- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunction)扮演着至关重要的角色,它
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界,还是在工业界,LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2],或者说So
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
晓胡同学
keras深度学习tensorflow
AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy'],optimi
- 两种常用损失函数:nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
大多_C
人工智能算法python机器学习
两种用于模型训练的损失函数:nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数,通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失(NegativeLo
- 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
2401_84003733
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self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
- 如何利用python实现碰撞原理
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福利资源区块链python开发语言
先看图跑了大概一天这是结果具体是通过BIP39规则生成的种子数据生成完词组后,再根据词组生成姨太地址#生成随机助记词defgenerate_mnemonic():entropy=os.urandom(16)#随机生成16字节熵mnemonic=[]foriinrange(12):#生成12个助记词word_index=int.from_bytes(entropy[i:i+1],'big')%len
- 【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
萝莉狼
machinelearningcirclelossdeepfeaturelearning
CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeaturelearning的两大基础loss:基于class-levellabel的loss(如softmax+crossentropy)和基于pair-wiselabel的loss(如tripletloss),指出了
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- BCEWithLogitsLoss
hero_hilog
算法pytorch
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss),使得在训练过程中更加数值稳定。特点:数值稳定性:直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题,特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
- 人生百相,不过熵增熵减
captain_hwz
miscellaneous熵
这篇博文由两个问题衍生而来,分别是:“为什么除法比加法困难”、“什么是生命进化的目的”。在阅读其他人的解读时,发现都关联到了一个概念,熵。觉得十分有意思,因此记录一下自己的遐想。熵(Entropy;Entropie)起初是一个热力学函数,后发展为系统混乱程度的量度,是一个描述系统热力学状态的函数。——百度百科1、为什么除法比加法困难先说是不是,再看为什么。加减乘除四则运算在计算器中的实现原理分别如
- CrossEntropyLoss in Pytorch
xljdt1
inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc:Thiscriterioncombinesnn.LogSoftmax()andnn.NLLLoss()inonesingleclass.importtorchimporttorch.nn
- 序贯Sequential模型
光光小丸子
通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy'
- 交叉熵损失函数基本概念及公式
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法深度学习
Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题,其公式可以表示为:3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中(log)的解释总结交叉熵损失函数(Cross-EntropyLoss)是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,主要用于衡量模型输出与真实标签之间的差异,特别适用于分类任务,尤其是多类别分类问题。1.二分类交叉熵损失函数的数学公式可以有多种表示形式。对于二分类问题,
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)的基本概念与程序代码
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法人工智能深度学习
交叉熵损失函数(Cross-EntropyLoss)是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一,用于分类问题。其基本概念如下:1.基本解释:交叉熵损失函数衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在分类问题中,通常有一个真实的类别标签,而模型会输出一个概率分布,表示样本属于各个类别的概率。交叉熵损失函数通过比较这两个分布来计算损失,从而指导模型的优化。具体来说,对于二分类问题,真实标签通常表
- Python实现熵权法:客观求指标数据的权重
乌漆帅黑
python开发语言算法
介绍:熵权法(EntropyWeightMethod)是一种常用的多指标权重确定方法,用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权重,实现客观、科学地确定指标权重,以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。本文将介绍熵权法的基本原理,并提供Python编程语言的实现过程及示例代码,帮助理解和应用熵权法。目录1.数据准备2.计算指标熵值3.计算指标权重4.示例应用5.完整代码
- 如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ?
