真滴book理喻
真滴book理喻

Bi-LSTM详解

目录

一.Bi-LSTM介绍

二.Bi-LSTM结构

一.Bi-LSTM介绍

由于LSTM只能从序列里由前往后预测，为了既能够从前往后预测，也能从后往前预测，Bi-LSTM便被发明了出来。简单来说，BiLSTM就是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。

二.Bi-LSTM结构

前向的LSTM与后向的LSTM结合成BiLSTM。比如，我们对“我爱中国”这句话进行编码，模型如下图所示：

Bi-LSTM详解_第1张图片

Bi-LSTM详解_第2张图片

 因为其包含了前向与后向的所有信息，如下图所示：

Bi-LSTM详解_第3张图片

 

 

你可能感兴趣的:(深度学习,lstm,深度学习,人工智能)

  • 人工智能学习资源 Hemy08 人工智能学习
    无机器学习基础：https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础：MachineYearning深度学习入门：https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
  • 量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态
    前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点：英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU，IBM量子处理器突破512比特，光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破：Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
  • 为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点机器学习人工智能facebook课程设计
    >**人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出：**“大模型没有创新能力，想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后，隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
  • 【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战 1989 0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
    本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为
  • TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南 AI天才研究院 AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
    TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
  • AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析 陈乔布斯 AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
    一、引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展日新月异，预训练模型作为LLM的核心技术，为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习，能够捕捉语言的通用模式和语义信息，从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术，结合图解、代码解析和实际案例，为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
  • 深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践 北辰alk AI深度学习人工智能
    文章目录一、基础优化器：深度学习微调的基石1.1随机梯度下降（SGD）1.2AdaGrad（自适应梯度算法）二、自适应优化器：现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器3.1LAMB（Layer-wiseAdaptiveMoments）3.2Sophia（二阶优化启发）四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现（BERT-base微调）4.
  • PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南 慕婉0307 pytorchpytorch人工智能python
    一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架，现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。其核心优势在于采用了动态计算图（DynamicComputationGraph，又称"define-by-run"机制），这使得开发者能够像编写普通Python代码一样构建神经网络，并在运行时动态调整计算图结构，大大提高了研究
  • 2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程 AI新视界 AI工具全指南：从入门到精通解锁高效生产力人工智能
    《2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。作为CSDN资深AI技术专家，我将通过本文为您全面剖析2025年主流大模型的技术特点、应用场景和性能差异，并提供详细的官方注册和使用指南，帮助您快速掌握这些强大的AI工具。一、2025年主流大模型全景概览1.1大模型技术发展现状2024-2025年
  • AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025） Liudef06小白 AIGC人工智能AI作画语言模型
    一、引言：从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容（AIGC）技术正经历从文本向多模态的范式转移。2023-2025年间，文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点，从实验室玩具进化为工业化生产力工具。这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破：扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成；十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题；而面向影视、电商
  • [论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法 张较瘦_ 前沿技术论文阅读人工智能
    读懂Meta-Fair：让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题：Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua
  • 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长 数智前沿 数字化转型人工智能数据集
    AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进，人工智能三大基本要素之一数据，面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉，目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集，需求集中于头部企业行业知识底座构建，人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增，已成为数据流通最活跃的领域。不过，高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题，目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
  • 轻量化分布式AGI架构：基于区块链构建终端神经元节点的互联网智脑 探客木木夕 分布式agi人工智能架构区块链
    在2025年的技术发展背景下，轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。通过将终端设备转化为神经元节点，结合区块链技术构建去中心化的互联网智脑，不仅能够突破传统AGI开发的算力瓶颈，还能实现数据安全共享与价值分配。**这一架构将重塑人工智能的发展范式，使AGI能力从中心化实验室扩散至全球终端设备网络，最终形成一个去中心化、自演进、高可用的互联网级智能系统**。研究显示，通过知识密度提
  • 写测试太烦？Copilot + Jest 让你 3 分钟搞定单元测试
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • Python编程电子书：从基础到实践 王奥雷
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Python电子书汇集了基础语法、面向对象编程、标准及第三方库使用、文件操作、网络编程、并发编程、单元测试与调试、Python2与Python3的区别等核心知识点。通过实例和项目案例，帮助读者在Web开发、数据分析、人工智能等应用领域提升编程技能，跟上Python的技术进步。1.Python基础语法介绍Python作为一种高级编程语言，其易读性和简洁的语法使其
  • 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索（七） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
    一、前言在人工智能技术飞速发展的今天，如何将先进的模型和技术无缝结合，成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议（MCP）和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型，正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力，还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景，揭示其在改善客户体验和提升运营效率
  • 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用（六） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
