- 机器学习入门-读书摘要
不像程序员的程序媛
机器学习人工智能
先看了《深度学习入门:基于python的理论和实践》这本电子书,早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂,又网上搜了相关内容进行进一步理解,参考的以下文章(个人认为都讲的都非常好):https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
- 用大模型学大模型02-数学基础 微积分
wyg_031113
人工智能
https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念:导数(尤其是偏导数)、梯度、链式法则;积分与最优化(如梯度下降法的数学推导)给我一个入门级的完整教程和实例好吧,我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则,还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系,然后结
- 【系统设计】俭约架构七大法则
乘风而来的思绪
系统设计读书系统架构原则架构原则俭约架构成本原则java
目录简约架构(FrugalArchitecture)设计阶段(DESIGN)法则一:将成本作为一种非功能性需求法则二:达成最终成本与业务保持一致的系统法则三:架构设计就是一系列权衡测量阶段(MEASURE)法则四:无法观测的系统导致无法估量的成本法则五:依托成本感知架构实现成本控制观察阶段(OBSERVE)法则六:成本优化是个渐进的过程法则七:没经挑战的成功会让人想当然阅读原文简约架构(Fruga
- 从VGG到Transformer:深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南
燃灯工作室
Aitransformerdnn深度学习
一、技术原理(数学公式+示意图)1.层深与模型容量关系数学表达:根据UniversalApproximationTheorem,深度网络可表达复杂函数:f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时,函数空间指数级扩大梯度传播挑战:链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f
- DeepSeek 指导手册从入门到精通
长久的梦
DeepSeekDeepSeek技术架构解析DeepSeek代码重构应用DeepSeek提示词模板DeepSeek联网搜索技巧DeepSeek未来趋势DeepSeek开源的意义DeepSeek性能优化方法
目录正文第⼀章:准备篇(30分钟上手)❄️1.1三分钟创建你的AI伙伴❄️1.2认识你的AI控制台第⼆章:基础对话篇(像交朋友⼀样学交流)❄️2.1有效提问的五个⻩⾦法则❄️2.2新⼿必学的10个魔法指令第三章:效率⻜跃篇(⽂件处理与复杂任务)❄️3.1五分钟学会⽂档分析❄️3.2让AI帮你写代码第四章:场景实战篇⸺解决真实世界问题❄️4.1学术论⽂全流程辅助(从开题到答辩)❄️阶段⼀:开题攻坚❄
- 职场人AI突围战:解密DeepSeek的36种反内耗姿势
小momomo
人工智能
当你的周报被AI碾压,当同事用智能看板抢走升职机会,当00后实习生靠提示词工程赢得领导青睐——这个悄然降临的AI职场时代,正在重构我们的生存法则。**▍DeepSeek职场变形记**这不是你认知中的聊天机器人,而是一个会进化的数字同事:-**会议终结者**:自动生成带执行方案的会议纪要,智能识别7种无效讨论模型-**文档捕手**:跨平台抓取微信/钉钉/邮件文件,建立带知识图谱的智能档案馆-**数据
- DeepSeek 15天指导⼿册⸺从⼊⻔到精通(二)
Mr_Moka
deepseekdeepseek人工智能
第⼆章:基础对话篇(像交朋友⼀样学交流)2.1有效提问的五个⻩⾦法则法则⼀:明确需求•❌错误⽰例:「帮我写点东西」•✅正确姿势:「我需要⼀封求职邮件,应聘新媒体运营岗位,强调3年公众号运营经验」法则⼆:提供背景•❌错误⽰例:「分析这个数据」•✅正确姿势:「这是⼀家奶茶店过去三个⽉的销售数据,请分析周末和⼯作⽇的销量差异(附CSV数据)」法则三:指定格式•❌错误⽰例:「给⼏个营销⽅案」•✅正确姿势:
