故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断

交换机救命命令手册：华为 & 思科平台最全运维指令速查表 IT程序媛-桃子数通华为认证服务器运维
引言：这是一份救命的交换机运维秘籍在交换机配置与故障排查过程中，不论你是初入网络世界的小白，还是年资数年的资深工程师，总会遇到那些“关键时刻靠得住的命令”。这篇文章，我将整理一份覆盖华为+思科双平台的实战命令手册，从最基础的设备状态查看，到VLAN、STP、防环、LACP、QOS、抓包、限速、安全加固等操作，通通囊括。关键时刻，拿来即用，就是这篇的全部意义。01️⃣基础生存命令：先活下来再说场景华
Open3D 点云DBSCAN聚类算法 MelaCandy 算法聚类 numpy 计算机视觉图像处理 3d
目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，
LLMOps 是什么？ AI Agent首席体验官人工智能 chatgpt
1.LLMOps是什么？LLMOps（LargeLanguageModelOperations）指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型（LLMs）的操作和实践。这些操作可以涵盖多个领域，例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。通常，它包括以下几个关键方面：模型训练：如何高效地训练大规
如何设计一个高可用的 Seata 集群？码农技术栈 java spring boot spring cloud 微服务架构 spring
——从零搭建永不宕机的分布式事务协调系统一、为什么需要高可用Seata集群？在分布式系统中，事务协调器TC是全局事务的“大脑”。一旦TC单点故障：灾难性后果：所有进行中的全局事务将卡死，业务完全不可用数据不一致风险：已提交的事务可能无法完成最终提交或回滚因此，构建高可用Seata集群是生产环境的必选项！二、Seata高可用架构设计核心要点1.TC集群化部署多节点部署：至少部署3个TC实例（奇数节点
数据库设计20条军规：血泪教训换来的实战指南潘多编程数据库
优秀的数据库设计不是炫技，而是用最低的成本规避最痛的坑。在经历过数百次深夜故障复盘后，我总结了这些真正经得起生产环境考验的铁律：一、基础生存法则第三范式是起点不是终点订单表里的收货地址必须拆成独立地址表？先看业务场景：日均10万订单的电商系统，拆分会带来3表关联查询，不拆可能存储冗余。实战解法：高频查询字段适当冗余，低频字段严格范式化。命名规范要强制执行user_order_2023比tbl_us
目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测 transformer 人工智能
目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享美赛数学建模数学建模
一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？羊不白丶大模型算法
引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新，本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明：计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具
AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙广州硅基技术官方人工智能
一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习 pytorch 人工智能经验分享 python 机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
神经网络中层与层之间的关联 iisugar 神经网络深度学习计算机视觉
目录1.层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络（CNN，如图像分类）2.3循环神经网络（RNN/LSTM，如文本生成）2.4Transformer（如机器翻译）3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
深夜惊魂：当监控告警“撒谎”时，SRE 如何逆风翻盘？ YAMLMaster kubernetes 运维开发 devops 容器云原生
Yorkshire,England引言我们这一篇也是含金量十足，如果面试官让你说个你处理过的比较有意思的案例，可以跟他讲讲，让他也见见世面。好吧，我们直接开始，最后有相关的群，有兴趣可以加入。开始一、故障场景深度还原时间：2025年1月3日02:00（GMT+8）环境：•数据库集群：MySQL8.0.35，通过KubeBlocks部署（3节点，跨AZ）•监控架构：•Prometheus-Opera
Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研深度学习保姆教程深度学习 pytorch 神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
图神经网络实战——分层自注意力网络盼小辉丶图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为78.39%，比之同构版本有了较大提高，但我们还能进一步提高准确率。在本节中，我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构，分层自注意力网络(hierarchicalself-att
Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型欣然～ pytorch 分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
如何恢复已受损磁盘中的数据 MingDong523 硬件工程
恢复受损磁盘中的数据需要谨慎操作，避免进一步损坏数据。以下是分步骤的解决方案：一、立即停止使用磁盘关键原因：继续使用可能导致数据被覆盖或损坏加剧。操作建议：断开磁盘连接，避免写入新数据。二、判断磁盘损坏类型逻辑损坏（软件问题）表现：文件系统错误、分区丢失、误删除等。解决方案：使用数据恢复软件修复。物理损坏（硬件故障）表现：磁盘异响、无法识别、频繁卡顿。解决方案：停止通电，联系专业数据恢复机构。三、
高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）代码的建筑师模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项 LASSO Ridge 朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python 毕业设计 python 深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术 Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
线上一个隐匿 Bug 的复盘 Wu_Candy 大数据测试大数据
前言之前负责的一个项目上线好久了，最近突然爆出一Bug，最后评估影响范围将Bug升级成了故障，只因为影响的数据量有10000条左右，对业务方造成了一定的影响。但因为不涉及到资金损失，Bug修复后对数据进行修补，所以最终级别也是较低的。今天和大家分享这个线上隐匿的Bug，也好在工作的项目中得以借鉴哈~需求背景主题：民宿入住回访问卷描述：针对入住民宿的顾客，在离店后的当天或第二天内需要给顾客发送本次入
【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
震惊！ “深度学习”都在学习什么扉间798 深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习 python pytorch
目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin 谦亨有终 AI学习笔记 cnn 人工智能神经网络深度学习机器学习
卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释：1.输入数据的结构输入形状：假设输入数据为三维张量，形状为H×W×Cin，其中：H：高度（Height）W：宽度（Width）Cin：通道数（Channelsin）多通道的物理意义：对于RGB图像，Cin=3（红、绿、蓝三通道）。对于中间层的特征图，Cin可能为64、
一文讲清楚深度学习和机器学习平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元 XRC2231 学习
在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件 t.y.Tang ssh 服务器运维
文章目录场景需求一、服务器端配置1.启动HTTP文件服务2.配置防火墙3.验证服务状态二、SSH隧道建立1.直接连接场景2.通过跳板机连接三、Windows端配置1.使用PowerShell建立隧道2.保持隧道稳定四、浏览器验证五、高阶配置建议1.生产环境增强2.SSH安全加固故障排查指南原理解析场景需求在Windows浏览器访问127.0.0.1:12138自动显示服务器指定路径下的文件列表通过
AI模型技术演进与行业应用图谱智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题何必如此 jsp 超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”，生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为：<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析 bit1129 cluster
在分析源代码之前，首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识：首先，运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下，Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU，这就需要Maste
linux上独立安装部署spark daizj linux 安装 spark 1.4 部署
下面讲一下linux上安装spark，以 Standalone Mode 安装 1）首先安装JDK 下载JDK：jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ，版本是1.7以上都行，解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz 然后配置 ~/.bashrc&nb
Java 字节码之解析一周凡杨 java 字节码 javap
一： Java 字节代码的组织形式类文件 { OxCAFEBABE ，小版本号，大版本号，常量池大小，常量池数组，访问控制标记，当前类信息，父类信息，实现的接口个数，实现的接口信息数组，域个数，域信息数组，方法个数，方法信息数组，属性个数，属性信息数组 } &nbs
java各种小工具代码 g21121 java
1.数组转换成List import java.util.Arrays; Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值 import org.springframework.util.StringUtils; if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值 import org.spring
加快FineReport报表设计的几个心得体会老A不折腾 finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时，最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”，这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据，速度相当慢！！二、找一个富文本编辑软件（如NOTEPAD+）编辑SQL语句，这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时，结合FineReport中生成的日志，再找一个第三方数据库访问软件（如PL/SQL）进行数据检索，可以很快定位语法错误。
mysql linux启动与停止墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动：service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动：safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动：service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inin
Spring中事务管理浅谈 aijuans spring 事务管理
Spring中事务管理浅谈 By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理拿一个XML举例 [html] view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 alxw4616
php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror. 调试: 1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是非打印字符的问题. 2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题) 百合不是茶对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇) 类和对象的基础概念: JAVA中万事万物都是类类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
JDK1.5 AtomicLong实例 bijian1013 java thread java多线程 AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例类 AtomicLong 可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述，请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中（如以原子方式增加的序列号），并且不能用于替换 Long。但是，此类确实扩展了 Number，允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
自定义的RPC的Java实现 bijian1013 java rpc
网上看到纯java实现的RPC，很不错。 RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World bit1129 Hello world
什么是Hessian The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL bit1129 shell
