- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
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深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 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
程序员深度学习人工智能
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
- 深度学习--机器学习相关(2)
在下小天n
深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的,是动量的意思。动量不是速度和学习率,应该说是类似于加速度。AdaGrad(适应性梯度算法)适应性梯度算法的特点在于:独立地调整每一个参数的学习率。在S
- 这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练(FQT):增强了全量化训练(FQT)的能力至1位
量子位AI
人工智能机器学习深度学习
全量化训练(FQT)可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快,且内存利用率更低,从而使训练过程更加高效。FQT在尽量减少数值精度的同时,保持了训练的有效性。研究人员一直在研究1位FQT的可行性,试图探索这些限制。该研究首先从理论上分析了FQT,重点关注了如Adam和随机梯度下降(SGD)等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现,那就是FQT收敛
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能学习深度学习
目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题。固定的学习率在训练初期可能过大,导致模型训练不稳定,而在后期可能过小,导致训练速度缓慢。为了克服这些问题,自适应学习率方法应运而生。这些方法
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
不是浮云笙
pytorch实战深度学习pytorch人工智能
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义:随机梯度下降(SGD)是一种梯度下降形式,对于每次前向传递,都会从总的数据集中随机选择一批数据,即批次大小1。参数更新过程:这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法,随机梯度下降(SGD)是一种简单但非常有效的方法,多用于支持向
- 可以摘抄下来的神仙句子和原创小诗?
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过公元前的暧昧,是女子靠窗慵眼睡,眼梢缀些花蕊,再于簪头添道青翠。全不管楼下招多少权贵,人声多沸。只道那台上的少年若不退,便该他抱得第一魁。——云兮▍《契合》文/Adam-Wang也许是睡的太迟或是醒的太早门外依然是遥遥的夜蟋蟀或别的什么秋虫不知疲倦地唱着只有它们才懂的歌-没有风和月淡雾中远处的树近处的灯火都安静地沉默古人写的那些秋愁和离别因思念而洇
- Pytorch-Adam算法解析
肆十二
Pytorch语法pytorch算法人工智能Adam
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi,兄弟们,这里是肆十二,今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。Adam算法解析Adam算法是一种在深度学习中广泛使用的优化算法,它的名称来源于适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation)。Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点,即适应性梯度算
- 《逆世界》电影推荐
魔力Jenny
图片发自App男主人Adam机缘巧合在秘密基地邂逅Eden,两颗年轻的心随着年龄开始相爱,“gravity”制约两人相处,但有想象便会有行动。爱可以克服来自大自然的引力,爽朗的笑声,来自双生世界的食物,所有的相处都是愉悦。不巧,戒律是戒律,所有忤逆rules的行为都将被发现和制止。代价是,失去唯一的亲人Becky,与Eden无法再见。分别时的意外让美丽的Eden暂时遗忘Adam,可是,脑细胞是有记
- 我很忙,但只要是你,我都有空
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过◎“我很忙,但只要是你,我都有空”……这句话适合于任何一种关系,无论友情、亲情还是爱情,都会是最暖心的...我们都是普通人,终其一生,不被病魔折磨,不被灾祸殃及,不为生计忧愁,能结交三五知己,拥有完整的友谊长河,能唱出心灵深处的夕阳之歌,体验到单纯的爱与被爱,就已经是天大的幸运了。《虚度时光》文/adam-wang就是想和你一起坐在摇椅上轻轻地摇慢
- 深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
微学AI
深度学习技巧应用深度学习人工智能超参数调优模型
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面,以提升模型性能和泛化能力。文章目录前言一、选择模型架构二、优化器的选择Adam优化器说明Adam优化器的数学公式Adam优化器的4个超参数微调三、batchsize的
- 白云下的九维湾 第一百三十四章
Thebookworm新西兰
“路蔓你看,这是我通过我在墨尔本公众图书馆的好朋友查找到的,有关Robinsion家族的历史信息;在这份资料中提到了Mary的去世,你已经知道了,是1898年11月23日;我想让你看的是在这份死亡确认书上的签名……你看,这位签名的医生居然是我的高祖爷爷,Adam的父亲William。也就是说,Mary去世的时候,她的父亲其实是在她的身边的。这与我以往的猜测有所不同,我一直以为,在可怜的Mary去世
- 你披一身的雪花进门吗 最好是用炙热的目光 把雪花和你一起点亮
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过我发自内心地觉得,在寂静漆黑的夜晚,抱着双膝享受蓝色的天空、点缀其上的白色小星星,以及深不见底的大海是很棒的乐事。真是奢侈的享受。——伊坂幸太郎|奥杜邦的祈祷【组诗】文/adam-wang《雪》我准备好酒与花满室都是燃着的熏香蜡等风尘仆仆的旅人回温暖的家-酒已经被我喝完花也逐渐枯萎蜡烛的火焰也已经熄灭袅袅的清香带着淡淡的心伤而你还在路上-你披一身的
- 纯C无操作系统轻量协程库Protothread使用记录
Naisu Xu
编程相关c语言线程协程嵌入式单片机
文章目录目的源码说明使用演示总结目的在单片机开发中很多时候都是无操作系统环境,这时候如果要实现异步操作,并且流程逻辑比较复杂时处理起来会稍稍麻烦。这时候可以试试Protothread这个协程库。官网:https://dunkels.com/adam/pt/Protothreadsareextremelylightweightstacklessthreadsdesignedforseverelyme
- PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
科学禅道
PyTorchpytorch算法深度学习
torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件,主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。这个模块提供了多种常用的优化器(Optimizer),如SGD(随机梯度下降)、Adam、Adagrad等,这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。1.torch.optim模块内部结构和工作原理内部结构和工作原理:Optimizer类与子类:torch.optim.Optimize
- Spring Boot2.X-整合kafka
未来,值得期待
SpringBoot2.xkafkazookeeperlinuxspringboot
目录1.linux安装kafka2.安装kafka界面工具CMAK3.springboot集成kafka4.测试5.源码下载1.linux安装kafka源码下载:https://download.csdn.net/download/adam_zs/24829887参考;http://kafka.apache.org/quickstart备注:现在安装kafka不需要安装ZooKeeper常用命令:
