- 神奇的微积分
科学的N次方
人工智能人工智能ai
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•梯度下降法:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向,通过沿着负梯度方向更新权重,可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播:在神经网络训练中,微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响(偏导数),这一过程就是反向
- 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
- 【机器学习】多元线性回归
Mount256
#机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm)特征工程(featureengineering)特征缩放(featurescaling)正则化线性回归(regularizationlinearregress
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- 机器学习之梯度下降法直观理解
华农DrLai
算法机器学习人工智能数据挖掘深度学习
形象化举例,由上图所示,假如最开始,我们在一座大山上的某处位置,因为到处都是陌生的不知道下山的路,所以只能摸索着根据直觉,走一步算一步。在此过程中,每走到一个位置的时候,都会求解当前位置的梯度,沿着梯度的负方向,也就是当前最陡峭的位置向下走一步,然后继续求解当前位置梯度,向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度,就这样一步步地走下去,一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
- 我们一起玩AI 5 —— 偏导数与梯度下降
ASRay明日丽科技
5秒导读,本文将讲述偏导数,梯度,方向导数,与线性回归权重向量θ的求法大家好,我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay,喜欢读,写,编程,数学....板砖!要理解什么是偏导数,就必须先明白“鸡你太美”的奥义,这可不是瞎扯!因为偏导数指的是多元函数对某个自变量如y或x的导数,而鸡的眼睛长在侧边,当鸡看一个立体的函数,它只能看见一个面,所以鸡眼多元函数的导数正是偏导数!不过在开始偏导数前我们先回顾一
- 【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】
有情怀的机械男
面试offer面经
目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问:笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝,彩色图像如何进行分类?一辆带车牌的汽车,图像亮度整体呈现偏亮状态,如何去提高图像的清晰度?并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张,进行目标检测,写出选择的模型以及设计方案?样本量不足怎么去提高检测的准确性?数据增强梯度下降法的优化算法有哪些,各有什么优缺点?损失函数有哪些?优缺点
- 机器学习中梯度下降法的缺点
华农DrLai
人工智能机器学习逻辑回归深度学习大数据
机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在深度学习中。尽管其应用广泛,但梯度下降法也存在一些不可忽视的缺点:1.局部最小值和鞍点局部最小值问题:对于非凸函数,梯度下降法可能会陷入局部最小值,而不是全局最小值。这意味着算法可能找到一个看似最优的点,但实际上在整个参数空间中存在更好的解。鞍点问题:在高维空间中,鞍点(梯度为零,但既非局部最小值也非局部最大值的
- Pytorch-Adam算法解析
肆十二
Pytorch语法pytorch算法人工智能Adam
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi,兄弟们,这里是肆十二,今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。Adam算法解析Adam算法是一种在深度学习中广泛使用的优化算法,它的名称来源于适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation)。Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点,即适应性梯度算
- 深度学习从入门到不想放弃-7
周博洋K
深度学习人工智能
上一章的内容深度学习从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础(这个系列后来我一寻思,全是基础),但是可能要着重说下,今天讲前向计算和反向传播,在哪儿它都永远是核心,不管面对什么模型前向计算:有的叫也叫正向传播,正向计算的,有的直接把前向的方法梯度下降当成前向计算的名字。熟悉我的读者也了解,我一般不太care概念叫什么名,不重要,大家自己喜欢叫什么都行,只要理解是干啥的就行我们先看一张老
- 深度学习之梯度下降算法
温柔了岁月.c
机器学习算法python深度学习梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
- 深度学习之反向传播算法(backward())
Tomorrowave
人工智能深度学习算法人工智能
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
- GAN生成对抗性网络
Dirschs
深度学习GAN生成对抗网络人工智能神经网络
一、GAN原理出发点:机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络,其拟合能力最好G(Generator):用于捕获数据分布的生成模型(生成图像的网络);接收到随机的噪声z,通过噪声z生成图像。尽可能多地模拟、建模和
- 机器学习中为什么需要梯度下降
华农DrLai
机器学习人工智能大数据深度学习算法数据挖掘计算机视觉
在机器学习中,梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。由于你是第一次来到这座山,对地形不熟悉,你只能通过尝试和观察周围环境来找到下山的路。梯度下降就是这个过程中的“尝试和观察”方法。梯度下降的步骤如下:你站在山上的一个随机位置,并观察周围的地形。你发现某个方向的地势较低,说明这个方向可能是
- 【吴恩达·机器学习】第二章:单变量线性回归模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)
Yaoyao2024
机器学习线性回归学习
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
- Pytorch-SGD算法解析
