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我爱学AI
transformer人工智能自然语言处理深度学习大模型训练转行大模型LLM
在当今大模型迅猛发展的环境下,人工智能的应用越来越广泛。然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此,在这个AI迅猛发展的时代,掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
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第一章标识符1、python被称为胶水语言,可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的,python是解释型语言,不需要编译,python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
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深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- 书单
用户5521
提高思维(13本):影响力逻辑思维(理查德·尼斯贝特)离经叛道:不按常理出牌的人如何改变世界(只看最后一章总结即可)改变:问题形成和解决的原则语言的魔力:谈笑间转变信念之NLP技巧(意识到语言顺序的重要性)改变心理学的40项研究对伪心理学说不你的误区:如何摆脱负面思维掌控你的生活战胜拖拉你的灯亮着吗?别做正常的傻瓜学会提问:批判性思维指南不确定世界的理性选择小说(5本):霍乱时期的爱情那些回不去的
- 基于深度学习的基因组数据分析
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基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据,帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战:高维数据与稀疏性:基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对,数据维度非常高。同时,许多基因变异事件是稀有的,这种稀疏性使得数
- 基于深度学习的信号滤波:创新技术与应用挑战
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深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展,信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中,基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今,我们生活在一个数据爆炸的时代,各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如,在通信领域,信号常常受到噪声干扰,传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- SSD目标检测系统
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首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统,即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行,其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出,还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分:神经网络部分:用作特征提取器,提取图像特征识别器:根据神经网络提取的特征,生成包含物品位置和类别信息的候选框(使用卷积实现)后处理:对识别器提取出的候选
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【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其
- 【Hopfield 网络】 记忆和联想
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- Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合,应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术,帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案,并提供完整的Matlab代码实现,以供
- pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
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一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来,深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前,国内各大
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
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引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
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《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。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~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
- 【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。
- 大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题
剑圣土豆
算法面试大模型学习自然语言处理transformer算法nlp自然语言处理面试深度学习人工智能
大模型:位置编码有哪些?介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么?哪些因素会导致LLM的偏见?什么是思维链(CoT)提示?Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力?解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案?RLHF完整训练过程是什么?为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么?有了解过什么是稀疏微调
- 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
- 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
- 【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
- gpt-2语言模型训练
谷隐凡二
Python机器学习python人工智能
一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容,针对性下载对应的数据集,我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理,然后把需要处理的数据丢给模型去训练,这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下:二、具体代码样例实现:importosimportpandasaspdfromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2
- 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
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http