    一、前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛。然而，模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期，成为开发者和企业不可忽视的问题。为此，OutputGuardrail应运而生，作为一种关键的安全机制，它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤，确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容，不仅提升了AI系统的可信度，也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
  • 什么是深度学习框架中的计算图？ 杰瑞学AI ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
    在深度学习框架中，计算图是核心的数据结构和抽象概念，它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用：节点：代表操作或变量。操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据
  • 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践（四） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
    一、前言在人工智能迅速发展的今天，如何让AI系统更懂“你”？答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统，正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互，我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
  • 【优秀文章】7月优秀文章推荐
    优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者：fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者：zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题(十)作者：草莓熊Lotso飞算JavaAI：从“码农”到“代码指挥官”的终极进化论作者：可涵不会debug前端网页开发学习（HTML+CSS+JS）有这一篇就够！作者：一颗小谷粒
  • 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务 hyperai
    蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
  • 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析 智算菩萨 人工智能深度学习
    引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
  • MongoDB + Voyage AI 详解：重塑数据库与AI的协同范式 csdn_tom_168 NoSQL数据库mongodb人工智能AI
    MongoDB+VoyageAI详解：重塑数据库与AI的协同范式2025年2月，MongoDB官方宣布收购VoyageAI，这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力，MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构，为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。一、收购背景与技术战略1.行业趋势驱动AI数据挑战：随着生成式AI与大语言
  • HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型：个性化作业批改系统架构设计与实现 H老师带你学鸿蒙 系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
    人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型，构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
  • 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！ 数据库观点资讯人工智能
    背景随着生成式人工智能（GenerativeAI）从概念验证迈向规模化商业落地，AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于：数据孤岛导致知识库分散，通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护，
  • 【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时，可能会遇到如下报错：---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
  • 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎 zhaoyi_he 重构人工智能
    一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
  • 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统 whoarethenext c++开发语言mfcc语音识别
    使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域，C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力，在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs)，并进一步利用这些特征构建一个说话人识别（声纹识别）系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
  • ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4 爱编程的喵喵 Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了ImportError:/home/
  • 312个免费高速HTTP代理IP（能隐藏自己真实IP地址） yangshangchuan 高速免费superwordHTTP代理
        124.88.67.20:843 190.36.223.93:8080 117.147.221.38:8123 122.228.92.103:3128 183.247.211.159:8123 124.88.67.35:81 112.18.51.167:8123 218.28.96.39:3128 49.94.160.198:3128 183.20
  • pull解析和json编码 百合不是茶 androidpull解析json
    n.json文件: [{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]   pull.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <stu>     <name>java
  • [能源与矿产]石油与地球生态系统 comsci 能源
          按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....       那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
  • 类与对象浅谈 沐刃青蛟 java基础
           类，字面理解，便是同一种事物的总称，比如人类，是对世界上所有人的一个总称。而对象，便是类的具体化，实例化，是一个具体事物，比如张飞这个人，就是人类的一个对象。但要注意的是：张飞这个人是对象，而不是张飞，张飞只是他这个人的名字，是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟，他们分别用来描述对象的行为和性质（感觉应该是
  • 新站开始被收录后，我们应该做什么？ IT独行者 PHPseo
    新站开始被收录后，我们应该做什么？         百度终于开始收录自己的网站了，作为站长，你是不是觉得那一刻很有成就感呢，同时，你是不是又很茫然，不知道下一步该做什么了？至少我当初就是这样，在这里和大家一份分享一下新站收录后，我们要做哪些工作。       至于如何让百度快速收录自己的网站，可以参考我之前的帖子《新站让百
  • oracle 连接碰到的问题 文强chu oracle
    Unable to find a java Virtual Machine－－安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案 作者：草根IT网 来源：未知 人气：813标签： 导读：安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径，找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
  • Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件（类中多借口共享同一数据） 小桔子 java继承swing接口监听
            都知道java中类只能单继承，但可以实现多个接口，但我发现实现多个接口之后，多个接口却不能共享同一个数据，应用开发中想实现：当用户按着ctrl键时，可以用鼠标点击拖动组件，比如说文本框。 编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口，重写方法。定义一个全局变量boolea
  • linux常用的命令 aichenglong linux常用命令
    1 startx切换到图形化界面 2 man命令:查看帮助信息 man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分 name:对命令的简单说明 synopsis:命令的使用格式说明 description:命令的详细说明信息 options:命令的各项说明 3 date:显示时间 语法：date [OPTION]... [+FORMAT]
  • eclipse内存优化 AILIKES javaeclipsejvmjdk
    一 基本说明      在JVM中，总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。     1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存，是留给开发人
  • 关键字的使用探讨 百合不是茶 关键字
