sweetboxwwy
sweetboxwwy

卷积神经网络基本组成结构

1.深度学习三部曲

卷积神经网络基本组成结构_第1张图片

step1：搭建神经网络结构（用于提取输入图像的特征）

step2：找到一个合适的损失函数（如cross entropy loss，MSE，MAE）

step3：找到一个合适的优化函数，更新参数（如反向传播，随机梯度下降） 

2.损失函数

卷积神经网络基本组成结构_第2张图片

 假如输入图像是向量xi(-15,22,-44,56)，w和b是要学习的参数，经过f(x)后得到的值通过softmax分类，选取一种损失函数将真实值与预测值比较，经过参数优化最终选取一个合适的损失函数

3.传统的神经网络与卷积神经网络比较

卷积神经网络基本组成结构_第3张图片

 假如input image是一张1000*1000大小的图片，要学习的单元是1M个，那么全连接之后则一共有10**12个参数。如果是卷积神经网络，由于参数共享，假如我们的kernel是5*5，那么这一个unit扫一遍图像只需要学习（5*5+1）个参数（1是偏置b）

和传统的神经网络相比较，CNN需要学习的参数大大减少

卷积神经网络基本组成结构_第4张图片

 4.池化

卷积神经网络基本组成结构_第5张图片

5.全连接

卷积神经网络基本组成结构_第6张图片

你可能感兴趣的:(卷积神经网络)

