PyTorch 学习笔记

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道 python 开发语言 ai
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！人工智能教程深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶 YOLO 机器学习
一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）荣华富贵8 程序员的知识储备2 程序员的知识储备3 深度学习 pytorch 人工智能
摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
人工智能概念之九：深度学习概述
文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AI pytorch pandas 人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python 语言模型开发语言
**在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
【免费下载】探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫 pandas
目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典 Complex-Yolo Complex-Yolov4 三维目标检测目标检测 python
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘 python 目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习学习方法 ai
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单，帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者，都能找到适合自己的学习节奏，避免“看视频就会，动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
AI人工智能深度学习的模型评估与选择 AI大模型应用之禅人工智能深度学习 ai
AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下，构建一个有效的模型并非易事，而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识，深入剖析核心概念与联系，阐述核心算法原理及具体操作步骤，运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？ seasonsyy 深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？在深度学习和一般的数据分析中，定量分析（QuantitativeAnalysis）和定性分析（QualitativeAnalysis）是两种主要的研究方法，它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析（QuantitativeAnalysis）定性分析（QualitativeAnalysis）关注方面定量分析涉及可量化的数据，即那些可以通过数字来
Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现 AI量化价值投资入门到精通 python 金融开发语言 ai
Python金融分析：情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词：Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要：本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中，通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法，结合财务指标构建复合投资模型，并通过实战案
开源深度学习新宠：Burn框架助您无忧高效建模
在日新月异的人工智能世界里，各类深度学习框架如雨后春笋般涌现，而Burn，作为新一代的深度学习框架，以其不妥协的灵活性、高效性和可移植性崭露头角。本文将深入探讨Burn的核心功能、应用场景及具体使用方法，帮助您更好地了解这款值得关注的开源项目。性能和优化：超越速度的追求Burn框架将高效性作为其核心支柱之一，通过一系列优化技术确保模型能够快速可靠地运行。以下是Burn在性能方面的几个显著特色：自动
使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测 krishnaik06 深度学习 AI写作 python AI作画神经网络
这个视频介绍了名为Darts的Python库，它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容：解决时间序列预测难题：Darts库提供了多种模型，包括经典的ARIMA、SARIMAX，以及深度学习模型，可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作：Darts库使用统一的fit和predict函数，类似于scikit-learn，让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型：Darts库包含ARIMA、
图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植阿牛的药铺图像算法区图像处理算法深度学习
图像处理全栈指南：从传统算法到深度学习，再到FPGA移植一、引言：图像处理是光学类产品的“大脑”光学类产品（可见光摄像头、红外热成像、光谱仪）的核心价值，在于将光信号转化为可理解的图像信息。而图像处理算法，就是解读这些信息的“大脑”——从传统的边缘检测到深度学习的目标识别，从实时降噪到高维光谱分割，每一步都决定了产品的性能（如分辨率、帧率、功耗）。对于算法移植工程师（科研助理1）岗位而言，需要掌握
基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
引言：边缘计算赋能智能监控在AIoT时代，将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano（4GB版本）开发板上，构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统，集成无人机控制与地面站监控界面，最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目，读者将掌握：嵌入式端模型优化与部署技巧；多目标跟踪算法工程化实现；无人机-地面站协同控制架构；边缘计算场景下
gis怎么提取水系_深度学习在GIS中的应用 weixin_36214932 gis怎么提取水系
近年来，人工智能（AI）飞速发展，在诸如图像识别，图像分割和目标智能提取等任务上，达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势，为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能，机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支，在某种程度上具有类似人类工作的执行能力，能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应，机器学习利用数据驱动算法从数据中
每天五分钟深度学习：数学中常见函数中的导数每天五分钟玩转人工智能每天五分钟玩转深度学习算法深度学习人工智能导数机器学习
本文重点导数是微积分学中的一个核心概念，它描述了函数在某一点附近的变化率。在物理学、工程学、经济学等众多领域中，导数都发挥着极其重要的作用。本文旨在详细介绍数学中常见函数的导数，以期为读者提供一个全面而深入的理解。数学中常见的导数常数函数的导数对于常数函数f(x)=C（C为常数），其导数为f'(x)=0。这是因为常数函数在任何点的切线斜率都是0，即函数值不随x的变化而变化。多项式函数的导数多项式函
无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统 pk_xz123456 算法 python 无人机算法数据挖掘深度学习网络媒体
无人机正摄影像自动识别与矢量提取系统1.项目概述本项目旨在开发一个基于Python的自动化系统，能够从TIFF格式的无人机正摄影像中识别并提取多种地物要素，包括水边线、道路、桥梁、植被图斑、房屋、趸船和护岸。系统将采用深度学习与计算机视觉技术相结合的方法，实现高精度（95%以上）的自动识别，并将结果以带有相同坐标信息的矢量DWG/DXF格式保存。2.系统架构设计2.1总体架构系统采用模块化设计，主
玩转 Milvus（一）：解锁向量数据库的秘密，拥抱Milvus 不学无术の码农玩转 Milvus：向量搜索与 AI 实践 milvus 向量数据库
引言：向量数据库，AI时代的“超级引擎”想象一下，你上传一张猫咪照片，系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张；或者在购物APP中点开一件T恤，推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后，藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型，文本、图像、音频被转化为一串数字，捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个？传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策，而向量数据库横空
java责任链模式 3213213333332132 java 责任链模式村民告县长
责任链模式，通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求，当在某一层满足条件时，请求将被处理，当请求到最高层仍未满足时，则请求不会被处理。就是一个请求在这个链条的责任范围内，会被相应的处理，如果超出链条的责任范围外，请求不会被相应的处理。下面代码模拟这样的效果：创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。 package 责任链模式; /** *
linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化 ronin47
一、linux 系统内核参数 /etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小 net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
php命令行界面 dcj3sjt126com PHP cli
常用选项 php -v php -i PHP安装的有关信息 php -h 访问帮助文件 php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块执行一段代码 php -r 'echo "hello, world!";' php -r 'echo "Hello, World!\n";' php -r '$ts = filemtime("
Filter&Session 171815164 session
Filter HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req; HttpSession session = requ.getSession(); if (session.getAttribute("admin") == null) { PrintWriter out = res.ge
