小宋加油啊
小宋加油啊

深度学习里面为什么喜欢用对数

1.这样可以简化计算并提高稳定性，有着相同的临界点
深度学习里面为什么喜欢用对数_第1张图片
2.由P(A).P(B)给出两个独立事件A和B共同出现的概率。如果我们使用log，即log(P(A)) + log(P(B))，这很容易映射到一个和。因此，更容易将神经元触发的“事件”作为线性函数来处理。

3将两个或更多这样的小数字相乘很容易导致浮点精度算术中的下溢(例如，考虑乘以0.0001*0.00001)

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能QualcommSNPE
    目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
  • 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
    介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
  • 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
  • NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpynumpy
    NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
  • NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录 macken9999 自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
    1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
  • 解决 Python 包安装失败问题：以 accelerate 为例
    在使用Python开发项目时，我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天，我们就以accelerate包为例，详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章，你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包，以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时，我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而，当我运行以下命令时：bash复制pipins
  • 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变 熊猫钓鱼>_> 神经网络rnntransformer
    1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
  • 如何使用Python实现交通工具识别
    如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型（来自ImageNet数据集）集成图像增强预处理技术（随机裁剪、旋转、翻转等）采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
  • Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】 一键难忘 pythonopencv开发语言
    文章目录PythonOpenCV从入门到精通1.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测5.2目标跟踪5.3深度学习与OpenCVPythonOpenCV从入门到精通【文末送书】PythonOpenCV从入门到精通OpenCV(Ope
  • 第八周 tensorflow实现猫狗识别 降花绘 365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
    本文为365天深度学习训练营内部限免文章（版权归K同学啊所有）**参考文章地址：[TensorFlow入门实战｜365天深度学习训练营-第8周：猫狗识别（训练营内部成员可读）]**作者：K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch（）3、了解tqdm，并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
  • 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型 程序员Gloria Python超入门TensorFlowpython
    深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
  • AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路
    AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域：AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术，已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析，辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如，GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中，误检率比人类专家低9.4%；中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析，为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
  • 专题：2025云计算与AI技术研究趋势报告|附200+份报告PDF、原数据表汇总下载
    原文链接：https://tecdat.cn/?p=42935关键词：2025,云计算，AI技术，市场趋势，深度学习，公有云，研究报告云计算和AI技术正以肉眼可见的速度重塑商业世界。过去十年，全球云服务收入激增8倍，中国云计算市场规模突破6000亿元，而深度学习算法的应用量更是暴涨400倍。这些数字背后，是企业从“自建机房”到“云原生开发”的转型，是AI从“实验室”走向“产业级应用”的跨越。本报告
  • 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？ 云博士的AI课堂 大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
    在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色，但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题，导致数值不稳定。当网络
  • 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解 云博士的AI课堂 大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
    下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例，分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分：80%训练，20%验证每个Epoch输出一次loss
