- 灾难性遗忘问题(Catastrophic Forgetting,CF)是什么?
Chauvin912
机器学习算法科普学习方法
灾难性遗忘问题(CatastrophicForgetting,CF)是什么?在深度学习和人工智能领域中,“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)是指当神经网络在增量学习(IncrementalLearning)或持续学习(ContinualLearning)过程中遇到新任务时,往往会显著遗忘之前所学的任务知识。这种现象在需要模型长期积累知识的应用场景中尤为显著,如自动驾驶、机
- 机器学习中的增量学习(Incremental Learning,IL)策略是什么?
Chauvin912
机器学习算法科普机器学习学习人工智能
机器学习中的增量学习(IncrementalLearning,IL)策略是什么?在当今快速发展的数据驱动世界中,传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。随着数据量的增长和分布的变化,模型需要不断更新,以保持其预测能力和适应性。然而,频繁的重新训练不仅耗费大量资源,还会导致模型丧失对旧数据的记忆,这被称为“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)现象。为解决这一问题,增量学习(I
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 如何利用增量学习的方法来解决灾难性遗忘的问题?
AlphaFinance
机器学习学习机器学习深度学习
增量学习是一种逐步学习新数据的方法,通过在新数据上更新模型而不是从头开始训练。这种方法在很大程度上可以缓解灾难性遗忘问题,因为它试图在学习新知识的同时保留已有知识。以下是一些使用增量学习解决灾难性遗忘问题的策略:记忆回放:记忆回放是一种常用的解决灾难性遗忘问题的方法。它通过存储一些先前学习过的样本,并在训练新数据时将这些样本与新数据混合,从而使模型能够回顾并巩固已学习的知识。这有助于在学习新任务时
- Obsidian与SuperMemo联用(四)
来自知乎的一只小胖子
在之前系列文章中,我有讲解了SuperMemo在学习场景中与其它软件协同的操作流程,包括如何在SuperMemo中导入Obsidian笔记进行增量学习的具体操作。很快几个月过去了,通过对Obsidian软件这段时间的使用和学习,我现在对两个软件的结合使用又有了一些新的想法,因此便有了此文。如果你还未阅读原文,可参考如下原文链接,来了解SuperMemo在学习中的协同使用流程:一只小胖子:Super
- 增量学习时,通过网络快速搜索关键词的快捷键是什么?
菜五
(2019-02-02-周六04:55:05)Ctrl+f3要快速搜索有关您正在阅读的主题的文章,请选择文本的一部分,按Ctrl+F3并选择谷歌
- 深度学习笔记:灾难性遗忘
UQI-LIUWJ
机器学习笔记
1灾难性遗忘介绍当神经网络被训练去学习新的任务时,它可能会完全忘记如何执行它以前学过的任务。这种现象尤其在所谓的“连续学习”(continuouslearning)或“增量学习”(incrementallearning)场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角2.1.1从梯度的视角看灾难性遗忘我们有两个不同任务的损失曲面,用平滑的曲面训练完之后,再在坑坑洼洼的曲面
- incremental learning(增量学习是什么意思)
:)�东东要拼命
CV基础知识1024程序员节机器学习人工智能目标检测deeplearning
有时候真的从ai的理解反复横跳,从一个不明觉厉ai的概念的小白到初识neuralnetwork的科研菜鸡。概念上跟着吴恩达大佬刷新了一下,其实只是看上去nn和大脑神经相似而已,本质上就是让机器给我们一个函数,一个“黑盒”,输进去data,出来我们想要的结果。增量学习(incrementallearning)从某种角度来说,有点契合我们人类持续不断地学习的状态,我们永远鼓励大家接受新事物,学习新知识
- Continual Learning/Lifelong Learning/Incremental Learning
Si_ang_
深度学习神经网络人工智能
一、浅谈持续学习持续学习(ContinualLearning)又叫终身学习(LifelongLearning)又叫增量学习(IncrementalLearning)。增量学习是可取的,因为它允许通过消除新数据到达时从头再训练的需要来有效地使用资源;通过防止或限制所需存储的数据量来减少内存使用,在施加隐私限制时也很重要;学习更接近于人类的学习。近年来,深度神经网络的增量学习出现了爆炸式增长。最初的工
- 连续学习(Continual Learning)或者增量学习的场景中,multiband和replay分别是什么?起到什么作用
马鹏森
机器学习基础学习
multiband和replay是两种不同的训练策略,通常用在处理连续学习或者增量学习的场景中。这些策略旨在解决新知识学习导致旧知识遗忘的问题,即所谓的灾难性遗忘。以下是multiband和replay两种策略的基本区别:Multiband:定义:multiband通常是指一种训练过程,其中模型被设计为可以同时学习和保持对多个任务或数据集的知识(同时学习新旧知识)。这种方法的目标是在整个训练过程中
- IJCAI2023 | 高效训练Transformers的方法
JOYCE_Leo16
Transformer深度学习transformer人工智能计算机视觉
来源:Google数据科学文章目录前言一、ComputationEffciency1.Optimization(优化器)2.Initialization(参数初始化)3.Sparsetraining(稀疏训练)4.Overparameterization(过参数化)5.Largebatchtraining(大批量训练)6.Incrementallearning(增量学习)二、DataSelecti
