- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunction)扮演着至关重要的角色,它
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界,还是在工业界,LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2],或者说So
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
晓胡同学
keras深度学习tensorflow
AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy'],optimi
- 两种常用损失函数:nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss
大多_C
人工智能算法python机器学习
两种用于模型训练的损失函数:nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数,通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失(NegativeLo
- 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
- 题解 | #删除有序链表中重复的元素-I#原地复制链表比清晰
huaxinjiayou
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题解|#删除有序链表中重复的元素-I#原地复制链表比清晰/***structListNode{*intval;*structListNo题解|#【模板】哈夫曼编码#用C语言写,超时了,通过用例5/10。代码:#include#inc求助:北京通用人工智能研究院咋样?值得去吗?北京通用人工智能研究院有uu了解的吗?开了比肩互联网大厂开发ssp的价格,有点惊讶了,做梦没想到研究题解|#字符串排序#im
- 数据结构入门(5)——树与二叉树的应用
Dusk Cteator
高级语言程序设计数据结构笔记数据结构算法霍夫曼树二叉树c++
数据结构入门——树与二叉树的应用文章目录数据结构入门——树与二叉树的应用前言一、压缩与哈夫曼树扩充二叉树哈夫曼算法哈夫曼算法基本思想哈夫曼算法哈夫曼编码二、表达式树如何构造表达式二叉树计算表达式二叉树对应的值三、并查集并查集的实现四、初探线段树与树状数组线段树线段树操作树状数组定义操作树状数组和线段树前言本系列文章将简要介绍数据结构课程入门知识,文章将结合我们学校(吉大)数据结构课程内容进行讲述。
- 如何利用python实现碰撞原理
加密社
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先看图跑了大概一天这是结果具体是通过BIP39规则生成的种子数据生成完词组后,再根据词组生成姨太地址#生成随机助记词defgenerate_mnemonic():entropy=os.urandom(16)#随机生成16字节熵mnemonic=[]foriinrange(12):#生成12个助记词word_index=int.from_bytes(entropy[i:i+1],'big')%len
- 【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
萝莉狼
machinelearningcirclelossdeepfeaturelearning
CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeaturelearning的两大基础loss:基于class-levellabel的loss(如softmax+crossentropy)和基于pair-wiselabel的loss(如tripletloss),指出了
- 哈夫曼树详解及其应用(哈夫曼编码)
江喜原
算法面试数据结构算法
一、哈夫曼树的基本概念路径:从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径结点的路径长度:两结点之间路径上的分支数树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和.权(weight):将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值秒针为该结点的权结点的带权路径长度:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积.树的带权路径长度:树中所有叶子结点的带权路径长度之和.记作:WPL(We
- 浅谈【数据结构】树与二叉树之哈夫曼树
超级飞侠12138
基础数据结构数据结构c++ubuntu算法开发语言
目录1、哈夫曼树1.1哈夫曼编码1.2哈夫曼树1.3构建一棵哈夫曼树谢谢帅气美丽且优秀的你看完我的文章还要点赞、收藏加关注没错,说的就是你,不用再怀疑!!!希望我的文章内容能对你有帮助,一起努力吧!!!1、哈夫曼树1.1哈夫曼编码在电报通信过程中,电文是以二进制0/1序列传送的,每一个字符对应了一个二进制的编码。为了缩短按电文长度,采用不等长的编码方式,把使用频率较高的字符采用短编码。使用频率低的
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- BCEWithLogitsLoss
hero_hilog
算法pytorch
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss),使得在训练过程中更加数值稳定。特点:数值稳定性:直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题,特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
- C语言文件压缩深度解析
码农一指
数据库开发语言
在软件工程中,文件压缩是一项常见的任务,旨在减小文件的体积,提高存储和传输效率。本篇博客将深入探讨使用C语言进行文件压缩的基本原理,并提供一个简单而有效的实现示例。1.压缩原理文件压缩的基本原理是通过删除文件中的冗余信息,以及使用更紧凑的表示方式来减小文件大小。常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法等。在C语言中,我们可以使用这些算法来实现文件的压缩和解压缩。2.哈夫曼编码哈夫曼编
- 人生百相,不过熵增熵减
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miscellaneous熵
这篇博文由两个问题衍生而来,分别是:“为什么除法比加法困难”、“什么是生命进化的目的”。在阅读其他人的解读时,发现都关联到了一个概念,熵。觉得十分有意思,因此记录一下自己的遐想。熵(Entropy;Entropie)起初是一个热力学函数,后发展为系统混乱程度的量度,是一个描述系统热力学状态的函数。——百度百科1、为什么除法比加法困难先说是不是,再看为什么。加减乘除四则运算在计算器中的实现原理分别如
- CrossEntropyLoss in Pytorch
xljdt1
inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc:Thiscriterioncombinesnn.LogSoftmax()andnn.NLLLoss()inonesingleclass.importtorchimporttorch.nn
