zgxxw
zgxxw

高鸿业宏观经济学第七版课后答案

完整版：http://zgw.100xuexi.com/SubItem/IndexInfoDetail.aspx?id=97adebda-f4df-4cf8-bdc2-e5e4a690128a
第12章 宏观经济的基本指标及其衡量

12.1 复习笔记

12.2 课后习题详解

12.3 名校考研真题详解

第13章 国民收入的决定：收入-支出模型

13.1 复习笔记

13.2 课后习题详解

13.3 名校考研真题详解

第14章 国民收入的决定：IS-LM模型

14.1 复习笔记

14.2 课后习题详解

14.3 名校考研真题详解

第15章 国民收入的决定：AD-AS模型

15.1 复习笔记

15.2 课后习题详解

15.3 名校考研真题详解

第16章 失业与通货膨胀

16.1 复习笔记

16.2 课后习题详解

16.3 名校考研真题详解

第17章 宏观经济政策

17.1 复习笔记

17.2 课后习题详解

17.3 名校考研真题详解

第18章 蒙代尔-弗莱明模型

18.1 复习笔记

18.2 课后习题详解

18.3 名校考研真题详解

第19章 经济增长

19.1 复习笔记

19.2 课后习题详解

19.3 名校考研真题详解

第20章 宏观经济学的微观基础

20.1 复习笔记

20.2 课后习题详解

20.3 名校考研真题详解

第21章 新古典宏观经济学和新凯恩斯主义经济学

21.1 复习笔记

21.2 课后习题详解

21.3 名校考研真题详解

第22章 西方经济学与中国

高鸿业宏观经济学第七版课后答案_第1张图片

你可能感兴趣的:(课后习题答案,深度学习)

