- python 数据挖掘与机器学习
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近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- 大模型是如何炼成的:揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧
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深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
引言:近年来,人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT,这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么,这些大模型是如何训练出来的呢?本文将通过具体案例,带你走进深度学习训练的世界,一探究竟,并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集:大模型的训练需要海量的数据。例如,GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本,而BERT则使用了维基百科
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对于大模型(如大型神经网络模型)的训练和推理,苹果笔记本电脑(尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook)确实存在一些限制,这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因:1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是深度学习和大模型训练的首选)不同。NVIDIA的C
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人工智能(AI)是一个涵盖广泛领域的技术词汇,近年来受到了越来越多的关注和应用。然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念,厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能(AI)首先,人工智能(AI)是一个广泛的领域,包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
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- 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用,该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法,实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势,还通过改进的网络结构和优化策略,进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过深度学习技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
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一、引言随着大数据时代的到来,深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累,为企业提供高效、精准的数据分析解决方案,助力企业实现业务革新与增长。二、深度学习与数据分析的完美结合联蔚盘云运用深度学习技术,对海量数据进行深度挖掘,揭示数据背后的价值。我们利用先进的算法和模型,为企业提供精准的市场预测、消费者行为分析、业务优化等解决方案,帮助企业实现决策的科学化和智
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在深度学习中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它,只需继承基础层类并实现前向传播功能。importtorchimporttorch.nn.
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
walfar
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目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
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PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
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系列文章:《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一,它可以将数据调整到特定的范围或分布,有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围,通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
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文章索引:PyTorch基础学习(1)-快速入门PyTorch基础学习(2)-张量TensorsPyTorch基础学习(3)-张量的数学操作PyTorch基础学习(4)-张量的类型PyTorch基础学习(5)-神经网络PyTorch基础学习(6)-函数APIPyTorch基础学习(7)-自动微分PyTorch基础学习(8)-多进程并发PyTorch基础学习(9)-训练优化器PyTorch基础学习(
- 《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期
Lethe不迷糊
逻辑推理:让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力,这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发,依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类:一类是从特殊到一般的推理,推理形式主要有归纳、类比;一类是从一般到特殊的推理,推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立,只能用来验证知识,不能
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听忆.
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自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与NLP的结合4.NLP和ML的相互促进5.挑战与未来展望边走、边悟迟早会好自然语言处理(NLP)与机器学习(ML)有着密切的关系,二者结合在一起可以实现自动化文本分析、语音识别、
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深度学习笔记深度学习embedding
文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入,将数据转换(降维)为固定大小的特征表示(矢量),以便于处理和计算(如求距离)。例如,针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量,使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离(例如,欧几里德距离)。embedding的主要目的是对(稀疏)特征进行降维,它降维的方式可以类比为一个全连接层(没有激活函数),通过
- Docker 安装Miniconda
奋进在AI路上的小李
公司实习python
下载Miniconda下载地址执行sh命令完成Miniconda的安装中间输入yes完成安装后,执行链接中的命令完成环境配置创建自己conda环境,需要配置清华镜像安装对应的pytorch,Pytorch的下载地址
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z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。公式如下:θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中,θ表示模型参数,η表示学习率,L表示损失函数,∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而,梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如,在鞍点或局部最小值处,梯度接近零,导致模
- 深度学习中Embedding的理解
普通攻击往后拉
神经网络基础模型关键点NN技巧深度学习embedding人工智能
Embedding这个概念翻译过来的意思就是嵌入,就是把一个大的东西想办法嵌入到一个小的地方。在深度学习领域,Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息,表现形式为一个向量。1、Embedding常见的操作有两个:加法和拼接,含义完全不同Embedding的加法一般用于同类目的不同物品的合集表示。这个可以按照one-hot的思维去理解。为什么用one-hot而不用二进制去表示不同物品呢?
- 深度学习速通系列:贝叶思&SVM
Ven%
支持向量机人工智能深度学习算法机器学习
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的机器学习算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理,这是一种利用已知信息(先验概率)来预测未知事件(后验概率)的概率方法。它通常用于分类问题,特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性,并且可以通过增加新的数据来更新先验概
- 机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna
0xMayL
#深度学习机器学习#模型评估机器学习深度学习人工智能
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http