- 从0开始深度学习(4)——线性回归概念
青石横刀策马
从头学机器学习深度学习神经网络人工智能
1线性回归回归(regression)指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和,以房价和面积、房龄为例,可以有下面的式子:w称为权重(weight)b称为偏置(bias)、偏移量(offset)或截距(intercept)给定一个数据集,我们的目标是寻找模型的权重和偏置,使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。1.2损失函数在我
- Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例
零 度°
pythonpythonkeras
Keras是一个高级的神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行,以支持快速的实验和模型构建。Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎,适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员。常用函数及其参数Dense()全连接层,用于构建神经网络中的线性部分。units:层中的神经元数量。activation:激活函数,默认为’relu’。use_bias:
- 深度学习之pytorch实现线性回归
温柔了岁月.c
机器学习深度学习pytorch线性回归
度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置
- LSTM参数详解
实名吃香菜
深度学习lstm人工智能rnn
LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),主要用于处理和预测序列数据的重要模型。以下是LSTM的主要参数及其含义(前两个参数必填):input_size:输入特征的维度,即每个时间步输入张量的大小。hidden_size:隐藏层的特征数量。它定义了LSTM单元输出的特征的维度。num_layers:LSTM堆叠的层数。多层LSTM可以增加模型的复杂度和能力。bias:如果为
- 方差与偏差
井底蛙蛙呱呱呱
"偏差方差分解"(bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道,算法在不同训练集上学得的结果很可能不同,即便这些训练集是来自同一个分布.对测试样本队令yD为m在数据集中的标记,y为x的真实标记(注:理论上y=yD,当有噪声时,会出现y!=yD,即错误的标注),f(x;D)为训练集D上学得模型
- bioinfo100-第9题-FastQC报告中的duplicate
RachaelRiggs
duplicate问题zhn去除duplicate可以这样理解:去除“假重复”(人为造成的重复序列方面的bias)保留“真重复”(天然存在的重复序列)。第9题读懂FastQC报告中的duplicate问题本周我们预计会把前10个问题提出来,结束我们的测序原理与FastQC部分。今天我们来详细聊聊duplicate问题。duplicate的产生主要是因为Illumina建库的过程中,一般会需要使用P
- 机器学习-集成学习(模型融合)方法概述
毛飞龙
机器学习集成学习模型融合
概述模型融合方法广泛应用于机器学习中,其原因在于,将多个学习器进行融合预测,能够取得比单个学习器更好的效果,实现“三个臭皮匠,顶一个诸葛亮”,其原因在于通过模型融合,能够降低预测的偏差和方差。本文对模型融合中常见的三种方法进行一个简要介绍:包括Bagging、Boosting、Stacking。偏差(Bias)与方差(Variance)假设对数据集中一个样本进行n次预测,偏差是预测期望值与样本值的
- On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读
瞻邈
机器学习人工智能深度学习自动驾驶
1.摘要众所周知,过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数,它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题,为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题,研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说,深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k
- 循环神经网络(RNN)简介与应用
kadog
ByGPTrnn人工智能深度学习
循环神经网络(RNN)简介与应用一、RNN基本概念二、RNN原理解析2.1RNN网络结构RNN网络主要组件输入层(Input),隐藏层(HiddenState),输出层(Output)循环单元(RecurrentUnit)权重参数(Weights)和偏置项(Bias)RNN的数据流向时间步展开(UnrollinginTime)隐藏状态传递(HiddenStatePropagation)输出计算(O
- 如何改进YOLOv5主干网络
风筝超冷
YOLO
D:\yolov5-master\models目录下新建mobilevit.py文件夹代码内容:importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup
- 代码+视频,PM3包进行3组倾向评分匹配并绘制smd图
天桥下的卖艺者
R语言代码+视频系列我写的R包r语言
什么是倾向性评分匹配?倾向评分匹配(PropensityScoreMatching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据,在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的
- imu_utils安装及标定教程
极客范儿
传感器标定IMUimu标定imu_utilscode_utils
本文使用香港科技大学的imu_utils方差工具标定,首先将INDEMIND双目惯性模组静止放置三个小时。然后采集IMU数据,生成Allan方差数据,由图分析得到加速度和角速度的高斯白噪声和随机游走Bias误差。系统配置系统版本ubuntu18.04OpenCV3.4.13Eigen3.2.10Pangolin0.5一、安装ceresCeres官方地址二、创建ROS工作空间1、新建ROS工作空间m
- 【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建
pprpp
前言:之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制,本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置,可以提升mAP、F1、P、R等指标,还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中,修改网络结构很容易,只需要修改cfg文件即可。目前,cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro
- 统计学习 复习(知识点+习题)
玛卡巴卡_qin
课程学习
复习资料:https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归(二维情况)求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式3.BasicFunction核函数岭回归有个关于核函数的推导,但应该不会考4.Bias-var
- Bias 和 Variance 理解
phusFuNs
