- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- (六一)HarmonyOS Design 的用户引导设计
小_铁
HarmonyOSNextHarmonyOSNext
HarmonyOSDesign的用户引导设计在HarmonyOS应用生态中,用户引导设计犹如新用户探索应用世界的指南针,其重要性不言而喻。精心构建的用户引导不仅能帮助新用户快速上手应用,更能在初次交互中建立起良好的用户体验,为应用的长期留存和口碑传播奠定基础。接下来,我们深入剖析用户引导的重要性,并结合HarmonyOS的特性,探讨如何设计出切实有效的引导流程,同时辅以代码示例,让开发者能够更直观
- 2025年从DeepSeek到Manus:AI如何重塑企业价值报告600+份汇总解读|附PDF下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=41172当前全球AI技术正从实验室走向产业化深水区,本报告以企业价值重构为核心,通过技术演进路径、行业竞争范式、落地实施策略三大维度,揭示AI如何从成本中心转变为价值引擎。数据显示,2025年生成式AI在中国创造的潜在经济价值达2万亿美元,其中制造业、电子行业生产力增益最为显著。本报告汇总解读基于《发布机构:华中科技大学数智管理与传播研究团队、
- 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
- 「清华大学、北京大学」DeepSeek 课件PPT专栏
YuKeeHgg
DeepSeekAI华彬智融知识库DeepSeekai华彬智融
你要的这里都打包好啦,快快收藏起来!名称链接团队简介类型DeepSeek——从入门到精通1️⃣DeepSeek从入门到精通「清华团队」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PPT课件DeepSeek如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用2️⃣DeepSeek赋能职场应用「清华团队」中央民族大学新闻与传播学院清华大学@新媒沈阳团队向安玲PPT课件普通人如何抓住DeepSeek红
- 【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212
tyhj_sf
论文研读笔记ML理论系列人工智能深度学习FF算法
博文导航0引言1论文摘要2反向传播有什么问题呢?3Forward-Forward算法3.1使用逐层优化函数学习多层表示4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子4.4使用FF算法来模拟感知中自上而下的效应4.5作为教师使用空间环境的预测4.6CIFAR-10实验5睡眠6FF算法与其他对比性学习技术
- 程序员都在偷偷用的黑科技工具,老板发现后竟主动要求加薪?
后端
上周三凌晨两点,我正对着满屏的SQL报错信息抓耳挠腮。同事老王突然在微信群里甩来一行代码:"试试用DeepSeek分析你的数据库日志。"我半信半疑地复制粘贴,没想到这个看似普通的指令,居然在十秒内就定位到了索引缺失的根源。更魔幻的是,第二天早会上,那个总板着脸的CTO居然在全员面前点名表扬了我的"超强问题排查能力"。这就是DeepSeek最让我着迷的地方——它总能把复杂的代码问题变成幼儿园算术题。
- 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测
默默科研仔
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基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法(GA)与BP神经网络的结合(GA-BP)主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值,解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括:初始参数优化:GA仅优化初始参数,后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化:GA直接优化全部网络参数,无需BP参与。混合优化:GA优化初始参数后,再通过B
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)自动微分
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深度学习pytorch人工智能
使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时,最常用的算法是反向传播。在该算法中,参数(模型权重)根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络,具有输入x、参数w和b以
- 基于等级保护梳理服务器安全合规基线 - 副本
程序员鬼鬼
服务器安全php网络安全web安全开发语言计算机网络
背景作为运维,当对新上架的服务器装完操作系统后,第一步就是对操作系统进行初始化配置来保证配置合规,此时你可能就会有疑问:我们应该初始化哪些参数,有没有相关标准参考呢?要想真正了解进行初始化配置的目的,我们先来科普一下相关法律:网络安全重磅福利:入门&进阶全套282G学习资源包免费分享!《中华人民共和国网络安全法》第二十一条规定,国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的
- 遨游科普:三防平板是哪三防?有哪些应用场景?
AORO_BEIDOU
电脑智能手机安全5G信息与通信
在工业智能化与数字化转型的浪潮中,电子设备的耐用性和环境适应性成为关键需求。普通消费级平板电脑虽然功能强大,但在极端环境下往往“水土不服”。而三防平板凭借其独特的防护性能,正逐步成为“危、急、特”场景的核心工具。AOROP300Ultra三防平板那么,“三防”究竟是哪“三防”?“三防”是电子设备领域对防尘、防水、防摔三大防护能力的统称,但这并非简单的功能叠加,而是通过材料、结构、工艺三重创新实现的
- 【认知框架重构】
调皮的芋头
人工智能神经网络
在信息高度互联的今天,寻找信息洼地和利益洼地已成为获取超额收益的核心能力。这两种"洼地"本质上是市场非有效性的具象化表现,其形成机制和挖掘方法值得系统研究。以下从底层逻辑到操作层面的深度分析:一、认知框架重构时空差理论:信息传播存在物理时滞(如跨境政策变化)、认知时滞(专业门槛导致的理解延迟)、传播层级衰减(信息在传递中的失真)熵增对抗模型:市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入,当维护成本超过收
- Vue和React的区别
酒江
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1.设计理念Vue:Vue是一个渐进式框架,意味着你可以从简单的部分开始使用它,并逐步引入更多的功能。它专注于模板驱动的开发,提供更清晰和直观的API。Vue也试图在易用性与功能性之间找到平衡。React:React是一个UI库,专注于构建用户界面的组件。它不包含像Vue那样的框架级别的功能,而是提供一个非常灵活的工具集,允许开发者自由选择其他库和工具来构建应用。2.学习曲线Vue:Vue的学习曲
- 【宇宙回响】从Canvas到MySQL:飞机大战的全栈交响曲【附演示视频与源码】
果冻kk
小游戏开发mysql音视频数据库前端html5javaspringboot
这是星际大战系列的第三篇送福利文章,感谢一路以来支持和关注这个项目的每一位朋友!文章力求严谨,但难免有疏漏之处,欢迎各位朋友指出,让我们一起在交流中进步。项目代码、文档和相关资源都可以免费获取,希望能帮助到更多对游戏开发感兴趣的朋友。如果您有任何想法、建议或疑问,都欢迎在评论区留言或通过私信与我交流。您的每一个反馈都是项目进步的动力!文章目录【福利分享】星际大战飞机大战升级版-前后端完整版本前言演
- 小程序生命周期三段式结构口诀
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小程序前端开发技术面试小程序
文章目录一、应用大总管[应用生命周期(AppLevel)]1.冷启热启错不慌(App.onLaunch/onShow/onError)2.切后隐身守空房(App.onHide)3.未寻页面有担当(App.onPageNotFound)二、页面五部曲[页面生命周期(PageLevel)]1.加载登场秀(Page.onLoad)2.现身就绪走(Page.onShow→onReady)3.隐身卸载收(P
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509.斐波那契数很简单的动规入门题,但简单题使用来掌握方法论的,还是要有动规五部曲来分析。代码随想录视频:手把手带你入门动态规划|LeetCode:509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲:确定dp数组(dptable)以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组classSolution:deffib(self,n:int)->int:F=[0,
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深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天,量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNN)凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性,逐渐吸引了研究者的关注。其中,Quantum-GABP(量子广义反向传播算法)作为一种高效的量子神经网络训练算法,展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
- LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现(留作学习使用)
再坚持一下!!!
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ROS一键安装参考:ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考:https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1:Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
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摘要GOOSE(GooseOptimizationAlgorithm)是一种基于大雁(Goose)在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略,以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。通过设置自由落体速度(FreeFallSpeed)、声音传播距离(SoundDistance)与时间平均(TimeAverage)等多种机制,GOOSE在处理复杂的高维非
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
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【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
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2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 重生之我在学Vue--第16天 Vue 3 插件开发
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重生之我在学Vue–第16天Vue3插件开发文章目录重生之我在学Vue--第16天Vue3插件开发前言一、插件的作用与开发思路1.1插件能做什么?1.2插件开发四部曲二、开发全局通知插件2.1插件基础结构2.2完整插件代码(带注释解析)2.3样式文件notification.css三、插件的安装与使用3.1在main.js中安装3.2在组件中使用四、插件开发进阶技巧4.1支持TypeScript类
- 当大模型训练遇上“双向飙车”:DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
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前言在大模型训练中,传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制,导致GPU利用率不足60%,成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构,通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计,将前向与反向传播拆解为“对称轨道”,使GPU可“边读边写、边算边传”,将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术,其显存占用仅为传统方法的1/8,GPU利用率提升至92%,单epoch训练时
- ICC2 高效进阶:set_host_options 命令精解,数字后端设计必备!
