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a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 基于通义大模型的智能客服系统构建实战:从模型微调到API部署
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开发实战语言模型人工智能
1引言本文将深入探讨基于通义大模型的智能客服系统构建全流程,从数据准备、模型微调、性能优化到API部署和系统集成。不同于理论概述,本文将通过实战案例、代码演示和性能数据对比,展示每个环节的技术细节与工程实践。文章面向具备Python和深度学习基础的开发者,重点解决以下核心问题:如何针对客服场景准备和优化训练数据?如何高效微调通义大模型以适配特定业务需求?如何解决大模型部署中的延迟和并发挑战?如何构
- TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新
双囍菜菜
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TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新文章目录TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新一、计算范式革命:从静态图到动态执行的深度架构剖析1.1静态计算图的编译优化体系1.2动态图模式的实现原理1.3混合执行模式的编译原理二、张量计算引擎的深度架构解析2.1运行时核心组件2.2计算图优化技术2.3分布式训练架构三、可微分编程范式的实现奥秘3.1自动微分系
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于深度学习的汽车目标检测
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随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
- 程序员转向人工智能
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机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- 深度学习基础知识总结
1.BatchNorm2d加速收敛:BatchNormalization可以使每层的输入保持较稳定的分布(接近标准正态分布),减少梯度更新时的震荡问题,从而加快模型训练速度。减轻过拟合:批归一化引入了轻微的正则化效果,因为它依赖于mini-batch中的统计信息,这种方式可以减少对单个样本的过度拟合。提高模型性能:在训练过程中,BatchNormalization通过动态调整激活值的分布,让模型更
- 大数据最新大模型学习路线与建议:掌握大模型学习路径
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大数据学习人工智能大模型AI大模型程序员AI
1既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新第一章深度学习基础第二章智能对话系统基础第三章大模型基础第四章大模型应用实践第五章大模型实战项目第一章深度学习基础深度学习基础深度学习经典模型解
- 深度学习模型:技术演进、热点突破与未来图景
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第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破:AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃,首次验证深度卷积网络(CNN)的潜力。其采用ReLU激活函数、Dropout正则化等创新,奠定现代深度学习基础架构。梯度消失的破解:LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模,为自然语言处理(NLP)开辟道路,后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新:
- 我们掌握的技能与进入企业的机会
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深度学习:从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式,从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。近年来,深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的突破,引发了全球范围内的研究和应用热潮。本文将从深度学习的基本概念出发,逐步深入到实际应用,并结合代码示例展示如何实现一个简单的深度学习模型。二、深度学习基础(一)神经网络的
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:吴恩达深度学习编程作业包含了Coursera平台课程中的实践环节,为学员提供深度学习理论与编程技能的巩固。这些作业从基础神经网络到复杂架构,涵盖深度学习的各种关键概念和技术,使用TensorFlow进行模型构建和训练,适合作为入门深度学习的资源。1.深度学习基础与理论框架在当今的人工智能领域,深度学习以其强大的模式识别能力,已经成为了众多技术革新的核心。本章将
- YOLOv7在自定义数据集上的Jupyter Notebook训练指南
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在当今的计算机视觉领域,目标检测是一项至关重要的任务,而YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效性和准确性备受关注。本文将详细介绍如何在JupyterNotebook环境中,利用YOLOv7模型对自定义数据集进行训练。前期准备环境与基础设置:开始之前,你需要具备一定的Python编程经验和深度学习基础知识,并且拥有一台性能足够强大的机器。若没有GPU,DigitalOceanGP
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自然语言处理学习路线1.基础准备(可参考mooc学习)2.学习基础NLP技术(可参考mooc学习)3.经典机器学习算法在NLP中的应用(可参考吴恩达机器学习课程)4.深度学习基础(基础参考吴恩达、工具看TF、Keras官网手册)5.深度学习在NLP中的应用(arxiv论文原文和解析博客,实战参考gitee/github)6.现代NLP模型(arxiv论文原文和解析博客,实战参考gitee/gith
- MONAI 高级开发者研究教程专栏:从精通到引领医学影像AI创新
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MONAI高级开发者研究教程专栏人工智能
专栏导语:本专栏旨在为已有深度学习基础并希望在医学影像AI领域进行深入研究的高级开发者提供一套系统性的MONAI学习与实践指南。我们将不仅仅停留在“如何使用”,更会深入探讨“为何如此设计”以及“如何扩展与创新”,助您充分利用MONAI的强大功能,引领前沿研究。第一章MONAI基石与医学影像AI生态MONAI的设计哲学与核心架构解析:不仅仅是介绍:深入探讨MONAI诞生的背景,解决了医学影像AI的哪
- 深度学习面试八股简略速览
石去皿
学习记录经验分享深度学习人工智能
在准备深度学习面试时,你可能会感到有些不知所措。毕竟,深度学习是一个庞大且不断发展的领域,涉及众多复杂的技术和概念。但别担心,本文将为你提供一份全面的指南,从基础理论到实际应用,帮助你在面试中脱颖而出。1.深度学习基础:理解核心概念1.1神经网络基础神经网络是深度学习的核心,它由许多简单的处理单元(神经元)组成,这些神经元通过权重连接在一起。每个神经元接收输入,通过一个激活函数进行处理,然后输出结
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.2 量子深度学习模型的基础理论与实现方法探索】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习DeepSeek人工智能计算机视觉强化学习量子计算量子深度学习
还记得《三体》中智子锁死地球科技的绝望吗?今天AI领域正面临类似的困境——GPT-4训练需要消耗1.7万个NVIDIAA100GPU运行3个月,能耗相当于300个家庭一年的用电量。更可怕的是,图像识别任务的参数空间维度每增加1级,计算量就会爆炸式增长10^8倍。这时候量子计算犹如破壁者,带着量子并行计算和指数级存储空间这两把密钥,正在打开AI的降维打击时代。一、量子深度学习基础:从量子比特到量子神
- 【深度学习基础/面试高频问题】归一化-为何BN层能帮助模型优化
无敌悦悦王
面试准备基础理论深度学习人工智能计算机视觉图像处理
深度学习基础知识为何BN能够帮助训练优化1、发现问题2、BatchNorm的性能是否源于控制内部协变量偏移?3、为什么BatchNorm有效?1)BatchNorm的平滑效果2)优化景观的探索3)BatchNorm是平滑景观的最佳(唯一?)方法吗?4、理论分析5、相关工作6、结论参考文献:1、HowDoesBatchNormalizationHelpOptimization?HowDoesBatc
- 第21节:深度学习基础-激活函数比较(ReLU, Sigmoid, Tanh)
点我头像干啥
从零开始学习深度学习图像分类实战(pytorch)深度学习算法人工智能
1.引言在深度学习领域,激活函数是神经网络中至关重要的组成部分它决定了神经元是否应该被激活以及如何将输入信号转换为输出信号激活函数为神经网络引入了非线性因素,使其能够学习并执行复杂的任务没有激活函数,无论神经网络有多少层,都只能表示线性变换,极大地限制了网络的表达能力本文将深入探讨三种最常用的激活函数:ReLU(RectifiedLinearUnit)、Sigmoid和Tanh(双曲正切函数),从
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- 第20节:深度学习基础-反向传播算法详解
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从零开始学习深度学习图像分类实战(pytorch)深度学习神经网络人工智能机器学习
一、引言反向传播算法(Backpropagation,简称BP算法)是深度学习领域最为核心的算法之一,它为神经网络提供了一种高效计算梯度的方法,使得基于梯度的优化成为可能。自20世纪80年代被重新发现并广泛应用以来,反向传播算法已经成为训练多层神经网络的标准方法,推动了深度学习革命的发展。反向传播算法的本质是链式法则(ChainRule)在神经网络中的巧妙应用,它通过从输出层向输入层反向传播误差信
- 深度学习模型:从基础到前沿的技术解析与实践指南
爱吃青菜的大力水手
深度学习人工智能
深度学习模型全面解析文章框架,结合代码演示与图形展示,内容深入浅出:深度学习模型:从基础到前沿的技术解析与实践指南第一章深度学习基础与核心思想1.1深度学习的本质与优势表示学习理论:通过多层非线性变换自动提取数据特征,无需人工设计特征(如CNN对边缘→纹理→物体的逐层抽象)与传统机器学习的对比:以ImageNet分类为例,AlexNet将Top-5错误率从26.2%降至15.3%,证明了深度学习的
- PyTorch深度学习基础/Logistic回归
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深度学习人工智能机器学习pytorch回归python
一、PyTorch深度学习基础1、Tensor对象及其运算Tensor对象是一个多维的数据结构,用于存储数值型数据,通常用在深度学习中进行各种计算。Tensor对象可以简单理解为一个高维数组,它是矩阵概念的扩展。在深度学习领域,特别是在使用某些框架如PyTorch或TensorFlow时,Tensor扮演着核心角色。它们不仅拥有丰富的数学属性,还内置了一些专为深度学习设计的运算,这使得Tensor
- 探索人工智能在医疗诊断中的前沿应用:深度学习助力精准医疗
