蹲家宅宅
蹲家宅宅

深度学习记录--Adam optimization algorithm

Adam优化算法

深度学习记录--Adam optimization algorithm_第1张图片

momentum和RMSprop的结合

初始化参数：

V_{dw}=0,V_{db}=0,S_{dw}=0,S_{db}=0

先进行momentum过程：

V_{dw}=\beta1 V_{dw}+(1-\beta1)dw

V_{db}=\beta1 V_{db}+(1-\beta1)db

然后进行RMSprop过程：

S_{dw}=\beta2 S_{dw}+(1-\beta2)(dw)^2

S_{db}=\beta2 S_{db}+(1-\beta2)(db)^2

接着进行偏差修正：

V_{dw}^{corrected}=V_{dw}/(1-\beta1^t),V_{db}^{corrected}=V_{db}/(1-\beta1^t)

S_{dw}^{corrected}=S_{dw}/(1-\beta2^t),S_{db}^{corrected}=S_{db}/(1-\beta2^t)

最后更新权重：

w:=V_{dw}^{corrected}/\sqrt{S_{dw}^{corrected}}+\varepsilon

b:=V_{db}^{corrected}/\sqrt{S_{db}^{corrected}}+\varepsilon

 

深度学习记录--Adam optimization algorithm_第2张图片

超参数的设置

一般地，学习率\alpha需要经过多次调试之后才可得到

其他超参数一般设置为：

\beta1=0.9, \beta2=0.999, \varepsilon=10^{-8}

你可能感兴趣的:(深度学习记录,深度学习,人工智能)

  • 跟我一起学 Python 数据处理（六）：Python 数据类型深度剖析与容器初窥 lilye66 python开发语言tornadobeautifulsouppandasmatplotlib
    跟我一起学Python数据处理（六）：Python数据类型深度剖析与容器初窥在Python学习的漫漫长路中，我们已经成功迈出了几步，对其环境搭建和基础操作有了一定了解。接下来，让我们继续深入，探寻Python丰富的数据类型世界以及强大的数据容器，进一步挖掘Python在数据处理方面的潜力，一同在知识的海洋中破浪前行。一、整数与字符串的微妙差异及应用场景整数，在Python中如同数学世界里的整数一样
  • 跟我一起学 Python 数据处理（四）：Python 基础环境深度剖析与工具安装 lilye66 pythonflaskpandasscrapybeautifulsoup
    跟我一起学Python数据处理（四）：Python基础环境深度剖析与工具安装在Python学习之旅中，我们已经迈出了搭建环境的关键第一步。今天，我们继续深入探索，让大家对Python基础环境有更透彻的理解，并顺利安装必备的工具，为后续高效的数据处理学习筑牢根基。一、Python提示符与系统提示符的奥秘当我们成功启动Python后，会看到>>>这个Python提示符，它就像是进入Python世界的大
  • 《苍穹外卖》项目学习记录-Day10订单状态定时处理 蝴蝶不愿意 学习java
    利用Cron表达式生成器生成Cron表达式1.处理超时订单查询订单表把超时的订单查询出来，也就是订单的状态为待付款，下单的时间已经超过了15分钟。//select*fromorderswherestatus=?andorder_timeupdateorderscancel_reason=#{cancelReason},rejection_reason=#{rejectionReason},canc
  • 基于深度学习的视觉检测小项目（十六） 用户管理界面的组态 深蓝海拓 基于YOLO的视觉检测小项目深度学习人工智能pythonpyqtqt
    分组和权限：用户分为三个组，管理员、普通用户、访客。•管理员的权限和作业范围：添加和删除用户、更改所有用户的信息（用户名、登录密码、所在分组等）、查看和备份以及复制数据库；•普通用户的权限和作业范围：更改自己的用户名和密码、开展工作业务、查看数据库；•访客的权限和作业范围：查看数据库。用于用户管理的界面：既然用到了用户的管理，那么就必然涉及到用户列表的展示方式了。QT对于列表内容的展示方式有：QC
  • 深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！ qwmb919 人工智能深度学习机器学习python
    深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
  • 深度学习之线性代数 ousinka DJLd2lcoderJava开发者动手学习深度学习深度学习java机器学习
    深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。如果你曾经用钱买个茶叶蛋，或者在付过打车费，那么你已经知道如何做一些基本的事情，比如在数字间相加或相乘。例如，上海的温度现在为13摄氏度。严格来说，我们称仅包含一个数值的叫标量（scalar）。在数学表示法，其中标量变量由普通小写字母表示（例如，x、y和z）。我们用R表示所有（连续）实数标量的空
  • 一、深度学习与线性代数 新禾 深度学习线性代数深度学习线性代数人工智能
    一、深度学习与线性代数在计算机的内存或硬盘中，数据通常是以字符集编码成0和1的形式进行存储的，读取时再以相同字符集进行解码进行显示的。然而在深度学习中，数据在内存或显存中的表示都是以向量的形式表示的。1、字符在计算机中的表示在我们所接触到的手机、电脑、电视所呈现的字符，其原理大概：就是存储在内存、硬盘中的0和1的数字被解码成字符再去映射到屏幕上。目前最常见的编码格式有：ASCII：初代计算机采用的
  • 深度学习——线性代数 取个名字真难啊啊 深度学习深度学习线性代数
    文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
  • 深度学习的应用场景及常用技术 eso1983 深度学习
    深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。例如，在安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行分类，判断是否有可疑人员或物品出现；在电商领域，对商品图片进行分类，方便用户搜索和筛选商品。示例：识别图片中的动物是猫还是狗，或者判断一张图片是风景照还是人物照。
  • JS深度剖析异步编程方式 天涯学馆 大前端&移动端全栈架构javascriptecmascript前端架构
    目录回调函数事件监听发布/订阅Promiseasync/awaitGenerator函数与迭代器深度剖析JavaScript异步编程方式，主要涉及以下几个核心概念和技术回调函数回调函数的基本概念回调函数（CallbackFunction）是一种在特定事件或条件触发时被调用的函数，常用于处理异步操作的结果。在JavaScript中，回调函数是实现异步编程的最初也是最基础的方式。它的工作原理是：将一个
  • JS 深度解析Function模式 天涯学馆 大前端&移动端全栈架构javascriptecmascript前端架构原型模式
    目录函数作为基本数据类型函数作为对象函数作为构造函数函数作为类的替代品函数作为高阶组件箭头函数与常规函数的区别
  • JS 深度解析作用域、作用域链与闭包 天涯学馆 大前端&移动端全栈架构javascriptecmascript前端
    目录作用域词法作用域块级作用域作用域链闭包作用域词法作用域（LexicalScope）JavaScript采用词法作用域，意味着变量的作用域是在编译阶段确定的，由代码在何处定义决定，而非运行时决定。简单来说，变量的作用域取决于它在源代码中的位置。全局作用域：在任何函数外部定义的变量具有全局作用域，对整个程序可见。
  • JS 深度解析this指针 天涯学馆 大前端&移动端全栈架构javascript前端
    目录this绑定规则默认绑定隐式绑定显示绑定new绑定箭头函数特殊情况与陷阱丢失绑定优先级
  • 无线通信与人工智能技术与发展年度总结 Loving_enjoy 实用技巧人工智能信息与通信
    2024年，无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破，这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型，还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。####无线通信技术的飞速演进无线通信技术的历史可以追溯到19世纪末，意大利科学家马可尼成功实现无线电波传输，开启了无线通信的大门。然而，直到20世纪后期，无线通信技术才真正开始腾飞，从2G到5G不断演进，如
  • 深度学习-图像数据标注工具使用（LabelImg和BBox） AI研习图书馆 方法教程LabelImgBBox图像标注工具
    文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg（下载源码，需要编译）Windows和Linux系统可运行软件：http://tzutalin.github.io/label
  • 探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！ 孔旭澜Renata
    探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面（编辑器），提供强大的API和SDK，以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
  • GPU架构（1.2）--GPU SoC 中的 CPU 架构 小蘑菇二号 手把手教你学GPUSoC芯片智能电视
    目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU，还集成了高性能的CP
  • [C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第12章 学习笔记02 2019.5.8 卡酷酷 C++DirectX12
    个人学习使用，请勿转载12.3纹理数组12.3.1概述纹理数组即为存放纹理的数组。C++代码中纹理数组也由ID3D12Resource接口表示，创建ID3D12Resource对象时，可以通过设置DepthArraySize属性指定纹理数组所存储的元素个数。在d3dApp文件中创建深度/纹理模板时总是将该值设为1。CreateD3DResource12函数。Texture2DArraygTreeM
  • 【C语言】深度剖析动态内存管理 安 度 因 C语言c语言c++算法动态内存开发语言
    文章目录0.前言1.为什么存在动态内存分配2.动态内存函数2.1malloc2.1.1申请空间成功2.1.2申请空间失败2.1.3总结2.2free2.2.1free的重要性2.2.2free的使用2.2.3总结2.3calloc2.3.1calloc的使用2.3.2malloc和calloc的区别2.3.3总结2.4realloc2.4.1realloc调整空间的两种情况2.4.2realloc
  • 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等） 赵钰老师 ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
    目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
  • 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】 小李很执着 杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
    目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
  • 开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比 万俟淋曦 SomeInsights人工智能AI生成式人工智能大模型LLMchatgpt大语言模型
    机器人、人工智能相关领域news/events（专栏目录）本文目录一、开源LLM是什么意思？二、开源LLM如何工作？2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好？4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
  • python读取nc文件并转换成csv_使用Python截取nc文件数据保存到CSV文件-Go语言中文社区... 达拉崩吧叭叭叭
    问题要求：编写一个函数完成以下任务：截取经度在23°N-40°N，纬度在118°E-131°E范围内各属性不同深度的数据，使用Python中合适的数据结构将截取的数据保存到同名CSV文件中。(nc文件数据格式参见笔者其他文章)实验内容(附代码)实验数据介绍(通过实验介绍你对NC数据的认识)nc文件即NetCDF全称为networkCommonDataFormat，中文译法为“网络通用数据格式”。一
  • MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering UnknownBody Recommendation人工智能
    本文是深度学习相关文章，针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec：异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说，使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而，许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的，这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
  • LearnLM: Improving Gemini for Learning UnknownBody LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
    本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例，我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导，其中培训和评估示例包括描述后续模型中
  • 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测 码银 支持向量机机器学习人工智能
    在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机（SVM）和网格搜索（GridSearchCV）来预测学生的成绩，并通过调整参数来优化模型性能。数据集：公众号“码银学编程”后台回复：学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
  • 深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image mingo_敏 PaperReadingDeepLearningInstanceSegmentationpython人工智能机器学习
    深度学习论文:CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageTheWinningSolutiontotheiFLYTEKChallenge2021CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagePDF:https://arxiv.org/pdf/22
  • 不同物体运动方向的检测-python 人工智能专属驿站 python开发语言
    方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场
  • C 语言学习记录：选择语句与循环语句 Aphelios380 算法学习c语言
    在C语言的学习进程中，选择语句和循环语句是构建程序逻辑的重要部分。作为结构化编程语言，C语言主要包含顺序结构、选择结构和循环结构，其中选择语句和循环语句分别控制着程序的分支走向和重复执行，对实现复杂的业务逻辑起着关键作用。接下来，让我们深入学习这两类语句。一、选择语句在生活中，我们时刻面临着各种抉择，比如是选择去清华、北大还是其他地方深造，是否找朋友玩耍，以及选择及时行乐还是克勤克俭的生活方式等。
  • 【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议（GAIIS 2025）】人工智能与信息安全的魅力 禁默 学术会议人工智能
    重要信息时间：2025年2月21日-23日地点：中国杭州官网：http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开，紧密聚焦AI的热点和难点问题，深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面：数据安全：生成式人工智能通常需要大量的
  • 多线程编程之join()方法 周凡杨 javaJOIN多线程编程线程
    现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3， 因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？   Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
  • java中switch的使用 bingyingao javaenumbreakcontinue
    java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。 用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
  • hive having count 不能去重 daizj hive去重having count计数
    hive在使用having count()是，不支持去重计数   hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;  FAILED: SemanticExcep
  • WebSphere对JSP的缓存 周凡杨 WAS JSP 缓存
          对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。        现服务
  • 设计模式总结 朱辉辉33 java设计模式
    1.工厂模式   1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)      1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)      1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)      1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
  • 实例：供应商管理报表需求调研报告 老A不折腾 finereport报表系统报表软件信息化选型
    引言 随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。 业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
  • mysql 林鹤霄
    转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)   [root@centos var]# service mysql
  • Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
    原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364   1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552)  &n
  • html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
    // 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {      console.log($(this).val()) });  
  • String类的基本用法 百合不是茶 String
      字符串的用法;     // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by);         1,length()  获取字符串的长度     &nbs
  • JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 javathreadjava多线程Semaphore
    Semaphore类        一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
  • 使用GZip来压缩传输量 bijian1013 javaGZip
            启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。         PJL Compressi
  • 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
        定义如下一个简单的范型类，   package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
  • 【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
    1. 修改日志文件查看器   hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml   修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志   2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
  • 怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
    在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location /    {         proxy_pass http://test; 
  • java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
  • eclipse svn 帐号密码修改问题 开窍的石头 eclipseSVNsvn帐号密码修改
    问题描述：      Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。 解决思路：      删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
  • [电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
          某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。        如何避免销售量和利润率增加的
  • java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang javaproperties
    #mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
  • Java核心问题集锦 darrenzhu java基础核心难点
    注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
  • 1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
    markdown 简明语法 基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号 空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记 代码段，分别对应html的code，pre标签 换行 单一段落( <p>) 用一个空白行 连续两个空格 会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
  • Gson使用二（GsonBuilder） eksliang jsongsonGsonBuilder
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述     GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式   二.基本使用 实体测试类： 温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
  • 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
    有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
  • JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
      要点   JSP指令简介  page指令  include指令    JSP指令简介    JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令 属性名="
  • mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
    1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor， 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下， 修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
  • sql mysql oracle中字符串连接 macroli oraclesqlmysqlSQL Server
    有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。 请注意，Oracle的CON
  • Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
    // 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate   // 原因： 由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
  • windows命令行设置wifi surfingll windowswifi笔记本wifi
    还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么 教你命令行设置 笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
  • Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linuxubuntusysv-rc-conf
    安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。     背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
  • svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他