- 2024年原创深度学习算法项目分享
Jason160918
python机器学习目标检测人工智能自然语言处理计算机视觉
原创深度学习算法项目分享,包括以下领域:图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话,评论区私聊
- SuperMemo16有一小篇幅的文章,因它整合在“增量学习”内,所以不受人欢迎。 “增量学习”这篇文章,其篇幅之长,可当一本书来对待。
菜五
(2018-05-16-周三00:15:52)SuperMemo16有一篇短小的文章,但它不受欢迎,它与“增量学习”的文章结合在一起,这篇文章读起来就像一本小书(由于篇幅太长)。
- 除了items、主题和概念之外,您还可以在增量学习中使用任务。
菜五
(2018-11-19-周一15:41:42)除了items、主题和概念之外,您还可以在增量学习中使用任务。
- 近日思考()
坠金
目标识别/语义分割计算机视觉
科研过程的一些小思考,多半是自己还没能力实现的,如果有路过的大佬知道这些问题有解决的思路,请给我一点关键词,验证可行的请你喝咖啡~Q1:cv任务是否可以分阶段学习?类似婴儿有一定的多分类能力,但没见过苹果,给它新数据集但是只标签只有背景和苹果(可能包含以前见过的类别,但标记为背景)增量学习(IncrementalLearning)或继续学习(ContinualLearning)?对这块不太了解,查
- 63基于matlab的生物地理的优化器(BBO)被用作多层感知器(MLP)的训练器。
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab学习人工智能多种优化算法比较模式识别
基于matlab的生物地理的优化器(BBO)被用作多层感知器(MLP)的训练器。粒子群优化(PSO)、蚁群优化(ACO)、遗传算法(GA)、进化策略(ES)和基于概率的增量学习(PBIL)。计算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分类精度并相互比较。输出每种算法的收敛曲线和分类精度。程序已调通,可直接运行。63模式识别多种优化算法比较(xiaohongshu.com)
- 《机器学习实战》1章-机器学习概览
一只勤劳的小鸡
机器学习人工智能机器学习
前言: 本文是对蜥蜴书第二版第一章学习概要。一、什么是机器学习利用经验E来学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则称为机器学习。-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签无监督学习无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。Ⅱ、按照是否动态增量学习(持续学习)在线学习不良的数据可能会使系统性能降低。批量学习Ⅲ、按研究对象基于实例学习基于模型学
- 【论文翻译】Faster ILOD:Incremental Learning for Object Detectors based on Faster RCNN
小张好难瘦
论文目标检测人工智能计算机视觉
FasterILOD:IncrementalLearningforObjectDetectorsbasedonFasterRCNNFasterILOD:基于FasterRCNN的目标检测器增量学习论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.03901.pdf代码地址:无目录Abstract1Introduction2ProblemFormulation3RelatedWork3
- 读书笔记-增量学习-EEIL_End-to-End Incremental Learning
谷粤狐
读书笔记机器学习人工智能深度学习神经网络计算机视觉
一篇2018年的论文:End-to-EndIncrementalLearning。为了使模型实现增量学习,把新、旧数据一起重新训练会导致时间、存储成本等一系列问题。作者提出的方法仅使用新数据与部分代表性的旧数据。基于Distillation知识蒸馏从旧数据中提取代表性样本、Crossentropy交叉熵学习新数据。题目的End-to-End指的是能同时训练更新Classification分类器和代
- 联邦类增量学习
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学习
FCIL联邦类增量学习已经参与联邦学习的用户经常可能收到新的类别,但是考虑到每个用户自己设备的存储空间有限,很难对其收集到的所有类别都保存下足够数量的数据。这种情况会导致联邦学习模型对于旧类数据的性能遇到严重的灾难性遗忘。全局-局部遗忘补偿(GLFC)模型,同时从global和local俩个角度出发,尽可能的减弱灾难性遗忘,使联邦学习最终可训练一个全局增量模型。为了解决由于localclient的
- 增量学习分享
cqbelt
日记学习机器学习深度学习
增量学习主要应用于判别性任务。在这个场景中,分类任务是按顺序学习的。在序列的最后,判别模型应该能够记住所有的任务。从一个任务到下一个任务的简单的微调方法会导致灾难性遗忘,也就是说,无法在之前的任务上保持初始性能。之前提出的方法可以分为四种类型。第一种方法,称为排练,是保留以前任务的样本。这些样本可以用不同的方式来克服遗忘。该方法不能用于以前任务的数据不可用的场景。此外,这种方法的可扩展也会受到质疑
- sklearn 增量学习
吹洞箫饮酒杏花下
