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zhangfeng1133
pytorch人工智能python
最佳化¶该模块pyro.optim为Pyro中的优化提供支持。特别是,它提供了焦光性,用于包装PyTorch优化器并管理动态生成参数的优化器(参见教程SVI第一部分供讨论)。任何自定义优化算法也可以在这里找到。烟火优化器¶is_调度程序(【计算机】优化程序)→弯曲件[来源]¶帮助器方法,用于确定PyTorch对象是PyTorch优化器(返回false)还是包装在LRScheduler中的优化器Re
- torch.nn到底是什么?
yanglamei1962
PyTorch学习教程python深度学习pytorch
torch.nn到底是什么?我们建议将本教程作为笔记本而不是脚本来运行。要下载笔记本(.ipynb)文件,请单击页面顶部的链接。PyTorch提供设计精美的模块和类torch.nn,torch.optim,Dataset和DataLoader神经网络。为了充分利用它们的功能并针对您的问题对其进行自定义,您需要真正了解它们在做什么。为了建立这种理解,我们将首先在MNIST数据集上训练基本神经网络,而
- pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
不是浮云笙
pytorch实战深度学习pytorch人工智能
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义:随机梯度下降(SGD)是一种梯度下降形式,对于每次前向传递,都会从总的数据集中随机选择一批数据,即批次大小1。参数更新过程:这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法,随机梯度下降(SGD)是一种简单但非常有效的方法,多用于支持向
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度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置
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电磁领域射频功率放大器设计电磁学
16、ADS使用记录之AB类功放设计基于CGH40010F0、源文件下载ADS使用记录之AB类功放设计实际得到的功放类型并非严格的AB类功放,其波形反而更像是逆EF类功放,究其原因是之前使用参数OPTIM时没有限定谐波条件,导致最终对谐波进行了控制导致波形偏离原来所设计的,此文章就不对此进行修改了后补:笔者也是学生,在学习之中,发现很多论文中的功放的类型并非最终实际的波形决定的,而是按照最初的设计
- PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
科学禅道
PyTorchpytorch算法深度学习
torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件,主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。这个模块提供了多种常用的优化器(Optimizer),如SGD(随机梯度下降)、Adam、Adagrad等,这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。1.torch.optim模块内部结构和工作原理内部结构和工作原理:Optimizer类与子类:torch.optim.Optimize
- (课程笔记)深度学习入门 - 1 - OverView
牛顿第八定律
深度学习入门笔记笔记深度学习人工智能
一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集(DataSet),既然是标签化,那应该是监督学习模式,而且此处的数据集应该分化为训练用集(TrainSet)和测试用集(TestSet),训练用集用于训练最终的算法模型,而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好,是否能满足实际需求;2、设置并给出机器学习的算法模型(Model);3、设置期望的损失函数(LossFcn)和优化器(Optim
- [pytorch入门] 9. 优化器
晴空对晚照
深度学习#pytorchpytorch人工智能python
介绍在pytorch的官方文档中,所有的优化器都集中在torch.optim中在官方文档中,会告诉你如何去创建一个优化器选择一种优化器创建,传入模型的参数(必需的)、学习速率(几乎是每个优化器都有的参数)、优化器算法中特定需要设置的参数可以在其中选择优化器的算法,设置相应参数,包括一些必备参数以及学习速率等参数比较多比较复杂,初始阶段先设置params和lr(学习速率)就可以了使用方法官方文档中也
- PyTorch优化算法:torch.optim.Adam 的参数详解和应用
阿罗的小小仓库
pytorch人工智能python
torch.optim.Adam是PyTorch中实现Adam优化算法的类。下面是torch.optim.Adam的主要参数及其说明:torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay=0,amsgrad=False)params(必须参数):这是一个包含了需要优化的参数(张量)的迭代器,通常是模型的参数
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robin_ze
pytorchpython深度学习神经网络
importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时,可能需要根据情况调整学习率(learningrate)这个在梯度下降中的重要参数。PyTorch提供了scheduler工具包帮助实现这一功能。1.通过写明学习率关于迭代次数的表达式来指定(
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笔记
带注释版本的实现被写到了这里:https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/apex由于有很多个人理解,读者可配合当前文章谨慎理解。0x0.背景我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这
- Python:最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明)+ 训练结果可视化+ 模型可视化
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#神经网络的搭建--分类任务##PyTorch由4个主要包装组成:#1.Torch:类似于Numpy的通用数组库,可以在将张量类型转换为(torch.cuda.TensorFloat)并在GPU上进行计算。#2.torch.autograd:用于构建计算图形并自动获取渐变的包#3.torch.nn:具有共同层和成本函数的神经网络库#4.torch.optim:具有通用优化算法(如SGD,Adam等
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文章目录一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结6.1`torch.optim.lr_scheduler.StepLR`等间隔动态调整6.2`lr_scheduler.LambdaLR`自定义学习率更新函数6.3`lr_scheduler.MultiStepLR`特定epoch中调整学习率6.4本文四种学习率方法得到的test_accuracy比较本文为365天
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optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,nesterov=True,weight_decay=1e-5)down2_params=list(model.down2.parameters())#获取down2层的参数down3_params=list(model.down3.paramete
