在C++学习中容易出现变量引用不恰当导致编译错误,先来看一段代码:#includeusingnamespacestd;voidprintMessage(string&message){cout<
机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGCtransformer深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
Python学习之旅:进阶阶段(七)数据结构-计数器(collections.Counter)
喜-喜
Pythonpython学习数据结构
在Python编程的进阶学习中,数据处理是一项重要的任务。collections.Counter作为Python标准库collections模块中的一员,为我们提供了一种高效且便捷的方式来统计数据出现的次数。接下来,就让我们一起深入了解这个强大的计数器。一、什么是计数器 collections.Counter本质上是一个特殊的字典,它用于统计可迭代对象中元素出现的次数。普通字典是通过键值对来
机器学习-期末复习题
泡椒鸡jo
期末复习机器学习python
给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法,属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中,用计算机处理一副图像,维度是:上万维B.二维C.三维D.一维以下关于降维的说法不正确的是?A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以
深度学习之核函数
fpcc
AI及算法ai
深度学习之核函数在机器学习中,常看到多项式核函数、高斯核函数,那什么叫核函数(KernelFunction,或者KernelTrick)呢?它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换φ(x),将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算,而在低维输入空间又存在某个函数K(x,x′),它恰好等于在高维空间中这个内积,即K(x,x′)=。那么支持向量机就不用
【第八天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的回溯算法(持续更新)
Long_poem
python算法开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的回溯算法2.回溯算法3.详细的回溯算法1)一种常见的回溯算法总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一
【学习心得】Python好库推荐——PEFT
小oo呆
【学习心得】人工智能python语言模型
一、PEFT是什么?PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中,目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT,可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集,而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下,如边缘设备、移动设备或低成本
【第六天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的贪心算法(持续更新)
Long_poem
算法python贪心算法
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的贪心算法2.贪心算法3.详细的贪心代码1)一种常见的贪心算法总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一
Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例python机器学习numpy数值计算
Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程1.1多项式特征3、简单线性回归
python入门教程jupyter_Jupyter Notebooks的安装和使用介绍
weixin_39953618
最近又开始重新学习Python,学习中使用到了一款编辑器JupyterNotebooks,非常想安利给初学python的同学。注:本文内容仅针对windows环境下安装和配置JupyterNotebooks。1.JupyterNotebooks简介国际惯例还是来一段官方的介绍:Notebooks其实就像是你的python笔记本一样,不仅可以运行书写的python代码,同时还支持markdown格式
Hindsight Experience Replay (HER) 算法
C7211BA
算法
HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术,旨在解决稀疏奖励问题,特别适用于目标导向的任务(例如机器人控制、物体抓取等)。它的基本思想是:即使在一个回合中任务失败,我们仍然可以从中获得有效的学习经验,通过“事后推断”(hindsight)来重构目标和奖励。关键概念目标导向任务:这些任务有明确
A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)算法
C7211BA
算法
A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic)是一种强化学习算法,它结合了Actor-Critic方法和异步更新(AsynchronousUpdates)技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的,并在许多强化学习任务中表现出色,特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题,如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
【C语言基础习题】C语言练习题——bite 寒假班作业(8)
拾贰_C
【bite就业课】作业习题c语言算法开发语言
你是如何克服编程学习中的挫折感的?编程学习之路上,挫折感就像一道道难以逾越的高墙,让许多人望而却步。然而,真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过,却最终找到了突破的方法。你是如何在Bug的迷宫中找到出口的?面对复杂的算法时,你用什么方法让自己保持冷静?让我们一起分享那些克服挫折的经验,为彼此的编程之路点亮希望之光!2024-01-31_debug和release的区别等_作业文章目录你是如何克
【C语言基础习题】C语言练习题——bite 寒假班作业(7)
拾贰_C
【bite就业课】作业习题c语言算法开发语言
如何高效记录并整理编程学习笔记?在编程学习的海洋中,高效的笔记记录和整理方法就像一张珍贵的航海图,能够帮助我们在浩瀚的知识中找到方向。如何建立一个既能快速记录又易于回顾的笔记系统?如何在繁忙的学习中保持笔记的条理性?让我们一起探讨如何打造属于自己的编程学习“知识宝库”!2024-01-28_函数的概念等_作业文章目录如何高效记录并整理编程学习笔记?2024-01-28_函数的概念等_作业习题第1题
