打印pytorch网络结构代码类似于 kears启动打印网络


def model_info(model):  # Plots a line-by-line description of a PyTorch model
    n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters())  # number parameters
    n_g = sum(x.numel() for x in model.parameters() if x.requires_grad)  # number gradients
    print('\n%5s %50s %9s %12s %20s %12s %12s' % ('layer', 'name', 'gradient', 'parameters', 'shape', 'mu', 'sigma'))
    for i, (name, p) in enumerate(model.named_parameters()):
        name = name.replace('module_list.', '')
        print('%5g %50s %9s %12g %20s %12.3g %12.3g' % (
            i, name, p.requires_grad, p.numel(), list(p.shape), p.mean(), p.std()))
    print('Model Summary: %g layers, %g parameters, %g gradients\n' % (i + 1, n_p, n_g))

# net = model
# model_info(net)

layer                                               name  gradient   parameters                shape           mu        sigma
    0                                  masked_spec_embed      True          768                [768]        0.157        0.181
    1        feature_extractor.conv_layers.0.conv.weight      True         5120         [512, 1, 10]    -0.000329        0.131
    2  feature_extractor.conv_layers.0.layer_norm.weight      True          512                [512]        0.171        0.273
    3    feature_extractor.conv_layers.0.layer_norm.bias      True          512                [512]    -7.12e-05      0.00285
    4        feature_extractor.conv_layers.1.conv.weight      True       786432        [512, 512, 3]      -0.0115       0.0739
    5        feature_extractor.conv_layers.2.conv.weight      True       786432        [512, 512, 3]      0.00327       0.0743
    6        feature_extractor.conv_layers.3.conv.weight      True       786432        [512, 512, 3]      0.00151       0.0614
    7        feature_extractor.conv_layers.4.conv.weight      True       786432        [512, 512, 3]       0.0015       0.0546
    8        feature_extractor.conv_layers.5.conv.weight      True       524288        [512, 512, 2]     0.000704       0.0278
    9        feature_extractor.conv_layers.6.conv.weight      True       524288        [512, 512, 2]    -3.92e-05       0.0121
   10               feature_projection.layer_norm.weight      True          512                [512]       0.0661       0.0889
   11                 feature_projection.layer_norm.bias      True          512                [512]       0.0062       0.0364
   12               feature_projection.projection.weight      True       393216           [768, 512]    -2.67e-05        0.064
   13                 feature_projection.projection.bias      True          768                [768]     -0.00662       0.0885
   14                   encoder.pos_conv_embed.conv.bias      True          768                [768]        0.164        0.101
   15               encoder.pos_conv_embed.conv.weight_g      True          128          [1, 1, 128]        0.413         1.21
   16               encoder.pos_conv_embed.conv.weight_v      True  4.71859e+06       [768, 48, 128]       0.0108       0.0697
   17                          encoder.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.235       0.0622
   18                            encoder.layer_norm.bias      True          768                [768]      0.00208       0.0479
   19           encoder.layers.0.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -5.36e-06       0.0775
   20             encoder.layers.0.attention.k_proj.bias      True          768                [768]     6.14e-06     0.000761
   21           encoder.layers.0.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -3.31e-05       0.0292
   22             encoder.layers.0.attention.v_proj.bias      True          768                [768]     -8.7e-05      0.00806
   23           encoder.layers.0.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]     0.000193       0.0755
   24             encoder.layers.0.attention.q_proj.bias      True          768                [768]      0.00174        0.206
   25         encoder.layers.0.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -2.14e-05       0.0274
   26           encoder.layers.0.attention.out_proj.bias      True          768                [768]     0.000558        0.012
   27                 encoder.layers.0.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.216       0.0821
   28                   encoder.layers.0.layer_norm.bias      True          768                [768]      0.00546         0.14
   29 encoder.layers.0.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]     -0.00206       0.0873
   30 encoder.layers.0.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]      -0.0697       0.0333
   31  encoder.layers.0.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]     1.42e-05       0.0801
   32    encoder.layers.0.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]      7.4e-05       0.0482
   33           encoder.layers.0.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.223       0.0773
   34             encoder.layers.0.final_layer_norm.bias      True          768                [768]     -0.00179       0.0367
   35           encoder.layers.1.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]     6.55e-05       0.0885
   36             encoder.layers.1.attention.k_proj.bias      True          768                [768]     2.53e-05      0.00099
