- Python中的深度学习神经网络
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深度学习python神经网络
文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
- 一文读懂深度适配网络(DAN)
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人工智能
这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice,思维敏捷,非常健谈!一不留神就谈了1个多小时,意犹未尽,学到了很多东西!龙明盛老师在博士期间(去年博士毕业)发表的文章几乎全部是A类顶会,他在学期间与世界知名学者杨强、PhilipS.Yu及MichaelI.Jordan多次合作,让我非常膜拜!这次介绍他在ICML-15上提出的深度适配网络。深度适配网络(DeepA
- 迁移学习之领域泛化
踩着上帝的小丑
#RL迁移学习人工智能机器学习
领域泛化领域泛化(DomainGeneralization)是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念,它指的是模型能够从一个或多个源领域(sourcedomains)学习到的知识或模式,成功地应用到与训练时未见过的目标领域(targetdomain)上,即使这些领域之间存在分布差异。简单来说,领域泛化就是希望模型能够“举一反三”,不仅限于在特定数据集或特定环境下表现良好,而是能够跨越不同的环境或数据
- 23 注意力机制—BERT
Unknown To Known
动手学习深度学习bert人工智能深度学习
目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行,将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中,比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型(例如word2vec或语言模型)来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候,一般不更新预训练好的模型在更换任务之后,还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
- Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习(deeplab、resnet101等等)
听风吹等浪起
图像分割计算机视觉人工智能
1、前言Unet图像分割之前介绍了不少,具体可以参考图像分割专栏为了实现多类别的自适应分割,前段时间利用numpy的unique函数实现了一个项目。通过numpy函数将mask的灰度值提取出来,保存在txt文本里,这样txt里面就会有类似012...等等的灰度值。而有几个灰度值,就代表分割要分出几个类别。具体可以参考:Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参
- 2020-03-11《真实》
梁与和
你如果读过《金刚经》就会努力说服自己:“没有痛苦,痛苦只是一种感觉,甚至是错觉,不实。可是,痛苦明明如此真实。”既然如此,你要自欺到几时?明明感觉到快乐,以致时光飞逝。难道内心的愉悦全是引诱你犯罪的骗子?岂不知逃避应得快乐也是一种罪恶,比如丈夫该和妻子共享应得的欲乐,反之有意的冷落她就是一种邪恶。可我曾邪恶——幻想:刻意凉置“人家”在卧房。这是多么邪恶的思想。我也曾否认爱和灵魂的存在。但如今我相信
- 周三 2020-03-11 06:40 - 24:00 晴 05h34m
么得感情的日更机器
白天干事,晚上玩和总结,早睡早起概述 早上6:40醒,然后开始日常任务:单词+口语+听力+学习强国。7:00到7:30躺床上看哔哩哔哩,发现一些好的SLAM视频。7:40下楼吃饭,8:30上楼练字。上午8:40到9:40看论文,9:45到10:00运动时间,10:00到11:15看论文。11:15到11:50玩哔哩哔哩。下午12:00吃午饭,12:30到13:00学习摄影技能。14:13-14:
- 探索XGBoost:深度集成与迁移学习
Echo_Wish
Python笔记Python算法迁移学习机器学习人工智能
导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习,包括模型集成、迁移学习的概念和实践等,并提供相应的代码示例。模型集成模型集成是一种通过组合多个模型来提高性能的技术。XGBoost提供了集成多个弱学习器的功能,可以通过设置booster参数来选择集成模型。以下是一个简单的示例:i
- 机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
半亩花海
学习笔记机器学习深度学习迁移学习学习人工智能
Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别,但它们之间也存在交叉和重叠,有时候也会结合使用来解决实际问题。一、四种“学习”1.机器学习机器学习是人工智能的一个子领域,研究如何让计算机系统利用数据和经验,来不断改善和优化自身的性能。其核心思
- 预训练和微调在迁移学习中的作用
一条小小yu
迁移学习人工智能机器学习
在机器学习和深度学习中,"pre-training"(预训练)和"fine-tuning"(微调)是两个常见且重要的概念,它们通常在迁移学习场景中使用,以提高模型在特定任务上的性能。预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。这个阶段的目的是让模型学习到一些通用的特征或知识,这些特征或知识可以帮助模型在后续的特定任务上表现更好。预
- Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
