Whisper_yl
Whisper_yl

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第1张图片

我们关心的是泛化误差，而非训练误差。这也给我们一定启示啊，光背题是行不通滴，要理解背后的本质和逻辑

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第2张图片

Attention：验证数据一定不要和训练数据混在一起！ 也不能用测试数据集来调超参数！

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第3张图片

好处是尽可能地把数据作为训练数据集，坏处是代价高（因为要跑多次）。k越大，效果越好，但是k的选择一般要在能承受的计算成本之内。另外，这种方法适用的情况是没有足够多数据的时候

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第4张图片

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第5张图片

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第6张图片

数据简单，应该选择比较低的模型容量，就会得到一个比较正常的结果；如果简单数据使用了很复杂的模型容量，就会出现过拟合。

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第7张图片

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第8张图片

模型容量低的时候，因为过于简单，所以难以拟合数据，造成训练误差和泛化误差比较高；随着模型容量的增加，理论上神经网络可以记住所有的数据，训练误差甚至能够降低为0，但这样也记住了大量的噪音，使得网络被无关的细节所困扰，泛化误差在降到一定程度后也因此会升高

我们通常会使用泛化误差和训练误差之间的gap来衡量模型过拟合和欠拟合的程度

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第9张图片

如果参数值的选择范围很大的话，那么模型的容量就比较高；反之则低

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第10张图片

 可以认为是模型复杂度等价于能够完美记住的一个数据集的最大容量

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第11张图片

 二维输入的感知机不能完美分类四个点（解决不了异或问题）

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第12张图片

 （了解一下即可~）

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第13张图片

深度学习笔记 —— 模型选择 + 过拟合和欠拟合_第14张图片

超参数的设计：

1.靠经验……

2.自己调

3.随机选取超参数的组合，把最好的组合选出来

你可能感兴趣的:(#,深度学习,深度学习,人工智能,机器学习)

