- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- pytorch中张量变换函数
weixin_42924890
pytorch人工智能python
在PyTorch中view(),transpose()和permute()函数都是用于改变张量(Tensor)维度结构的,但它们的作用和使用场景有所不同。torch.view()功能:该函数用于将一个张量重塑为新的形状,但它必须保持原有元素数量不变。它主要用于改变张量的维度布局,而不仅仅是交换维度。用法:通常用于简化或展开张量的维度,例如将三维张量展平成一维或二维。importtorchbatch
- 第2章 线性代数
His Last Bow
#深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量(scalar):数向量(vector):一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
- 【Python】查看张量(tensor)数据维度和每一维大小示例
木彳
Python学习和使用过程积累python深度学习人工智能计算机视觉
通过示例讲解查看张量维度的方法,包括整体维度和某一维的数值。随机生成一个张量数组:importtorcha=torch.rand(1,3,480,640)然后使用.shape查看数组维度,输入:x=a.shapeprint(x)输出:torch.Size([1,3,480,640])查看第3未的数值:x_3=a.shape[3]输出:640查看第一维和第二维大小的方式与此类似。
- pytorch 介绍以及常用工具包展示
R0ot
pytorch人工智能python
1.引言1.1背景:神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介:张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。2.PyTorch基础2.1张量:PyTorch的核心数据结构创建和操作张量的基本操作,如加法、乘法等。张量的自动微分功能,介绍autograd模块。2.2动态计算
- 人工智能与开源机器学习框架
偶然i
AI写作人工智能aiAI写作科技
链接:华为机考原题TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集,能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念包括:张量(Tensor):张量是TensorFlow中的核心数据结构,它表示多维数组或矩阵。在TensorFlow中,所有的输入数据、模型参数和输出结果都被表示为张量。计算图(Compu
- torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」
源代码杀手
深度学习数据处理人工智能
torch_scatter和torch_sparse是PyTorch的两个重要扩展库,用于处理图形数据和稀疏张量。它们通常与深度学习任务中的图神经网络(GNNs)相关联,这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。这些聚合操作包括对节点特征进行聚合,例如对节点邻居的特征进行求和、平均值或最大值等。这在图神经网络中是非常有用的,因为在每
- 初识tensorflow程序设计模式
Phoenix Studio
深度学习tensorflow人工智能python
文章目录建立'计算图'tensorflowplaceholdertensorflow数值运算常用的方法tensorboard启动tensorboard的方法建立一维与二维张量建立一维张量建立二维张量建立新的二维张量矩阵的基本运算矩阵的加法矩阵乘法与加法github地址https://github.com/fz861062923/TensorFlow建立’计算图’#建立‘计算图’importtens
- 【深度学习】Pytorch 系列教程(三):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(1):向量运算(加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制)
QomolangmaH
#PyTorch深度学习pytorch数据结构向量运算范数
文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor(张量)1.维度(Dimensions)2.数据类型(DataTypes)3.GPU加速(GPUAcceleration)2、张量的数学运算1.向量运算a.简单运算b.广播操作c.运算函数加法add乘法mul内积(点积)dot外积(叉积)cross范数norm一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之向量运算
- CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.表示类型连续场景表示(NeRF类):将场景隐式定义为一个连续场,允许在任意点查询。离散场景表示:使用显式3D结构,例如体素或点云。混合表示:结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码:直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码:分层结构允许在不同细节级别进行表示,有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解:将特征组织成结构化张量,而不是简单的
- Pytorch的常用模块和用途说明
肆十二
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关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi,兄弟们,这里是肆十二,今天我们来讨论一下深Pytorch中的常用模块。PyTorch是一个开源的深度学习平台,提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。以下是一些PyTorch中常用的模块:torch:这是PyTorch的核心库,包含了所有基础张量操作,如创建、索引、切片
- 深度学习从入门到不想放弃-3
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不知不觉我写了5篇公众号了,这个系列也写到了第三章了,我发现做什么事情还是自驱力很重要,如果觉得有意思,就能一直坚持下去,如果我公众号能写到50篇,我就去起点开一个号写仙侠小说去,我觉得小说可能我也能坚持写下去。继续写基础,这东西之所以学起来很麻烦就是基础太多上一篇文章我们介绍了,可以查中括号来确定张量是几维的,也能通过shape数量看到,同时shape也提供了每个维度的与元素个数,像上图前面每个
- 基于PyTorch的深度学习模型中的张量(Tensor)尺寸变换操作
全能骑士涛锅锅
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基于PyTorch的深度学习模型中的张量(Tensor)尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿(英文)2023.09.09DogTaoV1.1修订文档,增加了张量连接与操作说明。文章目录基于PyTorch的深度学习模型中的张量(Tensor)尺寸变换操作张量类型数据BriefintroductionMeaningsofthedim
- PyTorch基本介绍
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基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架,由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具,可用于构建和训练各种深度学习模型。PyTorch介绍以下是PyTorch的一些基本特点和组件:张量(Tensor):PyTorch的核心组件是张量,它是一个多维数组,可以用于存储和处理数据。PyTorch的张量与NumPy的数组类似,但也提供了GPU加速和自动微分等功能。动
- 【深度学习】Pytorch 系列教程(二):PyTorch数据结构:1、Tensor(张量): GPU加速(GPU Acceleration)
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#PyTorch深度学习pytorch数据结构cudagpu算力tensor张量
文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor(张量)1.维度(Dimensions)2.数据类型(DataTypes)3.GPU加速(GPUAcceleration)查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT: PyTorch是一个开源的机器学习框架,广泛应用于深度学习领域。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种类型的神经网络模型。下面
- pytorch chunk的使用举例
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在PyTorch中,`chunk`是一个用于将张量(tensor)按指定维度进行切片的函数。它可以将一个张量切分成多个块。下面是一个使用`chunk`函数的示例:```pythonimporttorch#创建一个大小为(6,8)的张量tensor=torch.arange(48).reshape(6,8)print(tensor)#输出:#tensor([[0,1,2,3,4,5,6,7],#[8
- PagedAttention: from interface to kernal
简vae
软硬件结合PIMforAItransformergpu算力
1OverviewPagedAttention灵感来自于操作系统中虚拟内存和分页的经典思想,它可以允许在非连续空间立存储连续的KV张量。具体来说,PagedAttention把每个序列的KV缓存进行了分块,每个块包含固定长度的token,而在计算attention时可以高效地找到并获取那些块。2Blockmanagement相比于RaggedAttention,PagedAttention其实就是
- LSTM参数详解
实名吃香菜
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LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),主要用于处理和预测序列数据的重要模型。以下是LSTM的主要参数及其含义(前两个参数必填):input_size:输入特征的维度,即每个时间步输入张量的大小。hidden_size:隐藏层的特征数量。它定义了LSTM单元输出的特征的维度。num_layers:LSTM堆叠的层数。多层LSTM可以增加模型的复杂度和能力。bias:如果为
- 【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)统计操作
咸鱼鲸
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)统计操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、最值查找二、特殊值查询前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作,本文将介绍张量的统计操作。一、最值查找函数描述torch.max()找出张量中的最大值torch.argmax()输出最大值所在位置torch.min()找出张量中的最小值torch.argmin(
- 速读-张量流处理器(TSP)
Reacubeth
徐奕的专栏机器学习人工智能体系结构深度学习
Paper:Abts,Dennis,etal.“Thinkfast:atensorstreamingprocessor(TSP)foracceleratingdeeplearningworkloads.”2020ACM/IEEE47thAnnualInternationalSymposiumonComputerArchitecture(ISCA).IEEE,2020.简介本文介绍了一种名为张量流处
- 【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数(上)
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习线性代数人工智能
目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论;自本篇博文以下几遍博文,将对这三大数学基础进行重点提炼。本节博文将介绍线性代数知识,为线性代数第一部分。包含基本数学对象、算数和运算,并用数学符号和相应的张量代码实现表示它们。基本数学对象基本数学对象包含:0维:标量与变量;1维:向量;2维:
- pytorch花式索引提取topk的张量
bj_zhb
pythonpytorch机器学习pytorch人工智能python
文章目录pytorch花式索引提取topk的张量问题设定代码实现索引方法gather方法验证补充知识expand方法gather方法randintpytorch花式索引提取topk的张量问题设定或者说,有一个(bs,dim,L)的大张量,索引的index形状为(bs,X),想得到一个(bs,dim,X)的reduced向量。我们在进行topk操作(以减少计算量)的时候经常碰到这种情况。给出如下两种
- 2024年不容忽视的六大多云安全威胁
诗者才子酒中仙
云计算/大数据/安全/数据库安全
随着我们进入新的一年,了解可能影响多云环境的威胁只是第一步。下一步是制定更灵活、更全面的安全战略。随着攻击者变得越来越具创新精神,企业也需要加快步伐,做同样的事情。随着人工智能和量子计算的发展,我们需要为云可能发生的变化和相应的适应做好准备。考虑到云基础设施的可靠性、灵活性和成本优势,在过去的几年里,一些企业已经陆续转向了多云环境。不幸的是,这种转变带来了一系列新的安全威胁。如果您所在企业正在多云
- 玩转量子代码:量子软件入门指南
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他量子计算
量子计算领域关注的焦点往往落在硬件上:量子比特和超导电路等。但现在是时候把我们的注意力转移到幕后英雄量子软件上,从将抽象的量子算法转化为可执行的代码到优化电路设计,量子软件起到了举足轻重的作用。我们在本文中将探究量子编程的基础,与经典计算进行比较,深入研究量子语言扮演的角色,并预测这项新兴技术的变革性影响。欢迎阅读这篇量子软件初学指南,从此踏上通向量子计算核心的旅程。1、量子编程与经典编程的主要差
- 【深度学习】S1 预备知识 P2 数据预处理
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习人工智能
目录准备工作创建数据集读取数据集处理缺失值处理连续数据缺失值处理离散数据缺失值转换为张量格式在应用深度学习技术解决实际问题时,数据的预处理步骤至关重要。在Python的各种数据分析工具中,我们选择了pandas库来进行这一工作,因为它能与张量兼容。在本篇博文中,我们将概述如何使用pandas对原始数据进行预处理,并将其转换成张量格式。准备工作本节博文通过调用PythonPandas库实现操作,需要
- 网络安全的今年:量子、生成人工智能以及 LLM 和密码
网络研究院
网络研究院web安全人工智能安全模型系统
尽管世界总是难以预测,但网络安全的几个强劲趋势表明未来几个月的发展充满希望和令人担忧。有一点是肯定的:2024年将是非常重要且有趣的一年。近年来,人工智能(AI)以令人难以置信的速度发展,其在网络安全中的实施只会变得更加普遍和重要。它最终可能成为行业游戏规则的改变者。今年,人工智能和量子计算的发展可能会让他们正面交锋。存在产生一些令人难以置信和不想要的结果的巨大潜力。量子计算将使当今的加密技术在一
- pytorch中创建Tensor张量的几种方法
CrystalheartLi
pytorchpythonpytorch
以下所有例子没有打印输出,要验证结果请自行打印1,将python列表和numpy数组转换为pytorch张量importnumpyasnpimporttorcha=torch.tensor([1,2,3,4])#将python列表转换为torch张量b=torch.tensor([1,2,3,4],dtype=torch.float32)#将python列表转换为torch张量并指定数据类型c=t
- 【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)计算操作
咸鱼鲸
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)计算操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、张量比较大小1、torch.allclose()2、torch.eq()和torch.equal()3、ge、gt、le、lt、ne函数4、torch.isnan()二、基本运算1、四则运算(加减乘除)2、其他计算前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的拆分和拼接操作,
- DL4J中文文档/DataVec/读取器
hello风一样的男子
读取器读取器从存储中的数据集迭代记录,并将数据加载到数据向量中。除了数据集中的单个条目之外,阅读器的用处包括:如果想要在语料库上训练文本生成器,或是以编程方式将两个条目组合在一起形成新的记录的时候该怎么办?读取器实现对于复杂的文件类型或分布式存储机制是有用的。读取器返回记录记录中每一列的Writable类。这些类用于将每个记录转换为张量/NDArray格式。使用每个读取器实现都扩展了BaseRec
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出