- 多头注意力机制中全连接函数
不知更鸟
深度学习
在神经网络(特别是Transformer中的多头注意力机制)中,全连接函数(FullyConnectedLayer,FCLayer)通常指的是一个线性变换层,即nn.Linear在PyTorch中的实现。它本质上是一个矩阵乘法加上偏置(bias)的操作,用于对输入数据进行线性变换。1.全连接函数(nn.Linear)是什么?nn.Linear(d_model,d_model)表示一个全连接层,它的
- 飞往大厂梦之算法提升-7
今天主要给大家分享dfs以及动态转移中的数位dp问题,这两类问题可以很好地提升我们的思维。希望能对大家有所帮助。第一题:问题描述小蓝有一天误入了一个混境之地。好消息是:他误打误撞拿到了一张地图,并从中获取到以下信息:混境之地的大小为n⋅m,其中#表示这个位置很危险,无法通行,.表示道路,可以通行。他现在所在位置的坐标为(A,B),而这个混境之地出口的坐标为(C,D),当站在出口时即表示可以逃离混境
- C++题目大总结(持续更新中)
liuyanjia123
机房时光c++图论算法数据结构图搜索
文章目录S搜索1.城市距离(普及+/提高\textcolor{green}{普及+/提高}普及+/提高)数位DP1.手机号码(CQOI2016,,省选/NOI−\textcolor{purple}{省选/NOI-}省选/NOI−)思维/数学1.IHate1111(CF1526B,普及/提高−\textcolor{yellow}{普及/提高-}普及/提高−)Z状压DP1.Marbles(CF1215
- GNU Octave 基础教程(8):GNU Octave 常用数学函数
方博士AI机器人
GNUOctave基础教程机器学习算法人工智能
目录一、基本算术运二、初等数学函数三、三角函数与反三角函数四、统计函数五、复数与其他函数✅小结下一讲预告GNUOctave内置了大量数学函数,涵盖初等数学、线性代数、复数运算、统计函数等,非常适合科研、工程计算使用。本节将系统地梳理Octave中最常用的数学函数,并附上示例代码与输出结果。一、基本算术运运算符号/函数示例加法+a+b减法-a-b乘法*/.*A*B(矩阵乘法),A.*B(逐元素)除法
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- C语言实现4x4矩阵乘法的详细教程
Kimgoeunlaogong
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:矩阵乘法是线性代数的基本操作,在计算机科学的多个领域中有广泛应用。本文详细解释了如何用C语言编写程序来实现两个4x4矩阵的乘法。我们将探讨矩阵乘法的数学原理,并通过C语言的二维数组和嵌套循环来编写代码。该程序将为学习线性代数和C语言编程提供一个实践案例。1.矩阵乘法的数学原理矩阵乘法不仅在线性代数中占据着重要地位,也是计算机科学中不可或缺的一部分。了解矩阵乘法
- MIT线性代数第三讲笔记
可耳(keer)
线性代数笔记
视频链接https://www.youtube.com/watch?v=FX4C-JpTFgY3.1矩阵乘法以A∗B=CA*B=CA∗B=C为例,其中矩阵A是m∗nm*nm∗n,矩阵B是n∗pn*pn∗p,矩阵C则是m∗pm*pm∗p单个元素求矩阵C中的每一个元素,公式如下:cij=∑k=1naik∗bkjc_{ij}=\sum_{k=1}^na_{ik}*b_{kj}cij=k=1∑naik∗b
- CUDA核函数优化进阶:利用Shared Memory实现矩阵计算10倍加速
AI咸鱼保护协会
人工智能深度学习AI矩阵CUDA
在NVIDIAA100上优化1024×1024矩阵乘法时,共享内存策略将计算速度从3.2TFLOPS提升至31.5TFLOPS——本文将揭示如何通过内存访问优化突破GPU计算瓶颈。一、GlobalMemory的致命瓶颈1.1显存访问代价分析以矩阵乘法$C=A\timesB$为例,计算每个$C_{ij}$需访问A的一行和B的一列:GlobalMemory延迟:约400-800周期计算指令延迟:仅20
- 【AI大模型】14、Transformer架构深度解析:从并行计算到千亿参数模型的扩展密码
无心水
AI大模型人工智能transformer架构AI大模型Transformer模型扩展特征工程自动化特征工程