连接池与Spring,Hibernate结合 g21121 Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的，而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合，下面就利用实例学习一下这方面的配置。 1.下载相关内容： &nb
[简单]mybatis判断数字类型 53873039oycg mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错，错误信息如下: Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null" at sun.mis
项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 程序员是怎么炼成的 eclipse jvm tomcat catalina.sh eclipse.ini
在启动比较大的项目时，因为存在大量的jsp页面，所以在编译的时候会生成很多的.class文件，.class文件是都会被加载到jvm的方法区中，如果要加载的class文件很多，就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space. 解决办法是点击eclipse里的tomcat，在
我的crm小结 aijuans crm
各种原因吧，crm今天才完了。主要是接触了几个新技术： Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。 Jsf、tapestry是这次新接触的，都是界面层的框架，用起来也不难。思路和struts不太一样，传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊，当然springmvc也很顺手，不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
spring里配置使用hibernate的二级缓存几步 antonyup_2006 java spring Hibernate xml cache
．在spring的配置文件中 applicationContent.xml，hibernate部分加入 xml 代码 <prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop> <prop key="hi
JAVA基础面试题百合不是茶抽象实现接口 String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈（stack）：主要保存基本类型（或者叫内置类型）（char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean）和对象的引用，数据可以共享，速度仅次于 * 寄存器（register），快于堆。堆（heap）：用于存储对象。 */ &
让sqlmap文件 "继承" 起来 bijian1013 java ibatis sqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件（增删改查等基本语句)，dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中，其它项目工程中通过jar包来引用，并通过"继承"为基础的sqlmap文件，dao,pojo 添加新的方法来满足项
精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *开发触发器 */ --得到日期是周几 select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; --建立BEFORE语句触发器 CREATE O
【EhCache三】EhCache查询 bit1129 ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据，EhCache提供了类似Hibernate的查询API，可以按照给定的条件进行查询。要对EhCache进行查询，需要在ehcache.xml中设定要查询的属性数据准备 @Before public void setUp() { //加载EhCache配置文件 Inpu
CXF框架入门实例白糖_ spring Web 框架 webservice servlet
CXF是apache旗下的开源框架，由Celtix + XFire这两门经典的框架合成，是一套非常流行的web service框架。它提供了JAX-WS的全面支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（Code First）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用，同时它能与spring进行完美结合。在apache cxf官网提供
angular.equals boyitech AngularJS AngularJS API AnguarJS 中文API angular.equals
angular.equals 描述: 比较两个值或者两个对象是不是相等。还支持值的类型，正则表达式和数组的比较。两个值或对象被认为是相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项：两个值或者对象能通过=== （恒等）的比较两个值或者对象是同样类型，并且他们的属性都能通过angular
java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1] bylijinnan java
这道题的具体思路请参看何海涛的微博：http://weibo.com/zhedahht import java.math.BigInteger; import java.util.Arrays; public class CreateBFromATencent { /** * 题目：输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A
FastDFS 的安装和配置修订版 Chen.H linux fastDFS 分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/ 1. 安装 http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html 安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
[强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器 comsci 人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢? 那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
oracle merge into的用法 daizj oracle sql merget into
Oracle中merge into的使用 http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878 http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965 该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中，使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
不适合使用Hadoop的场景 datamachine hadoop
转自：http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。　　Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择，对另一些问题来说，选择Ha
YII findAll的用法 dcj3sjt126com yii
看文档比较糊涂，其实挺简单的： $predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10)); 第一个参数是选择条件：”uid=10″。其中:uid是一个占位符，在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值；更完善的查询需要
vim 常用 NERDTree 快捷键 dcj3sjt126com vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了，这里几乎包括了所有的快捷键了，希望文章对各位会带来帮助。切换工作台和目录 ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置 o 在已有窗口中打开文件、目录或书签，并跳
Java把目录下的文件打印出来蕃薯耀列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
linux远程桌面----VNCServer与rdesktop hanqunfeng Desktop
windows远程桌面到linux，需要在linux上安装vncserver，并开启vnc服务，同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。 linux远程桌面到windows，需要在linux上安装rdesktop，同时开启windows的远程桌面访问。下面分别介绍，以windo
guava中的join和split功能 jackyrong java
guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下： 1）将LIST转换为使用字符串连接的字符串 List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
Web开发技术十年发展历程 lampcy android Web 浏览器 html5
回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好) nannan408 buffer
1.前言。如题。 2.代码。 IoService IoService是一个接口，有两种实现：IoAcceptor和IoConnector；其中IoAcceptor是针对Server端的实现，IoConnector是针对Client端的实现；IoService的职责包括： 1、监听器管理 2、IoHandler 3、IoSession
ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified Everyday都不同 oracle session Lock
[Oracle] 今天对一个数据量很大的表进行操作时，出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态，而且被lock了，所以必须先关闭占用的session。 step1，查看被lock的session： select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time from v$locked_obj
javascript学习笔记 tntxia JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number：就是数字值，包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象，不用多说function:我们熟悉的方法，也就是
Java enum的用法详解 xieke90 enum 枚举
Java中枚举实现的分析：示例： public static enum SEVERITY{ INFO,WARN,ERROR } enum很像特殊的class，实际上enum声明定义的类型就是一个类。而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l

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