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ROS局部路径规划器插件teb_local_planner流程梳理(上)ROS局部路径规划器插件teb_local_planner流程梳理(下)主要文件:test_optim_node.cppteb_planner_ros.cppoptimal_planner.cpp
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目录调用例子:方法:一、lr_scheduler的手动方法:1.torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR2.torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR3.torch.optim.lr_scheduler.StepLR4.torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR5.torch.optim.lr_sche
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optimizer.step()是大多数优化器支持的简化版本。一旦使用例如计算梯度,就可以调用该函数。backward()反向传播。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim?2.Howtouseanoptimizer(如何使用优化器)2.1Constructingit(构建它)2.2Per-parameteroptions(每个参数选项)2.3Takinganoptimizations
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刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD二、课程代码1.思路流程2.代码三、课后小练习一、零碎知识点1.torch.nntorch.nn是PyTorch中用于构建神经网络模型的模块。它是PyTorch的神经网络库,提供了一系列的类和函
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学习率是指在训练模型时更新模型权重的速度(即参数到达最优值过程的速度快慢),学习率越高,模型更新的速度越快,如果太高,模型可能在训练数据上过拟合,就是在训练数据上表现很好,测试数据上表现不佳;学习率越低,模型更新速度越慢,如果太低,模型可能无法在训练数据上充分学习PyTorch通过torch.optim.lr_scheduler接口实现对学习率的调整策略,可以分为三大类:有序调整:等间隔调整(St
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摘星星的屋顶
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目录一、前言二、学习情况2.1torch.optim.AdamW的理解2.2warm-up策略2.3Tensorboard的使用2.4Loss的理解2.5OpenFWI论文初读三、遇到的部分问题及解决四、总结4.1存在的疑惑4.2下周安排一、前言上周对OpenFWI代码中的训练与测试部分进行了抄写与理解,存在一部分疑惑尚未解决。因此,本周的任务是完成相关细节的理解,包括warm-up策略、Tens
- 【BBuf的CUDA笔记】十,Linear Attention的cuda kernel实现解析
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欢迎来https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda踩一踩。0x0.问题引入LinearAttention的论文如下:TransformersareRNNs:FastAutoregressiveTransformerswithLinearAttention:https://arxiv.org/pdf/2006.16236.pdf。官方给
- ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.keras‘和 ‘adam‘ from ‘tensorflow.python.keras.optim
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现已成功解决。记录一下原代码fromtensorflow.keras.layersimportInput程序报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.keras’修改为:python.kerasfromtensorflow.python.keras.layersimportInput原代码:fromtensorflow.python.ker
- torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR( )函数的用法
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pythonpytorch神经网络人工智能
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1)是PyTorch中的学习率调度器类之一,用于根据自定义的函数lr_lambda调整优化器的学习率用法:torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda,last_epoch=-1)参数说明:optimize
- 解决报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘timm.optim.novograd‘ 的办法,亲测有效
Kelly_Ai_Bai
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问题在尝试运行文件的时候,有这样的引用fromtimm.optim.novogradimportNovoGrad总是报错!!!解决办法试过更新timm:pipinstall--upgradetimm试过换一种引用方式fromtimm.optimimportNovoGrad但是都依然报错!后来在网上找到博主:抱付https://blog.csdn.net/qq_43151031的一篇博文:https
- pytorch代码管理
一轮秋月
pytorch深度学习python
torch.svdtorch.mmtorch.matmultorch.argsorttorch.view_as_complextorch.view_as_realtorch.splitunsqueezesqueezemasked_filltorch.einsumx.requires_grad_(True)torch.optim.SGD([w],lr=0.01)torch.masked_select
- 4.PyTorch——优化器
沉住气CD
PyTorch深度学习pytorch数据挖掘神经网络人工智能
importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchastPyTorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim中,其设计十分灵活,能够很方便的扩展成自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。下面就以最基本的优化方法——随机梯度下降法(SGD)举例说明。这里需重点掌握:优化方法的基本使用方法
- pytorch之优化器、学习率函数学习
qq_41627642
Pytorchpythonpytorch学习人工智能
1、TORCH.OPTIMtorch.optim是一个实现各种优化算法的包。大多数常用的方法都已经支持,并且接口足够通用,因此将来也可以轻松集成更复杂的方法1、如何使用优化器要使用,torch.optim您必须构造一个优化器对象,该对象将保存当前状态并根据计算的梯度更新参数。1、如何使用优化器要构造一个,Optimizer您必须给它一个包含要优化的参数(全部应该是Variables)的可迭代对象。
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
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jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST