小松不菜
小松不菜

【论文阅读】一些研究想法

如何找研究想法

打补丁法，可以在一个研究的基础上，找方法来解，但是要讲好这个方法的故事，把不同的点串起来

如何判断研究工作的价值

用有新意的方法有效地解决一个研究问题

  • 新意
  • 有效（相对）
  • 研究问题

在别的领域有研究者在用，但是在这个领域还没有研究者在用

新意度 * 有效性 * 问题大小 = 价值

有效性：效果比较好；规模做大成本降低；安全性

novelty

https://perceiving-systems.blog/en/news/novelty-in-science

常见的误区：

  • novelty as completivity:

如果一个小的改变，可以带来比较好的效果，那么这个工作就是有意义的，但是简单的工作才是更好的

这是一个什么问题，我们改进了什么东西，解决了这个问题

  • novelty as difficulty:

如果是一个简单的想法去揭示了某些事实的存在，就是好的工作

  • novelty as surprise:

在没有听到他之前，会怎么想

  • novelty as technical novelty:

一个老的方法去一个新的地方，效果特别好，也是有新意的

把一个复杂的算法换成一个简单的算法，也是有insight

  • novelty as usefulness as value:

作者描述了一个新的方法，但是不知道可以用在什么场景中

新意度！=复杂度、困难度、惊讶度、技术新意度、有效性

作者认为这个工作好不好，在于这个想法是不是优美的，要懂得欣赏

你可能感兴趣的:(论文阅读,论文阅读,深度学习,人工智能,机器学习)

  • 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。
  • 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
  • 如何在Python中处理不平衡数据 葡萄_ac1c
    Index1、到底什么是不平衡数据2、处理不平衡数据的理论方法3、Python里有什么包可以处理不平衡样本4、Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章，整理相关的理论与实践知识（可惜本人太懒了，现在才开始写），于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些
  • 【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
  • 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
  • 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
  • OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 dzend aigcpython开发语言ai
    OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
  • 《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器 张小生180 机器学习人工智能
    文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的集成学习算
  • 自动编码器 - Autoencoder hellozhxy 深度学习人工智能机器学习
    文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理
  • Autoencoder chuange6363 人工智能python
    自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
  • 大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响 澳鹏Appen 生成式AI人工智能与机器学习RAG人工智能语言模型自然语言处理
    大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位，提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节，包括上下
  • 全能型AI与专业型AI：多样性与精专性的博弈 wangzaojun 人工智能
    随着人工智能技术的不断进步，AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论：全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向？相比之下，专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位？本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势，并分析其未来发展潜力。一
  • 关于深度森林的一点理解 Y.G Bingo 机器学习方法机器学习神经网络
    2017年年初，南京大学周志华老师上传了一篇名为：DeepForest：TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络（DNN）。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解，如
  • Spring4.1新特性——综述 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Schema与数据类型优化 annan211 数据结构mysql
    目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。 在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出 很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。 选择优化的数据类型 1 更小的通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
  • 第一节 HTML概要学习 chenke htmlWebcss
    第一节 HTML概要学习 1. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。 打开记事本 输入一下内
  • MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
    继续补充中---------------------- 1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->      Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键 选中 Text
  • 近一个月的面试总结 cugfy 面试
    本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275 前言       打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。 
  • HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
         通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
  • 10步教你上传githib数据 张亚雄 git
    官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。 操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录 （继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”） （查看文件
  • MongoDB常用操作命令大全 adminjun mongodb操作命令
    成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令 如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。 一
  • bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
    下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）  如：   String ip =args[0];          String user=args[1];       &nbs
  • Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java主动引用对类的引用被动引用类初始化
      在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
  • 导出数据库 提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
    在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库：   mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。 注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
  • Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript&&||
            准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
  • [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，先来看个简单的示例代码：   package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
  • 【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配 bit1129 scala
    package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
  • 运维的一些面试题 yuxianhua linux
    1、Linux挂载Winodws共享文件夹   mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win    
  • Java lang包-Boolean BrokenDreams boolean
             Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。 public final class Boolean implements java.io.Serializable,
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command 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.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; /** * GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
  • matlab下GPU编程笔记 cherishLC matlab
    不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
  • SVN安装过程 crabdave SVN
    SVN安装过程   subversion-1.6.12   ./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
  • sql　行列转换 daizj sql行列转换行转列列转行
    行转列的思想是通过case when 来实现 列转行的思想是通过union all 来实现 下面具体例子： 假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三 语文　　74 张三 数学　　83 张三 物理　　93 李四 语文　　74 李四 数学　　84 李四 物理　　94 */ /* 想变成 姓名   &
  • MySQL--主从配置 dcj3sjt126com mysql
    linux下的mysql主从配置： 说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容） mysql1  : 192.168.100.1    //master mysq
  • 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改 dcj3sjt126com Model
    rules: array('新字段','safe','on'=>'search') 1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话，要加一下， 2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话 3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本 1、2、3适当的最少要加一条，新字段才会被
  • sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
    sublime text3中文乱码解决 原因：缺少转换为UTF-8的插件 目的：安装ConvertToUTF8插件包 第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码： import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
  • 概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM geeksun PHP
    CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
  • Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决 hongtoushizi git
    Git push 报错 "error: failed to push some refs to " . 此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。 由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。 解决方案： 1： git pull    2：
  • 第四章 Lua模块开发 jinnianshilongnian nginxlua
    在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
  • java.lang.reflect.Proxy liyonghui160com
      1.简介   Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法 （1）动态代理类的属性 代理类是公共的、最终的，而不是抽象的 未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留 代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy 代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
  • Java中getResourceAsStream的用法 pda158 java
    1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。 　　2. Class.getClassLoader.get
  • spring 包官方下载地址（非maven） sinnk spring
    SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:   http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/   s
  • Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包 vipbooks oraclesql编程
        哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！      这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！     编程时使用的工具是PLSQL
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他