召唤师的峡谷
召唤师的峡谷

DeepRS(001)--FM模型理论与实践

文章目录

  • DeepRS(001)--FM模型理论与实践
    • FM背景
    • one-hot困境
    • FM模型
    • 代码
    • 参考文献

DeepRS(001)–FM模型理论与实践

FM背景

在传统的逻辑回归等相关变种模型中均认为特征是相互独立的，但是实际在很多情况下特征之间的依赖关系却是不可忽视的，因此需要进行特征交叉。在大多数业务场景下，类别特征做完 OneHot后会变得相当稀疏，尤其是在进行特征交叉后，特征空间变得很大。而 FM 可用于解决特征交叉下数据稀疏所带来的一系列问题。

one-hot困境

FM的主要目标是，解决在数据稀疏的情况下，特征怎样进行交叉的问题。以一个广告分类的问题为例，根据用户画像、广告场景特征以及其他特征，预测用户是否会点击广告（二分类问题）。用户数据如图所示

你可能感兴趣的:(推荐系统papers,机器学习,人工智能,深度学习,推荐系统)

  • 数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术，它通过对现有数据进行各种变换，人为地扩充数据集，从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中，包括：图像识别:对图像进行旋转
  • 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
  • Docker打包深度学习项目 FLY_LTL docker深度学习容器
    文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结，供各位同学参
  • 使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发 UwoiGit tensorflowopencvpygame
    在本篇文章中，我们将介绍如何结合使用TensorFlow、OpenCV和Pygame来进行图像处理和游戏开发。这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度
  • 机器学习之KMeans算法 知舟不叙 机器学习算法kmeans
    文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应
  • 机器学习流程—数据预处理 清洗 不二人生 机器学习机器学习人工智能数据预处理
    文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务，即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识，整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式，如图形、视频、图表、表格、图像等等，具
  • MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注 数据集
    2024-10-24，由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan，这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集，包含了层次化的语言标注。数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）的兴起和与其他数据模态的融合，多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注，并取得了快速进展。然而，现有的数据集
  • 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析 健忘的派大星 人工智能语言模型aiAI大模型agiRAG程序员
    前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单
  • 深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习 安意诚Matrix 机器学习笔记深度学习人工智能
    一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单
  • 智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】 AI筑梦师 计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
    智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。然而，现实世界的形状往往存在可变性（Variability），主要体现在以下几个方面：形变（Deformation）：物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化（ScaleVariation）：目标形状在不同场景下可能大
  • A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结 WhyteHighmore 论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
    ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开：1引言自从1950年图灵测试被提出以来，人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统，这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
  • AI：对比ChatGPT这类聊天机器人，人形机器人对人类有哪些不一样的影响？ InnoLink_1024 AGI人工智能机器学习chatgpt人工智能机器人
    人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比，虽然都属于人工智能技术的应用，但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力，它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比，阐述它们各自对人类的不同影响：1.物理交互与虚拟交互人形机器人：具有物理形态，能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如，搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助（如扶持老人、帮助走路等），以及进行非语言的沟通（如手势、面部
  • Python 模拟鼠标轨迹算法 a485240 鼠标轨迹计算机外设
    一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤：数据收集：收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据，包括
  • Apache Storm：实时数据处理的闪电战 Aaron_945 Javaapachestorm大数据
    文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统，它允许你以极高的吞吐量处理无界数据流。Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点
  • DeepSeek从入门到精通「清华团队」 YuKeeHgg DeepSeek人工智能ai
    由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源
  • 人工智能的未来：从基础到前沿的探索与展望 小二爱编程· 人工智能aiAI编程AI写作AI作画
    1.人工智能简介内容概述：人工智能（AI）是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加，AI在各个领域取得了显著进展，从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题，人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述：AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类：弱人工智能（NarrowAI）：目前大多数应用都属于弱AI，如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务，并且无法扩展
