- AI教父蒸馏论文曾被拒,如今DeepSeek引爆AI革命!
极道Jdon
javascriptreactjs
蒸馏法最近上了新闻(!)是因为@deepseek_ai。其实蒸馏最初那篇论文《蒸馏神经网络中的知识》在2014年被NeurIPS拒了,理由是没啥新意(确实有点道理),还有就是觉得影响不大。附文:蒸馏神经网络中的知识作者:杰弗里·辛顿¹、奥里奥尔·维尼亚尔斯¹、杰夫·迪恩同行评审不同意见列表:这项工作与一般的投稿不同,可能会对NIPS社区的一部分产生重大影响。勉强低于接受门槛:这项工作是渐进式的,即
- 国内怎样使用claude?亲测有效的使用方法来了!新手必备
claude
隆重推出:革新体验的AI助手–claude告别笨拙的AI,迎接Anthropic公司倾力打造的新一代AI助手——克劳德(Claude)!它不仅拥有令人惊叹的自然语言处理能力,更兼具卓越的上下文理解和无与伦比的安全性,正以迅雷不及掩耳之势席卷全球AI领域!克劳德的目标很简单:成为更安全、更友好、更可靠的AI系统。而这一切,都归功于Anthropic对AI安全性的精益求精,以及其独树一帜的“宪法式AI
- 【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso(Lasso For Feature Selection)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator,最小绝对收缩和选择算子)是一种基于L1范数正则化的线性回归方法。它不仅能够提高模型的泛化能力,还可以自动进行特征选择,即将一些不重要的特征的系数收缩到0,从而减少模型的复杂度。2.Lasso回归的数学公式Lasso回归的目标函数如下:其中:是输入数据,w是
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- Python的那些事第二十八篇:数据分析与操作的利器Pandas
暮雨哀尘
Python的那些事信息可视化python开发语言pandas数据分析数据处理
Pandas:数据分析与操作的利器摘要Pandas是基于Python的开源数据分析库,广泛应用于数据科学、机器学习和商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和丰富的分析工具,能够处理结构化数据、时间序列数据以及复杂的数据转换任务。本文从Pandas的基础概念入手,深入探讨其核心数据结构(Series和DataFrame),并结合实际案例,详细阐述数据导入导出、数据清洗、数据处理、分组聚合、数据可视化
- 深入浅出机器学习:概念、算法与实践
倔强的小石头_
AI机器学习算法人工智能
目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习(SupervisedLearning)无监督学习(UnsupervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning)机器学习的一般流程总结引言在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长。机器学习作为一门多领域交叉学科,致力于让计算机系统从数据中自动学习模式和规律,进而实现对未知数据的预测和
- TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型
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本节将通过一个简单的示例,带领大家了解如何使用TensorFlow2来训练一个线性回归模型。这个例子将帮助大家掌握如何从数据处理、模型构建、训练到评估等步骤,逐步实现一个基础的机器学习任务。下面是代码的详细讲解。importtensorflowastfimportpandasaspd首先,我们导入了TensorFlow和Pandas库。TensorFlow用于构建和训练我们的机器学习模型,Pand
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化
智能计算研究中心
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内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及,传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性,提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架,通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。该框架以卷积神经网络为核心,结合多阶段数据预处理流程(包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理),实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
智能计算研究中心
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内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- MySQL索引、视图与范式:高效数据库设计与优化秘籍
rain雨雨编程
Java编程数据库mysql索引视图范式
♂️个人主页:@rain雨雨编程微信公众号:rain雨雨编程✍作者简介:持续分享机器学习,爬虫,数据分析希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录mysqlday04课堂笔记1、索引(index)1.1、什么是索引?1.2、索引的实现原理?1.3、添加索引的注意事项1.4、索引怎么创建?删除?语法是什么?1.5、如何查看某select中是否使用了索引1.
