- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题第一问详细解题思路(终版)
柒墨轩
数学建模python
示例代码:fromscipy.statsimportnorm#定义参数p0=0.10#标称次品率alpha=0.05#95%信度下的显著性水平beta=0.10#90%信度下的显著性水平E=0.01#允许的误差范围#计算95%信度下的样本量Z_alpha_2=norm.ppf(1-alpha/2)n_95=((Z_alpha_2*(p0*(1-p0))**0.5)/E)**2#计算90%信度下的样
- 个人笔记--python代码--储存数据
pdc31czy
个人笔记Pythonpython笔记
1.存储Error(txt文件)importnumpyasnp#Errorerror_u=np.linalg.norm(exact_u_current-predict_np_u,2)/np.linalg.norm(exact_u_current,2)error_v=np.linalg.norm(exact_v_current-predict_np_v,2)/np.linalg.norm(exact
- pytorch torch.norm函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.norm函数用于计算张量的范数(norm),可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型,它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数,如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数
- PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒
Hoper.J
PyTorch笔记pytorchMSELoss均方误差
文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')Createsacriterionthatmeasuresthemeansquarederror(squaredL2norm)betweeneach
- L1正则和L2正则
wangke
等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在梯度下降的过程中,对于损失函数的梯度为白色点轨迹,对于L1_penalty函数的梯度为黄色点轨迹.可以看出,黄色的点更容易取值为0.因此在考虑两个损失的权衡时
- [从0开始AIGC][LLM]:Pre-Norm or Post-Norm?训练效率还是训练效果?
Way_X
#从0开始AIGCAIGC
Pre-NormorPost-NormPre-NormorPost-Norm1.什么是Pre-Norm和Post-Norm2.为什么Pre-Norm比Post-Norm易于训练2.1Transformer:Attentionisallyourneed-PostNorm2.2Pre-Norm的提出:TransformerswithoutTears:ImprovingtheNormalizationo
- 24.8.24学习心得
kkkkk021106
学习
x.grad.zero_()y=x.sum()y.backward()x.gradtensor([1.,1.,1.,1.])因为y是x中所有元素的总和,所以x的每个元素对y的贡献都是相等的,因此每个元素的梯度都是1。u=y.detach()detach()方法用于从计算图中分离出一个张量,使其不再跟踪历史,这样就不会在反向传播时影响u。范数(Norm)是一个数学概念,在不同的领域有不同的应用,比如
- [stain norm] 病理图片染色处理笔记
PigeonGuan
笔记
失败的stainnorm因为要涉及多张病理图片的stainnorm,所以需要一对一地进行transforms,但是即使这么做了,使用vahadane还是出现了奇怪的染色情况。reference_images:source_images:结果变成了这种玩意:原因分析:reference_image的大小是(2000,2500)但是sources_image的大小为(512,512)可能会导致一些问题
- pytorch | transforms.Compose()函数
DdddJMs__135
分享pytorch人工智能pythontransforms
transforms函数解析:self.norm=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]),])torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包。一般用Compose把多个步骤整合到一起:比如说:trans
- 【深度学习】Pytorch 系列教程(三):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(1):向量运算(加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制)
QomolangmaH
#PyTorch深度学习pytorch数据结构向量运算范数
文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor(张量)1.维度(Dimensions)2.数据类型(DataTypes)3.GPU加速(GPUAcceleration)2、张量的数学运算1.向量运算a.简单运算b.广播操作c.运算函数加法add乘法mul内积(点积)dot外积(叉积)cross范数norm一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之向量运算
- 【Transformer】Transformer的简单了解:Positional Encoding、Self-attention、Batch 与 Layer Norm 等
magic_ll
transformer深度学习
自从2017年Transformer模型被提出以来,它已经从论文最初的机器翻译领域,转向语音,图像,视频等等方面的应用。最近的SegmentAnything论文提出,阅读论文其中大量的transformer的在图像方面的应用。所以这里还是加紧记录下transformer相关内容。transformer初了解PositionalEncoding(位置编码)Self-attention(自注意力机制)
