- 170基于matlab的DNCNN图像降噪
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab开发语言图像降噪处理DNCNN
基于matlab的DNCNN图像降噪,网络分为三部分,第一部分为Conv+Relu(一层),第二部分为Conv+BN+Relu(若干层),第三部分为Conv(一层),网络层数为17或者20层。网络学习的是图像残差,也就是带噪图像和无噪图像差值,损失函数采用的MSE。程序已调通,可直接运行。170matlabDNCNN图像降噪处理(xiaohongshu.com)
- ReLU和ReLU6
chen_znn
激活函数pytorch深度学习人工智能计算机视觉
ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数,它们各自有不同的优缺点。ReLU(RectifiedLinearUnit)优点非线性:ReLU是一个非线性函数,能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单:ReLU函数的计算速度快,只需要判断输入是否大于零,因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题:相比于一些传统的激活函数,ReLU对梯度消失问题有一定的缓解作用缺点神经元死亡问题:当输入值为负时,
- 如何使用Python绘制常见的几种激活函数?
神笔馬良
python开发语言
问题描述:如何使用Python绘制常见的几种激活函数?(sigmoid、Tanh、Relu、LeakyRelu、ELU、Softplus、Softmax、Smish)解答:这里八种不同的激活函数,使用了不同的颜色进行了绘制。#importpandasaspd#fromscipyimportstatsimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpya
- 深度学习图像算法工程师--面试准备(1)
小豆包的小朋友0217
深度学习算法人工智能
1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction?采⽤Sigmoid等函数,算激活函数时(指数运算),计算量⼤,反向传播求误差梯度时,求导涉及除法和指数运算,计算量相对⼤,⽽采⽤ReLU激活函数,整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络,Sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况(在Sigmoid接近饱和区时,变换太缓慢,导数趋于0,这种情况会造成信
- 用tensorflow模仿BP神经网络执行过程
Phoenix Studio
深度学习tensorflow神经网络人工智能
文章目录用矩阵运算仿真BP神经网络y=relu((X․W)+b)y=sigmoid((X․W)+b)以随机数产生Weight(W)与bais(b)placeholder建立layer函数改进layer函数,使其能返回w和bgithub地址https://github.com/fz861062923/TensorFlow用矩阵运算仿真BP神经网络importtensorflowastfimportn
- 神经网络和TensorFlow
异同
逻辑斯蒂分类模型几个关键值加权输入f(x)=(w1x1+w2x2+...+wnn)+b或扩展为f(x)=(w0x0+w2x2+...+wnn),其中w0=b,x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数,一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid(x)=1/(1+e^-x)性质输出在0-1之间在-6至
- 猫头虎分享已解决Bug || ImportError: cannot import name ‘relu‘ from ‘keras.layers‘
猫头虎-人工智能
已解决的Bug专栏人工智能bugtensorflow人工智能neo4j深度学习数据挖掘神经网络
博主猫头虎的技术世界欢迎来到猫头虎的博客—探索技术的无限可能!专栏链接:精选专栏:《面试题大全》—面试准备的宝典!《IDEA开发秘籍》—提升你的IDEA技能!《100天精通鸿蒙》—从Web/安卓到鸿蒙大师!《100天精通Golang(基础入门篇)》—踏入Go语言世界的第一步!《100天精通Go语言(精品VIP版)》—踏入Go语言世界的第二步!领域矩阵:猫头虎技术领域矩阵:深入探索各技术领域,发现知
- 非线性回归的原理与实现
o0Orange
回归数据挖掘人工智能
1.激活函数:激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数,比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构,输入层,隐含层,输出层3,隐含层大于2的神经网络,都可以叫深度神经网络。importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimeimportperf_counter#增加一个维度100000行1
- MIT-BEVFusion系列七--量化3 稀疏卷积、普通卷积BN融合,fusebn
端木的AI探索屋
自动驾驶python算法人工智能目标检测
目录稀疏卷积和BN的融合当前模块属于SparseSequential并且第一个子模块属于SparseConvolution时,走165行的分支。当前模块属于SparseBasicBlock当前模块属于ReLU2D卷积和BN的融合当前模块的子类属于SyncBatchNorm或不同维度的BatchNorm或LazyBatchNorm当前模块的子类属于Conv2d或者QuantConv2d不是以上两种情
- 序贯Sequential模型
光光小丸子
通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy'
- 深度学习笔记
stoAir
深度学习笔记人工智能
DeepLearningBasic神经网络:algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习:1个x对应1个y;Sigmoid:激活函数sigmoid=11+e−xsigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid=1+e−x1ReLU:线性整流函数;##LogisticRegression-->binaryclassif
- pytorch常用激活函数笔记
守护安静星空
pytorch笔记人工智能
1.relu函数:公式:深层网络内部激活函数常用这个importmatplotlib.pyplotaspltdefrelu_fun(x):ifx>=0:returnxelse:return0x=np.random.randn(10)y=np.arange(10)plt.plot(y,x)fori,tinenumerate(x):x[i]=relu_fun(t)plt.plot(y,x)2.sigm
- 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3(CNN相关补充,附详细举例代码1)
是lethe先生
深度学习分类cnn
【1】激活函数(ActivationFunction):在深度学习(CNN)中,激活函数用于引入非线性性质,帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。(1)ReLU激活函数:ReLU函数将负输入值变为零,保留正输入值不变。公式为(2)Sigmoid激活函数:Sigmoid函数将任意实数映射到0到1之间。公式为(3)Tanh激活函数:Tanh函数将任意实数映射到-
- 原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d,最大池化层MaxPool1d,后数据的形状会发生什么样的改变?
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码深度学习人工智能
这里写目录标题1.我的模型结构是这样的:2.每一层数据形状的变化:3.修改意见1.我的模型结构是这样的:self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2),nn.Conv1d(8,32,1),nn.BatchNorm1d(32),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2
- stupid_brain
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深度学习深度学习python人工智能
前言:本文用于记录本人AI新手期间犯的各种错误,时常更新。正文开始:读取数据的num_worker设置过少,以至于训练速度卡在读取数据上。训练集数据处理:数据增强有利于解决过拟合问题。模型:relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():
- 激活函数:logistic、Tanh、Relu、leaky relu、ELU的图像及python绘制代码
数学不分析
python计算机视觉深度学习神经网络图像处理
#绘制激活函数代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数deflogistic(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh(x)defrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defleaky_relu(x,alpha=0.01):returnnp.where(x>
- 常用激活函数代码+图像
菜鸟向前冲fighting
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文章目录常见激活函数1.ReLu函数2.Sigmoid函数3.tanh函数4.总结常见激活函数如下图所示,在神经元中,输入的inputs通过加权,求和后,还被作用了一个函数,这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后,无非还是个矩阵相乘罢了。%matplotlibinlineimporttorchimportnump
- 深度学习中常用的激活函数
DeepDriving
自动驾驶与深度学习深度学习机器学习人工智能
文章目录前言常用的几种激活函数1Sigmoid激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中,激活函数扮演了非常重要的角色,其主要作用是对所有的隐藏层和输出层添加一个非线性的操作,使得神经网络的输出更为复杂、表达能力更强。试想一下如
- [CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet),了解神经网络各个层背后算法原理
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文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构,并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果,以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层Max
- Python绘制神经网络中常见激活函数的图形
水木的编程那些事儿
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前言需要绘制的激活函数有sigmoid,tanh,ReLU,softplus,swish共5个函数。各个函数的公式sigmoid:tanh:ReLU:softplus:swish:其中(⋅)为Logistic函数,β为可学习的参数或一个固定超参数上面5个激活函数对应的代码公式如下:defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):return(np.ex
- 神经网络激活函数的选择
Peyzhang
神经网络深度学习
激活函数(Activationfunctions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。简单的说激活函数就是将函数的输出映射到我们希望的范围,而不只是线性的输出。这里我们讲下面几种常见激活函数,Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU,图像如下:Sigmoid函数在逻辑回归中常用Sigmoid作为激活函数定义
- 神经网络 | 常见的激活函数
半亩花海
神经网络学习笔记深度学习神经网络人工智能
Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要介绍神经网络中必要的激活函数的定义、分类、作用以及常见的激活函数的功能。目录一、激活函数定义二、激活函数分类三、常见的几种激活函数1.Sigmoid函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足2.Tanh函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足3.ReLU函数(1)公式(2)图像(3)优点与不足4.Softmax函数(1)公式(2)图像(3)特点与不足一、激活函数定
- 2、卷积和ReLU激活函数
AI算法蒋同学
计算机视觉计算机视觉人工智能
python了解集合网络如何创建具有卷积层的特性。文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活(Activations)用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU结论In[1]:importnumpyasnpfromitertoolsimportproductdefshow_kernel(kernel,lab
- Pytorch的主要模块
蒲建建
计算机视觉应用
介绍下pytorch的主要模块和辅助模块。Pytorch的主要模块PyTorch主要包括以下16个模块:1.torch模块torch模块本身包含了PyTorch经常使用的一些激活函数,比如Sigmoid(torch.sigmoid)、ReLU(torch.relu)和Tanh(torch.tanh),以及PyTorch张量的一些操作,比如矩阵的乘法(torch.mm)、张量元素的选择(torch.
- 一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络
@Duang~
机器学习tensorflow人工智能python
importtimeimporttensorflowastffromkerasimportlayers#创建一个大规模模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dropout(0.5))model.add(laye
- 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
- 【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数
脚踏实地的大梦想家
#自然语言处理自然语言处理神经网络人工智能
目录激活函数SigmoidTanhReLUSoftmax本节博文介绍四大激活函数,Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax。激活函数为什么深度学习需要激活函数?博主认为,最重要的是引入非线性。神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数,那么网络模型都将退化成为线性模型,从而失去了处理非线性问题的能力。非线性问题,如视觉识别、语音识别、图像识别等等。当神经网络具有处理
- (CVPR-2021)RepVGG:让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大
顾道长生'
基础架构计算机视觉深度学习
RepVGG:让VGG风格的ConvNet再次伟大Title:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络架构,它具有类似VGG的推理时间主体,仅由3×33\times33×3卷积和ReLU堆栈组成,而训练时间模型具有多分支拓扑。这种训练时间和推理
- [CUDA 学习笔记] Element-wise 算子优化
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Element-wise算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】一,解析OneFlowElement-Wise算子实现-知乎的学习整理Element-wise算子即针对输入Tensor(可能有多个)进行逐元素操作.如ReLU操作.朴素实现__global__voidrelu_kernel(float*input,float*output){int32_tidx=blockIdx.x*
- 花书学习笔记-深度学习概念
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人工智能深度学习
目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步:猜测函数第二步:定义Loss第三步:优化从线性到非线性:从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid->ReLU从机器学习到深度学习早期的人工智能机器学习表征学习(representationlearning)深度学习总结主题SupervisedLearningSelf-supervisedL
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性  
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName 
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
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/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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