torch.nn.utils.rnn.pack_padded

PyTorch学习笔记之基础函数篇（四）熊猫Devin 深度学习之PyTorch pytorch 学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量（tensor）。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的，而不是线性间隔。这对于创建在数
pytorch学习笔记（2）--Tensor ToToBe pytorch 笔记 1024程序员节
系列文章pytorch学习笔记（1）–QUICKSTARTpytorch学习笔记（2）–Tensorpytorch学习笔记（3）–数据集与数据导入pytorch学习笔记（4）–创建模型(BuildModel)pytorch学习笔记（5）–Autograd文章目录系列文章Tensor（张量）1.初始化张量2.张量的属性3.张量的操作1.类似numpy的索引和切片2.拼接3.算数操作4.单元素张量5.
PyTorch学习笔记（三）：softmax回归 FriendshipT PyTorch学习笔记 pytorch 回归深度学习 softmax
PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision获取数据集读取小批量PyTorch从零开始实现softmax获取和读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数定义优化算法计算分类准确率训练模型预测小结PyTorch模块实现
PyTorch学习笔记1 zt_d918
训练过程importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式，这里不提model#loss函数定义loss_fn=torch.n
小土堆pytorch学习笔记004 柠檬不萌只是酸i 深度学习 pytorch 学习笔记机器学习深度学习
目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用（1）最大池化画图理解：（2）代码实现：5、神经网络-非线性激活（1）代码实现（调用sigmoid函数）6、神经网络-线性层（1）代码7、网络搭建-小实战（1）完整代码1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用官网地址：pytorch里的nnimporttorchfromtor
小土堆pytorch学习笔记003 | 下载数据集dataset 及报错处理柠檬不萌只是酸i 深度学习人工智能深度学习机器学习 pytorch python
目录1、下载数据集2、展示数据集里面的内容3、DataLoader的使用例子：结果展示：1、下载数据集#数据集importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./test10_dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(ro
小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿ 柠檬不萌只是酸i 深度学习学习笔记 pytorch 机器学习深度学习
目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢？3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子：5、模型训练保存+读取（1）保存（2）读取6、完整的模型训练：（1）代码【model文件】：【主文件】：（2）运行截图：（3）绘图展示：（4）添加训练正确率的完整代码：（5）总结！！！：（6）使用GPU训练7、完整模型验证（1）代码（2）运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间
小土堆pytorch学习笔记002 柠檬不萌只是酸i 深度学习 pytorch 学习笔记
目录1、TensorBoard的使用（1）显示坐标：（2）显示图片：2、Transform的使用3、常见的Transforms（1）#ToTensor()（2）#Normalize()（3）#Resize()（4）#Compose()4、总结：1、TensorBoard的使用（1）显示坐标：fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnu
【pytorch】pytorch学习笔记（续2）小白冲鸭 pytorch 学习笔记
p30：1.均方差（MeanSquaredError,MSE）：（1）注意区分MSE和L2范数：L2范数要开根号，而MSE不需要开根号。用torch.norm函数求MSE的时候不要忘记加上pow(2)。求导：pytorch实现自动求导：第一种方法：torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法：（1）在创建w之后，用来设置w需要求导。（2）在创建w的时候，用w=torch.te
【pytorch】pytorch学习笔记（续1）小白冲鸭 pytorch 学习笔记
p22：1.加减乘除：（1）add(a,b)：等同于a+b。（2）sub(a,b)：等同于a-b。（3）mul(a,b)：等同于a*b。（4）div(a,b)：等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘：matmul注意区分：（1）*：表示相同位置的元素相乘；（2）.matmul：表示矩阵相乘。对于（2）矩阵的相乘，有三种方式：(1)torch.mm:只适用于二维的tensor，
【pytorch】pytorch学习笔记小白冲鸭 pytorch 学习笔记
（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。p8：1.pytorch不是一个完备的语言库，而是一个对于数据的gpu加速库，所以其没有对string的内键支持，即pytorch的基本类型中不包含string。2.pytorch表示string的方法：（1）onehotencoding问题：1）两个单词之间的相关性并没有在onehot编码中得到体现；2）
【pytorch】pytorch学习笔记（续3）小白冲鸭 pytorch 学习笔记
p41：1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速：.to方法p42：不太懂p43：1.visdom，tensorbroadXp44：p45：1.如何检测过拟合？在train上表现很好，而在test上表现不好。test的目的（没有valset的时候）：防止过拟合，选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练，作为最优参数。p46：1.trai
小土堆pytorch学习笔记001 柠檬不萌只是酸i 深度学习 pytorch 学习笔记
1、Pytorch环境的配置与安装。（1）建议安装：Anaconda（2）检查显卡：GPU（3）管理环境（不同版本的pytorch版本不同）：condacreate-npytorchpython=3.6（4）检测自己的电脑是否可以使用：2、pytorch编辑器的选择（1）pycharm（下载社区版）（2）jupyter（可以交互）启动本地的jupyter:3、为什么torch.cuda.is_av
Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心银色尘埃010
本文是Pytorch快速入门第二部分，主要学习记录，主要翻译PytorchAutograd部分教程原文autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分。torch.autograd提供了类和函数,用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导，只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variable对象中即可。一、Tensor(张量)torch.Tensor是程序包的
pytorch学习笔记（十）満湫学习笔记
一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道，解答题太弱了，需要多训练训练这个模块。Loss作用：1.算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）看官方文档每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均第一个损失函数：L1Loss（差的绝对值取平均）需要注意输入输出N=batch_size你有多少个数据第一个损失函数：MSELoss（平方差误差，平方取平均）稳妥的写法是先
pytorch学习笔记（八）満湫 pytorch 学习笔记
Sequential看看搭建了这个能不能更容易管理，CIFAR-10数据集进行看一下网络模型CIFAR-10模型123456789输入进过一次卷积，然后经过一次最大池化，尺寸变成16*16了，在经过一次卷积尺寸没变，紧接着进过了一次最大池化，变成了8*8，再经过一次卷积通道数改变32→64，再经过一次池化变成4*4，然后展平，最后输出。（1-2）根据图里面看，32×32经过卷积后的尺寸仍然是32×
