- C语言代码练习(第十九天)
小小框架
C语言C语言重点练习c语言
今日练习:52、有一个已经排好序的数组,要求输入一个数后,按原来排序的规律将它插入数组中53、输出"魔方阵"。所谓魔方阵是指它的每一行,每一列和对角线之和均相等。54、找出一个二维数组中的鞍点,即该位置上的元素在该行上最大、在该列上最小。也可能没有鞍点。有一个已经排好序的数组,要求输入一个数后,按原来排序的规律将它插入数组中运行代码intmain(){intarr[11]={1,3,9,12,15
- 实验7-2-8 找鞍点
发愤图强想做全栈的小陈
c初学者算法c语言c++
题目描述一个矩阵元素的"鞍点"是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出输出在一行中按照"行下标列下标"(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。//本题笔者思路是再创一个数组且每个值为
- PTA-C语言 习题7-5 找鞍点 (20分)
只秃头不变强
PTA-C语言习题c语言
一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式:输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:输出在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。输入样例1:417414836161
- Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。公式如下:θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中,θ表示模型参数,η表示学习率,L表示损失函数,∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而,梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如,在鞍点或局部最小值处,梯度接近零,导致模
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
MoyiTech
人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
千740
人工智能深度学习机器学习
1,为什么随着参数的不断更新,损失无法降低?当参数对损失微分为零的时候,梯度下降就不能再更新参数了,训练就停下来了,损失不再下降了,此时梯度接近于0。我们把梯度为零的点统称为临界点(criticalpoint)。损失没有办法再下降,也许是因为收敛在了临界点,临界点包括局部极小值,局部极大值和鞍点(梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值(localmaximum)的点)2,如果一个点的梯度接近于0,
- 24 优化算法
Unknown To Known
动手学习深度学习算法
目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点(saddlepoint)梯度消失小结凸性(convexity)凸集凸函数(convexfunction)凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降(gradientdescent)1、梯度下降算法是最简单的迭代求解算法2、学习率(learningrate)小结随机梯度下降(stochasticgradientdescent)小结小批量随机梯度下降
- 机器学习中梯度下降法的缺点
华农DrLai
人工智能机器学习逻辑回归深度学习大数据
机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在深度学习中。尽管其应用广泛,但梯度下降法也存在一些不可忽视的缺点:1.局部最小值和鞍点局部最小值问题:对于非凸函数,梯度下降法可能会陷入局部最小值,而不是全局最小值。这意味着算法可能找到一个看似最优的点,但实际上在整个参数空间中存在更好的解。鞍点问题:在高维空间中,鞍点(梯度为零,但既非局部最小值也非局部最大值的
- 梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
woshicver
神经网络算法机器学习人工智能深度学习
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
- 找二维数组鞍点
808bass542
算法数据结构
【问题描述】编写程序,找出一个4x5二维数组的鞍点,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小(也可能没有鞍点)。【输入形式】根据系统提示,输入一个4x5二维数组。【输出形式】如果是鞍点输出这个点,如果不是鞍点输出“Itdoesnotexist!”。【样例输入】-341521232243891726-13482434235【样例输出】Pleaseentera4x5two-dimensionalar
- pytorch使用dataset和dataloader加载数据集
清明°
pytorch人工智能python
数据集:batch计算-》加快计算速度;single计算-》越过鞍点single可以得到更好的结果但是无法充分利用cpu的并行能力minibatch综合两者优势。epoch:一次所有数据参与训练;batch-size:每次参与训练的样本数量;interation:内层迭代的次数;batch的个数1.作用:加载数据集2.dataset:数据集支持索引抽象类,不能直接实例化,要创建类继承classMy
- 【泽宇读书会13】面对人生的"鞍点”,你选择下坡还是享受现在?
