「已注销」
「已注销」

人工神经网络反向传播,神经网络的前向传播

人工神经网络反向传播,神经网络的前向传播_第1张图片

什么是反向传播算法

反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

反向传播算法网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。

反向传播算法主要由两个环节(激励传播、权重更新)反复循环迭代，直到网络的对输入的响应达到预定的目标范围为止。反向传播算法的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。

这是BP算法得以应用的基础。反向传播算法被设计为减少公共子表达式的数量而不考虑存储的开销。反向传播避免了重复子表达式的指数爆炸。

扩展资料：BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。

它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

神经网络中的前向指的是什么?反向指的是什么?

正向传播反向传播是什么？

题主问的应该是神经网络中的问题。正向传播是指数据从X传入到神经网络，经过各个隐藏层得到最终损失的过程。

反向传播主要是针对神经网络优化的过程中进行，在L端计算总的损失函数，然后根据梯度递减公式，逐层的向前反馈，形成反向传播机制，可以优化参数。

循环神经网络的反向传播

可以采用MATLAB软件中的神经网络工具箱来实现BP神经网络算法。BP神经网络的学习过程由前向计算过程、误差计算和误差反向传播过程组成。

双含隐层BP神经网络的MATLAB程序，由输入部分、计算部分、输出部分组成，其中输入部分包括网络参数与训练样本数据的输入、初始化权系、求输入输出模式各分量的平均值及标准差并作相应数据预处理、读入测试集样本数据并作相应数据预处理；计算部分包括正向计算、反向传播、计算各层权矩阵的增量、自适应和动量项修改各层权矩阵；输出部分包括显示网络最终状态及计算值与期望值之间的相对误差、输出测试集相应结果、显示训练，测试误差曲线。

如何理解神经网络里面的反向传播算法

。

反向传播算法ÿ

你可能感兴趣的:(神经网络,机器学习,深度学习)

