- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
2401_84003733
程序员深度学习人工智能
self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
- Re-ranking 从原理到实现的两种主流方法
lichunericli
RAG人工智能自然语言处理
原文地址:https://pub.towardsai.net/advanced-rag-04-re-ranking2024年2月14日重新排序在检索增强生成(RAG)过程中起着至关重要的作用。在简单的RAG方法中,可以检索大量上下文,但并非所有上下文都一定与问题相关。重新排序允许对文档进行重新排序和过滤,将相关文档置于最前面,从而提高RAG的有效性。本文介绍了RAG的重新排名技术,并演示了如何使用
- 深度学习--机器学习相关(2)
在下小天n
深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的,是动量的意思。动量不是速度和学习率,应该说是类似于加速度。AdaGrad(适应性梯度算法)适应性梯度算法的特点在于:独立地调整每一个参数的学习率。在S
- NC01--股票(一次交易)、合并k个有序链表、字符串的排列、接雨水问题、输出二叉树的右视图
minastinis of king
#牛客网高频50题
1、股票(一次交易)https://www.nowcoder.com/practice/64b4262d4e6d4f6181cd45446a5821ec?tpId=117&&tqId=37717&rp=1&ru=/activity/oj&qru=/ta/job-code-high/question-ranking根本用不上什么动态规划,直接遍历数组,然后找到最低价格,然后在后面减去最低价格,得到利
- 这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练(FQT):增强了全量化训练(FQT)的能力至1位
量子位AI
人工智能机器学习深度学习
全量化训练(FQT)可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快,且内存利用率更低,从而使训练过程更加高效。FQT在尽量减少数值精度的同时,保持了训练的有效性。研究人员一直在研究1位FQT的可行性,试图探索这些限制。该研究首先从理论上分析了FQT,重点关注了如Adam和随机梯度下降(SGD)等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现,那就是FQT收敛
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能学习深度学习
目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题。固定的学习率在训练初期可能过大,导致模型训练不稳定,而在后期可能过小,导致训练速度缓慢。为了克服这些问题,自适应学习率方法应运而生。这些方法
- 搜索引擎原理详解
风不归Alkaid
搜索引擎搜索引擎
搜索引擎是一种复杂的软件系统,旨在帮助用户找到互联网上的信息。它们通过索引大量网页并快速响应用户查询来工作。搜索引擎的核心功能包括爬虫(crawling)、索引(indexing)、查询处理(queryprocessing)和排名(ranking)。一、网络爬虫(WebCrawling)网络爬虫(WebCrawling)是搜索引擎的核心组件之一,它的主要任务是发现和获取互联网上的网页内容,以便后续
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- pytorch深度学习基础 7(简单的的线性训练,SGD与Adam优化器)
不是浮云笙
pytorch实战深度学习pytorch人工智能
接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用,torch模块中有一个叫optim的子模块,我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义:随机梯度下降(SGD)是一种梯度下降形式,对于每次前向传递,都会从总的数据集中随机选择一批数据,即批次大小1。参数更新过程:这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法,随机梯度下降(SGD)是一种简单但非常有效的方法,多用于支持向
- 可以摘抄下来的神仙句子和原创小诗?