  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战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
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • 如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾 学习人工智能语言模型自然语言处理架构
    学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
  • 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程 牙牙要健康 深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
    【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
  • 基于深度学习的多模态信息检索 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据，还可以在多种模态之间建立关联，从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示：多模态数据通常具有不同的特征和表示形式（如文本的词嵌入与图
  • 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
  • DIODE：超高分辨率室内室外数据集（猫脸码客 第186期） 猫脸码客: catCode2024 开源数据集猫脸码客开源数据集超高分辨率室内室外数据集
    亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域，深度信息作为三维空间感知的重要组成部分，对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而，获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战，尤其是在同时涵盖室内和室
  • yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
    要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
  • 针对不同区域的摄像头，完成不同的算法配置的智慧快消开源了 AI服务老曹 开源人工智能大数据智慧城市
    智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
  • 深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能 深度学习pytorch人工智能
    深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
  • 深度学习工具：用Jupyter Notebook远程连接服务器 S.GJ 服务器jupyterpython
    1.安装jupyter相关库（服务器端）pipinstalljupyterlabjupyter_contrib.nbextensions2.设置jupyter密码（服务器端）jupyter-notebookpassword3.开启jupyternotebook服务（服务器端）mkdirworkspacejupyter-notebook--no-browser--ip=0.0.0.0./worksp
  • 探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅 小周不想卷 深度学习
    目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
  • python入门学习 Krystal_kk python学习记录python
    最近开始学习python语言，看了一些视频，选择了《python编程：从入门到实践》这本书。看书跟着学，书前文推荐是每天看一章，但实际做下来，没课的时候一天可以看四章，上课的时候基本一上上半天，所以一天看两章问题不大。本来打算配合小甲鱼的python视频一起学习，但由于实在没时间所以放弃了。现在学到书的第七章，感觉还不错。分享一些我的学习笔记和这本书的一些课后习题答案给大家。为自己的学习生活也做一
  • 深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！ 努力的光头强 人工智能langchainprompttransformer深度学习
    今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
  • 【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人 喜欢打酱油的老鸟 再认识YannLeCun一个可能是拥有最多中文名的男人
    https://www.toutiao.com/i6693678422733881860/上一期扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——YannLeCun。一位陪伴Hinton三十年磨一剑，最终笑傲AI界的法国人。让我们一起记住这张面孔。作者|小满言有三编辑|小满言有三130秒了解LeCunYannLeCun，CNN之父，纽约大学终身教授，
  • 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程 ShuQiHere tensorflowpytorch人工智能
    【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
  • 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法 梅菊林 各种问题解决方案开发语言
    ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库，如果你的Python环境中没有安装这个库，尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时：importtorch如果Py
  • RTX 4090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升60~80% 赋创小助手 服务器深度学习人工智能图像处理自动驾驶
    近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P
  • 深度学习的零碎知识点 csdn_now 深度学习人工智能
    显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」，它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事？“共享GPU内存”又是什么?
  • NLP_jieba中文分词的常用模块 Hiweir · NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能nlp
    1.jieba分词模式（1）精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.（4）搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
  • 百行代码复现扩散模型-基于线性回归 李新然 数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
    文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者，阅读“大模型”论文，只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说：纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次，只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例，说明从核心思想来
  • 大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了 黑客-雨 语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
    在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
  • 机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习 Efred.D 人工智能机器学习深度学习人工智能
    文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
  • Python中用于从图像中提取文本的8大OCR库 woshicver pythonocr开发语言
    介绍你是否曾想过你的电脑如何能够从图像中读取文字？这都要归功于一种叫做光学字符识别（OpticalCharacterRecognition,OCR）的技术。在Python中，有一些非常酷的库可以帮助你的电脑理解图片中的文字。从谷歌强大的Tesseract到EasyOCR时髦的深度学习，这些库能够做一些非常了不起的事情。让我们来看看Python中的OCR库，了解这些库是如何将图像转换成可读文字的吧！
  • 机器学习与深度学习的区别 eqa11 机器学习
    文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就，从自动驾驶汽车到
  • 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装 bw876720687 人工智能机器学习深度学习
    背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
  • 深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 qq1744828575 pythonpythonplotly
    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
  • 机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新 刷刷刷粉刷匠 机器学习人工智能
    图像识别技术近年来取得了显著进展，深刻地改变了各行各业。机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代，图像识别技术正逐渐成为人工智能（AI）领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增，机器学习特别是深度学习的快
  • 机器学习实战笔记5——线性判别分析 绍少阿 机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
    任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
  • 【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络 量子-Alex 深度学习神经网络人工智能
    一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了
  • 设计模式介绍 tntxia 设计模式
    设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大（http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander）的早期作品。他经常发表一些作品，内容是总结他在解决设计问题方面的经验，以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天，亚历山大突然发现，重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。 亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
  • android高级组件使用(一) 百合不是茶 androidRatingBarSpinner
    1、自动完成文本框（AutoCompleteTextView） AutoCompleteTextView从EditText派生出来，实际上也是一个文本编辑框，但它比普通编辑框多一个功能：当用户输入一个字符后，自动完成文本框会显示一个下拉菜单，供用户从中选择，当用户选择某个菜单项之后，AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。 使用AutoCompleteTex
  • [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘 comsci 网络
              如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....        这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入  &nbs
  • 自写简单Redis内存统计shell 商人shang Linux shell统计Redis内存
    #!/bin/bash address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666" hosts=(${address//,/ }) sfile="staticts.log" for hostitem in ${hosts[@]} do ipport=(${hostitem
  • 单例模式(饿汉 vs懒汉) oloz 单例模式
