深度学习基础--卷积--1D/2D/3D卷积简介

深度学习基础之循环神经网络 Ctrl+CV九段手机器学习和深度学习 rnn 深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN
【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营 MoyiTech 人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识，我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似：其中，θ是模型中的参数的取值，θ’是在θ
基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言逼子歌 matlab 深度学习信号处理神经网络矩阵运算 CNN
专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容，博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成。一、基于matlab的深度学习案例1.1、matlab:基于模板匹配的车牌识别_阐述基于模板匹配的车牌识别的字符识别-CSDN博客1.2、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(
pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）不是浮云笙 pytorch实战深度学习 pytorch 人工智能
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式，对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据，即批次大小1。参数更新过程：这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法，随机梯度下降（SGD）是一种简单但非常有效的方法，多用于支持向
Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记汪贤阳人工智能 AIGC 笔记
如何学习八图ai模型kolors1,Kolors是由快手公司开源的第三代文本到图像生成模型，基于StableDiffusion框架开发。它支持中英文输入，特别在中文内容的理解和生成上表现出色。2,深度学习基础：熟悉神经网络、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型的基本原理。自然语言处理（NLP）：了解文本编码、语言模型等NLP技术，因为Kolors在生成图像时需要理解并处理输
1.深度学习基础-模型评估指标 alstonlou 深度学习指南深度学习人工智能机器学习算法 python
模型评估指标针对不同类型的任务，需要通过不同的模型评价指标进行评价，在实际应用中，可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行，常用的指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。在回归任务中，我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
深度学习基础——卷积神经网络（一）牛哥带你学代码 Python数据分析 python数学建模算法深度学习 cnn 人工智能
卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果，接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作，最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处
大语言模型学习路线：从入门到实战 Tim_Van 人工智能语言模型自然语言处理大语言模型大模型
大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
深度学习基础叁：反向传播算法白拾Official #深度学习神经网络算法网络深度学习人工智能
注：封面画师：新雨林-触站说明本页面无手机端适配，强制缩放阅读。使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。目录工作正常，可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪，可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学，可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1：通过反
深度学习基础之《TensorFlow框架（2）—图》 csj50 机器学习深度学习
一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2
深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》 csj50 机器学习深度学习
一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax，sig
大致聊聊ChatGPT的底层原理，实现方法黑马程序员官方 chatgpt 人工智能机器学习
文目录深度学习基础ChatGPT的本质ChatGPT原理详解一、深度学习基础—深度学习是什么？如何理解神经网络结构？关于生物神经网络结构如下：神经网络介绍人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,简写为ANN）也简称为神经网络(NN),是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。当电信号通过树突进入到核细胞时，会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后，细胞会被激活，通过轴突发出信号。从
深度学习基础 EEPI 深度学习人工智能
深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习highvariance/datamismatchwhatisdatamismatch如果训练集和验证集的loss不一样，且验证集的loss高很多，有2种原因：1.方差太大。模型没见过
深度学习基础--反向传播掰不开桃子的男人
Modelimage.png前向传播image.png反向传播求误差image.png求对J的影响image.pngimage.png求对J的影响image.pngimage.png误差反传image.pngimage.pngimage.png参考：深度学习—反向传播(BP)理论推导-Backpropagation算法的推导与直观图解-文之-博客园
深度学习基础之-3.3线性二分类的神经网络实现 SusanLovesTech 深度学习二分类神经网络线性实现 python
线性二分类的神经网络实现提出问题回忆历史，公元前206年，楚汉相争，当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下：0.红色圆点，项羽的城池1.绿色叉子，刘邦的城池其中，在边界处有一些红色和绿色重合的城池，表示双方激烈争夺的拉锯战。样本序号123…119经度相对值0.0254.109…7.767纬度相对值3.4088.012…1.8721=汉,0=楚110…1问题：经纬度相对值为(5,1)时，属于楚还是汉？经
深度学习入门资料整理 AI视觉网奇应该看的算法深度学习基础深度学习入门
深度学习基础总结，无一句废话（附完整思维导图）深度学习如何入门？-知乎深度学习入门基础讲义_shuzfan的博客-CSDN博客_深度学习入门神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧-知乎深度学习基础知识点梳理-知乎
新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学全栈开发圈深度学习 pytorch 人工智能
实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。为读者揭示PyTorch2.0进行深度学习项目实战的核心技术，实战案例丰富而富有启发。02本书内容本书共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实
基于Python的深度学习基础程序媛了了 python 开发语言
Python基础Python是一种开源的、简单易记、可以自由使用编程语言。深度学习将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法类与对象变量是挂在对象身上的标签classMan:#定义了一个新类Man，类Man生成了实例（对象）m#类Man的构造函数（初
深度学习知识学习笔记 wyn20001128 图像处理深度学习算法
一相关的深度学习基础知识（1）线性回归设房屋的⾯积为x1x_1x1，房龄为x2x_2x2，售出价格为yyy。我们需要建⽴基于输⼊x1x_1x1和x2x_2x2来计算输出的表达式，yyy也就是模型（model）。顾名思义，线性回归假设输出与各个输⼊之间是线性关系：y=w1x1+w2x2+by=w_1x_1+w_2x_2+by=w1x1+w2x2+b 在模型训练中，我们需要衡量价格预测值与真实值
【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？ BIT可达鸭 ▶深度学习-计算机视觉神经网络卷积计算机视觉深度学习 python
什么是卷积？为什么要用卷积？（一）卷积的原理：1.卷积核：2.卷积层参数：2.1卷积核数：2.2卷积核的大小：2.3步长：2.4填充：3.池化层：3.1最大池化层（maxpooling）：3.2均值池化层（averagepooling）：（二）卷积的作用：1.减少参数量：
Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）双木的木吴恩达深度学习笔记 AI 笔记深度学习神经网络人工智能 python
这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈，干货满满。第一门课：神经网络和深度学习基础，介绍一些基本概念。（四周）第二门课：深度学习方面的实践，严密的构建神经网络，如何真正让它表现良好。超参数调整，正则化诊断偏差和方差，高级优化算法，如Mo
深度学习简介与应用 jcfszxc 测试专栏深度学习
深度学习简介与应用深度学习是人工智能领域中备受关注的一项技术，通过模拟人脑神经网络的结构，实现了在大规模数据上进行复杂任务的能力。本文将简要介绍深度学习的基本概念，并探讨其在不同领域的应用。深度学习基础深度学习的核心是神经网络，它由多个层次组成，每一层都包含多个神经元。通过训练这些神经网络，系统能够自动学习数据中的模式和特征，从而实现分类、预测等任务。人工神经网络结构输入层：接收数据的第一层，每个
深度学习基础知识湘溶溶深度学习分割深度学习人工智能
卷积神经网络——图像卷积特征提取卷积核（算子）用来做图像处理时的矩阵，与原图像做运算的参数。卷积层基本参数（卷积核大小，步长【pytorch默认为1】，padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数：加入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题，CNN较为常
大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】一见已难忘 IT分享/测评/交流学习大模型语言模型多维度深度分析
本文背景近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，大模型已经成为学术界和工业界的热门话题。大模型具有数亿到数十亿的参数，这使得它们在处理复杂任务时表现得更为出色，但同时也对计算资源和数据量提出了更高的要求。学习大模型的路线图通常需要一系列的基础知识、进阶技能以及实际应用经验。以下是一些相关的背景信息：1.深度学习基础：学习大模型之前，对深度学习的基本概念、神经网络的原理、激活函数、损失函数等基础知识有一
深度学习基础之数据操作丘小羽 pytorch 深度学习人工智能
深度学习中最常用的数据是张量，对张量进行操作是进行深度学习的基础。以下是对张量进行的一些操作：首先我们需要先导入相关的张量库torch。元素构造（初始化）使用arange创造一个行向量，也就是0轴（0维）。默认是按顺序创建，从0开始，元素类型默认是整数，当然也可以指定为浮点数。比如:可以使用张量shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状（shape）。当然指的是形状，也可能不只是一个维度。我
Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础 M.D 深度学习神经网络人工智能 pytorch python tensorflow2
Pytorch第2周：深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标：理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。学习内容：神经网络基础概念：神经元：构成神经网络的基本单元，模拟生物神经元的功能。层：神经网络的构建块，包括输入层、隐藏层和输出层。激活函数：引入非线性因素，使网络能够学习复杂的模式，如ReLU、Sigmoid、Tanh等。使用PyTorch的nn模块：
吴恩达倾情推荐！28张图全解深度学习知识！深度学习算法与自然语言处理 NLP与大模型机器学习深度学习人工智能自然语言处理机器学习
本文约7500字，建议阅读15分钟本文将从深度学习基础（01-13）、卷积网络（14-22）和循环网络（23-28）三个方面介绍该笔记。吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息图与备忘录。需要原版
【深度学习入门】深度学习基础概念与原理代码骑士 #深度学习人工智能
*（本篇文章旨在帮助新手了解深度学习的基础概念和原理，不深入讨论算法及核心公式）目录一、深度学习概述1、什么是深度学习？2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构（1）什么是神经网络？（2）神经网络基本结构2、激活函数的作用和选择（1）什么是激活函数？（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、
深度学习基础数据结构之张量：从一维到多维 m0_61254808 深度学习 python 深度学习机器学习人工智能
张量在深度学习框架中广泛应用于模型的输入、输出以及中间计算过程。通过支持高维度矩阵运算、记录梯度信息等功能，张量成为实现深度学习算法的关键。张量是一个多维数据容器，可以用来表示各种数据类型，如数值、图像、音频、文本等。本文将介绍一维、二维、三维和四维张量的形象展示、应用以及对学习理解的作用。01一维张量一维张量通常被称为向量，如一维数组[1,4,3,2,5]，在数学和线性代数中，向量是指具有大小和
深度学习基础知识整理 Do1phln ML 深度学习人工智能
自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化
Spring4.1新特性——综述 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
Schema与数据类型优化 annan211 数据结构 mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。选择优化的数据类型 1 更小的通常更好更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
第一节 HTML概要学习 chenke html Web css
第一节 HTML概要学习 1. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。打开记事本输入一下内
MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
