- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- 数学 :矩阵
极客 - L U
数学矩阵线性代数
文章目录前言1.基本矩阵运算1.1矩阵加法1.2矩阵减法1.3矩阵乘法2.转置矩阵3.旋转矩阵小结【全文大纲】:https://blog.csdn.net/Engineer_LU/article/details/135149485前言在许多应用场合下,我们都需要用矩阵来表示公式,接下来简洁描述矩阵用法1.基本矩阵运算1.1矩阵加法∣a1b1c1d1∣+∣a2b2c2d2∣=∣a1+a2b1+b2c
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- 论单调队列优化DP
VU-zFaith870
c++动态规划推荐算法
前情提要,参考资料:单调队列优化DP(超详细!!!)-endl\n-博客园【动态规划】选择数字(单调队列优化dp)_哔哩哔哩_bilibili背景:最近作者快被DP逼疯了,写篇博客做记录。以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了时间复杂度。接下来讲解单调队列在区间DP、背包DP、树形DP还有数位DP中的应用:1.单调队列优化区
- NPU的工作原理:神经网络计算的流水线
绿算技术
NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。4.结果输出·计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下,NPU的任
- 形象理解线性代数的本质(三) 矩阵的升维和降维
_躬行_
线性代数机器学习基础矩阵线性代数
引子:降维打击科幻小说《三体》里一种很魔幻的攻击方法——降维打击,以其神奇的作用方式和巨大的威力刷新了我们的三观。而在矩阵乘法计算中,这种降维打击时刻存在着。本节讲解一下矩阵乘法中造成的升维和降维。一、矩阵的降维还用游戏的例子,有4个角色,每个人都有不同的能力,将其用矩阵表示出来现在我们要评估他们的两种能力:领兵打仗的能力和协同将领的能力只要将两个矩阵相乘,就能根据方法X对象的法则评估出他们这两种
- 【蓝桥杯学习笔记】12.数据结构——单调栈
Master_L u
蓝桥杯python蓝桥杯
系列文章目录【蓝桥杯学习笔记】1.入门基本语法及练习题【蓝桥杯学习笔记】2.常用模型----最大公约数和最小公倍数【蓝桥杯学习笔记】3.质数判断【蓝桥杯学习笔记】5.矩阵乘法【蓝桥杯学习笔记】6.一图看懂差分数组+《小明的彩灯》【蓝桥杯学习笔记】7.哈曼夫树【蓝桥杯学习笔记】8.itertools-为高效循环而创建迭代器的函数【蓝桥杯学习笔记】9.解立方根——二分法+牛顿迭代法【蓝桥杯学习笔记】1
- 探讨矩阵:从基础到应用
LIUJH1233
矩阵算法线性代数c++
一.矩阵的定义由n×m个数aij排成的n行m列的数表称为n行m列的矩阵,简称n×m矩阵。记作:二.矩阵的基本运算2.1矩阵加法矩阵加法一般是指两个矩阵把其相对应元素加在一起的运算。(一般来说,两个矩阵行列相等,包括减法也是)2.2矩阵减法矩阵减法与加法类似,也是对两个同型矩阵对应位置的元素相减。2.3矩阵乘法若有一个x行y列的矩阵与一个y行z列的矩阵,他们就可以相乘,得到一个x行z列的矩阵。但是,
- 人工智能之数学基础:线性代数中的特殊矩阵
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习线性空间深度学习
本文重点矩阵是数学中一个重要的工具,在各个领域都有广泛的应用。其中,一些特殊矩阵由于具有独特的性质,在特定的问题中发挥着关键作用。单位矩阵单位矩阵是一种特殊的方阵,在矩阵乘法中起到类似于数字“1”的作用。对于一个的单位矩阵,其主对角线元素全为1,其余元素全为0。性质对于任意一个nxn的矩阵A,有AxI=IxA=A。这表明单位矩阵与任何同阶矩阵相乘都不改变该矩阵。单位矩阵是可逆的,且其逆矩阵就是它本
- 【大模型】fp32 和 fp16 的区别,混合精度的原理。
深度求索者
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LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别,混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32(单精度)fp16(半精度)位数32位(4字节)16位(2字节)内存占用高低(仅为fp32的50%)数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度(尾数)23位(约7位有效十进制数)10位(约3位有效十进制数)用途高精度计算(如梯度更新)高效计算(如矩阵乘法)2.混合精度训练的原理核心思想:结合f
- 科技快讯 | DeepSeek宣布开源DeepGEMM;多个团队开发AI论文反识别技术;OpenAI GPT 4.5现身Android测试版,即将发布
最新科技快讯
科技
DeepSeek宣布开源DeepGEMM财联社2月26日电,Deepseek于开源周第三天宣布开源DeepGEMM。DeepGEMM是一个专为简洁高效的FP8通用矩阵乘法(GEMM)设计的库,具有细粒度缩放功能,如DeepSeek-V3中所提出。它支持普通和混合专家(MoE)分组的GEMM。该库采用CUDA编写,在安装过程中无需编译,通过使用轻量级的即时编译(JIT)模块在运行时编译所有内核。FP
- 【深度学习】矩阵的核心问题&解析
大数据追光猿
数学基础-矩阵深度学习矩阵人工智能
一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法?问题描述:给定两个矩阵AAA和BBB,编写代码实现矩阵乘法。解法:使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
