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机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
[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
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
损失函数与反向传播 Star_. PyTorch pytorch 深度学习 python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习 python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图亚图跨际 Python 交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型喜好儿网人工智能 AIGC 马斯克
埃隆·马斯克近日在社交媒体上对《华尔街日报》的一篇报道进行了反驳。该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。据称，这些模型将被集成到特斯拉的全自动驾驶（FSD）软件中，并可能用于开发特斯拉汽车的语音助手以及人形机器人擎天柱的软件。喜好儿网然而，马斯克否认了这一说法，他在社交媒体平台上表示，尽管特斯拉确实与x
Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别迪三 #NN_Layer 神经网络
即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch 计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
云服务业界动态简报-20180128 Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能 2401_84572577 程序员大数据 hadoop 人工智能
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用皮皮冰燃深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
深度学习：怎么看pth文件的参数奥利给少年深度学习人工智能
.pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGpt python chatgpt keras 计算机
如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
如何理解深度学习的训练过程奋斗的草莓熊深度学习人工智能 python scikit-learn virtualenv numpy pandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
Keras深度学习框架入门及实战指南司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战逼子歌深度学习车牌识别神经网络字符识别 YOLO 卷积神经网络
一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
web前段跨域nginx代理配置刘正强 nginx cms Web
nginx代理配置可参考server部分 server { listen 80; server_name localhost;
spring学习笔记 caoyong spring
一、概述 a>、核心技术 : IOC与AOP b>、开发为什么需要面向接口而不是实现接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
Javascript 面向对面写法的必要性？一炮送你回车库 JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
js array对象的迭代方法换个号韩国红果果 array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数，对数组中的每个元素使用该函数 return 语句失效 function square(num) { print(num, num * num); } var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; nums.forEach(square); 2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
对Hibernate缓存机制的理解归来朝歌 session 一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况：问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？通过调试后解决方案如下：对于问题一，如你在数据库里设置了
WebService调用错误合集 darkranger webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton 调用接口出错，一个简单的WebService import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 首先必不可
JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。一、表单提交时出现乱码：在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
面试经典六问 atongyeye 工作面试
题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
contentResolver.query()参数详解百合不是茶 android query()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java] view plain copy public void fetchAllContacts() {
ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle 数据库 kill nowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
web 开发乱码征客丶 spring Web
以下前端都是 utf-8 字符集编码一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中；乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss -Xmn -Xms -Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx355
jqGrid 各种参数详解(转帖) BreakingBad jqGrid
jqGrid 各种参数详解分类：源代码分享个人随笔请勿参考解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读评论(22) 收藏举报 jquery 服务器 parameters function ajax string
读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8 升级iOS8
1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated 中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
二叉树:堆 dieslrae 二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单: 一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2 一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1 &
C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
centos安装golang dcj3sjt126com centos
#在国内镜像下载二进制包 wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz #把golang的bin目录加入全局环境变量 cat >>/etc/profile<
10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化 MySQL慢查询
1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
Java父类取得子类类名 happyqing java this 父类子类类名
在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！ package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
Spring3.2新注解@ControllerAdvice jinnianshilongnian @Controller
@ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现： @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Component public @interface Co
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第12章 Ajax（下） onestopweb Ajax
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Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java 多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
推行国产操作系统的优劣 yananay windows linux 国产操作系统
最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交

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