  • 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
    目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpudevice=
  • 深度学习预备知识 AmazingMQ 深度学习人工智能
    1.Tensor张量定义：张量（tensor）表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度（轴）。具有一个轴的张量对应数学上的向量，具有两个轴的张量对应数学上的矩阵，具有两个以上轴的张量目前没有特定的数学名称。importtorch#arange创建一个行向量x，这个行向量包含以0开始的前12个整数。x=torch.arange(12)print("x=",x)#x=tensor([0,1,2
  • 根茎式装配体（RA）作为下一代协同智能范式的理论、架构与应用 由数入道 人工智能思维框架软件工程智能体
    一、引言——范式危机与新大陆的召唤1.1表征主义的黄昏：当前AI协同范式的认知天花板自艾伦·图灵在《计算机器与智能》中播下思想的种子以来，人工智能的漫长征途始终被一个强大而内隐的哲学范式所笼罩——我们称之为“表征主义”（Representationism）。这一范式，无论其外在形态如何演变，从早期的符号逻辑、专家系统，到如今风靡全球的深度学习神经网络，其核心信念从未动摇：智能的核心，在于构建一个关
  • Manus AI与多语言手写识别
    ManusAI与多语言手写识别背景与概述手写识别技术的发展现状与挑战ManusAI的核心技术与应用场景多语言手写识别的市场需求与难点ManusAI的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反
  • 基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）
    基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python全代码）全流程解析（二）1环境配置和数据集预处理1.1环境配置1.1数据集预处理2深度学习模型训练和评估2.1深度学习模型训练2.1深度学习模型评估笑话一则开心一下喽完整代码如下：模型文件如下深度学习模型讲解---待续第一部分内容的传送门第三部分传送门1环境配置和数据集预处理1.1环境配置环境配置建议使用ana
  • 深度学习交互式图像分割技术演进与突破 wang1776866571 深度学习交互式分割深度学习人工智能交互式分割
    说明本文为作者读研期间基于交互式图像分割领域公开文献的系统梳理与个人理解总结，所有内容均为原创撰写（ai辅助创作），未直接复制或抄袭他人成果。文中涉及的算法、模型及实验结论均参考自领域内公开发表的学术论文（具体文献见文末参考文献列表）。本文旨在为交互式图像分割领域的学习者提供一份结构化的综述参考，内容涵盖技术演进、核心方法、关键技术优化及应用前景，希望能为相关研究提供启发。摘要：本文系统综述了基于
  • 前沿交叉：Fluent与深度学习驱动的流体力学计算体系 m0_75133639 流体力学深度学习人工智能航空航天fluent流体力学材料科学CFD
    基础模块流体力学方程求解1、不可压缩N-S方程数值解法（有限差分/有限元/伪谱法）·Fluent工业级应用：稳态/瞬态流、两相流仿真（圆柱绕流、入水问题）·Tecplot流场可视化与数据导出2、CFD数据的AI预处理·基于PCA/SVD的流场数据降维·特征值分解与时空特征提取深度学习核心3.物理机理嵌入的神经网络架构·物理信息神经网络（PINN）：将N-S方程嵌入损失函数（JAX框架实现）·神经常
  • 如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程 FL1623863129 深度学习目标检测深度学习YOLO
    【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yo
  • 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议 学术小八 学术人工智能vr交互
    重要信息官网：www.aivrid.com时间：2025年10月17-19日地点：中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于：生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
  • 机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】 软研科技 信息与通信信号处理量子计算人工智能
    一、背景介绍在智能科技飞速发展的今天，光子学设计与智能算法的结合正成为科研创新的热点。深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。二、会议亮点由北京软研国际信息技术研究院主办的“智能算法驱动的光子学设计与应用”专题培训会议，将深入探讨以下核心内容：光子器件的逆向设计：利用深度学习优化多参数光子器件设计。超构表面与超材料设计：智能算法在新型光
  • 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战 IT古董 人工智能课程深度学习神经网络pytorch
    第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第二部分：深度学习框架PyTorch入门第四节：Pytorch模型构建内容：如何搭建复杂网络以及如何修改模型与保存一、构建复杂神经网络结构在PyTorch中，构建复杂模型通常通过继承nn.Module类，分模块组织层与前向传播逻辑。示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional
  • 探秘AI大模型：一键获取深度学习精华-PPT全面解读 曹筱习Dwayne
    探秘AI大模型：一键获取深度学习精华-PPT全面解读【下载地址】AI大模型PPT资源下载本仓库提供了一个名为“ai大模型ppt”的资源文件下载。该资源文件详细介绍了AI大模型的相关内容，包括但不限于AI大模型的定义、应用场景、技术架构、发展趋势等。通过这份PPT，您可以深入了解AI大模型的核心概念和实际应用，为您的学习和研究提供有力支持项目地址:https://gitcode.com/open-s
  • 人工智能基础知识PPT课件 智慧化智能化数字化方案 方案解读馆人工智能入门人工智能学习人工智能课件人工智能PPT
    人工智能基础知识定义与概念：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能行为的综合性科学，其目的是让计算机系统具备执行人类智能任务的能力。涉及计算机科学、数学等多学科，研究对象是让系统具备智能，智能包括认知、适应和自主能力等维度。学派与方法学派：有符号主义、联结主义、行为主义等学派，分别从不同角度研究人工智能。方法：包括基于知识、学习和仿生的方法，如专家系统、机器学习、深度学习等。分类与发展分
  • C/C++Win32编程基础详解视频下载 择善Zach 编程C++Win32
    课题视频：C/C++Win32编程基础详解 视频知识：win32窗口的创建                   windows事件机制 主讲：择善Uncle老师 学习交流群：386620625 验证码：625 --
  • Guava Cache使用笔记 bylijinnan javaguavacache
    1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常 我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样，get(null)返回null。 实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的，很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。 2.Guava
  • 解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中） 0624chenhong oracle
    解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中）扩展temp段的过程 一个sql语句后，大约花了10分钟，好不容易有一个结果，但是报了一个ora-01652错误，查阅了oracle的错误代码说明：意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因：一是临时表空间空间太小，二是不能自动扩展。 分析过程：    既然是temp表空间有问题，那当
  • Struct在jsp标签 不懂事的小屁孩 struct
    非UI标签介绍： 控制类标签： 1：程序流程控制标签   if   elseif    else <s:if test="isUsed"> <span class="label label-success">True</span> </
  • 按对象属性排序 换个号韩国红果果 JavaScript对象排序
    利用JavaScript进行对象排序，根据用户的年龄排序展示 <script> var bob={ name;bob, age:30 } var peter={ name;peter, age:30 } var amy={ name;amy, age:24 } var mike={ name;mike, age:29 } var john={
  • 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远 蓝儿唯美 数据分析
    顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。 分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。 然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实
  • java笔记4 a-john java
    操作符 1，使用java操作符       操作符接受一个或多个参数，并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用，但是效果是相同的。加号和一元的正号（+）、减号和一元的负号（-）、乘号（*）、除号（/）以及赋值号（=）的用法与其他编程语言类似。       操作符作用于操作数，生成一个新值。另外，有些操作符可能会改变操作数自身的
  • 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之：驱动和应用程序 aijuans 嵌入式学习
        笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了，很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识，也有很多书将ARM9方面的知识，但是从以前51形式的（对寄存器直接操作，初始化芯片的功能模块）编程方法，和思维模式，变换为基于Linux操作系统编程，讲这个思想转变的书几乎没有，让初学者走了很多弯路，撞了很多难墙。     笔者因此写上自己的学习心得，希望能给和我一样转变
  • 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题 asialee 循环引用fastjson
              我们先来看一个例子：           package com.elong.bms; import java.io.OutputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import co
  • ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结 百合不是茶 androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
    ArrayAdapter比较简单，但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性，可以自定义出各种效果   ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列        // 获得下拉框对象 AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
  • 九封信 bijian1013 人生励志
            有时候，莫名的心情不好，不想和任何人说话，只想一个人静静的发呆。有时候，想一个人躲起来脆弱，不愿别人看到自己的伤口。有时候，走过熟悉的街角，看到熟悉的背影，突然想起一个人的脸。有时候，发现自己一夜之间就长大了。         2014，写给人
  • Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin sunjing PHPInstallphpMyAdmin
    PHP http://php.net/ phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net Error compiling PHP on CentOS x64   一、安装Apache 请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244   二、安装依赖包 sudo yum install gd
  • 分布式系统理论 bit1129 分布式
    FLP One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
  • ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码 白糖_ eclipsespringHibernatemysql项目管理
    最近抽空又整理了一套ssh2框架，主要使用的技术如下： spring做容器，管理了三层(dao,service,actioin)的对象 struts2实现与页面交互(MVC)，自己做了一个异常拦截器，能拦截Action层抛出的异常 hibernate与数据库交互 BoneCp数据库连接池，据说比其它数据库连接池快20倍，仅仅是据说 MySql数据库   项目用eclipse
  • treetable bug记录 braveCS table
    // 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改： //不知改后有没有错，先做个备忘 Tree.prototype.removeNode = function(node) { // Recursively remove all descendants of +node+ this.unloadBranch(node); // Remove
  • 编程之美-电话号码对应英语单词 bylijinnan java算法编程之美