- 通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现
superdont
计算机视觉python开发语言人工智能计算机视觉opencv矩阵
定义L0范数(L0-Norm)L0范数并不是真正意义上的一个范数,因为它不满足范数的三角不等式性质,但它在数学优化和信号处理等领域有着实际的应用。L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。数学上表示为:[|x|_0=\text{numberofnon-zeroelementsin}x]例如,向量(x=[1,0,2,0,3])的L0范数是3,因为该向量中有三个非零元素。L1范数
- PyTorch使用Tricks:梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorchpython梯度裁剪深度学习神经网络
文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪,使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪(GradientClipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:按照梯度的绝
- Psychopy单位
一个好学生_叶纪杉
Psychopy单位在psychopy中,有多种单位可供选择,包括但不限于:'norm','cm','deg','pix'。在编写程序时,可以选择标准单位(normalisedunits),如'norm',因为刺激可以随着窗口的大小自然伸缩。而在正式实验时,最好选择'cm'或'deg',因为在这两种单位小,不管屏幕或窗口如何变化,刺激大小都不变。高度Heightheight单元是相对窗口大小而不是
- 10-29每日一词
Clairelalune现象级
norm:theusualornormalsituation,wayofdoingsthbe/becomethenormBirthsoutofwedlockarebecomingthenorminmanycountries.Bilingualeducationremainsthenormininternationalschoolsthrougoutnon-English-speakingcount
- 机器学习入门之基础概念及线性回归
StarCoder_Yue
算法机器学习学习笔记机器学习线性回归正则化人工智能算法数学
任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理,学习正态分布,学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数,泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm,L1-Norm,L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制,不对b做限制Question1:Wh
- DL4J中文文档/Keras模型导入/约束
hello风一样的男子
所有的Keras约束都被支持:max_normnon_negunit_normmin_max_norm在KerasConstraintUtils中实现Keras到DL4J约束映射。
- 线程优先级和守护线程
i小雨
线程优先级:Java提供一个线程调度器来监控程序中启动后进入就绪状态的所有线程,线程调度器按照优先级决定调度哪个线程来执行。线程优先级用数字表示,范围从1~10.1、Thread.MIN_PRIORITY=1;2、Thread.MAX_PRIORITY=10;3、Thread.NORM_PRIORITY=5;使用以下方式改变或获取线程优先级:getPriority()setPriority(int
- 2018-10-29
Amberdu
10.29每日一词每日一词在过去的两个月最后发现并没有学的很认真,有的时候只是匆匆打卡,所以今天起打算不仅看,还抄写,多写一遍,认真查词典,对记忆会更有帮助吧!词:normtheusualornormalsituation.wayofdoingsth.InChinamarryingyoungisnolongerthesocialnorm.norm,作为normal的名词形式,意思是,常态,规范,标
- 【推荐系统】DSSM双塔召回
sdbhewfoqi
推荐系统机器学习深度学习数据挖掘
召回综述:【推荐系统】推荐系统主流召回方法综述目录一、DSSM概念二、实践召回模型负例如何选择?是否做Norm?(应用trick)温度超参是什么?-->Loss要带温度超参2.1.美图架构图2.2.淘系架构图优化版本2.3.全民k歌架构图优化方法一、DSSM概念在推荐中的应用1、输入层wordhashing2、中间层(常用的DNN模型)3、匹配层将doc和query(item和user)的embe
- Pytorch入门> 1.1张量的运算广播机制及其他操作
codanlp
Pytorchpytorchpython张量
1.张量运算张量的四则运算:加x+y,减x-y,乘x*y,除x/y其他运算:幂x**y,指数函数torch.exp()对张量所有元素求和.sum()张量的范数torch.norm(),其中tensor必须为浮点数。importtorchu=torch.tensor([3.,4.])torch.norm(u)2.torch.cat()张量的拼接dim=0时按行拼接(加在后面),dim=1时按列拼接(
- L1归一化和L2归一化范数的详解和区别
code_Rocker
algorithm&&dataprocess机器学习L1L2
一句话介绍就是:L1norm就是绝对值相加,又称曼哈顿距离;L2norm就是欧几里德距离之和2范数:在向量范数范围内:1范数就是等于各个值的绝对值相加,这里不贴公式了。从公式上来说:L1的公式:绝对值相加L2的公式:欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比:在正则化中二者的区别:同时注意由于L1是绝对值之和,因此同一个问题得出的解可能有多个:祭出万年不变的求街区最短路径,
- 机器学习复习(6)——numpy的数学操作
不会写代码!!
人工智能机器学习复习机器学习算法机器学习numpy人工智能
加减法运算#创建两个不同的数组a=np.arange(4)#list(0,1,2,3b=np.array([5,10,15,20])#两个数组做减法运算b-a运行结果:计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以2#b**2代表数组b每个元素的2次方b**2运行结果:计算数组的正弦值#计算数组的正弦值np.sin(a)#np.cos(a)运行结果:normalization涉及的其他计算在norm
- Tensorflow2.0笔记 - Tensor的限值clip操作
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0笔记tensorflow人工智能python深度学习
本笔记主要记录使用maximum/minimum,clip_by_value和clip_by_norm来进行张量值的限值操作。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#maximum/minimumz做上下界的限值tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#maximum(x,y,
- tensorflow2.0---笔记2 tensor高阶操作
weixin_43543210
文章目录tensor的合并与分割合并分割数据统计tf.norm(范数)reduce_min/max/meantf.argmax、tf.argmintf.equal(a,b)tf.unique(a)张量排序tf.sort(a,axis=-1,direction="")、tf.argsort(a,direction="")tf.math.top_k(a,k)填充与复制tf.pad(a,[[行维度上,下
- day13 线程优先级 PRIORITY
mollzz
学习Javajava
线程优先级PRIORITYJava提供一个线程调度器来监控程序中启动后进入就绪状态的所有线程,线程调度器按照优先级决定应该调度哪个线程来执行。线程优先级用数字表示,范围从1~10。Thread.MIN_PRIORITY=1;Thread.MAX_PRIORITY=10;Thread.NORM_PRIORITY=1;使用以下方式改变或获取优先级:getPriority().setPriority(i
- 浅谈村落文化的影响
可爱的玫瑰花
/01/昨晚看到一种文化叫村落文化。回忆自己土生土长的故乡,村落文化,也是具有中国特色的吧。几百户村民,住在密集的村落里,村里的什么生活,几乎没有隐私,都有一种约定俗成的norm.红白喜事,小道消息是闲散的午后,村民们的谈资。他们拥有不高的学历,壮年男子都是家里的挣钱主力军。怎么挣钱不管?怎么花钱?红白喜事,约定俗成,花多少钱,都是大家茶余饭后的谈资。这种村落文化,让你没有主观能动性,没有自己的思
- ORB-SLAM中的地图点策略
rookie-rookie-lu
ORB-SLAMORB-SLAM计算机视觉机器人感知
ORB-SLAM中的地图点策略1平均观测方向地图点中维护了一个向量,这个向量代表的含义是关键帧光心到单位方向向量的平均向量vmean=1k∑i=0kvnormv_{mean}=\frac{1}{k}\sum_{i=0}^{k}v_{norm}vmean=k1∑i=0kvnorm,值得注意的是,vmeanv_{mean}vmean并不是单位向量,而是一些单位向量的平均值地图点的平均观测方向给定了一个
- python离散余弦变换(DCT)
微小冷
#scipypythonscipyfftdct离散余弦变换傅里叶变换
文章目录变换类型示例变换类型离散余弦变换(DCT)相当于是傅里叶变换的实部,在scipy.fft中提供了dct函数及其逆变换idct。以dct为例,其函数定义如下,其中type表示余弦变换的类别,norm表示归一化模式。dct(x,type=2,n=None,axis=-1,norm=None,overwrite_x=False,workers=None,orthogonalize=None)dc
- 深度学习记录--Batch Norm
蹲家宅宅
深度学习记录深度学习batch人工智能
BatchNorm与InputNorm对输入层进行归化不同,BatchNorm是对隐藏层进行归化实现,其中、调节均值和方差,
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象