- AtCoder Beginner Contest 127 F - Absolute Minima
Jiu-yuan
算法数据结构
原题链接:F-AbsoluteMinima(atcoder.jp)题目大意:给定一个函数f(x)=f(x)+|x-a|+b初始为0,然后输入q个查询,查询有二种操作,如果输入1,再输入二个数为a和b,更新f(x)。如果输入2,就输出f(x)的最小值以及对应的x。思路:观察函数表达式,可以发现输入1的时候,b这个值并不会产生后续的影响。所以可以直接使用sum记录b的总和。对于a来讨论,例如如果查询为
- Minima:为什么 Web3 需要完全去中心化
价值传播
链向未来去中心化区块链web
我们邀请了来自Minima的JonathanMacDonald关于Web3的话题来谈论Web3,他建议只有在完全去中心化的情况下才有可能,而加密世界还没有–还没有!他在下面更详细地解释:2021Wired对GavinWood的采访(他在2014年创造了“Web3”一词)明确区分了“Web1.0”(包含开放、去中心化协议的最早版本的万维网)和“Web2.0”与今天的网络由封闭的中心化平台(想想Fac
- 《自由之路》快速入门
三省吾身刘洋洋
学习知识的目的是什么学英语不是为了获取更好的分数,而是为了接触另外一个世界。学习编程不是为了资格证,而是把自己从繁重的工作中解脱出来。学着读书不是为了知识的“获取感”,而是为了更好地指导自己的生活入门的关键要素是什么最少必要知识为什么是最少知识?因为越少越好,越少才能开始的越快为什么是必要知识?一是为了减少,而是为了开始的时候不至于陷入大坑看看老师为这个词的英文定义就明白了:MAKE:minima
- 《人机博弈》摘录(四)搜索技术
不会游的海鸥
1、盲目搜索,BlindSearch,逐一搜索,直到得出正面或者反面的结果。2、对抗性搜索,AdversarialSearch,交替搜索,直到得出结果,双方结局相反。博弈树,从根部递归产生的包含所有对弈过程的搜索树,称为完全搜索树。象棋难以建立完全搜索树,原因是存在循环。排除循环的情形,完全搜索树需要建立的节点估算约为10^160数量级,远远超出当今计算机处理能力。3、极大极小值算法,MiniMa
- 【开箱对比】Arduino Uno R4 开箱到货视频,WIFI/MIMIMA型号对比
斑梨电子
开发板
【开箱】官方原装UNOR4开发板兼容ArduinoUNOR4带WIFI【产品简介】[]新的ArduinoUNOR4有两个版本UNOR4WiFi和UNOR4Minima。其采用RenesasRA4M1(ArmCortex{R}-M4)运行,速度为48MHz,比UNOR3快3倍。此外,SRAM从R3的2kB增加到32kB,闪存从32kB增加到256kB,以此来适应更复杂的项目。此外,根据Arduino
- minima
友谊的哲学
首先在服务器安装dockersudoaptupdate&&sudoaptinstalldocker.io然后跑minima节点sudodockerrun-it--nameminima_#RPC#-e"PORT=#PORT#"-e"RPC=#RPC#"-v~/minima/data_#PORT#:/minima/dataqsobad/minima:latest把#RPC#换成rpcport,比如90
- (Linux版)minima 测试网_注册及节点运行流程
运维小吴
点击注册地址image.png复制incenticeID保存image.png安装jre运行环境下载jrehttps://java.com/en/image.pngimage.png复制下载链接image.png到服务器执行mkdir/jrecd/jrewget-Ojre.tar.gz"https://javadl.oracle.com/webapps/download/AutoDL?Bundle
- LeeML-tasko5
人工智能初学者Amber
Task05网络结构设计P5:Localminima与saddlepoint训练的时候,梯度无法下降,似乎到了localminima,但从更高维度的空间看实际上并未到达minima:它可能卡在plateau、saddlepoint、localminima。从二维空间看是localminima,在高纬空间看是saddlepoint.即,神经网络训练不起来,两个影响因素:1、局部最优解;2、出现鞍点;
- linux【centos7】 如何通过yum升级vim7 到vim8
shrekeee
vim8centos7vim7linux
以下四条命令搞定,谁用谁知道rpm-Uvhhttp://mirror.ghettoforge.org/distributions/gf/gf-release-latest.gf.el7.noarch.rpmrpm--importhttp://mirror.ghettoforge.org/distributions/gf/RPM-GPG-KEY-gf.el7yum-yremovevim-minima
- Arduino 即将发布集成乐鑫 ESP32-S3 的 UNO R4
乐鑫科技 Espressif
乐鑫科技ArduinoESP32-S3UNOR4
3月25日,Arduino宣布将于5月底发布ArduinoUNO的最新版本ArduinoUNOR4。UNOR4不仅保持了UNO家族的显著特征,如标准的外形尺寸、屏蔽兼容性和5V工作电压,还配备了USB-C接口,将最大供电电压提高到了24V。UNOR4在核心处理器上进行了性能升级,将使ArduinoUNO能够运行更加复杂的项目。UNOR4将包含UNOR4Wi-Fi和UNOR4Minima两个版本,其
- --《初始一终》
慆悦Niya
万千愿念如是梦,豪言宏志似是空;迷草乱物横行路,淡欲舍杂初始终。无数的幻想,终究是幻想。誓言和爱好,终究未实现。感觉自己没有初心,丢失在了迷途,思绪万千,绞尽脑汁找不到前行的路。初心就在心里,而思绪悉数用来证明迷乱其他了,放慢脚步,忽略嘈杂,感恩当下,感受快乐。体味初心,初始一终。Dreameddreamswouldbeadream,Greatideasareusuallyideas,Minima