哥廷根数学学派
故障诊断信号处理深度学习python迁移学习开发语言
目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。一方面,如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域,领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题,难以达到令人满意的学习效果
- 【深度学习:迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习
jcfszxc
深度学习知识专栏深度学习迁移学习人工智能
【深度学习:迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习什么是迁移学习?为什么不从头开始训练模型?迁移学习的优点是:如何使用预训练模型进行迁移学习:迁移学习的过程:实施迁移学习来构建人脸识别模型:模型的构建分为3个步骤:1.导入预训练模型并添加密集层。2.将训练数据加载到图像数据生成器中。3.通过预测验证数据标签加载训练模型和模型评估结论:本文的目的是使用迁移学习快速、轻松地解决图像识别问题。为了演示,
- 【前沿技术杂谈:迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义 [2023 年 12 月更新]
jcfszxc
深度学习知识专栏人工智能迁移学习机器学习
【前沿技术杂谈:迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义[2023年12月更新]定义、一般原则和禁止做法人工智能系统开发者基于风险的义务固定和通用人工智能开发人员(第3/28条)基础模型的提供者(第28b条)生成人工智能模型的提供商(第28b4条)高风险人工智能系统和分类(第6/7条)治理和执行12月修正案和批准最后的评论TL;DRAI窥视,准备迎接冲击!欧盟人工智能法案即将推出,这是世界
- 低资源学习与知识图谱:构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能低资源
目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用3.1零样本图像分类3.2知识增强的零样本学习3.3语义与知识信息的利用结语前言在当今人工智能领域,低资源学习成为一个备受关注的话题,尤其是在少样本学习和零样本学习方面。这种学
- 深度学习之迁移学习实现神奇宝贝识别
starlet_kiss
机器学习深度学习人工智能迁移学习
经过之前深度学习的实践,无论是自己搭建的CNN网络也好,还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好,都有其优点以及不足。本次实验通过对各种常用的CNN网络模型进行调用,了解一下它们的特点,对比一下在对于同一数据集进行分类时的准确率。本次所调用的CNN模型有:VGG16VGG19ResNetDensenet模型1.导入库importtensorflowastfimportnumpyasnpimportm
- LLM大模型常见问题解答(2)
lichunericli
LLM人工智能语言模型
对大模型基本原理和架构的理解大型语言模型如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列是基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于处理和生成人类语言。基本原理自然语言理解:模型通过对大量文本数据的预训练,学习到语言的统计规律,从而能够在不同的语言任务上表现出自然语言理解的能力。迁移学习:GPT类模型首先在一个广泛的数据集上进行预训练,以掌握语言的通用表示,然后可以在
- 大模型注入领域知识,模型体验和Token重复知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
1如何给LLM注入领域知识?给LLM(低层次模型,如BERT、GPT等)注入领域知识的方法有很多。以下是一些建议:数据增强:在训练过程中,可以通过添加领域相关的数据来增强模型的训练数据。这可以包括从领域相关的文本中提取示例、对现有数据进行扩充或生成新的数据。迁移学习:使用预训练的LLM模型作为基础,然后在特定领域的数据上进行微调。这样可以利用预训练模型学到的通用知识,同时使其适应新领域。领域专家标
- 2020-03-11
郝承天
为什么选择参加写作训练营2020年的春节是一段让人永生难忘的回忆,新冠病毒的爆发,假期出游的计划全部泡汤,闲来无事,翻起了原来买的《富爸爸穷爸爸》一书,感触颇深,读完感觉自己前面二十多年活的就像一条咸鱼,对于自己的财务和人生都缺乏计划,一念及此,身无长物的我在网上找起了发财致富之路,因为自身比较喜欢读书,所以特意去搜了跟书有关的创收方式,第一次了解到了拆书稿和听书稿,经过认真地研究了以后,第一次结
- 2020-03-11
Leah57Kwok
胆战心惊的一晚上宝贝刚刚撞到眼角起了一个大包把全家人吓得够呛小朋友太脆弱了一个人磕磕碰碰的要顺利长大是真的不容易啊幼吾幼以及人之幼老吾老以及人之老老人小孩孕妇都很脆弱排除那些小比例的坏人变老了变成老坏人坏心眼的人我们还得多多保护脆弱的他们呀艾玛心疼死我了。
- 深度学习基础
EEPI
深度学习人工智能
深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习highvariance/datamismatchwhatisdatamismatch如果训练集和验证集的loss不一样,且验证集的loss高很多,有2种原因:1.方差太大。模型没见过
- 《千锋逆战“记录蜕变、见证奇迹”学习分享活动》2020-03-11
Mask_o
#千锋逆战班,SZ201刘峻#在千锋“逆战”学习第31天今天学习了开源数据库MySQL第一张mysql部署,使用了中国科技大学开源软件镜像安装部署mysql5.7版本,第二章SQL语句中的的DDL语句。一切没那么简单,也并没有想像中的那么困难。只有你自己亲自去做过、去经历过了才能方知其难易……