- Python下PennyLane构建量子线路:原理、实践与应用
Allen_LVyingbo
量子计算与量子学习python量子计算开发语言
一、引言1.1研究背景与意义量子计算作为当今科技领域的前沿热点,具有突破传统计算限制的巨大潜力,有望在诸多复杂问题的处理上带来革命性的突破。它基于量子力学原理,利用量子比特(qubit)作为信息存储和处理的基本单元,相较于经典比特,能够实现更为强大的信息处理能力。例如,Shor算法在理论上可实现对大整数的快速分解,这对现代密码学产生了深远影响;Grover算法则能在无序数据库中实现快速搜索,大幅提
- 常用设计模式
C18298182575
设计模式
设计模式工厂策略模版:templete---单例代理:AOP观察者装饰器IO建造者适配器迭代器集合遍历设计模式原则1,单一职责2,松耦合@迪米特法则(LawofDemeter,LoD)一个对象应该对其他对象有尽可能少的了解。即对象之间的耦合应尽量低合成复用原则(CompositionOverInheritance)在类设计时,优先考虑组合而非继承,避免类之间的强耦合。3,开闭原则4,依赖抽象,不依
- 第五期:智能投顾的监管套利艺术 - 基金投顾牌照下的理财破局之道
abxzq19870214
金融系统架构数据仓库金融数据库大数据hive
一、牌照狩猎时代的生存法则1.1基金投顾牌照的战略纵深牌照权限解剖(证监会2024版):1.允许代客户作出投资决策(需保存完整决策日志) 2.收费模式突破:可采用按资产规模收费(0.5%-1.8%/年) 3.产品池限制:须从持牌机构白名单选取(目前涵盖136家公募基金) 监管套利边界测试(已验证可行模式):结构化存款包装术:将固定收益拆解为"80%货币基金+20%期权组合"实现存款保险覆盖+年化收
- 【笔记】架构上篇Day9b 六张图,带你回顾架构师的六条生存法则
gikod
系统架构笔记架构
六张图,带你回顾架构师的六条生存法则简介:包含模块一架构师的六大生存法则-模块小结:这些生存法则的逻辑是什么?&六张图,带你回顾架构师的六条生存法则2024-08-2922:40:12你好,我是辰洋,是《郭东白的架构课》的负责人。这是我们在这个专栏的第一次正式会面,你可能会觉得与我有些陌生。不过从我的眼光来看,对于专栏里的每一行字、每一个案例,对于在认真学习、留言打卡的你,我都太熟悉了。好了,感性
- 数据结构基础1
四代目 水门
嵌入式面试数据结构排序算法算法
什么是稳定排序和不稳定排序稳定排序和不稳定排序是排序算法的两种分类。稳定排序算法保证在排序过程中,相同元素的相对位置不变。不稳定排序算法则不保证在排序过程中,相同元素的相对位置不变。常见的稳定排序算法包括:冒泡排序快速排序常见的不稳定排序算法包括:选择排序堆排序二叉树前、中、后序遍历的规则前序遍历:先访问根结点、再前序遍历左子树、最后前序遍历右子树;中序遍历:中序遍历左子树、访问根节点、中序遍历右
- 深度学习查漏补缺:1.梯度消失、梯度爆炸和残差块
nnerddboy
白话机器学习深度学习人工智能
一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算:激活函数的导数很小:常见的激活函数(例如Sigmoid和Tanh)在输入较大或较小时,输出趋于饱和(Sigmoid的输出趋于0或1),其导数接近于0。在反向传播中,每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小,乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘:假设网络有nn层,梯度从输出层传到第ii层时,会经历多次链式相乘:如果每一
- LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5)
ManonLegrand
大模型(LLM)人工智能LLMScalingLaws100B预训练DeepNormEGS
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/145356022免责声明:本文来源于个人知识与公开资料,仅用于学术交流,欢迎讨论,不支持转载。ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中,用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规
- 齐普夫定律(Zipf‘s Law)
彬彬侠
自然语言处理齐普夫定律Zipf’sLaw单词频率排名PythonNLP自然语言处理
齐普夫定律(Zipf’sLaw)1.定义齐普夫定律(Zipf’sLaw)是一种经验法则,描述了单词频率分布在自然语言中的规律。它指出,在一篇文本或一个语料库中,单词的出现频率fff与其频率排名rrr之间存在如下关系:f∝1rsf\propto\frac{1}{r^s}f∝rs1其中:fff是单词的出现频率。rrr是单词的排名(按照频率从高到低排序)。sss是一个常数,通常在自然语言中接近1(即s≈
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
苏西月
学习人工智能
1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- 点、线、圆、矩形、抛物线的类定义_德语词汇-数学类
weixin_39818662
点线圆矩形抛物线的类定义
德语词汇-数学类定理derTheorem公理dasAxiom定义dieDefinition法则dasGesetz定律dieRegel公式dieformel原理dasPrinzip性质dieBeschaffenheit加plus减minus乘mal除durch和dieSumme差derRest积dasProdukt商derQuotient比例dasVerhaeltnis符号dasZeichen整数d
- 设计模式的艺术-策略模式
晚秋贰拾伍
设计模式策略模式
行为型模式的名称、定义、学习难度和使用频率如下表所示:1.如何理解策略模式在策略模式中,可以定义一些独立的类来封装不同的算法,每个类封装一种具体的算法。在这里,每个封装算法的类都可以称之为一种策略(Strategy)。为了保证这些策略在使用时具有一致性,一般会提供一个抽象的策略类来做规则的定义,而每种算法则对应于一个具体策略类。策略模式的主要目的是将算法的定义与使用分开,也就是将算法的行为和环境分
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.18 逻辑运算引擎:数组条件判断的智能法则
精通代码大仙
numpypythonnumpypython开发语言
1.18逻辑运算引擎:数组条件判断的智能法则1.18.1目录逻辑运算引擎:数组条件判断的智能法则引言短路逻辑的向量化替代方案复合条件表达式的优化编写掩码操作在图像分割中的应用多条件并行评估的性能测试总结参考文献1.18.2短路逻辑的向量化替代方案在Python中,短路逻辑(short-circuitlogic)是一种常用的逻辑运算方式,但在NumPy数组中使用短路逻辑可能会导致性能问题。向量化操作
- 生成树生成森林c语言中文网,生成树协议(STP)基本知识及实验(使用eNSP)
飞翔的十号
生成树生成森林c语言中文网
1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用:在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成:选举过程、拓扑计算、端口行为确定。选举过程:在二层网络中选举一个网桥作为根桥,用于指挥整网设备协同工作。根桥只是负责统一计算的规则。根桥统一网络中所有网桥的行为准则的原理:通过在某个恰当位置阻塞端口来阻止环路的发生。从一台网桥的角度来说,它通过这样的法则进行判断,如
- 分支限界法 01背包 java_分支限界法解决01背包问题
weixin_39530509
分支限界法01背包java
分支限界法和之前讲的回溯法有一点相似,两者都是在问题的解的空间上搜索问题的解。但是两者还是有一些区别的,回溯法是求解在解的空间中的满足的所有解,分支限界法则是求解一个最大解或最小解。这样,两者在解这一方面还是有一些不同的。之前回溯法讲了N后问题,这个问题也是对于这有多个解,但是今天讲的01背包问题是只有一个解的。下面就讲讲分支限界法的基本思想。分支限界法常以广度优先或以最小消耗(最大效益)优先的方
- 如何使用formlinker,重构微软表单创建的数字生产力法则?