- 序贯Sequential模型
光光小丸子
通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy'
- 交叉熵损失函数基本概念及公式
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法深度学习
Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题,其公式可以表示为:3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中(log)的解释总结交叉熵损失函数(Cross-EntropyLoss)是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,主要用于衡量模型输出与真实标签之间的差异,特别适用于分类任务,尤其是多类别分类问题。1.二分类交叉熵损失函数的数学公式可以有多种表示形式。对于二分类问题,
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)的基本概念与程序代码
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法人工智能深度学习
交叉熵损失函数(Cross-EntropyLoss)是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一,用于分类问题。其基本概念如下:1.基本解释:交叉熵损失函数衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在分类问题中,通常有一个真实的类别标签,而模型会输出一个概率分布,表示样本属于各个类别的概率。交叉熵损失函数通过比较这两个分布来计算损失,从而指导模型的优化。具体来说,对于二分类问题,真实标签通常表
- 哈夫曼树和哈夫曼编码
青城小虫
java数据结构二叉树数据结构java
一、在通讯领域中信息处理的方式(1)定长编码我们要传输一条数据:ilikelikelikejavadoyoulikeajava//共40个字符通过Ascii码将其转化为对应的二进制形式http://tool.alixixi.com/ascii2/按照二进制来传递数据,总长度为359(包括空格)通常我们不会这么去做,主要是因为我们要传输的数据太长了,很不划算(2)变长编码我们要传输一条数据:ilik
- Python实现熵权法:客观求指标数据的权重
乌漆帅黑
python开发语言算法
介绍:熵权法(EntropyWeightMethod)是一种常用的多指标权重确定方法,用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权重,实现客观、科学地确定指标权重,以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。本文将介绍熵权法的基本原理,并提供Python编程语言的实现过程及示例代码,帮助理解和应用熵权法。目录1.数据准备2.计算指标熵值3.计算指标权重4.示例应用5.完整代码
- 数据结构-哈夫曼树
鼬殿
哈夫曼编码(HuffmanCoding)◼哈夫曼编码,又称为霍夫曼编码,它是现代压缩算法的基础◼假设要把字符串【ABBBCCCCCCCCDDDDDDEE】转成二进制编码进行传可以转成ASCII编码(65~69,1000001~1000101),但是有点冗长,如果希望编码更短呢?可以先约定5个字母对应的二进制✓对应的二进制编码:✓一共20个字母,转成了60个二进制位如果使用哈夫曼编码,可以压缩至41
- 如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ?
shimly123456
StanfordCS229个人开发
似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意:P(A|B)并不总是等于P(B|A),原因如下:首先要明白一个事情,什么是似然函数?以下是CHATGPTMathSolver的回答:我自己解释一下,意思就是:观察到一组
- 机器学习:分类决策树(Python)
捕捉一只Diu
python机器学习决策树笔记
一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算,包括信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数。统一要求:按照信息增益最大、信息增益率最大、基尼指数增益最大"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_
- Visual Studio 2010+C#实现信源编码
deleteeee
visualstudioc#经验分享算法哈夫曼编码信息论信源编码
1.要求本文设计了一套界面系统,该系统能够实现以下功能:克劳夫特不等式的计算,并且能够根据计算结果给出相应的信息。可通过用户输入的初始条件然后给出哈夫曼编码以及LZ编码,结果均通过对话框来显示哈夫曼编码结果包含相应的码字,信源熵,平均码长以及编码效率LZ编码结果的形式如下图所示,包括每一个短语,段号,码字以及二进制码2.过程1.界面总体设计:初始界面包含用户登录,克劳夫特不等式,哈夫曼编码以及LZ
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN
cofisher
PHM项目实战--建模篇PyTorchpytorch迁移学习人工智能
文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DANN
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PyTorchPHM项目实战--建模篇pytorch迁移学习人工智能
文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1nn.CrossEntropyLoss()4.2.detach()4.3.sizeVS.shape4.4.to(DEVICE)4.5.max()4.6optimizer.zero_grad()4.7len(data
- 【深度学习】Softmax实现手写数字识别
住在天上的云
深度学习深度学习人工智能Softmax手写数字识别驭风计划
实训1:Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包,如向量化操作,广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中,你需要用python实现Softmax回归方法,用于MNIST手写数字数据集分类任务。你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm
- Python之----Huffman 哈夫曼编码的实现
咸鱼_翻身
Python-贪吃蛇python
1、哈夫曼树,即带权路径最小的树,权值最小的结点远离根结点,权值越大的结点越靠近根结点:2、简单介绍完原理,我们来看这个实现:#哈夫曼编码字典(键为字母,值为编码)codeDic={}#树节点类构建classTreeNode(object):def__init__(self,data):self.val=data[0]self.priority=data[1]self.leftChild=None
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本