  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
    要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
  • 探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅 小周不想卷 深度学习
    目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
  • 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二） FFmpeg123 Pytorchcnn深度学习人工智能
    接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程
  • TextCNN：文本卷积神经网络模型 一只天蝎 编程语言---Pythoncnn深度学习机器学习
    目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn
  • 机器学习到底是个啥 旷_9b08
    机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。另外，班会上别班小哥用说用机器学习把图片转换成梵高风格时自己班妹纸那一声声尖叫怕是很难忘掉了。。。好在家里爸妈给了次重新做人的机会，
  • 深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 qq1744828575 pythonpythonplotly
    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
  • 探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器 鲍凯印Fox
    探秘3DUNet-PyTorch：高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域，三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
  • 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model Wils0nEdwards 学习笔记
    概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
  • 《自然语言处理 Transformer 模型详解》 黑色叉腰丶大魔王 自然语言处理transformer人工智能
    一、引言在自然语言处理领域，Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前，RNN及其变体（如LSTM和GRU）是自然语言
  • 9. 卷积神经网络工程实践 路小漫
    小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层(卷积层1)：96个大小为11×11的滤波器，步长为4问题：卷积层的输出是？*答案：55×55×96问题2问题：这一层的超参数的个数是多少？答案：(11×11×3)×96=35k问题3输入：2
  • 深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE） 大嘤三喵军团 深度学习算法网络
    深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局
  • Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉 Hazelyu27 计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
    本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。
  • 微积分在神经架构搜索中的应用 光剑书架上的书 深度强化学习原理与实战元学习原理与实战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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
  • 目标检测-YOLOv1 wydxry 深度学习目标检测YOLO人工智能
    YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括：快速的检测速度：相比于传统的目标检测算法，YOLOv1具有更快的检测速
  • 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则 取个名字真难呐 算法机器学习矩阵人工智能线性代数
    文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
  • Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能 AICurator Pointnet++改进专栏python深度学习pytorch
    简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DilatedReparamBlock，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注，但有两个尚未解决的关键问
  • 基于深度学习的动态场景理解 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络（CNNs）**卷积神经网络（CNNs）**擅长处理图像数据
  • PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块) Midsummer-逐梦 #torchpytorch学习人工智能
    PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
  • Python中的深度学习神经网络 2301_78297473 深度学习python神经网络
    文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
  • 如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？ 道亦无名 人工智能3d深度学习算法
    在3D无序抓取中，深度学习算法的应用极大地提升了系统的识别精度和效率。以下是深度学习算法在3D无序抓取中的具体应用方式：一、物体识别图像预处理：首先，通过3D相机获取的点云数据或深度图像需要进行预处理，包括去噪、滤波、分割等步骤，以提高后续处理的准确性。特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类
  • AI领域常用缩写词 大道不孤,众行致远 技术杂谈人工智能
    学习AI的最大收获是英文水平长了长，多认识了几个单词：人工智能（ArtificialIntelligence，AI）通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence,AGI）生成式AI（AIgeneratedcontent,AIGC）智能体（Agent）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）卷积神经网络（ConvolutionalNeura
  • 学习笔记---自动驾驶 酒饮微醉- 自动驾驶学习笔记自动驾驶
    一、理论知识1.自动驾驶决策概述：自动驾驶决策层是系统的核心，负责根据感知层信息建立模型，分析并制定决策策略，控制车辆行驶。2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序
  • 【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包 zhangbin_237 Python机器学习机器学习pythoncnn神经网络自然语言处理开发语言
    Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
  • 【Python机器学习】卷积神经网络（CNN） zhangbin_237 Python机器学习机器学习pythoncnn开发语言自然语言处理
    卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上
  • 深度学习(二) 小泽爱刷题 深度学习人工智能
    CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的
  • 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码） LQS2020 卷积神经网络python
    详细探讨模型PTQ量化每个步骤，涉及更多的技术细节和实际计算方法，以便更好地理解PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前，我们需要从模型中收集统计信息，以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
  • 【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码 matlab科研助手 lstm分类cnn
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
  • Enum用法 不懂事的小屁孩 enum
    以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
  • 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
    1. aggregateByKey的运行机制   /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
  • hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
    今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下   hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
  • Map 与 JavaBean之间的转换 周凡杨 java自省转换反射
    最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
  • java连接ftp下载 g21121 java
    有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二） 老A不折腾 finereportweb报表java报表总结
      抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。   1、没有返回数据集： 在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
  • linux 系统cpu 内存等信息查看 墙头上一根草 cpu内存liunx
    1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数 　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数 　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
  • Spring中的AOP aijuans springAOP
      Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。 在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。 来一个简单的Sample: 目标类： [java]  view plain copy print ? package&nb
  • placeholder(HTML 5) IE 兼容插件 alxw4616 JavaScriptjquery jQuery插件
    placeholder 这个属性被越来越频繁的使用. 但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西. 以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的. /** * [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.] * v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29 */ $.fn.placeholder = function
  • Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶 泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
    java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个 问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点   变量的值域;   package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
  • JDK1.5 Condition接口 bijian1013 javathreadConditionjava多线程
    Condition 将 Object 监视器方法（wait、notify和 notifyAll）分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用，为每个对象提供多个等待 set （wait-set）。其中，Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用，Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。 条件（也称为条件队列或条件变量）为线程提供了一
  • 开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoopsparkMemSQL
    一.Strata+Hadoop World（SHW）大会         是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。          二.Hadoop   &nbs
  • 【Java范型七】范型消除 bit1129 java
    范型是Java1.5引入的语言特性，它是编译时的一个语法现象，也就是说，对于一个类，不管是范型类还是非范型类，编译得到的字节码是一样的，差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查，在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。 范型跟反射刚好相反，反射是一种运行时行为，所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private)，在运行时通过反射是可以访问的，也就是说，可见性也是一种编译时的行为，在
  • 【Spark九十四】spark-sql工具的使用 bit1129 spark
    spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过 hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。 spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store   关于Hive build into Spark
  • js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
    第一种：精确到秒的javascript倒计时代码      HTML代码:   <form name="form1">   <div align="center" align="middle"
  • java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
    public class MaxCatenate { /* * Q.37 有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接， * 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串，如果出现循环，则返回错误。 */ public static void main(String[] args){
  • mongoDB安装 开窍的石头 mongodb安装 基本操作
    mongoDB的安装          1:mongoDB下载   https://www.mongodb.org/downloads         2:下载mongoDB下载后解压     
  • [开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
         一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。       而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。       现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的    
  • 软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
    软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
  • XSD中的targetNameSpace解释 darrenzhu xmlnamespacexsdtargetnamespace
    参考链接: http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694 xsd文件中定义了一个targetNameSpace后，其内部定义的元素，属性，类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素，属性等都必须从定义的targetNameSpace中找： 例如：以下xsd文件，就出现了该错误，即便是在一
  • 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5，等磁盘阵列模式? dcj3sjt126com raid
    RAID 1又称为Mirror或Mirroring，它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份，在所有RAID级别中，RAID 1提供最高的数据安全保障。同样，由于数据的百分之百备份，备份数据占了总存储空间的一半，因而，Mirror的磁盘空间利用率低，存储成本高。 Mir
  • yii2 restful web服务快速入门 dcj3sjt126com PHPyii2
    快速入门 Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是，Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API： 支持 Active Record 类的通用API的快速原型 涉及的响应格式（在默认情况下支持 JSON 和 XML) 支持可选输出字段的定制对象序列化 适当的格式的数据采集和验证错误
  • MongoDB查询(3)——内嵌文档查询（七） eksliang MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
    MongoDB查询内嵌文档 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述        有两种方法可以查询内嵌文档：查询整个文档；针对键值对进行查询。这两种方式是不同的，下面我通过例子进行分别说明。   二、查询整个文档 例如:有如下文档 db.emp.insert({ &qu
  • android4.4从系统图库无法加载图片的问题 gundumw100 android
    典型的使用场景就是要设置一个头像，头像需要从系统图库或者拍照获得，在android4.4之前，我用的代码没问题，但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈，终于解决了。 下面是解决方案： private String[] items = new String[] { "图库","拍照" }; /* 头像名称 */
  • 网页特效大全 jQuery等 ini JavaScriptjquerycsshtml5ini
    HTML5和CSS3知识和特效 asp.net ajax jquery实例 分享一个下雪的特效 jQuery倾斜的动画导航菜单 选美大赛示例 你会选谁 jQuery实现HTML5时钟 功能强大的滚动播放插件JQ-Slide 万圣节快乐！！！ 向上弹出菜单jQuery插件 htm5视差动画 jquery将列表倒转顺序 推荐一个jQuery分页插件 jquery animate
  • swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4) 啸笑天 version
      import UIKit class LSObjectWrapper: NSObject { let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)? init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) { self.value = value
  • Aegis 默认的 Xfire 绑定方式，将 XML 映射为 POJO MagicMa_007 javaPOJOxmlAegisxfire
          Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式，它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl XML 和 注解映射概览       默认情况下，你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
  • js get max value in (json) Array qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
    // Max value in Array var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5 // Max value in Jaon Array var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
  • XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据 Luob. POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
    在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前，必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。 var xmlhttp； function getXMLHttpRequest(){ if(window.ActiveXObject){ xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
  • jquery wuai jquery
    以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他