OraNgeGreEn
OraNgeGreEn

transformer里的layer-norm理解

transformer里的layer-norm理解_第1张图片

 感谢沐神的讲解。

以往由于深度网络造成的网络数值偏大，担心梯度受此影响，使用batch-norm将其标准化减小较深位置的梯度下降受此大数字的影响。

时序的翻译任务中，样例长短不一，由词语翻译而成的含义向量应该都是在同一个规模水平的上向量，如果仍然使用batch-norm，由于为了补齐长短不一的样例而添加进去的0使得较长序列中词语的含义向量规模相对变小，较短序列中的词转换为含义向量的规模相对变大。平白无故增添了误差抖动。

使用layer-norm保证每个序列中词语转成的含义向量在同一规模上。

你可能感兴趣的:(transformer,深度学习,人工智能)

  • 国产AI大模型Kimi爆火！概念梳理 我爱学AI 人工智能ai大模型
    在人工智能（AI）技术的飞速发展浪潮中，一款名为Kimi的国产大模型近期在资本市场上引起了广泛关注，成为了AI领域的新星。Kimi，由国内AI创业公司月之暗面科技有限公司（MoonshotAI）开发，凭借其卓越的长文本处理能力和丰富的应用场景，迅速在AI对话助手市场中脱颖而出。3月18日，根据月之暗面官方微信公众号消息，支持200万字上下文的Kimi即日启动“内测”。根据机器之心数据显示，尚未上线
  • pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms() 深蓝海拓 机器视觉和人工智能学习学习pytorch
    transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换：基础图像转换：transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量，并将像素值范围从[0,255]缩放到
  • 深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新 逼子歌 神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
    一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来，深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大
  • Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
    引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
  • 【python】最新版小红书js逆向拿到数据，非常详细教程（附完整代码） 景天科技苑 爬虫副业实战零基础进阶教学pythonjs逆向小红书逆向python爬虫
    ✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，前后端开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，linux，shell脚本等实操经验，网站搭
  • 构建数字产业生态链，共绘数字经济新蓝图 树莓集团 人工智能大数据物联网科技生活
    在当今数字化浪潮席卷全球的时代，构建数字产业生态链成为了推动经济发展的关键引擎。数字产业生态链如同一个强大的磁场，吸引着各类创新要素汇聚，共同描绘出数字经济的宏伟新蓝图。数字产业生态链的核心在于融合与协同。它将软件开发、数据分析、人工智能、物联网等多个领域紧密连接在一起，打破传统产业界限，实现资源的高效整合与共享。不同的数字技术相互赋能，催生出全新的商业模式和产业形态。构建数字产业生态链，离不开创
  • 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数 阿_旭 AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
    《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
  • Python八大主要应用领域，你都知道吗？ TOP级别安卓开发 程序员python开发语言
    随着NumPy，SciPy，Matplotlib等众多程序库的开发和完善，Python越来越适合于做科学计算和数据分析了。它不仅支持各种数学运算，还可以绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，可以处理更多类型的文件和数据。4、人工智能当前最热工资最高的IT工作就是从事人工智能领域的工程师了。Python
  • 【激活函数总结】Pytorch中的激活函数详解： ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh 以及 Softmax 阿_旭 深度学习知识点pytorch人工智能python激活函数深度学习
    《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.
  • 020 现代数据中心的路由与交换架构 Network_Engineer RS网络网络安全计算机网络网络协议网络安全
    引言现代数据中心的设计必须兼顾高性能、高可用性和灵活性，以满足云计算、大数据、人工智能等应用的需求。在这样的背景下，数据中心的路由与交换架构设计显得尤为重要。Spine-Leaf架构、BGP路由优化以及高密度虚拟化环境中的交换技术，成为了现代数据中心的关键组成部分。本篇博文将探讨这些技术的实际应用，并提供华为设备的配置示例。1.Spine-Leaf架构的设计与实施Spine-Leaf架构是一种扁平
  • 【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module) 遥感小萌新 深度学习pythonpytorch人工智能python深度学习
    文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦，此时便需要Containers的帮助。Containers的作用是将一部分网络层模块化，从而更方便地管理和调用。本文介绍PyTorch库常用的nn.Sequential，nn.ModuleLi
  • 深度学习之sigmoid函数介绍 yueguang8 人工智能深度学习人工智能
    1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范
  • 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。
  • 大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题 剑圣土豆 算法面试大模型学习自然语言处理transformer算法nlp自然语言处理面试深度学习人工智能
    大模型：位置编码有哪些？介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么？哪些因素会导致LLM的偏见？什么是思维链（CoT）提示？Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力？解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案？RLHF完整训练过程是什么？为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么？有了解过什么是稀疏微调
  • 连续上多个热搜的chatgpt到底是什么？ 高省张导师
    近日，一款名为ChatGPT的人工智能聊天机器人火了。ChatGPT能做什么呢？除了简单的对话，它能帮你写代码、写文章、写诗、翻译，只要你能想到...，甚至有人用它来写作业。大家好我是氧惠APP最大团队张导师，氧惠首批邀请码520888，注册就帮你推广，一起做到百万团队。氧惠APP，2023全新模式，我的直推也会放到你下面，我曾经1年做到百万团队，现在加入我也会帮你做到百万团队。【氧惠】百度有几百
  • 人工智能与机器学习原理精解【18】 叶绿先锋 基础数学与应用数学人工智能机器学习
    文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi
  • 使用matlab的热门问题 七十二五 值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
    MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
  • 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例 @我们的天空 人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
    一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习：无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
  • 从零开始设计一款全新GPU jack_201316888 GPUAI大模型渲染GPUGPGPU
    （提纲：：）设计一款全新的GPU（图形处理单元）是一项复杂且多方面的工程工作，涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先，需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染（如游戏、电影制作）、通用计算（如科学计算、人工智能训练）、嵌入式系统（如移动设备、汽车电子）等。1.2性能目标根据应用场景
  • 深度学习目标检测入门COCO数据集 日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
    常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
  • 【数据获取与读取】JSON & CSV yogurt=b 数据分析jsonpython
    数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池（阿里云旗下开发者竞赛平台）:https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区（数据科学开源社区）数据集：htps://www.heywhale
  • DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
    DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
  • COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版） 山颠海涯 深度学习pytorch人工智能
    Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
  • 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表） 拓端研究室 人工智能
    原文链接：https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展，AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示，2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元，且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向，从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末403
  • 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空 人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
    自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
  • 大模型面试通关指南：常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了 程序员辣条 面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
    大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
  • gpt-2语言模型训练 谷隐凡二 Python机器学习python人工智能
    一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下：二、具体代码样例实现：importosimportpandasaspdfromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2
  • 大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析 网安猫叔 人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
    一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而，如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中，仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，
  • ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享 树谷-胡老师 科研会议chatgpt
    ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上，明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动，以高科技、高效能、高质量为特征，旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径，符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能（AI）进行数据分析，实现环境质量的实时监控和管理，为环
  • 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示 AI脑极体 chatgpt人工智能
    ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。在本文中，我将向你展示如何编写提示，激励驱动ChatGPT的大语言模型（LLM）提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来，我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示，通常被称为提示工程，已经成为一个高薪职
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他