Thanks_ks
IT洞察集深度学习医疗诊断医学影像识别基因组学智能辅助诊断精准医疗个性化治疗
目录引言一、深度学习基础与医疗诊断的融合1.深度学习的自适应学习能力2.特征提取的自动化与高效性3.多模态数据的融合处理4.实时诊断与远程医疗的潜力5.个性化医疗的推动二、深度学习在医学影像识别中的应用1.肿瘤检测与分类2.眼科疾病筛查3.病变识别4.脑部疾病诊断5.骨折检测与评估6.多模态影像融合分析7.自动化报告生成三、深度学习在基因组学中的应用1.精准遗传病诊断2.疾病风险预测与预防3.精准
- 深度学习基础知识-全连接层
Jul.01
深度学习人工智能神经网络
全连接(FullyConnected,简称FC)层是深度学习神经网络中一种基本的层结构。它主要用于神经网络的最后几层,将高层特征映射到输出空间中。全连接层对数据的每个输入节点与每个输出节点进行连接,用于实现输入特征和输出结果之间的映射关系。以下是对全连接层的详细解释。1.全连接层的结构和原理在全连接层中,每一个输入节点与每一个输出节点之间都有一条连接线。假设输入层有n个神经元,输出层有m个神经元,
- 深度学习基础:从入门到理解核心概念
巷955
深度学习人工智能
引言近年来,深度学习(DeepLearning)已成为人工智能领域最热门的研究方向之一。从AlphaGo战胜人类围棋冠军,到ChatGPT等大型语言模型的惊艳表现,深度学习技术正在深刻改变我们的生活和工作方式。本文将系统介绍深度学习的基础知识,帮助初学者建立对这一领域的全面认识。一、什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子领域,它通过模拟人脑神经元的工作方式,构建多层的神经网络模型,从数据中自动
- 深度学习基础原理知识整理
MayByte
深度学习深度学习人工智能
深度学习基础原理知识整理线性回归模型线性回归模型定义假设给定数据集(D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}),其中xi=(xi1;xi2;…;xid),xi∈Rx~i~\in\mathbb{R}xi∈R。线性回归就是试图学得一个线性模型,尽可能准确地预测实际输出值。通俗地讲,即求属性与结果之间的线性关系。线性回归模型的函数表达式为:f(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b
- 人脸识别:基于深度学习的人脸识别_(2).深度学习基础
zhubeibei168
检验检测&人脸识别深度学习人工智能开源计算机视觉人脸识别
深度学习基础引言深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层神经网络来模拟人脑的结构和功能,从而实现对复杂数据模式的自动学习和识别。在计算机视觉领域,深度学习已经取得了显著的成果,尤其是在人脸识别方面。本节将介绍深度学习的基本概念、常用算法和框架,为后续的人脸识别技术打下坚实的基础。神经网络基础什么是神经网络神经网络是一种计算模型,它由大量的节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接形成一个网络。
- 数据处理专题(十二)
程序员的世界你不懂
数据分析百度经验分享
深度学习基础01目标了解深度学习的基本概念。02学习内容神经网络基础Keras基础实践:使用Keras构建一个简单的神经网络模型03代码示例1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layer
- 【深度学习基础】Windows实时查看GPU显存占用、功耗、进程状态
叫我东方小巴黎
机器学习基础深度学习人工智能
1.nvitoppython环境下,例如anacondaprompt:condaenvlistactivatexxxpipinstallnvitopnvitop实时查看GPU显存占用、功耗、进程状态显示信息含义https://blog.csdn.net/Sep21m_wyy/article/details/141754651顶部信息栏当前时间:显示当前的系统时间(SatAug3116:33:032
- 【深度学习基础】PyCharm anaconda PYTorch python CUDA cuDNN 环境配置
叫我东方小巴黎
机器学习基础深度学习pythonpycharm
这里写目录标题PyCharm安装anaconda安装PYTorch安装确定python版本CUDA安装cuDNN安装检验环境是否配置成功参照:PyCharm安装官网下载anaconda安装官网下载:https://www.anaconda.com/download配置环境变量,增加D:\WorkSoftware\Install\Anaconda3D:\WorkSoftware\Install\An
- 【深度学习基础】第四十七课:BLEU得分
x-jeff
深度学习基础深度学习人工智能nlp
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.BLEU得分机器翻译的一大难题是一个法语句子可以有多种英文翻译,并且翻译质量都同样好。那么我们该怎样评估一个机器翻译系统呢?常用的一个方法就是使用BLEU得分。BLEU原文:PapineniK,RoukosS,WardT,etal.Bleu:amethodforautomaticevaluationofmachi
- js动画html标签(持续更新中)
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htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
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工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
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c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开