- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- [学习] PID算法原理与实践(代码示例)
极客不孤独
学习算法c语言
PID算法原理与实践文章目录PID算法原理与实践一、PID算法原理1.1PID算法概述1.定义2.应用领域3.核心目标1.2基本原理1.3数学表达离散化实现(适用于数字控制)二、实践案例(C语言)1.电机转速控制2.温度控制系统3.时钟驯服系统三、常见问题与优化1.积分饱和(Windup)问题2.噪声干扰问题3.非线性系统适配问题四、扩展方向1.数字PID与模拟PID的差异2.变参数PID(如增益
- 代码随想录算法训练营第52天 | 101.孤岛的总面积 、102.沉没孤岛、103.水流问题、104.建造最大岛屿
Amor_Fati_Yu
算法java数据结构
101.孤岛的总面积importjava.util.*;publicclassMain{privatestaticintcount=0;privatestaticfinalint[][]dir={{0,1},{1,0},{-1,0},{0,-1}};//四个方向privatestaticvoidbfs(int[][]grid,intx,inty){Queueque=newLinkedList=gr
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- C++day03(输入、自增、常量)
有点。
#C++少儿c++
学习目标学习cin输入语句认识和使用常量了解自增、自减运算1.计算机的输入、输出显示器是标准输出设备,用于向外界显示信息cout语句连接到显示器,输出数据键盘是标准输入设备cin语句连接到键盘,从键盘输入数据1.1获取输入信息-Cin语句cin>>变量1;表示输入与cin固定搭配使用,表示数据流入,注意方向不要错接收数据的变量分号表示语句结束,不要忘写cin>>变量1>>变量2>>…>>变量n;●
- 视线实时跟踪项目
云博士的AI课堂
基于Python计算机视觉视线跟踪python计算机视觉机器视觉opencv视线检测
GitHub项目antoinelame/GazeTracking的详细介绍,包括项目概述、功能、解决的问题、应用场景、安装与使用说明等:项目概述GazeTracking是一个基于Python的开源库,利用普通网络摄像头实现实时眼动追踪。它能够检测用户瞳孔的精确位置和视线方向,支持Python2和3。该项目通过结合OpenCV和Dlib库,提供了一种低成本、高精度的眼动追踪解决方案,适用于多种应用场
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第三十四章最后的思考
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第三十四章**“最后的思考”的零基础深度解析**,结合中国实际案例与生活化比喻,帮你彻底掌握核心逻辑:一、全书的“经济哲学”:市场与政府的平衡术核心问题:经济危机时政府该“救市”还是“放手”?曼昆的答案:没有标准答案,但需在市场效率与政府干预间找到动态平衡。类比:就像驾驶汽车——市场是“油门”(自发调节),政府是“刹车”(防止失控),但方向盘(政策方向)需要
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第三节齐次方程
没有女朋友的程序员
高等数学
同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第三节“齐次方程”。这是微分方程中一类重要的可转化方程,掌握它的解法对后续学习(如线性微分方程)有重要意义。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“齐次方程”的定义、特点和解法。一、齐次方程的定义:什么是“齐次”?1.齐次方程的两种含义在微积分中,“齐次”有两种常见含义,但这里我们特指一阶微分方程中的齐次方程:若一阶微分方程可以写成以下形式:dydx
- 数据结构进阶 第七章 图(Graph)
an_胺
数据结构进阶数据结构深度优先图论
第7章图(Graph)7.1图的基本术语图的定义图是由顶点集合V和边集合E组成的数据结构,记为G=(V,E),其中:顶点集V:有限非空集合边集E:顶点对的集合基本概念无向图:边没有方向,用无序对(vi,vj)表示有向图:边有方向,用有序对表示完全图:任意两个顶点之间都有边稀疏图:边数相对较少的图,|E|vexnum,&G->arcnum);for(i=0;ivexnum;i++){scanf(&G
- Python打卡:Day39
剑桥折刀s
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知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- 【C/C++】C++26新特性前瞻:全面解析未来编程
CodeWithMe
C/C++c语言c++java
展望未来:C++26新特性全面解析随着C++标准每三年一次的迭代节奏,C++26(预计于2026年底正式发布)正在逐步成型。相比C++20的革命性更新和C++23的“修补+增强”,C++26继续推进现代C++的理念——更安全、更高效、更模块化,同时在语法简化和并发原语方面也有亮眼改进。本文将从以下几方面带你了解C++26的主要方向和新特性:1.C++26的设计方向✅目标总结:更一致的语言语法更安全
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- 刚入门3DGS的新手小白能够做的工作
一碗姜汤
计算机视觉3d计算机视觉
作为刚入门3DGaussianSplatting(3DGS)的新手,你可以从以下几个方向入手,逐步掌握核心概念并参与实践:1.基础学习与工具熟悉(1)理解核心概念必读资料原论文:3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering(Kerbletal.,SIGGRAPH2023)。通俗解读:博客或视频教程(如YouTube解析)。关键点:高斯球
- 如何设计和训练大模型(神经网络):从入门到精通!