一、Transformer的基因密码:并行化架构的革命性突破(一)序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前,RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷:时间复杂度瓶颈:处理长度为N的序列需O(N)时间,且无法并行,导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如,LSTM处理512长度文本需512次递归计算,而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境:通过隐藏状态传递信息的
- 算法导论第四章:分治策略的艺术与科学
W说编程
算法导论数据结构与算法算法数据结构c语言性能优化
算法导论第四章:分治策略的艺术与科学本文是《算法导论》精讲专栏第四章,通过问题分解可视化、递归树分析和数学证明,结合完整C语言实现,深入解析分治策略的精髓。包含最大子数组、矩阵乘法、最近点对等经典问题的完整实现与优化技巧。1.分治策略:化繁为简的智慧1.1分治法核心思想原问题分解子问题1子问题2子问题n解决合并最终解分治三步曲:分解:将问题划分为规模更小的子问题解决:递归解决子问题(基线条件直接求
- 机器学习四剑客:Numpy、Pandas、PIL、Matplotlib 完全指南
摘取一颗天上星️
机器学习numpypandas
在机器学习领域,这四个Python库构成了数据处理和可视化的核心工具链。它们各司其职又紧密协作,形成了完整的数据处理流水线:1.Numpy:科学计算基石核心功能:多维数组操作与数值计算importnumpyasnp#创建数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#数学运算sines=np.sin(arr)#每个元素求正弦
[email protected]#矩阵乘法#高级索引s
- 拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满
MYH516
pytorch人工智能python
importtorchimporttimedefstress_test_gpu(matrix_size=16384,duration=300):"""对GPU进行压力测试,通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size:矩阵维度大小,增大可提高计算复杂度duration:测试持续时间(秒)"""#检查CUDA是否可用ifnottorch.cuda.is_available():
- 矩阵乘法--Python
bj3281
矩阵pythonjava
矩阵乘法一、问题引入二、解题步骤1.思维导图2.解题步骤三、代码实现四、个人小结一、问题引入输入格式:第一行为n,m,k,表示A矩阵是n行m列,B矩阵是m行k列,n,m,k均小于20然后先后输入A和B两个矩阵,A矩阵n行m列,B矩阵m行k列,矩阵中每个元素的绝对值不会大于5000。输出格式:输出矩阵C,一共n行,每行k个整数,整数之间以一个空格分开。输入样例:在这里给出一组输入。例如:323111
- TPU结构总结
枫溪夜影
人工智能
TPU只完成推理过程,训练过程在GPU上完成。TPU可以像GPU一样通过PCIe总线接口挂载到现有的服务器上。设计目标是为了在TPU上完成所有的推理模型,从而减少和主机CPU的交互,进而满足2015年及今后的神经网络需求。下图是TPU的整体结构框图。主机通过PCIeGen3x16的总线发送TPU的指令到其中的指令buffer内,内部模块之间通过典型的256位宽通路连接。右上角的矩阵乘法单元是TPU
- MIT线性代数笔记03-矩阵乘法和逆矩阵
loneux
线性代数矩阵机器学习
LinearAlgebra-Lecture03矩阵乘法和逆矩阵GilbertStrang矩阵乘法对于矩阵乘法AB=C\bold{AB=C}AB=C主要有5种方法可用于计算:【前提条件】:A,B\bold{A},\bold{B}A,B两个矩阵行列要匹配,A\bold{A}A的列数要等于B\bold{B}B的行数。[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮am1am2⋯amn][b11b12⋯
- 线性代数学习笔记3-2:矩阵乘法的理解
Insomnia_X
线性代数学习笔记线性代数矩阵学习