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过公元前的暧昧,是女子靠窗慵眼睡,眼梢缀些花蕊,再于簪头添道青翠。全不管楼下招多少权贵,人声多沸。只道那台上的少年若不退,便该他抱得第一魁。——云兮▍《契合》文/Adam-Wang也许是睡的太迟或是醒的太早门外依然是遥遥的夜蟋蟀或别的什么秋虫不知疲倦地唱着只有它们才懂的歌-没有风和月淡雾中远处的树近处的灯火都安静地沉默古人写的那些秋愁和离别因思念而洇
- Pytorch-Adam算法解析
肆十二
Pytorch语法pytorch算法人工智能Adam
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi,兄弟们,这里是肆十二,今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。Adam算法解析Adam算法是一种在深度学习中广泛使用的优化算法,它的名称来源于适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation)。Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点,即适应性梯度算
- 《逆世界》电影推荐
魔力Jenny
图片发自App男主人Adam机缘巧合在秘密基地邂逅Eden,两颗年轻的心随着年龄开始相爱,“gravity”制约两人相处,但有想象便会有行动。爱可以克服来自大自然的引力,爽朗的笑声,来自双生世界的食物,所有的相处都是愉悦。不巧,戒律是戒律,所有忤逆rules的行为都将被发现和制止。代价是,失去唯一的亲人Becky,与Eden无法再见。分别时的意外让美丽的Eden暂时遗忘Adam,可是,脑细胞是有记
- 我很忙,但只要是你,我都有空
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过◎“我很忙,但只要是你,我都有空”……这句话适合于任何一种关系,无论友情、亲情还是爱情,都会是最暖心的...我们都是普通人,终其一生,不被病魔折磨,不被灾祸殃及,不为生计忧愁,能结交三五知己,拥有完整的友谊长河,能唱出心灵深处的夕阳之歌,体验到单纯的爱与被爱,就已经是天大的幸运了。《虚度时光》文/adam-wang就是想和你一起坐在摇椅上轻轻地摇慢
- 深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
微学AI
深度学习技巧应用深度学习人工智能超参数调优模型
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面,以提升模型性能和泛化能力。文章目录前言一、选择模型架构二、优化器的选择Adam优化器说明Adam优化器的数学公式Adam优化器的4个超参数微调三、batchsize的
- 白云下的九维湾 第一百三十四章
Thebookworm新西兰
“路蔓你看,这是我通过我在墨尔本公众图书馆的好朋友查找到的,有关Robinsion家族的历史信息;在这份资料中提到了Mary的去世,你已经知道了,是1898年11月23日;我想让你看的是在这份死亡确认书上的签名……你看,这位签名的医生居然是我的高祖爷爷,Adam的父亲William。也就是说,Mary去世的时候,她的父亲其实是在她的身边的。这与我以往的猜测有所不同,我一直以为,在可怜的Mary去世
- 你披一身的雪花进门吗 最好是用炙热的目光 把雪花和你一起点亮
一诗一文
一诗一文每一天的原创诗歌和梦想,不要再和我擦肩而过我发自内心地觉得,在寂静漆黑的夜晚,抱着双膝享受蓝色的天空、点缀其上的白色小星星,以及深不见底的大海是很棒的乐事。真是奢侈的享受。——伊坂幸太郎|奥杜邦的祈祷【组诗】文/adam-wang《雪》我准备好酒与花满室都是燃着的熏香蜡等风尘仆仆的旅人回温暖的家-酒已经被我喝完花也逐渐枯萎蜡烛的火焰也已经熄灭袅袅的清香带着淡淡的心伤而你还在路上-你披一身的
- 纯C无操作系统轻量协程库Protothread使用记录
Naisu Xu
编程相关c语言线程协程嵌入式单片机
文章目录目的源码说明使用演示总结目的在单片机开发中很多时候都是无操作系统环境,这时候如果要实现异步操作,并且流程逻辑比较复杂时处理起来会稍稍麻烦。这时候可以试试Protothread这个协程库。官网:https://dunkels.com/adam/pt/Protothreadsareextremelylightweightstacklessthreadsdesignedforseverelyme
- PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍
科学禅道
PyTorchpytorch算法深度学习
torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件,主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。这个模块提供了多种常用的优化器(Optimizer),如SGD(随机梯度下降)、Adam、Adagrad等,这些优化器能够自动根据计算出的梯度更新模型参数。1.torch.optim模块内部结构和工作原理内部结构和工作原理:Optimizer类与子类:torch.optim.Optimize
- Spring Boot2.X-整合kafka
未来,值得期待
SpringBoot2.xkafkazookeeperlinuxspringboot
目录1.linux安装kafka2.安装kafka界面工具CMAK3.springboot集成kafka4.测试5.源码下载1.linux安装kafka源码下载:https://download.csdn.net/download/adam_zs/24829887参考;http://kafka.apache.org/quickstart备注:现在安装kafka不需要安装ZooKeeper常用命令:
- 标准库 STM32+EC11编码器+I2C ssd1306多级菜单例程
perseverance52
stm32标准库开发例程stm32EC11编码器多级菜单oled显示
标准库STM32+EC11编码器+I2Cssd1306多级菜单例程原创项目来源于:https://github.com/AdamLoong/Embedded_Menu_Simple相关功能演示观看:https://space.bilibili.com/74495335单片机多级菜单v1.2本次采用的是原作者(Adam)《单片机多级菜单框架v1.8》基础上修改适配包含中键按键的EC11编码器。原作者
- 深度学习本科课程 实验3 网络优化
11egativ1ty
深度学习本科课程深度学习人工智能
一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法,并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用torch.nn实现各种优化器,并对比其效果1.2任务思路及代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyas
- 在百度上学的,你们自己看看吧!歌曲top 10排行榜!!!
