- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- BCEWithLogitsLoss
hero_hilog
算法pytorch
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss),使得在训练过程中更加数值稳定。特点:数值稳定性:直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题,特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
- Sqoop一些常用命令及参数
大数据小同学
常用命令列举这里给大家列出来了一部分Sqoop操作时的常用参数,以供参考,需要深入学习的可以参看对应类的源代码。命令类说明importImportTool将数据导入到集群exportExportTool将集群数据导出codegenCodeGenTool获取数据库中某张表数据生成Java并打包Jarcreate-hive-tableCreateHiveTableTool创建Hive表evalEval
- 人生百相,不过熵增熵减
captain_hwz
miscellaneous熵
这篇博文由两个问题衍生而来,分别是:“为什么除法比加法困难”、“什么是生命进化的目的”。在阅读其他人的解读时,发现都关联到了一个概念,熵。觉得十分有意思,因此记录一下自己的遐想。熵(Entropy;Entropie)起初是一个热力学函数,后发展为系统混乱程度的量度,是一个描述系统热力学状态的函数。——百度百科1、为什么除法比加法困难先说是不是,再看为什么。加减乘除四则运算在计算器中的实现原理分别如
- CrossEntropyLoss in Pytorch
xljdt1
inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc:Thiscriterioncombinesnn.LogSoftmax()andnn.NLLLoss()inonesingleclass.importtorchimporttorch.nn
- 序贯Sequential模型
光光小丸子
通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy'
- 交叉熵损失函数基本概念及公式
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法深度学习
Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题,其公式可以表示为:3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中(log)的解释总结交叉熵损失函数(Cross-EntropyLoss)是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,主要用于衡量模型输出与真实标签之间的差异,特别适用于分类任务,尤其是多类别分类问题。1.二分类交叉熵损失函数的数学公式可以有多种表示形式。对于二分类问题,
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)的基本概念与程序代码
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法人工智能深度学习
交叉熵损失函数(Cross-EntropyLoss)是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一,用于分类问题。其基本概念如下:1.基本解释:交叉熵损失函数衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在分类问题中,通常有一个真实的类别标签,而模型会输出一个概率分布,表示样本属于各个类别的概率。交叉熵损失函数通过比较这两个分布来计算损失,从而指导模型的优化。具体来说,对于二分类问题,真实标签通常表
- Python实现熵权法:客观求指标数据的权重
乌漆帅黑
python开发语言算法
介绍:熵权法(EntropyWeightMethod)是一种常用的多指标权重确定方法,用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权重,实现客观、科学地确定指标权重,以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。本文将介绍熵权法的基本原理,并提供Python编程语言的实现过程及示例代码,帮助理解和应用熵权法。目录1.数据准备2.计算指标熵值3.计算指标权重4.示例应用5.完整代码
- LNMP架构搭建(源码编译)
Buster_ZR
LNMP架构源码编译
1.LNMP架构介绍LNMP代表的就是:Linux系统下Nginx+MySQL+PHP这种网站服务器架构。Linux是一类Unix计算机操作系统的统称,是目前最流行的免费操作系统。代表版本有:debian、centos、ubuntu、fedora、gentoo等。Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。Mysql是一个小型关系型数据库管理系
- 如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ?
shimly123456
StanfordCS229个人开发
似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意:P(A|B)并不总是等于P(B|A),原因如下:首先要明白一个事情,什么是似然函数?以下是CHATGPTMathSolver的回答:我自己解释一下,意思就是:观察到一组
- 机器学习:分类决策树(Python)
捕捉一只Diu
python机器学习决策树笔记
一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算,包括信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数。统一要求:按照信息增益最大、信息增益率最大、基尼指数增益最大"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN
cofisher
PHM项目实战--建模篇PyTorchpytorch迁移学习人工智能
文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()
- Linux基础入门
白如意i
linuxlinux运维服务器
介绍Linux是一系列基于Linux内核的自由开源操作系统。基于Linux的操作系统被称为Linux发行版或distros。例如Debian、Ubuntu、Fedora、CentOS、Gentoo、ArchLinux等等。Linux内核自1991年以来一直处于活跃开发中,并且被证明非常灵活和适应性强。你可以在世界各地的各种环境中找到运行Linux的计算机,从Web服务器到手机。如今,90%的云基础
- Linux下的经典软件
只愿做你的君王
转自:http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/56012539Linux下的经典软件(史上最全)Linux下的经典软件(史上最全)前言从2012年接触Linux系统以来就被Linux系统所吸引,2个月后便完全抛弃了Windows。在这2年的时间里,我尝试了很多Linux发行版:Gentoo,Fedora,Ubuntu,Debian等。在这些系统
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DANN
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- 【深度学习】Softmax实现手写数字识别
住在天上的云
深度学习深度学习人工智能Softmax手写数字识别驭风计划
