数列的极限

人脸识别的经典深度学习方法明初啥都能学会深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析（PCA）3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
信息系统项目管理师考试概述与备考策略 Evaporator Core 系统架构设计师软考信息系统项目管理师基础班信息系统项目管理师提高班系统架构性能优化
引言信息系统项目管理师（以下简称“软考高项”）是中国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的高级资格认证之一。该认证旨在评估考生在信息系统项目管理领域的理论知识和实践能力，涵盖项目管理的各个方面，包括项目启动、规划、执行、监控和收尾等。通过软考高项的认证，不仅能够提升个人职业竞争力，还能为企业提供高质量的项目管理人才。本文将系统介绍软考高项考试的基本情况、考试内容、备考策略以及学习方法，帮助考
【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF kakaZhui 人工智能 chatgpt llama
一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界，对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
“随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”（RF_MOPSO），以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数（Matlab代码实现）科研_研学社随机森林学习方法 matlab
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献‍4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点，特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究，结合随机森林的优势
自主学习与自然语言处理的融合：实现更智能的聊天机器人 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍自主学习（autonomouslearning）是一种学习方法，它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务，提高其智能性和效率。自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类跟德姆(dom)一起学AI 人工智能自然语言处理分类 python 深度学习 transformer
1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(
2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C：奥运奖牌榜模型详细解析和代码（持续更新中，2025美赛） 2025年数学建模美赛 2025年美赛MCM/ICM 数学建模开发语言 2025年数学建模美赛 2025美赛 C题奥运奖牌榜模型
目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降？7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现呵呵爱吃菜 kmeans 聚类 python
在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常
情感分析常见算法与模型及实现步骤计算机软件程序设计知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适
【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测加德霍克机器学习人工智能 python 学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例：fromsklearn.datasetsimportl
架构开场介绍&&环境准备 Jsben 架构 linux
第0章学习方法的变化1.第一阶段学习方法1.记命令80-1502.记参数常用3-5个3.练习考试题手写4.回顾总结2.第二阶段学习方法1.理解思考提问2.应用场景干嘛用的怎么用3.安装部署配置文件启动测试关闭4.各种报错看日志看日志看日志收集整理5.英文单词量积累不然看不懂报错第1章综合架构开场介绍中小规模网站架构组成顾客–用户访问网站的人员保安–防火墙(firewalld)进行访问策略控制迎宾–
【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理东临碣石82 人工智能语言模型自然语言处理
摘要：我们推出了PaSa，这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策，包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献，从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化，该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外，我们还开发了RealSch
智能体在环境中学习和作出决策由数入道人工智能人工智能智能体深度学习
一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。与监督学习和无监督学习不同，强化学习直接面向序列决策问题，核心目标是找到使智能体（Agent）在环境中获得最大化累积奖励（CumulativeReward）的策略。其理论基础通常以马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP）为框架。MDP的五元组通常表示为(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,
宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示 AI天才研究院计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
第1章引言：宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律，如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展，人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域，尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势，在训练和优化模
Nginx UI：一款开源的Nginx可视化管理界面，让你轻松管理nginx的配置小华同学ai nginx ui 开源
嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和工作学习方法NginxUI是由0xJacky和Hintay共同开发的一款Nginx网络管理界面。它旨在为Nginx提供一个易于使用的图形界面，让用户可以在线查看服务器状态、编辑配置文件、管理网站和证书等。想要一睹为快？访问https://demo.nginxui.com/使用以下凭据登录：用户名：admin密码：admin特色功
C#的学习方法和思路，全部整理在这了！编程乐趣 c#学习方法开发语言
大家好，我是编程乐趣。今天梳理下，我从写公众号以来，发表过的有关学习编程的自学方法、架构、学习路线、重构、编程经验等内容，希望对大家有点启发。一、自学编程的方法用这个方法学习C#的，一年后都变成高级工程师了！自学C#，要懂得善用MSDN自学C#，要懂得用好对象浏览器C#自学建议：避开新手易犯的错误一个很简单却能让你快速掌握C#的方法二、学习架构的思考DDD与三层架构，一定就是DDD好？程序员，真有
一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用码上飞扬学习
在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么？有监督学习是什么？无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法？1
【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！橙子小哥的代码世界 NLP自然语言理解大模型自然语言处理 sklearn 深度学习神经网络 tensorflow
《从零样本到少样本学习：一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用！》正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！ WangYan2022 教程人工智能 chatgpt 数据分析 ai绘画 AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（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）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】 KeyPan 机器学习机器学习机器人人工智能深度学习数据挖掘
1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward）。相比监督学习和无监督学习，强化学习更关注长期目标，而非简单地从标签中学习。核心概念智能体（Agent）：进行学习和决策的主体。环境（Environment）：智能体所在
【机器学习：二十七、决策树集合】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点，降低单个模型的偏差与方差，提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对
学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐 aFakeProgramer 机器学习人工智能人工智能
深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先，我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能，特别是像GPT这样的大型模型，似乎处于另一端，处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
随机森林分类算法原理与实验分析 ningaiiii 机器学习与深度学习随机森林分类算法
随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程：团队中的每个成员（决策树）都独立发表意见，最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产
史上最全！Python爬虫requests库(附案例) 疯狂的超级玛丽 Python Python学习 Python入门 python 爬虫开发语言学习 Python基础 python自学
1.requests库简介如果你正在学习Python并且找不到方向的话可以试试我这一份学习方法+籽料呀！点击领取（不要米米）Requests是一个为人类设计的简单而优雅的HTTP库。requests库是一个原生的HTTP库，比urllib3库更为容易使用。requests库发送原生的HTTP1.1请求，无需手动为URL添加查询串，也不需要对POST数据进行表单编码。相对于urllib3库，requ
2019考研 | 西交大软件工程笔者阿蓉
本科背景：某北京211学校电子信息工程互联网开发工作两年录取结果：全日制软件工程学院分数：初试350+复试笔试80+面试85+总排名：100+从五月份开始脱产学习，我主要说一下专业课和复试还有我对非全的一些看法。【数学100+】张宇，张宇，张宇。跟着张宇学习，入门视频刷一遍，真题刷两遍，错题刷三遍。书刷N多遍。从视频开始学习，是最快的学习方法。5-7月份把主要是数学学好，8-9月份开始给自己每个周
C语言---程序设计练习题目及学习方法1 Wanyu677 C语言 c语言学习方法算法
学习方法要多练习在这些题目中的代码和题目自己动手去敲练习也是在熟悉语法，写代码第一步就是熟悉语法练习是在锻炼编程思维，把实际问题转换为代码的能力学会画图画图去理解内存，理解指针这些比较难懂的知识画图可以更好的理清思路辅助理解，强化理解学会调试借助调试，更好的理解代码和感知代码找出代码中的bug和程序逻辑（1）自增自减运算符inta=5,b,c,i=10;b=a++;c=++b;printf("a=
嵌入式单片机中数码管基本实现方法嵌入式开发星球单片机项目实战操作之优秀单片机
1.点亮数码管本节课利用已经学习的LED知识去控制一个8位数码管。本节的原理比较简单。不需要多少时间讲。更多时间是跟大家一起编码调试，从中学习一些编码思路和学习方法。1.1.什么是数码管数码管是什么？下图就是一个数码管从硬件上个看，其实就是8个LED组合在一起。8个LED应该有16个引脚，但是数码管上只有10个引脚。为什么呢？请看下图：1个LED有两个引脚，要控制LED，1个引脚接控制信号，另外一
11.学无止境萌柳青青
人生就像是坐过山车，跌跌宕宕，起起伏伏。有时候，心情平静如水；有时候，如坚石拍打浪花！好好学习天天向上这是一场经历，也是一个过程。生活如此，学习亦是如此！在不断地试错中，终于找到适合自己的学习方法及有效资源。突然发现，当你一旦决定开始做一件事并付诸于行动时，你会发现，原以为的一切问题都不是问题。忘了有多久，没有这样的一个学习冲劲了。我享受着争分夺秒与时间赛跑的日子，我享受着这种全身心投入学习的感觉
文本生成图像工作简述1--概念介绍和技术梳理尹凯
姓名：尹凯学号：22011210590学院：通信工程学院原文链接：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的
概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习剑海风云 Artificial Intelligence 人工智能机器学习概率潜在语义分析 PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
jvm调优总结（从基本概念到深度优化） oloz java jvm jdk 虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
HashMap dalan_123 java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构在java中，最基本的数据结构无外乎：数组和引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容周凡杨 java 更新 swing JTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
FineReport的公式编辑框的语法简介老A不折腾 finereport 公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方： 1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
linux mysql 数据库乱码的解决办法墙头上一根草 linux mysql 数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下: [client] default-character-set=utf8 [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试 mysql基准测试 MySQL测试 sysbench
1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz cd sysbench-0.5 chmod +x autogen.sh ./autogen.sh ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
sql的复杂查询使用案列与技巧百合不是茶 oracle sql 函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表; ------------------- 自然连接查询查询 smith 的上司(两种方法) &
深入学习Thread类 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
一．线程的名字下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。同时，Thr
JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 java fastjson net.sf.json
在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
#!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。实例环境：用户IP 120.22.11.11
java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtils BeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
[金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
vi区段删除 Cwind linux vi 区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。 vi概述引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。 vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat 缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开依然是以前的Jsp的页面。出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Web less
　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{
[入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHP yii2
更上一层楼通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclient http协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
zxing二维码扫描功能 gundumw100 android zxing
经常要用到二维码扫描功能现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini html Web html5 css hovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果： <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson 序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。网上的说法： fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/ funct
java 计时器应用 tangqi609567707 java timer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。也可以用这个函数：erlang:get_s

数列的极限

你可能感兴趣的:(学习方法)