- 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.
- C++设计模式(装饰模式)
旺代
C++设计模式设计模式c++装饰器模式
一、介绍1.动机在某些情况下我们可能会“过度地使用继承来扩展对象的功能”,由于继承为类型引入的静态特质,使得这种扩展方式缺乏灵活性;并且随着子类的增多(扩展功能的增多),各种子类的组合(扩展功能的组合)会导致更多子类的膨胀。如何使“对象功能的扩展”能够根据需要来动态地实现?同时避免“扩展功能的增多”带来的子类膨胀问题,从而使得任何“功能扩展变化”所导致的影响将为最低?2.定义动态(组合)地给一个对
- 什么是计算型云服务器
wanhengidc
服务器运维
计算型云服务器是云计算的一种子服务,同时也是一种提供计算资源的云服务,计算型云服务器是专门设计用来提供强大计算能力的云计算服务,通常是用于需要高性能计算的应用场景当中,会配备高性能CPU和高速的存储设备,以此来满足复杂的计算需求。计算型云服务器一般会提供多种硬件配置和性能等级的选择,用户可以根据自身的需求来选择合适的配置,计算型云服务器还支持弹性伸缩,根据业务的实际需求动态调整计算资源的规模和配置
- 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
- git 将暂存区文件提交_git基础命令之提交文件
weixin_39635130
git将暂存区文件提交
原标题:git基础命令之提交文件测试百晓生ceshibaixiaosheng测试圈懂的最多的人,跟着百晓生一起学测试,你定会有收获。我就在你的口袋,你——有问题难得倒我吗?PS:一颗安利,百晓生继续招种子用户啦。积分攒够兑换礼品的就会得到种子群的邀请,怎么得到积分呢?●在百宝箱-我的任务里面进行游戏、测试题、留言等互动就能获得对应积分●积分可以兑换辣条、测试行业热门书籍。后期奖品正在持续上架中..
- React 中的类和函数组件 选择哪一个?
程序小圆圆
react.jsjavascript前端
在深入比较之前,让我们回顾一下react组件是什么什么是React组件每个React组件作为JavaScript本身都支持允许将一些可重用的代码片段插入到更大的代码片段中的功能。因此,它是一种应用程序的构建块。以这种方式,React组件将UI划分为可重用的部分并返回html。所以它们是UI的一种子功能综上所述,什么是React组件就很清楚了。它们是JS代码与返回HTML片段的独立混合。这里JS的主
- 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
- 2024年编写软件需求规格说明(SRS)的指南
reddishz
需求分析需求分析软件工程
2024年编写SRS-软件需求规格说明每个创新项目起初都源自一个灵光闪现的念头,而要将这粒种子培育成参天大树,特别是开发数字化产品时,旅程的起跑线是一份核心文件:软件需求规范(SRS)。你的创意或许璀璨夺目,独树一帜,但真正的考验在于如何将之变为现实,SRS便是这趟旅程中的北极星。设想一下,建造一艘船却不备蓝图,那会怎样?施工混乱无序,频繁修改不仅耗资巨大,还拖延时间,甚至可能导致项目搁浅。软件开
- 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
- QT生成随机数
@hdd
Qt
QT生成随机数和C语言差距不大,C语言用srand()和rand(),QT是用Qsrand()和qrand();QT生成随机数的格式是:qsrand(QTime(0,0,0).secsTo(QTime::currentTime()));qrand();这里因为有QTime()所以要加头文件#include,而qsrand和qrand这两个函数则在#include里。qsrand用来设置一个种子,该
- 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 math模块和random模块常用方法介绍
默默前行的旅者
random模块:random模块主要包含生成伪随机数的各种功能变量和函数,该模块提供了如下几个常用函数:random.seed():指定种子来初始化伪随机数生成器random.randrange():返回才从start开始到stop结束,步长为step的随机数,random.randint():生成一个范围为a<=N<=b的随机数random.choice(seq):从seq中随机抽取一个元素,
- 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
- Python中的种子seed
董晓羊
python开发语言
在Python语言中,seed通常指的是随机数生成器的种子值。随机数生成器是计算机程序中用来生成一系列看似随机的数字的算法。这些数字在理论上是不可预测的,但实际上是由一个确定的算法生成的,因此被称为伪随机数。当你设置一个随机数生成器的种子值时,你实际上是在初始化这个生成器的状态。这样,每次使用相同的种子值时,生成的随机数序列将会是相同的。这在进行科学计算、模拟实验或者需要可重复结果的程序中非常有用
- 从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法
算法工程师y
人工智能算法matlab
案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据,并通过梯度下降算法优化模型参数,动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度(℃)y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量(添加高斯噪声)%可视化数据figure;scatter(x
- 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
- C# Random随机数(前背景颜色)
幻想趾于现实
.NETC#c#开发语言
Random随机数//RandomRandomrandom=newRandom();//创建随机数Console.WriteLine(random.Next());//获取随机数Randomrandom2=newRandom(10);//指定种子为10//Next(min,max)会生成一个min和max之间的随机整数,包含min,但是不包含maxConsole.WriteLine(random.
- 磁力链接怎么是html,磁力链接的使用方法有哪些
不爱说话的我
磁力下载链接是的一种下载方式,比较方便使用。不过有些网友就不知道怎么使用了,其实使用方法非常简单!下面是学习啦小编给大家整理的磁力链接的使用方法,希望能帮到大家!迅雷磁力链接的使用方法1、通过连接BT种子中记录的BTTracker服务器,获取下载者列表2、利用BT种子中记录的“数字指纹”通过DHT网络进行搜索,获取下载者列表你可以像下载普通任务一样,左键点击网页上“磁力链接”的下载按钮,或右键点击
- 主要功能是在给定一个随机种子的情况下,计算随机傅里叶特征
go5463158465
MATLAB专栏机器学习人工智能
function[]=tryrff_v2_function_for_each_sim(gamma,trnwin,iSim,stdize)%**************************************************************************%ThefunctioncomputesOOSperformancewithonerandomseed.%Para
- 【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
- mysql商品查询_mysql的查询、子查询及连接查询(商城查询常用)
weixin_32200323
mysql商品查询
一、mysql查询的五种子句where(条件查询)、having(筛选)、groupby(分组)、orderby(排序)、limit(限制结果数)1、where常用运算符:比较运算符>,),>=,selectid,namefromuserwhereidin(7,9,11,100);+----+-----------+|id|name|+----+-----------+|7|娲紵楣?||9|CC
- 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
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
flyvszhb
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D