ruyingcai666666
ruyingcai666666

self-attention、transformer、bert理解

参考李宏毅老师的视频 https://www.bilibili.com/video/BV1LP411b7zS?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=c67a2725ac3ca01c38eb3916d221e708
self-attention、transformer、bert理解_第1张图片
一个输入，一个输出，未考虑输入之间的关系！！！
self-attention、transformer、bert理解_第2张图片
在这里插入图片描述

self-attention考虑输入之间的关系，关于a1的输出b1的计算方法如上图所示，如此类推计算b2，b3，b4，合并考虑整体计算公式如下图所示，就是找出Wq，Wk和Wv。
self-attention、transformer、bert理解_第3张图片
multi-head attention：
self-attention、transformer、bert理解_第4张图片
transformer：
self-attention、transformer、bert理解_第5张图片
self-attention、transformer、bert理解_第6张图片
cross attention：
self-attention、transformer、bert理解_第7张图片

你可能感兴趣的:(transformer,bert,深度学习)

  • 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架 Allen_Lyb 医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
    医疗AI：从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天，医疗人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”，医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经，医疗AI的应用多集中在某一特定环节，比如利用深度学习算法分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率，但随着医疗行业对AI技术
  • 大型语言模型的智能本质是什么 ZhangJiQun&MXP 教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统，数据驱动的语言模拟系统，其价值在于高效处理文本任务（如写作、翻译、代码生成），而非真正的理解与创造大型语言模型（如GPT-4、Claude等）的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统，其核心能力源于对语言规律的深度学习，但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析：一、智能本质的核心特征统
  • 深度学习超参数优化（HPO）终极指南：从入门到前沿
    摘要：在深度学习的实践中，模型性能的好坏不仅取决于算法和数据，更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化（HyperparameterOptimization,HPO）的综合性指南，旨在带领读者从最基础的概念出发，系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法，并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者，都能从中获得宝贵的见解。第一部分：夯实基础——HPO的核心概念1
  • 天文图像处理：星系分类与天体定位 xcLeigh 计算机视觉CV图像处理分类人工智能AI计算机视觉
    天文图像处理：星系分类与天体定位一、前言二、天文图像处理基础2.1天文图像的获取2.2天文图像的格式2.3天文图像处理的基本流程三、天文图像预处理3.1去噪处理3.2平场校正3.3偏置校正四、星系分类4.1星系的分类体系4.2基于特征提取的星系分类方法4.3基于深度学习的星系分类方法五、天体定位5.1天体坐标系统5.2基于星图匹配的天体定位方法5.3基于深度学习的天体定位方法六、总结与展望致读者一
  • 深度学习——CNN（3） 飘涯
    前言：前面介绍了最基本的Lenet，下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图：从图中可以看出，采用双gpu训练增加LRN归一化层：本质上，这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
  • HW prefetcher之CDP(Content-Directed Data Prefetching) Chip Design xPUChipDesignCPUGEM5
    CDP是Content-DirectedDataPrefetching的缩写，它基于RobertCooksey和StephanJourdan提出的"Stateless,Content-DirectedDataPrefetchingMechanism"论文实现。是一种内容导向的数据预取机制，CDP通过分析内存中的数据内容来识别可能的指针，当识别到指针时，它会预取指针指向的内存地址。CDP使用VPN表
  • 黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模 强化学习曾小健 #AI商业/产品/投融资前沿#LLM大语言模型transformer深度学习人工智能
    黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者（NikiParmar因故临时未能出席）参与圆桌论坛的讨论，这是Transformer团队首次在公开场合集体亮相。2017年，八位在谷歌工作的AI科学家发表了一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》
  • 微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革 MicroTech2025 量子计算算法神经网络
    随着量子计算和机器学习的迅猛发展，企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下，微算法科技（NASDAQ:MLGO）成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法，突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、
  • 英伟达Triton 推理服务详解 leo0308 基础知识机器人Triton人工智能
    1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer（简称Triton，原名NVIDIATensorRTInferenceServer）是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器，专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台，能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化，即将训练好的模型通过
  • Java NLP炼金术：从词袋到深度学习，构建AI时代的语言魔方 墨夶 Java学习资料人工智能java自然语言处理
    一、JavaNLP的“三剑客”：框架与工具链1.1ApacheOpenNLP：传统NLP的“瑞士军刀”目标：用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战：文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器（基于词袋模型）importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
    LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
    LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
  • 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能QualcommSNPE
    目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
  • 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
    介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
  • 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
  • 【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录ai人工智能AI编程python
    引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
  • Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践 skywalk8163 人工智能embedding人工智能服务器
    nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现
  • NumPy-@运算符详解 GG不是gg numpynumpy
    NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码：符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法：二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组：批次矩阵运算4.广播机制：灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景：从基础到高阶1.深度学习
  • NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录 macken9999 自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
    1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
  • 解决 Python 包安装失败问题：以 accelerate 为例
    在使用Python开发项目时，我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天，我们就以accelerate包为例，详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章，你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包，以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时，我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而，当我运行以下命令时：bash复制pipins
  • LLamaFactory 微调Qwen-VL-3B时报错TypeError: argument of type ‘NoneType‘ is not iterable 闲云野鹤01 大模型linux视觉检测transformer
    LLamaFactory微调Qwen-VL-3B时报错如下：TypeError:argumentoftype'NoneType'isnotiterable修改方式如下所示：进入\src\llamafactory文件夹，打开cli.py文件在文件头添加如下语句fromtransformersimportmodeling_utilsifnothasattr(modeling_utils,"ALL_PA
  • 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变 熊猫钓鱼>_> 神经网络rnntransformer
    1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
  • 如何使用Python实现交通工具识别
    如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型（来自ImageNet数据集）集成图像增强预处理技术（随机裁剪、旋转、翻转等）采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
  • Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】 一键难忘 pythonopencv开发语言
    文章目录PythonOpenCV从入门到精通1.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测5.2目标跟踪5.3深度学习与OpenCVPythonOpenCV从入门到精通【文末送书】PythonOpenCV从入门到精通OpenCV(Ope
  • 第八周 tensorflow实现猫狗识别 降花绘 365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
    本文为365天深度学习训练营内部限免文章（版权归K同学啊所有）**参考文章地址：[TensorFlow入门实战｜365天深度学习训练营-第8周：猫狗识别（训练营内部成员可读）]**作者：K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch（）3、了解tqdm，并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
  • 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型 程序员Gloria Python超入门TensorFlowpython
    深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
  • AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路
    AI在垂直领域的深度应用：医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域：AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术，已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析，辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如，GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中，误检率比人类专家低9.4%；中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析，为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
  • 目前主流图像分类模型的详细对比分析 @comefly 闲聊linux运维服务器
    以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析，结合性能、架构特点及应用场景进行整理：一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失，支持超深网络（如ResNet-152）76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches，用标准Transforme
  • 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&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他