矩阵向量乘法计算矩阵乘法,有多种理解方式矩阵与向量的乘法,可以理解为矩阵各个列向量的线性组合[abcd][xy]=[ax+bycx+dy]=x[ac]+y[bd]\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}ax+by\\cx+dy\end{bmatrix}=x\begin{b
- 【PyTorch】CUDA基础知识
沐兮Krystal
NLPpytorch深度学习python
为了追求更快的速度,机器学习研究人员开始利用一些计算机中的特殊硬件。这些硬件原本是用来提升图形处理性能的,叫做显卡。NVIDIACUDA显卡中包含一个GPU,它能够以高度并行化的方式实现矩阵乘法。在很长一段时间,英伟达(NVIDIA)的GPU市场份额一直保持领先。他们有一套成熟的软件工具,可以充分利用硬件加速。这套软件框架就是CUDA。MVIDIA的竞争对手是AMD。在Python中使用CUDA创
- 4.6.1 蓝桥杯动态规划之数位DP
夏驰和徐策
蓝桥杯蓝桥杯动态规划算法c++数位DP
4.6.1蓝桥杯动态规划之数位DP引言数位DP是算法竞赛中常见的动态规划类型之一,尤其在蓝桥杯等竞赛中频繁出现。这种类型的动态规划专注于数字的各个数位上,解决与数字的数位有关的问题。本文将介绍数位DP的基本概念、核心思想及其在实际问题中的应用。数位DP的概念数位DP是一种用于解决涉及数字的各个数位的问题的动态规划方法。它通常用于处理与数字的各个数位相关的查询问题,如“给定两个数字,查询在这两个数字
- 动态规划-数位DP
亮亮爱刷题
深度优先算法
今天给大家带来的是关于数位dp的相关应用题目,大体的思路很相同,关键是:1.如何理解记忆化搜素这个过程,如何去实现这个过程。2.以及对于dfs转移的理解。3.对于题目条件的理解重而选择正确合适的dp数组问题描述2023年举办了第14届蓝桥杯,小蓝在这一年拿到了国一,因此他将这一年定为自己的幸运年。现在小蓝有一个问题,如果一个正整数包含232023或者包含14,这个数就是幸运的。现在他想知道在区间[
- GPU深度学习性能的三驾马车:Tensor Core、内存带宽与内存层次结构
m0_70960708
笔记深度学习人工智能
这篇文章可以帮助我们了解GPU对深度学习性能的多个影响因素,从而帮助我们评估、选用GPU。本文将按照GPU各组件的重要程度顺序来进行介绍。TensorCore(张量计算核心)是最重要的因素,其次是GPU的内存带宽和缓存层次结构,最后是GPU的FLOPS。目录01TensorCore(张量计算核心)1.1在没有张量计算核心的情况下进行矩阵乘法运算1.2使用张量计算核心进行矩阵乘法运算1.3使用张量计
- 爆肝优化!FlashAttention-2性能飙升实战:从原理解析到PyTorch 2.2深度优化(附代码与Benchmark)
游戏人生的NPC
PyTorch2.2深度学习进阶pytorch人工智能python
一、引言:Transformer时代的注意力性能革命1.1传统注意力机制的性能瓶颈在大模型训练中,标准Transformer注意力面临三大痛点:内存爆炸:序列长度L=4096时,注意力内存占用达O(L²),A100显存仅能支持批量大小16计算低效:矩阵乘法占比超70%,GPU显存带宽利用率不足30%扩展性差:长序列场景下训练速度呈指数级下降,某千亿模型训练耗时超100天1.2FlashAttent
- 优化异构计算平台:hStreams框架的深度解析
你好像一条狗啊
异构计算hStreams框架流并发矩阵乘法性能优化
优化异构计算平台:hStreams框架的深度解析背景简介在异构计算领域,如何合理地分配和管理计算资源以优化性能是一个关键问题。本章节通过介绍hStreams框架,深入探讨了在异构计算平台中如何通过控制流并发和资源分配来提升矩阵乘法等计算任务的效率。异构计算与流并发异构计算通常涉及多种类型的处理器和加速器,如CPU和协处理器。通过合理配置这些资源,可以在不同的计算域中实现更高的并发性。在hStrea
- flash attention的CUDA编程流水并行加速-V6
谨慎付费(看不懂试读博客不要订阅)
高性能计算redis数据库缓存
之前关于flashattention的介绍可以继续参考链接添加链接描述矩阵乘法的优化参考添加链接描述,我们发现矩阵乘法的最优配置为:BLOCK_DIM_x=BLOCK_DIM_y=16,同时每个线程处理一个8×8的子矩阵。线程网格设置如下所示:constintRq=8;constintRv
