- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
qwe352633
python
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
〖是♂我〗
python
代码:importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据:x_data是特征,y_data是标签(目标值)data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39
- pytorch实现简单的情感分析算法
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤:数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例,使用LSTM模型进行中文情感分析。1.数据预处理首先,我们需要对中文文本进行分词,并将文本转换为数值形式(如词向量)。可以使用jieba进行分词,并使用torchtext或自定义的词汇表将词语转换为索引。importtorchimporttorch.nnasnnimporttor
- pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入(tiansz/bert-base-chinese)
纠结哥_Shrek
pytorchtransformerbert
以下是一个完整的词嵌入(WordEmbedding)示例代码,使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型,并通过transformers加载模型,获取中文句子的词嵌入。frommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_downloadfromtransformersimportBertTokenizer,Be
- pytorch基于GloVe实现的词嵌入
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
PyTorch实现GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation)的完整代码,使用中文语料进行训练,包括共现矩阵构建、模型定义、训练和测试。1.GloVe介绍基于词的共现信息(不像Word2Vec使用滑动窗口预测)适合较大规模的数据(比Word2Vec更稳定)学习出的词向量能捕捉语义信息(如类比关系)importtorchimporttorch.nnasnnimp
- PyTorch中的unsqueeze函数(自用)
黯岚岚岚岚岚
pytorchpytorchpython经验分享
前言最近在学习swin_transformer的模型搭建,其中用到了广播机制,在理解广播机制的过程中发现自己对torch.unsqueeze()函数比较困惑,所以做了个小实验帮助自己理解。问题阐述我们都知道,torch.unsqueeze()函数的作用是拓展张量维度,那么在不同位置拓展之后,原数据是怎样排列的呢?下面进入实验部分。实验>>>importtorch>>>>>>a=torch.Tens
- Faceboxes pytorch代码解读(一) box_utils.py(上篇)
Faded浩
pytorch深度学习神经网络python算法
Faceboxespytorch代码解读(一)box_utils.py(上篇)有幸读到ShifengZhang老师团队的人脸检测论文,感觉对自己的人脸学习论文十分有帮助。通过看别人的paper,学习别人的代码,能够使得我们对人脸检测算法的学习有更近一步的理解。但是在学习的时候发现,自己看别人的代码是一个耗时而又头疼的事情。毕竟每个人的思路都不一样,跟着别人的思路走确实不容易。所以希望能够分享一下自
- 【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze,代码和代码解读
资源存储库
笔记算法python开发语言
目录【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze,代码和代码解读unsqueeze()函数的作用:语法:unsqueeze()操作示例:示例1:将一个一维张量转换为二维张量示例2:在最后一维插入一个新维度示例3:负索引插入维度示例4:将二维张量转为三维张量总结:【python】【PyTorch】详细中文解释unsqueeze,代码和代码解读在PyTorch中,unsqueeze
- CondaValueError: Malformed version string ‘~‘: invalid character(s).
椰椰荔枝糖
pythonconda
这个错误通常表示conda命令中使用了无效的版本字符串,其中包含了不允许的字符。在这种情况下,提到了波浪号~,它可能被解释为无效字符。尝试使用一个有效的版本号来安装PyTorchLightning,例如:condainstallpytorch-lightning这会安装最新版本的PyTorchLightning。如果需要特定版本的PyTorchLightning,可以指定版本号:condainst
- Mac系统安装 deepxde +VS code + pytorch
积分酱
pytorchpython人工智能机器学习
deepxde在Mac系统安装和学习笔记系列因为换了苹果电脑MacBookPro,所以软件都需要重新安装,记录一下安装过程。我的配置是python+VSCode。打开终端,直接按住command+空格键,输入终端就可以打开了。1.deepxde安装首先输入python3--version查看python版本,我的是Python3.9.13然后输入python3-mpip-V查看自己的pip版本,我
- 深度学习篇---深度学习框架
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonPytorchTensorFlowpaddlepaddle
文章目录前言第一部分:框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分:基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
- Paddle和pytorch不可以同时引用
饮马长城窟
paddlepytorch人工智能
importpaddleprint(paddle.utils.run_check())importtorchprint(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())报错:OSError:[WinError127]找不到指定的程序。Errorloading"C:\ProgramFiles\Python311\Lib\site-pac
- YOLO系列之训练环境(GPU)搭建篇
w94ghz
YOLO改进系列YOLOv8改进系列YOLO深度学习人工智能python目标检测
YOLOv8专栏导航:点击此处跳转Pytorch环境配置(Windows)Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示:安装路径
- 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
断纱检测caffetensorflowpytorch
以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述:Caffe:Caffe(ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction)是一个用于特征抽取的卷积框架,它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发,起初是一个用于深度卷积网络的Python框架(无
- 目标检测入门教程:使用Python实现目标检测算法
晨曦之光,优美芝麻
目标检测python算法机器学习-深度学习
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务,它旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。本教程将介绍如何使用Python编程语言实现目标检测算法。我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO(YouOnlyLookOnce)的最新版本YOLOv4作为示例。在开始之前,请确保您已经安装了Python和以下必要的库:NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
- 基于Transformer的多通道肌电信号序列分类
咖啡百怪
transformer深度学习人工智能
表面肌电信号(sEMG)为十分重要的人体感官信号,不同的动作和状态对应不同的肌电信号,利用肌电信号的表征能力,我们可以实现对NAO机器人的控制。本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类,数据使用excel进行保存,使用Pytorch架构建立模型并训练,利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。在这里贴上该项目的github仓库连接,大家用得到的可以点个星
- PyTorch 快速入门
無量空所
深度学习机器学习pytorch开源
我们将通过一个简单的示例,快速了解如何使用PyTorch进行机器学习任务。PyTorch是一个开源的机器学习库,它提供了丰富的工具和库,帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。以下是本教程的主要内容:一、数据处理PyTorch提供了两个基本的数据处理工具:torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。Dataset用于存储样本及其对应
- GGUF 大模型文件格式
香菜烤面包
AI系统与算法部署语言模型
1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大,数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB,这不仅导致其使用成本很高,在不同平台进行交换也非常困难。因此,大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架,其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式,如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训
- ollama把huggingface下载下来的模型转换为gguf
abments
人工智能语言模型
说明ollama导入从huggingface下载下来的模型在ollama的说明文档中有详细的介绍,大家可以按照文档说明进行操作。importing-pytorch–safetensors。既然官方已经给出了明确的操作步骤,那么我写这篇博客的意义又是什么呢?主要有两个目的:1.我的操作可能更适合中国宝宝体质2.方便后期自己查看要求建议使用conda管理python环境建议使用linux或mac环境,
- pytorch小记(七):pytorch中的保存/加载模型操作
墨绿色的摆渡人
pythonpytorch小记pytorch人工智能python
pytorch小记(七):pytorch中的保存/加载模型操作1.加载模型参数(`state_dict`)1.1保存模型参数1.2加载模型参数1.3常见变种1.3.1指定加载设备1.3.2非严格加载(跳过部分层)1.3.3打印加载的参数2.加载整个模型2.1保存整个模型2.2加载整个模型2.3注意事项3.总结4.加载模型的完整代码示例4.1保存和加载参数4.2保存和加载整个模型4.3加载到不同设备
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning逻辑回归算法机器学习
1.数据准备首先,我们需要一些示例数据。在这个例子中,我们将生成一些简单的二维数据点,并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来,我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器,然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后,我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型,并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 梯度提升用于高效的分类与回归
纠结哥_Shrek
分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- 后台运行vuepress报错:Error: EBADF: bad file descriptor, read
AGMTI
vuepressvuenpmnode.js前端
1、问题描述:后台运行vuepress时,报错nohupnpmrundoc:dev报错信息....Error:EBADF:badfiledescriptor,readEmitted'error'eventonReadStreaminstanceat:atemitErrorNT(node:internal/streams/destroy:157:8)aterrorOrDestroy(node:int
- pytorch深度Q网络
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
DQN引入了深度神经网络来近似Q函数,解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈,尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数,其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括:经验回放(ExperienceReplay):在强化学习中,当前的学习可能会依赖于最近的经验,容易
- 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
go5463158465
python算法深度学习python开发语言
以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
- pytorch实现主成分分析 (PCA):用于数据降维和特征提取
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
使用PyTorch实现主成分分析(PCA)可以通过以下步骤进行:标准化数据:首先,需要对数据进行标准化处理,确保每个特征的均值为0,方差为1。计算协方差矩阵:计算数据的协方差矩阵,以捕捉特征之间的关系。特征值分解:对协方差矩阵进行特征值分解,获得主成分。选择主成分:根据特征值的大小选择前几个主成分,通常选择方差最大的主成分。转换数据:将数据投影到选定的主成分上,完成降维。例子代码:importto
- 使用PyTorch实现线性SVM指南
余桢钟
使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于GitHub上的开源项目svm-pytorch,旨在帮助开发者理解和运用这个库来在PyTorch框架下实现支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)。项目介绍sparse
- conda从本地安装包
幽殇默
pytorchconda
第一步:先下载需要的包。常用的网址1:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/清华大学开源软件镜像站官网常用的网址2:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D清华大学开源软件镜像站pytorh下载网址常用的网址3:https://anaconda.org/
- YOLO 目标检测编程详解
不知名靓仔
YOLO目标检测人工智能
引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的目标检测算法,因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法,并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题,而不是传统的分类加定位的两阶段方法
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l