实训1:Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包,如向量化操作,广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中,你需要用python实现Softmax回归方法,用于MNIST手写数字数据集分类任务。你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm
- pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
欧拉雅卡
pytorch
1、BCELossBCELoss(binary_crossentropy)二分类交叉熵损失函数,用于图片多标签分类,n张图片分m类,会得到n*m的矩阵,经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到:不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同:分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数多
- TENT:熵最小化的Fully Test-Time Adaption
Scabbards_
1500深度学习笔记人工智能机器学习
论文:https://arxiv.org/abs/2006.10726代码:https://github.com/DequanWang/tent摘要在测试期间,模型必须自我调整以适应新的和不同的数据。在这种完全自适应测试时间的设置中,模型只有测试数据和它自己的参数。我们建议通过testentropyminimization(tent[1])来适应:我们通过其预测的熵来优化模型的置信度。我们的方法估
- nop-entropy可逆计算入门(1)
shushengcoder
entropy可逆计算javaspringboot可逆计算JAVA
第1步:从大佬的gitee:https://gitee.com/canonical-entropy/nop-entropy下载源码,进行本地编译,具体编译看项目下的readme,想偷懒的可以下载我编译后的jar,放到自己的maven仓库https://pan.baidu.com/s/15qANnrCh5RV-T1CYCDvMdw?pwd=kq0q我把代码上传到gitee,地址:https://gi
- Linux安装git、maven和Jenkins
chapterchou
linuxgitlinuxmaven
一、Linux安装gitDebian/Ubuntuapt−getinstallgitFedorayuminstallgit(uptoFedora21)dnfinstallgit(Fedora22andlater)Gentooemerge–ask–verbosedev-vcs/gitArchLinuxpacman−SgitopenSUSEzypperinstallgitFreeBSDcd/usr/p
- 管理要做的只有一件事情,就是如何对抗熵增(8.23)
胡同学的读书笔记
1人生的智慧,是对自己定位的清晰认识,并在这基础上做出最优化的决策,懂得捉大放小。而非自持小聪明,便乐于斤斤计较。2在1998年亚马逊致股东信里,贝佐斯说:“我们要反抗熵(Wewanttofightentropy)。”3管理学大师彼得·德鲁克说:“管理要做的只有一件事情,就是如何对抗熵增。在这个过程中,企业的生命力才会增加,而不是默默走向死亡。”4物理学家薛定谔说:“自然万物都趋向从有序到无序,即
- 中断&内核熵池 entropy pool
BC锌
linux运维服务器
注册一个中断处理函数驱动程序可以通过request_irq()注册一个中断处理函数,并且激活给定的中断线,以处理中断。intrequest_irq(unsignedintirq,irq_handler_thandler,unsignedlongflags,constchar*name,void*dev);第三个参数flags:*Flags:**SA_SHIRQInterruptisshared**
- 模型训练trick篇
Icevivina
机器学习人工智能深度学习
损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数,指数损失函数exponenetialloss,,例如adaboost感知损失函数perceptronloss,,合并损失函数Hingeloss,,例如SVM交叉熵损失函数crossEntropy,也是负的对数似然函数怎么从最大似然推导?“已知输出Y,假设Y的分布,对Y的分布参数进行似然估计”。先写出预测值为y的概率表达式,假设多个样本独立同分布,则最大
- (深度学习)目标检测常见术语
kgbkqLjm
DeepLearning
文章目录AnchorIoU(Intersectionoverunion)NMS(Non-maxsuppression)RP(RegionProposal)BN(BatchNormalization)CEL(CrossEntropyLoss)SoftmaxLogisticRegressionEarlyStoppingDropoutMomentumandlearningdecayAnchor简言之就是
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss Function)
或许,这就是梦想吧!
人工智能深度学习
交叉熵损失函数(Cross-EntropyLossFunction)在处理机器学习或深度学习问题时,损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低,模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类模型。对交叉熵的理解取决于对Softmax激活函数的理解。我在下面写了另一篇文章来涵盖这个先决条件考虑一个4类分类任务,其中图像被分类为狗、猫、马或猎豹。上图中,Soft
- PyTorch内置损失函数汇总 !!
JOYCE_Leo16
Python损失函数pytorch深度学习计算机视觉python
文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6.nn.L1Loss7.nn.MSELoss8.nn.SmoothL1Loss9.nn.PoissonNLLLoss10.nn.KLDivLoss11.nn.MarginRanki
- 深度学习——nn.BCELoss(),nn.CrossEntropyLoss(),nn.BCEWithLogitsLoss()
千禧皓月
深度学习深度学习人工智能
nn.CrossEntropyLoss()A=torch.randn((1,2,3,4))torch.manual_seed(100)B=torch.randint(0,2,(1,3,4))#print(A)#print(B)entropy=torch.nn.CrossEntropyLoss()print(entropy(A,B))A=torch.randn((3,2,3,4))torch.man
- ID3决策树的建模流程
今天也要加油丫
机器学习机器学习
下面以一个简单的数据集,包括了天气、温度、湿度三个特征,以及是否出门的目标变量,来演示ID3决策树的建模流程。天气温度湿度是否出门晴天高低是多云中中是雨天低高否晴天高高否多云低低是CART树是按照某切分点来展开,而ID3则是按照列来展开,即根据某列的不同取值来对数据集进行划分。以天气的不同取值为划分规则首先计算父节点的信息熵为了表示方便,[2,3]表示[否的数量,是的数量]entropy([2,3
- [PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]
明朝百晓生
深度学习pytorch人工智能
前言:这里面简介一下半监督学习,如何利用未打标签的数据集。重点可以参考一下Graph-basedApproach方案。目录:简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option