暴富的小青
1月14日开始阅读《升维:让你人生出众的另类通道》。这是上周去书店看到的一本书,之所以开始看,是因为随意翻阅看到了其中一些非常诡辩的论点,比如“拖延”是好事,基于好奇,打算看看他还有什么奇思妙想。本书分七章,每章根据不同主题筛选了生活中遍地可见的常规,说起来他很善于思考,但是看了两小节,都让我觉得作者纯属瞎扯。比如成功都是因为运气,因为1955年出生的比尔盖茨和乔布斯正是因为生而逢时,因为机遇而非
- 李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧
migugu
神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点,可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch:加快梯度的计算,更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如RMSProp等normalizationdropout
- 计算鞍点(c++题解)
hb_zhyu
c++算法开发语言
题目描述给定一个的矩阵,每行只有一个最大值,每列只有一个最小值,寻找这个矩阵的鞍点。鞍点指的是矩阵中的一个元素,它是所在行的最大值,并且是所在列的最小值。例如:在下面的例子中(第4行第1列的元素就是鞍点,值为8)。11356912478101056911864721510112025输入格式输入包含一个行列的矩阵。输出格式如果存在鞍点,输出鞍点所在的行、列及其值,如果不存在,输出"notfound
- C语言(北京理工大学MOOC 上)
金色的省略号
Cc语言算法数据结构开发语言
1、矩阵的鞍点1#include2#defineN323intmain()4{5intm,n;6scanf("%d%d",&m,&n);78inta[N][N]={0};9for(inti=0;ia[rowPos][columnPos]){23rowPos=i;24columnPos=j;25}26}27//判断行最大值,在所在列是否为最小值28for(intk=0;k2#include3intm
- 【小笔记】算法基础超参数调优思路
落叶阳光
笔记算法机器学习深度学习
【学而不思则罔,思维不学则怠】9.29本文总结一下常见的一些超参数调优思路Batch_size2023.9.29简单来说,较大的bz可以加快训练速度,特别是基于GPU进行模型训练时,应该在显存允许范围内,尽量使用较大的bz。两个极端:假设内存/显存足够大,每次都是使用全量数据进行梯度计算,此时训练效率最高,但训练极容易陷入鞍点(局部最优)而无法跳出,表现出来就是loss还比较高,但是已经开始收敛了
- 深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)
搬砖成就梦想
深度学习人工智能机器学习深度学习学习笔记
文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播(BP)CNN本质和优势鞍点的定义和特点?神经网络数据预处理方法有哪些?神经网络怎样进行参数初始化?卷积卷积的反向传播过程CNN模型所需的计算力(flops)和参数(parameters)数量是怎么计算的?池化(Pooling)池化层怎么接收后面传过来的损失?平均池化(averagepooling
- 找出二维数组所有所在行上的最小值与其坐标
Mickey_W
c++算法开发语言
以3*3矩阵为例【样例输入】123425356【样例输出】鞍点坐标:(0,0),值:1鞍点坐标:(1,1),值:2鞍点坐标:(2,0),值:3这段代码好理解一点#includeusingnamespacestd;intmain(){inta[3][3];inti,j,min,n;intn1=0,n2=0,n3=0;for(i=0;i>a[i][j];/*coutusingnamespacestd;
- C语言 查找二维数组的鞍点
牧童深巷
C语言c语言
出具有m行n列二维数组的“鞍点”,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小,其中1intmain(){inta[10][10];inti,j,k,t,p,m,n;intmax,min;k=1;t=0;p=0;scanf("%d*%d",&m,&n);for(i=0;ia[k][t])//先定义该行最大的数为该列最小的数,看是否为鞍点{min=a[k][t];p=k;//将最小的行数赋值给p}}i
- 正定矩阵在格密码中的应用(知识铺垫)
唠嗑!
格密码密码学网络安全矩阵web安全
目录一.写在前面二.最小值点三.二次型结构四.正定与非正定讨论4.1对参数a的要求4.2对参数c的要求4.3对参数b的要求五.最小值,最大值与奇异值5.1正定型(positivedefinite)5.2负定型(negativedefinite)5.3奇异型六.鞍点(saddlepoint)七.矩阵二次型7.1介绍7.2举例例题1例题2例题3八.正定矩阵与格密码一.写在前面格密码中有时要求格基矩阵是
- 深度学习:鞍点以及如何跳出鞍点
Way_X
损失函数算法深度学习
最近阅读了有关鞍点得到文章,做了一下总结:鞍点的定义:鞍点(saddlepoint)的数学含义是:目标函数在此点上的梯度(一阶导数)值为0,但从该点出发的一个方向是函数的极大值点,而在另一个方向是函数的极小值点。而当在某点的一阶导为0时,该点称为驻点。判断鞍点的一个充分条件是:函数在一阶导数为零处(驻点)的Hessian矩阵为不定矩阵。半正定矩阵:所有特征值为非负,或主子式全部非负。半负定矩阵:所
- Tips for Training DNN
单调不减
DNN的整个步骤流程如图所示。NN和很多经典机器学习模型(如KNN、SVM)不同,它经过训练后在训练集上的表现未必会很好,这是因为它优化的损失函数是非凸的,训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点(即各个方向梯度都约等于零的点)。因此我们训练好一个网络后,要先检验它在训练集上的效果如何,若效果不好,则要修改训练方法重新训练,若效果较好,则我们再观察在测试集上的效果,若效果不好,说明模型过拟合,
- CGAL的三角网格曲面脊线和脐点的近似计算(需要微分几何学的知识)
网卡了
CGAL几何学3d算法
脊线(Ridges):在光滑曲面上,脊线是一种特殊的曲线。沿着这条曲线,曲面的一个主曲率在其曲率线上达到极值(最大或最小)。这意味着脊线是那些曲率发生突变的区域,它们在形状感知、物体识别和计算机图形学中都有重要的应用。脐点(Umbilics):脐点是光滑曲面上的一个特殊点,在该点上,曲面的两个主曲率相等。在脐点处,曲面的形状局部类似于一个球体或鞍点。脐点在曲面分析和计算机图形学中也很重要,因为它们
- 模型优化方法
alstonlou
人工智能
在构建完模型后,通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降(SGD)优点:(1)每次只用一个样本更新模型参数,训练速度快(2)随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点,这样对于非凸函数,最终收敛于一个较好的局部极值点,甚至全局极值点。缺点:(1)当遇到局部最优点或鞍点时,梯度为0,无法继续更新参数(2)沿陡峭方向震荡,而沿平缓维度进展缓慢
- 《Python》在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”
北有青空
python开发语言
在一行中按照"行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”#输入n=int(input("请输入行数"))my_list=[]#先创建一个列表foriinrange(n):#将输入到一行数据按空格分割成多个字符串,然后通过map(int,...)将字符串转为整数,再用list(),将整数列表赋值给行xx=list(map(int,input().split(
- PTA找鞍点(C语言)
Nanlu_O
c语言
题意:一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式:输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:输出在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。输入样例1:417414836
- 对偶问题笔记(1)
碧蓝的天空丶
笔记数值计算
目录1从Lagrange函数引入对偶问题2.强对偶性与KKT条件3.对偶性的鞍点特征1从Lagrange函数引入对偶问题考虑如下优化问题{minf0(x)s.tfi(x)≤0,i=1,⋯ ,p,hj(x)=0,j=1,⋯ ,q,x∈Ω,\begin{align}\begin{cases}\minf_0(x)\\\mathrm{s.t}\quadf_i(x)\leq0,\quadi=1,\cdot
- 深度学习之网络优化与正则化
__如果
深度学习人工智能
视频链接:7.1神经网络优化的特点_哔哩哔哩_bilibili神经网络优化的特点网络优化的难点(1)网络结构差异大:不同模型之间的结构差异大——没有通用的优化算法、超参数多(2)非凸优化问题:导致得到的最优解可能是全局最优解——参数如何初始化、如何逃离局部最优或鞍点(3)梯度消失和爆炸问题:当网络非常深时,靠下的层的参数的梯度要么接近0,要么非常大,十分难优化高维空间中的非凸优化问题低维空间中的非
- 找鞍点(PTA)
wx20041102
算法数据结构
先找出每一行的max,然后在判断这个数是不是这一列的min#includeintmain(){inti=0;inti1=0;intj1=0;intk=0;intj=0;intarr[6][6]={0};intn=0;inti2=0;intmax=0;intmin=0;scanf("%d",&n);for(i=0;i=arr[k][j1]){min=arr[k][j1];i2=k;}}if(i2==
- c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根
发狂的小花
高性能算法开发优化人工智能算法机器学习
Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法,区别于梯度下降法,它是二阶导,收敛速度比较快,对于非凸函数,牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引。由于牛顿迭代法是局部收敛,初始值选取不当的话,很容易无法收敛。目录1基本介绍2公式推导3牛顿迭代法的应用3.1求倒数3.2开根号3.2马克尔的方法4收敛性分析1基本介绍牛顿迭代法(Newt
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比