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为梦而生~
机器学习python实战机器学习深度学习pythoncondapycharm人工智能
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习:相对完整的机器学习基础教学!机器学习python实战:用python带你感受真实的机器学习深度学习:现代人工智能的主流技术介绍往期推荐:【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础&机器学习】Python环境搭建(适合新手阅读的超详细教程)文章目录前言安装Anaconda关于Anaconda的介
- 吴恩达卷积神经网络学习笔记(六)|CSDN创作打卡
墨倾许
深度学习神经网络计算机视觉
3.2特征点检测神经网络可以通过输出图片上特征点的(x,y)坐标,来实现对目标特征的识别。我们来看几个例子,假设你正在构建一个人脸识别应用,出于某种原因,你希望算法可以给出眼角的具体位置,眼角坐标为(x,y),你可以让神经网络的最后一层,多出两个数字lx和ly,作为眼角的坐标值.如果你想知道两只眼睛的4个眼角的具体位置,那么从左到右依次用4个特征点来表示这4个眼角,对神经网络稍微做些修改,输出第1
- 吴恩达卷积神经网络学习笔记(二)
墨倾许
cnn深度学习机器学习
一.卷积神经网络(一)1.6三维卷积3指的是颜色通道(RGB)6*6*3分别对应宽*高*通道的数目滤波器也有相对应的3*3*3,由此得到一个4*4的输出。对三维图像进行卷积时,卷积核的通道数要与三维图像的通道数相等。当我们想对图像的多个边缘特征进行检测时,我们可以使用多个卷积核,这样卷积后生成图像的通道数为使用的卷积核的个数。对于三维卷积具体运算的实例如下:如果使用的是下图3*3*3的卷积核,则一
- [2020-01-13]神经网络学习笔记-梯度验证&参数初始化
wheatfox
看了斯坦福的机器学习视频,讲到神经网络的梯度验证以及参数初始化的部分,记录一下。1.梯度验证有时候训练时,梯度也确实是在下降,但是可能并不是沿着一个比较好的方向,结果导致最后的停止点不是停在相对最优的地方。这时候可以采用梯度验证,即利用某点处的近似理论梯度值来和实际梯度值对比。处的近似理论梯度值:2.参数初始化如果参数初始化为0或者1等常数的话,那么每一层的每个神经元的输出值都会相同(不管迭代多少
- Python深度学习入门 - - 卷积神经网络学习笔记
szu_ljm
深度学习pythoncnn
文章目录一、卷积神经网络简介二、卷积神经网络的数学原理1、卷积层2、池化层3、感受野三、Python实战卷积神经网络1、LetNet-5网络2、Resnet残差网络3、VGGNet迁移学习总结一、卷积神经网络简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)
- Python深度学习入门 - - 人工神经网络学习笔记
szu_ljm
python深度学习学习
文章目录前言一、神经网络原理1、输入层2、全连接层3、激活函数4、损失函数5、前向传播6、反向传播二、Python实战神经网络1.权重初始化技巧2.梯度问题技巧3.模型泛化技巧总结前言如果说机器学习是人工智能的皇冠,深度学习就是这顶皇冠上的明珠,深度学习的出现为人工智能领域的发展拉开了新的序幕。与常见的机器学习模型不同的是,深度学习的数据量更大,特征参数更多,但更重要的是深度学习不需要人为准备特征
- 深度学习神经网络学习笔记-多模态方向-12-DBpedia: A Nucleus for a Web of Open Data
丰。。
多模态神经网络论文研读神经网络神经网络学习笔记多模态人工智能
摘要DBpedia是一个社区努力从维基百科中提取结构化信息,并使这些信息在网络上可用。DBpedia允许您对来自维基百科的数据集提出复杂的查询,并将网络上的其他数据集链接到维基百科数据。我们描述了DBpedia数据集的提取,以及产生的信息如何在网络上发布,供人类和机器消费。我们描述了来自DBpedia社区的一些新兴应用,并展示了网站作者如何在他们的网站内促进DBpedia内容的发展。最后,我们介绍
- 深度学习神经网络学习笔记-多模态方向-11-Deep Voice: Real-time Neural Text-to-Speech
丰。。
多模态神经网络论文研读神经网络深度学习神经网络学习多模态
摘要本文提出DeepVoice,一种完全由深度神经网络构建的生产质量文本到语音系统。DeepVoice为真正的端到端神经语音合成奠定了基础。该系统由五个主要的构建模块组成:用于定位音素边界的分割模型、字素到音素的转换模型、音素时长预测模型、基频预测模型和音频合成模型。对于分割模型,我们提出了一种使用连接时序分类(CTC)损失的深度神经网络执行音素边界检测的新方法。对于音频合成模型,我们实现了Wav