继续补充中---------------------- 1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist--> Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键选中 Text
近一个月的面试总结 cugfy 面试
本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275 前言打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。
HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
10步教你上传githib数据张亚雄 git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录（继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”）（查看文件
MongoDB常用操作命令大全 adminjun mongodb 操作命令
成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。一
bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）如： String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java 主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
导出数据库提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库： mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript &&||
准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
[Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
为了说明问题，先来看个简单的示例代码： package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配 bit1129 scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
运维的一些面试题 yuxianhua linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹 mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
Java lang包-Boolean BrokenDreams boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。 public final class Boolean implements java.io.Serializable,
读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; /** * GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
matlab下GPU编程笔记 cherishLC matlab
不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
SVN安装过程 crabdave SVN
SVN安装过程 subversion-1.6.12 ./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
sql　行列转换 daizj sql 行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现列转行的思想是通过union all 来实现下面具体例子：假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三语文　　74 张三数学　　83 张三物理　　93 李四语文　　74 李四数学　　84 李四物理　　94 */ /* 想变成姓名 &
MySQL--主从配置 dcj3sjt126com mysql
linux下的mysql主从配置：说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容） mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改 dcj3sjt126com Model
rules: array('新字段','safe','on'=>'search') 1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话，要加一下， 2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话 3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本 1、2、3适当的最少要加一条，新字段才会被
sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
sublime text3中文乱码解决原因：缺少转换为UTF-8的插件目的：安装ConvertToUTF8插件包第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码： import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM geeksun PHP
CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决 hongtoushizi git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " . 此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。解决方案： 1： git pull 2：
第四章 Lua模块开发 jinnianshilongnian nginx lua
在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
java.lang.reflect.Proxy liyonghui160com
1.简介 Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法（1）动态代理类的属性代理类是公共的、最终的，而不是抽象的未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy 代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
Java中getResourceAsStream的用法 pda158 java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。　　2. Class.getClassLoader.get
spring 包官方下载地址（非maven） sinnk spring
SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径: http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/ s
Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包 vipbooks oracle sql 编程
哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！编程时使用的工具是PLSQL

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