阿牛大牛中
阿牛大牛中

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN

之前我们讨论了一些节点嵌入技术，它们可以通过随机游走的过程学习与任务无关的特征。从这篇开始，我们介绍了令人兴奋的图神经网络技术，该技术基于图结构用多层非线性变换对节点特征进行编码。图神经网络在各种任务中表现出非凡的性能，并可以驯服图的复杂性质。

文章目录

  • 1. 回顾
  • 2. Deep Graph Encoders
  • 3. 目标
  • 4. 现代深度学习工具
  • 5. 图结构深度学习

1. 回顾

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第1张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第2张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第3张图片

shallow embedding：

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第4张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第5张图片

2. Deep Graph Encoders

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第6张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第7张图片

3. 目标

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第8张图片

4. 现代深度学习工具

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第9张图片

好像并不适用图结构。

5. 图结构深度学习

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第10张图片

可以看到图神经网络的设计还是有很多不同与困难的，在之后会继续详细介绍。

你可能感兴趣的:(图神经网络,神经网络,人工智能,深度学习,机器学习,推荐算法)

  • 英伟达常用GPU参数速查表，含B300..... Ai17316391579 深度学习服务器人工智能机器学习服务器电脑计算机视觉深度学习神经网络
    英伟达常用GPU参数速查表，收藏备用：含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域kyfwq001#5090##4090##英伟达“新核弹”B200发布##英伟达##英伟达B300##GPU##服务器##显卡##英伟达H800/A800芯片将禁售#
  • 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化 odoo中国 AI编程人工智能深度学习人工智能优化
    深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
  • 景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展 景联文科技 科技人工智能
    文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
  • 打造金融数据新引擎，看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台 永洪科技 金融数据可视化BI数据分析大数据
    在数字化转型的浪潮中，金融行业作为经济发展的核心引擎，正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技，近日成功助力某省农村信用社联合社（简称：Z企业）完成了其数字化转型的重要一步，通过部署先进的商业智能解决方案，为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临，以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展，为金融机构营销体系的
  • 景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展 景联文科技 科技人工智能数据标注
    在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
  • 客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？ 玩人工智能的辣条哥 AI面试机器人客服机器人
    环境：客服机器人问题描述：客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？解决方案：客服机器人要精准回答用户问题，需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对
  • 人工智能与网络信息技术的深度融合 鸭鸭鸭进京赶烤 学术会议人工智能AI编程ai机器人计算机视觉网络计算机网络
    在当今时代，人工智能（AI）和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能（AGI）到具身智能的普及，AI不仅实现了技术上的飞跃，也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代，我们迎来了许多创新应用，例如AI在电子信息技术中的应用，通过算法优化与升级，显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明，网络将支撑万亿级、人机物、全时
  • 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵 Ronin-Lotus 程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
    文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
  • DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析 云策量化 Deepseekchatgptdeepseekgrok
    前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
  • 探索AI模型的巅峰之战：ChatGPT、DeepSeek与Grok 3，谁才是最强？ 温暖阳光阿斌 人工智能chatgpt
    近年来，人工智能领域正处于一场高速迭代的革命中。大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相，各展所长，为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中，每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。然而，这些模型之间的差异和特点，究竟是什么？它们各自的优势在哪里？又有哪些隐藏的短板？本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议，共同探讨它们在AI领域的位置，
  • OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南 土城三富
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
  • OpenCV ML 模块使用指南 ice_junjun OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解（一）支持向量机（SVM）：cv.ml.SVM_create()功能支持向量机（SVM）是一种强大
  • 强化学习中策略网络模型设计与优化技巧 数字扫地僧 计算机视觉深度学习
    I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络（PolicyNetwork）是强化学习中一种重要的模型，它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧，并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络，它接受当前状态作为
  • 介于YOLOv5的裂缝识别系统 程序员～小强 YOLO
    介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
