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亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络python
文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元:CELU(ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit),是一种连续可导的激活函数,结合了ELU和ReLU的特点,旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题。函数+导函数CELU函数CELU(x)={xx≥0α
- 深度学习视频教程推荐
yunTrans
DeepLearning深度学习视频神经网络
推荐一个深度学习视频教程,中文,推导详细。老先生娓娓道来,将神经网络、深度学习讲的非常透彻。由复旦大学吴立德老师教授的课程:http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
- 基于深度学习的商品推荐
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模,从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括:个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验:通过精准推荐,提高用户的购物体验和满意度。增加销售额:通过推荐相关商品,增加用
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
算法机器学习人工智能计算机视觉深度学习python
摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- 【图像重建】基于matlab BP神经网络双基地SAR成像图像重建【含Matlab源码 1950期】
海神之光
matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式(1)完整代码,已上传资源;需要的,在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代
- 大模型笔记:pytorch实现MOE
UQI-LIUWJ
pytorch学习笔记pytorch人工智能
0导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF1专家模型#一个简单的专家模型,可以是任何神经网络架构classExpert(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):super(Expert,self).__init__()self.fc=nn.Linear(i
- 19.推荐系统的隐私保护
郑万通
推荐系统隐私保护
接下来我们继续学习推荐系统的最后一个主题:推荐系统的隐私保护。在现代推荐系统中,用户隐私保护是一个至关重要的问题。我们将探讨隐私保护的必要性、常见的隐私保护技术,以及如何在推荐系统中实现这些技术。推荐系统的隐私保护隐私保护的必要性推荐系统通常需要收集和处理大量的用户数据,包括用户的行为数据(如点击、浏览、购买记录)和个人信息(如年龄、性别、地理位置)。这些数据对于提供个性化推荐至关重要,但也存在隐
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
- 基于泰勒展开改进的物理信息神经网络
天天酷科研
物理信息网络PINN神经网络人工智能深度学习
基于泰勒展开改进的物理信息神经网络一、引言1.1、研究背景和意义物理信息神经网络(PINN)作为一种结合物理模型和数据驱动的新型神经网络模型,近年来在科学计算和工程应用中展示了广泛的应用前景。PINN通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中,能够在缺乏大量数据的情况下,有效地解决复杂的物理问题。这种方法不仅提高了模型的预测准确性,还增强了模型的泛化能力和解释性,因此在流体力学、材料科学、地球科学等
- 13.推荐系统的性能优化
郑万通
性能优化
接下来我们将学习推荐系统的性能优化。推荐系统的性能优化对于提升推荐结果的生成速度和系统的可扩展性至关重要,尤其是在处理大规模数据和高并发请求时。在这一课中,我们将介绍以下内容:性能优化的重要性常见的性能优化方法实践示例1.性能优化的重要性推荐系统的性能优化主要体现在以下几个方面:响应速度:提高推荐结果的生成速度,减少用户等待时间,提升用户体验。系统可扩展性:支持大规模用户和数据,确保系统在高并发请
- BP神经网络学习内容分享:学习激活函数和损失函数
强哥带你学BP神经网络
BP神经网络神经网络学习人工智能
一、激活函数1.激活函数的作用激活函数(ActivationFunction)在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们的主要作用是将神经元的输入(加权和)转化为一个输出信号,这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。具体来说,激活函数的作用包括以下几个方面:(1)引入非线性:激活函数的核心功能之一是引入非线性因素。由于神经网络的线性组合本身仍然是线性的,如果不使用激活函数,那么无论网络有多少层
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络
文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元:ELU(ExponentialLinearUnit)函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))
- AI应用完整加载数据集配置神经网络配置训练信息训练模型与保存模型到本地------AI
旧约Alatus
AI软件架构设计人工智能stablediffusionchatgptAIGCDALL·E2AI-nativebard
packagecom.alatus.djl.web;importai.djl.Application;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.Model;importai.djl.basicdataset.cv.classification.ImageFolder;importai.djl.basicdataset.cv.classifi
- 深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略
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深度学习人工智能
ReLU(RectifiedLinearUnit)是一种常用的激活函数,广泛应用于深度神经网络中。它有其优缺点,在不同场景下需要权衡使用。以下是对ReLU优缺点的详细解析及其平衡方式的建议:优点减少负向因素的影响:解释:ReLU通过设置所有负值为0,只保留正值,这样可以减少负值对模型的影响。影响:这有助于模型更快地收敛,因为梯度不会因为负值而减小,从而避免负向因素对模型训练的不良影响。结论:这使得
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TAG,一种用于复杂问题解答的统一模型阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-12近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】弥合AI和数据库之间的差距承诺与瓶颈人工智能(AI)正在迅速改变我们与数据交互的方式。强大的语言模型(LM)的出现为以更自然、更直观的方式查询和分析信息开
- 【2025版】最新AI大模型NLP全面解析,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
程序员二飞
人工智能自然语言处理服务器学习知识图谱
近年来,随着深度学习技术的飞速发展,AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象,正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型,作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型,如BERT、GPT等,已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效,极大地推动了相关领域的技术进步。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学
- 【关注可白嫖源码】个性化新闻内容推荐系统的设计与实现,怎么设计这个系统呢,不会的看过来吧
WX_BYSJ8341
程序开发程序定制毕设毕设定制毕设代做源码课设
随着互联网的发展,信息的获取变得极其便捷,但与此同时,海量的新闻内容使得用户面临信息过载的困境。为了提高用户体验并帮助他们从中筛选出最感兴趣的新闻,个性化新闻内容推荐系统应运而生。该系统通过分析用户的兴趣、行为和偏好,智能推荐符合其需求的新闻内容。以下是对个性化新闻推荐系统设计与实现的全面探讨。一、设计目标个性化新闻推荐系统的主要设计目标包括:提高用户体验:根据用户兴趣和行为偏好,个性化地推荐最相
- DeepSeek引发的AI思考
几道之旅
人工智能大数据
DeepSeek引发的AI思考:技术浪潮下的应用、焦虑与战略取舍一、AI的重点应用领域:从“替代”到“共生”1.办公自动化:效率与精准的再定义DeepSeek在办公场景中的应用已从简单的信息检索升级为复杂的决策支持。例如,金融行业通过其实时数据分析能力,捕捉市场波动中的套利机会,年化收益率提升15%;电商平台则利用用户行为数据优化推荐系统,购买转化率提升30%。这些案例表明,AI正从“工具”演变为
- 常见目录和文件
被放养的研究生
计算机视觉计算机视觉python
常见目录data——存放数据集models——存放模型utils——通常会包含一些用于数据预处理的函数,这些函数的目的是将原始数据转换为适合神经网络输入的格式。激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数,调用modelstrain.py——传入参数,调用models,学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。比如模型参数,epoch,patchsize,数据集
- 【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
图像识别深度学习
一、介绍动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
- 让 LLM 来评判 | 选择 LLM 评估模型
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基础概念这是让LLM来评判系列文章的第一篇,敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示什么是评估模型?评估模型(Judgemodels)是一种用于评估其他神经网络的神经网络。大多数情况下它们用来评估生成文本的质量。评估模型涵盖的范围很广,从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM,或大而广、或小而专。使用LLM
- Pointnet++改进即插即用系列:全网首发ACConv2d|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点云pointnet++
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ACConv2d,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.理论介绍由于在给定的应用环境中设计合适的卷积神经网络(CNN)架构通常需要大量的人工工作或大量的GPU时间,研究社区正在
- 神经网络的基本构成和功能
西洲啊
AI人工智能深度学习计算机视觉
神经网络是一种人工神经系统模拟的算法,它通过层次结构处理信息,类似于生物神经系统中的神经元之间的连接。以下是神经网络的基本构成及其功能的详细解释:1.神经元定义:神经元是神经网络的基本单元,通常由一个或多个细胞体、树突和轴突组成。功能:接收输入信号。处理输入信号,通过电化学信号传递给下一层神经元。2.感知机(Perceptron)定义:感知机是最基本的神经网络模型,用于线性分类任务。结构:输入层:
- Transformer细节(九)——Transformer位置编码
多学学多写写
transformer深度学习人工智能
一、总述Transformer模型中的位置编码(PositionalEncoding)是用于向模型提供序列中各个元素位置信息的机制。由于Transformer没有卷积神经网络或循环神经网络中固有的序列顺序信息,它必须通过位置编码显式地引入这些信息。二、为什么需要位置编码Transformer模型依赖于自注意力机制(self-attentionmechanism),该机制在计算时对序列中的所有位置一
- 让 LLM 来评判 | 基础概念
llm人工智能
基础概念这是让LLM来评判系列文章的第一篇,敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示什么是评估模型?评估模型(Judgemodels)是一种用于评估其他神经网络的神经网络。大多数情况下它们用来评估生成文本的质量。评估模型涵盖的范围很广,从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM,或大而广、或小而专。使用LLM
- 【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练
图像识别深度学习人工智能
一、介绍蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。二、系统效果图片展示三、演示视
- 【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型
图像识别人工智能深度学习
一、介绍蝴蝶识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了20种蝴蝶图片数据集('001.黑三线凤蝶','002.褐脉三线凤蝶','003.黄斑翠凤蝶','004.暗脉翠凤蝶','005.密斑翠凤蝶','006.青凤蝶','007.绿带青凤蝶','008.玉带青凤蝶','009.柑橘凤蝶','010.长尾翠凤蝶','011.绿尾翠凤蝶','012.红纹凤蝶','013.黄凤蝶','0
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:deathwknight@163.com)
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
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
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
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java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方