VLU
VLU

Knowledge Distillation for BERT Unsupervised Domain Adaptation

1、介绍
Knowledge Distillation for BERT Unsupervised Domain Adaptation运用BERT模型和distillation技术实现源域到目标域的知识迁移，提出了一种简单而有效的无监督域适应方法，它将对抗性区分域适应（ADDA）框架与知识相结合蒸馏，在30个领域对的跨域情感分类任务中测试方法，其基本网络结构图如下所示:

Knowledge Distillation for BERT Unsupervised Domain Adaptation_第1张图片

2、主要技术
BERT模型预处理源域数据，提取相应特征，然后运用distillation技术实现源域知识到目标域知识的迁移，从而达到目标域的情感分类任务，下图为知识蒸馏技术方法:

在这里插入图片描述

你可能感兴趣的:(domain,adaption（域适应）,深度学习,pytorch,机器学习)

  • C++：函数指针进阶（三）：Lambda函数详解：概念详解 FishAnd_Yu #C++精华c++C++Lamdba
    1：Lambda函数语法C++语法的基本格式为：[capture](parameters)->return_type{/*...*/}（1）[capture]：[]内为外部变量的传递方式，值、引用等，如下[]//表示的是在lambda定义之前的域，对外部参数的调用；[=]//表示外部参数直接传值[&]//表示外部参数传引用，可修改值。当默认捕获符是&时，后继的简单捕获符必须不以&开始。而当默认捕获
  • 大屏自适应终极方案：基于比例缩放的完美适配实践（Vue3版） FFF-X html5javascript
    需求背景在数据可视化大屏开发中，我们常面临这样的挑战：如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现？传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布，本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放，通过以下关键步骤实现：基准比例锁定：基于设计稿宽高比（16:9）建立基准比例视口实时检测：通过resize事件监听窗口变化智能比例判断：当视口更宽时：保持高度基准，
  • Java面试高频问题深度解析：JVM、锁机制、SQL优化与并发处理 Debug Your Career 面试java面试jvm
    问题列表Java中如何实现一个工作流引擎？Bean的作用域有哪些？JVM中的锁机制是如何工作的？三个方法分别被synchronized锁住，方法a调用方法b，b能获取到a的锁吗？会有什么问题？SQL优化时，EXPLAIN中需要关注哪些关键点？什么是覆盖索引？SELECT*一定不会命中索引吗？SELECT*和SELECT全字段在性能上有区别吗？什么是回表？它与索引有什么关系？100万数据分给10个线
  • 没想到枚举Enum类还能实现接口！教你玩转Java枚举Enum 林发和 Java干货分享java
    枚举是什么？枚举是一种特殊的数据类型，预先定义一组常量（对象），并且必须为其赋值。Java枚举类型的基本想法非常简单：这些类通过共有的静态final域为每个枚举常量导出一个实例。枚举类型没有可以访问的构造器，所以它是真的final类。客户端不能创建枚举类型的实例，也不能对它进行扩展，因此不存实例，而只存在声明过程的枚举常量。也就是枚举类型是实例受控的。它们是单例（Singleton）的范型化，本质
  • Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
    博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 188.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践 harmonyos-next
    温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例工具类与最佳实践效果演示1.日志工具类1.1Logger类实现classLogger{privatedomain:number;privateprefix:string;privateformat:string='
  • 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人 论文阅读论文阅读
    将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
  • 今日调试的bug 扑满猴 iOS
    1.真机调试报错问题：DetailsCouldnotlaunch“XXX”Domain:IDEDebugSessionErrorDomainCode:3FailureReason:“LYJ”的iPhonehasdeniedthelaunchrequest.Internallauncherror:processlaunchfailed:failedtogetthetaskforprocess9043
  • 震惊！ “深度学习”都在学习什么 扉间798 深度学习学习人工智能
    常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
  • 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts 开心星人 论文阅读论文阅读
    还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使模型无法从数据中学习太多信息，从而导致模型在未见
  • 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习pythonpytorch
    目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
  • 2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集 荣华富贵8 程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
    摘要随着智能优化算法的不断发展，解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法（SnowGeeseAlgorithm,SGA）作为一种新兴的自然启发式优化算法，以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而，雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时，仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了
  • 机器学习 Day01人工智能概述 山北雨夜漫步 机器学习人工智能
    1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
  • PyTorch核心基础知识点 niuTaylor 编程区pytorch人工智能python
    PyTorch核心基础知识点，结合最新特性与工业级实践，按优先级和逻辑关系分层解析：▍核心基石：张量编程（TensorProgramming）1.张量创建（8种生产级初始化）#设备自动选择（2024最佳实践）device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"mps"iftorch.backends.mps.is_available()else"cpu"#关键
  • 机器学习：让计算机学会思考的艺术 平凡而伟大. 机器学习机器学习人工智能
    目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。然而，对于许多人来说，机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言，带你走进机器学习的世界，了解它的基本原理和应用。什么是机器学习？
  • 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 平凡而伟大. 机器学习机器学习算法均值算法
    K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
  • 一文讲清楚深度学习和机器学习 平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
    目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
  • DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元 XRC2231 学习
    在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
  • 机器学习knnlearn1 XW-ABAP 机器学习机器学习人工智能
    importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分
  • 基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现 城南|阿洋-计算机从小白到大神 mysqlspringboot数据库
    markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战✌哈喽兄弟们，好久不见哦～最近整理了一下之前写过的一些小项目/毕业设计。发现还是有很多存货的，想一想既然放在电脑里面也吃灰，那么还不如分享出去，没准还可以帮助到
  • 零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类 藍海琴泉 机器学习scikit-learn分类
    适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
  • 机器学习--DBSCAN聚类算法详解 2201_75491841 机器学习算法聚类人工智能
    目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
  • 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备 腊肉芥末果 机器学习工程实战机器学习人工智能
    上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
  • 机器学习实战 第一章 机器学习基础 LuoY、 MachineLearning机器学习算法人工智能
    第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习    1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息；    2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义；    3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的
  • 数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型 艾派森 数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能python
    ‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，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1.项目背景2.数据集介绍
  • 集成学习（随机森林） herry57 数学建模大数据随机森林集成学习
    目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是
  • Linux部署模型报错OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_mod dkgee linuxpytorch运维
    报错内容：OSError:Errornofilenamedpytorch_model.bin,tf_model.h5,model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory主要原因是transformer版本不对，需要升级pipinstall--upgradehuggingface_hubpipinstalltransformers[torch]其
  • 【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能朴素贝叶斯深度学习pytorchsklearn开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前 腊肉芥末果 机器学习工程实战机器学习人工智能
    上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么2.3.2成功模型的属性2.4构建机器学习团队2.4.1两种文化2.4.2机器学习团队的成员2.5机器学习项目为何失败2.5.1缺乏有经验的人才2.5.2缺乏领
  • eclipse maven IXHONG eclipse
    eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.   可以设一个环境变量M2_HOME指
  • timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程timer
    package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
  • MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
    1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
  • spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 springbean
    将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"     xmlns:xsi="http://www.w3
  • maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
    maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令 有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn  deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
  • MYSQL下载及安装 357029540 mysql
        好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
  • ios TableView cell的布局 张亚雄 tableview
      cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];           CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);   &nbs
  • Java编码转义 adminjun java编码转义
    import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
  • Tomcat 配置和spring aijuans spring
    简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml --  tomcat主
  • Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归File
    其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。   import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
  • linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
    linux安装mysql出现libs报冲突解决 安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686  
  • jedis连接池使用实例 bijian1013 redisjedis连接池jedis
    实例代码： package com.bijian.study; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoo
  • 关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
      成为朋友的必要条件：    志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。     志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
  • 【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
    aggregate package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //测试RDD的aggregate方法 object AggregateTest { def main(args: Array[String]) { val conf = new Spar
  • ktap 0.1 released bookjovi kerneltracing
    Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
  • 能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
            今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。     &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade 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/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
  • After Effects教程收集 cherishLC After Effects
    1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
  • Linux Apache 安装过程 crabdave apache
    Linux Apache 安装过程   下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
  • Shell学习 之 变量赋值和引用 daizj shell变量引用赋值
    本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则： 首个字符必须为字母（a-z，A-Z） 中间不能有空格，可以使用下划线（_） 不能使用标点符号 不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字） 需要给变量赋值时，可以这么写：
  • Java SE 第一讲（Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行） dcj3sjt126com javajdk
    Java SE 第一讲： Java SE：Java Standard Edition Java ME: Java Mobile Edition Java EE：Java Enterprise Edition Java是由Sun公司推出的（今年初被Oracle公司收购）。 收购价格：74亿美金 J2SE、J2ME、J2EE JDK：Java Development
  • YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
    1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
  • Lucene使用说明 dyy_gusi Lucenesearch分词器
    Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene     Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么     要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
  • 学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
    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
  • Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei javaC++finalize()堆栈内存回收
    大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
  • 第二章 Nginx+Lua开发入门 jinnianshilongnian nginxlua
    Nginx入门 本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启 http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html agentzh 的 Nginx 教程 http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
  • MongoDB windows安装 基本命令 liyonghui160com
      windows安装    安装目录：   D:\MongoDB\   新建目录   D:\MongoDB\data\db   4.启动进城：   cd D:\MongoDB\bin   mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db   &n
  • Linux下通过源码编译安装程序 pda158 linux
    一、程序的组成部分 　　Linux下程序大都是由以下几部分组成： 　　二进制文件：也就是可以运行的程序文件 　　库文件：就是通常我们见到的lib目录下的文件 　　配置文件：这个不必多说，都知道 　　帮助文档：通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档 　　 二、linux下程序的存放目录 　　linux程序的存放目录大致有三个地方： 　　/etc, /b
  • WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程Web工作生活
    觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。 根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
  • 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑 vb2005xu jsonp同域post
    今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));  贴出我前端代码片段: $.aj
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他