- PyTorch 中mm和bmm函数的使用详解
点云SLAM
PyTorch深度学习pytorch人工智能python矩阵乘法3D深度学习深度学习机器学习
torch.mm是PyTorch中用于二维矩阵乘法(matrix-matrixmultiplication)的函数,等价于数学中的A×B矩阵乘积。一、函数定义torch.mm(input,mat2)→Tensor执行的是两个2DTensor(矩阵)的标准矩阵乘法。input:第一个二维张量,形状为(n×m)mat2:第二个二维张量,形状为(m×p)返回:形状为(n×p)的张量二、使用条件和注意事项
- 学习大模型路线图:从菜鸟到造物主的通关秘籍
天学林总
DeepSeek学AI人工智能
大家好!今天我们要解锁一个神秘代码——大模型AI自学路线图。这不是枯燥的课程表,而是通往“数字造物主”的藏宝图!从零基础到训出你的第一个AI,只需五步,全程高能,即刻出发!第一关:筑基期——数学与代码的“扎马步”目标:用30天打造AI思维的基础骨骼核心装备:-数学三件套:-线性代数:矩阵是AI的乐高积木(重点:矩阵乘法、特征值)-概率统计:让AI学会“赌概率”(贝叶斯定理、正态分布)-微积分:反向
- AI要掌握的知识
杰克逊的日记
人工智能AI技术
AI(人工智能)是一个跨学科的复杂领域,其知识体系涵盖理论基础、技术工具和实践应用等多个层面。以下从核心知识模块、技术工具、实践方向等角度,详细梳理AI从业者需要掌握的知识体系:一、数学基础:AI的理论基石1.线性代数核心概念:向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解(如PCA主成分分析的数学基础)。应用场景:数据降维、神经网络中的矩阵运算(如权重矩阵乘法)、图像变换(如旋转、缩放的矩阵表示
- 【动手学深度学习】2.1. 数据操作
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录2.预备知识2.1.数据操作1)入门2)运算符3)广播机制(broadcastingmechanism)4)索引和切片5)节省内存6)转换为其他Python对象7)小结2.预备知识学习深度学习需掌握以下基础:数据处理:涵盖存储、操作与预处理,核心技能为高效管理表格数据(样本为行,属性为列)。线性代数:矩阵运算是处理多维数据的基础,重点理解基本原理与实现,如矩阵乘法与操作。优化与微积分:通过调整
- 【动手学深度学习】2.3. 线性代数
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习线性代数人工智能
目录2.3.线性代数1)标量2)向量3)矩阵4)张量5)张量的基本性质6)降维7)点积8)矩阵-向量积9)矩阵-矩阵乘法10)范数11)小结2.3.线性代数本节将介绍线性代数中的基本数学对象、算术和运算,并用数学符号和相应的代码实现来表示它们。.1)标量定义:仅包含一个数值的量称为标量(零维张量),例如温度值。表示:标量变量用普通小写字母表示(如x,y,z),属于实数空间R。操作:标量支持加法、乘
- DeepSeek源码解构:从MoE架构到MLA的工程化实现
程序边界
架构
文章目录**一、代码结构全景:从模型定义到分布式训练****二、MoE架构:动态路由与稀疏激活的工程化实践****1.专家路由机制(带负载均衡)****数学原理:负载均衡损失推导****三、MLA注意力机制:低秩压缩与解耦旋转位置编码****核心代码实现(含数学优化)****数学优化:低秩矩阵乘法的复杂度分析****五、性能优化:混合精度训练与分布式并行****1.FP8混合精度训练****2.Z
- torch.matmul() VS torch.einsum()
YuSun_WK
pytorch深度学习人工智能
torch.matmul():标准的矩阵乘法向量-向量(点积)a=torch.randn(3)#[3]b=torch.randn(3)#[3]c=torch.matmul(a,b)#点积,标量输出矩阵-向量A=torch.randn(3,4)#[3,4]x=torch.randn(4)#[4]y=torch.matmul(A,x)#[3]矩阵-矩阵A=torch.randn(3,4)#[3,4]B
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement