u011534057
u011534057

ssdtrain demo

编译成功后：

--> cannot find google.protobuf.external


-->conda install protobuf


-->

  File "examples/ssd/ssd_pascal_back.py", line 2, in <module>                                  =
    import caffe                                                                              
ImportError: No module named caffe 

-->

 export PYTHONPATH=/home/wenyangming/ssd/caffe/python/ 

./build/tools/caffe: error while loading shared libraries: libhdf5_hl.so.10: cannot open shared obj│
ect file: No such file or directory 

-->

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64"
export LD_LIBRARY_PATH="/home/wenyangming/anaconda2/lib"

train -->
/home/wenyangming/ssd/caffe/build/tools/caffe train --solver=/home/wenyangming/ssd/caffe/models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/solver.prototxt -gpu all



你可能感兴趣的:(深度学习,caffe,DeepLearn)

  • 【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
    目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
  • DAY 43 复习日 yizhimie37 python训练营打卡笔记深度学习
    @浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步：寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上，你可以找到大量用于图像分类任务的数据集，例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者，一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
  • 在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置 东北豆子哥 CUDA数值计算/数值优化Matlab/Octavematlab
    文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理（适用于深度学习）三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • 和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）
    大家对代码有不懂地方都可以上网去查找，最好是有一定的数据分析基础比较容易理解，李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书：大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation深度学习github项目：https:/
  • 目标跟踪领域经典论文解析 ♢.＊ 目标跟踪人工智能计算机视觉
    亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！目标跟踪是计算机视觉领域的一个
  • Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别 MonkeyKing.sun springredismemcached
    主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别，涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面：Ehcache类型:本地缓存（JVM内存缓存）特点:轻量级，运行在JVM内部，易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存，适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置，如TTL（生存时间）、TTI（空闲时
  • 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶：超分辨率、医学分割与工业检测 小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
    摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目，打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案，掌握医学图像分割的U-Net实现，设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化，帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1：图像超分辨率重建（从模糊到清晰的跨越）1.技术背景与核心指标超分辨率（SR）是通过算法将低分辨率（LR）图像恢复为高分辨率
  • 《高并发系统性能优化三板斧：缓存 + 异步 + 限流》 猕员桃 10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
    高并发系统性能优化三板斧：缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下，系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例，活动期间瞬时QPS可达10万+，若未进行有效优化，服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度，结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略，并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层：从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战（Caffeine）本地
  • Densenet模型花卉图像分类 深度学习乐园 分类数据挖掘人工智能
    项目源码获取方式见文章末尾！600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
  • 基于AFM注意因子分解机的推荐算法 深度学习乐园 深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
    关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
  • 深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
    深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • P25：LSTM实现糖尿病探索与预测 ?Agony lstm人工智能rnn
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM（长短期记忆网络）是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，特别适合处理序列数据。结构组成：遗忘门：决定丢弃哪些信息，通过sigmoid函数输出0-1之间的值，表示保留或遗忘的程度。输入门：决定更新哪些信息，同样通过sigmoid函数控制更新
  • Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5） cosine2025 Python训练营打卡python开发语言机器学习
    目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级 智驱力人工智能 算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
    人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
  • 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法 Mr数据杨 Python深度学习python深度学习pytorch
    在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层，包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d，它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号（一维数据），就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像（二维数据）时，
  • 阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
    阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
  • 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类，你会如何设计数据输入？ 云博士的AI课堂 大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
    以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案：1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务，目标是将文本映射到预定义类别（如正面/负面情感）。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程：原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示：词嵌入表示：
  • Pytorch模型安卓部署 python&java pytorch人工智能python
    Pytorch是一种流行的深度学习框架，用于算法开发，而Android是一种广泛应用的操作系统，多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上，个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情，因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署，PyQt部署以及exe打包，ncnn部署，tensorRT部署，MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
  • 人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）
    机器学习包括了多种建模方式，其中判别式建模（DiscriminativeModel）和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型，针对输入数据给出特定的输出。如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
  • PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析 怀灏其Prudent
    PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials前言在深度学习模型部署过程中，模型大小和推理速度是两个至关重要的考量因素。PyTorch提供的动态量化技术能够在不显著影响模型准确率的前提下，有效减小模型体积并提升推理速度。本文将深入解析如何对
  • 【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习人工智能
    目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
  • 后端开发实习生简历迭代的5个版本，希望能帮你找到实习 今天不coding 简历实习后端Java大厂暑期实习
    后端开发实习生简历迭代的5个版本，希望能帮你找到实习1.0研究生开学时写的第一份简历，主要是对本科做的项目的一些总结。本科主要是以深度学习的项目为主+比赛，开发的技术学的比较少，后端的项目也没有做过。但是凭此找到了一份算法的实习。当时研一还是想走算法工程师的。后面觉得自己不适合，就放弃了。2.0经历过几个月的算法实习和论文折磨之后，决定走后端开发岗了，选择Java为主语言，在B站大学做了一个项目，
  • 【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾 城主_全栈开发 机器学习机器学习深度学习人工智能
    #DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
  • 深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
    引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
  • 大模型量化 需要重新演唱 大模型量化
    大模型量化是一种优化技术，旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度，同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识：目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
  • pytorch 要点之雅可比向量积 AI大模型教程 pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
    自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心，就需要敲黑板、划重点学习。同时，带来另外一个重要的数学概念：雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是深度学习框架中的关键技术之一，它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知：PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它内置了强大的自动微分功能。在本文中，我们将深
  • Dom 周华华 JavaScripthtml
    <!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/1999/xhtml&q
  • 【Spark九十六】RDD API之combineByKey bit1129 spark
    1. combineByKey函数的运行机制   RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一   首先看一下combineByKey的方法说明：
  • msyql设置密码报错：ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解 daizj mysql设置密码
    MySql给用户设置权限同时指定访问密码时，会提示如下错误： ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number；   问题原因：你输入的密码是明文。不允许这么输入。   解决办法：用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串， 然后
  • 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索 周凡杨 学习 思索
    王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
  • Hadoop(二)对话单的操作 朱辉辉33 hadoop
    Debug： 1、 A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ') AS (col1,col2,col3); DUMP A; //输出结果前几行示例： (>ggsnPDPRecord(21),,) (-->recordType(0),,) (-->networkInitiation(1),,)
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数） 老A不折腾 finereport报表工具web开发
    web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）   说明：凡函数中以日期作为参数因子的，其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。   DATE DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。 Year:代表年，可为一到四位数。 Month:代表月份。
  • c++ 宏定义中的##操作符 墙头上一根草 C++
    #与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a)   #a #define h(a) g(a) int main() {       &nbs
  • 分析Spring源代码之，DI的实现 aijuans springDI现源代码
    (转) 分析Spring源代码之，DI的实现 2012/1/3 by tony                 接着上次的讲，以下这个sample [java]  view plain copy print
  • for循环的进化 alxw4616 JavaScript
    // for循环的进化 // 菜鸟 for (var i = 0; i < Things.length ; i++) { // Things[i] } // 老鸟 for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) { // Things[i] } // 大师 for (var i = Things.le
  • 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用 百合不是茶 网络编程基础IP地址端口
      网络编程;TCP/IP协议   网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换   协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去   端口:用于计算机之间的通信      每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535   查看被使用的
  • JDK1.5 生产消费者 bijian1013 javathread生产消费者java多线程
    ArrayBlockingQueue：        一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。 ArrayBlockingQueue的常用方法：
  • JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄 bijian1013 java性别出生日期年龄
            工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄，且要还要支持15位长度的身份证号码，网上搜索了一下，经过测试好像多少存在点问题，干脆自已写一个。 CertificateNo.java package com.bijian.study; import java.util.Calendar; import
  • 【Java范型六】范型与枚举 bit1129 java
    首先，枚举类型的定义不能带有类型参数，所以，不能把枚举类型定义为范型枚举类，例如下面的枚举类定义是有编译错的   public enum EnumGenerics<T> { //编译错，提示枚举不能带有范型参数 OK, ERROR; public <T> T get(T type) { return null;
  • 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义 bit1129 nginx
    1. log_format 1.1 log_format指令用于指定日志的格式，格式：   log_format name(格式名称) type(格式样式)   1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式：   log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
  • Lua 语言 15 分钟快速入门 ronin47 lua 基础
    - - 单行注释 - - [[      [多行注释] - - ]]   - - - - - - - - - - - 1. 变量 & 控制流 - - - - - - - - - - num = 23 - - 数字都是双精度 str = 'aspythonstring'
  • java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 ) bylijinnan java
    the idea is from: http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 public class MaxSubMatrix { /**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 * Q35 求一个矩阵中最大的二维
  • mongoDB文档型数据库特点 开窍的石头 mongoDB文档型数据库特点
    MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制 特点：内部是执行引擎是js解释器，把文档转成Bson结构，在查询时转换成js对象。 mongoDB传统型数据库对比    传统类型数据库：结构化数据，定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的    文档型数据库：不用定好数据结构，
  • [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
        一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。      正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业，可以考虑来我们软件行业，做一名职业程序员。。。      软件行业的开发工具中，对初学者最友好的就是JAVA语言了，网络上不仅仅有大量的
  • PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解 cuiyadll PHPExcel
    导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
  • IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER) darrenzhu IBMjmsuserMQMCAUSER
    IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候，需要提供User和Password吗？ 答案是根据情况而定，取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。 http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
  • 网线的接法 dcj3sjt126com
    一、PC连HUB (直连线)A端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 二、PC连PC （交叉线）A端：(568A)： 白绿，绿，白橙，蓝，白蓝，橙，白棕，棕； B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 三、HUB连HUB&nb
  • Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome dcj3sjt126com chromevim
    什么是键盘党？ 键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成，而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱，很直观，指哪点哪，很听话！不过常常使用电脑的人，如果一直使用鼠标的话，手会发酸，因为操作鼠标的时候，手臂不是在一个自然的状态，臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态，只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作，也省不少事。 在chrome里安装 vimium 插件
  • MongoDB查询（2）——数组查询[六] eksliang mongodbMongoDB查询数组
    MongoDB查询数组 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述  MongoDB查询数组与查询标量值是一样的，例如，有一个水果列表，如下所示： > db.food.find() { "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
  • cordova读写文件（1） gundumw100 JavaScriptCordova
    使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。 首先需要安装cordova插件：file 命令为： cordova plugin add org.apache.cordova.file 然后就可以读写文件了，这里我先是写入一个文件，具体的JS代码为： var datas=null;//datas need write var directory=&
  • HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云 ileson jqueryAjaxhtml5FormData
    html5 新东西：FormData  可以提交二进制数据。 页面test.html <!DOCTYPE> <html> <head> <title> formdata file jquery ajax upload</title> </head> <body> <
  • swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4) 啸笑天 version
      swift1.2中没有oc中对应的方法： + (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;  解决方法： 在swift项目中新建oc类如下： #import &
  • java实现SMTP邮件服务器 macroli java编程
    电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前，在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP，下面分别简单介绍。 　　◆ SMTP 协议 　　简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议，用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
  • mongodb group by having where 查询sql qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
    SELECT cust_id, SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id HAVING total > 250 db.orders.aggregate( [ { $match: { status: 'A' } }, { $group: {
  • Struts2 Pojo（六） Luob. POJOstrust2
    注意：附件中有完整案例 1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值 2.web配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
  • struts2步骤 wuai struts
    1、添加jar包 2、在web.xml中配置过滤器 <filter>        <filter-name>struts2</filter-name>        <filter-class>org.apache.st
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他