- 【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行
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MyPython训练营打卡python
DAY33简单的神经网络知识点回顾:1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理(归一化、转换成张量)b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充:注意事项:1.分类任务中,若标签是整数(如0/1/2
- day40python打卡
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py打开学习人工智能机器学习深度学习
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测试和训练代码的逻辑,这是基础,这个代码框架后续会一直沿用,后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前结构化数据的略有不同,主要差异体现在
- day 45 python打卡
对resnet18在cifar10上采用微调策略下,用tensorboard监控训练过程。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch
- 大棚番茄西红柿果实成熟度检测数据集YOLO格式279张3类别已划分训练验证集
数据集格式:YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):279标注数量(xml文件个数):279标注数量(txt文件个数):279标注类别数:3所在仓库:firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["unripe","semi-ripe","
- 代码随想录算法训练营第34天 | 第九章动态规划 part07
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C++学习算法动态规划
文章目录第九章动态规划Part07198.打家劫舍213.打家劫舍II337.打家劫舍III第九章动态规划Part07今天是打家劫舍的一天,这个系列题目不算难,大家可以一口气拿下。198.打家劫舍视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1Te411N7SX题解链接:https://programmercarl.com/0198.%E6%89%93%E5%AE%B
- 代码随想录算法训练营第四十三天|动态规划part10
xindafu
动态规划算法
300.最长递增子序列题目链接:代码随想录文章讲解:代码随想录错误解答:dp[i]表示前i个元素的最长递增子序列的长度classSolution{public:intlengthOfLIS(vector&nums){vectordp(nums.size(),0);dp[0]=1;intlastnum=nums[0];for(inti=1;ilastnum){lastnum=nums[i];dp[i
- 代码随想录算法训练营第四十四天|动态规划part11
1143.最长公共子序列题目链接:1143.最长公共子序列-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度与公共子数组的区别是可以不连续,顺序对就可以状态转移方程不一样定义dp[i][j]表示text1的0到i-1与text2的0到j-1的最长公共子序列的长度text1[i-1]==text2[j-1]dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1否则
- 代码随想录算法训练营第四十五天|动态规划part12
xindafu
算法动态规划
115.不同的子序列题目链接:115.不同的子序列-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录定义dp[i][j]表示s0-i-1与t0-j-1不同的子序列的个数以s=batgtgt=bag为例子s【4】!=t【3】所以dp[5][4]=dp[4][4]也就是不考虑s[4]继续往后s[5]==t[3]也就是s[5]跟t【3】配对上了batgt与bag配对的个数加上batgt与ba配对的个数dp[
- 代码随想录算法训练营第二十九天|贪心算法part3
xindafu
贪心算法算法
134.加油站题目链接:134.加油站-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector&gas,vector&cost){vectordiff;for(inti=0;i=0){startindex=i;}sum+=diff[i];if(sum&ratings){intsize=ratings.size(
- 代码随想录算法训练营第三十七天|动态规划part4
1049.最后一块石头的重量II题目链接:1049.最后一块石头的重量II-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:理解为把石头分成两堆使得两堆的差值尽可能小求这个最小值1理解为往背包里装物品每个物品的重量为石头的重量价值也为石头的价值dp[i][j]表示从0-i块石头往容量为j的包里装的最大价值状态转移:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-cost[i]
- 代码随想录算法训练营第二十八天|贪心算法part2
xindafu
贪心算法算法
122.买卖股票的最佳时机II题目链接:122.买卖股票的最佳时机II-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:这道题的思路很巧妙最终利润是可以分解的假如第0天买入,第3天卖出,那么利润为:prices[3]-prices[0]。相当于(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])。此时就是把利润分解为每
- 代码随想录算法训练营第四十六天 | 动态规划 part13
sagen aller
算法动态规划