  • SciER：首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集 数据集
    2024-10-28，为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破，提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集，这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址：SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景：在科学文档中，实体（如数据集、方法、任务）和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
  • 元戎启行最新战略RoadAGI：所有移动智能体都将被AI驱动 量子位
    2025年3月18日（北京时间），元戎启行作为国内人工智能企业代表，出席由NVIDIA主办的GTC大会。会上，公司CEO周光发表了技术主题演讲，展示了公司的最新战略布局RoadAGI，并发布道路通用人工智能平台——AISpark（以下简称”Spark平台”）。RoadAGI是元戎启行实现物理世界通用人工智能的关键一步，旨在让包括智能驾驶汽车在内的移动智能体，都具有在道路上自主行驶、与物理世界深度交
  • 什么是机器视觉3D引导大模型 视觉人机器视觉 机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
    机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
  • 【财经信息差】2024年12月27日最新财经资讯一览 每日财经热点一网打尽 代码简单说 AI观财经:财经信息差AI观财经财经信息差今日财经资讯财经热点今日资讯
    大家好，欢迎来到财经信息差！每天，我们将带你直击全球财经动态，精选最新的市场变化、政策动向与产业趋势，让你在最短的时间内，轻松掌握最关键的财经资讯。随着人工智能技术的迅猛发展，我们将用AI的视角为你解析财经热点、企业动向及全球经济变化，让复杂的信息变得简单易懂，帮助你做出更明智的投资决策。财经领域股票市场美股三大指数集体低开，大型科技股多数下跌，纳斯达克金龙指数跌1.07%。小鹏汽车跌3.32%，
  • 探索AI知识库的无限潜力：定义、应用与未来展望 知识库知识库管理知识库软件
    一、AI知识库的定义AI知识库，作为人工智能技术与传统知识库概念的融合，是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据，还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程，实现了对知识的有效组织和高效利用，为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域，AI知识库的应
  • 低代码平台未来发展趋势有哪些？ 低代码
    低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化，以下结合JNPF快速开发平台的特性，为您分析其未来的发展方向：1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合，实现开发流程的智能化升级。例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外，AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能，进一步提升开发效率。
  • 探索“AI知识库”的未来：重塑信息获取与教育的新篇章 知识库知识库管理
    在数字化时代，信息的爆炸性增长既为人类带来了前所未有的知识盛宴，也带来了信息筛选与理解的巨大挑战。在此背景下，“AI知识库”作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物，正逐步成为解决这一难题的关键。本文旨在探讨“AI知识库”的核心价值、技术进展、应用领域以及对未来教育与社会信息获取方式的深远影响，并在此基础上展望其发展前景。一、AI知识库的定义与核心价值定义：AI知识库，简而言之，是利用人工智能技术
  • 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
    本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念，它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵，不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去，而且也能够把线性空间中的一个坐标系（基）表换到另一个坐标系（基）去，这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换：定义：基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
  • 深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭，首款堪称直播界变革者! V__17671155793 智能电视
    深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭，首款堪称直播界变革者!随着人工智能（AI）技术的飞速发展，直播行业正经历着前所未有的变革。2025年，被誉为“AI直播元年”，这一年见证了众多创新AI直播工具的涌现，它们不仅提升了直播的智能化水平，更在效率、互动性和观赏性上实现了质的飞跃。以下，我们将盘点2025年经典实用的十款AI直播工具，尤其聚焦于第一款，带您领略AI如何重塑直播行业。一、智享A
  • 【SoC基础】第2节：CPU简介 望闻问嵌 #SoC单片机嵌入式硬件
    ：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】：文章若有幸对你有帮助，可点赞收藏⭐不迷路：内容若有错误，敬请留言指正！原创文，转载注明出处文章目录CPU结构设计CPU生产厂商CPU工作原理CPU的组成CPU的类型CPU内核与CPU的关系CPU内核种类参考CPU结构设计结构类型结构特点优点
  • Python 机器学习 基础 之 学习 基础环境搭建 仙魁XAN Python机器学习基础+实战案例python学习开发语言机器学习machinelearning
    Python机器学习基础之学习基础环境搭建目录Python机器学习基础之学习基础环境搭建一、简单介绍二、什么是机器学习三、python环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9为例3、安装Python3.10.94、检验python是否安装成功，win+R快捷打开运行，输入cmd，打开cmd四、Pycharm环境搭建1、下载Pycharm安装包2、安装Pycharm
  • 深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索 Evaporator Core #深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
    随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台，旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用，并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
  • 【机器学习】主成分分析法（PCA） 若兰幽竹 机器学习机器学习信息可视化人工智能
    【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n个主成分及PCA在数据预处理中的处理步骤（后续实现）一、摘要本文主要讲述了主成分分析法（PCA）的原理和应用。PCA通过选择最重要的特征，将高维数据映射到低维空间，同时保持数据间的关系，实现降维和去
  • 【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割 985小水博一枚呀 论文解读深度学习transformer人工智能网络cnn
    【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割文章目录【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割2.Re
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他