神经网络机器学习智能算法画图绘图
神经网络机器学习智能算法画图绘图

BP神经网络原理，基于BP神经网络的去噪算法，基于BP神经网络的调制信号去噪

目录

BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
遗传算法原理
遗传算法主要参数
遗传算法流程图
完整代码包含数据下载链接： 基于BP神经网络的去噪算法，基于BP神经网络的调制信号去噪（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88565869
数据
matlab编程实现
效果图
结果分析
展望

摘要

BP神经网络，回归分析，基于BP神经网络的去噪算法，基于BP神经网络的调制信号去噪

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小，BP神经网络是一种成熟的神经网络，拥有大量的训练传递函数。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作

你可能感兴趣的:(BP神经网络,神经网络,算法,人工智能)

  • 算法竞赛备赛——【数论】高精度 Aurora_wmroy 算法竞赛备赛算法c++数据结构蓝桥杯
    高精度高精度计算，也被称作大整数计算，运用了一些算法结构来支持更大整数间的运算（数字大小超过语言内建整型）。加法P1601A+BProblem（高精）-洛谷#includeusingnamespacestd;constintN=10100;inta[N],b[N],c[N];intinit(intx[]){//读入数返回位数strings;cin>>s;intl=s.size();for(inti
  • 算法竞赛备赛——【数据结构】链表 Aurora_wmroy 算法竞赛备赛数据结构算法链表c++蓝桥杯
    链表原地逆置206.反转链表-力扣（LeetCode）classSolution{public:ListNode*reverseList(ListNode*head){//链表无头节点原地逆置ListNode*pre=head;ListNode*cur=NULL;ListNode*t=NULL;//t=head->next若head指向空链表会报错非法访问其他空间while(pre!=NULL){
  • AI程序员大逃杀：从“码农”到“魔法师”的奇幻漂流 ——揭秘人工智能如何重塑程序员工作流 lifire_H 人工智能
    当程序员遇上AI，是“饭碗不保”还是“原地飞升”？这场代码界的工业革命，正在让每个程序员经历从“流水线工人”到“科技魔法师”的奇幻蜕变。一、效率革命：当键盘遇上“读心术”1.需求分析：从“鸡同鸭讲”到“灵魂共鸣”还记得那些年被客户需求文档支配的恐惧吗？甲方爸爸一句“我想要五彩斑斓的黑”，就能让产品经理和程序员集体崩溃。现在，AI就像个自带翻译机的“需求捕手”——把客户支离破碎的诉求往WPSAI里一
  • 啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示 aflyingwolf_pomelo 语音信号处理算法人工智能
    一、概述啸叫抑制算法也叫声反馈抑制，本专题我们讨论啸叫抑制算法的平台搭建，算法仿真和设备端的工程落地实现。完整记录一个扩声系统的搭建。更多资料和代码可以进入https://t.zsxq.com/qgmoN，同时欢迎大家提出宝贵的建议，以共同探讨学习。二、啸叫抑制算法视频演示啸叫抑制算法演示视频三、语谱图3.1产生啸叫效果3.2去啸叫后的效果四、总结这一节我们主要记录了啸叫抑制（去啸叫）算法的效果演
  • Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习 weixin_38135241 python学习深度学习人工智能
    ----用教授的方式学习。目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习？1.1人工智能、机器学习与深度学习三者关系：1.1.1人工智
  • 当细致剪裁遇上大语言模型：从数据匹配到卓越性能的奇幻之旅 步子哥 AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    在浩如烟海的人工智能技术中，构建和调教大语言模型（LLMs）的过程就像是一场精心策划的奇幻冒险。本文带您走进一个鲜为人知的领域——如何利用“量身定制”的数据，让模型在知识的海洋中游刃有余。我们将透过一篇最新的研究《TheBestInstruction-TuningDataareThoseThatFit》，探索如何通过选择与目标模型分布高度契合的数据来优化监督式微调（SFT）的效果，以及这一方法如何
  • 深度学习：让机器学会“思考”的魔法 AI极客Jayden　 AI深度学习
    文章目录引言：从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么？1.定义：机器的“大脑”2.核心思想：从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构：神经网络1.神经元：深度学习的基本单元2.神经网络：多层“神经元”的组合3.深度：为什么需要多层？三、深度学习如何“学习”？1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
  • 业务流程管理（BPM）：概念、起源与优势 牛油果爱编程 人工智能
    产生背景BusinessProcessManagement（BPM），即业务流程管理，是一套达成企业各种业务环节整合的全面管理模式。BPM涵盖了人员、设备、桌面应用系统、企业级Backoffice应用等内容的优化组合，从而实现跨应用、跨部门、跨合作伙伴与客户的企业运作。BPM通常以Internet方式实现信息传递、数据同步、业务监控和企业业务流程的持续升级优化。显而易见，BPM不但涵盖了传统“工作
  • 群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码） HR Zhou 算法模拟退火算法机器学习matlab群体智能优化优化人工智能
    摘要模拟退火（SA）算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，其核心思想来源于热力学中的退火过程：将材料加热到高温后再缓慢冷却，使其分子结构趋于最低能量状态，从而获得稳定结构。SA算法利用Metropolis准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要
  • 相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理 释迦呼呼 AI一千问人工智能深度学习机器学习语言模型算法神经网络计算机视觉
    关键要点研究表明，PPO（近端策略优化）是一种稳定高效的强化学习算法，适用于单代理或多代理场景，重点是最大化绝对奖励。GRPO（基于梯度的相对策略优化）似乎是专为多代理系统设计的，优化代理之间的相对表现，目前信息有限，可能较少为人所知。这两个算法在目标和应用领域上有显著差异，PPO更通用，GRPO更适合竞争性多代理环境。关于PPO的解释什么是PPO？PPO，全称近端策略优化，是一种强化学习算法，帮
  • 第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理 释迦呼呼 AI一千问人工智能深度学习机器学习语言模型自然语言处理算法
    PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。其核心思想是通过限制策略更新的幅度，确保新策略不会偏离旧策略太远，从而稳定训练过程。1.策略梯度（PolicyGradient）基础策略梯度方法通过直接优化策略参数θθ来最大化期望回报。目标函数为：J(θ)
  • 基于Python+Django的可视化学习系统设计与实现（毕业设计源码+技术文档+系统部署） 逐梦设计 Python毕业设计实战案例pythondjango课程设计vue.js毕业设计源码
    博主简介作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、
  • 代码随想录算法训练营第四十一天 | hot65/100| 33.搜索旋转排序数组、153.寻找旋转排序数组中的最小值、155.最小栈、394.字符串解码 boguboji 刷题算法leetcode数据结构
    33.搜索旋转排序数组思路是：数组可能有两种情况2345671和6712345将数组一分为二，其中一定有一个是有序的，每次判断前半部分是有序的还是后半部分是有序的，每次只在有序的那部分里找。无序那部分不管（没找到会重新一分为二，继续在有序的一半里找，迟早会找到）注意点：这道题重点是记住边界条件（哪些是小于等于小于大于等于大于）有小于等于/大于等于的情况是因为，如果出现[2,1]中找1的情况，需要有
  • 代码随想录算法训练营第三十八天 | hot57/100| 114.二叉树展开为链表、437.路径总和III、124.二叉树中的最大路径和、22.括号生成 boguboji 刷题算法链表数据结构
    114.二叉树展开为链表思路是：（1）定义方法，先序遍历保证顺序，把节点按顺序保存（2）再for循环转成链表，一列都是往右排列完整代码：classSolution{  publicvoidflatten(TreeNoderoot){    Listlist=newArrayList();    preorderTraversal(root,list);    intsize=list.size()
  • 代码随想录算法训练营第十天 | 栈与队列part01| 232.用栈实现队列 、225. 用队列实现栈、 20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 boguboji 刷题算法java开发语言
    232.用栈实现队列栈与队列的基本知识：Stackstack=newStackq=newLinkedListstack=newStack显然是存储整数类型，如果要存储字符，应该用Dequedeque=newLinkedListstack=newStack<>();还有我写for(inti=0;i
  • 代码随想录算法训练营第二十三天 | 回溯算法part02| 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串 boguboji 刷题算法数据结构
    39.组合总和这道题和前面组合问题的区别是，取的元素可以重复，也就是遍历的时候，同一个元素可以一直取。所以for循环里，逐个添加元素，判断和大于目标时break（否则会一直加）还是新建二维数组放结果，一维数组放path。输入参数为放结果数组、path、提供的数组、目标值、目前总和sum、startIndex提前把提供的数组排序，用Arrays.sort()这样sum超过target就break递归
  • AI 生成 PPT 网站介绍与优缺点分析 KL_lililli 人工智能powerpoint
    随着人工智能技术不断发展，利用AI自动生成PPT已成为提高演示文稿制作效率的热门方式。本文将介绍几款主流的AIPPT工具，重点列出免费使用机会较多的网站，并对各平台的优缺点进行详细分析，帮助用户根据自身需求选择合适的工具。1.免费及免费试用机会较多的网站1.1Tome网址：Tome–TheAIassistantforsales简介：Tome是一款专注于AI助力讲故事与演示制作的工具，用户只需输入简
  • 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 满木悦 电池化学机器人化学电池机器学习人工智能硕博研究生
    在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中） 林聪木 目标检测YOLO深度学习
    目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
  • AI算力要变天了？一文搞懂ASIC和GPU asicgpuai芯片
    近期，全球股市的动荡中，ASIC和GPU这两个科技股概念突然变得火热，引起了市场的高度关注。博通作为ASIC的代表，股价一路猛涨，而英伟达作为GPU的代表，股价却一路下跌。这是否意味着AI算力市场即将变天？随着人工智能技术的飞速发展，AI算力的重要性日益凸显。从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现，对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU？ASIC：定制化
  • 云智慧：拥抱AI算法驱动的智能运维服务创新引擎
    随着信息化、数字化、智能化的加码，企业对人工智能、大数据等技术应用呈现出明显兴趣，海笔研究对国内中型规模企业调研表明，在2020年，54.1%的企业选择购买人工智能类应用，41.9%的企业选择购买大数据及BI类应用，各类产品软件的应用大幅提升了企业信息系统复杂度，以及运维管理难度。业务发展催生服务需求从系统管理者角度出发，信息系统从“单机Excel表格”到“集中式单系统”再到“微服务、云架构”等，
  • 双指针与二分算法 打不了嗝 蓝桥杯c++算法
    一.双指针1.基本介绍双指针算法是一种暴力枚举的优化算法，他也被叫做尺取法或者滑动窗口。当我们发现算法需要两次for循环时并且两个指针可以不回退，我们可以利用双指针来优化算法复杂度。2.例题详解题目描述企业家Emily有一个很酷的主意：把雪花包起来卖。她发明了一台机器，这台机器可以捕捉飘落的雪花，并把它们一片一片打包进一个包裹里。一旦这个包裹满了，它就会被封上送去发售。Emily的公司的口号是“把
  • 算法刷题区域部分反转 无敌的牛 算法算法
    不断创建数组，相加，利用cpp内字符串相加的性质即可。具体代码如下：classSolution{public:stringreverseStr(strings,intk){intsize=s.size();intcount=size/(2*k);stringa;inti=0;for(i=0;ik){reverse(a2.begin(),a2.begin()+k);}else{reverse(a2.
  • 优选算法训练篇07--力扣LCR179.查找总价格为目标值的两个商品 大胆飞猪 算法训练篇算法leetcode
    目录1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：3.解法一(暴力解法，会超时)：4.解法二(双指针-对撞指针):1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：购物车内的商品价格按照升序记录于数组price。请在购物车中找到两个商品的价格总和刚好是target。若存在多种情况，返回任一结果即可。示例1：输入：price=[3,9,12,15],tar
  • LeetCode215. 数组中的第K个最大元素 techpupil 算法快速选择leetcode
    给定整数数组nums和整数k，请返回数组中第k个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素。你必须设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:[3,2,1,5,6,4],k=2输出:5示例2:输入:[3,2,3,1,2,4,5,5,6],k=4输出:4分析：本题我们能想到最简单的方法就是直接给数组排序，然后取第第N-k个元素，但题目要求是
  • 算力租赁：人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案 算法工程gpu
    引言：当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年，ChatGPT仅用2个月突破1亿用户，StableDiffusion让普通人秒变艺术家，但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。当全球AI企业陷入“算力饥渴症”时，一种名为算力租赁的创新模式正以每年37%的增速（MarketsandMarkets数据）重塑行业格局。本文将深度解析这一革命性服务，并聚焦搭载NVIDIARTX4
  • SM国密算法深度解析与技术实践 安全
    SM国密算法深度解析与技术实践一、算法体系概述SM系列密码算法是由中国国家密码管理局发布的商用密码标准体系，涵盖非对称加密、对称加密、杂凑算法、标识密码等多个领域。其核心组件包括：SM2：基于椭圆曲线的非对称加密算法（GB/T32918）SM3：密码杂凑算法（GB/T32905）SM4：分组对称加密算法（GB/T32907）与国际算法对比类型国密算法国际标准密钥长度安全强度非对称加密SM2RSA-
  • 梯度下降法理论理解 伶星37 机器学习人工智能
    梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上，得要死，他们目标是看谁尽快找到山谷中的水源老大比较后选择最陡的方向随便探索一下，就朝较低处走去探测几下就走陡峭的方向梯度下降算法的核心思想就是沿着负梯
  • 2.服务器负载均衡 我是一条胖咸鱼 华为安全HCIP网络服务器安全负载均衡华为
    1.服务器负载均衡概述负载均衡基本概念实服务器：处理业务流量的实体服务器，客户端发送的服务请求最终是由实服务器处理的。实服务器组：由多个实服务器组成的集群，对外提供特定的一种服务。虚拟服务器：实服务器组对外呈现的逻辑形态，客户端实际访问的是虚拟服务器。负载均衡算法：FW分配业务流量给实服务器时依据的算法，不同的算法可能得到不同的分配结果。服务健康检查：FW检查服务器状态是否正常的过程，可以增强为用
  • AI大模型产品经理学习路线，2025最新，从AI产品经理零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇够了！ AGI-杠哥 人工智能产品经理学习语言模型agi自然语言处理
    随着人工智能技术的发展，尤其是大模型（LargeModel）的兴起，越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理，你需要具备一系列跨学科的知识和技能，以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线，旨在帮助你构建所需的知识体系，从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图等）和常用算法（如排序
  • 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation元注解自定义注解
    一、基本概述     　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。   　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
  • mysql优化特定类型的查询 annan211 java工作mysql
    本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询 对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看 真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。 在统
  • MAC下安装多版本JDK和切换几种方式 棋子chessman jdk
    环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位   历史： 过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。 后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。   在终端中输入jav
  • javaScript （1） Array_06 JavaScriptjava浏览器
    JavaScript 1、运算符 　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
  • 国内顶级代码分享网站 袁潇含 javajdkoracle.netPHP
           现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的                  当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站      &
  • Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较 随意而生 mongodbhadoop搜索引擎
      IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
  • mac os 系统科研软件总结 张亚雄 mac os
    1.1 Microsoft Office for Mac 2011      大客户版，自行搜索。      1.2 Latex （MacTex）:      系统环境：https://tug.org/mactex/     &nb
  • Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
    1. 三套生命周期     Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
  • Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
    1. 将Jenkins程序目录copy过去      源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面            tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
  • request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao requestInputstream
    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
  • 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
  • jsonObject的使用 bijian1013 javajson
            在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
  • [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
    Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类     首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，   /** * Register a watcher for a particular p
  • 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
    何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
  • Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
    Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码  handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
  • 不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
            今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。         分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。    
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State 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/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类 状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况 把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化 如果在
  • CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
    调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。 以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！ 所以验证结果的正确性很重要！！！ 在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。 以下程序在K5000GPU上跑的。
  • 诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvmcmsGChbaseswap
    HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
  • maven环境快速搭建 daizj 安装mavne环境配置
    一 下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
  • PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
    对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
  • yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
    public function searchWithRelated() {         $criteria = new CDbCriteria;         $criteria->together = true; //without th
  • Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
        在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象     最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
  • nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
    近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1.   在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts   2.   修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
  • ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntuuseradd
    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
  • 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginxlua
      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
  • Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timerquartz定时器
    原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时 首先继承jav
  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他