- 【机器学习算法选型:分类与回归】 常见分类算法介绍
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哈佛博后带你玩转机器学习机器学习分类回归分类与回归机器学习算法选型深度学习人工智能
第2节:常见分类算法介绍在机器学习中,分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域,分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景,因此了解这些算法的特点及其适用条件,是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归(LogisticRegression)介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型,其目标是根据输入特征预测
- 人工智能学习框架
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人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展,选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库,使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。目前市面上有许多流行的AI学习框架,每种框架都有其独特的特点和适用场景。首先,TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,支持从简单的线性回归到复杂的神经网络等多种模型类型。它以其高度灵活性和可扩展性著
- 联邦学习: 统一数据协作和隐私保护的技术解决之道
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联邦学习:统一数据协作和隐私保护的技术解决之道1.数据价值和隐私2.隐私计算技术安全多方计算可信执行环境联邦学习3.联邦学习的拓展分布式机器学习联邦学习和传统分布式系统的差异联邦学习带来的挑战安全性补充实际案例讲解总结1.数据价值和隐私为什么需要隐私计算呢?数据的产生过程是分散的,数据具有天然的割裂性。不同类型的公司提供不同的业务和服务,产生的数据类型也是不同的,例如社交公司产生用户大量的社交数据
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研究生写论文需要,先快速学习了机器学习的内容,现在需要继续深入学习人工神经网络ANN的内容,以下是个人的学习笔记,欢迎交流、请多多指正!以下是参考的学习资料/网站/笔记来源(侵权删):【ANN回归预测】基于ANN实现多变量预测附Matlab代码_ann实现回归-CSDN博客ANN人工神经网络:从基础认知到现实理解-CSDN博客常用神经网络-ANN/CNN/RNN/GAN/Transformer_a
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如何下载安装包进行PyTorch和torchvision的离线安装在没有互联网连接的环境下安装PyTorch和torchvision可能看起来有点困难,但通过事先下载所需的安装包,我们可以轻松地在任何系统上进行离线安装。本文将详细介绍如何下载并离线安装PyTorch和torchvision。1.安装PyTorch要离线安装PyTorch,首先需要从官方网站下载对应的Wheel文件(.whl)。以下
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如何用scikit-learn的决策树分类器解决分类问题1.引言在本教程中,我们将探讨如何使用scikit-learn(sklearn)库中的决策树分类器解决分类问题。决策树是一种强大的机器学习算法,能够根据输入数据的特征属性学习决策规则,并用于预测新数据的分类标签。2.理论基础与算法介绍2.1决策树算法概述决策树是一种树形结构,每个非叶节点表示一个特征属性上的决策,每个分支代表一个决策结果的可能
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一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共
- 机器学习和深度学习有什么区别?
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深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI
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在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- 什么是机器学习?
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一、概念(维基百科)机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、主要特点机器学习的主要特点包括:1、数据驱动:机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力,所谓“Garbagein,garbag
- 深度学习之图像回归(二)
zhengyawen666
深度学习回归数据挖掘人工智能
前言这篇文章主要是在图像回归(一)的基础上对该项目进行的优化。(一)主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题->对数据进行处理(涉及多种方法)->提升模型性能数据可能存在的问题冗余信息:数据中可能存在重复的特征或高度相关
- 机器学习,我们主要学习什么?
悠然的笔记本
机器学习机器学习
机器学习的发展历程机器学习的发展历程,大致分为以下几个阶段:1.起源与早期探索(20世纪40年代-60年代)1949年:Hebb提出了基于神经心理学的学习机制,开启了机器学习的先河1950年代:机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连。例如,1956年,达特茅斯会议标志着人工智能的诞生,机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代:出现了早期的机器学习算法,如1967年诞生的K最近邻算法(KNN
- 机器学习的数学基础(三)——概率与信息论
梦醒沉醉
数学基础概率论信息论
目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
- VGG 改进:加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力
听风吹等浪起
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目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention(GlobalAttentionMechanism)是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制。它通过引入全局上下文信息,帮助模型更好地理解输入数据
- Vgg 改进:添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习
听风吹等浪起
AI改进系列学习人工智能计算机视觉深度学习
目录1.EMAAttention模块2.vgg改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA(ExponentialMovingAverage,指数移动平均)注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型,旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果。它常用于处理序列数据(如自然语言处理、时间序列
- XGBoost vs LightGBM vs CatBoost:三大梯度提升框架深度解析
机器学习司猫白
机器学习理论机器学习xgboostlightgbmcatboost参数调优人工智能
梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)作为机器学习领域的核心算法,在结构化数据建模中始终占据统治地位。本文将深入解析三大主流实现框架:XGBoost、LightGBM和CatBoost,通过原理剖析、参数详解和实战对比,助你全面掌握工业级建模利器。一、算法原理深度对比1.XGBoost:工程优化的奠基者核心创新:二阶泰勒展开:利用损失函数的一阶导和二阶导
- 【深度学习】矩阵的理解与应用
大数据追光猿
深度学习矩阵算法线性代数机器学习python深度学习
一、矩阵基础知识1.什么是矩阵?矩阵是一个数学概念,通常表示为一个二维数组,它由行和列组成,用于存储数值数据。矩阵是线性代数的基本工具之一,广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。1.1矩阵的表示一个矩阵通常用大写字母来表示,例如AAA,而矩阵中的元素则用小写字母来表示,例如aija_{ij}aij,其中iii表示行索引,jjj表示列索引。本质:矩阵是二维的张量矩阵的
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交