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weixin_47284299
代码随想录训练营算法面试职场和发展python
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MPCTHU
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文章目录数学建模基础训练-1:概念解析问题一:如何找到“概念”?问题二:如何全面理解概念的基础含义?问题三:如何深刻理解概念并作出创新点发掘?实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先,找到“概念”:其次,认识基础概念:第三,对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二:研究并给出
- InspireMusic - 阿里通义实验室开源音乐生成框架 支持音乐、歌曲、音频生成 本地一键整合包下载
昨日之日2006
ai语音音视频
InspireMusic是阿里通义实验室开源的一个用于音乐生成的统一框架,旨在打造一个集音乐、歌曲及音频生成能力于一体的开源工具包,为研究者、开发者及音乐爱好者提供一个全面的创作平台。InspireMusic不仅为研究者和开发者提供了丰富的音乐/歌曲/音频生成模型的训练和调优工具,还为他们配备了高效的模型,以便优化生成效果。同时,这款工具包也大大降低了音乐创作的门槛,使得音乐爱好者能够通过简单的文
- 驾培行业转战无人机飞手执照培训的优缺点分析及技术详解
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驾培行业转战无人机飞手执照培训的优缺点分析及技术详解如下:优点1.行业经验丰富:驾培行业拥有丰富的教学和运营经验,能够迅速适应无人机飞手培训的市场需求。熟悉学员招收、管理和市场推广等环节,有助于快速开展无人机飞手培训业务。2.场地与设施优势:驾培场地通常较为宽敞,且部分场地可改造为无人机飞行训练场地,节省场地租赁成本。可利用现有设施进行无人机组装、调试和维修等实操培训。3.人力资源利用:驾培行业的
- DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告
芝士AI吃鱼
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DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告一、技术范式的突破:从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括:低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练,DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10,同时保持性能可比甚至超越。例如,其训练成本仅558万美元,而OpenA
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
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
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
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>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**我的环境:语言环境:Python3.8编译器:JupyterLab深度学习环境:torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
- 《DeepSeek训练算法:开启高效学习的新大门》
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- DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因
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大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因,DeepSeek推理模型凭借其创新的混合专家(MoE)架构和优化的Transformer架构,融合稀疏注意力机制,实现了高效的计算资源分配与显著降低的推理成本。在训练过程中,DeepSeek广泛应用蒸馏技术,通过生成高质量数据和将大型模型的推理能力迁移至小型模型,大幅提升训练效率与模型性能。Deep
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1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线,进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列(token)的概率分布,可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看,LM(languagemodle)可以简单的分为:自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本,每个词的生成都依赖于上文,关联性好一次性生成整个文本序列,不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
- 模型GPU->NPU(Ascend)迁移训练简述
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目录一、迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU进行模型训练,生成gpulog.json文件,记录损失函数等信息。然后,使用ptdbg_ascend工具进行精度收集,生成dump文件,由于文件过大,上传到obs桶。贵阳
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- 翻译Deep Learning and the Game of Go(14)第十二章 采用actor-critic方法的强化学习
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本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋,最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候,最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论,“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后,你有一个获胜的局面,但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
- 【漫话机器学习系列】041.信息丢失(dropout)
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漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 机器学习相关基础
星辰瑞云
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1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色,绿色,蓝色组成),这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合(Underfitting):模型在训练数据上表现不佳,无法很好地捕捉数据中的规律。通
- 【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源?
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DeepSeekR1算法
GRPO,一种新的强化学习方法,是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章,笔者会从零开始,层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)。如果你是第一次听说这个概念,也不必慌张,笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起,一步步剖析其来龙去脉,然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
- AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破
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AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-17近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要,从图像识别、目标检测到多模态理解,其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练,能助力模型学习丰富的视觉特
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7.3.数据监控与生成本地知识库目的:监控新生成的小红书文案,记录每一次生成的小红书文案风格。后续根据输入topic,检索与某一topic有关的文案,可以根据先前的文案风格,生成类似风格的文案。实现思路:1.要实现文件监控功能,需要使用watchdog库。watchdog是一个Python库,用于监控文件系统的变化。它提供了多种事件类型,如文件创建、修改、删除等,可以用来监控文件的变化。启动一个线
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
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一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
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文章来源:拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike(简称AS)是一个分布式,可扩展的键值存储的NoSQL数据库。T级别大数据高并发的结构化数据存储读写操作达微妙级,99%的响应可在1毫秒内实现采用混合架构,索引存储在内存中,而数据可存储在机械硬盘(HDD)或固态硬盘(SSD)上(也可存储在内存)AS内部在访问SSD屏蔽了文件系统层级,直接访问地址,保证了数据的读取速
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
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朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- Flux【Lora模型】:效率太高了,超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了
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在大家热心谈论黑悟空的时候,AI绘画领域也不甘落后,结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本,今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的loar模型:FLUX1-超写实逼真黑悟空模型下载地址(文末网盘地址也可获取)****触发词:aiyouxiketang下面是作者推荐的提示词:amaninarmorwithabeardanda
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
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RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
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#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- Python 循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例
闲人编程
pythonpythonrnn算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
- 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)
人工智能_SYBH
深度学习YOLO人工智能目标检测python
引言:在现代制造业中,电子元件和PCB(印刷电路板)是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查,这不仅效率低,而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点,尤其是在计算机视觉领域。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法凭借其高速和高精度的优势,成为了目标检测领域的佼佼者。本文
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方