肆十二
Pytorch语法yoloSGD随机梯度下降
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD,即随机梯度下降(StochasticGradientDescent),是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法,特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降(BatchGradientDescent)不同,SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参数,这使得
- 如何使用pytorch自动求梯度
浩波的笔记
构建深度学习模型的基本流程就是:搭建计算图,求得损失函数,然后计算损失函数对模型参数的导数,再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程,称为“正向传播”,这个是需要我们自己动手的,因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程,称为“反向传播”,求导是件辛苦事儿,所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一,PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
- 吴恩达机器学习—大规模机器学习
魏清宇
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行梯度下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢?我们可以采取随机抽样,比如,抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢?可以通过学习曲线获得,随着数据量的增加,无论是偏差和误差,都会趋向于
- 线性回归原理与python实现
o0Orange
python线性回归算法
线性回归原理:在一堆散点中xiyi,拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:梯度下降,autograd,反向传播,优化公式,进行更新公式更新:wt+1=wt-dL/dwt*δ乘积的意义:将梯度乘以学习率,得到的结果是参数更新的大小。如果梯度较大,乘以一个较小的学习率可以使参数更新的幅度减小,保持在一个合理的范
- 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析,学习了两种优化,无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
- 《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结
软工菜鸡
《零基础实践深度学习》numpy深度学习人工智能大数据机器学习飞桨百度云
2.5模型保存Numpy提供了save接口,可直接将模型权重数组保存为.npy格式的文件。In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法,构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测,可以总结出,使用神经网络建模房价预测有三个要点:构建网络,初始化参数w和b,定义预测和损失函数的计算方
- 优化梯度下降算法
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算法机器学习人工智能深度学习神经网络
文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera
- Week10
kidling_G
第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集?以线性回归模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,如果我们的学
- C语言经典算法之逻辑回归算法
JJJ69
C语言经典算法回归数据挖掘人工智能开发语言c语言数据结构算法
目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度分析:B.空间复杂度分析:C.总结三优缺点A.优点B.缺点四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步,而不是记住算法。2.建议读者学习算法的时候,自己手动一步一步地运行算法。B.简介在C语言中实现逻辑回归算法,我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率,并使用梯度下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下
- 梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
woshicver
神经网络算法机器学习人工智能深度学习
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
- 西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
lestat_black
西瓜书机器学习
两种“最优”:“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式,理论上商缺乏保障。Gold
- 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
- [机器学习]全局最小与局部最小
3points
机器学习机器学习人工智能算法
机器学习中很多任务最终都会转化为优化任务,基于梯度的搜索是使用最广泛的参数寻优方法。梯度法:从某些初始解出发,迭代寻找最优参数值。每次迭代计算误差函数在当前点的梯度,然后根据梯度确定搜索方向:负梯度方向是函数值下降最快的方向,因此梯度下降法就是沿着负梯度方向搜索最优解。若误差函数在当前点梯度为0,则以达到局部最小,参数迭代将停止,显然若误差函数有多个局部最小我们很难保证他就是全局最小。策略:从多个
- 机器学习之局部最优和全局最优
华农DrLai
机器学习人工智能深度学习
(1)局部最优,就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优,是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。(2)函数局部最小点是它的函数值小于或等于附近点的点,但是有可能大于较远距离的点。(3)全局最小点是那种它的函数值小于或等于所有的可行点。面试:你能解释一下梯度下降法及其在寻找全局最优解时的局限性吗?梯度下降法通过迭代沿着目标函数的负梯度方向更新参数,以寻找最小值。局限性:它可能会陷入局部
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默