对于大数据集,在训练时会出现MemoryError。sklearn提供了几种办法,一是从根本上节省空间,二是流式读取,三是节省每次运行时的数据量。1.流式数据要给算法流式数据或小batch的数据。读入数据的一部分?2.特征提取或者降维sklearn提供了很多方法。3.增量学习算法sklearn中任何提供了partial_fit的函数的学习器都可以进行增量学习。运行数据的一部分。每次训练只有一个mi
- 【知识点】增量学习、在线学习、离线学习的区别
风等雨归期
学习
参考链接:https://www.6aiq.com/article/1613258706447?p=1&m=0离线学习常见的学习方式,一次性将所有数据参与进训练。离线学习完成了目标函数的优化将不会在改变了离线学习需要一次提供整个训练集时间和空间成本效率低发生数据变更或模型漂移需要从头开始训练离线学习模型稳定性高,方便做模型的验证评估在线学习在线学习,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使
- 超越传统学习:揭秘增量学习的优势与挑战
机器学习深度学习
增量学习代表了学术界的一种动态方法,促进逐步和一致的知识同化。与向学习者提供海量信息的传统方法不同,增量学习将复杂的主题分解为可管理的片段。在机器学习中,增量方法训练人工智能模型逐步吸收新知识。这使模型能够保留并增强现有的理解,形成持续进步的基石。什么是增量学习?增量学习是一种教育方法,通过以可管理的小增量引入新数据,多年来逐渐积累知识。增量学习不是试图立即学习所有内容,而是将复杂的主题分解为更小
- yolo中迁移学习和增量学习的区别是什么,适用于什么情况
小镇种田家
yoloYOLO迁移学习学习深度学习
在YOLO中,迁移学习和增量学习是两种不同的训练策略,它们有着不同的应用场景和目的。1.迁移学习(TransferLearning):迁移学习是指将在一个任务上训练好的模型应用于另一个相关任务上。在YOLO中,迁移学习可以通过将在大规模数据集(如COCO数据集)上预训练的模型作为初始模型,然后在目标数据集(如自己的数据集)上进行微调训练。这样做的好处是,可以快速将模型适应到新数据集,从而节省训练时
- Unsupervised Recognition of Unknown Objects for Open-World Object Detection(论文解析)
黄阳老师
目标检测目标跟踪人工智能
UnsupervisedRecognitionofUnknownObjectsforOpen-WorldObjectDetection摘要2相关工作摘要开放世界目标检测(OWOD)将目标检测问题扩展到一个现实且动态的场景,要求检测模型能够检测已知和未知对象,并能够增量学习新引入的知识。当前的OWOD模型,如ORE和OW-DETR,侧重于将具有高物体性分数的区域标记为未知对象,它们的性能在很大程度上
- PROB: Probabilistic Objectness for Open World Object Detection(论文解析)
黄阳老师
目标检测人工智能计算机视觉
PROB:ProbabilisticObjectnessforOpenWorldObjectDetection摘要2相关工作摘要开放世界目标检测(OWOD)是一个新的、具有挑战性的计算机视觉任务,它弥合了传统的目标检测(OD)基准和现实世界中的目标检测之间的差距。除了检测和分类已知/标记的对象外,OWOD算法还应该能够检测新颖/未知的对象,这些对象可以进行分类和增量学习。在标准的OD中,不与已标记
- 【增量学习】Incremental Intent Detection for Medical Domainwith Contrastive Replay Networks
nlp_xiaobai
学习自然语言处理tensorflow深度学习机器学习
这篇2022年5月份的ACL文章出自于中科院Abstract传统的医疗意图检测方法需要固定的预定义意图类别。然而,由于现实世界中新的医学意图不断涌现,这样的要求并不现实。考虑到每次新数据和意图进入时存储和重新训练整个数据的计算成本很高,我们建议增量学习出现的意图,同时避免灾难性地忘记旧意图。我们首先为医疗意图检测制定增量学习。然后,我们采用基于记忆的方法来处理增量学习。我们进一步建议使用对比重放网
- 《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》笔记
luyanfcp
Introduce随着DNN的层数和节点个数越来越多,它面临着两方面的问题。一方面它的计算和存储成本越来越高,对一些及时性的程序带来了挑战(在线学习和增量学习);另一方面由于小型化设备越来越普及,小型设备对DNN越来越强。但由于体积和计算难度,DNN在小型设备上的部署也面临挑战。本文综述了最近几年ML、最优化、计算机体系结构、数据压缩、硬件设计等等方面对DNN加速和压缩方面的进展。本文讲这些进展分
- 机器学习的种类介绍
statr
现有的机器学习种类繁多,我们一般可以进行如下的分类标准:是否在人类监督下学习(监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习)是否可以动态的增量学习(在线学习和批量学习)是简单的将新的数据点和已知的数据点进行匹配,还是像科学家那样对训练数据进行模型检测,然后建立一个预测模型(基于实例的学习和基于模型的学习)这些标准之间并不排斥。一、监督学习和非监督学习根据训练期间接受的监督数量和监督类型,可以将机器学
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性  
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName 
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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