- 深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-textcnn
丰。。
深度学习神经网络-NLP方向神经网络论文研读神经网络自然语言处理深度学习人工智能神经网络语言模型
本文目录概念引入摘要大意TextCNN模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove摘要大意在使用简单的CNN模型在预训练词向量的基础上进行微调就可以在文本分类任务上就能得到很好的结果。通过对词向量进行微调而获得的任务指向的词向量就能得到更好的结果。同时也提出了一种即使用静态预训练词
- CNN卷积神经网络学习笔记(特征提取)
sinounuo
cnn学习笔记
一、CNN卷积神经网络可以干的事情:检测任务分类和检索:超分辨率重构:字体识别、人脸识别、医学任务、自动驾驶任务等总结:特征提取相关二、卷积神经网络的整体架构:(1)输入层H*W*C的三维数据(2)卷积层(提取特征)权重参数矩阵filterW当前区域数据:将输入数据划分成小区域,对每个区域进行特征提取滑动窗口步长:卷积核尺寸:H*W,一般是3*3边缘填充:边缘的点被提取次数少,所以给边界paddi
- 深度学习神经网络学习笔记-论文研读-transformer及代码复现参考
丰。。
神经网络论文研读机器学习笔记神经网络深度学习神经网络学习transformer
摘要优势序列转导模型基于复杂的循环或包括一个编码器和一个解码器的卷积神经网络。最好的表现良好的模型还通过attention连接编码器和解码器机制。我们提出了一种新的简单的网络架构,Transformer,完全基于注意力机制,省去了递归和卷积完全。在两个机器翻译任务上的实验表明,这些模型可以质量优越,同时具有更强的并行性和显著的要求训练时间更少。我们的模型在WMT2014英语-上达到28.4BLEU
- 深度学习神经网络学习笔记-多模态方向-13- Multimodal machine learning: A survey and taxonomy
丰。。
多模态神经网络论文研读神经网络机器学习深度学习神经网络多模态
本文为简单机翻,参考学习用1多模态机器学习:综述与分类TadasBaltruˇsaitis,ChaitanyaAhuja,和Louis-PhilippeMorency抽象——我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体,听到声音,感觉到纹理,闻到气味,尝到味道。模态是指某件事情发生或体验的方式,当一个研究问题包含多个这样的模态时,它就被称为多模态。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展,它需
- 神经网络:损失函数
nightwish夜愿
神经网络学习笔记-损失函数的定义和微分证明http://www.cnblogs.com/steven-yang/p/6357775.html
- d2l卷积神经网络学习笔记(2)——浅谈残差网络ResNet
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1.关于残差网络残差网络从实现原理上并不复杂,但是关于具体的原理一开始比较难理解,找了一些资料也有了一点想法。(1).我们要解决什么问题首先,网络的性能并不是随网络层数加深而上升的,这是很符合直觉的,毕竟有过拟合的先例。但是实际上,即使网络还处于欠拟合,更深层次的网络也会导致性能的下降,也就是网络退化,要理清这一现象,需要先引入一个概念,恒等映射。恒等映射简单的讲就是f(x)=x,在我们预期中,一
- bp神经网络matlab实例_人工神经网络学习笔记2——MATLAB神经网络工具箱
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bp神经网络matlab实例matlabbp神经网络工具箱matlab高斯过程工具箱matlab神经网络工具箱人工势场法matlab讲解
神经网络理论的初学者可以利用MATLAB自带的神经网络工具箱来理解ANN算法。神经网络工具箱模型包括如下内容:·感知器·线性网络·BP网络·径向基函数网络·竞争型神经网络·自组织网络和学习向量量化网络·反馈网络神经网络工具箱的使用在命令行窗口输入nnstart,可以打开MATLAB提供的神经网络图形用户界面,如图1所示:图1神经网络图形用户界面再次点击该界面的‘Fittingapp’按钮,打开神经
- 神经网络学习笔记(三)——长短时记忆(LSTM)网络