   37           encoder.layers.1.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -5.96e-08       0.0346
   38             encoder.layers.1.attention.v_proj.bias      True          768                [768]     -9.4e-05       0.0115
   39           encoder.layers.1.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]     1.37e-06       0.0859
   40             encoder.layers.1.attention.q_proj.bias      True          768                [768]     0.000253        0.232
   41         encoder.layers.1.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -1.32e-05       0.0357
   42           encoder.layers.1.attention.out_proj.bias      True          768                [768]     -0.00039       0.0116
   43                 encoder.layers.1.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.258       0.0585
   44                   encoder.layers.1.layer_norm.bias      True          768                [768]     -0.00402        0.222
   45 encoder.layers.1.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]     0.000182       0.0748
   46 encoder.layers.1.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]      -0.0264        0.022
   47  encoder.layers.1.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]    -1.21e-05       0.0751
   48    encoder.layers.1.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]    -0.000961       0.0447
   49           encoder.layers.1.final_layer_norm.weight      True          768                [768]         0.23        0.111
   50             encoder.layers.1.final_layer_norm.bias      True          768                [768]    -0.000677       0.0528
   51           encoder.layers.2.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -6.86e-05       0.0992
   52             encoder.layers.2.attention.k_proj.bias      True          768                [768]    -0.000327      0.00937
   53           encoder.layers.2.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -1.21e-05       0.0449
   54             encoder.layers.2.attention.v_proj.bias      True          768                [768]     -0.00103       0.0218
   55           encoder.layers.2.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -8.58e-06       0.0974
   56             encoder.layers.2.attention.q_proj.bias      True          768                [768]       0.0175        0.223
   57         encoder.layers.2.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -4.12e-05       0.0527
   58           encoder.layers.2.attention.out_proj.bias      True          768                [768]      0.00016       0.0389
   59                 encoder.layers.2.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.258         0.09
   60                   encoder.layers.2.layer_norm.bias      True          768                [768]      -0.0118        0.235
   61 encoder.layers.2.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]     0.000607       0.0685
   62 encoder.layers.2.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]       -0.011       0.0197
   63  encoder.layers.2.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]    -1.16e-05       0.0753
   64    encoder.layers.2.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]      0.00127       0.0426
   65           encoder.layers.2.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.225        0.122
   66             encoder.layers.2.final_layer_norm.bias      True          768                [768]      0.00127       0.0593
   67           encoder.layers.3.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]     8.05e-05          0.1
   68             encoder.layers.3.attention.k_proj.bias      True          768                [768]    -0.000279       0.0136
   69           encoder.layers.3.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -2.31e-05       0.0499
   70             encoder.layers.3.attention.v_proj.bias      True          768                [768]     8.39e-05       0.0223
   71           encoder.layers.3.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]      1.8e-05       0.0986
   72             encoder.layers.3.attention.q_proj.bias      True          768                [768]     -0.00636        0.218
   73         encoder.layers.3.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -2.86e-05       0.0576
   74           encoder.layers.3.attention.out_proj.bias      True          768                [768]      0.00205       0.0389
   75                 encoder.layers.3.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.255         0.11
   76                   encoder.layers.3.layer_norm.bias      True          768                [768]      -0.0176        0.192
   77 encoder.layers.3.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]      0.00107       0.0739
   78 encoder.layers.3.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]      -0.0166       0.0188
   79  encoder.layers.3.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]     8.76e-06       0.0784
   80    encoder.layers.3.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]     -0.00051       0.0531
   81           encoder.layers.3.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.229        0.124
   82             encoder.layers.3.final_layer_norm.bias      True          768                [768]       0.0021       0.0558
   83           encoder.layers.4.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -4.17e-07       0.0995
