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一蓑烟雨紫洛
nlprnnlstmgrunlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响2、R
- 探索深度学习的奥秘:从理论到实践的奇幻之旅
小周不想卷
深度学习
目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:神经网络架构2.1前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)2.2卷积神经网络(CNN)2.3循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)2.4生成对抗网络(GAN)三、深度学习的魔法秘籍:算法与训练3.1损失
- 使用LSTM(长短期记忆网络)模型预测股票价格的实例分析
eeee~~
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一:LSTM与RNN的区别LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。在传统的RNN中,信息通过隐藏状态在时间步之间传递,但由于权重的重复应用,随着时间的推移,梯度可能会迅速减小或增大,导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”(gates)的机制
- 《自然语言处理 Transformer 模型详解》
黑色叉腰丶大魔王
自然语言处理transformer人工智能
一、引言在自然语言处理领域,Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)架构,完全基于注意力机制,在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前,RNN及其变体(如LSTM和GRU)是自然语言
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
zhangbin_237
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与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
- 李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记
Rrrrrr900
rnn深度学习神经网络pytorch循环神经网络python李沐
读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——对RNN进行预测
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythonrnn深度学习人工智能自然语言处理
目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型,接下来就可以对其进行预测:sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth
- 微积分在神经架构搜索中的应用
光剑书架上的书
深度强化学习原理与实战元学习原理与实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
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引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
- 深度学习算法——Transformer
fw菜菜
数学建模深度学习transformer人工智能数学建模pythonpytorch
参考教材:动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制,没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习,但现在已经推广到各种现代的深度学习中,例如语言、视觉、语音和强化学习领域。Transformer作为编码器-解码器架构的一个实例,其整体架构图在下图中展示。正如所见到的,Trans‐former是由编码器和解码器
- 【机器学习-神经网络】循环神经网络
刷刷刷粉刷匠
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在机器学习和深度学习的领域中,循环神经网络(RNN)作为一种处理序列数据的强大工具,已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。RNN能够有效地捕捉序列数据中的时序依赖关系,因此在自然语言处理、时间序列预测和语音识别等任务中发挥着至关重要的作用。本文将对RNN进行深入探讨,从其基本理论、工作原理到实际应用及代码实现,全面剖析RNN在现代机器学习中的应用价值。1.RNN基础理论1.1RNN概述循环神经网
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一、理论知识1.自动驾驶决策概述:自动驾驶决策层是系统的核心,负责根据感知层信息建立模型,分析并制定决策策略,控制车辆行驶。2.端到端深度神经网络:通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令,简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络(CNN):关键技术用于提取图像特征,包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络(RNN):处理序列数据,如车辆历史速度序列,用于建模时间序
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- AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化
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AI学习指南深度学习篇:门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据(如文本、时间序列等)方面展现出了强大的能力。门控循环单元(GRU)是循环神经网络(RNN)的一种变体,具有较为简单的结构和强大的性能。为了充分发挥GRU的潜力,调参和优化过程至关重要。本文将深入探讨GRU中的调参技巧、训练过程优化及避免过拟合的方法。一、门控循环单元(GRU)简介1.1GRU的结构GRU的结构相对简单,它利
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RNN及其变体RNN模型定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输出是一个,输出为N,应用场景:图片文本生成NVsM:输入和输出不等长,应用场景
- 《BERT基础教程:Transformer大模型实战》读书笔记
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概念BERT,BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,多Transformer的双向编码器表示法。RNN,recurrentneuralnetwork,循环神经网络。LSTM,longshort-termmemory,长短期记忆网络。NLI,Naturallanguageinference,自然语言推理。知识蒸馏(knowledged
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【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere!今天我们要来聊一聊LSTM(LongShort-TermMemory),一种非常流行的循环神经网络(RNN)变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天,我们将用类的方式来实现LSTM,并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM?LSTM是一种特殊的RNN,它通过引入“门”的机制,能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系
- 【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN:用股票价格预测一步步理解神经网络的演化
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【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色,但当面对时间序列数据时,例如预测股票价格,它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题,循环神经网络(RNN)被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测,我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
- 深度学习--RNN以及RNN的延伸
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循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类能够处理序列数据的神经网络,在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构,捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络(如全连接网络)不同,它具备一种时间维度上的“
- 深度学习学习经验——变换器(Transformer)
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变换器(Transformer)变换器(Transformer)是一种用于处理序列数据的深度学习模型,与循环神经网络(RNN)不同,它不依赖于顺序处理数据,而是依靠一种称为注意力机制(AttentionMechanism)的技术来捕捉序列中的依赖关系。Transformer的核心组件包括自注意力(Self-Attention)和多头注意力(Multi-HeadAttention),这些机制使Tra
- 深度学习--Transformer和BERT区别详解
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Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全摒弃了循环和卷积结构,依赖于自注意力机制和并行化的处理方式,极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
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循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种适合处理序列数据的神经网络,它能够利用历史信息来预测当前输出,适用于时间序列预测、自然语言处理等任务。RNN的关键在于它具有“记忆”功能,可以将前一时刻的信息传递到下一时刻。RNN的这种特性主要体现在它的隐藏状态(HiddenState)和时间步长(Time
- Transformer模型:Postion Embedding实现
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人工智能编程#python人工智能学习transformerembedding
GPT-4o(OpenAI)Transformer模型中的PositionEmbedding(位置编码)是用于在不使用循环神经网络的情况下捕捉序列数据的位置信息的一种方法。它允许模型获取输入序列中单词的位置信息,以便更好地理解其顺序。下面是一个简单的基于正弦和余弦函数的PositionEmbedding实现的例子,这种方法在原始的Transformer论文"AttentionisAllYouNee
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1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3新兴机器学习算法的探索与应用2.4️案例分析:机器学习在推荐系统中的应用3.深度学习:突破传统的限制3.1深度学习的起源与发展3.2卷积神经网络(CNN)的革新3.3循环神经网络(RNN)与自然语
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
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目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- Pytorch nn.Module
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一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数,用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类:Module:所有神经网络模型的基类,用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层,进行线性变换。Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层,分别对应简单RNN、长短时记忆网络(LSTM)、门
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- 【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现
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注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中,我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型,并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作。首先,我们读取周杰伦专辑歌词数据集:importtimeimportmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimport
- 【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn
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注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的,因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候,当前时间步也可能由后面时间步决定。例如,当我们写下一个句子时,可能会根据句子后面的词来修改句子前面的用词。双向循环神经网络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更
- 深度学习的进展
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深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得显著进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
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DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
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“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
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oracle
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一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
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J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
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jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
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February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
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tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S