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NDNPOMDFLR
深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 岭回归预测PM2.5
qianjinwang
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#-*-coding:utf-8-*-#@File:demo2.py#@Author:CJH#@Date:2019/4/9#@Software:PyCharm#@Desc:天气PM2.5预测importcsvimportnumpyasnpfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeltraining
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- Transformer 架构对比:Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析
m0_74823683
面试学习路线阿里巴巴transformer架构深度学习
1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
- 机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解
HappyAcmen
算法合集算法逻辑回归机器学习
一、什么是逻辑回归?逻辑回归并不是传统意义上的回归分析,而是一种用于处理二分类问题的线性模型。它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类,尽管名字中有“回归”二字,但它实际上是一种分类算法。简单来说,逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。二、逻辑回归的基本原理在讲原理之前,我们先来了解一下逻辑回归的数学基础。逻辑回归的核心是一个Logistic函数(或称为Sigmoid函数),它的公式如下
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
TrustZone_
ARM/Linux嵌入式面试c语言c++开发语言
自我介绍;针对项目:CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速;CNN模型CNN,即卷积神经网络,是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说,CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据,并将其转换为
- 大华测试笔试题_大华软件测试笔试题目 大华软件测试笔试题
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大华测试笔试题
软件测试工程师笔试试题首先,我不急于回答你的问题你先自己检查一下自己所说的话语中有没有错误,软件测试最关键在于是细心,认真。其次,你的问题1.你们是怎样进行回归测试的,一般进行几轮,具体说一下?2.你们一个项目总工要写多少用例?3.你知道一个项目代码有多大?4.你们公司的测试流程?5.在测试之前,你们干什么?6.测试计划中,你们项目经理是依据什么给你们分配任务的?7.你们的测试数据主要来自哪?8.
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
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摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 线性回归:从基础到进阶的全面解析
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大模型线性回归机器学习算法
线性回归:从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一,广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型,并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归?线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量(目标变量)与一个或
- 软件工程练习:模块化,单元测试,回归测试,TDD
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pythonjava编程语言人工智能大数据
这是《构建之法》实战教学的一部分。适合作为同学们的第二个程序作业。第一个程序作业:请看“概论”一章的练习,或者老师的题目,例如这个。作业要求:软件工程的作业越来越有意思了,我们在第一个作业中,用各种语言实现了一个命令行的四则运算小程序。我们看看如果要把我们的小程序升级为能稳定运行,解决用户问题的软件,应该怎么做。建议在做下面的题目的时候,采用结对编程的方式,在练习中,让同学们学会模块化编程,信息隐
- 【机器学习:二十六、决策树】
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1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点(Node):每个节点表示一个特定的决策条件。根节点(RootNode):树的起点,包含所有样本。分支(Branch):每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点(LeafNode):终止节点,表示最终的决策结果。优点直观可解释:
- 机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法
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一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
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难以触及的高度
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机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
- 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程
xiao5kou4chang6kai4
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专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- 通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现
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理解样条函数(SplineFunctions)是掌握广义加性模型(GAMs)及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式,在不同区间内灵活地拟合数据,从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技
- 【机器学习:二十七、决策树集合】
KeyPan
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1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
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一、时空地理加权回归(GTWR)模型时空地理加权回归(GTWR)模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法。它是在传统地理加权回归(GWR)模型的基础上发展起来的,通过结合时间和空间两个维度,提供了一种更为灵活和精确的时空数据分析手段。背景和发展传统的地理加权回归(GWR)模型主要关注地理空间上的
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一、什么是单元测试?单元测试是指,对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作,这里的最小可测试单元通常是指函数或者类;单元测试属于最严格的软件测试手段,是最接近代码底层实现的验证手段,可以在软件开发的早期以最小的成本保证局部代码的质量。另外,单元测试都以自动化的方式执行,所以在大量回归测试的场景下执行单元测试,更能提高测试效率,另外,也可以帮助开发工程师改善代码的设
- Serverless不香了?深扒其背后的巨大骗局!
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Serverless解决方案正逐渐回归到服务器上。我最近在《Serverless悼词》(AEulogyForServerless)一文中讨论了这个问题。这篇文章的最初想法是我对另一篇关于微服务的文章的更新。但后来我开始写这篇文章时,就有了一些创意。最终的结果就是这篇观点多于事实的文章。我还以为这没什么。我的意思是,每个人都知道Serverless是个骗局,对吗?看来不是。所以我收到了很多负面评论。
- 软件测试基础入门
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一、基础概念什么是软件:控制计算机硬件的工具,操作系统软件、应用软件软件基本组成:客户端、服务器、数据库软件产生过程:需求构思-->需求文档-->UI/UE-->产品研发-->产品测试-->部署上线什么是软件测试:使用技术手段验证软件是否满足需求软件测试的目的:减少软件中的缺陷,保证软件质量;二、主流技术1、功能测试:执行测试用例2、自动化测试:通过工具或代码执行测试用例,场景:回归测试,新增功能
- Python AI教程之二十一:监督学习之支持向量机(SVM)算法
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支持向量机(SVM)算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法,广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性,适用于各种应用,例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效,因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面,从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中,我们将探讨支持向量机(SVM)
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1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
- 【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
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人工智能(AI)是现代科技的重要领域,其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法,包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归(LinearRegression)模型原理线性回归用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
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从字符串使用看Golang和Rust对内存使用的区别今天从Rust偶然回到Golang的世界,怎么写代码怎么别扭,总是忍不住在句子结尾加个分号…看到golang的字符串使用起来特别爽可以到处复制疯狂乱用,有一种从部队宿舍豆腐块被子的生活回归到居家肥宅的随意感,想起好久之前看的golang底层有关的内容,就写点东西来比较一下golang和rust对string的使用。Go的字符串在Go中,每个字符串
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逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归(LogisticRegression)是一种广泛应用于分类问题的统计方法。尽管名字中有“回归”二字,但逻辑回归实际上是一种分类算法,主要用于二分类问题,但也可以通过扩展用于多分类问题。逻辑回归通过使用逻辑
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生成式人工智能(GenerativeAI)近年来取得了令人瞩目的进展,其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。从传统的递归神经网络(RNN)到革命性的Transformer架构,本文将全面剖析这一技术发展历程。一、RNN:生成式模型的起点1.RNN的基本原理递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专为处理序列数据设计的神经网络架构。其核心思想是通过循环连接的隐藏状
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因工作性质所致,我时常辗转于不同的工作地点。虽说各办公场地均配备有台式电脑,可均为公用设备,且配置较为普通。起初,为了保证工作效率与个人使用习惯,我总是背着自己的游戏本往返。但游戏本过于厚重,长时间携带着实疲惫不堪,于是我想到了远程控制这一巧妙的解决方案。远程控制软件的妙处在于,它能够借助自己的电脑搭建专属的“云桌面”。如此一来,便能回归到自己所熟悉的办公环境之中,像Office系列等常用办公软件
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线性回归——学习时间与学习成绩的关系第1步:导入工具库pandas——数据分析库,提供了数据结构(如DataFrame和Series)和数据操作方法,方便对数据集进行读取、清洗、转换等操作。matplotlib——绘图库,pyplot提供了一系列简单易用的绘图函数,用于创建各种类型的图表,如折线图、散点图、柱状图等。%matplotlibinline——使matplotlib绘制的图像嵌入在Jup
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高端幸福密码学院(高级班)幸福使者:李华第(598)期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲:刘莉一,知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫,目标永远下游。智者的梦再美,也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1,重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要,当你珍惜了,你就真正定下来,真正的学到身上。2,大家需要
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
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linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
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PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
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http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/