一篇很不错的讲解Bias和Variance的文章:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html从三个角度去定义Bias和Variance概念上ErrorduetoBias:表示我们的模型预测的期望值(或者叫平均值)与模型想要努力接近真实值的difference。注意一点,这里的期望值是指,你可以通过多个数据集(随机性)来训练多个模型(参数
- 类参数和实例参数
代码猪猪傻瓜coding
python深度学习机器学习
classConv2D(nn.Module):def__init__(self,kernel_size):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.rand(kernel_size))self.bias=nn.Parameter(torch.zeros(1))逐行解释给定的代码:(区分子类和类参数)1.`classConv2D(nn.Modu
- 从Y = X到构建完整的人工神经网络
将_4c15
在某些时候,你也许曾问过自己,人工神经网络的参数的来源是什么?权重的目的是什么?如果不用偏差(bias)会怎样?在本教程中,我们打算回答那些问题,我们从最简单的人工神经网络(ANN)做起,一直到复杂得多的模型。让我们从构建一个没有参数的机器学习模型开始,即Y=X。然后,我们将逐步增加一些参数到模型中,直到我们建立了一个单个神经元,这个神经元被设计成接收一个或多个输入。接着,神经元从数学公式映射成图
- 机器学习:多项式回归(Python)
捕捉一只Diu
机器学习回归python笔记
多元线性回归闭式解:closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据""
- 【转】深度学习中的正则化(Regularization)
是我真的是我
转自:http://www.imooc.com/article/69484一、Bias(偏差)&Variance(方差)在机器学习中,这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器,分别在训练集和验证集上测试,以下为四种可能的情况:四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小,接近optimalerror,这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反,
- Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data
zealscott
PUlearning论文阅读。本文从基本的分类损失出发,推导了PU的分类问题其实就是Cost-sensitiveclassification的形式,同时,通过实验证明了如果使用凸函数作为lossfunction,例如hingeloss会导致错误的分类边界(有bias),因此需要使用例如ramploss之类的凹函数。同时,论文还对先验存在偏差的情况进行了讨论,说明了如果样本中大部分都是正样本,那么就算
- 【深度学习每日小知识】Bias 偏差
jcfszxc
深度学习术语表专栏深度学习人工智能
计算机视觉是人工智能的一个分支,它使机器能够解释和分析视觉信息。然而,与任何人造技术一样,计算机视觉系统很容易受到训练数据产生的偏差的影响。计算机视觉中的偏见可能会导致不公平和歧视性的结果,从而使社会不平等长期存在。本文深入探讨了计算机视觉中偏见的复杂性及其影响,并探讨了减轻偏见、促进公平和公正结果的方法。了解计算机视觉中的偏差计算机视觉算法经过大量视觉数据(例如图像和视频)的训练。如果训练数据存
- 人脸识别 FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)
郭庆汝
人脸识别FaceNet
人脸识别FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNor
- 【DeepLearning-8】MobileViT模块配置
风筝超冷
深度学习pythonpytorch
完整代码:importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.SiLU())defconv_nxn_bn(inp,oup,kernal_s
- 机器学习:多元线性回归闭式解(Python)
捕捉一只Diu
python机器学习线性回归
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据"""self.theta=None#训练权重系数self.
- 【陈工笔记】SNN(Spiking Neural Network)的理解
我看到你啦滴
网络神经网络
(不足之处较多,望包涵。用于自学,帮助理解。)1、LIFNode在网络架构中的简单应用例子#定义并初始化网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,14*14,bias=False),#这里不加bias应该是偏置在SNN中不好表示neuron.LIFNode(tau=tau),nn.Linear(14*14,10,bias=False),neu
- 局部响应归一化
阿布儿
图片.png图片.pngai(x,y)表示在这个输出结构中的一个位置[a,b,c,d],可以理解成在某一张图中的某一个通道下的某个高度和某个宽度位置的点,即第a张图的第d个通道下的高度为b宽度为c的点。论文公式中的N表示通道数(channel)。a,n/2,k,α,β分别表示函数中的input,depth_radius,bias,alpha,beta,其中n/2,k,α,β都是自定义的,特别注意一
- python对cmip6数据进行偏差校正Delta
houhaha_
python开发语言
降水要素importxarrayasxrimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportpymannkendallfromscipy.statsimportpearsonrfromsklearn.metricsimportr2_score,mean_squared_error#思路#bias=obs/
- LSTM学习笔记
牧羊女说
PyTorchlstm学习笔记
上一篇文章中我们提到,CRNN模型中用于预测特征序列上下文的模块为双向LSTM模块,本篇中就来针对该模块的结构和实现做一些理解。BidirectionalLSTM模块结构如下图所示:在Pytorch中,已经集成了LSTM模块,定义如下:CLASStorch.nn.LSTM(self,input_size,hidden_size,num_layers=1,bias=True,batch_first=
- 分组卷积
AI视觉网奇
深度学习基础
groups=math.gcd(in_channel,depth)ifgroups>1:groups=groups//4self.res_layer=Sequential(BatchNorm2d(in_channel),Conv2d(in_channel,depth,(3,3),(1,1),1,bias=False,groups=groups),PReLU(depth),Pytorch的分组卷积新
- 深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)
蹲家宅宅
深度学习记录深度学习人工智能
误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差:偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时,如左图,拟合图像存在部分不符合值,称为欠拟合(underfitting)过拟合(overfitting)当方差(variance)过大时,如右图,拟合图像过于特殊,不够集中(即方差过大),称为过拟合(overfitting)误差和tra
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe