- Gemini vs DeepSeek：Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
charles666666
transformer架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言：从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构，但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野，帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础，其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系，但也是GP
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念，如词嵌入、循环神经网络等，并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理，结合Python代码进行详细
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
- 量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带，用小学生都能听懂的语言解释复杂概念，再通过手把手的TensorFlow实战案例，教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发，揭示深度学习如何像"超级分析
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
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SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词：SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要：本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念，然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着，通过实际代码示
- ResNet：深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet
t0_54manong
大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
- 开源人工神经网络库（OpenANN）
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN（OpenANN，OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势
AI大模型应用之禅
人工智能tensorflowpythonai
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 【零基础学AI】第30讲：生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
1989
0基础学AI人工智能生成对抗网络神经网络python机器学习近邻算法深度学习
本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐（可大幅加速训练）前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN？GAN就像
- 10、 量子神经网络：从理论到实践
安检
量子神经网络PennyLaneQiskit
量子神经网络：从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNNs）是量子计算与经典机器学习相
- 深度神经网络课程设计：从理论到实践
Vita Libre
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度神经网络是深度学习预测的核心技术，本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务，包括图像识别和自然语言处理。学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程，并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。1.深度神经网络定义和在深度学习预测中的角色深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）是深
- 深度学习基础与应用：从理论到实战
创新工场
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度学习是人工智能的核心分支，通过模拟人脑神经网络处理大量数据以执行复杂任务。Python因其简洁性和强大的库支持成为深度学习研究的首选语言。本文概述了深度学习基础概念、核心算法、Python框架，并假设了一个包含教程、示例代码、数据集、交互式学习环境、性能评估指标和进阶主题的“deep-learning-study-main”压缩包内容，旨在帮助学习者深入理
- 深层神经网络：原理与传播机制详解
网安spinage
深度学习神经网络人工智能机器学习深度学习
网络架构概述本文探讨的深层神经网络结构如下：输入层：3个神经元第一隐藏层：5个神经元第二隐藏层：5个神经元第三隐藏层：3个神经元输出层：1个神经元输出层隐藏层3隐藏层2隐藏层1输入层输出神经元3.1神经元3.2神经元3.3神经元2.1神经元2.2神经元2.3神经元2.4神经元2.5神经元1.1神经元1.2神经元1.3神经元1.4神经元1.5输入1输入2输入3数学符号定义符号含义维度XXX输入数据3
- 【深度学习】【入门】Linear和flatten
学习中的阿陈
深度学习人工智能
1.Linear1.Linear的概念Linear层，通常也被称为全连接层，是神经网络中一种经典且基础的层结构。它的核心特点是每一个神经元都与上一层的所有神经元相连接，这种全连接的方式使得信息能够在层与层之间充分传递和整合2.Linear层的作用Linear层在神经网络中主要承担着特征整合与输出映射的重任。在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后，Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合，
- SUNDAE-一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3DGS模型
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3DGS剪枝3d算法
清华大学人工智能产业研究院、伦敦帝国理工学院、北京航空航天大学、北京理工大学、中国科学院大学、香港中文大学（深圳）、中国电信人工智能研究院（TeleAI）EVOL实验室的研究人员联合推出了一种新的3D场景表示方法-SUNDAE，它通过一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3D高斯溅射（3DGaussianSplatting，简称3DGS）模型，同时使用神经网络补偿来保持渲染质量。项目主页：SUND
- 粒子群算法的原理与实现示例
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人工智能算法粒子群算法群体智能优化算法
粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出，其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体（粒子）的运动和信息交互，在解空间中搜索最优解，具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
- MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建
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matlab超分辨率重建开发语言
SRCNN代码实现。该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN/Set14/barbara.bmp,1244214SRCNN/Set14/bridge.bmp,263222SRCNN/Set14/coastguard.bm
- 【零基础学AI】第33讲：强化学习基础 - 游戏AI智能体
1989
0基础学AI人工智能游戏transformer分类深度学习神经网络
本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程（第1-8讲）基本数学概念（函数、导数）神经网络基础（第23讲
- Tesla的FSD 架构设计
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智能驾驶汽车人工智能FSD
特斯拉的FSD（完全自动驾驶）架构设计以端到端神经网络为核心，结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代，形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析：一、硬件架构：从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC，包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU（合计73.7TOPS算力）和Mali-G71GPU，支
- LSTM 论文（Hochreiter & Schmidhuber, 1997）精读（三）
文章：SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber;LongShort-TermMemory.NeuralComput1997;9(8):1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork（已有研究），这是论文对以往方法的一个评述，总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习、尤其是长时依赖