自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
辞落山
scikit-learn线性回归python
1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
深度学习过程是什么
小松要进步
李哥深度学习深度学习
问:深度学习是:一组原始数据,经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据,再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值,用差值数据对权重和偏差求偏导,这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向,然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差,对吗答:您的描述大致正确,但有一些细节需要澄清和修正,以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释:1.原始数据处理:一组原始数据首先通
pytorch深度Q网络
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
DQN引入了深度神经网络来近似Q函数,解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈,尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数,其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括:经验回放(ExperienceReplay):在强化学习中,当前的学习可能会依赖于最近的经验,容易
Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
go5463158465
python算法机器学习python开发语言
以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例,该示例将涉及模型算法在重建损失和KL(Kullback-Leibler)损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器(VAE)作为模型来进行呼吸波形的复原,因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备:生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型:包括编码器和解码器。定义损失函数:结合重建损失和KL损
如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
go5463158465
python算法深度学习python开发语言
以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
AI大模型学习不迷路
transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
使用seaborn绘制相关性热力图
CodeWG
python
使用seaborn绘制相关性热力图在数据分析和机器学习中,热力图是一种常见的可视化方法,用于显示不同变量之间的相关性。在Python中,我们可以使用seaborn库绘制相关性热力图。本文将介绍如何使用seaborn中的heatmap函数来绘制相关性热力图,并为读者提供示例代码。首先,我们需要导入必要的库:pandas、numpy和seaborn。我们还使用了matplotlib库以便于展示结果。i
【小白学AI系列】NLP 核心知识点(六)Softmax函数介绍
Blankspace空白
人工智能自然语言处理transformer
Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数,广泛应用于机器学习中的分类问题,尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布,使得所有输出的值在0到1之间,并且总和为1。换句话说,Softmax将模型的原始输出(logits)转化为概率,帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d
详解三种常用标准化:Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm
yyytucj
batch开发语言
在深度学习中,标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。本文将详细介绍三种常用的标准化方法:BatchNormalization(批量标准化)、LayerNormalization(层标准化)和RMSNormalization(RMS标准化),并对其原理、实现和应用场景进行深入分析。一、BatchNormalization1.1BatchNormalization的原理BatchNor
科普:为什么电脑软件字体小?如何通过属性修改DPI解决?——电脑软件界面字太小「解决方案」
不做超级小白
电脑知识项目开发电脑windows
问题背景笔者在使用电脑日常开发学习中屡次碰到新安装的软件运行或者很久没使用的软件重新打开发现软件中的字体都是mini版的,仿佛是给蚂蚁科学家看的一般,今天实在受不了,去了解了一下原理,在这里与大家分享解决方案。一、为什么软件字体会过小?字体过小的问题,通常与DPI(DotsPerInch)缩放设置有关。什么是DPI?DPI是指每英寸显示的像素点数量,数值越高,屏幕显示的内容越精细。在传统分辨率(如
可解释性:走向透明与可信的人工智能
一位小说男主
人工智能入门深度学习机器学习人工智能神经网络
随着深度学习和机器学习技术的迅速发展,越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而,这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。在许多任务中,尽管这些模型表现出色,取得了相当高的精度,但其决策过程不透明,这对于依赖于机器决策的应用(如金融、医疗、法律等)来说,可能是无法接受的。因此,如何提高模型的可解释性、实现透明和可信的人工智能,成为了当下人工智能领域的重要课题。❤️本文将深入探讨机器学习中的可
如何设计一个合理的vue前端项目架构
叫我阿柒啊
vue.js前端架构
在前端开发中,我学习的是vue的开发路线。在最初的学习中,除了学习理论知识,还有就是看一些开源项目学习如何将vue应用到实际开发中。合理的项目架构设计是项目成功的基础之一。一个好的架构不仅可以提升代码的可读性和可维护性,还能提高开发效率,并降低项目的长期维护成本。所以,本文将以构建项目为起点,探讨如何设计关于vue的前端架构。1.项目初始化1.1创建项目vue不是在IDE中创建项目,而是使用工具在
springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
[IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name