水很深的深度学习笔记————

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步 -一杯为品- 数学线性代数矩阵
本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
机器学习 [白板推导]（三）[线性分类] 神齐的小马机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型模型：f(x
Ollama 基本概念 Mr_One_Zhang 学习Ollama ai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：deepse
【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？前网易架构师-高司机 golang从入门到精通 golang json go 结构体首字母大写 golang从入门到精通 go从入门到精通
目录作者简介：问题抛出分析结论作者简介：高科，先后在IBMPlatformComputing从事网格计算，淘米网，网易从事游戏服务器开发，拥有丰富的C++，go等语言开发经验，mysql，mongo，redis等数据库，设计模式和网络库开发经验，对战棋类，回合制，moba类页游，手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作 -一杯为品- 机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））浪九天人工智能直通车开发语言 python 机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用努力的小雨机器学习机器学习前端人工智能
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先，请不要担心，本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例云策量化 Python自动化炒股量化投资量化软件 python 量化交易 QMT PTrade 量化炒股量化投资 deepseek
推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中，自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearn dnn cnn
DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn 学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）码事漫谈 AI 人工智能
文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用 kkchenjj 分子动力学2 机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包，用于进行第一性原理计算，特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso，以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java 实战项目 java
Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
新手村：数据预处理-异常值检测方法嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
新手村：数据预处理-特征缩放嘉羽很烦机器学习线性回归算法机器学习
新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标
遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用盼小辉丶遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集，模拟了自然界中所观察到的自然过程，例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威
过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱彩旗工作室人工智能机器学习人工智能
在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现极佳，但在新数据（测试数据或真实场景数据）上表现显著下降的现象。通俗来说，模型像一个“死记硬背的学生”，记住了训练集中
PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 深度学习 pytorch 人工智能
引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）屿小夏 python pip pycharm
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
如何在github上参与开源项目这个懒人 github 开源软件
1.创建GitHub账号如果你还没有GitHub账号，首先需要注册一个：访问GitHub官网。点击右上角的“Signup”按钮，填写注册信息并完成注册。2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。使用高级搜索功能，通过语言、标签等过滤条件找到合适的项目。浏览Tren
【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例柳柳的博客 AI大模型测试用例
在软件开发过程中，测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而，软件系统的复杂性不断增加，手动编写测试用例的工作量变得异常庞大，且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
Python依赖管理工具分析 xdpcxq1029 python 开发语言
Python的依赖管理工具一直没有标准化，原因主要包括：历史发展的随意性：Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足，缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习、系统管理脚本等。不同场景对依赖管理有着不
YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析量子纠缠BUG DeepSeek DeepSeek部署 AI 人工智能 python
一、技术教育为何需要DeepSeek？在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦人工智能 Manus Ai agent
在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式硅基打工人 AI 人工智能经验分享大数据开源语言模型
引言：家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下，家庭教育面临多重挑战：家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
Django model字段类型清单 2002wmj django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
1、启动外部程序引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
summary_keep_rate coollyj SUM
BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中注册服务器地址 */ DE
hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoop hdfs 扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" . 上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件，总之默认不是使用自身目录 pr
设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 *********************************
8、数组豆豆咖啡二维数组数组一维数组
一、概念数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。二、好处可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素三、格式 //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
Decode Ways hcx2013 decode
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系统:centos 5.x 需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
如何在Swift语言中创建http请求 shoothao http swift
概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
Spring事务的传播方式 uule spring事务
传播方式：新建事务 required required_new - 挂起当前非事务方式运行 supports &nbs

水很深的深度学习笔记—————循环神经网络RNN篇

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