- 嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8
数贾电子科技
嵌入式人工智能应用人工智能逻辑回归算法
逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是
- 机器学习课程的常见章节结构
zhangfeng1133
机器学习分类学习
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
- 机器学习—逻辑回归
60岁的程序猿
1024程序员节机器学习逻辑回归人工智能算法
本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限,内容可能有些许错误。如有错误,请发在评论区。目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题4.1、一对多(
- 机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习人工智能深度学习目标检测pythonpytorch
第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.2.1对目标函数求
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被自己蠢哭了
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过拟合处理方法:早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法:以不同的初始值来训练网络,最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果,从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中,接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低,从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同,随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是,即使陷入局部
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
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黑白交界
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什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
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- 用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)
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yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差(MSE)标量形式:E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
- 随机梯度下降一定会收敛么?
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1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
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在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
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一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- 用大模型学大模型02-数学基础 微积分
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https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念:导数(尤其是偏导数)、梯度、链式法则;积分与最优化(如梯度下降法的数学推导)给我一个入门级的完整教程和实例好吧,我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则,还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系,然后结
- 【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础
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先验是“知识”,是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容,其中知识性、结论性的内容偏多,也加入了点个人见解。目录:5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习,本质上是复杂函数的拟合,即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy,这不就是求一个函数的拟合嘛?线性回归是比较简单的,从高代、概率论就可以理解,甚
- 《探秘Hogwild!算法:无锁并行SGD的神奇之路》
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在深度学习和机器学习的领域中,优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降(SGD)的创新方法,受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!算法是如何实现这一壮举的。基础原理铺垫随机梯度下降(SGD)算法是基于梯度下降算法产生的常见优化算法。其目标是优化损失函数,通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度,然后向梯度的反方向更新,不断迭代以获
- 9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解
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由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序,这个程序里面由学习率,有损失函数,有梯度下降,权重更新。一、我们先来讲一下损失函数,e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn:预测值ture:真实值e_dn:损失值我们在第7章说了,我们的预测值和真实值相差越小(也就是损失值越小),说明我们模型训练的越好。这个也是我们进行模型训练的原因。我们使用
- 《深度解析:批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》
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在机器学习和深度学习的领域中,梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。而批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)是梯度下降算法的三种常见变体,它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。原理与计算方式批量梯度下降(BGD):BGD在每次迭代时,都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度,然后根据梯度更新模型参数。例如,若训练集中有1000个样本,那么每次迭代
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
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机器学习算法人工智能
1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
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算法机器学习线性回归学习人工智能
本教程的知识点为:机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例:鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例:鸢尾花种类预测1.8案例:鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2:预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线
- 第二章:10.1 高级优化算法 Adam
望云山190
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梯度下降的基本概念:梯度下降是一种优化算法,用于最小化成本函数J(w,b)。在每一步中,通过计算成本函数相对于参数w和b的梯度,并沿着梯度的反方向更新参数,来逐步接近成本函数的最小值。Adam算法的引入:Adam算法是一种改进的梯度下降算法,它能够自适应地调整每个参数的学习率。这意味着不同的参数可以有不同的学习率,而不是使用一个全局的学习率。如果一个参数(如wj或b)持续朝相同方向移动,Adam算
- AI学习专题(一)LLM技术路线
王钧石的技术博客
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阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
- 深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
旺仔喔喔糖
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系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性(回归)模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader深度学习笔记——pytorch解决多分类问题M
- 【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降
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StochasticGradientDescent(SGD)随机梯度下降IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(SGD)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc
- 从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法
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人工智能算法matlab
案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据,并通过梯度下降算法优化模型参数,动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度(℃)y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量(添加高斯噪声)%可视化数据figure;scatter(x
- 【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现(底层实现)
辰尘_星启
线性回归mxnet机器学习人工智能深度学习神经网络python
写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
知识鱼丸
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自定义数据集:继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集,并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型:继承nn.Module类,定义一个线性层,并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型:使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型:使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测:加载
- TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TensorFlow是谷歌大脑团队开发的开源机器学习库,广泛应用于深度学习、人工智能等领域。该压缩包提供了一个TensorFlow示例项目的源代码,涵盖了从基础操作到复杂模型的各种主题。文章将详细介绍TensorFlow的核心概念,如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示
- 《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
Lemon_wxk
深度学习
目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
- 对线性回归的补充——正规方程法
梦醒沉醉
数学基础线性回归机器学习
目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言 在单变量线性回归和多变量线性回归中,参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代,但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。2.单变量线性回归的解析解 模型:f(x)=wx+b\Largef(x)=wx+bf(x)=wx+b 优化目标:(w∗,b∗)=arg minw∗,b∗∑i=1m[yi−f(xi)]2=arg
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$