  • 使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码 wtsolutions qmt量化交易pythonqmtdeepseek量化交易代码生成
    随着人工智能技术的迅猛发展，利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候，deepseek给出的代码是xtquant代码，也就是miniqmt代码，并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此，我们需要自建一个知识库，让deepseek根据我的知识库里面的知识，去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM
  • GPU架构分类 大明者省 架构
    一、NVIDIA的GPU架构NVIDIA是全球领先的GPU生产商，其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。NVIDIA的GPU架构经历了多次迭代，以下是一些重要的架构：1.Tesla（特斯拉）架构（2006年发布）特点：NVIDIA推出的首个通用GPU计算架构，支持使用C语言进行GPU编程，标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器。性能：具有128个流处理器
  • 芯片的未来发展趋势 iccnewer
    2024年，该行业将专注于AI/ML、RISC-V、量子、安全等发展趋势。今年年初，大多数人从未听说过生成式人工智能。现在整个世界都在竞相利用它，而这仅仅是个开始。量子计算、6G、智能基础设施等新市场领域专用处理正在加速对更快、更高效、更多数据的需求。与每隔几年等待下一个工艺节点的日子相比，未来几年的事件将与电话或汽车的引入一样重要。但可能不会只有一种创新技术，将会有很多技术一起以一种将让科技界惊
  • 基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目 我的sun&shine Pythonpython机器学习计算机视觉
    基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长，识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
  • Python程序设计（入门） xyyykx python开发语言
    目录一丶Python概述二丶Python数据类型三丶常用的进制四丶字符串型五丶程序控制结构六丶组合数据类型一丶Python概述Python是一种高级编程语言，由GuidovanRossum于1991年开发并发布。它具有简洁、易读、易学的语法特点，被广泛应用于多个领域，包括软件开发、数据科学、人工智能、网络编程等。以下是Python的一些主要特点和优势：简单易学：Python的语法简洁明了，易于理解
  • LLM：软件测试的颠覆性力量 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
    LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步，特别是大语言模型（LargeLanguageModels，简称LLM）的出现，软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备，正在重塑我们对
  • 卷积神经网络Batch Normalization的作用 arron8899 cnnbatch人工智能
    BatchNormalization的作用（通俗版）1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕，每层蛋糕的烘烤温度不同（相当于神经网络的每一层数据分布不同）。没有BN时，烤箱温度忽高忽低，导致有的层烤焦（梯度爆炸），有的层不熟（梯度消失）。BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少
  • 使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力 shuoac 计算机视觉人工智能python
    使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型（LLM）从用户提供的文本描述中提取详
  • DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略 一个处女座的程序猿 资深文章(前沿/经验/创新)DataScienceML数据科学数据科学的生命周期机器学习
    DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结，应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时，因为涉及到博主出书中出版社要求在
  • 深入了解盘古大模型：技术、应用与未来 Hardess-god Literaturereview人工智能
    随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来，中国自主研发的大模型之一——盘古模型（PanGuModel）逐渐进入公众视野，凭借其强大的性能和广泛的应用前景，引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型？盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技
  • 【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。 985小水博一枚呀 深度学习人工智能
    【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。文章目录【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。1.滑坡灾害早期隐患的概念与特征概念主要特征2.通过光学
  • 【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二） 985小水博一枚呀 大大大模型知识点人工智能语言模型自然语言处理机器学习神经网络
    【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！祝所有的硕博生都能遇到好的导师！好的审稿
  • 人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型 天机️灵韵 具身智能人工智能人工智能具身智能智能体
    一、核心项目概览1.Manus（闭源通用AIAgent）定位：全球首个全流程自动化通用AIAgent，GAIA基准测试SOTA水平。核心能力：全流程自动化：从任务规划（如撰写报告）到执行（代码生成、表格制作）的端到端处理。智能纠错机制：基于沙箱环境的实时错误反思与调整（类似CodeAct技术）。云端依赖：需联网运行，集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性：闭源且采用邀请制，二手市场邀请码溢价至数万
  • 一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列） AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
    文章目录一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过
  • 知识图谱中NLP新技术 魔王阿卡纳兹 知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
    知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标，将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程，显著提
  • 掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南 酷酷的崽798 机器学习chatgpt
    文章目录前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南1.ChatGPT的基本功能概述2.利用ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项8.未来展望结论前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南近年来，人工智能技术取得了飞跃性的进展，尤其是
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他