yangkehanSG
算法c++数据结构开发语言
#include#include#includestructSong_Ranking{intID;//歌曲编号charSname[20];//歌曲名称charsinger[20];//歌手名字longticket;//票数structSong_Ranking*next;};intoption;//选项structSong_Ranking*head,*tail,*move;//head是头指针,ta
- 白云下的九维湾 第一百五十一章
Thebookworm新西兰
路蔓走出Jimmy的病房,窗外又下起了蒙蒙细雨。手里持曾摆放在Jimmy床头柜桌子上的那一本Adam的手记,路蔓走进了患者家属休息室,为自己冲泡了一杯咖啡,在靠窗的沙发上坐了下来。她是在刻意躲避着正在病房里喋喋不休着的Dane。尽管明明和Max也在Jimmy的病床边围坐着;在Dane那高昂的语调的谈话声中沉默着。路蔓觉得Dane的变化很大:她变得比从前更苍老和虚弱了;而与之相反的,是她说话的语调变
- 机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
bj_yoga
机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降方
- 『爬虫四步走』手把手教你使用Python抓取并存储网页数据!
m0_48891301
爬虫python开发语言职场和发展学习大数据数据分析
爬虫是Python的一个重要的应用,使用Python爬虫我们可以轻松的从互联网中抓取我们想要的数据,**本文将基于爬取B站视频热搜榜单数据并存储为例,详细介绍Python爬虫的基本流程。**如果你还在入门爬虫阶段或者不清楚爬虫的具体工作流程,那么应该仔细阅读本文!第一步:尝试请求首先进入b站首页,点击排行榜并复制链接https://www.bilibili.com/ranking?spm_id_f
- Neo4j介绍
less more
neo4joracle数据库
1.Neo4j概述Neo4j是一个开源的无Shcema的基于java开发的图形数据库,它将结构化数据存储在图中而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎。程序数据是在一个面向对象的、灵活的网络结构下,而不是严格、静态的表中,但可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。https://db-engines.com/en/ranking2.图形数据库
- PyTorch优化算法:torch.optim.Adam 的参数详解和应用
阿罗的小小仓库
pytorch人工智能python
torch.optim.Adam是PyTorch中实现Adam优化算法的类。下面是torch.optim.Adam的主要参数及其说明:torch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay=0,amsgrad=False)params(必须参数):这是一个包含了需要优化的参数(张量)的迭代器,通常是模型的参数
- 【论文复现】Conditional Generative Adversarial Nets(CGAN)
QomolangmaH
深度学习深度学习人工智能pytorchCGAN生成对抗网络
文章目录GAN基础理论2.1算法来源2.2算法介绍2.3基于CGAN的手写数字生成实验2.3.1网络结构2.3.2训练过程一、D的loss(discriminator_train_step)二、G的loss(generator_train_step)2.4实验分析2.4.1超参数调整一、batchsize二、epochs三、Adam:learningrate四、Adam:weight_decay五
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,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
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR