- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 【安装环境】配置MMTracking环境
xuanyu22
安装环境机器学习神经网络深度学习python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高,否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy,因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限,需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题,太难查了
weixin_40293999
深度学习深度学习人工智能
现象:各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么?现象是在训练过程中,ssh上不去了,能ping通,没死机,但是ubunutu的pc侧的显示器,鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因:OOM了95G,尼玛!!!!pytorch爆内存了,然后journald假死了,在journald被watchdog干掉之后,系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般,即使被oomkill了,也要卡半天的,确实会这样,能不能配
- Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别
迪三
#NN_Layer神经网络
即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层,它们用于不同的目的,主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式,适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接,捕捉全局关系,适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d(一
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 深度学习:怎么看pth文件的参数
奥利给少年
深度学习人工智能
.pth文件是PyTorch模型的权重文件,它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件,你可以按照以下步骤操作:1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的:importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:模型参数优化器torch.optim
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程
牙牙要健康
深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- pytorch安装(windows)
m0_62244898
windows人工智能
(1)下载pycharmPyCharm:thePythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrains(2)下载anacondaAnaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform(3)创建一个新环境:torchcondacreate-ntorch-y(4)进入新环境condaactivatetorch(5)加入清华源
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程
ShuQiHere
tensorflowpytorch人工智能
【ShuQiHere】在深度学习中,GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而,对于许多刚刚入门的小白来说,如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中,我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练,并确保每一个步骤都简单易懂,跟着我的步骤来,你也能轻松上手!1.安装所需库首先,确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
- 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法
梅菊林
各种问题解决方案开发语言
ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库,如果你的Python环境中没有安装这个库,尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时:importtorch如果Py
- Python中item()和items()的用处
~|Bernard|
深度学习疑点总结pythonpytorch深度学习
item()区别一:在pytorch训练时,一般用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的区别:importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)print(x[1,1])print(x[1,1].item())运行结果:tensor([[-2.0743,0.1675],[0.7016,-0.6779]])tensor(-0.6779)
- GPU版pytorch安装
普通攻击往后拉
pythontips神经网络基础模型关键点
由于经常重装系统,导致电脑的环境需要经常重新配置,其中尤其是cudatorch比较难以安装,因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1)安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础,一般都会随驱动的更新自动安装,但是不全,仍然需要安装toolkit,并不需要先看已有版本是哪个,反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个:国内网站:只能下载最新的toolkit,但是
- 轻松升级:Ollama + OpenWebUI 安装与配置【AIStarter】
ai_xiaogui
AI作画AI软件人工智能AI写作AIStarter
Ollama是一个开源项目,用于构建和训练大规模语言模型,而OpenWebUI则提供了一个方便的前端界面来管理和监控这些模型。本文将指导你如何更新这两个工具,并顺利完成配置。准备工作确保你的系统已安装Git和Python环境。安装必要的依赖库,如TensorFlow或PyTorch等。更新步骤克隆项目:使用Git命令行工具克隆最新的Ollama和OpenWebUI仓库到本地。更新代码:确保你正在使
- conda环境管理
Johnson0722
pythonpythonconda环境管理
Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理,为用户对不同版本、不同功能的工具包的环境进行配置和管理提供便利。来看一看使用conda来进行环境管理的基本命令创建环境创建一个名为test的python环境,指定python版本是3.7.3,并在test环境中安装pytorchcondacreate--nametestpython=3.7.3pytorch查看系统中的所有环境用户安装的不同环
- R-Drop pytorch实现
warpin
深度学习深度学习pytorch
Pytorch实现了R-Drop,可以用于训练分类模型。#-*-coding:utf-8-*-"""Description:AnimplementationofR-Drop(https://arxiv.org/pdf/2106.14448.pdf).Authors:lihpCreateDate:2021/8/24"""fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunct
- Transformer模型:WordEmbedding实现
Galaxy.404
Transformertransformer深度学习人工智能embedding
前言最近在学Transformer,学了理论的部分之后就开始学代码的实现,这里是跟着b站的up主的视频记的笔记,视频链接:19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili正文首先导入所需要的包:importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF关
- 如何使用Pytorch-Metric-Learning?
鱼儿也有烦恼
PyTorchpytorch
文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning?1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
- 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch:获取神经网络模型的参数
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能模型参数python
本文重点当我们定义好神经网络之后,这个网络是由多个网络层构成的,每层都有参数,我们如何才能获取到这些参数呢?我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数,此文我们是为了学习第6步(优化器)。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
- 一维数组 list 呢 ,怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能
zhangfeng1133
pythonpytorch人工智能数据挖掘
一、介绍对于一维数组,如果你想将其转换成适合深度学习模型(如LSTM)输入的格式,你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小(batchsize)、序列长度(sequencelength)和特征数量(numberoffeatures)的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤:###1.确定维度-**批次大小(BatchSize)**:这是你一次处理的样本数量。-**序列长度(Seq
- 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch:将nn的神经网络层连接起来
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能机器学习python
本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层,有全连接层,激活层,卷积层等等,我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear(),这两个linear之间并没有组合在一起,所以forward的之后,分别调用了,在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起,这样不仅操作方便,而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList(),它们可以将多个神经网
- 项目实训十四
qq_51946537
项目实训python
将pytorch模型封装成接口由于前面对于模型的构建、训练、评估都以完成,接下来要做的就是将按照项目要求,将模型封装成接口,供后端直接调用。我需要做的是后端直接调用系统命令pythonprase.py-img图片便可以直接得到解析结果。由于前面的测试模型的正确率都是批量处理过的图片,而现在前端只会传过来要解析的图片或者图片路径,而且图片也是未经处理过的,显然直接输入不会得到好的结果,并且性能也会比
- pytorch矩阵乘法
weixin_45694975
pytorch深度学习神经网络
一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape:(batch_size,seq1_len,seq2_len)注意:torch.bmm只适合三维tensor做矩阵运算特别地,torch.bmm支持tenso广播运算input1shape:(
- pytorch矩阵乘法总结
chenxi yan
PyTorch学习pytorch矩阵深度学习
1.element-wise(*)按元素相乘,支持广播,等价于torch.mul()a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[2,3],[4,5]])c=a*b#等价于torch.mul(a,b)#tensor([[2,6],#[12,20]])a*torch.tensor([1,2])#广播,等价于torch.mul(a,torch.tensor
- 推荐开源项目:PyTorch-Metric-Learning
潘惟妍
推荐开源项目:PyTorch-Metric-Learningpytorch-metric-learningTheeasiestwaytousedeepmetriclearninginyourapplication.Modular,flexible,andextensible.WritteninPyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorc
- pytroch2.4 提示到不到fbgemm.dll
bziyue
pythonpytorch
#python/pytorch/问题记录```>>>importtorchTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Users\95416\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\__init__.py",line148,inraiseerrOSE
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include