在Spark Shell上，通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作 1. 操作Hive中已存在的表 [hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Welcom
F5　往header加入客户端的ip ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/ 写了个java版的 public class GreatestLeftRightDiff { /** * Q61.在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。 * 求所有数对之差的最大值。例如在数组
mongoDB 索引开窍的石头 mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引得到当前查询的索引信息 db.user.find(_id:12).explain(); cursor: basicCoursor 指的是没有索引 &
[硬件和系统]迎峰度夏 comsci 系统
从这几天的气温来看，今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内所以，从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。每间房屋要有一个落地电风扇，一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系) 坐的，躺的地方要有凉垫，床上要有凉席电脑的机箱
基于ThinkPHP开发的公司官网 cuiyadll 行业系统
后端基于ThinkPHP，前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统轻量级企业网站管理系统运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0 系统预览系统下载：http://www.tecmz.com 预览地址：http://co.tecmz.com 各种设备自适应响应式的网站设计能够对用户产生友好度，并且对于
Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制) darrenzhu jms 事务承认 MQ acknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/ Transaction and redelivery in
Centos添加硬盘完全教程 dcj3sjt126com linux centos hardware
Linux的硬盘识别: sda 表示第1块SCSI硬盘 hda 表示第1块IDE硬盘 scd0 表示第1个USB光驱一般使用“fdisk -l”命
yii2 restful web服务路由 dcj3sjt126com PHP yii2
路由随着资源和控制器类准备，您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源，类似于你可以用正常的Web应用程序做法。在实践中，你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。例如，请求POST /users意味着访问user/create动作。这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成如下所示
MongoDB查询(4)——游标和分页[八] eksliang mongodb MongoDB游标 MongoDB深分页
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Activity的四种启动模式和onNewIntent() gundumw100 android
Android中Activity启动模式详解　　在Android中每个界面都是一个Activity，切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。　　Android总Activity的启动模式分为四种： Activity启动模式设置： <acti
攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕 ini html Web html5 css css3
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读源码学Servlet（1）GenericServlet 源码分析 jzinfo tomcat Web servlet 网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口，所有的Servlet 类（抽象的或者自己写的）都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法，其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。先看javax.servlet.servlet接口源码： package
JAVA进阶：VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换 snoopy7713 java VO Hibernate po
PO即 Persistence Object　　VO即 Value Object 　VO和PO的主要区别在于：　　VO是独立的Java Object。　　PO是由Hibernate纳入其实体容器（Entity Map）的对象，它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体，PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。　实际上，这个VO被用作Data Transfer
mongodb group by date 聚合查询日期统计每天数据（信息量） qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 mongodb 纵观千象
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java之18天常用的类(一) Luob. Math Date System Runtime Rundom
System类 import java.util.Properties; /** * System: * out:标准输出,默认是控制台 * in:标准输入,默认是键盘 * * 描述系统的一些信息 * 获取系统的属性信息:Properties getProperties(); * * * */ public class Sy
maven wuai maven
1、安装maven：解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path 2、创建maven_home文件夹，创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml，在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹 3、编写类，在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹，将此类放入最后一级文件夹 4、进入mvn_ch01 4.1、mvn compile ,执行后会在

故障诊断模型 | Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断

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