- 标准库 STM32+EC11编码器+I2C ssd1306多级菜单例程
perseverance52
stm32标准库开发例程stm32EC11编码器多级菜单oled显示
标准库STM32+EC11编码器+I2Cssd1306多级菜单例程原创项目来源于:https://github.com/AdamLoong/Embedded_Menu_Simple相关功能演示观看:https://space.bilibili.com/74495335单片机多级菜单v1.2本次采用的是原作者(Adam)《单片机多级菜单框架v1.8》基础上修改适配包含中键按键的EC11编码器。原作者
- 深度学习本科课程 实验3 网络优化
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深度学习本科课程深度学习人工智能
一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法,并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用torch.nn实现各种优化器,并对比其效果1.2任务思路及代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyas
- 白云下的九维湾 第一百五十一章
Thebookworm新西兰
路蔓走出Jimmy的病房,窗外又下起了蒙蒙细雨。手里持曾摆放在Jimmy床头柜桌子上的那一本Adam的手记,路蔓走进了患者家属休息室,为自己冲泡了一杯咖啡,在靠窗的沙发上坐了下来。她是在刻意躲避着正在病房里喋喋不休着的Dane。尽管明明和Max也在Jimmy的病床边围坐着;在Dane那高昂的语调的谈话声中沉默着。路蔓觉得Dane的变化很大:她变得比从前更苍老和虚弱了;而与之相反的,是她说话的语调变
- 机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
bj_yoga
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降方
- PyTorch优化算法:torch.optim.Adam 的参数详解和应用
阿罗的小小仓库
pytorch人工智能python
torch.optim.Adam是PyTorch中实现Adam优化算法的类。下面是torch.optim.Adam的主要参数及其说明:torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay=0,amsgrad=False)params(必须参数):这是一个包含了需要优化的参数(张量)的迭代器,通常是模型的参数
- 【论文复现】Conditional Generative Adversarial Nets(CGAN)
QomolangmaH
深度学习深度学习人工智能pytorchCGAN生成对抗网络
文章目录GAN基础理论2.1算法来源2.2算法介绍2.3基于CGAN的手写数字生成实验2.3.1网络结构2.3.2训练过程一、D的loss(discriminator_train_step)二、G的loss(generator_train_step)2.4实验分析2.4.1超参数调整一、batchsize二、epochs三、Adam:learningrate四、Adam:weight_decay五
- 良医第1季第1集台词 中英对照
kuailexuewaiyu
良医第1季第1集台词英文中文Mister?先生Ladiesandgentlemen,女士们先生们welcometoSanJoseInternationalAirport.欢迎来到圣何塞国际机场Help!救命-Adam?!-Oh,myGod!-亚当-天啊Adam?!亚当Somebodycall911!快打911Oh,myGod!天啊I'madoctor,letmetakealook.Letmetak
- 国外技术网站推荐
zcwfeng
http://blog.adam-bien.com/AdamBien的个人博客,主要是Java&JavaEE相关。http://techblog.bozho.net/Java,Android,WEB相关http://www.captaindebug.com/Java,Spring,Weblogic,Oracle,MySQL等。http://www.devx.com/综合类的技术门户网站http:/
- 第1周学习:深度学习和pytorch基础
随风漂流l
深度学习pytorch机器学习python
第1周学习:深度学习和pytorch基础01-绪论一、机器学习简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的?二、常用的激活函数三、万有逼近定理四、层的作用03-螺旋数据分类示例一、SGD和ADAM二、学习率的设定三、代码及结果配套教材:北京交通大学《专知-深度学习》01-绪论人工智能,机器学习,深度学习之间的关系理解:人工智能是个目标,我们希望机器能像人去感知与思
- scheduler:pytorch训练过程中自动调整learning rate
robin_ze
pytorchpython深度学习神经网络
importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时,可能需要根据情况调整学习率(learningrate)这个在梯度下降中的重要参数。PyTorch提供了scheduler工具包帮助实现这一功能。1.通过写明学习率关于迭代次数的表达式来指定(
- AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop
LabVIEW_Python
动量梯度下降法详细展示了如何优化神经网络的训练速度,尽可能减少抖动,以最快速度找到代价函数的最小值。这也展示优化神经网络梯度下降法的目的:尽可能减少抖动,以最快速度找到代价函数的最小值;方法是:引入超参数。Adam,优化算法是已经被证明了,可以适用于大多数神经网络的优化算法,其本质是Momentum优化算法和RMSprop优化算法合并在一起用,如下图所示:在一次迭代计算中:红色框部分就是Momen
- 一颗心的宁静,源自对世间万物的热爱与谅解
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过回眸三生琥珀色,转身一世琉璃白。拈花,微笑。寂静,欢喜。一颗心的宁静,源自对世间万物的热爱与谅解......《无题》文/adam-wang说什么弱水三千讲什么玉壶冰心一片不如说喜欢你给的喜欢因为你比所遇见的好看更好看-月亮离得还是那么远秋虫儿正在呢喃那捎话儿的风现在也那么懒散归航的帆离岸的船而心上的人却在天边秋风不解语莫道天渐凉。忧伤在心里归于平静
- 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spark1.4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
javathreadjava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
javarpc
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MQacknowledge
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
linuxcentoshardware
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
PHPyii2
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
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- 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
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet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
javaVOHibernatepo
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
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
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