pytorch学习笔记（十一）満湫 pytorch 学习笔记
优化器学习把搭建好的模型拿来训练，得到最优的参数。importtorch.optimimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linearfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset=torchvision.datasets
pytorch学习笔记（五）満湫学习笔记
关注不同的方法输入是什么类型，输出是什么类型。1.Compose主要关注初始化函数从作用内置call的调用方法两种，第一种,直接使用对象，不用使用点，直接调用的是__call__当要调用的时候直接写个Person()按住ctrl+P看看需要填啥参数。2.Totensor的使用输出结果如下3.Normalize归一化输入必须要tensor的均值，标准差，然后看图片的维度计算4.Resize给定的是一
pytorch学习笔记満湫 pytorch 学习人工智能
torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包，COCO数据集目标检测、语义分割，cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置，train-创建的true是个训练集，transform前面是输出图片的数据类型，“3”是targetimporttorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterda
pytorch学习笔记（七）満湫 pytorch 学习笔记
池化类似压缩最大池化-上采样例如给一个3的话就会生成一个3×3的窗口（生成相同的高和宽），给一个tuple就会给出一个相同的池化核。stride默认值就是核的大小dilation在卷积dialation设置之后每一个会和另外的差一个，空洞卷积ceilfloor模式（天花板、地板）floor就是向下取整。按下面的方法走，走的步数默认为核的大小取9个里面的最大值，走到右一图，这种情况只能覆盖6个，其他
pytorch学习笔记（一）乌拉圭没有壳
1、今天在学习60分钟pytorchtutorial中2、zip就是把2个数组糅在一起x=[1,2,3,4,5]y=[6,7,8,9,10]zip(x,y)[(1,6),(2,7),(3,8),(4,9),(5,10)]还可以方便建立字典。x=['bob','tom','kitty']>>>y=[80,90,95]>>>d=dict(zip(x,y))[('bob',80),('tom',90),
Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片惊鸿若梦一书生 Python深度学习 pytorch 学习笔记
文章目录GAN网络简介测试判别器和测试生成器测试判别器测试生成器首次生成图片（效果欠佳）生成图片（比较清晰，但还有差距）生成图片（继续优化，输入扩维）生成图片（继续优化，）GAN网络简介生成对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow和他的同事在2014年首次提出。GAN是一种非常强大和独特的神经网络架构，用于生成新
『PyTorch学习笔记』分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP) VS 模型并行 AI新视界 Pytorch学习笔记 pytorch 数据并行模型并行 Data Parallel
分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP)VS模型并行文章目录一.介绍二.并行数据加载2.1.加载数据步骤2.2.PyTorch1.0中的数据加载器(Dataloader)三.数据并行3.1.DP(DataParallel)的基本原理3.1.1.从流程上理解3.1.2.从模式角度理解3.1.3.从操作系统角度看3.1.4.低效率3.2.DDP(DistributedDataParallel)的
Pytorch学习笔记——autograd 岳野学习笔记 python 机器学习深度学习
一、神经网络神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系。深度学习同样也是为了这个目的，只不过此时，样本点不再限定为(x,y)点对，而可以是由向量、矩
PyTorch学习笔记欢桑 pytorch 学习深度学习
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容：一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将pytorch用用于生产三种不同的方法总结学习目标4月份到来之前学完《PorTorch深度学习实战》学习内容：一pytorch深度学习方法
Pytorch学习笔记（4）—LSTM序列生成模型 llddycidy Pytorch学习笔记 pytorch 学习笔记
文章目录前言主要内容一、序列生成问题解决方法二、RNN的引入三、LongShortTermMemory(LSTM)4、序列生成音乐本文引用：前言掌握使用PyTorch构建LSTM模型的方法掌握使用LSTM生成MIDI音乐的方法主要内容如何用神经网络做序列生成？RNN与LSTM的工作原理RNN是如何记忆Pattern的？MIDI音乐的原理如何用LSTM作曲一、序列生成问题解决方法将生成问题转化成一个
PyTorch学习笔记（二）——TensorBoard routine1o1oo pytorch
1用途1、训练过程中loss是如何变化的，是否正常或是否按预想的变化，选择什么样的模型2、模型在不同阶段的输出2需要导入的类和常用的方法fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter.add_image()writer.add_scalar()查看SummaryWriter的官方文档直接向log_dir文件夹写入事件文件，可以被Tensor
【pytorch学习笔记03】pytorch完整模型训练套路 yierrrrr DL学习笔记 pytorch 学习笔记
B站我是土堆视频学习笔记，链接：https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?spm_id_from=333.999.0.01.准备数据集train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor
PyTorch学习笔记 Junoxiang pytorch 学习笔记
1.item()→number方法:item()返回一个数只能用于只包含一个元素的张量。对于其他的张量，请查看方法tolist().该操作是不可微分的,即不可求导.(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02.Tensor（张量）中包含d
PyTorch学习笔记（4）--神经网络模型的保存和导入别管我啦就是说 Pytorch学习笔记 python pytorch
1.numpy矩阵的保存importnumpyasnpa=np.array(2)np.save("nm.npy",a)a=np.load("nm.npy")2.模型的保存和导入将训练好的模型和参数保存下来，下一次使用的时候直接导入模型和参数，和一个已经训练好的神经网络模型一样保存模型importtorch#保存整个神经网络的结构和模型参数torch.save(mymodel,'mymodel.pk
ios内付费 374016526 ios 内付费
近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
20 款优秀的 Linux 终端仿真器 brotherlamp linux linux视频 linux资料 linux自学 linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。）你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
Solr Deep Paging(solr 深分页) eksliang solr深分页 solr分页性能问题
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370 作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
数据库面试题 18289753290 面试题数据库
1.union ,union all 网络搜索出的最佳答案： union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 2.索引有哪些分类？作用是
Android TV屏幕适配酷的飞上天空 android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况两种分辨率为主 1.720标清，分辨率为1280x720. 屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸 2.1080p全高清，分辨率为1920x1080 屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有适配遇到问题，已1080p尺寸为例：分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