- 基于NSGA-II的深度迁移学习
代码缝合怪
机器学习+深度学习迁移学习人工智能机器学习
深度迁移学习迁移学习是一种机器学习技术,它允许一个预训练的模型被用作起点,在此基础上进行微调以适应新的任务或数据。其核心思想是利用从一个任务中学到的知识来帮助解决另一个相关的任务,即使这两个任务的数据分布不完全相同。这种方法可以加速学习过程,提高模型性能,并减少对新数据标注的依赖。为什么要迁移大数据与少标注的矛盾在大数据的时代背景下,我们所面临的数据量呈现爆炸性增长,同时数据类型也变得日益复杂多样
- Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制
cofisher
Tensorflow2.0深度学习PHM项目实战--建模篇深度学习pythontensorflow
文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中,我们经常需要查看某层权重的变化过程,这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示,我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络,然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl
- Tensorflow2.0 评价模型复杂度:参数量、FLOPs 和 MACC 计算
cofisher
深度学习PHM项目实战--建模篇tensorflow深度学习卷积python
文章目录项目介绍代码实现:对于迁移学习网络(复杂)1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现:对于自编写网络(简单)1、导入网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC项目介绍在论文写作时,我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析,主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs和MACC,它们的计
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN
cofisher
PHM项目实战--建模篇PyTorchpytorch迁移学习人工智能
文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()
- 论文笔记:NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations
饮冰l
图弱监督数据挖掘机器学习神经网络深度学习
前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说,本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习,首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。然后,作者分析了在四种不同的图数据增强条件下,不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战,本文的主要贡献如下:作者提出
- "如果快乐太难,那我祝你平安”|每个人都是自己生活的主角
小夏的生活书影杂货铺
小夏的生活书影杂货铺2020-03-11“上帝理所当然的不公平,凡人保持偏执的权力”01主角游戏“想象一下,你就是你生命中的主角,而且是唯一的主角。哪怕你被别人看不起,被嘲笑。有一天你突然掉进了悬崖,所有人都不知道你是死是活,但是山崖下面总有洞穴,洞穴里面总有秘籍,等到你重出江湖,已经无人能敌了。”这是陪伴余周周度过最艰难时刻的游戏,也陪伴我走过了很多时光。“有时候我们都以为自己是无足轻重的配角,
- 【多模态大模型】GLIP:零样本学习 + 目标检测 + 视觉语言大模型
Debroon
医学大模型:健康长寿学习目标检测人工智能
GLIP核心思想GLIP对比BLIP、BLIP-2、CLIP主要问题:如何构建一个能够在不同任务和领域中以零样本或少样本方式无缝迁移的预训练模型?统一的短语定位损失语言意识的深度融合预训练数据类型的结合语义丰富数据的扩展零样本和少样本迁移学习效果论文:https://arxiv.org/pdf/2112.03857.pdf代码:https://github.com/microsoft/GLIP核心
- 吸引力法则90天线上3阶学习2020-03-11
陶醉了醉了
B7一、情绪日记【发生的事件】这几天没运动,有点颓废【当时的想法】莫名其妙就是懒了,缺少目标【我的情绪】不喜欢【后续的行动】明天开始跑步吧!先行动起来!再计划,落地!二、情绪日记感受:过去不可追,积极面对未来!三、师父人生十大哲学我的生命有意义!四、照镜子美女,早上好,我爱你❤❤❤!五、感恩日记1.我太幸福了!感恩早起跑步3公里!谢谢!谢谢!谢谢!2.我太幸福了!感恩听书樊登《好好吃饭》。谢谢,谢
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DANN
cofisher
PyTorchPHM项目实战--建模篇pytorch迁移学习人工智能
文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1nn.CrossEntropyLoss()4.2.detach()4.3.sizeVS.shape4.4.to(DEVICE)4.5.max()4.6optimizer.zero_grad()4.7len(data
- 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