- 【机器学习】多元线性回归
Mount256
#机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm)特征工程(featureengineering)特征缩放(featurescaling)正则化线性回归(regularizationlinearregress
- 深度学习之梯度下降算法
温柔了岁月.c
机器学习算法python深度学习梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
- GAN生成对抗性网络
Dirschs
深度学习GAN生成对抗网络人工智能神经网络
一、GAN原理出发点:机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络,其拟合能力最好G(Generator):用于捕获数据分布的生成模型(生成图像的网络);接收到随机的噪声z,通过噪声z生成图像。尽可能多地模拟、建模和
- 《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结
软工菜鸡
《零基础实践深度学习》numpy深度学习人工智能大数据机器学习飞桨百度云
2.5模型保存Numpy提供了save接口,可直接将模型权重数组保存为.npy格式的文件。In[53]np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法,构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测,可以总结出,使用神经网络建模房价预测有三个要点:构建网络,初始化参数w和b,定义预测和损失函数的计算方
- 优化梯度下降算法
stoAir
算法机器学习人工智能深度学习神经网络
文章目录OptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegradientcheckNumericalapproximationgradcheckOptimizealgorithmmini-bachgradientmini-batchsizeexponentialweightedavera
- BP神经网络风速预测
MATLAB代码顾问
神经网络人工智能深度学习
BP(Backpropagation)神经网络,也称为反向传播神经网络,是一种非常重要的人工神经网络。它基于梯度下降算法,通过反向传播误差来更新神经网络中的权重和偏差,以达到优化网络和提高预测准确性的目的。BP神经网络主要包括以下几个步骤:前向传播:在这个阶段,输入数据被送入网络,并通过每一层传播,直到输出层。每一层的输出都是下一层的输入。每个神经元的输出都是其权重加权输入的总和,再经过一个活化函
- 优化|复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法
运筹OR帷幄
算法机器学习人工智能
1.简介对于无约束的非凸优化问题,算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2);在目标函数光滑时,这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题,这个下界依旧适用;到这里,我们自然会提出疑问:它是否也能通过某个一阶算法来取到?对此,本文[1]^{[1]}[1]作出了回答.文中介绍了一种简单的一阶算法——光滑化近似点增广拉格朗日方法(Smo
- 【机器学习】单变量线性回归
Mount256
机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型(linearregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)梯度下降算法(gradientdescentalgorithm)参数(parameter)和超参数(hyperparameter)代码实现样例运行结果线性回归模型(linearregressionmodel)线性回归模型:fw,b(x)=wx+
- 多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)
东京的雨不会淋湿首尔
与单变量线性回归类似,在多变量线性回归中,我们也构建一个代价函数,则这个代价函数是所有建模误差的平方和,即:image.png,其中:image.png我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为:image即:image求导数后得到:imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值,计算所有的预测结果后,再给所有的参数一
- 机器学习:Softmax回归(Python)
捕捉一只Diu
机器学习回归python笔记
Softmax回归(多分类)logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归,采用梯度下降算法+正则化,交叉熵损失函数,实现多分类,Softmax函数"""def__init__(self,fit_intercept=T
- 神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法
「已注销」
神经网络机器学习深度学习