shimly123456
StanfordCS229个人开发
似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意:P(A|B)并不总是等于P(B|A),原因如下:首先要明白一个事情,什么是似然函数?以下是CHATGPTMathSolver的回答:我自己解释一下,意思就是:观察到一组
- 机器学习:分类决策树(Python)
捕捉一只Diu
python机器学习决策树笔记
一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算,包括信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数。统一要求:按照信息增益最大、信息增益率最大、基尼指数增益最大"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN
cofisher
PHM项目实战--建模篇PyTorchpytorch迁移学习人工智能
文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()
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- 【深度学习】Softmax实现手写数字识别
住在天上的云
深度学习深度学习人工智能Softmax手写数字识别驭风计划
实训1:Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包,如向量化操作,广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中,你需要用python实现Softmax回归方法,用于MNIST手写数字数据集分类任务。你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm
- pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
欧拉雅卡
pytorch
1、BCELossBCELoss(binary_crossentropy)二分类交叉熵损失函数,用于图片多标签分类,n张图片分m类,会得到n*m的矩阵,经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到:不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同:分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数多
- TENT:熵最小化的Fully Test-Time Adaption
Scabbards_
1500深度学习笔记人工智能机器学习
论文:https://arxiv.org/abs/2006.10726代码:https://github.com/DequanWang/tent摘要在测试期间,模型必须自我调整以适应新的和不同的数据。在这种完全自适应测试时间的设置中,模型只有测试数据和它自己的参数。我们建议通过testentropyminimization(tent[1])来适应:我们通过其预测的熵来优化模型的置信度。我们的方法估
- nop-entropy可逆计算入门(1)
shushengcoder
entropy可逆计算javaspringboot可逆计算JAVA
第1步:从大佬的gitee:https://gitee.com/canonical-entropy/nop-entropy下载源码,进行本地编译,具体编译看项目下的readme,想偷懒的可以下载我编译后的jar,放到自己的maven仓库https://pan.baidu.com/s/15qANnrCh5RV-T1CYCDvMdw?pwd=kq0q我把代码上传到gitee,地址:https://gi
- 管理要做的只有一件事情,就是如何对抗熵增(8.23)
胡同学的读书笔记
1人生的智慧,是对自己定位的清晰认识,并在这基础上做出最优化的决策,懂得捉大放小。而非自持小聪明,便乐于斤斤计较。2在1998年亚马逊致股东信里,贝佐斯说:“我们要反抗熵(Wewanttofightentropy)。”3管理学大师彼得·德鲁克说:“管理要做的只有一件事情,就是如何对抗熵增。在这个过程中,企业的生命力才会增加,而不是默默走向死亡。”4物理学家薛定谔说:“自然万物都趋向从有序到无序,即
- 中断&内核熵池 entropy pool
BC锌
linux运维服务器
注册一个中断处理函数驱动程序可以通过request_irq()注册一个中断处理函数,并且激活给定的中断线,以处理中断。intrequest_irq(unsignedintirq,irq_handler_thandler,unsignedlongflags,constchar*name,void*dev);第三个参数flags:*Flags:**SA_SHIRQInterruptisshared**
- 模型训练trick篇
Icevivina
机器学习人工智能深度学习
损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数,指数损失函数exponenetialloss,,例如adaboost感知损失函数perceptronloss,,合并损失函数Hingeloss,,例如SVM交叉熵损失函数crossEntropy,也是负的对数似然函数怎么从最大似然推导?“已知输出Y,假设Y的分布,对Y的分布参数进行似然估计”。先写出预测值为y的概率表达式,假设多个样本独立同分布,则最大
- (深度学习)目标检测常见术语
kgbkqLjm
DeepLearning
文章目录AnchorIoU(Intersectionoverunion)NMS(Non-maxsuppression)RP(RegionProposal)BN(BatchNormalization)CEL(CrossEntropyLoss)SoftmaxLogisticRegressionEarlyStoppingDropoutMomentumandlearningdecayAnchor简言之就是
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function)
或许,这就是梦想吧!
人工智能深度学习
交叉熵损失函数(Cross-EntropyLossFunction)在处理机器学习或深度学习问题时,损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低,模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类模型。对交叉熵的理解取决于对Softmax激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务,其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中,Soft
- PyTorch内置损失函数汇总 !!
JOYCE_Leo16
Python损失函数pytorch深度学习计算机视觉python
文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6.nn.L1Loss7.nn.MSELoss8.nn.SmoothL1Loss9.nn.PoissonNLLLoss10.nn.KLDivLoss11.nn.MarginRanki
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户