- python中的“@”与“*”运算符
汤姆_布利柏
pythonnumpy
1、@运算符@运算符是对矩阵进行矩阵乘法(即数学上的矩阵相乘)来用的。1.1、二维方阵生成二维矩阵a和b:importnumpyasnpa=np.arange(1,10).reshape(3,3)print(a)print(a.shape)print(type(a))print(a.dtype)[[123][456][789]](3,3)int32b=np.array(np.arange(0,9)
- python中@运算符和*运算符在矩阵乘法中的区别与作用
zeeq_
python矩阵python线性代数
我们在看python程序时,经常可以看到@运算符和*运算符,其中@运算符在传统python中通常是作为装饰器使用的。但是在Python3.5之后,它又具备了矩阵乘法运算的功能。下面使用示例来对比这两个运算符对矩阵运算的影响: 导入用到numpy包:importnumpyasnp 创建一个维度为2×3×3的数组a,结果如下图所示:a=np.arange(1,10).reshape(
- Python 中@ 矩阵乘法运算符详细讲解
Charonrise
python矩阵开发语言
在Python中,@是矩阵乘法运算符,它用于矩阵与矩阵之间的乘法运算,也可以用于矩阵与向量之间的乘法。它是在Python3.5中引入的,用来专门处理线性代数中的矩阵乘法运算。1.基本用法@运算符的作用等价于numpy中的np.dot()或np.matmul()函数。例如:importnumpyasnp#定义两个矩阵A=np.array([[1,2],[3,4]])B=np.array([[5,6]
- DeepSeek开源周合集
Vip.Gong
人工智能transformerchatgpt文心一言pythonscikit-learn深度学习
周一:FlashMLA,核心成就:GPU带宽利用接近理论极限,算力利用效率翻倍;周二:DeepEP,一个高效的MOE架构专家并行通信库:支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持FP8操作实现灵活的GPU资源控制,实现计算与通信重叠周三:DeepGEMM,一个通用的GEMM广义矩阵乘法库,支持FP8精
- DeepSeep开源周,第三天:DeepGEMM是啥?
程序员差不多先生
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DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库,专为深度学习场景设计。矩阵乘法(GEMM)是深度学习模型的核心运算(如全连接层、卷积层等),其性能直接影响训练和推理效率。DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术,显著提升计算速度,适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务(如LLM训练/推理),降低延迟,提升吞吐量。支持混合精度计算
- 第5关:线性代数
-阿呆-
#numpy数组的高级操作线性代数矩阵python
任务描述本关任务:编写一个能求解线性方程的函数。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:如何使用numpy进行矩阵运算点积和matmul的区别。numpy的线性代数线性代数(如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等)是任何数组库的重要组成部分,一般我们使用*对两个二维数组相乘得到的是一个元素级的积,而不是一个矩阵点积。因此numpy提供了线性代数函数库linalg,该库包含了线性代数所需的所有
- 蓝桥杯真题训练 五一 4/5
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蓝桥杯刷题
1217垒骰子矩阵快速幂op[i]表示的是与i的对面的数。如果有面互斥,就在矩阵中标记为零,否则标记为4,代表顶和底确定的时候可以有四种情况。(矩阵乘法)就是快速幂里面的乘法变成了矩阵乘法。#includeusingnamespacestd;constintmod=1e9+7;typedeflonglongll;constintmaxn=6;lln,m;inta,b;intvis[7][7];in
- 6.3:Matlab中二维数组的基本运算(加减乘除)(课程共5300字,4段代码举例,带详细操作步骤)
小兔子平安
Matlab完整学习全解答matlab机器学习开发语言
例子1:逐元素加法运算(Code①)例子2:矩阵乘法运算(Code②)例子3:逐元素除法运算(Code③)例子4:矩阵减法运算(Code④)——例子1:逐元素加法运算(Code①)%代码示例1:逐元素加法运算A=[123;456;789];B=[101112;131415;161718];C=A+B;disp(C);操作步骤:①打开Matlab软件;②创建一个名为A的二维数组,赋值为[123;45
- Winograd 算法原理推导和python程序
weixin_47696437
算法python人工智能
一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法,其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。在传统的卷积计算中,乘法运算的开销较大,而Winograd算法通过巧妙的变换,将卷积运算转化为在变换域中的矩阵乘法,从而减少乘法的数量,虽然会引入一些额外的加法和变换操作,但整体上在计算效率上有显著提升。二、一维卷积的Winograd推导2.Winograd优化通过多项式变换减少乘
- 数位dp模板简单解析
--fancy
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数位dp题目及其模板简单解析题目数字游戏II题目描述由于科协里最近真的很流行数字游戏。某人又命名了一种取模数,这种数字必须满足各位数字之和modN为0。现在大家又要玩游戏了,指定一个整数闭区间[a.b],问这个区间内有多少个取模数。输入格式输入包含多组测试数据,每组数据占一行。每组数据包含三个整数a,b,N。输出格式对于每个测试数据输出一行结果,表示区间内各位数字和modN为0的数的个数。数据范围
- 数位dp(算法篇)
Moon2144
数据结构与算法算法
算法篇之数位dp数位dp概念:数位dp是一种计数用的dp,一般是要统计一个区级[l,r]内满足一些条件的数的个数所谓数位dp,就是对数位进行dp,也就是个位、十位等相对于普通的暴力枚举,数位dp快就快在它的记忆化,也就是说后面可能会利用到前面已经计算好的东西题型往往是:给定一个闭区间[L,R],求这个区间中满足"某种条件"的数的总数量题型特征:要求统计满足一定条件的数的数量(即,最终目的为计数);
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
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一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 算法【数位dp】
还有糕手
算法动态规划
数位dp的尝试方式并不特殊,绝大多数都是线性展开,类似从左往右的尝试。之前的文章已经讲过大量在数组上进行线性展开的题目,数位dp是在数字的每一位上进行线性展开而已。不同的题目有不同的限制,解题核心在于:可能性的整理、排列组合的相关知识。解决数位dp的问题推荐使用记忆化搜索的方式,可能性的展开会很好写,不必刻意追求进一步改写,递归写出来问题就解决了,位数多就挂缓存,位数不多甚至不挂缓存也能通过。下面
- 2.【线性代数】——矩阵消元
sda42342342423
math线性代数矩阵
二矩阵消元1.消元法2.单行或者单列的矩阵乘法2.1单行矩阵乘法2.2单列矩阵乘法3.用矩阵记录消元过程(初等矩阵)【行的线性组合(数乘和加法)】3.1row2-3row1的矩阵描述3.2row3-2row2的矩阵描述3.3矩阵乘法的性质4.用矩阵记录消元过程(置换矩阵)行列交换4.1行交换4.1列交换5.逆矩阵1.消元法求解方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{c
- pytorch笔记:mm VS bmm
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pytorch学习pytorch笔记人工智能
1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法,用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量(batchofmatrices),形状分别为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)bmm输出的形状是(batch_size,n,p)2mmmm是标准的矩阵乘法操作,用于两个二维矩阵相乘mm仅适用于2D张量,输入的形状分别是(n,m)和(m,p
- CUDA与CUDPP源码解析及实战应用
昊叔Crescdim
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台,CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。本课程将深入解析CUDPP的核心组件,包括基数排序、扫描操作、动态并行性、随机数生成、缓存机制、矩阵乘法和基准测试等。通过学习CUDPP源码,开发者可以掌握GPU并行计算的优化技巧,提升应用程序性能。同时,本课程也会介绍如何在具备CUDASDK和NVIDIA驱动的系统上安装和
- python基础入门:附录:常用第三方库推荐(NumPy、Django等)
赵鑫亿
python基础入门pythonnumpydjango
Python常用第三方库全景指南:从基础到前沿工具集一、数据科学核心套件数值计算三剑客#NumPy数组操作示例importnumpyasnparr=np.arange(1,10).reshape(3,3)print(
[email protected])#矩阵乘法#Pandas数据分析示例importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':np.random.randn(100),'B':np
- 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
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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
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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
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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