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yunvwugua__
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ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers
十有久诚
人工智能机器学习pytorch
初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能,例如:线性图层nn.Linear,nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d,nn.Conv2d,nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid,nn.Tanh,nn.ReLU,nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d,nn.Aver
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m0_72314023
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m0_62568655
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- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
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深度学习学习经验深度学习学习cnn
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- Python Day53
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来这是理解GANs的关键!传统的神经网络训练中,我们通常会直接定义一个损失函数(如均方误差MSE、交叉熵CE),然后通过反向传播来优化这个损失。这个损失的“来源”
- CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】
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炼丹师神经网络cnnlstm
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- 【机器学习&深度学习】前馈神经网络(单隐藏层)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
目录一、什么是前馈神经网络?二、数学表达式是什么?三、为什么需要“非线性函数”?四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失(Loss)6.4反向传播(手动)6.5更新参数(梯度下降)6.6循环训练七、训练过程可视化(思维图)八、关键问题答疑Q1:为什么需要隐藏层?Q2:ReLU是干嘛的?Q3:学习率怎么选?九、总结学习建议在机器学习中
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
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- 第五章 卷积神经网络(CNN)
AI拉呱
机器学习深度学习实例讲解与分析
第五章卷积神经网络(CNN)5.1卷积神经网络的组成层在卷积神经网络中,有3种最主要的层:卷积运算层池化层全连接层一个完整的神经网络就是由这三种层叠加组成的。结构示例拿CIFAR-10数据集举例,一个典型的该数据集上的卷积神经网络分类器应该有[INPUT-CONV-RELU-POOL-FC]的结构,INPUT[32*32*3]包含原始图片数据中的全部像素,长宽都是32,有RGB3个颜色通道。CON
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qq_58459892
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笨小古
深度强化学习深度学习人工智能
深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分,它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中,使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。1.引入非线性能力没有激活函数的神经网络本质上只是线性变换的叠加,无论多少层也只能表示线性函数,能力有限。激活函数使网络可以逼近任意复杂函数(依据万能逼近定理)2.控制信息流动某些激活函数可以抑制部分神经元的输出(如ReLU),是模型更稀疏
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风逸hhh
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VGG-19是由牛津大学视觉几何组和GoogleDeepMind的研究人员在2014年提出的一个非常经典的深度卷积神经网络模型。一核心结构(1)深度:模型名称中的"19"指的是模型拥有19层带有权重的层(通常指:16个卷积层+3个全连接层=19。如果严格数带参数的层,输入层和ReLU激活层不计入深度统计)。(2)简单范式:VGG系列模型(包括VGG-11,VGG-13,VGG-16,VGG-19)
- 对上一节的NN网络中的前向和反向传递函数进行详解
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网络说明前向传递函数单个神经节点的前向传递为:outputN=sigmoid(∑i=0n(outputiN−1∗Wi)+b)outputN=ReLU(∑i=0n(outputiN−1∗WiN)+b)output^N=sigmoid(\sum_{i=0}^n(output_i^{N-1}*W^i)+b)\\output^N=ReLU(\sum_{i=0}^n(output_i^{N-1}*W^N_i
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浩瀚之水_csdn
#目标分类(理论)网络
残差网络中相加后激活的深度解析在残差网络中,"相加后激活"(post-additionactivation)是ResNet原始设计的关键特征,这一设计选择背后蕴含了深刻的神经网络原理,对模型性能有着重要影响。核心设计原理图示为什么不在相加前激活?数学视角:残差学习原理原始残差块设计目标:y=F(x)+x当F(x)优化到0时,网络退化为恒等映射:y=0+x=x如果在相加前激活:y=ReLU(F(x)
- DAY 53 对抗生成网络
MasterLLL0228
Python入门(坚持)人工智能
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- Python----神经网络发(神经网络发展历程)
蹦蹦跳跳真可爱589
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年份网络名称突出点主要成就论文地址1989LeNet首个现代卷积神经网络(CNN),引入卷积、池化操作手写数字识别先驱,奠定CNN基础MNISTDemosonYannLeCun'swebsite2012AlexNet首次大规模使用深度卷积神经网络进行图像识别;引入ReLU、Dropout、重叠池化、GPU加速;大规模数据增强。2012年ImageNet图像识别竞赛冠军,Top-5错误率远低于第二名
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whyeekkk
python练习python
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimpo
- The SkipSponge Attack: Sponge Weight Poisoning of Deep Neural Networks
TheSkipSpongeAttack:SpongeWeightPoisoningofDeepNeuralNetworksSkipSponge:直接修改预训练模型的参数(偏置)增加能耗,增加激活值的非零比例,从而减少稀疏性,导致模型计算能耗和时间的增加。攻击前提:1.目标模型使用促进稀疏性的层(如ReLU)2.模型的稀疏层中有可调整的偏置b攻击方法:改变偏差以增加用作ReLU层的输入的正值的数量,
- BasicBlock组件的详解
浩瀚之水_csdn
#目标分类(理论)神经网络
BasicBlock是ResNet(残差网络)中的核心组件,主要用于解决深度神经网络中的梯度消失问题,同时提升特征表达能力。以下是其关键特性与实现原理的详细解析:一、基本结构与设计原理双层卷积架构BasicBlock由两个连续的3×3卷积层构成,每层后接BatchNormalization(BN)和ReLU激活函数:第一层:3×3卷积,可调整步长(stride)实现下采样。第二层:3×3卷积,固定
- cnn卷积神经变体
MYH516
cnn人工智能神经网络
CNN(卷积神经网络)在计算机视觉领域取得了巨大成功,其变体主要围绕结构优化、计算效率、多尺度特征融合和注意力机制展开。以下是常见的CNN变体及其核心改进点:一、经典架构演进1.LeNet-5(1998)改进:首个成功应用的CNN,奠定了卷积、池化的基本结构。应用:手写数字识别(MNIST)。2.AlexNet(2012)改进:引入ReLU激活函数、Dropout、数据增强,开启深度学习时代。应用
- 深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例,结合工业、金融等领域的实际落地场景分析
MYH516
深度学习人工智能
一、工业场景:非线性缺陷检测与预测1.半导体晶圆缺陷检测问题:微米级划痕、颗粒污染等缺陷形态复杂,与正常纹理呈非线性关系。解决方案:输入张量:高分辨率晶圆图像→三维张量(Batch,Height,Width,Channels)12模型结构:CNN+ReLU激活函数→多层非线性特征提取38输出:缺陷位置概率热图(二维张量)效果:某大厂误检率从8%降至0.5%,检测速度提升
- 深度学习模型:技术演进、热点突破与未来图景
accurater
c++算法笔记深度学习
第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破:AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃,首次验证深度卷积网络(CNN)的潜力。其采用ReLU激活函数、Dropout正则化等创新,奠定现代深度学习基础架构。梯度消失的破解:LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模,为自然语言处理(NLP)开辟道路,后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新:
- 《Python星球日记》 第51天:神经网络基础
Code_流苏
Python星球日记Python深度学习机器学习神经网络基础神经元激活函数构建神经网络
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、引言:走进神经网络的世界二、神经元与激活函数1.神经元:计算的基本单元2.激活函数的种类与特点a)Sigmoid函数b)ReLU函数c)Tanh函数三、多层感知机(MLP)结构1.从单个神经元到神经网络2.MLP的基本组成部分3.多层感知机的特点与优势四、前向传播与
- 【大模型面试每日一题】Day 16:为什么SwiGLU激活函数在LLaMA等模型中取代ReLU?从梯度和稀疏性角度分析
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试llama深度学习语言模型职场和发展人工智能自然语言处理
【大模型面试每日一题】Day16:为什么SwiGLU激活函数在LLaMA等模型中取代ReLU?从梯度和稀疏性角度分析题目重现面试官:我们在LLaMA等大模型中观察到,SwiGLU激活函数逐渐取代传统ReLU。请从梯度传播特性和激活稀疏性两个维度,对比分析SwiGLU相较于ReLU的核心优势,并解释其对大模型训练的适配性。激活函数选择传统ReLUSwiGLU梯度消失稀疏激活平滑梯度可控稀疏核心考点激
- 深度学习实战 04:卷积神经网络之 VGG16 复现三(训练)
生信探索
深度学习cnn人工智能
在后续的系列文章中,我们将逐步深入探讨VGG16相关的核心内容,具体涵盖以下几个方面:卷积原理篇:详细剖析VGG的“堆叠小卷积核”设计理念,深入解读为何3×3×2卷积操作等效于5×5卷积,以及3×3×3卷积操作等效于7×7卷积。架构设计篇:运用PyTorch精确定义VGG16类,深入解析“Conv-BN-ReLU-Pooling”这一标准模块的构建原理与实现方式。3.训练实战篇:在小规模医学影像数
- 神经网络全解析:从基础原理到实战应用
Cloud Traveler
神经网络人工智能深度学习
一、神经网络:模拟人脑的智能引擎神经网络(NeuralNetwork,NN)是受生物大脑神经元结构启发的计算模型,通过多层interconnected神经元的协作,实现数据模式识别与智能决策。其核心设计理念可拆解为三大要素:1.1神经元:智能的最小单元结构:每个神经元接收输入信号(如像素值、特征向量),通过加权求和(z=∑wix**i+b)与激活函数(如ReLU、Sigmoid)输出结果。类比:类
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
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《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
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public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag