- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 E 题 交通流量管控 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(不代写论文请勿盲目订阅)数学建模2024数学建模国赛2024数学建模国赛E题2024高教社杯
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!随着城市化进程的加快、机动车的快速普及,以及人们活动范围的不断扩大,城市道路交通拥堵问题日渐严重,即使在一些非中心城市,道路交通拥堵问
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 D 题 反潜航空深弹命中概率问题 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(持续更新耐心等待)数学建模数学建模国赛2024数学建模国赛2024年高教社杯D题matlabpython
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- AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
AI大模型应用之禅
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
AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- 人工智能深度学习入门指南
白猫a~
编程深度学习人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支,已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够处理和分析海量的数据,从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
- 人工智能深度学习发展历程-纪年录
犟小孩
技术文档计算机视觉
前言为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之,我做了如下表格。时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林2010ReLUrelu激活函数,解决梯度消失2012Dro
- 【NLP冲吖~】〇、NLP(自然语言处理、大纲)
漂泊老猫
自然语言处理NLP自然语言处理人工智能
0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术,是人工智能深度学习领域的一项重要分支,去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。随着计算机算力的不断提升,自然语言处理技术近年来发展迅速,有代表模型BERT和GPT等;应用场景有chatbot、知识图谱、情感分析等。自然语言是与机器语言相对的一个概念,它是指人类在一定条件下自然形成和使用的口头或书面的语言,如汉语、英语、法
- 深度学习十年感悟,从入门到放弃
Ada's
Latex科研码上生活反思觉悟深度学习人工智能
写这篇在此主要是对自己对未来的思考和探索,绝没有指导和影响大家意思,我要准备放弃深度学习算法应用和研究去从事下一代操作系统和模拟信号处理芯片方面工作,主要是为自己以后事业机器人领域做点储备。14年左右从Octave及Matlab数学建模开始入门人工智能深度学习领域。当时情况是13年底我请教前辈后,在思考我们专业的未来是交通调度那么就是通信调度,最厉害的行业内也就是统计分析之类的很多体力性加上初步的
- 【ArcGIS Pro微课1000例】0046:深度学习--汽车检测
刘一哥GIS
《ArcGISarcgis深度学习汽车ArcGISpro人工智能
本实验讲述ArcGISPro中人工智能深度学习应用之–汽车检测。文章目录一、学习效果二、工具介绍三、案例实现四、注意事项一、学习效果采用深度学习工具,可以很快速精准的识别汽车。案例一:案例二:下面讲解GIS软件实现流程。二、工具介绍该案例演示的是ArcGISPro中深度学习工具中的【使用深度学习检测对象】,应用的模型是汽车检测模型CarDetection_USA.dlpk,大家可以从配套的实验数据
- PyTorch深度学习原理与实现
slience_me
机器学习深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习原理与实现1.引言深度学习发展历程感知机网络(解决线性可分问题,20世纪40年代)BP神经网络(解决线性不可分问题,20世纪80年代)深度神经网络(海量图片分类,2010年左右)常见深度神经网络:CNN、RNN、LSTM、GRU、GAN、DBN、RBM……深度应用领域计算机视觉语音识别自然语言处理人机博弈深度学习、机器学习以及人工智能深度学习VS传统机器学习深度神经网络VS浅
- 亚马逊云AI大语言模型应用下的创新Amazon Transcribe的使用
lqj_本人
推广人工智能语言模型自然语言处理
Transcribe简介语音识别技术,也被称为自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,简称ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年,直到2009年,Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中,语音识别才取得了巨大突破。AmazonTranscribe是一项自动语音识别(AS
- 第五章:人工智能深度学习教程-人工神经网络(第一节-人工神经网络及其应用)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理知识图谱生成对抗网络
当您阅读这篇文章时,您体内的哪个器官正在思考这个问题?当然是大脑啦!但你知道大脑是如何运作的吗?嗯,它有神经元或神经细胞,它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接收来自外界的感觉输入并进行处理,然后提供可能作为下一个神经元的输入的输出。这些神经元中的每一个都通过突触以复杂的排列方式与其他神经元相连。现在,您想知道这与人工神经网络有什么关系吗?嗯,人工神经网络是根据人脑中的神经元建模的。让我们详
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第四节-深入理解激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘计算机视觉自然语言处理
什么是激活函数?在人工神经网络中,节点的激活函数定义了该节点或神经元对于给定输入或一组输入的输出。然后将该输出用作下一个节点的输入,依此类推,直到找到原始问题的所需解决方案。它将结果值映射到所需的范围,例如0到1或-1到1等。这取决于激活函数的选择。例如,使用逻辑激活函数会将实数域中的所有输入映射到0到1的范围内。二元分类问题的示例:在二元分类问题中,我们有一个输入x,比如一张图像,我们必须将其分
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第二节-ANN 中激活函数的类型)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言机器学习计算机视觉自然语言处理
生物神经网络以人工神经网络的形式建模,其中人工神经元模拟生物神经元的功能。人工神经元如下图所示:人工神经元的结构每个神经元由三个主要部分组成:一组“i”个突触,其权重为wi。信号xi形成具有权重wi的第i个突触的输入。任何权重的值都可以是正值或负值。正权重具有非凡的效果,而负权重对求和点的输出具有抑制作用。输入信号的求和点由相应的突触权重加权。因为它是加权输入信号的线性组合器或加法器,所以求和点的
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习开发语言pytorch机器学习自然语言处理语音识别
在本文中,我们将了解PyTorch激活函数。目录什么是激活函数以及为什么使用它们?Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数:Python3LeakyReLU激活函数:Python3S形激活函数:Python3Tanh激活函数:Python3Softmax激活函数:Python3什么是激活函数以及为什么使用它们?激活函数是Pytorch的构建块。在讨论激活函数的类型之前,让我们首先了解人脑中神经
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第一节-激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言自然语言处理计算机视觉机器学习
简单来说,人工神经元计算其输入的“加权和”并添加偏差,如下图所示的净输入。从数学上来说,现在净输入的值可以是从-inf到+inf之间的任何值。神经元并不真正知道如何绑定到值,因此无法决定激发模式。因此激活函数是人工神经网络的重要组成部分。他们基本上决定神经元是否应该被激活。因此它限制了净输入的值。激活函数是一种非线性变换,我们在将输入发送到下一层神经元或将其最终确定为输出之前对输入进行非线性变换。
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第三节-Tensorflow 中的多层感知器学习)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络
在本文中,我们将了解多层感知器的概念及其使用TensorFlow库在Python中的实现。多层感知器多层感知也称为MLP。它是完全连接的密集层,可将任何输入维度转换为所需的维度。多层感知是具有多个层的神经网络。为了创建神经网络,我们将神经元组合在一起,以便某些神经元的输出是其他神经元的输入。神经网络和TensorFlow的简单介绍可以在这里找到:神经网络TensorFlow简介多层感知器有一个输入
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘自然语言处理语言模型
你有没有想过建造大脑之类的东西是什么感觉,这些东西是如何工作的,或者它们的作用是什么?让我们看看节点如何与神经元通信,以及人工神经网络和生物神经网络之间有什么区别。1.人工神经网络:人工神经网络(ANN)是一种基于前馈策略的神经网络。之所以这样称呼,是因为它们不断地通过节点传递信息,直到到达输出节点。这也被称为最简单的神经网络类型。ANN的一些优点:无论数据类型如何(线性或非线性),都能够学习。人
- 合工大《数字媒体技术》课程调研报告-视频伪造
晓宜
媒体音视频人工智能
2022年《数字媒体技术》课程调研报告“视频伪造”技术调研日期:2022.10.01调研报告摘要众所周知,人工智能正迎来第三次发展浪潮,它既给社会发展带来了巨大机遇,同时也带来了诸多风险,人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作为人工智能深度学习领域的一个分支,Deepfake(深度伪造)技术在近几年迅速兴起,为国家间的政治抹黑、军事欺骗、经济犯罪甚至恐怖主义行动等提供了新工
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理集成学习迁移学习
要指定所有层按顺序连接的神经网络的架构,请直接创建层数组。要指定层可以有多个输入或输出的网络架构,请使用LayerGraph对象。使用以下函数创建不同的图层类型。输入层:功能描述图像输入层将图像输入网络应用数据标准化序列输入层将序列数据输入到网络。可学习层:功能描述卷积2d层对输入应用滑动过滤器。它通过沿输入垂直和水平移动滤波器并计算权重和输入的点积,然后添加偏差项来对输入进行卷积。转置Conv2
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘自然语言处理目标检测
让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络(BPN)上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。它包含三层,输入层有两个神经元x1和x2,隐藏层有两个神经元z1和z2,输出层有一个神经元yin。现在让我们写下每个神经元的权重和偏差向量。注:权重是随机取的。输入层:i/p–[x1x2]=[01]这里,由于它是输入层,因此仅存在
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)
geeks老师
人工智能深度学习python开发语言AI编程深度学习机器学习人工智能自然语言处理
本文旨在从头开始实现深度神经网络。我们将实现一个深度神经网络,其中包含一个具有四个单元的隐藏层和一个输出层。实施将从头开始,并实施以下步骤。算法:1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构:模型架构如下图所示,其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数,而输出层(即分类问题)使用sigmoi
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理生成对抗网络语言模型
在本文中,我们将了解单层感知器及其使用TensorFlow库在Python中的实现。神经网络的工作方式与我们的生物神经元的工作方式相同。生物神经元的结构生物神经元具有三个基本功能接收外部信号。处理信号并增强是否需要发送信息。将信号传递给目标细胞,目标细胞可以是另一个神经元或腺体。同样,神经网络也能发挥作用。机器学习中的神经网络什么是单层感知器?它是最古老且最早引入的神经网络之一。它是由弗兰克·罗森
- 第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习机器学习图搜索算法生成对抗网络视觉检测自动驾驶
人工智能基本上是通过一组规则(算法)将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合:“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西,“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器(计算机)模仿人脑及其思维能力的研究”。人工智能侧重于3个主要方面(技能):学习、推理和自我纠正,以获得尽可能最大的效率。机器学习:机器学习基本上是一种研究/过程,它使系统(计算机)能够通过其拥
- 第二章:人工智能深度学习教程-深度学习简介
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习数据挖掘机器学习神经网络自然语言处理语音识别
深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个分支。它能够学习数据中的复杂模式和关系。在深度学习中,我们不需要显式地对所有内容进行编程。近年来,由于处理能力的进步和大型数据集的可用性,它变得越来越流行。因为它基于人工神经网络(ANN),也称为深度神经网络(DNN)。这些神经网络的灵感来自于人脑生物神经元的结构和功能,它们旨在从大量数据中学习。深度学习是机器学习的一个子领域,涉及使用神经网络来建模和解决
- 人工智能与深度神经网络,人工智能人工神经网络
「已注销」
人工智能dnn机器学习神经网络
人工智能中神经网络训练过程谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创人工智能深度学习的基础知识?在提及人工智能技术的时候,对于深度学习的概念我们就需要了解,只有这样才能更加容易理解人工智能的运行原理,今天,昆明电脑培训就一起来了解一下深度学习的一些基础知识写作猫。首先,什么是学习率?学习率(LearningRate,LR。常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重
- 第990期机器学习日报(2017-06-04)
ai100_ml
机器学习日报2017-06-04机器学习、深度学习研究者10张速查表@网路冷眼ACL2017杰出论文公布,国内四篇论文入选@机器之心Synced如何解释机器学习模型和结果@wx:全球人工智能深度学习多任务学习综述@wx:全球人工智能亚马逊AI博客:用机器学习自动调优数据库管理系统@网路冷眼@好东西传送门出品,由@AI100运营,过往目录见http://ml.memect.com订阅:关注微信公众号
- 开篇:百花齐放,百家争鸣
静电屏蔽
生死无门,福自己造。2018新春伊始,自媒体的春天也跟随而来。回顾2017年,这是神奇的一年!直播迎来黄金时代,人工智能深度学习充斥人们的视野,虚拟货币席卷全球,区块链爆发,游戏电竞迎来吃鸡时代,国内巨头动作频繁,首富几经易主,共享经济大行其道,还有太多太多。注定过去的一年是划时代的纪元,此前从未见过如此热闹的互联网生活!百度移动端布局以搜索为入口,成效可喜。过去巨头们拼的是平台,硬件,技术,哪知
- 初识人工智能
熊子豪
姓名:熊子豪学号:19011210143转载自https://blog.csdn.net/Harpoon_fly/article/details/84074645【嵌牛导读】我们正处在深度学习的时期,把握住机会在人工智能深度学习还未大量爆发的时期,多了解学习下,让自己跟进时代的步伐,当然未来的强化学习更是最主要的方向,技术更新迭代,你做好准备了么?【嵌牛鼻子】人工智能。【嵌牛提问】什么是人工智能,
- 人工智能深度学习,100天掌握所有人工智能深度学习 –第二章:( 第 1 – 10 天第一节线性代数-线性方程组)
wly476923083
人工智能人工智能深度学习线性代数机器学习深度学习神经网络自然语言处理数据挖掘目标检测
矩阵的迹:设A=[aij]nxn是n阶方阵,则对角元素之和称为矩阵的迹,记为tr(A)。tr(A)=a11+a22+a33+……….+ann矩阵迹的性质:设A和B为任意两个n阶方阵,则tr(kA)=ktr(A)其中k是标量。tr(A+B)=tr(A)+tr(B)tr(AB)=tr(A)-tr(B)tr(AB)=tr(BA)线性方程组的解:线性方程可以有三种可能的解:没有解决方案独特的解决方案无限解
- 人工智能深度学习,100天掌握所有人工智能深度学习 –第一章: 初学者完整指南(持续更新)
wly476923083
人工智能人工智能深度学习决策树算法机器学习深度学习人工智能数据库神经网络
它涉及开发可以自动从数据中学习模式和见解的算法,而无需显式编程。近年来,随着企业发现机器学习在推动创新、改进决策和获得竞争优势方面的潜力,机器学习变得越来越受欢迎。就业行业中的机器学习如果您有兴趣从事机器学习职业,您可能想知道您可以选择的薪水和职业选择。机器学习专业人士的需求量很大,并且可以获得有竞争力的薪水。根据Glassdoor的数据,美国机器学习工程师的平均基本工资约为每年114,000美元
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&