- 从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到，神经网络是通过全连接层对输入做降维处理，将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维，在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式，这里是把5×5×3的权重矩阵（也叫卷积核）向量
- 视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用
原文链接：https://tecdat.cn/?p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息？在为客户完成服装零售行业的图像识别时，这一问题尤为突出。追溯图像识别技术的发展，早期依赖人工设计特征，如边缘检测、纹理分析等，效率低下且适
- Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
- 【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能神经网络深度学习aiAI编程
一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈，使深度学习成为可能。为什么需要反向传播？参数规模爆炸：现代神经网络有数百万至数十亿参数手动计算不可行：复杂网络梯度计算量指数级增长高效优化需求：梯度下降算法需要精确的梯度计算二、前向传播与反向传播对
- Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例
nantangyuxi
Python算法神经网络python人工智能深度学习目标检测机器学习
目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1提升她变量回归预测精度...2优化模型训练效率...2python复制ikmpoxtos#操作系统接口，用她环境管理和文件操作ikmpoxtqaxnikngs#警告管理模块，控制运行时警
- 一文读懂 Sigmoid 与 Hard Sigmoid 激活函数：从原理到量化部署
算法自动驾驶
在神经网络训练与部署中，激活函数扮演着关键角色，不仅影响模型训练过程，也直接决定了模型部署到实际设备后的性能表现。本文将介绍两种常用激活函数：Sigmoid和HardSigmoid，全面对比它们的原理、优缺点、应用场景，并提供实际代码示例，帮助你更好地理解与使用它们，尤其是在量化和嵌入式设备部署场景中。一、Sigmoid与HardSigmoid简介1.1Sigmoid激活函数介绍Sigmoid激活
- Python打卡DAY36
DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块。在自定义网络时，通常会重写此方法来定义网络的结构。细节解释：在__init__方法中，可以定义各种层，如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块，方便后续管理。impo
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式，通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求，当在某一层满足条件时，请求将被处理，当请求到最高层仍未满足时，则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内，会被相应的处理，如果超出链条的责任范围外，请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果：
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的，而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合，下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容： &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错，错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时，因为存在大量的jsp页面，所以在编译的时候会生成很多的.class文件，.class文件是都会被加载到jvm的方法区中，如果要加载的class文件很多，就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat，在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧，crm今天才完了。主要是接触了几个新技术：
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的，都是界面层的框架，用起来也不难。思路和struts不太一样，传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊，当然springmvc也很顺手，不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
．在spring的配置文件中 applicationContent.xml，hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈（stack）：主要保存基本类型（或者叫内置类型）（char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean）和对象的引用，数据可以共享，速度仅次于 * 寄存器（register），快于堆。堆（heap）：用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件（增删改查等基本语句)，dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中，其它项目工程中通过jar包来引用 ，并通过"继承"为基础的sqlmap文件，dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据，EhCache提供了类似Hibernate的查询API，可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询，需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架，由Celtix + XFire这两门经典的框架合成，是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（Code First）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用，同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型，正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项：
两个值或者对象能通过=== （恒等） 的比较
两个值或者对象是同样类型，并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博：http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目：输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中，使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自：http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择，对另一些问题来说，选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂，其实挺简单的：
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件：”uid=10″。其中:uid是一个占位符，在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值；
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了，这里几乎包括了所有的快捷键了，希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签，并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux，需要在linux上安装vncserver，并开启vnc服务，同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows，需要在linux上安装rdesktop，同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍，以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下：
1） 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程：
Ajax
03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。
彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口，有两种实现：IoAcceptor和IoConnector；其中IoAcceptor是针对Server端的实现，IoConnector是针对Client端的实现；IoService的职责包括：
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时，出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态，而且被lock了，所以必须先关闭占用的session。
step1，查看被lock的session：
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number：就是数字值，包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象，不用多说function:我们熟悉的方法，也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析：
示例：
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class，实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l