    import java.util.Arrays; public class NumberToWord { /** * 编程之美 电话号码对应英语单词 * 题目： * 手机上的拨号盘，每个数字都对应一些字母，比如2对应ABC，3对应DEF.........，8对应TUV，9对应WXYZ， * 要求对一段数字，输出其代表的所有可能的字母组合
  • jquery ajax读书笔记 chengxuyuancsdn jQuery ajax
    1、jsp页面 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()
  • JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法 comsci 数据结构算法工作活动J#
      对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件，或者下载JWFD的全部代码进行分析   /*  流程图拓扑结构解析伪码描述算法         public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
  • oracle I/O 从属进程 daizj oracle
    I/O 从属进程 　　I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如，磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程，可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样，写设备的进程(调用者)会收集大量数据，并交由写入器写出。数据成功地写出时，写入器(此时写入器是I/O 从属进程，而不是操作系统)会通知原来的调用者，调用者则会
  • 高级排序:希尔排序 dieslrae 希尔排序
    public void shellSort(int[] array){ int limit = 1; int temp; int index; while(limit <= array.length/3){ limit = limit * 3 + 1;
  • 初二下学期难记忆单词 dcj3sjt126com englishword
    kitchen 厨房 cupboard 厨柜 salt 盐 sugar 糖 oil 油 fork 叉；餐叉 spoon 匙；调羹 chopsticks 筷子 cabbage 卷心菜；洋白菜 soup 汤 Italian 意大利的   Indian 印度的 workplace  工作场所 even 甚至；更 Italy 意大利 laugh 笑 m
  • Go语言使用MySQL数据库进行增删改查 dcj3sjt126com mysql
    目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP，其中的M即MySQL, 作为数据库，MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多，有如下几种，有些是支持database/sql标准，而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种: http://code.google.c...o-mysql-dri
  • git命令 shuizhaosi888 git
    ---------------设置全局用户名： git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名 git config --global user.email "[email protected]" //设置邮箱 ---------------查看环境配置 git config --li
  • qemu-kvm 网络 nat模式 (四) haoningabc kvmqemu
    qemu-ifup-NAT #!/bin/bash BRIDGE=virbr0 NETWORK=192.168.122.0 GATEWAY=192.168.122.1 NETMASK=255.255.255.0 DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254 TFTPROOT= BOOTP= function check_bridge()
  • 不要让未来的你，讨厌现在的自己 jingjing0907 生活 奋斗 工作 梦想
     故事one 　23岁，他大学毕业，放弃了父母安排的稳定工作，独闯京城，在家小公司混个小职位，工作还算顺手，月薪三千，混了混，混走了一年的光阴。　　　　24岁，有了女朋友，从二环12人的集体宿舍搬到香山民居，一间平房，二人世界，爱爱爱。偶然约三朋四友，打扑克搓麻将，日子快乐似神仙；　　　　25岁，出了几次差，调了两次岗，薪水涨了不过百，生猛狂飙的物价让现实血淋淋，无力为心爱银儿购件大牌
  • 枚举类型详解 一路欢笑一路走 enum枚举详解enumsetenumMap
    枚举类型详解 一.Enum详解      1.1枚举类型的介绍   JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型，为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。      Demo:一个最简单的枚举类   public enum ColorType { RED
  • 第11章 动画效果（上） onestopweb 动画
    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/
  • Eclipse中jsp、js文件编辑时，卡死现象解决汇总 ljf_home eclipsejsp卡死js卡死
    使用Eclipse编辑jsp、js文件时，经常出现卡死现象，在网上百度了N次，经过N次优化调整后，卡死现象逐步好转，具体那个方法起到作用，不太好讲。将所有用过的方法罗列如下：   1、取消验证 windows–>perferences–>validation 把 除了manual 下面的全部点掉，build下只留 classpath dependency Valida
  • MySQL编程中的6个重要的实用技巧 tomcat_oracle mysql
    每一行命令都是用分号(;)作为结束 对于MySQL，第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的，但当一行MySQL被插入在PHP代码中时，最好把后面的分号省略掉，例如： mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
  • zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs) 阿尔萨斯 Build
    题目链接：zoj 3820 Building Fire Stations 题目大意：给定一棵树，选取两个建立加油站，问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少，并且任意输出一种建立加油站的方式。 解题思路：二分距离判断，判断函数的复杂度是o(n)，这样的复杂度应该是o(nlogn)，即使常数系数偏大，但是居然跑了4.5s，也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs，但是每次bfs节点最多
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他