梯度下降算法是指什么神经网络谷歌人工智能写作项目:小发猫对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中哪种梯度下降方法最好还有很多,一步正割算法,拟牛顿算法,量化共轭梯度法,弹性梯度下降法等等rfid。具体可以在MATLAB的help文件训练函数中查看,路径是:NeuralNetworkToolbox>Functions>TrainingFunctions,可以看到各种算法的函数及详细介绍。对于非连续目
- CS229-DAY2:梯度下降(Gradient Descent)
shyayaya
学习一个算法,首先就想了解它的作用。我们使用训练数据让机器去训练,无论结果是什么,我们会得到一个模型(或好或坏),那么梯度下降算法就是用来对这个模型来进行优化的。先来了解几组概念:梯度:在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。梯度向量代表着函数在那一点变化的快慢,这样我们就能找到最大值/最小值。步长(Learningrate):步长决定了在梯
- [机器学习]LFM梯度下降算法
不知迷踪
机器学习机器学习算法人工智能LFM梯度下降
一.LFM梯度下降算法2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportpandasaspd#1.数据准备#评分矩阵RR=np.array([[4,0,2,0,1],[0,2,3,0,0],[1,0,2,4,0],[5,0,0,3,1],[0,0,1,5,1],[0,3,2,4,1],])#二维数组小技巧:取行数R.shape[0]和len(R),列数R.shape[1]和len
- 机器学习:Logistic回归(Python)
捕捉一只Diu
机器学习python人工智能笔记逻辑回归
Logistic回归(二分类)logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归,采用梯度下降算法+正则化,交叉熵损失函数,实现二分类"""def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True,a
- 梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)
17420
算法机器学习数学深度学习
本文总结自如下两个链接的内容,建议读者直接阅读链接中的文章1.https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c学习率学习率lr(learningrate),梯度下降算法中迭代步长。假设待优化函数为func(x),dx为函数对变量x的导数,即下降方向。每次x的迭代公式为:x=x+-lr*dxl
- 学习速率 learning rate
羊肉串串魅力无穷
机器学习-深度学习
学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率ααα:如果学习速率太小,则会使收敛过慢。如果学习速率太大,则会导致代价函数振荡,迭代过快,梯度下降法可能会越过最低点,甚至可能发散。学习速率的取值取决于数据样本,可以多取一些值,从大到小,分别运行算法,看看迭代效果,如果损失函数在变小,说明取值有效,否则要增大步长。例如:把学习速率设置为
- 算法模型之回归模型(岭回归Ridge)
rookie-rookie-lu
机器学习回归机器学习线性回归pythonsklearn
线性回归:1.假设模型线性模型和线性关系是不同的,线性关系一定是线性模型,而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才,只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人,需要不断的迭代和试错3.sklearn实现LinearRegressionLinearRegression使用的是正规方程,正规方程的时间复杂度太大。一般不使用。SGD
- 深度学习之反向传播
丘小羽
pytorch深度学习人工智能
反向传播英文叫做BackPropagation。为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度,例如,其损失函数的梯度就是,我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度,继而进行使用梯度下降算法是参数(权重)更新。但是这仅限于对于简单的模型,一旦模型的深度增加,模型变得复杂,我们就很难直观的看出损失函数的梯度。例如这个模型,每连接的两个节点里面都有相应的权重,
- 机器学习的精髓-梯度下降算法
wyw0000
机器学习机器学习算法人工智能
目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法,用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数,以逐步减小函数值。这一过程重复进行直到达到收敛条件。梯度下降算法有多种变体,包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。这些变体在处理大规模数据和优化不同类型的函数时具有不同的优势。2.梯度下降求解下面用一个例子来说明,使用梯度下降求极值的过程。
- BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练吗?