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LSTM网络是循环神经网络的一种特殊类型,它可以学习长期以来的信息,它是一种拥有三个“门”结构的特殊网络结构。1.LSTM网络结构原始RNN的隐藏层只有一个状态h,如图1(a),它对于短期的输入非常敏感。LSTM网络增加一个状态c,让它保存长期的状态,如图1(b)。图1新增状态c,称为单元状态。把图1(b)按照时间维度展开,如图2所示。图2由上图可以看出:在t时刻,LSTM网络的输入有三个,即当前
- 吴恩达卷积神经网络学习笔记(一)
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深度学习cnn计算机视觉
一.卷积神经网络(一)1.1计算机视觉图片分类和图片识别,目标检测,图片风格迁移特征向量的维度卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域,由于有的时候图片的像素点很多,导致神经网络输入特征值的维数很多。1.2边缘检测示例弄清一张照片中的物体,利用电脑进行去识别,垂直边缘检测,水平边缘检测。如下图所示,原图是一个661的矩阵,卷积核是一个331的矩阵,经过卷积后得到一个441的矩阵。(为了检测图像中的垂直
- 神经网络学习笔记(二)——循环神经网络RNN
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循环神经网络RNN文章目录循环神经网络RNN一、概述二、背景三、RNN原理3.1模型结构3.2前向传播3.3反向传播BPTT(back-propagationthroughtime)3.4RNN的分类3.5RNN的改进双向RNN深度RNN四、RNN的简单使用五、总结一、概述 循环神经网络(Recurrentneuralnetwork,RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演
- 动手学深度学习(现代卷积神经网络学习笔记)
遥感人遥感魂
动手学深度学习深度学习cnn学习
现代卷积神经网络之前的传统的机器学习方式,是传入人工制作选取的图像特征作为输入,训练后送入分类器中,如今是原始图像(可能裁剪)输入网络进行训练。计算机视觉研究人员相信,从对最终模型精度的影响来说,更大或更干净的数据集、或是稍微改进的特征提取,比任何学习算法带来的进步要大得多。大纲主要有以下结构,学习这些结构,包含的思想,有助于以后自己网络模型的搭建AlexNet。它是第一个在大规模视觉竞赛中击败传
- 神经网络学习笔记9——循环神经网络中的LSTM模型和GRU模型
RanceGru
深度学习rnnlstm神经网络
系列文章目录LSTM视频参考GRU视频参考文章目录系列文章目录前言一、LSTM模型结构二、GRU模型结构三、GRU与LSTM的比较前言循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说,他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义,RNN就能够很好地解决这类问题。LSTM是RNN的一种,
- 神经网络学习笔记(三)——长短期记忆网络LSTM
Storm*Rage
长短期记忆网络LSTM文章目录长短期记忆网络LSTM一、概述二、背景三、LSTM原理3.1模型结构3.2前向传播3.3反向传播3.4LSTM的变体3.4.1PeepholeConnection3.4.2Coupled四、LSTM的简单使用五、总结一、概述 长短期记忆网络——通常被称为LSTM,是一种特殊的RNN,能够学习长期依赖性。由Hochreiter和Schmidhuber(1997)提出,
- 小白的神经网络学习
summer_bugs
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小白的神经网络学习笔记文章目录小白的神经网络学习笔记一.环境配置二.感知器(Perceptron)单层感知器多层感知器(MLP,MultilayerPerceptron)Keras实现三.逻辑回归与交叉熵关于sparse_categorical_crossentropy&categorical_crossentropy关于独热编码(one-hotkey)在Python中的应用Keras实现四.tf
- 经典神经网络学习笔记之LeNet(附带代码)
我很懒但我很软乎
深度学习lenet
本文是对经典论文“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”的阅读笔记之一,主要介绍LeNet的结构以及参数个数的计算,结合“DeepLearningforComputerVisionwithPythonstarterbundle”所介绍的原理和实验所写。笔者才疏学浅,还望指教。一、理论部分LeNet首次出现是在1998年的论文中,基于梯
- 神经网络学习笔记——鸢尾花分类
XL_0502
神经网络学习笔记神经网络tensorflow
TensorFlow笔记——鸢尾花分类代码笔记记录实验流程和代码功能,附上关于所涉及到的tensorflow库中函数的解释实验流程数据集读入数据集乱序生成训练集和测试集(即x_train/y_train)数据类型转换配成(输入特征,标签)对,每次读入一小撮(batch)搭建网络定义神经网路中所有可训练参数参数优化嵌套循环迭代,with结构更新参数,显示当前loss测试效果计算当前参数前向传播后的准
- 神经网络学习笔记(3)——梯度下降公式讲解与反向传播算法
野指针小李
数学深度学习神经网络深度学习神经网络算法
结合上上两篇文章的叙述,这一篇文章主要讲解梯度的公式的推导,笔记来自于3B1B的视频,链接会放在最后。同样的,这一篇文章依旧没有代码。上篇文章中稍稍写漏了点东西,就是说在梯度下降过程中,步长是与该点的斜率有关,如果无关的话,那么如果步长太大,是不是就从坑中心滚过去了呀?比如这样:下面开始正文。每层只有一个神经元根据上篇文章的内容,梯度会有正有负,代表的意思就是这个点该如何移动。而每一项的相对大小告
- 神经网络学习笔记8——FPN理论及代码理解
RanceGru
深度学习神经网络学习计算机视觉
系列文章目录目标分割相关的RPNB站讲解文章目录系列文章目录前言一、金字塔结构图(a)图(b)图(c)图(d)二、FPN结构1、局部2、整体代码前言特征金字塔(FeaturePyramidNetworks,FPN)的基本思想是通过构造一系列不同尺度的图像或特征图进行模型训练和测试,目的是提升检测算法对于不同尺寸检测目标的鲁棒性。但如果直接根据原始的定义进行FPN计算,会带来大额的计算开销。为了降低
- 神经网络学习笔记4——自动编码器(含稀疏,堆叠)(更新中)
奥利奥好吃呀
学习深度学习神经网络
目录配套讲解视频1.程序和数据集2.自动编码器2.1自编码器原理2.2代码实现3.堆叠式自编码器4.稀疏自编码器4.1稀疏编码4.2.稀疏自编码器配套讲解视频建议配合视频阅读博文10分钟学会自动编码器从原理到编程实现_哔哩哔哩_bilibili10分钟学会自动编码器从原理到编程实现1.程序和数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1aSNq94BJuKsiKO5gNGF29Q提
- 神经网络学习笔记2.2 ——用Matlab写一个简单的卷积神将网络图像分类器
奥利奥好吃呀
matlabcnn分类深度学习神经网络
配套视频讲解10分钟学会matlab实现cnn图像分类_哔哩哔哩_bilibili10分钟学会matlab实现cnn图像分类整体代码链接:https://pan.baidu.com/s/1btnY-jZXMK9oj3ZQxDvz8g提取码:k4v8可以打开代码,我来一步一步为你讲解,每步的含义,还有你该如何使用!目录1.为了便于理解,这里说一些基本概念,会的直接跳过程序在后面1.1通道数1.2全连
- 图卷积神经网络学习笔记
四十不嚯
机器学习神经网络gcn机器学习深度学习
图卷积神经网络学习笔记前言整体看待从卷积、CNN、GCN的关系来切入GNN与GCN的关系图的特征图的特征分析特征提取方式spectraldomainGCN的特征提取方式从拉普拉斯矩阵的特征分解开始Graph上的傅里叶变换Graph上的卷积定理第一类GCN卷积核第二类GCN卷积核第三类GCN卷积核(Chebyshev)后记前言这篇文章是作者在初次接触学习GNN/GCN的过程中为了方便理解而记录下的个
- 深度学习(二):深度学习与神经网络学习笔记(手记)
夜风里唱
深度学习深度学习
下面的照片顺序可能与当时学习记录的顺序不一致。1.感知机模型,CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数:3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子:4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子(续):5.Relu、Softmax,Sigmod激活函数,mnist、cifar10CNN模型,以及Keras开发平台模型类型:6.BatchNorm的概念以及安装Tensorflow的一些流程:7.
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
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java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
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windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交