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在数字后端物理设计的战场中,效率就是生命,而ICC2的set_host_options命令就是助力各位工程师和学子们快速提升效率的神器!今天就带大家深入探索这个命令的奥秘,让复杂的配置变得轻松简单。一、set_host_options的核心价值这个命令专注于多核处理的灵活配置,无论是多线程、分布式处理还是并行任务执行,它都能轻松驾驭。通过精准定义主机资源、核心数以及提交协议等关键参数,工程师们可以
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在芯片设计领域,时序分析是确保设计可靠性和性能的关键环节,而Innovus作为业内领先的实现工具,其命令的精准运用直接决定了时序分析的效率与质量。今天,让我们一同深入探究setAnalysisMode这一核心命令,解锁其隐藏的潜力,为芯片设计之旅保驾护航。setAnalysisMode是Innovus工具中用于配置全局时序分析模式的核心命令,其作用涵盖分析类型设置、时钟传播控制、检查方式定义及优化
- java实现卷积神经网络CNN(附带源码)
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Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
- 信号传输与通信:光纤通信中的信号处理_(15).高级光信号处理技术
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高级光信号处理技术1.光纤通信中的非线性效应及其补偿1.1光纤非线性效应的原理光纤通信系统中,非线性效应是限制系统性能的关键因素之一。非线性效应主要包括自相位调制(SPM)、交叉相位调制(XPM)、四波混频(FWM)和受激拉曼散射(SRS)等。这些效应在高功率、长距离传输中尤为显著,会导致信号的相位和频率失真,进而影响信号的传输质量。1.1.1自相位调制(SPM)自相位调制是指光波在光纤中传播时,
- 信号传输与通信:光纤通信中的信号处理_(13).光纤通信中的色散管理
kkchenkx
信号处理技术仿真模拟信号处理网络
光纤通信中的色散管理色散的基本概念色散是光纤通信中的一个关键问题,它会导致信号在传输过程中发生失真。色散主要分为两类:模态色散和色度色散。模态色散模态色散主要发生在多模光纤中。多模光纤允许多个模式同时传播,但由于每个模式的传播速度不同,导致不同模式的光在光纤中传播的时间不同。这种时间差会导致信号的展宽,从而引起失真。色度色散色度色散主要发生在单模光纤中。色度色散是由于不同波长的光在光纤中的传播速度
- 计算机毕设论文灵魂模块:系统架构图设计终极指南(附资料)
计算机毕业设计小帅
课程设计毕业设计java系统架构
【关注我,毕业设计不迷茫】|6年辅导经验|帮助1200+学子顺利毕业大家好,我是程序员小帅,一名专注于计算机毕业设计全流程辅导的技术博主。专注JavaWeb,我深耕毕设领域6年,累计输出1200+原创项目案例,辅导成功率接近100%。如果你正在为选题、代码、论文或答辩发愁,这里能给你最落地的解决方案!为什么架构图是毕设的灵魂?1️⃣展示系统思维:用一张图说清技术选型逻辑2️⃣设计说明书:开发前必须
- Axure RP从入门到精通(五十七) 灵魂提问 - 写PRD需求文档是使用Word文档还是Axure?
风流 少年
AxureRP从入门到精通axure
在实际工作中有些公司使用Word文档来写需求文档(一般是大公司),有些公司使用Axure来写需求文档,他们习惯在画原型的时候在旁边写需求,并用辅助线来连接需求说明和对应的功能(组件),那么我们应该如何选择使用方式???一:使用Word文档写需求文档的优劣势1.1优势方便存档,方便交接和传播(传递);方便习惯使用Word文档的技术人员;方便发邮件做报告;还对于一些有较复杂流程,需要用到各种图示的产品
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,