流形填表
重构microsoftc#
仅需三步:上传文件-下载文件-导入文件到微软表单凌晨两点的格式炼狱:被浪费的300万小时人类创造力剑桥大学的实验室曾捕捉到一组震撼数据:全球教育工作者每年花在调整试题格式上的时间,足够建造3座迪拜哈利法塔。当北京某高校的周教授第13次因PDF转Word导致的公式错位而错过末班车时,他未曾意识到——这些机械劳动本质上是一场集体性的数字自残。微软最新调研揭开了更残酷的真相:87%的在线测验创建者,会在
- Llama 3:开源大模型的里程碑式突破
XianxinMao
llama开源
标题:Llama3:开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要:Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破:采用超大规模训练数据和多阶段训练方法(SFT、rejectionsampling、PPO和DPO),突破了传统的Chinchilla最优比例法则。在产品策略上,针对8B和70B两种规模采用不同的训练数据截止日期,实现差异化定位。即将发布的400B模型有望达到GPT-4级别性能,但同时也凸显
- 【算法学习之路】4.简单数论(2)
零零时
算法学习之路算法学习数据结构笔记经验分享
简单数论(2)前言二.快速幂1.什么是快速幂2.前置知识2.1进制转化2.2短除法2.3普通转换法3.快速幂3.1原理3.2代码4.拓展4.1模运算法则4.2题目前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,滑动窗口的题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!二.快速幂1.什么是快速幂快速幂是一
- python3+TensorFlow 2.x(四)反向传播
刀客123
python学习tensorflow人工智能python
目录反向传播算法反向传播算法基本步骤:反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法(Backpropagation)是训练人工神经网络时使用的一个重要算法,它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差。反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法,通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤:前向传播:将输入数据传递通过神经网络的各层,计算每一层的输出。计算损失
- python执行linux外部程序_Python3.5使用subprocess.run调用外部程序
weixin_39902184
Python3.5的subprocess模块新增了run()函数,大部分调用子进程的场景都推荐使用run()函数,一些高级的用法则可以直接调用Popen接口。run()函数run函数常用参数如下:run(args,*,stdin=None,input=None,stdout=None,stderr=None,shell=False,cwd=None,timeout=None,check=False
- Java 学习笔记 面向对象的七大设计原则
「已注销」
学习笔记java学习开发语言
文章目录参考资料一、单一职责原则SRP二、开闭原则OCP三、里氏替换原则LSP四、依赖倒转原则DIP五、接口隔离原则ISP六、合成复用原则CRP七、迪米特法则LOD八、总结参考资料参考资料:视频资料面向对象设计,ObjectOrientedDesign,简称OOD。在进行软件开发时,需要考虑项目的可维护性和可复用性,开发项目一般是由一个开发团队来维护,因此我们在编写代码时,应可能规范,防止项目出现
- 数据结构c语言版上海交通大学出版社项目三《稀疏矩阵相加》
友人.227
数据结构c语言开发语言
两个稀疏矩阵A和B采用十字链表方式存储,计算C=A+B,C也采用十字链表方式存储。根据矩阵相加的运算法则,若将矩阵B加到矩阵A上,对于A的十字链表来说,可能进行的操作有:①当aij与bij均不等于0,且aij+bij≠0时,改变结点的value值;②当aij≠0且bij=0时,value值不变;③当aij=0且bij≠0时,插入一个新结点;④当aij与bij均不等于0,且aij+bij=0时,删除
- 设计模式--策略模式
shenzy呀
设计模式策略模式设计模式
文章目录策略(Strategy)模式策略模式的收银软件策略模式的特点使用场景优缺点策略模式和工厂模式的结合策略(Strategy)模式本质:分离算法,选择实现。策略模式:针对一组算法,将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中,使得它们可以互换。使用策略模式可以把行为和环境分割开来。环境类Context负责查询要做什么,各种算法则在具体策略类(ConcreteStrategy)中提供。当出现新的促
- 设计模式七大原则
咖啡の猫
设计模式
设计模式背后的七大原则是软件开发过程中必须遵循的黄金法则,为我们构建高质量的软件架构奠定了坚实基础。本文将深入剖析这七大原则,带您领略其深刻内涵与实际应用。一、单一职责原则(SingleResponsibilityPrinciple,SRP)2.1原则定义一个类应该仅有一个引起它变化的原因,即一个类应该只负责一项职责。2.2示例分析以一个简单的用户管理系统为例,假设我们有一个UserService
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$