爱吹口哨的夜莺
爱吹口哨的夜莺

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第1张图片

N 指  节点或定点

E 指   链接或边界、边缘

G(N,E)   指的是  系统

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第2张图片 

|N|=4   指的是节点的个数

|E|指的是链接的个数

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第3张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第4张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第5张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第6张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第7张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第8张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第9张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第10张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第11张图片 

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第12张图片

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）_第13张图片 

你可能感兴趣的:(神经网络)

  • 庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述） 超自然祈祷 智能决策人工智能神经网络深度学习
    前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别：前者就像人发现了牛顿
  • 浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
  • 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器 IT古董 人工智能课程机器学习算法神经网络
    第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型，它通过一系列特征判断进行决策，有良好的可解释性。一、基本概念节点（Node）：表示特征判断条件边（Branch）：表示特征判断的结果路径叶子节点（Leaf）：表示分类结果二、划分准则：信息增益（InformationGain）信息增益衡
  • 第 3 章：神经网络如何学习 鱼摆摆拜拜 神经网络学习人工智能
    第3章：神经网络如何学习在第二章中，我们详细了解了神经网络的静态结构：由神经元组成的层，以及连接它们的权重和偏置。现在，我们将进入整个教程最核心的部分：神经网络是如何从数据中"学习"的？这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密：前向传播(ForwardPropagation)：数据如何通过网络产生一个预测？损失函数(LossFunction
  • LSNet: 基于侧向抑制的神经网络 碳酸的唐 模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
    引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
  • Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化 Deepoch 自动化运维人工智能机器人单片机ai科技
    大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
  • 卷积神经网络 亿只小灿灿 Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
    一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
  • 理解不同层的表示（layer representations） 科学禅道 高维表示人工智能深度学习
    在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示（layerrepresentations）为了更好地理解这一概念，我们可以从以下几个方面进行解释：1.深度神经网络结构深度神经网络（DNN）通常由多个层组成，每
  • 【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective 无敌悦悦王 文献阅读cnn人工智能神经网络计算机视觉图像处理python深度学习
    摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。研究人员已发现轻量级ViT与轻量级CNN之间存在许多结构关联，但二者在模块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。本研究从ViT视角重新审视轻量级CNN的高效设计，并强调其在移动设备上的应用前景。具体而言，我们通过整合轻量级ViT的高效架构设计，逐步
  • Day33打卡 @浙大疏锦行 ayuan0119 python打卡shupython
    知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
  • Python编程：使用 YOLO 目标检测 倔强老吕 python开发语言
    YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播（SingleShotDetection）：YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理，就
  • 【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
    目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
  • DAY 41 简单CNN yizhimie37 python训练营打卡笔记深度学习
    @浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Den
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • 层归一化Layer Normalization Summer_Anny python人工智能
    层归一化层归一化（LayerNormalization）是一种神经网络中常用的归一化技朧，用于在训练过程中加速收敛、稳定训练，并提高模型的泛化能力。与批归一化（BatchNormalization）类似，层归一化是一种归一化技朧，但是它是对每个样本的特征进行归一化，而不是对整个批次的特征进行归一化。层归一化的计算公式如下：[LayerNorm(x)=γx−μσ2+ϵ+β][\text{LayerN
  • 神经网络架构搜索 IJCAST主编 进化计算神经网络架构人工智能
    InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，投稿网址:https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast,发表论文不收取任何费用，论文平均审稿25天内即可录用。1.神经网络架构搜索方法分类当前，神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类：a.基于强化学习的NAS方法
  • 高通 QCS8550 大模型性能深度解析：从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark 伊利丹~怒风 Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
    前言在人工智能技术狂飙突进的时代，大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态，从智能客服到多模态交互，从边缘推理到端侧部署，其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后，离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台，凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎，在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算，还通过软硬件协同优化
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • P25：LSTM实现糖尿病探索与预测 ?Agony lstm人工智能rnn
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM（长短期记忆网络）是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，特别适合处理序列数据。结构组成：遗忘门：决定丢弃哪些信息，通过sigmoid函数输出0-1之间的值，表示保留或遗忘的程度。输入门：决定更新哪些信息，同样通过sigmoid函数控制更新
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级 智驱力人工智能 算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
    人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
  • 误差的回响：反向传播算法与神经网络的惊天逆转 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩，成为人工智能实用化的耀眼明星时，另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义（神经网络）——正在寒冬的冻土下悄然涌动，孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判，如同沉重的封印，将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
  • MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码） nantangyuxi MATLAB含模型描述及示例代码算法matlab神经网络大数据人工智能深度学习机器学习
    目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
  • 量子机器学习前沿：量子神经网络与混合量子-经典算法 软考和人工智能学堂 人工智能#深度学习Python开发经验量子计算
    1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
  • 【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习人工智能
    目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
  • 【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾 城主_全栈开发 机器学习机器学习深度学习人工智能
    #DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
  • RNN笔记 sjtu_哈基坤 LLM随笔rnn笔记人工智能
    来源见此处概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)RNN之所以称为循环神经网络,是因为一个序列的当前的输出与前面的输出也有关.具体表现是网络会对前面的信息进行记忆并且应用于当前输出的计算中.即隐藏层之间的节点也是有连接的.并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出.理论上RNN能对任何长度的序列进行处理,但是在实践中,为了降低复杂性,往往假设当前状态只与前面几
  • 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类 Chef_Chen 学习计算机视觉分类
    从宏观来看，卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成，就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成，其中线性分类器是一个很重要的组件，在很多卷积网络中都有用到，所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单，最基础的例子，下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先，我们输入一张图片到模型中，输入后我们就会得到f(x,W)，x指的是
  • 如何设计和训练大模型（神经网络）：从入门到精通！
    “学习一门技术，先找一套工具和理论研究下去；千万不要反复横跳，什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向，很多人想学习大模型技术，但又苦于无从下手；而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论；但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是，有一个问题就是，如果你是一个技术从业者，想学习和设计一款属于自己的大模型，应该怎么做？设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术，其理论与实现也是
  • iOS http封装 374016526 ios服务器交互http网络请求
    程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。   内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。   KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
  • lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
      那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。 在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。 何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
  • MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodbMongoDB管理索引
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述       数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。       不使用索引的查询称
  • Informatica参数及变量 18289753290 Informatica参数变量
    下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾 下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
  • python 解析unicode字符串为utf8编码字符串 酷的飞上天空 unicode
    php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。 在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。   转换方式如下   >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
  • Hibernate的总结 永夜-极光 Hibernate
    1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道   做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的 页面，那么 获取到用户填写的 基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
  • SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
    刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！ 写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!");  运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
  • 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
    俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。 细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。 细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。 细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。 细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
  • 《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
    创新者的基因   创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。   第一部分破坏性创新，从你开始 第一章破坏性创新者的基因 如何获得启示： 发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
  • 表单验证技术 百合不是茶 JavaScriptDOM对象String对象事件
    js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流  ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数   一:String对象;通常是对字符串的操作;   1,String的属性;   字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
  • web.xml配置详解之context-param bijian1013 javaservletweb.xmlcontext-param
    一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
  • Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sqlPHPWebfckeditor脚本
    1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果， 获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。 本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。 示例： String query = "SELECT id FROM users
  • 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
    本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作  MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
  • 提高职业素养，做好人生规划 白糖_ 人生
      培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。   1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。  
  • 国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
    学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。 个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
  • 编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
    package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
  • 关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web安全跨站执行脚本
    跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
  • [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
            现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
  • oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle告警日志文件alert log file
    The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
  • 关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
    由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1.  那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
  • 初二上学期难记单词 dcj3sjt126com englishword
    lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕 的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
  • uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
  • N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 javaMath随机数Random
    /** * 功能描述 随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
  • Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache页面缓存
    页面缓存 目录 1       SimplePageCachingFilter 1.1      calculateKey 1.2      可配置的初始化参数 1.2.1     cach
  • spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
    这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
  • Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
    Java几款性能分析工具的对比 摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800   在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
  • JVM参数配置大全 nickys jvm应用服务器
    JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
  • 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
    （一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
  • Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
    参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774   缓存注解有以下三个： @Cacheable      @CacheEvict     @CachePut
  • dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他