647.回文子串classSolution{public:intcountSubstrings(strings){vector>dp(s.size(),vector(s.size(),false));intresult=0;for(inti=s.size()-1;i>=0;i--){for(intj=i;j=j-1){dp[i][j]=true;result++;}elseif(dp[i+1][j
- 代码随想录算法训练营第四十六天|动态规划part13
xindafu
算法动态规划
647.回文子串题目链接:647.回文子串-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:以dp【i】表示以s【i】结尾的回文子串的个数,发现递推公式推导不出来此路·不通以dp【i】【j】表示s【i】到s【j】的回文子串的个数,递推公式也推不出正确dp【i】【j】表示s【i】到s【j】是否为回文串确定递归顺序:dp【i】【j】依赖于dp【i+1】【j-1】因此i从后往前遍历,j从前往后遍历则最
- Class5多层感知机的从零开始实现
Morning的呀
深度学习深度学习机器学习pytorch
Class5多层感知机的从零开始实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#设置批量大小为256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器,每次训练一个批量train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#构建一个单隐藏层的前馈神经网络(MLP)#n
- PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现
盼小辉丶
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PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1数据加载与处理3.2模型构建3.3模型训练小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)模型训练过程通常会面临一些问题,如模式崩溃(生
- 文心大模型及百度大模型内容安全平台齐获信通院大模型安全认证
百度安全
百度安全
近日,文心大模型与百度大模型内容安全平台——红线大模型双双荣获中国信息通信研究院泰尔认证中心颁发的“大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书”,且二者的认证级别皆“增强级”的最高级别。大规模预训练模型(文本生成功能)安全认证证书本次认证基于《电信和互联网大规模预训练模型安全评测指标和方法》(TLC073-2024),此标准由中国信息通信研究院牵头制定,旨在为大规模预训练模型提供安全评测的风险项
- 机器学习路径规划中的 net 和 netlist 分别是什么?
勤奋的大熊猫
MachineLearning机器学习人工智能自动寻路
机器学习路径规划中的net是什么?引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时,通常,我们会遇到一个名为net的词语,这里我们将对这个单词的意思进行解释。正文net含义net:中文翻译为网络,在机器学习中其中文应该翻译为连线任务。通常在连线任务中我们需要将给定的两个端点连接起来。比如给定的端点为:self.netlist=[('mmi:out1','mm
- 面试中有哪些常见的手撕代码题?
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面试算法面试java算法
目前共有下面这些问题详细的解答写三种单例模式的实现方式编号为1-n的循环报1-3,报道3的出列,求最后一人的编号写两个线程打印1-n,一个线程打印奇数,一个线程打印偶数LRU缓存实现用Java实现栈加权轮询算法的实现死锁快速排序生产者和消费者
- Mamba-YOLOv8深度解析:基于状态空间模型的下一代目标检测架构(含完整代码与实战部署)文末含资料链接!
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO目标检测架构
文章目录前言一、技术背景与动机1.1传统架构的局限性1.2Mamba的创新优势二、Mamba-YOLOv8架构详解2.1整体架构设计2.2核心模块:VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例:无人机航拍检测5.1数据集准备5.2模型训练与评估六、未来研
- Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话
skywalk8163
人工智能xcodeidekaggleKimiAudio
KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型,能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。主要功能包括:通用功能:处理各种任务,如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话。最先进的性能:在众多音频基准测试中取得SOTA结果(见评估和技术报告)。大规模预训练:对超过1300万小时的各种音频数据
- 「日拱一码」017 深度学习常用库——TensorFlow
目录基础操作张量操作:tf.constant用于创建常量张量tf.Variable用于创建可训练的变量张量tf.reshape可改变张量的形状tf.concat可将多个张量沿指定维度拼接tf.split则可将张量沿指定维度分割数学运算:tf.add张量的加运算tf.subtract张量的减运算tf.multiply张量的乘运算tf.divide张量的除运算tf.pow计算张量的幂tf.sqrt计算
- OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
村北头的码农
OpenCVopencvdnn人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中超分辨率(SuperResolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型(如ED
- 【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题?
一叶千舟
AI大模型应用【八股文】人工智能深度学习
目录✅面试回答模板:一、什么是灾难性遗忘?举个通俗的例子:二、灾难性遗忘是怎么发生的?常见触发情境:三、我们为什么要关注灾难性遗忘?四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数(FeatureExtraction)✅2.正则化策略(Regularization)✅3.回放机制(Rehearsal/Replay)✅4.参数隔离(ParameterIsolation)✅5.使用提示学习(PromptLear
- 循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
LNL13
rnn人工智能深度学习
在人工智能和机器学习的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络,在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译,到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等,RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
- AI大模型探索之路-训练篇15:大语言模型预训练之全量参数微调
寻道AI小兵
AI大模型预训练微调进阶AIGC人工智能语言模型自然语言处理pythonAI编程agi
系列篇章AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transforme
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
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bert人工智能深度学习
BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是由Google于2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型,属于大型语言模型(LLM)的一种重要类型。其核心特点和技术定位如下:1.核心架构Encoder-Only结构:BERT仅使用Transformer的编码器(Encoder),通过多层堆叠捕捉文本的双向
- 大语言模型(LLM)按架构分类
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大语言模型(LLM)按架构分类的深度解析1.仅编码器架构(Encoder-Only)原理双向注意力机制:通过Transformer编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例:BERT的MLM任务masked_input="The[MASK]satonthemat"output=encoder(masked_input)#预测[MASK]="cat"预训练任务:掩码语言建模(MLM):随机遮
- 【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习(DRL)在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献
- 使用 Ollama 部署 Deepseek
想知道哇
大语言模型人工智能语言模型
使用Ollama部署Deepseek模型Ollama与传统部署方法的主要区别特性传统部署方法(之前的文章)Ollama方法部署复杂度高(需要手动设置环境、依赖和量化)低(简化的命令行界面)技术要求需要Python和机器学习库知识基本命令行知识即可灵活性高度可定制(训练参数、模型结构等)相对较低,但足够大多数使用场景资源管理手动管理(需自行优化内存使用)自动处理(内置优化)API集成需要自行实现内置
- 第G1周:生成对抗网络(GAN)入门
本文为365天深度学习训练营原作者:K同学啊基础任务:1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码,并跑通代码进阶任务:调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是近年来深度学习领域的一个热点方向。GAN并不指代某一个具体的神经网络,而是指一类基于博弈思想而设计的神经网络。GAN由两个分别被称
- ztree异步加载
3213213333332132
JavaScriptAjaxjsonWebztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑,我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载,在这里分享给大家。
我后台代码生成的是json格式的数据,数据大家按各自的需求生成,这里只给出前端的代码。
设置setting,这里只关注async属性的配置
var setting = {
//异步加载配置
- thirft rpc 具体调用流程
BlueSkator
中间件rpcthrift
Thrift调用过程中,Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类,这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作:
(1) 将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层(TProtocol),协议
- 异或运算推导, 交换数据
dcj3sjt126com
PHP异或^
/*
* 5 0101
* 9 1010
*
* 5 ^ 5
* 0101
* 0101
* -----
* 0000
* 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0
*
* 9 ^ 5 ^ 6
* 1010
* 0101
* ----
* 1111
*
* 1111
* 0110
* ----
* 1001
- 事件源对象
周华华
JavaScript
<!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
- MySql配置及相关命令
g21121
mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化,主要包括字符集设置,启动设置,连接优化,表优化,分区优化等等。
一 修改MySQL密码及用户
 
- [简单]poi删除excel 2007超链接
53873039oycg
Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接,缺点是要打开文件2次,代码如下:
public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception {
OPCPackage ocPkg = OPCPac
- Struts2添加 open flash chart
云端月影
准备以下开源项目:
1. Struts 2.1.6
2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009)
3. jofc2,这东西不知道是没做好还是什么意思,好像和ofc2不怎么匹配,最好下源码,有什么问题直接改。
4. log4j
用eclipse新建动态网站,取名OFC2Demo,将Struts2 l
- spring包详解
aijuans
spring
下载的spring包中文件及各种包众多,在项目中往往只有部分是我们必须的,如果不清楚什么时候需要什么包的话,看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包,关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
- 网站推广之seo概念
antonyup_2006
算法Web应用服务器搜索引擎Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时,准备了解下网站的推广分析策略。
所谓网站推广,目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,通过网站获得有关产品和服务等信息,为最终形成购买决策提供支持。
网站推广策略有很多,seo,email,adv
- 单例模式,sql注入,序列
百合不是茶
单例模式序列sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段 居然不会了,所以将序列写在本篇的前面
1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式;
序列的创建;
CREATE SEQUENCE seq_pro
2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个
3
- Mockito单元测试实例
bijian1013
单元测试mockito
Mockito单元测试实例:
public class SettingServiceTest {
private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>();
@InjectMocks
private SettingPojoService settin
- 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用游标
*/
--显示游标
--在显式游标中使用FETCH...INTO语句
DECLARE
CURSOR emp_cursor is
select ename,sal from emp where deptno=1;
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
begin
ope
- 【Java语言】动态代理
bit1129
java语言
JDK接口动态代理
JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式,为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联
package com.tom;
import com.tom.model.User;
import com.tom.service.IUserService;
- Java通信之URL通信基础
白糖_
javajdkwebservice网络协议ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持,java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。
在技术日新月异的现在,我们能通过很多方式实现数据通信,比如webservice、url通信、socket通信等等,今天简单介绍下URL通信。
学习准备:建议首先学习java的IO基础知识
URL是统一资源定位器的简写,URL可以访问Internet和www,可以通过url
- 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1)
boyitech
java多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件,共用数据库连接,全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。
同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态,它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程,都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件(cri
- java-给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
bylijinnan
java
public class DeleteExtraSpace {
/**
* 题目:给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
* 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法
* 方法2.全部用正则表达式,这个我不熟
* 方法3.“重新发明轮子”,从头遍历一次
*/
public static v
- An error has occurred.See the log file错误解决!
Kai_Ge
MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时,自动关闭!弹出An error has occurred.See the log file错误提示!
很郁闷昨天启动和关闭还好着!!!打开几次依然报此错误,确定不是眼花了!
打开日志文件!找到当日错误文件内容:
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- [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱?
comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........
我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....
那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
- 解析Google Map Routes
dai_lm
google api
为了获得从A点到B点的路劲,经常会使用Google提供的API,例如
[url]
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false
[/url]
从返回的结果上,大致可以了解应该怎么走,但
- SQL还有多少“理所应当”?
datamachine
sql
转贴存档,原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html!
------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
- Yii使用Ajax验证时,如何设置某些字段不需要验证
dcj3sjt126com
Ajaxyii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如:
$form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
- 使用git同步网站代码
dcj3sjt126com
crontabgit
转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com
管理一网站,最开始使用的虚拟空间,采用提供商支持的ftp上传网站文件,后换用vps,vps可以自己搭建ftp的,但是懒得搞,直接使用scp传输文件到服务器,现在需要更新文件到服务器,使用scp真的很烦。发现本人就职的公司,采用的git+rsync的方式来管理、同步代码,遂
- sql基本操作
蕃薯耀
sqlsql基本操作sql常用操作
sql基本操作
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一
&
- Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理
hanqunfeng
Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持,所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考:http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站:http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml
<dependency>
<
- jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法
jackyrong
trigger
在jquery中,有两个值得注意但容易忽视的方法,分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍
1) one方法
one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数,格式为
one(type,${data},fn)
&nb
- 拿工资不仅仅是让你写代码的
lampcy
工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是,我并不关心你是如何快速完成任务的,哪怕代码很差,只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。
这个说法其实很合理:我们的工作是思考客户提出的问题,然后制定解决方案。思考第一,代码第二,公司请我们的最终目的不是写代码,而是想出解决方案。
话粗理不粗。
付你薪水不是让你来思考的,也不是让你来写代码的,你的目的是交付产品
- 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空
nannan408
架构师
1.前言。
如题。
2.代码。
(1)对象的复制,比spring的beanCopier在大并发下效率要高,利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier
Src src=new Src();
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
- ajax 被缓存的解决方案
Rainbow702
JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面,各位可能都做过。
今天碰到一个奇怪的现象,就是,同一个ajax请求,在chrome中,不论发送多少次,都可以发送至服务器端,而不会被缓存。但是,换成在IE下的时候,发现,同一个ajax请求,会发生被缓存的情况,只有第一次才会被发送至服务器端,之后的不会再被发送。郁闷。
解决方法如下:
① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数,
- 修改date.toLocaleString()的警告
tntxia
String
我们在写程序的时候,经常要查看时间,所以我们经常会用到date.toLocaleString(),但是date.toLocaleString()是一个过时 的API,代替的方法如下:
package com.tntxia.htmlmaker.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
- 项目完成后的小总结
xiaomiya
js总结项目
项目完成了,突然想做个总结但是有点无从下手了。
做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。
先说说项目主要实现的功能吧
1,按键精灵
2,获取行情数据
3,各种input输入条件判断
4,发送数据(有json格式和string格式)
5,获取预警条件列表和预警结果列表,
6,排序,
7,预警结果分页获取
8,导出文件(excel,text等)
9,修