- 【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.
- 两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
大多_C
人工智能算法python机器学习
两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数，通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失（NegativeLo
- pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
pytorch神经网络人工智能
记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测：检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- 工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）
人工智能-猫猫
人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题，下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能，设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
- 常用torch.nn
mm_exploration
MyDiffusionpythonpytorch人工智能
目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential八、nn.ModuleList九、torch.outertorch.cat一、torch.nn和torch.nn.functionalPytorch中torch.nn和torc
- 大模型入门（一）
pit_man
人工智能大模型
大模型入门（一）一、LLaMa模型介绍1）Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa/Alpaca/VicunaLLaMa模型是Meta开源的大模型，模型参数从7B到65B不等，LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B，而LLaMa-65B和Chinchilla-
- Pytorch机器学习——3 神经网络（三）
辘轳鹿鹿
outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png从图像上可以看出，与Sigmoid不同，它将输入变量映射到(-1,1)之间，它是Sigmoid函数经过简单的变换得到的。导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导
- KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer？（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）
u013250861
#LLM/Transformertransformerchatgpt深度学习
KAN网络结构思路来自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，而KAN在边（“权重”）上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中，较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。相对MLP，KAN也具备更好的可解释性，适合作为数学和物理研究中的辅助模型，帮助发现和寻找更基础的数值规律。（点赞是我们分享的动力）MLP与KAN对比与传统的MLP
- NPU技术总结
技术学习分享
webglprocesson
NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构，优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并
- 问题
三点水_787a
卷积层和池化层都能反向传播DenseNet→修改了网络结构U-Net→修改了激活函数，拼接catResNet→相加add
- 学习笔记---自动驾驶
酒饮微醉-
自动驾驶学习笔记自动驾驶
一、理论知识1.自动驾驶决策概述：自动驾驶决策层是系统的核心，负责根据感知层信息建立模型，分析并制定决策策略，控制车辆行驶。2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序
- 【深度学习】
feifeikon
深度学习人工智能
梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的
- 深度学习(二)
小泽爱刷题
深度学习人工智能
CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的
- 深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python
梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。梯度消失（VanishingGradientProblem）定义：梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中，由于链式法则，梯度值随着层数的增加而迅速减小，最终趋近于零。原因：激活函数的导数很小，如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当，导致梯度在网络中的传播过
- 【深度学习】embedding的简单理解
旅途中的宽~
深度学习笔记深度学习embedding
文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
- Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解
Rocky006
python开发语言
概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探讨几种常用的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换，从而增强神经网络
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是：SGD；可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- 小白学大模型——Qwen2理论篇
fan_fan_feng
大模型人工智能自然语言处理
一、Qwen2架构图二、Qwen2技术修改点TransformerArchitecturewithSwiGLUactivation:不多说，最主流的transformer架构，不变。但是，SwiGLU激活函数是GLU变体，可以让模型学习表达更加复杂的模式。QKVbias：在Transformer模型中，Q、K、V分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这些向量是通过输入向量与对
- BCEWithLogitsLoss
hero_hilog
算法pytorch
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss），使得在训练过程中更加数值稳定。特点：数值稳定性：直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题，特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
- Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例
零 度°
pythonpythonkeras
Keras是一个高级的神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行，以支持快速的实验和模型构建。Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎，适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员。常用函数及其参数Dense()全连接层，用于构建神经网络中的线性部分。units:层中的神经元数量。activation:激活函数，默认为’relu’。use_bias:
- 深度学习学习经验——深度学习名词字典
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习人工智能
深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction）6.前向传播（ForwardPropagation）7.反向传播（BackwardPropagation）8.批量（Batch）9.欠拟合（Underfitting）10.过拟合（Overfit
- 神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
- 计算机设计大赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习
iuerfee
python
文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
- 深度学习——梯度消失、梯度爆炸
小羊头发长
深度学习机器学习人工智能
本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法？深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成，每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x)，因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
- 深度学习如何入门？
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。（2）学习编程语言，Python是目前最流行的深度学习语言，因其简洁易学且有大量的库支持。（3）了解机器学习基础，包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论：（1）理解神经网络的基本组成，如神经元、激活函数
- 神经网络算法浅谈
dami_king
神经网络算法深度学习人工智能AIGC
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的人工神经元相互连接形成复杂网络结构，用于解决各种机器学习和人工智能问题。以下是对神经网络算法的浅析:一、网络结构神经网络的核心在于其层次结构，其中包括：输入层(InputLayer)：接收原始特征数据。隐藏层(HiddenLayers)：包含若干层，每层包含多个神经元，每个神经元接收到上一层的输出作为输入，并通过加权和与非线性变换（激活函数）
- 基于卷积神经网络的图像去噪
神经网络机器学习智能算法画图绘图
cnn人工智能神经网络卷积神经网络图像去噪
目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565基本结构主要参数MATALB代码结果图展望背影卷积神经网络是为
- ReLU和ReLU6
chen_znn
激活函数pytorch深度学习人工智能计算机视觉
ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数，它们各自有不同的优缺点。ReLU（RectifiedLinearUnit）优点非线性：ReLU是一个非线性函数，能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单：ReLU函数的计算速度快，只需要判断输入是否大于零，因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题：相比于一些传统的激活函数，ReLU对梯度消失问题有一定的缓解作用缺点神经元死亡问题：当输入值为负时，
- 麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测，麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图
BP神经网络算法神经网络回归麻雀优化算法改进BP神经网络短期客流量预测
目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab编程实现效果图结果分析展望完整代码数据文件下载链接：（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://downlo
- 概率密度函数（PDF）与神经网络中的激活函数
daode3056
神经网络算法pdf人工智能机器学习算法
原创:项道德(daode3056,daode1212)在量子力学中，许多现象都是统计的结果，基本上用的是正态分布，然而，从本质上思考，应该还存在低阶的分布，标准的正态分布是它的极限，这样一来，或许在某些状态，要多关注瞬间与低能的统计分布，这就要推出一些低阶的分布，些分布大多都要出现特殊函数，先看看Besselfunction:以下是作者应用“第二类虚宗量的贝塞尔函数”的积分：它也代表一类分布，它是
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？
知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好：
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正：
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下：
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP（必须）
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是：
程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一)：基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：
疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？
分析之我见： doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日，一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义：
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？
下面坐下总结：
1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache , IIS , Php等等；
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式）
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：
匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）
替换：s/<pattern>;/<replacement>;/
转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的：
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件：
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列：");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查：
停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务：s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security（08）——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少，Bug越少，效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前，我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签，
&nb