- 李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记7-模型训练不起来问题(自动调整学习率)
好学的同学
机器学习学习人工智能
当模型在训练过程中发现损失函数不再下降,可能会猜测由于模型参数进入了CriticalPoint。但是在实际中并不一定是CriticalPoint,其gradient并没有非常小。这样可能模型在Minima附近的跳动。模型中在没有criticalpoint时模型的训练也比较困难。ConvexSurface的优化流程:不同的学习率设置:当损失函数关于参数下降比较陡的时候,设置比较大的学习率,当下降比较
- Game Technical Support
iOS__Developer1
Ifyouhaveanyquestions,pleasecontactmeintime.Email:jodieabbott@qq.comAqualitysupergoodbusinesssimulationgame.Runyourownrestauranttomakedeliciousfoodanddeliciousdrinksforyourguests.Comeandjointhe"minima
- VirtualBox安装CentOS-7-x86_64-Minima
加了粑粑
新建虚拟机->设置->网卡1(NAT网络)->网卡2(Host-Only网络)启动->选择镜像->选择硬盘->选择时区->设置root密码开启网卡#vi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s3...ONBOOT=yes#修改...#vi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s8...BOOTPROTO=sta
- 《On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima》-ICLR2017文章阅读
zhangboshen
深度学习CNN优化SGD
这是一篇发表在ICLR2017上面的文章。这篇文章探究了深度学习中一个普遍存在的问题——使用大的batchsize训练网络会导致网络的泛化性能下降(文中称之为GeneralizationGap)。文中给出了GeneralizationGap现象的解释:大的batchsize训练使得目标函数倾向于收敛到sharpminima(类似于localminima),sharpminima导致了网络的泛化性能
- 论文笔记 On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima
SisypHus_v
论文笔记神经网络
准奏。OnLarge-BatchTrainingforDeepLearning:GeneralizationGapandSharpMinimahttps://arxiv.org/abs/1609.04836OverviewofthepaperLargebatch:worsegeneralizationLarge-batchtrainingmakesbetteruseofparallelcomput
- 16 On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima 1609.04836v1
weixin_30656145
开发工具人工智能
NitishShirishKeskar,DheevatsaMudigere,JorgeNocedal,MikhailSmelyanskiy,PingTakPeterTangNorthwesternUniversity&Intelcode:https://github.com/keskarnitish/large-batch-training*SGD及其变种在batchsize增大的时候会有泛化能力
- ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA
artyourtimes
翻译generalizationgapsharpminima
关于深度学习的大批训练:generalizationgap&sharpABSTRACT随机梯度下降(SGD)方法及其变体是许多深度学习任务的选择算法。这些方法在小批量的情况下运行,其中一小部分训练数据,比如32-512个数据点,被采样来计算梯度的近似值。在实践中已经观察到,当使用较大的批处理时,模型的质量会下降,这可以通过模型的泛化能力来衡量。**我们研究了在大批量情况下泛化下降的原因,并给出了支
- ON LARGE BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA
MTandHJ
neuralnetworks
文章目录概主要内容一些解决办法KeskarNS,MudigereD,NocedalJ,etal.OnLarge-BatchTrainingforDeepLearning:GeneralizationGapandSharpMinima[J].arXiv:Learning,2016.作者代码@article{keskar2016on,title={OnLarge-BatchTrainingforDee
- 论文笔记:On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima
UQI-LIUWJ
论文笔记1024程序员节
2017ICLR0摘要这篇文章探究了深度学习中一个普遍存在的问题——使用大的batchsize训练网络会导致网络的泛化性能下降(GeneralizationGap)。大的batchsize训练使得目标函数倾向于收敛到sharpminima(localminima)sharpminima导致了网络的泛化性能下降小的batchsize则倾向于收敛到一个flatminima1intro一般的深度学习算法
- 03 梯度(Gradient)很小怎么办(Local Minima与Saddle Point)-学习笔记-李宏毅深度学习2021年度
iioSnail
机器学习学习深度学习人工智能