“学习一门技术,先找一套工具和理论研究下去;千万不要反复横跳,什么都想学”大模型作为未来重要的发展方向,很多人想学习大模型技术,但又苦于无从下手;而本公众号前前后后也写过一些怎么学习大模型技术的方法论;但大部分都是从应用的角度作为切入点。但是,有一个问题就是,如果你是一个技术从业者,想学习和设计一款属于自己的大模型,应该怎么做?设计一个自己的大模型大模型作为一门快速发展的新型技术,其理论与实现也是
- 认识Jacobian
一碗姜汤
统计学习线性代数矩阵
Jacobian(雅可比矩阵)是数学中用于描述多元函数在某一点处导数的重要概念,广泛应用于微积分、微分几何、数值分析等领域。以下从定义、数学表达、几何意义、应用场景等方面详细解析:一、定义与数学表达1.基本定义若有一个从欧式空间Rn\mathbb{R}^nRn到Rm\mathbb{R}^mRm的多元函数:f:Rn→Rmf:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^mf:Rn→Rm,其分量
- numpy -- np.concatenat 学习笔记
qq_43632431
numpy笔记python
np.concatenate是NumPy中用于连接数组的函数。以下是详细说明:基本语法numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None,dtype=None)参数说明arrays:要连接的数组序列(元组或列表)axis:连接轴的方向,默认为0在NumPy中,axis指定了操作的维度方向:axis=0:第一个维度(行方向)axis=1:第二个维度(列方向)a
- EtherCAT工业实时以太网深度解析:从高速控制到智能互联的技术革命
AI_DL_CODE
EtherCAT工业实时以太网运动控制分布式时钟TSN工业互联网机器人控制
摘要:本文系统阐述EtherCAT(以太网控制自动化技术)在工业自动化中的战略地位与技术实现,揭示其作为高速实时通信协议的核心优势。通过微秒级响应、纳秒级同步及灵活拓扑等特性,EtherCAT在机器人、高端装备等场景中占据主导地位。文中结合多轴运动控制、跨协议集成等典型应用,提供从分布式时钟配置到故障诊断的完整代码示例,并解析TSN融合、AI驱动等未来演进方向。实测数据表明,EtherCAT可使控
- PowerLink工业实时以太网深度解析:开源生态下的硬实时通信技术革命
摘要:本文系统阐述PowerLink(EthernetPOWERLINK)在工业自动化中的战略定位与技术实现,揭示其作为开源实时以太网协议的核心优势。通过微秒级响应、灵活拓扑及开源生态等特性,PowerLink在运动控制、过程控制等领域占据独特地位。文中结合高速灌装、多轴机器人等典型场景,提供从网络配置到安全逻辑的完整代码示例,并解析TSN融合、AI驱动等未来演进方向。实测数据表明,PowerLi
- 深度学习:梯度下降法
数字化与智能化
人工智能深度学习深度学习梯度下降法
一、梯度的概念(1)什么是梯度梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn),其梯度是一个由函数偏导数组成的向量,其梯度表示为:Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中,∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
- 历史轨迹组件性能优化方案
欧阳天羲
性能优化前端
针对历史轨迹组件的性能优化,可从数据处理、渲染策略、内存管理和交互优化四个方面入手。以下是具体的优化方向和实现方案:一、数据处理优化1.轨迹数据抽稀算法原理:在不影响轨迹整体形状的前提下,减少轨迹点数量实现方案:采用Douglas-Peucker算法实现轨迹抽稀提供抽稀精度参数,根据地图缩放级别动态调整示例代码://轨迹抽稀函数exportconstsimplifyTrajectory=(poin
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- Android 控件 - gravity 属性与 layout_gravity 属性
我命由我12345
Android-简化编程androidjavajava-ee安卓android-studio开发语言androidstudio
一、gravity属性1、基本介绍gravity属性用于控制View内部的内容的对齐方式作用对象是View内部的内容,例如,文本、子View等常用值说明left水平方向左对齐right水平方向右对齐start水平方向左对齐(RTL)end水平方向右对齐(RTL)top垂直方向顶部对齐bottom垂直方向底部对齐center_horizontal水平方向居中center_vertical垂直方向居中
- [Git] 如何进行版本回退
DevKevin
Gitgitelasticsearch大数据
版本控制系统最重要的能力之一,就是能够轻松地在项目的不同历史版本之间切换。有时,你可能发现最近的修改引入了严重问题,或者需要回到之前的某个节点重新开始。这时,“版本回退”功能就派上用场了。版本回退:反方向的钟~~Git提供了强大的版本回退(或称为“重置”)功能,让你能够将项目状态恢复到历史上的任意一个提交点。执行版本回退的命令是gitreset。要理解gitreset,关键在于认识到它主要做了两件
- 【机器学习第二期(Python)】优化梯度提升决策树 XGBoost
WW、forever
深度学习原理及代码实现机器学习python决策树
优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想:改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考梯度提升决策树GBDT的原理及Python代码实现可参考另一博客-【机器学习第一期(Python)】梯度提升决策树GBDT。XGBoost(ExtremeGrad
- 【深度学习解惑】训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸?
训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸?1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)是处理序列数据的核心模型,但在训练过程中面临两大挑战:梯度消失(GradientVanishing)和梯度爆炸(GradientExplosion)。梯度消失导致长距离依赖难以学习(如文本中相距50个词的关联),而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出(NaN值)。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
- 代码随想录|图论理论基础
1.图的种类(有向图和无向图)有向图:图中边有方向无向图:图中边无方向加权有向图:图中边是有权值和方向的,无向图也是如此2.度(无向图中有几条边连接该节点,该节点就有几度)出度:从该节点出发的边的个数入度:指向该节点边的个数3.连通性(在图中表示节点的联通情况,我们称之为连通性)连通图:在无向图中,任何两个节点都是可以到达的(可以借助其他节点)非连通图:有节点不能到达其他节点强连通图:在有向图中,
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
图论算法
98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D