   84             encoder.layers.4.attention.k_proj.bias      True          768                [768]    -4.83e-05       0.0132
   85           encoder.layers.4.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -0.000119        0.054
   86             encoder.layers.4.attention.v_proj.bias      True          768                [768]    -0.000524       0.0226
   87           encoder.layers.4.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]     0.000148       0.0986
   88             encoder.layers.4.attention.q_proj.bias      True          768                [768]      0.00137         0.21
   89         encoder.layers.4.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]     0.000232       0.0593
   90           encoder.layers.4.attention.out_proj.bias      True          768                [768]      0.00272       0.0331
   91                 encoder.layers.4.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.261        0.119
   92                   encoder.layers.4.layer_norm.bias      True          768                [768]      -0.0064        0.161
   93 encoder.layers.4.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]     0.000638       0.0836
   94 encoder.layers.4.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]      -0.0254        0.021
   95  encoder.layers.4.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]     9.26e-05       0.0796
   96    encoder.layers.4.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]     -0.00357       0.0703
   97           encoder.layers.4.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.234        0.129
   98             encoder.layers.4.final_layer_norm.bias      True          768                [768]    -3.08e-05       0.0477
   99           encoder.layers.5.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -7.06e-05        0.103
  100             encoder.layers.5.attention.k_proj.bias      True          768                [768]     0.000275       0.0147
  101           encoder.layers.5.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -6.85e-06       0.0573
  102             encoder.layers.5.attention.v_proj.bias      True          768                [768]      0.00131       0.0245
  103           encoder.layers.5.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -2.87e-05        0.102
  104             encoder.layers.5.attention.q_proj.bias      True          768                [768]     -0.00252        0.224
  105         encoder.layers.5.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]     8.57e-05       0.0584
  106           encoder.layers.5.attention.out_proj.bias      True          768                [768]      0.00103       0.0413
  107                 encoder.layers.5.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.265        0.117
  108                   encoder.layers.5.layer_norm.bias      True          768                [768]     -0.00187        0.153
  109 encoder.layers.5.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]     0.000599       0.0862
  110 encoder.layers.5.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]      -0.0287       0.0255
  111  encoder.layers.5.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]     8.17e-05       0.0793
  112    encoder.layers.5.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]     -0.00293        0.084
  113           encoder.layers.5.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.239        0.139
  114             encoder.layers.5.final_layer_norm.bias      True          768                [768]     -0.00332       0.0482
  115           encoder.layers.6.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]     6.85e-06        0.109
  116             encoder.layers.6.attention.k_proj.bias      True          768                [768]    -1.12e-05       0.0208
  117           encoder.layers.6.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -4.18e-05       0.0613
  118             encoder.layers.6.attention.v_proj.bias      True          768                [768]    -5.96e-08       0.0321
  119           encoder.layers.6.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]     0.000114         0.11
  120             encoder.layers.6.attention.q_proj.bias      True          768                [768]      0.00426        0.246
  121         encoder.layers.6.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -6.79e-05       0.0636
  122           encoder.layers.6.attention.out_proj.bias      True          768                [768]      0.00273       0.0557
  123                 encoder.layers.6.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.272        0.144
  124                   encoder.layers.6.layer_norm.bias      True          768                [768]        0.002        0.154
  125 encoder.layers.6.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]     0.000262       0.0887
  126 encoder.layers.6.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]      -0.0326        0.027
  127  encoder.layers.6.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]     7.65e-05       0.0806
  128    encoder.layers.6.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]     -0.00427       0.0779
  129           encoder.layers.6.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.233        0.135
  130             encoder.layers.6.final_layer_norm.bias      True          768                [768]      0.00141       0.0457
  131           encoder.layers.7.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -4.63e-05        0.107
  132             encoder.layers.7.attention.k_proj.bias      True          768                [768]     -0.00101        0.029
  133           encoder.layers.7.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]     4.66e-05       0.0656
  134             encoder.layers.7.attention.v_proj.bias      True          768                [768]     0.000915       0.0385
  135           encoder.layers.7.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]     2.57e-05         0.11
  136             encoder.layers.7.attention.q_proj.bias      True          768                [768]      -0.0104        0.288
  137         encoder.layers.7.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -2.15e-06       0.0695
  138           encoder.layers.7.attention.out_proj.bias      True          768                [768]      0.00116        0.065
  139                 encoder.layers.7.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.331        0.173
  140                   encoder.layers.7.layer_norm.bias      True          768                [768]      0.00152        0.187
  141 encoder.layers.7.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]     1.28e-05       0.0919
  142 encoder.layers.7.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]      -0.0281        0.028
  143  encoder.layers.7.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]    -0.000171       0.0869
  144    encoder.layers.7.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]     0.000748         0.06
  145           encoder.layers.7.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.239       0.0971
  146             encoder.layers.7.final_layer_norm.bias      True          768                [768]       0.0107       0.0452
  147           encoder.layers.8.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]     0.000248        0.097
  148             encoder.layers.8.attention.k_proj.bias      True          768                [768]     -0.00115       0.0342
  149           encoder.layers.8.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]     -0.00012        0.067
  150             encoder.layers.8.attention.v_proj.bias      True          768                [768]    -0.000697       0.0251
  151           encoder.layers.8.attention.q_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -0.000623       0.0947
  152             encoder.layers.8.attention.q_proj.bias      True          768                [768]      -0.0194         0.37
  153         encoder.layers.8.attention.out_proj.weight      True       589824           [768, 768]    -5.51e-05       0.0668
  154           encoder.layers.8.attention.out_proj.bias      True          768                [768]     0.000147       0.0273
  155                 encoder.layers.8.layer_norm.weight      True          768                [768]        0.382        0.135
  156                   encoder.layers.8.layer_norm.bias      True          768                [768]       0.0116        0.183
  157 encoder.layers.8.feed_forward.intermediate_dense.weight      True   2.3593e+06          [3072, 768]    -0.000806       0.0948
  158 encoder.layers.8.feed_forward.intermediate_dense.bias      True         3072               [3072]       -0.034       0.0372
  159  encoder.layers.8.feed_forward.output_dense.weight      True   2.3593e+06          [768, 3072]    -0.000215       0.0906
  160    encoder.layers.8.feed_forward.output_dense.bias      True          768                [768]     0.000484       0.0594
  161           encoder.layers.8.final_layer_norm.weight      True          768                [768]        0.249       0.0863
  162             encoder.layers.8.final_layer_norm.bias      True          768                [768]       0.0137       0.0431
  163           encoder.layers.9.attention.k_proj.weight      True       589824           [768, 768]     0.000131       0.0997
  164             encoder.layers.9.attention.k_proj.bias      True          768                [768]      0.00228       0.0609
  165           encoder.layers.9.attention.v_proj.weight      True       589824           [768, 768]     3.81e-06       0.0687
  166             encoder.layers.9.attention.v_proj.bias      True          768                [768]     0.000367       0.0243
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自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
xml解析小猪猪08 xml
1、DOM解析的步奏准备工作： 1.创建DocumentBuilderFactory的对象 2.创建DocumentBuilder对象 3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件 4.通过Document的getElem
每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧 brotherlamp linux linux视频 linux教程 linux自学 linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷，比如说它们是应用到表上面的，但有的时候你可能希望指定一条约束，而它只在特定条件下才生效。使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点，至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式： CREATE TABLE books ( id &
Quartz——CronTrigger触发器 eksliang quartz CronTrigger
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述 CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案，调度规则基于 Cron 表达式，CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔（比如每月第一个周一执行），而不是简单的周期时间间隔。二.Cron表达式介绍 1）Cron表达式规则表 Quartz
Informatica基础 18289753290 Informatica Monitor manager workflow Designer
1. 1）PowerCenter Designer：设计开发环境，定义源及目标数据结构；设计转换规则，生成ETL映射。 2）Workflow Manager：合理地实现复杂的ETL工作流，基于时间，事件的作业调度 3）Workflow Monitor：监控Workflow和Session运行情况，生成日志和报告 4）Repository Manager：
linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件，scrapyd为例酷的飞上天空 scrapy
对于一些未提供service管理的程序每次启动和关闭都要加上全部路径，想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件下面以scrapy启动server为例，文件名为run.sh： #端口号，根据此端口号确定PID PORT=6800 #启动命令所在目录 HOME='/home/jmscra/scrapy/' #查询出监听了PORT端口
人--自私与无私永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么? 从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
Ubuntu安装NS-3 环境脚本随便小屋 ubuntu
将附件下载下来之后解压，将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下（其实放在哪里都可以，就是为了和我下面的命令相统一）。输入命令： sudo ./ns3environment.sh >>result 这样系统就自动安装ns3的环境，运行的结果在result文件中，如果提示 com
创业的简单感受 aijuans 创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习，2012年4月26日，我离开a公司，开始自己的创业之旅。今天是2012年5月30日，我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。当初离开边锋时，我就对自己说：“自己选择的路，就是跪着也要把他走完”，我也做好了心理准备，准备迎接一次次的困难。我这次走出来，不管成败
如何经营自己的独立人脉 aoyouzi 如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉，而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线，钓大鱼”，先行投入才能产生后续产出。现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例，需要拉储户，而其本质就是社会人脉，就是社交！很多人都说，人脉我不行，因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行，怎么能建立人脉？我这里说的人脉，是你的独立人脉。以一个普通的银行柜员
JSP基础百合不是茶 jsp 注释隐式对象
1,JSP语句的声明 <%! 声明 %> 　　声明：这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。表达式 <%= 表达式 %> 　　这个相当于赋值，可以在页面上显示表达式的结果，程序代码段/小型指令　<% 程序代码片段 %> 2,JSP的注释
web.xml之session-config、mime-mapping bijian1013 java web.xml servlet session-config mime-mapping
session-config 1.定义： <session-config> <session-timeout>20</session-timeout> </session-config> 2.作用：用于定义整个WEB站点session的有效期限，单位是分钟。 mime-mapping 1.定义： <mime-m
互联网开放平台（1） Bill_chen 互联网 qq 新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用，互联网的开放技术欣欣向荣，自己总结如下： 1.淘宝开放平台(TOP) 网址：http://open.taobao.com/ 依赖淘宝强大的电子商务数据，将淘宝内部业务数据作为API开放出去，同时将外部ISV的应用引入进来。目前TOP的三条主线： TOP访问网站：open.taobao.com ISV后台：my.open.ta
【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引 bit1129 mongodb
索引可以在任意列上建立索引索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb 使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能内嵌文档照样可以建立使用索引测试数据 var p1 = { "name":"Jack", "age&q
JDBC常用API之外的总结白糖_ jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了，像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦，我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了，在这我介绍一些写框架时常用的API，大家共同学习吧。 ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
apache VelocityEngine使用记录 bozch VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎，能够基于模板生成指定的文件代码。使用方法如下： VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎 Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
编程之美-快速找出故障机器 bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; public class TheLostID { /*编程之美假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录，假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数，假设每份数据保存两个备份，这样就有两个机器存储了同样的数据。 1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表，是
关于Java中redirect与forward的区别 chenbowen00 java servlet
在Servlet中两种实现： forward方式：request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response); redirect方式：response.sendRedirect(“/somePage.jsp”); forward是服务器内部重定向，程序收到请求后重新定向到另一个程序，客户机并不知
[信号与系统]人体最关键的两个信号节点 comsci 系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做命门如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
oracle 存储过程执行权限 daizj oracle 存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器，存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了，说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能，其中涉及到判断一张表是否已经建立，没有建立就由存储过程来建立这张表。 CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc IS fla
为mysql数据库建立索引 dengkane mysql 性能索引
前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
学习C语言常见误区如何看懂一个程序如何掌握一个程序以及几个小题目示例 dcj3sjt126com c 算法
如果看懂一个程序，分三步 1、流程 2、每个语句的功能 3、试数如何学习一些小算法的程序尝试自己去编程解决它，大部分人都自己无法解决如果解决不了就看答案关键是把答案看懂，这个是要花很大的精力，也是我们学习的重点看懂之后尝试自己去修改程序，并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义照着答案去敲调试错误
centos6.3安装php5.4报错 dcj3sjt126com centos6
报错内容如下: Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed --> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
JSONP请求 flyer0126 jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。 It is not possible to make a JSONP POST request. JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
Spring Security（03）——核心类简介 234390216 Authentication
核心类简介目录 1.1 Authentication 1.2 SecurityContextHolder 1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider 1.3.1 &nb
在CentOS上部署JAVA服务 java--hhf java jdk centos Java服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务，其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行第一步：卸载旧Linux自带的JDK ①查看本机JDK版本 java -version 结果如下 java version "1.6.0"
oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date] ldzyz007 oracle mysql SQL Server
oracle &n
记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015 ningandjin protocol WWDC 2015 Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭，把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
（一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oracle sql
SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换；　　用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了；　　操作方法：　　1、通过dbms_f
Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理先看一个实例,使用@access_required拦截： ?

打印pytorch网络结构代码类似于 kears启动打印网络

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