  • 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言 飞300 业界资讯自然语言处理
    具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情，内推链接：https://u.ali
  • 深圳传音控股AI算法岗内推 飞300 人工智能pythonjava业界资讯
    1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。5参与部门AI创新项目，包括自动化测试平台、BPM流程管理等项目开发登录链接：transsion.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码：EVHPB3投递，简历
  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二） 努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法深度学习卷积神经网络
    【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）4.MobileNetV2（2
  • Docker中GPU的使用指南 俞兆鹏 云原生实践docker容器运维
    在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台，允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器，在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时，我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU，从环境准备到实际应用，帮助你充分利
  • 基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察 Echo_Wish Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
    友友们好！我的新专栏《Python进阶》正式启动啦！这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
  • R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读 Mrrunsen R语言大学作业机器学习回归r语言
    回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对
  • 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系 longii11 linuxpytorch运维
    一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
  • LLM辅助编程：代码自动生成与优化 AI智能涌现深度研究 计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码，这不仅耗时费力，而且容易出现错误。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于大型语言模型（LLM）的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型，能够理解和生成人类语言。通过训练大量
  • 国内开源深度学习框架 we19a0sen 深度学习人工智能
    目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）三、基础教程1、Paddle
  • 神经网络ＶＳ决策树 Persistence is gold 神经网络决策树人工智能
    神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提
  • 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版 周师姐 AI写作学习人工智能pdf
    DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。今日，特别为大家推荐《DeepSeek：从入门到精通》，本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心，详尽阐释其应用场景与操作方法，尤
  • 深度神经网络——决策树的实现与剪枝 知来者逆 人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
    概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
  • YOLOv12改进之A2(区域注意力) 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
    注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括：Transformer架构：引入了自注意力机制，有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，
  • 【Gaussian Model】高斯分布模型 HP-Succinum 机器学习机器学习算法人工智能
    目录高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段：估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）在数据分析和机器学习任务中，异常检测（
  • 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型 HP-Succinum 机器学习随机森林集成学习机器学习
    目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习：通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中，决
  • 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接 电子科技圈 SiliconLabs智能家居边缘计算mcu物联网iot人工智能机器学习
    MG26系列SoC现已全面供货，为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术，建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB），日前宣布其MG26系列无线片上系统（SoC）现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案，MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
  • 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio 木亦汐丫 Python编程StreamlitGradioJupyterHuggingFacePandasPyTorchTensorFlow
    Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择？它们各有独特的设计理念和适用场景，以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析：一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件（
  • Grok 3能否打破大模型的魔咒？ TGITCIC AI-大模型的落地之道grokgrok3大模型小模型scalinglaw开源大模型
    新模型旧魔咒Grok3的问世，仿佛是科技界的一声惊雷。面对老掉牙的大模型法则，大家不禁要问：这到底意味着什么？以前，一提深度学习就能引出一场血雨腥风，现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力：一统江湖的法则瞬间瓦解。缩小与提升大模型不再是唯一的解决方案，大家发现，原来小模型也可以撬动市场。不过，面对如何提升模型的智商，各路英雄却依然不得不面对两个选择：大力度
  • 深度学习_第二轮 Humingway 深度学习深度学习人工智能
    损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
  • 对深度学习中的基本概念—梯度的理解 Humingway 深度学习深度学习人工智能
    本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度？让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先，我们定义一个简单的例子，来模拟一下深度学习的学习过程。已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(
  • 机器学习平台系列（一） - 初探 Jupyter Notebook 认证机制 窝窝和牛牛 机器学习平台PythonJupyterNotebookJupyterHub安全多租户
    最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制（认证）以及如何实现多租户，以便集成到公司的云平台，进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。1.问题分析数据分析以及算法团队的同学使用JupyterNotebook进行数据分析和建模等工作，其工作流程如下所示：业务部门以组为单位申请一台物理服务器搭建Python环境，启动JupyterNotebook，每个同学创建自己的工程，进行代
  • 《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》 庸俗今天不摸鱼 机器学习人工智能python
    ▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证
  • YOLOv5的Conv是什么，Conv就是卷积吗（1） hjs314159 YOLO深度学习人工智能
    不论是看YOLOv5还是最新的YOLOv12的网络结构，里面都有一个看起来雷打不动的部分，ConvConvolutionConvolution是卷积的意思，我们看一张图来简单理解一下神经网络里面的卷积的过程是什么样的。卷积一定是一个输入矩阵（特征）和一个卷积核矩阵做图中这样的计算。我们可以想象输入的就是一张单通道的黑白图像，特征矩阵的每一个数字代表了颜色的深浅（简单理解）。卷积核就相当于一个特征提
  • 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》 Eqwaak00 matplotlibwebgl微服务架构云原生分布式
    引言：科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时，它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求，WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准，通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新，将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
  • 【故障诊断】三角测量拓扑聚合器优化双向时间卷积神经网络TTAO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5101期】 Matlab武动乾坤 matlab
    Matlab武动乾坤博客之家
  • 自动驾驶---Perception之大模型应用 智能汽车人 自动驾驶人工智能机器学习
    1背景自动驾驶感知（Perception）模块在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色，它负责收集、处理并理解车辆周围的环境信息。随着深度学习技术的快速发展，大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。前面也介绍过如下几篇Perception相关的文章，有兴趣的读者可以了解相关内容：《自动驾驶---Perception之IPM图和BEV图》《自动驾驶---P
  • 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能 图像识别人工智能深度学习
    一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle）","毛虫（catterpillar）","蚯蚓（earthworms）","蜚蠊（earwig）","蚱蜢（grasshopper）","飞蛾（moth）","鼻涕虫（slug）","蜗牛
  • 2025全球机器学习技术大会即将召开：汇聚全球AI顶尖专家，共话未来技术趋势 量子位
    由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」（MLSummit2025）将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。本次大会汇聚全球AI领域的顶级学者、行业领袖和技术专家，共同探讨大模型技术演进、智能体、代码大模型、多模态技术等前沿话题，为参会者提供全方位的技术解读与行业洞察。大会亮点：顶级嘉宾阵容，前沿议题聚焦本次大会的主会环节将邀请多位全球AI领域的重量级
  • 详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用 人工智能
    GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息，并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术，GrokAI具备自我学习的能力，可以通过不断的训练来优
  • 【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》 是Yu欸 粉丝福利机器学习架构人工智能awsk8sdocker
    【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》写在最前面《机器学习平台架构实战》编辑推荐内容简介作者简介目录前言本书读者内容介绍充分利用本书下载示例代码文件下载彩色图像本书约定你好呀！我是是Yu欸2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持~欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！写在最前面感谢大家的陪伴和支持，2024年争取每周二开展粉丝福利送书活动，欢迎关注~第7波福利感谢清华出版社的大力支持本
  • iOS http封装 374016526 ios服务器交互http网络请求
    程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。   内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。   KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
  • lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
      那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。 在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。 何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
  • MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodbMongoDB管理索引
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述       数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。       不使用索引的查询称
  • Informatica参数及变量 18289753290 Informatica参数变量
    下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾 下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
  • python 解析unicode字符串为utf8编码字符串 酷的飞上天空 unicode
    php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。 在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。   转换方式如下   >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
  • Hibernate的总结 永夜-极光 Hibernate
    1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道   做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的 页面，那么 获取到用户填写的 基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
  • SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
    刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！ 写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!");  运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
  • 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
    俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。 细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。 细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。 细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。 细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
  • 《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
    创新者的基因   创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。   第一部分破坏性创新，从你开始 第一章破坏性创新者的基因 如何获得启示： 发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
  • 表单验证技术 百合不是茶 JavaScriptDOM对象String对象事件
    js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流  ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数   一:String对象;通常是对字符串的操作;   1,String的属性;   字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
  • web.xml配置详解之context-param bijian1013 javaservletweb.xmlcontext-param
    一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
  • Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sqlPHPWebfckeditor脚本
    1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果， 获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。 本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。 示例： String query = "SELECT id FROM users
  • 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
    本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作  MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
  • 提高职业素养，做好人生规划 白糖_ 人生
      培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。   1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。  
  • 国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
    学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。 个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
  • 编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
    package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
  • 关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web安全跨站执行脚本
    跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
  • [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
            现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
  • oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle告警日志文件alert log file
    The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
  • 关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
    由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1.  那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
  • 初二上学期难记单词 dcj3sjt126com englishword
    lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕 的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
  • uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
  • N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 javaMath随机数Random
    /** * 功能描述 随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
  • Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache页面缓存
    页面缓存 目录 1       SimplePageCachingFilter 1.1      calculateKey 1.2      可配置的初始化参数 1.2.1     cach
  • spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
    这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
  • Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
    Java几款性能分析工具的对比 摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800   在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
  • JVM参数配置大全 nickys jvm应用服务器
    JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
  • 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
    （一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
  • Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
    参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774   缓存注解有以下三个： @Cacheable      @CacheEvict     @CachePut
  • dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他