    //关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final   类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖，但可以继承 final 变量 只能有一次赋值，赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
  • JS中定义对象的几种方式 bijian1013 js
        1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)： <html> <head> <title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title> </head> <script> var obj = new Object();
  • 表驱动法实例 bijian1013 java表驱动法TDD
    获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例，下面我们来展示一下： MonthDaysTest.java package com.study.test; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import com.study.MonthDays; public class MonthDaysTest { @T
  • LInux启停重启常用服务器的脚本 bit1129 linux
    启动，停止和重启常用服务器的Bash脚本，对于每个服务器，需要根据实际的安装路径做相应的修改   #! /bin/bash Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo); Ops=(Start, Stop, Restart); currentDir=$(pwd); echo
  • 【HBase六】REST操作HBase bit1129 hbase
    HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息，以及执行增删改查操作   1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务 前台启动（默认端口号8080） [hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start   后台启动 hbase-daemon.sh start rest   启动时指定
  • 大话zabbix 3.0设计假设 ronin47
    What’s new in Zabbix 2.0? 去年开始使用Zabbix的时候，是1.8.X的版本，今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes，和performance相关的有下面几个：          :: Performance improvements::Trigger related da
  • http错误码大全 byalias http协议javaweb
    响应码由三位十进制数字组成，它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。 响应码分五种类型，由它们的第一位数字表示： 1）1xx：信息，请求收到，继续处理 2）2xx：成功，行为被成功地接受、理解和采纳 3）3xx：重定向，为了完成请求，必须进一步执行的动作 4）4xx：客户端错误，请求包含语法错误或者请求无法实现 5）5xx：服务器错误，服务器不能实现一种明显无效的请求
  • J2EE设计模式-Intercepting Filter bylijinnan java设计模式数据结构
    Intercepting Filter类似于职责链模式 有两种实现 其中一种是Filter之间没有联系，全部Filter都存放在FilterChain中，由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下： package com.ljn.filter.custom; import java.util.ArrayList;
  • 修改jboss端口 chicony jboss
    修改jboss端口   %JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml   中找到 <!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
  • c++ 用类模版实现数组类 CrazyMizzz C++
    最近c++学到数组类，写了代码将他实现，基本具有vector类的功能 #include<iostream> #include<string> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Array { public: //构造函数
  • hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法 daizj hadoop预留空间
    对于datanode配置预留空间的方法 为：在hdfs-site.xml添加如下配置  <property>     <name>dfs.datanode.du.reserved</name>     <value>10737418240</value>    
  • mysql远程访问的设置 dcj3sjt126com mysql防火墙
    第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况，my.cnf放置于在以下目录： /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf （Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf，修改内容从以下行： [mysqld] 你所需要: 1
  • ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller dcj3sjt126com controller
    1、取navigationCtroller中的Controllers NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers; 2、取出后，执行， [self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
  • Linux正则表达式和通配符的区别 eksliang 正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/1976579 首先得明白二者是截然不同的 通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。 判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令 type -t commad 返回结果含义 file  表示为外部命令 alias  表示该
  • Ubuntu Mysql Install and CONF gengzg Install
    http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql Step1: 下载Navicat ，网址：http://www.navicat.com/en/download/download.html Step2：进入下载目录，解压压缩包：tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
  • 批处理，删除文件bat huqiji windowsdos
    @echo off ::演示：删除指定路径下指定天数之前（以文件名中包含的日期字符串为准）的文件。 ::如果演示结果无误，把del前面的echo去掉，即可实现真正删除。 ::本例假设文件名中包含的日期字符串（比如：bak-2009-12-25.log） rem 指定待删除文件的存放路径 set SrcDir=C:/Test/BatHome rem 指定天数 set DaysAgo=1
  • 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器 天梯梦 html5
    HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签，在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。   How to enable <video> and <audio> tags in
  • Bundle自定义数据传递 hm4123660 androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
          我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据，Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去，然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity   把数据放到Intent
  • C＃：异步编程和线程的使用（.NET 4.5 ） powertoolsteam .net线程C#异步编程
    异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程，可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲，将有助于我们更好的理解它们的特征。 本文中涉及关键知识点 1. 异步编程 2. 线程的使用 3. 基于任务的异步模式 4. 并行编程 5. 总结 异步编程 什么是异步操作？异步操作是指某些操作能够独立运行，不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下，C＃程序
  • spark 查看 job history 日志 Stark_Summer 日志sparkhistoryjob
    SPARK_HOME/conf 下: spark-defaults.conf 增加如下内容 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true spark-env.sh 增加如下内容 export SP
  • SSH框架搭建 wangxiukai2015eye springHibernatestruts
    MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate 1、new一个web project。 2、右键项目，为项目添加Struts支持。    选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>      点击Finish。src目录下多了struts
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他