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码深度学习神经网络人工智能
BP神经网络答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。总结(BP神经网络和深度学习在本质上有以下区别)答案:是的,BP神经网络需要像深度学习一次次的迭代训练。BP神经网络(误差反传网络)实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降算法,利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法。其训练过程包括正向传播和反向传播两个阶段。在正向传播阶段,输入数据通过神经网络的
- 优化算法--李沐
sendmeasong_ying
深度学习算法人工智能深度学习
目录1.1梯度下降1.2随机梯度下降1.3小批量随机梯度下降1.4冲量法1.5Adam损失值也就是预测值与真实值之间的差值是f(x),x是所有超参数组成的一条向量,c是可以限制的,比如说权重大于等于0。使用迭代优化算法求解一般只能保证找到局部最小值,因为一到局部最小的地方,用梯度下降算法的话此时的梯度就已经等于0了。凸集的意思就是在一个区域里面找一根线,这条线的任意一个点都在这个区域里面。凸函数最
- 【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降
jenye_
课程:吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法,我们之前已经定义了代价函数J,梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法,他不仅被用在线性回归上,还被广泛应用与机器学习的众多领域。之后,我们也会用到梯度下降法最小化其他函数,而不仅仅是最小化线性回归的额代价函数J。我们的问题我们有一个代价函数J(\theta_0|theta_1$),可能是线性回归的代价函数,也可能是其他需要最小化的函
- Improving Deep Neural Network学习笔记
佳雨初林
深度学习学习笔记深度学习
参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习(吴恩达老师的课程)中,提升深度神经网络的一些方法,包括超参数的调整、正则化以及优化算法,明白了网络优化的一些思路以及优化的原理。1超参数在学习率、梯度下降的循环次数(iteration)、隐藏层数目(L)、隐藏层神经元个数、激活函数、momentum、batchsi
- pytorch(二)梯度下降算法
@@老胡
pythonpytorch算法人工智能
文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候,一开始并不知道w的最优值是什么,可以使用一个随机值来作为w的初始值,使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲,梯度下降就是使得梯度往下降的方向,也就是负方向走。一般来说,梯度往正方向走,表示梯度大于0,,表示函数是往递增方向走,而这里需要的是找最低点,最低点一定是在往下走,所以这里
- 线性回归+小批量梯度下降算法
姓蔡小朋友
机器学习算法线性回归回归
目录1.线性模型计算预测值:2.使用均方损失作为损失函数:3.基础优化算法:梯度下降4.训练数据:5.线性回归实现:6.线性回归总结:1.线性模型计算预测值:线性模型可以看做单层神经网络。使用线性模型可以对每个样本数据x计算其预测值yx为一个样本数据一维向量w为权重一维向量,值表示x对应位置所占的权重,未知b为偏差值,未知y为预测值,即加权平均值2.使用均方损失作为损失函数:平方损失函数可以计算每
- 【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响?
小oo呆
【机器学习】学习机器学习
在上一篇文章中,首次出现了学习率这个词,在这篇文章中我会详细介绍一下它是什么,到底对机器学习的训练有着怎样的影响。一、学习率是什么?先来复习一下梯度下降算法,在每次迭代过程中,算法计算目标函数关于当前参数值的梯度(即函数在该点的斜率或方向导数向量),然后沿着梯度的反方向移动一定的步长。更新规则可以表示为:其中:θ表示模型参数。η是学习率,决定了每一步沿梯度方向调整参数的幅度。∇f(θ)是目标函数f
- 梯度下降算法
chairon
PyTorch深度学习实践算法python开发语言深度学习pytorch
目录回顾优化问题梯度下降算法梯度计算代码损失曲线图随机梯度下降(StochasticGradientDescent)代码比较思考:回顾对于一个学习系统来说,我们需要找到最适合数据的模型,模型有很多,需要不断尝试,其中最简单的一个模型就是线性模型。我们需要去找到一个w的取值,使得(y^−y)2(\widehat{y}-y)^2(y−y)2最小y=w∗xy=w*xy=w∗x可以采用穷举法求最优值w那么
- 实现特征缩放/归一化和标准化
泛酸的桂花酒
什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候,需要保证特征具有相近的尺度,这有助于梯度下降算法更快的收敛。以预测房屋价格为例,假设有两个特征,房屋的尺寸和房屋的数量,尺寸的值为0-2000平方英尺,而房间数量的值则是0-5,以两个参数分别为横纵坐标,绘制代价函数的等高线图能,看出图像会显得很扁,梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。、imag
- 深度学习面试100题(1-10)
xiaoshun007~
机器学习深度学习人工智能
梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络,得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元,调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代,直至得到网络权重的最佳值已知:大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络,我们用
- matlab的BP神经网络例子程序
bluesky140
1.BP神经网络的设计实例例1.采用动量梯度下降算法训练BP网络。训练样本定义如下:输入矢量为p=[-1-231;-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解:本例的MATLAB程序如下:closeallclearechoonclc%NEWFF——生成一个新的前向神经网络%TRAIN——对BP神经网络进行训练%SIM——对BP神经网络进行仿真pause%敲任意键开始clc%定义训练样本%P为
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST