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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
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- 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
- 23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能
在使用这个非线性激活函数的时候,其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播,以及反向怎么传递的。如下图所示:第一:relu函数的正向传播函数是:当输入值(隐藏层)值大于了,就输出自己本身的值。反向梯度传播:当输出值大于0,那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0,那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是,如果输入值是0或小于0,那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0,那么输出值的方向增强就有。
- 大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型
North_D
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- 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
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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
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
埃菲尔铁塔_CV算法
计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
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2023年11月,Amazon宣布推出适用于PyTorch的S3连接器。适用于PyTorch的AmazonS3连接器提供了专为S3对象存储构建的PyTorch数据集基元(数据集和数据加载器)的实现。它支持用于随机数据访问模式的地图样式数据集和用于流式处理顺序数据访问模式的可迭代样式数据集。适用于PyTorch的S3连接器还包括一个检查点接口,用于将检查点直接保存和加载到S3存储桶,而无需先保存到本
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- 精通LangChain:如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档
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- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
蒙娜丽宁
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- 【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】
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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
- 大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求
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1、大语言模型概念及作用大语言模型:(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习的人工智能模型,它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说,它就像一个“超级大脑”,能够处理各种语言任务,比如写文章、回答问题、翻译语言等;它通过训练大量的文本数据,学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联,从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子:如果你问它一个问题,比如:“为什么天空是蓝
- 深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题
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CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像,每张图像的大小是32x32像素。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。每个类别包含6,000张图像,具体类别包括:飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车
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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
- 毕设项目 基于深度学习的人脸表情识别(源码+论文)
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文章目录0前言1项目运行效果2技术介绍2.1技术概括2.2目前表情识别实现技术3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计
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#mnist数据集在百度云盘里#链接:https://pan.baidu.com/s/1ca2rL2-0_JLtnH1YQ3otvA#提取码:uq3d#pytorch自带数据集的使用importtorchvisionfromtorchvision.datasetsimportMNISTmnist=MNIST(root="./data",train=True,download=False)print
- pytorch笔记:mm VS bmm
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pytorch学习pytorch笔记人工智能
1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法,用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量(batchofmatrices),形状分别为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)bmm输出的形状是(batch_size,n,p)2mmmm是标准的矩阵乘法操作,用于两个二维矩阵相乘mm仅适用于2D张量,输入的形状分别是(n,m)和(m,p
- Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型
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人工智能与机器学习教程java机器学习开发语言人工智能边缘计算
Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型引言:一、打破认知:Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java?1.1.1无缝集成1.1.2JVM的跨平台优势1.1.3高性能计算能力1.1.4多线程与分布式计算1.2主流Java机器学习库全景1.2.1基础数值计算库1.2.2传统机器学习框架1.2.3深度学习生态1.2.4特殊领域工具1.3企业级机器学习架构1.3.1典型技术栈组合1.3.2
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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
- 基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统
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1.引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力,尤其是在目标检测任务上。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为一种高效的目标检测算法,以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。海洋动物的检测任务也因此受益,借助深度学习模型,我们可以实时、自动地检测海洋中的动物,有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
- BP神经网络学习内容分享:学习激活函数和损失函数
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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
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程序猿阿伟
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在人工智能飞速发展的当下,专用人工智能芯片虽在特定任务上表现出色,但提升其通用性和灵活性已成为行业关键课题。以下是一些相关的热点技术。可重构架构技术可重构架构允许芯片在运行时根据不同任务需求动态改变自身的硬件结构和功能。如现场可编程门阵列(FPGA),内部有大量可配置逻辑单元和布线资源,用户能通过编程实现不同的逻辑功能,可针对不同的人工智能算法和应用场景快速重构,像在图像识别和自然语言处理任务间灵
- 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
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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
- AI基础 -- AI学习路径图
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人工智能学习
人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分:AI基础与数学准备1.绪论:人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
- 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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1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
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1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
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CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
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- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
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Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
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3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
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ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
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枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
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};
int main(void)
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//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
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springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
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- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开