Pytorch学习09—

WIN32汇编： 31.列表视图控件 GodDragon win32汇编汇编 buffer listview null report string
第三十一课列表视图控件本课中我们将学习如何创建和使用列表视图控件。理论：列表视图控件和树型视图、丰富文本编辑控件一样是通用控件的一种。可能您都已经知道了列表视图控件，只不过是不知道它的确切名字而已。列表视图控件可以用来很好地显示项目。在这方面它和列表框相同，只不过它的性能更强。有两种方法创建一个列表视图控件。第一种也是最简单的方法是：用资源编辑器来创建它。用该种方法只是不要忘记在您的代码（的任何位
2024年大数据技术4：Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别，2024年最新你花了多久弄明白架构设计 2401_84182146 程序员大数据面试学习
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取虽然Lambda架构使用起来十分灵活，并且可以适用于很多的应用场景，但在实际应用的时候，Lambda架构也
大数据技术4：Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别(3) 2301_76348014 程序员大数据面试学习
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！Lambda架构总共由三层系统组成：批处理层（Batc
我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：如何看待Java上层技术与JVM？李阿昀只要你有心人人都是JVM精通者 java jvm
「JVM与Java体系架构」章节的整体目录从现在开始我们就要正式步入第一章——JVM和Java体系结构的学习中了，首先我们看一下这一章要讲授的主要内容都有哪些。前言面向人群及参考书目Java及JVM简介Java发展的重大事件虚拟机与Java虚拟机JVM的整体结构Java代码执行流程JVM的架构模型JVM的生命周期JVM的发展历程从上面可以看到，这一章节的内容分量还是比较充足的，而且也比较详细，因为
PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能我是瓦力 PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征。传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。
人工智能学习星月IWJ 人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测人工智能
//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目 Kriol 深度学习初学深度学习笔记线性回归
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport
向量空间与范数 Shockang 机器学习数学通关指南人工智能机器学习数学线性代数
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间：机器学习的舞台1.1定义与核心要素️向量空间是机器学习的数学基础，它提供了描述和处理高
互信息详解 Shockang 机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学信息论
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息：变量间关联性的量化利器互信息(MutualInformation)是信息论中的核心概念，也是
【C++项目】从零实现RPC框架「一」：项目准备与前置知识学习 Zfox_ C++从入门到精通 c++rpc 项目分布式 muduo jsoncpp linux
个人主页：Zfox_系列专栏：C++从入门到精通目录一：项⽬介绍二：技术选型三：开发环境四：Ubuntu-22.04环境搭建五：第三⽅库使⽤介绍JsonCpp库Json数据格式JsonCpp介绍JsonCpp使⽤Muduo库Muduo库是什么通俗解释Muduo库常⻅接⼝介绍TcpServer类基础介绍EventLoop类基础介绍TcpConnection类基础介绍TcpClient类基础介绍Buf
QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划） BineHello 算法人工智能强化学习自动驾驶线性代数
QP问题（QuadraticProgramming,二次规划）是什么？QP（QuadraticProgramming，二次规划）是一类优化问题，其中目标函数是二次型函数，约束条件可以是线性等式或不等式。QP问题是线性规划（LP，LinearProgramming）的扩展形式，广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下：min⁡x12xTQx
《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探 shiter AI重制版】预训练 NLP 自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
无人机仿真XTDrone学习四：XTDrone键盘控制无人机程序分析（MAVRos）一狮城乐哥 XTDrone 学习硬件工程
在XTDrone安装完成后，运行一个键盘控制无人机程序测试XTDrone安装是否存在问题。通过分析该例程，理解ROS对无人机的控制方法与控制过程。XTDrone键盘控制无人机例程仿真XTDrone键盘控制无人机例程CSDN学习与转载仿真用键盘控制无人机飞行在一个终端运行（启动gazebo，出现了场景和飞机）cd~/PX4_Firmwareroslaunchpx4indoor1.launchGaze
【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？ arbboter 人工智能 rnn 人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
引言：什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。与传统神经网络不同，RNN具有“记忆”能力，能够通过内部状态（隐藏状态）保留历史信息，从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
今日学习之 Java TCP通信技术与群聊程序开发 java修仙传学习 java tcp/ip 经验分享
在今天的Java学习中，我深入探索了TCP通信技术，并将其应用于群聊程序的开发，同时了解了TCP通信的BS架构。以下是我的学习总结与技术分享。一、TCP通信技术基础TCP（传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。它的主要特点包括：面向连接：在通信开始之前，需要建立连接（三次握手），通信结束后需要释放连接（四次挥手）。可靠交付：通过确认、重传和排序机制，确保数据准确无误地
《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》机器学习司猫白深度学习迁移学习 keras 分类 tensorflow efficientnet 性能优化
从零到精通的迁移学习实战指南：以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习？1.1人类的学习智慧想象一下：如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他，会比完全不懂音乐的人快得多。因为TA已经掌握了乐理知识、节奏感和手指灵活性，这些都可以迁移到新乐器的学习中。这正是迁移学习（TransferLearning）的核心思想——将已掌握的知识迁移到新任务中。1.2深度学习的困境与破局传统深度
多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能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
多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而，多模态大模型通常具有庞大
无人机动态追踪技术难点与距离分析！云卓SKYDROID 无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**：在动态背景（如人群、森林）或光照变化（逆光、夜间）下，算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需
第20周：Pytorch文本分类入门 weixin_46620278 pytorch 分类人工智能
目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者：[K同学啊]说在前面本周任务：了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分
机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods） Cachel wood python机器学习和数据挖掘机器学习人工智能 django sklearn python 开发语言
文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods）核心思想关键技术示例：核SVM3.谱方法与核方法的对比4.核心联系5.如何选择？6.总结机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）谱方法和核方
第N2周：构建词典 OreoCC NLP
本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡：NVIDIAGeForceGTX1660本周任务：使用N1周的.txt文件构建词典，停用词请自定义1.导入数据fromtorchtext.vocabimportbuild_vocab_f
第N3周：NLP中的数据集构建 OreoCC 自然语言处理深度学习 pytorch
本人往期文章可查阅：深度学习总结对于初学者，NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题，处理不好就会引起shape问题（各种由于shape错乱导致的问题）。这里我给出一个模板，大家可根据这个模板来构建。torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。其中包括Dataset和DataLoader两个类，它们通常结合使用来加载和处理数据。1.Datasettorch.u
Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍 qq_27390023 pytorch 人工智能 python
torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作（in-placeoperation），用于将一个源张量（src）中的值根据指定的索引（index）累加到目标张量（self）中。它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int)：指定沿着哪个维度
NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门 Oaix Nay 365天深度学习训练记录 pytorch 自然语言处理分类
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|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6.定义训练函数与评估函数7.拆分数据集并运行模型8.使用测试数据集评估模型一、课题背景和开发环境第N1周：Pytorch文本分类入门Python3.8.12pytorch==1.8.1+cu111t
30天学会Go--第7天 GO语言 Redis 学习与实践野生的程序媛 Go 后端成神之路 golang redis 学习开发语言后端网络
30天学会Go–第7天GO语言Redis学习与实践文章目录30天学会Go--第7天GO语言Redis学习与实践前言一、Redis基础知识1.1Redis的核心特性1.2Redis常见使用场景二、安装Redis2.1在Linux上安装2.2在Windows上安装2.3使用Docker安装Redis三、Redis常用命令3.1基本操作3.2数据结构操作字符串（String）哈希（Hash）列表（Lis
30天学会Go--第7天 GO语言 Redis 学习与实践（改）野生的程序媛 Go 后端成神之路 golang redis 学习后端开发语言网络
30天学会Go–第7天GO语言Redis学习与实践（改）文章目录30天学会Go--第7天GO语言Redis学习与实践（改）前言一、Redis基础知识1.1Redis的核心特性1.2Redis常见使用场景二、安装Redis2.1在Linux上安装2.2在Windows上安装2.3使用Docker安装Redis三、Redis常用命令3.1基本操作3.2数据结构操作字符串（String）扩展命令：哈希（
基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱 Wis4e 深度学习 pytorch 神经网络
nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的
基于Pytorch深度学习——Softmax回归 EchoToMe 深度学习 pytorch 回归 python
本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解，并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法，但是针对于多分类问题，我们常用的是Softmax技术，大家不要被这个名字给迷惑了，s
在pytorch中的卷积操作 FY_2018
卷积操作：#1.卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法，即用乘法操作“*”，得到一个与卷积核形状一样的矩阵M#3.将第2步中卷积结果矩阵M中的所有元素相加，得到卷积核conv_i在当前通道的卷积结果：标量su_i#4.卷积核conv_i的
Python 在深度学习中的应用 2501_90435375 人工智能 python 深度学习开发语言
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍Python在深度学习中的应用，包括深度学习的基础概念、Python深度学习库和框架、实际案例。二、深度学习的基础概念1.神经网络神经网络是深度学习的基础，它由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，进行加权求和，并通
SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALL UNION 外连接内连接 JOIN
一、内连接概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。内连接（join 或者inner join ） SQL语法： select * fron
java编程思想--复用类百合不是茶 java 继承代理组合 final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可代码: package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
[开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏.... 要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节.... 投入一些资金和资源,人力和政策,让游
JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释商人shang jvm内存
jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
页面上调用 QQ oloz qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes"> <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
一些问题文强chu 问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql * 必须得放前面否则 select&nbs
生活没有安全感小桔子生活孤独安全感
圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
php 基础语法 aichenglong php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
继承与多态的探讨百合不是茶 JAVA面向对象继承对象
继承 extends 多态继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScript JavaScript
<form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
TDD实践（一） bijian1013 java 敏捷 TDD
一.TDD概述 TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。
[Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息 Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
1. 什么是UDTF UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table，貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集 2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点：　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。　　现在重点介绍第二种方法实现思路。　　前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
jdk环境变量配置 byalias java jdk
进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
SQL 数值四舍五入小数点后保留2位 chicony 四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。例如：　　select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
c++运算符重载 CrazyMizzz C++
一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似二、<<输出,>>输入的运算符重载 &nb
hive DDL语法汇总 daizj hive 修改列 DDL 修改表
hive DDL语法汇总１、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name; 2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载] 技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) { // UISegmentedControlStylePlain, // large plain &
Slick生成表映射文件 ekian scala
Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
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package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysql DB
表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
领域驱动设计 julyflame VO DAO 设计模式 DTO po
概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
单例设计模式 hm4123660 java Singleton 单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。 &nb
logback zhb8015 log logback
一、logback的介绍 Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个改良版本。此外logback-class
整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer spark storm zookeeper PARALLELISM processing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
spring-master-slave-commondao 王新春 DAO spring dataSource slave master
互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。为此，往往搭建 db的一主多从库的数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数

Pytorch学习09——卷积

1、Linear

2、感受野（receptive field）和权值共享（weight sharing）

3、局部相关性

4、特征学习（representation learning）

5、pytorch函数库或类的使用

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