  • 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标 AI大模型应用实战 人工智能whisperxcodeai
    剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词：Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要：本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度，全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现，以及与其他主流语音识别
  • 探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理 AI大模型应用之禅 人工智能网络ai
    探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理关键词：AI人工智能、多智能体系统、技术原理、智能体交互、分布式计算摘要：本文深入探索了AI人工智能领域多智能体系统的技术原理。首先介绍了多智能体系统的背景，包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了多智能体系统的核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。详细讲解了核心算法原理，结合Python源代码进行说明，并给出了相关
  • 结合创新idea：机器学习+运筹优化=CCF高端局 Ai多利 机器学习人工智能
    2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。运筹优化，也称为运筹学或运营管理，是应用数学的一个分支，它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域，它们相互补充，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
  • JuPyter(IPython) Notebooks中使用pip安装Python的模块 weixin_34218890 开发工具python人工智能
    问题描述：没有带GPU的电脑，搞深度学习不是耍流氓嘛，我网上看到有个云平台，免费使用了一下，小姐姐很热情。使用过程如下：他们给的接口是Jupyter编辑平台，我就在上面跑了一个小例子。tensorflow和python环境是他们配置好的，不过我的例子中需要导入matplotlib.pylot模块。可是他们没有提供，怎么办呢？网上查了一下啊解决方法：采用如下方法：importpipdefMyPipi
  • 【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较 AI天才研究院 AgenticAI实战计算AI人工智能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
    【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代，人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
  • 重塑知识的圣殿：人工智能时代的教育革命与人文守护 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    教育，承载着文明火种传递的千年使命，其核心始终围绕两个永恒命题：如何让知识更有效地被获取？如何让个体潜能更充分地绽放？在信息爆炸、技能迭代加速的当代，传统教育模式——标准化课程、统一进度、有限师资、资源不均——正面临前所未有的压力。人工智能（AI）的崛起，如同一股强大的变革洪流，正以前所未有的深度和广度渗透教育生态的各个环节。从量身定制的学习路径到永不疲倦的智能导师，从虚拟现实的沉浸课堂到洞察学情
  • 踏入真实：具身智能与物理世界的认知交响
    当大型语言模型在文本的海洋中纵横捭阖，生成式AI在数字画布上挥洒创意时，人工智能仍有一个根本性的疆域尚未完全征服——真实的三维物理世界。理解一个苹果，不能仅靠词向量坐标；学会行走，无法通过阅读说明书达成；在拥挤的街道导航，远非处理符号逻辑那般简单。智能的进化，自生命诞生之初，便与具身性（Embodiment）和环境交互（Interaction）密不可分。我们的认知、学习、乃至意识的雏形，都源于身体
  • Jupyter安装指南及Python配置 CodeWG pythonjupyteridePython
    Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境，广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。步骤1：安装Python首先，我们需要安装Python。请按照以下步骤进行操作：打开Python官方网站（https://www.python.org）并下载适用于您操作系统的最新版本的Python。运行下载的安装程序，并按照向导的指示进行安装。在安
  • happy-llm 第一章 NLP 基础概念 weixin_38374194 自然语言处理人工智能学习
    文章目录一、什么是NLP？二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法：统计表征2.神经网络：语义向量化课程地址：happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP？核心目标：让计算机理解、生成、处理人类语言，实现人机自然交互。现状与挑战：成就：深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈：歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
  • Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
    让AI成为我们的得力助手：《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn（简称sklearn）是Python最流行的机器学习库之一，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建，广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计：所有模型使用一致的接口（fit()、predict()、score()）丰富的算法：覆
  • 使用 C++/OpenCV 和 MFCC 构建双重认证智能门禁系统
    使用C++/OpenCV和MFCC构建双重认证智能门禁系统引言随着物联网和人工智能技术的发展，智能门禁系统在安防领域的应用越来越广泛。相比于传统的钥匙、门禁卡或密码，生物识别技术（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）提供了更高的安全性与便利性。然而，单一的生物识别方式在某些场景下可能存在安全隐患。例如，人脸识别可能被高清照片或视频欺骗（称为“欺骗攻击”），在光照、姿态变化剧烈时识别率也可能下降。为了
  • SurveyForge：AI自动撰写综述论文的革命性工具，助力科研效率跃升 花生糖@ AIGC学习资料库人工智能AI论文AI助手
    在学术研究领域，综述论文（SurveyPaper）的撰写是一项耗时且复杂的任务，通常需要数周甚至数月的文献调研与内容整合。如今，上海人工智能实验室、复旦大学与上海交通大学联合开源的SurveyForge，通过创新的AI技术，将这一过程压缩至10分钟内，且生成质量接近人工水平，成为科研人员的得力助手。项目简介SurveyForge是一款基于大语言模型（LLM）的自动综述论文生成工具，专为计算机科学领
  • 供应链风险管理：AI预测潜在风险 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发，可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
  • 供应链风险管理：AI如何预测供应链风险 AI大模型应用之禅 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响，例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟，甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断，缺乏数据驱动和预测能力。随着
  • 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码 matlab科研助手 算法transformerlstm
    ✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而，光伏功率具有高度的非线性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
  • 2024大模型秋招LLM相关面试题整理 AGI大模型资料分享官 人工智能深度学习机器学习自然语言处理语言模型easyui
    0一些基础术语大模型：一般指1亿以上参数的模型，但是这个标准一直在升级，目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是针对语言的大模型。175B、60B、540B等：这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思，175B是1750亿参数，这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习：（ReinforcementLearning）一种机器学习的方法，
  • 【python实用小脚本-127】基于 Python 的 Google 图片爬取工具：实现高效图片数据收集 Kyln.Wu Pythonpython开发语言
    引言在数据科学、机器学习和多媒体应用中，图片数据的收集是一个常见且重要的任务。Google图片是一个丰富的图片资源库，能够为各种项目提供大量的图片数据。本文将介绍一个基于Python的Google图片爬取工具，它能够自动化地从Google图片搜索结果中下载图片。该工具主要利用了Python的selenium、BeautifulSoup、urllib和argparse库，结合了网页自动化和数据解析技
  • 【python深度学习】DAY 51 复习日 抽风的雨610 【打卡】Python训练营python深度学习开发语言
    作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.
  • 用Python解锁图像处理之力：从基础到智能应用的深度探索 熊猫钓鱼>_> python图像处理开发语言
    在像素构成的数字世界里，Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。一、为何选择Python处理图像？超越工具的本质思考当人们谈论图像处理时，往往会陷入工具对比的漩涡（PythonvsMATLABvsC++）。但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环：科学计算基石：NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由：从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力：Matpl
  • 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案 武汉唯众智创 人工智能人工智能通识教育课程实验人工智能通识教育人工智能通识课程人工智能通识
    一、前言2018年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去，人工智能教育多集中于研究生阶段，本科生接触机会相对有限。2019年，教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业，这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今，人工智能课程大多是计
  • 【Python爬虫进阶】从网页抓取到数据清洗与存储——完整实战教程 Python爬虫项目 python爬虫开发语言javascript自然语言处理selenium
    1.为什么网页抓取后需要数据清洗？在实际项目中，抓取的原始数据往往是杂乱的、不完整的、格式各异的。如果不清洗，直接用来建模、分析，会导致：脏数据干扰（如乱码、重复数据）异常值影响结果（如薪资异常高）格式不统一（比如地点有中文名和英文名混杂）所以，抓取数据后，必须进行系统清洗与标准化，才能用于后续的：数据分析可视化展示机器学习建模2.项目概览：从抓取到存储的完整流程本项目流程如下：确定抓取目标（某招
  • 验证码破解的可能与不可能：用Python处理图片验证码的原理与限制 程序员威哥 python开发语言
    前言验证码（CAPTCHA）是当前互联网防护机制中的重要组成部分，用于区分真人与自动程序。近年来，随着自动化技术发展，验证码破解成为自动化测试、爬虫及安全研究领域的热点。然而，从技术层面来看，验证码破解既有可行之处，也存在根本限制。本文将结合Python图像处理与机器学习技术，深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合，最常见。
  • 深度学习数据集加载 Ethan@LM 深度学习人工智能
    数据集结构E:\Mytest\test20250622\pythonProject\dataset├──rose│├──rose1.jpg│├──rose2.jpg│└──...└──sunflower├──sunflower1.jpg├──sunflower2.jpg└──...主要只有的两个类fromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimp
  • 使用TVM编译部署DarkNet模型：YOLO-V2和YOLO-V3实战指南 周情津Raymond
    使用TVM编译部署DarkNet模型：YOLO-V2和YOLO-V3实战指南tvm-cnTVMDocumentationinChineseSimplified/TVM中文文档项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm-cn前言在深度学习模型部署领域，TVM作为一个高效的深度学习编译器栈，能够将训练好的模型优化并部署到各种硬件平台上。本文将详细介绍如何使用T
  • flask部署机器学习_如何开发端到端机器学习项目并使用Flask将其部署到Heroku cumichun6193 大数据python机器学习人工智能深度学习
    flask部署机器学习There'sonequestionIalwaysgetaskedregardingDataScience:关于数据科学，我经常被问到一个问题：WhatisthebestwaytomasterDataScience?Whatwillgetmehired?掌握数据科学的最佳方法是什么？什么会雇用我？Myanswerremainsconstant:Thereisnoalterna
  • SpringBoot电商项目实战：从零搭建百万级架构
    博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人SpringBoot电商项目实战：从
  • 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路 慌ZHANG 人工智能人工智能
    个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
  • 【机器学习|学习笔记】类别特征（Categorical Features）处理方法，附代码。 努力毕业的小土博^_^ 机器学习学习笔记机器学习学习笔记神经网络人工智能深度学习
    【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。前言✅为什么要处理类别特征？原因1：大多数模型不能处理字符串原因2：避免“错误的顺序假设”原因3：方便模型泛化与特征交互✅
  • Python中使用Graphviz绘制决策树图解 黃昱儒
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Graphviz是一款用于数据可视化和算法流程展示的图形绘制软件，特别适用于Python中绘制决策树和其他图形类型。本安装包包含Graphviz安装程序和配置指南，以及如何在Python中利用pydot库等第三方库进行图形绘制的详细步骤。通过配置环境变量和利用DOT语言，用户可以将决策树模型转换为可视化图形，加深对机器学习模型的理解和调试。1.Graphviz
  • 【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构 努力毕业的小土博^_^ 优秀论文推荐深度学习学习架构
    【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构结果与讨论3.1消融区制图欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校硕博生毕业要
  • redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
    最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）   1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)   这个方法是从red
  • SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oraclesql
    1 通过ROWID访问表--索引 你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
  • [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
         如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
  • lvs- real 男人50 LVS
    #!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #.  /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
  • 生成公钥和私钥 oloz DSA安全加密
    package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
  • UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2dglClearColor
    要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
  • mysql常用命令 香水浓 mysql
    连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
  • 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScriptjquerycsshtml5
    系统层面： 高可用性 所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
  • 利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
    在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
  • 获取复利总收入 baalwolf 获取
           public static void main(String args[]){         int money=200;         int year=1;         double rate=0.1; &
  • eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
    大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
  • AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScriptAngularJS分页
            对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。   &nbs
  • [Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
    archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等.   mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式，   mvn archetype   1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
  • 【Java命令三】jps bit1129 Java命令
    jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看   [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
  • ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
    zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
  • unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学unity教程unity视频unity资料unity
    unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ 答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
  • 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java算法面试百度招聘
    import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
  • 获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
    <title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
  • MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
    原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
  • HIVE 窗口及分析函数 daizj hive窗口函数分析函数
    窗口函数应用场景： （1）用于分区排序 （2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算 （5）层次查询 一、分析函数 用于等级、百分点、n分片等。 函数             说明 RANK()     &nbs
  • PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHPzip
    PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。 一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
  • 精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
    I'm always here              我会一直在这里支持你                &nb
  • 基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 javaspringbeanIOCOffice
                                      
  • java模拟post请求 geeksun java
    一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
  • Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift!
    转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html   Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
  • centos7安装jdk1.7 jisonami jdkcentos
    安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量 在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
  • 数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP架构数据映射器datamapper
    前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。   一、概念 数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
  • 在Python中使用MYSQL pda158 mysqlpython
    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
  • 单例模式 hxl1988_0311 java单例设计模式单件
    package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
  • 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
    1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他