Timer定时器与ActionListener联合应用永夜-极光 java
功能:在控制台每秒输出一次代码: package Main; import javax.swing.Timer; import java.awt.event.*; public class T { private static int count = 0; public static void main(String[] args){
Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决随便小屋 Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下： 1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限） sudo vi /etc/bash.bashrc 接下来会提示输入密码 2、找到文件中的下列代码 #enable bash completion in interactive shells #if
学会人际关系三招轻松走职场 aijuans 职场
要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。　　第一，多汇报最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。　　第二，勤沟通团队的力
《O2O：移动互联网时代的商业革命》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。 O2O：Online to OffLine 线上线下活动 O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
js实现图片随鼠标滚动的效果百合不是茶 JavaScript 滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值 top 与顶部的距离 left 与左边的距离 right 与右边的距离 bottom 与下边的距离 zIndex 层叠层次例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时 <div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
ajax同步异步参数async bijian1013 jquery Ajax async
开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。格式： $.ajax({ type: 'POST', ur
Webx3框架（1） Bill_chen eclipse spring maven 框架 ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发；采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。 Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述 bit1129 mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
spring/hibernate/struts2常见异常总结白糖_ Hibernate
Spring ①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException 缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中 ②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
jquery easyui表单重置(reset)扩展思路 bozch form jquery easyui reset
在jquery easyui表单中尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。扩展的时候要考虑的控件有： combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox 需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
编程之美-烙饼排序 bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; /* *《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。 *《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码： */
Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理 chenbowen00 struts
struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
[空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度 comsci 资源
这里有一个常识性的问题: 地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的..... 就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS daizj oracle 临时表
ORACLE临时表转临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载 denger 应用服务器 Web nginx 网络应用 lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。 @RequestMapping("/courseware/{id}") public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
scanf接受char类型的字符 dcj3sjt126com c
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学编程的价值 dcj3sjt126com 编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助像这位朋友学习: http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
二维数组（矩阵）对角线输出飞天奔月二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目, 1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组 { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序 4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache 234390216 并发 ehcache BlockingCache 阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache 在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1）基本用法 mysqldiff --server1=admin:12345
spring data jpa 方法中可用的关键字 lawrence.li java spring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。查询的关键字为find 删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x) 统计的关键字为count (>=1.7.x) 修改需要使用@Modifying注解 @Modifying @Query("update User u set u.firstna
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项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda rensanning centos
（一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
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（1）npm是什么 npm is the package manager for node 官方网站：https://www.npmjs.com/ npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用 &nb
Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep

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