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DuHz
轻量化模型机器学习计算机视觉人工智能神经网络深度学习数据挖掘语音识别
模型压缩与优化技术中的神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术1.引言在深度学习领域,神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。传统的手动设计网络架构的过程费时费力,且通常依赖于经验和直觉。为了提升效率与效果,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)作为一种自动化的方法,能够通过算法寻找和优化最佳的神经网络架构。NAS可以在图像识别
- QAT与PTQ模型量化方法的区别
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QAT(QuantizationAwareTraining)和PTQ(PostTrainingQuantization)是两种常见的模型量化方法,用于减少深度学习模型的计算和存储开销,同时尽量保持模型的性能。1.QAT(QuantizationAwareTraining)定义:QAT是在模型训练过程中引入量化操作,使模型在训练时就能感知到量化带来的影响,从而更好地适应量化后的精度损失。流程:在训练
- 毕设分享 深度学习街道行人流量计数系统
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毕业设计python毕设
文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测?发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要
- Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘
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深度学习框架:开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中,深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别,到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等,其身影无处不在,改变着生活与工作方式。在深度学习领域,Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架,能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用,离不开合适的服务器配置,就像魔法师需要魔法棒和魔力,下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|局部链接是什么?|06
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如是我闻:局部连接(LocalConnectivity),是卷积神经网络(CNN)中的一个关键特性。什么是局部连接(LocalConnectivity)?局部连接指的是:在卷积操作中,每个神经元(或输出单元)只与输入数据的一个局部区域相关联,而不是与整个输入数据相连。换句话说:全连接网络(FullyConnectedLayer)中,每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络(Convoluti
- 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)
洪小帅
深度学习人工智能神经网络python
文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
- 【Python】已完美解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re
屿小夏
python开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly
大模型grok-1下载模型实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。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。拥有多项发明专利。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。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 吴恩达深度学习笔记(七)——机器学习策略
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深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
一、正交化通俗的理解就是:要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里,以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率(precision):在分类器中标记为猫的例子中,有多少是真的猫召回率(recall):对于所有的真猫图片,你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标,就很难去选择一个更好的分类器,如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法,也即F1分数,定义如下
- 深度学习中的通道(Channel)概念详解
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1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入:[batch_size,input_features]权重:[input_features,output_features]输出:[batch_size,output_fe
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
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大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
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Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
- AI 对程序员的冲击剖析
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摘要随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其影响力已逐渐渗透到各个行业,程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击,并分析程序员应对这些冲击的策略与方向,旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
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在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
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在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
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联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。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。拥有多项发明专利。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。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
- Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能python深度学习开发语言
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机(MLP)?多层感知机(MLP)是一种前馈神经网络,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征,因此在复杂问题的建模中非
- 深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla
- 深度学习基础18(多层感知机代码实现)
NDNPOMDFLR
深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
- AI Agent:深度解析与未来展望
码事漫谈
c++人工智能
一、AIAgent的前世:从概念到萌芽(一)早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代,早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上,这些系统的行为是确定性的,输出由输入决定。随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。(二)技术突破2017年后,大语言模型(LLM)的出现推动了AIAg
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
IT古董
深度学习人工智能Python人工智能python深度学习
Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs],类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras),意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:AI代码生成器迎来全新升级
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人工智能前端
深度学习技术日新月异,而强大的AI代码生成器也随之不断进化。今天,我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本,这款标志着DeepSeekV2系列收官之作,为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。这篇文章将深入探讨DeepSeekV2.5-1210的各项改进,以及其开源带来的深远影响。DeepSeekV2系列的研发历程与V2.5-1
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe