惊雲浅谈天
惊雲浅谈天

【机器学习】损失函数

L1 平均绝对误差MAE

Loss=\frac{\sum\limits^n_{i=1}|\hat y-y|}{n}

L2 均方误差MSE

Loss=\frac{\sum\limits^n_{i=1}(\hat y-y)^2}{n}

交叉熵CE

用于度量两个概率分布之间的差异性信息。

对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。

H(P,Q)=-\sum P(x)\cdot logQ(x)

在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

H(\hat y,y)=-\sum \hat y *log\ y

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,人工智能)

  • 数学领域的跨时代进化与升级：从公理化到智能化的破茧之路 夏末之花 算法
    作者：夏末之花|发布时间：2025-03-16|阅读量：10万+|点赞数：5.6万引言：数学的“破茧时刻”与文明跃迁人类历史上，数学的每一次重大突破都像一次“破茧时刻”，推动文明跨越式发展。从古希腊的几何公理化到牛顿的微积分，再到20世纪的计算机理论，数学始终是科学革命的基石。而在21世纪的今天，随着量子计算、人工智能、生物信息等技术的爆发，数学正迎来新一轮的进化与升级——从纯粹的逻辑工具，演变为
  • 精准测试：软件开发中的高效质量保障利器 霍格沃兹软件测试开发 精准化测试测试用例安全性测试测试覆盖率模块测试selenium测试工具压力测试
    全面解析软件测试开发：人工智能测试、自动化测试、性能测试、测试左移、测试右移到DevOps如何驱动持续交付在现代软件开发中，测试效率与测试质量直接影响产品竞争力。精准测试作为一项兼具效率与精度的创新测试方法，已经成为众多企业提升软件质量的重要手段。本篇文章围绕精准测试的落地实施、对质量指标的提升、数据统计与效果评估方法以及如何提高投入产出比进行全面解读，帮助企业掌握精准测试的价值与实践路径。精准测
  • 提升敏感力，“工具人”破圈的唯一解！ 技能咖 GAI认证生成式人工智能认证人工智能
    在当今这个日新月异的数字化时代，个人与组织面临着前所未有的挑战与机遇。随着科技的飞速发展，尤其是生成式人工智能（GenerativeAI）的兴起，职场生态正在发生深刻变革。如何在这场变革中提升敏感力，实现从“工具人”到行业佼佼者的跨越，成为了众多职场人士关注的焦点。本文将探讨提升敏感力的重要性，并引入生成式人工智能认证（GAI认证），为您揭示“工具人”破圈的唯一解。提升敏感力：职场竞争的关键什么是
  • 新浪财经App喜娜AI助手通过大模型登记，已上线AI摘要和个股公告AI解读 量子位
    3月14日，官方发布的信息显示，新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前，喜娜AI助手已上线两项创新功能：喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术，提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率，这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要：快速提炼财经资讯核心要点AI时代，资讯信息迎来爆炸性增长，用户每天都要面对海量资讯，
  • 模型微调：让AI更懂你的魔法棒 带上一无所知的我 pytorch人工智能python
    模型微调：让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里，模型微调（Fine-tuning）就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”，让它更适应特定的任务。今天，我们就来深入探讨模型微调的技术细节，让你也能像魔法师一样，轻松驾驭AI模型！什么是模型微调？模型微调是指在预训练模型的基础上，通过少量的特定任务数据进行训练，使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集（如Ima
  • 从 DeepSeek 到 AI 工具箱：Websoft9 应用托管平台赋能高校教学与科研 人工智能deepseek
    从DeepSeek到AI工具箱：Websoft9应用托管平台赋能高校教学与科研人工智能技术的快速发展正在重塑高校的教学与科研生态。从智能教学辅助到跨学科研究，AI工具的应用场景不断扩展，而技术落地的复杂性也带来新的挑战。在这一背景下，如何将大模型能力与多样化AI工具无缝整合，构建安全、易用的科研教学环境，成为高校数字化转型的关键命题。一、高校智能化转型的三大痛点技术门槛高•AI工具部署依赖专业运维
  • 聊聊关于Python与人工智能那些事 小G-biu- python人工智能tensorflow
    Python与人工智能：介绍Python在人工智能方面的应用Python是一种广泛使用的编程语言，也是人工智能领域中最受欢迎的语言之一。Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。OpenAIOpenAI是一个非营利组织，旨在推动人工智能的发展并促进其对人类的利益。OpenAI通过开发人工智能技术、研究人工智能的影
  • 当现代教育技术遇上仓颉---探秘华为仓颉编程语言与未来教育技术的接轨 想成为高手499 华为服务器php
    引言随着人工智能、物联网、区块链等新兴技术的发展，编程语言的需求也在不断演化。据市场研究机构发布的数据显示，全球编程语言市场规模预计在未来五年内将以每年10%的速度增长。此外，越来越多的企业和高校正在积极推动基于分布式系统和硬件优化的新型语言开发，这进一步表明对高性能编程语言的需求日益旺盛。近年来，华为推出了自研编程语言“仓颉”，以其高效的语法设计、灵活的语义表达能力和强大的跨平台适配性能引发了编
  • Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践 一键难忘 python人工智能机器人
    Python在人工智能与机器人开发中的应用与实践Python已经成为人工智能和机器人开发的主要编程语言之一，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的社区资源，Python为开发者提供了一个高效且易于学习的平台。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python进行人工智能（AI）和机器人开发，并通过实际代码示例展示核心技术和应用。1.Python在人工智能中的应用人工智能（AI）领域的核心任务包括机器
  • 计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅ 会写代码的羊 毕设选题课程设计计算机网络毕设选题毕设系统毕设题目计算机科学专业
    文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）本科计算机科学专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计
  • 智慧交通是什么，可以帮助我们解决什么问题? Guheyunyi 运维大数据人工智能信息可视化前端
    智慧交通是什么？智慧交通（SmartTransportation）是指利用物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）、云计算、5G通信等先进技术，对交通系统进行智能化管理和优化，以提高交通效率、减少拥堵、降低事故率、提升出行体验，并实现交通资源的合理配置和可持续发展。智慧交通的核心是通过数据采集、分析和应用，实现交通系统的智能化、自动化和协同化，从而构建一个高效、安全、绿色、便捷的交通生态系统。智
  • 在线视频创作平台（Vidnami） deepdata_cn 视频生成视频剪辑视频创作
    Vidnami是一款功能强大的在线视频创作平台，前身为ContentSamurai，于2015年推出，2020年更名为Vidnami。它运用人工智能技术，能够分析输入的文本，自动从大量素材中选取合适的图像和视频片段，将文字快速转化为具有专业外观的视频，无需用户具备视频编辑经验。该平台提供多种视频模板、全主题定制功能以及内置的免版权媒体库，包括3000万张图片和3万首音乐，还支持自动配音，用户可以录
  • OpenCV第1课OpenCV 介绍及其树莓派下环境的搭建 嵌入式老牛 树莓派之OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    1.机器是如何“看”的我们人类可以通过眼睛看到五颜六色的世界，是因为人眼的视觉细胞中存在分别对红、绿、蓝敏感的3种细胞。其中的光感色素根据光线的不同进行不同比例的分解，从而让我们识别到各种颜色。对人工智能而言，学会“看”也是非常关键的一步。那么机器人是如何看到这个世界的呢？这就涉及到人工智能方向重要的分支--机器视觉。机器视觉即用机器人代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分C
  • Linux安装Anaconda和Jupyter 硬水果糖 人工智能Linuxlinuxjupyter运维
    一、了解Anaconda和Jupyter引言：Anaconda是一个流行的开源数据科学平台，广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程，提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库，这些库涵盖了数据科学的各个方面，包括：数据分析：Pandas、
  • ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合！地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建 WangYan2022 DeepSeekChatGPT地下水地质灾害DeepSeekChatGPTGIS灾后重建
    在地质灾害频繁肆虐的当下，精准开展风险评价刻不容缓。如今，一门极具创新性的教程震撼登场，它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融，为学员打造出前所未有的学习体验，助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围，一路领先。前沿技术融合，铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一，便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
  • Hessian 矩阵是什么 ZhangJiQun&MXP 教学2021AIpython2024大模型以及算力矩阵线性代数算法人工智能机器学习
    Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2（正），因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点。****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵，用于分析函数局部曲率、判断极
  • LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么 ZhangJiQun&MXP 教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
    LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵（Hessian）二阶导数矩阵，用于优化问题中判断函数的凸性（如牛顿法），或计算参数更新方向（如拟牛顿法）。Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent
  • 神经网络基础之正则化 硬水果糖 人工智能神经网络人工智能机器学习
    引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
  • DeepSeek 大模型落地成都高新区：科技赋能警务的创新变革 AGI大模型学习 科技人工智能DeepSeek大模型chatgpt大模型应用AI大模型
    在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的速度融入各个领域，深刻改变着人们的生活与工作方式。公安领域也不例外，积极拥抱科技创新，成为提升警务效能、维护社会稳定的关键路径。全国第一例警用DeepSeek大模型落地成都高新区，这一突破性举措在警务智能化发展进程中具有里程碑意义，为公安工作带来了全方位的革新。一、警用DeepSeek大模型落地的时代背景近年来，国产AI蓬勃发展，不断涌现出令人瞩目的成果
  • 大数据和人工智能概念全面解析 就犯得上方法
    一、大数据和人工智能大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值
  • DeepSeek爆火，背后模型竟藏着这些秘密！ qq_23519469 ai
    DeepSeek是什么来头最近，AI圈可是被一个名字刷爆了屏，那就是DeepSeek！它就像一颗横空出世的超级新星，在全球范围掀起了一阵狂热的追捧潮，这热度，简直了！大家都在疯狂讨论它，各种测评、对比层出不穷。它到底有啥过人之处，能让这么多人都为之疯狂？今天咱就来好好唠唠。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术的企业。它成
  • 决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：设计智能任务处理流程 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：设计智能任务处理流程作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代，随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升，传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理（AIAgent）作为一
  • 图像处理篇---图像预处理 Ronin-Lotus 图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
    文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习（如CNN、Transformer）2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
  • 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC） 人工智能
    【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
  • EmbodiedSAM：在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解 数据猎手小k 3D实例分割在线实时感知视觉基础模型（VFM）应用
    2025-02-12，由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM（ESAM）的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解，解决了高质量3D数据稀缺的难题，为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展，机器人在复杂环境中执行任务（如导航、操作和交互）的能力越来越依赖于对三维（3D）场景的实时、准
  • 国产信创AI IDE：开启智能编程新时代 InsCode AI IDE
    国产信创AIIDE：开启智能编程新时代随着信息技术的迅猛发展，软件开发工具也在不断演进。近年来，人工智能（AI）技术的应用为编程工具带来了革命性的变化。其中，国产信创AIIDE——InsCodeAIIDE，作为一款由CSDN、GitCode和华为云CodeArtsIDE联合开发的新一代集成开发环境（IDE），以其智能化、高效化的特点，正在引领智能编程的新时代。最新接入DeepSeek-V3模型，点
  • 【产品小白】什么是AI产品经理 百事不可口y 产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
    一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
  • 人工智能（AI）系统化学习路线 xiaoyu❅ python人工智能学习
    一、为什么需要系统化学习AI？人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
  • 数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术，它通过对现有数据进行各种变换，人为地扩充数据集，从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中，包括：图像识别:对图像进行旋转
  • 对股票分析时要注意哪些主要因素？ 会飞的奇葩猪 股票 分析 云掌股吧
    　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。     一、成交量 　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
  • 【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala
    Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。   隐式参数 首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b }  因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
  • C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 applec框架cocoa
    自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
  • 去除浏览器对表单值的记忆 周凡杨 html记忆autocompleteform浏览
                                       &n
  • java的树形通讯录 g21121 java
    最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
  • Nginx安装部署 510888780 nginxlinux
    Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
  • java servelet异步处理请求 墙头上一根草 ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
    servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能，        final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);   ac.s
  • 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3
    在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。 （有构造方法的下个文细说） 2、还
  • 为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql索引
    索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。 索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比 较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
  • 日期函数 百合不是茶 oraclesql日期函数查询
      ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年 显示值:07 yyy three digits 三位年 显示值:007
  • 线程优先级 bijian1013 javathread多线程java多线程
    多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。 线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。 实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
  • 适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java设计模式
    一.简介        适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。      &nbs
  • 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3
     SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句， 这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果
  • oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle大表备份大表数据复制
    前提：    数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。    
  • HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
    上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！ 苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
  • java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java
    public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str
  • 学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想Gis
           写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目.      本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
  • [能源与安全]美国与中国 comsci 能源
         现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。       在这个大
  • SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
    甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1  idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn      and exists (select 1 from B where B.idx2 =
  • SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu AjaxspringMVCresponse中文乱码
      SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案   一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do")       public @ResponseBody void getPunishReasonB
  • Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS
    因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日 志 文 件 说 明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信
  • [应用结构]应用 dcj3sjt126com PHPyii2
    应用主体 应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。 补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
  • assertThat用法 eksliang JUnitassertThat
    junit4.0  assertThat用法 一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
  • android点滴2 gundumw100 应用服务器android网络应用OSHTC
    如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro
  • 超简洁的CSS下拉菜单 ini htmlWeb工作html5css
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
  • kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafkaoffset commit
    kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。   尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。   考虑这样一个case，partiton_num=2
  • @Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAOspringbeanprototype
    @Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
  • java 多线程高并发读写控制 误区 qifeifei java thread
    先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
  • mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct javamongodb
    网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下： 首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
  • rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记
    1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他