上篇:02机器学习任务攻略-学习笔记-李宏毅深度学习2021年度下篇:04自动调整学习率(LearningRate)-学习笔记-李宏毅深度学习2021年度本节内容及相关链接当loss不够好,且梯度接近为0时,应该怎么办?localminima和saddlepointbatchmomentum视频链接-1视频链接-2PPT链接课堂笔记localminima(局部最小值):在损失函数的迭代过程中,当前
- 3.30-local minima和saddle point
ZHU883000
李宏毅机器学习课程笔记机器学习
今天讲网络训练不起来的第一种情况。如图中的黄色曲线,今天不管怎么训练,loss都和黄色曲线一样不会降低,那就是optimization做不好。优化是第三步,是在全域上寻找让loss最小的一组θ,但是我们知道梯度下降法他不是很完善,他在微分为0时就会停下来,这个点叫做criticalpoint,此时找到的还不一定是最小的loss。那么我们可以知道criticalpoint的条件或者说特征就是g为0。
- [3]类神经网络训练不起来怎么办(一)局部最小值(local minima)和鞍点(saddle point)
_codeplus
李宏毅机器学习笔记机器学习深度学习神经网络
梯度逼近为0的原因有哪些?不能笼统的说卡在了localminima上,还有可能是卡在了saddlepoint上,这都是属于criticalpoint但是到底是localminima,还是saddlepoint?#Taylerloss函数可以根据泰勒展开式,写成如下形式在附近的errorsurface到底长什么样子,就可以判断是localminima、saddlepoint,还是localmax。若
- Critical Point ( local minima && saddle point)
CV小Rookie
边学边记深度学习机器学习神经网络
当我们训练模型的时候,随著参数不断的update,training的loss不会再下降,但这时候的loss还没有到我们希望看到的样子,那很有可能是deepnetwork,没有发挥它完整的力量,所以Optimization显然是有问题的。但是不管我们怎么train我们的模型,loss迟迟不下降,就会猜想可能loss在下降的过程中遇到了微分为0的点,卡住了。每到这时,大家总会说这是localminim
- 如果optimization失败怎么办?怎么把梯度下降做的更好。local minima & saddle point
llllxn
深度学习机器学习人工智能神经网络
(PPT9)如果optimization失败怎么办?怎么把梯度下降做的更好。如上图,当时loss值不变,则有可能参数对损失函数的微分为0,则梯度下降不会再对参数进行更新。微分为0统称为criticalpoint。可能是以下两种情况:①localminima即局部最优;无路可走。②saddlepoint,如图中红色的点,左右高,前后低。有路可走。如何分辨是localminima还是saddlepoi
- 【b站 机器学习基础】二、神经网络训练之局部最小值点local minima和鞍点 saddle point
Winds_Up
机器学习基础
gradient接近0的点:criticalpoint1)localminima2)saddlepoint判断梯度为0的点
- 局部最小值(local minima)和鞍点(saddle point)
YKbsmn
深度学习局部最小值鞍点深度学习
1、问题的引出:我们在做optimization的时候,会发现,随着参数的不断更新,你training的loss不会再下降(如下图所示),但是你对这个loss并不满意,那这究竟是因为什么原因导致这个loss不再下降呢?2、猜想:常见的猜想是,我们现在走到一个地方,这个地方参数对loss的微分为0,这个时候梯度下降就没有办法再更新参数了,training也就停止了,相应的loss也就不会下降了。Gr
- 4. 类神经网络训练不出来怎么办(一)Local minima 、Saddle point
Shannnon_sun
李宏毅机器(深度)学习笔记神经网络深度学习
类神经网络训练不出来怎么办(一)梯度为0LocalminimaSaddlepoint两种可能情况,统称为:criticalpoint怎么知道是Localminima还是Saddlepoint?给定L(θ),θ=θ′L(\theta),\theta=\theta^{'}L(θ),θ=θ′在θ′\theta^{'}θ′附近:L(θ)≈L(θ′)+(θ−θ′)Tg+12(θ−θ′)TH(θ−θ′)L(\
- 【PyAgrum】学习tutorial的问题和理解总结篇(持续更新)
板砖板砖我是兔子
python-机器学习机器学习python
萌新学PGM中的贝叶斯网络中的PyAgrum库包文件链接在这:pyAgrum.文章目录1Tutorial1.1WaterSprinkler1.1.1"dot"notfoundinpath.下载graphviz下载pydot1.1.2不显示贝叶斯网络的结构图1.1.3保存bif时显示“Streamstatesflagsarenotallunset.”1.1.4MarkovBlanket和Minima
- 【深度学习】02-02-类神经网络训练不起来怎么办?(局部最小值local minima & 鞍点saddle point)-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记
暖焱
#深度学习-李宏毅深度学习神经网络机器学习
02-02-类神经网络训练不起来怎么办?局部最小值localminima&鞍点saddlepoint总结如何判断Optimization是否失败?-损失值较大&与其他模型相比效果不好为什么Optimization会失败?-SaddlePoint&LocalMinima为什么想要知道是卡在localminima还是saddlepoint?如何判断LocalMinimaorSaddlePoint?-H
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象