    package 单例模式; /* * 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个 * 单例模式种的《 懒汉模式》 * */ public class Singleton { //01 将构造方法私有化，外界就无法用new Singleton()的方式获得实例 private Singleton(){}; //02 申明类得唯一实例 priva
  • springMvc json支持 杨白白 json springmvc
    1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库，因此需要先引入jackson包 2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入 @RequestMapping("helloJson") public @ResponseBody JsonTest helloJson() {
  • android播放，掃描添加本地音頻文件 小桔子
            最近幾乎沒有什麽事情，繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能，就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道，可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的，我覺得應該掃描設備上的所有文件，過濾出音頻文件，每個文件實例化為一個實體，記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想，
  • oracle常用命令 aichenglong oracledba常用命令
    1 创建临时表空间 create temporary tablespace user_temp  tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf' size 50m  autoextend on  next 50m maxsize 20480m  extent management local
  • 25个Eclipse插件 AILIKES eclipse插件
    提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug，它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去，能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具，它提供了
  • Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交 baalwolf spring mvc
    原理：在新建页面中Session保存token随机码，当保存时验证，通过后删除，当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了，所有无法验证通过。   1.新建注解：   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
  • 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解 bijian1013 JavaScript
    “闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》         看以下代码： <script type="text/javascript"> function outer() { var i = 10; return f
  • AngularJS Module类的方法 bijian1013 JavaScriptAngularJSModule
            AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动，它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。 一.Main方法在哪里         如果你是从Java或者Python编程语言转过来的，那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里？这个把所
  • [Maven学习笔记七]Maven插件和目标 bit1129 maven插件
    插件(plugin)和目标(goal) Maven，就其本质而言，是一个插件执行框架，Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的，一个插件可以有1个或者几个目标，比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile，即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标   使用插件和目标使得我们可以干预
  • 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略 bit1129 hadoop
    1. Hadoop的三种调度策略 Hadoop提供了3中作业调用的策略， FIFO Scheduler Fair Scheduler Capacity Scheduler 以上三种调度算法，在Hadoop MR1中就引入了，在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度   2. 多用户资源共享的调度
  • Nginx使用Linux内存加速静态文件访问 ronin47
    Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快，可以把放在磁盘中的文件，映射到内存中，减少高并发下的磁盘IO。 先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res，站点所对应文件原始存储路径：/opt/web/res shell脚本非常简单，思路就是拷贝资源文件到内存中，然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下：
  • 关于Unity3D中的Shader的知识 brotherlamp unityunity资料unity教程unity视频unity自学
    首先先解释下Unity3D的Shader，Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的，它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader，都是指用ShaderLab编写的代码，然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
  • CopyOnWriteArrayList vs ArrayList bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList; /** * 总述： * 1.ArrayListi不是线程安全的，CopyO
  • 内存中栈和堆的区别 chicony 内存
    1、内存分配方面：     堆：一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下：new、malloc、delete、free等等。     栈：由编译器(Compiler)自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
  • 回答一位网友对Scala的提问 chenchao051 scalamap
    本来准备在私信里直接回复了，但是发现不太方便，就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服，但又觉得比较晦涩，例如一例，Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2)，可否说下最后那个函数做了什么，真正在开发的时候也会如此简洁？谢谢    先回答一点，在实际使用中，Scala毫无疑问就是这么简单。
  • mysql 取每组前几条记录 daizj mysql分组最大值最小值每组三条记录
    一、对分组的记录取前N条记录：例如：取每组的前3条最大的记录 1.用子查询： SELECT * FROM tableName a  WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM  tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
  • HTTP深入浅出 http请求 dcj3sjt126com http
      HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP，使HTTP客户（如Web浏览器）能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务，HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议，无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接，这意味着当一个客户端向服务器端发出请求，然后We
  • 判断MySQL记录是否存在方法比较 dcj3sjt126com mysql
    把数据写入到数据库的时，常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在，然后决定是否要写入。 　　我这里总结了判断记录是否存在的常用方法： 　　sql语句： select   count ( * )  from  tablename; 　　然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费，我们只是想判断记录记录是否存在，没有必要全部都查出来。
  • 对HTML XML的一点认识 e200702084 htmlxml
    感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料 HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 节点 根据 DOM，HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 DOM 是这样规定的： 整个文档是一个文档节点 每个 HTML 标签是一个元素节点 包含在 HTML 元素中的文本是文本节点 每一个 HTML 属性是一个属性节点 注释属于注释节点 Node 层次
  • jquery分页插件 genaiwei jqueryWeb前端分页插件
    //jquery页码控件// 创建一个闭包    (function($) {      // 插件的定义      $.fn.pageTool = function(options) {        var totalPa
  • Mybatis与Ibatis对照入门于学习 Josh_Persistence mybatisibatis区别联系
    一、为什么使用IBatis/Mybatis         对于从事 Java EE 的开发人员来说，iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了，在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射（O/R Mapping）解决方案盛行之前，iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天，iBatis 凭借着易学易用、
  • C中怎样合理决定使用那种整数类型？ 秋风扫落叶 c数据类型
    如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。    &nbs
  • maven问题 zhb8015 maven问题
      问题1： Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题    eclipse创建maevn web项目，在选择maven_archetype_web原型后，默认只有src/main/resources这个Source Floder。     按照maven目录结构，添加src/main/ja
  • (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理 spjich javaandrodipn推送
    在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中，已经描述了整个推送服务器的启动过程，并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类，今天我将继续往下分析下面的核心代码，主要分为3大块，链接创建，消息的发送，链接关闭。 先贴一段XmppIoHandler的部分代码 /** * Invoked from an I/O proc
  • 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题 中华好儿孙 JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
    var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]); $.ajax({ type:'post', url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile", data:formData, async: false, ca
  • mybatis常用jdbcType数据类型 ysj5125094 mybatismapperjdbcType
      MyBatis 通过包含的jdbcType 类型 BIT         FLOAT      CHAR          
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他