- tenorflow
小鱼儿小于儿
tensorflow
tensorflow笔记3MNIST数据集共7万张图片,都是28*28像素点的手写数字图片。6万张用于训练,1万张用于测试。importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#直接送数据集中读取训练集和测试机x_train,x_test=x_trai
- 关于CNN
御风之星
1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记:多层CNN代码分析
- 2021-07-02
fisher-nuc
tensorflow神经网络
基于TensorFlow搭建的几种经典的卷积神经网络注:本文是本人一门课程的期末大作业,在学习曹建老师(人工智能实践:TensorFlow笔记)的课程时记录的笔记。在进行整理后写的一篇小文章,具体详解可以在B站或者MOOC上搜索相关课程。课程网站:https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1003797005#/learn/announ
- (一)tensorflow笔记:Tensor数据类型
阿松丶
TensorFlow详细笔记tensorflowpython深度学习
常见的数据类型载体listnp.arraytf.tensorlist:可以存储不同数据类型,缺点不适合存储较大的数据,如图片np.array:解决同类型大数据数据的载体,方便数据运算,缺点是在深度学习之前就设计好的,不支持GPUtf.tensor:更适合深度学习,支持GPUTensor是什么scalar:1.1vector:[1.1],[1.1,2.2,……]matrix:[[1,2,3,],[4
- tensorflow笔记(编程理论部分)
orangehsc
tensorflowpython矩阵算法
TensorFlow笔记(编程理论部分)注:该笔记是阅读TensorFlow深度学习算法原理与编程实战第三章后做的框架梳理和部分个人见解。Tensorflow之名由Tensor和Flow组成,Tensor意为张量,可以理解为数组;Flow意为流动,指张量数据沿着边在不同的节点间流动并发生转化。1.1计算图TensorFlow中的各种操作,如加权求和,激活函数等,都被编排成一个图,称为计算图。计算图
- tensorflow笔记
_夏雨潇潇
#tensorflow笔记一个小例子#用numpy构造数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#tf.Variable定义了一个变量,random_uniform表示用随机的方式生成变量的初始值#1表示这个变量是一维的,变量的初始范围是-1到1Weights=tf.Variable(tf.random_
- TensorFlow笔记之卷积神经网络
Mr_Stutter
Python机器学习cnntensorflow深度学习
文章目录前言一、卷积神经网络CNN二、Tensorflow1.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化总结前言记录在tf1.x与tf2.x中使用卷积神经网络完成CIFAR-10数据集识别多分类任务,并进行断点续训。一、卷积神经网络CNN1、全连接网络:参数增多,速度减慢,过拟合2
- tensorflow笔记----3---ANN对mnist数据集分类
骑着蜗牛逛世界
tensorflow
tensorfllow实现两层MLP对mnist分类,第一层256个神经元,第二层128个神经元,输入784,输出10分类#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-__author__="chunming"importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=i
- Tensorflow笔记 3.3 反向传播
CCWUCMCTS
概念反向传播训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,使NN模型在训练数据上的损失函数最小。损失函数预测值与已知答案的差距。均方误差loss=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))反向传播的训练方法三种方式,见代码。学习率参数更新幅度。实战loss#coding:utf-8#0导入模块,生成模拟数据集。importtensorflowastfimportnumpyasnpBA
- DL with python(16)——tensorflow实现InceptionNet(GoogLeNet)
佟湘玉滴玉
Python深度学习深度学习python
本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践:Tensorflow笔记》第五讲第14节的内容,对tensorflow环境下经典卷积神经网络的搭建进行介绍,其基础是DLwithpython(14)——tensorflow实现CNN的“八股”中的代码,将其中第三步的代码替换为本文中的代码均可直接运行,其他部分无需改变。经典的卷积神经网络有以下几种,这里介绍结构较为复杂的InceptionNet,其实现的方
- [tensorflow笔记]-tensorflow实现带mask的reduce_mean
黄然大悟
Tensorflow&Kerastensorflowreduce_meanmask平均
在使用tensorflow处理一些tensor时,有时需要对一个tensor取平均,可以使用tf.reduce_mean操作,但是这个没法处理带有mask的tensor数据,本文主要就是利用tensorflow的基本操作实现带mask的平均。tf.reduce_mean比如我们的数据是3维tensor,shape=(B,N,H),B表示batch_size、N表示最大长度、H表示向量维度,这样的3
- 学习tensorflow笔记1、梯度计算
weixin_51298826
tensorflow学习笔记tensorflowpython深度学习
1、梯度计算学习北京大学的mooc,记录笔记代码块:生成一个变量w初值为5,设定为可训练学习率lr大小会影响梯度下降的速度和步幅迭代次数epochimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltw=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32))lr=0.9epoch=40plt_show=[]forepoch
- Tensorflow笔记——tf.layers.dense的用法
·城府、
深度学习神经网络
1.tf.layers.dense的用法dense:相当于一个全连接层函数解释如下:tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer=None,bias_regula
- TensorFlow笔记之神经网络完成多分类任务
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow神经网络分类
文章目录前言一、数据集调用二、Tensorflow1.x1.单隐藏层2.模型保存与调用三、Tensorflow2.x1.全连接层类2.keras建模总结前言对TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务进行修改,在tf1.x与tf2.x中使用神经网络完成手写体数字识别多分类任务。一、数据集调用数据集调用与预处理和上一篇完全相同#数据集调用,在tensorflow2.x中调用数据集importt
- TensorFlow2安装(超详细步骤-人工智能实践)
不唐
Python深度学习TensorFlowtensorflow深度学习python
TensorFlow2安装教程1前言1.1版本记录1.2工具简介2详细步骤及安装语句2.1安装Anaconda2.2TensoFlow安装2.3验证是否成功2.4PyCharm下载与安装2.5PyCharm环境配置2.5.1不唐初尝试1前言点滴进步,加油!最近在MOOC看北京大学的曹健老师的《人工智能实践:Tensorflow笔记》课程。其中第一章的第8节提到了详细的TensorFlow安装过程。
- tensorflow笔记(十九)——错误集锦
starxhong
tensorflowtensorflow深度学习错误
错误及应对方案1,问题:训练正常,预测和评估的时候报OOM:办法:减少预测和训练的batchsize,或者减少网络参数。参考:ResourceExhaustedError(seeabovefortraceback):OOMwhenallocatingtensorofshape[7744,512]#33932,问题:从dataset打印数据,报错OP_REQUIRESfailedatexample_
- InceptionNet与ResNet
九思Atopos
tensorflow笔记深度学习pythontensorflow
以下代码图片思路来源:北京大学Tensorflow笔记嗯,最近学了一下神经网络,并没有很难,主要是把代码背下来,然后掌握Tensorflow是怎么搭建网络的,Tensorflow是比pytorch好用的,我直接抄的代码里面,训练还要自己写循环,,而tensonflow直接调用fit函数即可和老师做了一下InceptionNet还有ResNet,ResNet主要是有一条path,由于维度不同需要使用
- TensorFlow笔记之多元线性回归
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow线性回归python
文章目录前言一、数据处理二、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测5.TensorBoard可视化三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1.x和TensorFlow2.x完成多元线性回归的过程。一、数据处理在此使用波士顿房价数据集,包含506个样本,输入为12个房屋信息特征,输出为房
- TensorFlow笔记之单变量线性回归
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow线性回归
文章目录前言一、数据集生成二、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.模型预测总结前言记录使用TensorFlow1.x和TensorFlow2.x完成单变量线性回归的过程。一、数据集生成生成带标准正态分布噪声的y=2x+1数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#数
- Tensorflow笔记之【神经网络的初步搭建】
不理不理不理左卫门
机器学习Tensorflow
一、基本概念基于Tensorflow的神经网络用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重,得到模型。张量——多维数组参数——神经元线上的权重计算图——搭建神经网络的计算过程,只搭建不计算会话——执行计算图中的节点运算例:矩阵乘法importtensorflowastf#引入模块x=tf.constant([[1.0,2.0]])#定义一个2阶1x2张量等于[[1.0,2
- TensorFlow笔记之单神经元完成多分类任务
Mr_Stutter
Python机器学习tensorflow分类
文章目录前言一、逻辑回归1.二分类问题2.多分类问题二、数据集调用三、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化四、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化总结前言记录分别在TensorFlow1.x与TensorFlow2.x中使用单神经元完成MNIST手写数字识别的过程。一、逻辑回归将回归值映射为各分类的概率1.二分类问题1.sigmod函数:y=
- 1TensorFlow笔记——基础概念简介&Python简明教程
weixin_45165961
pythontensorflow
0.1人工智能让机器看起来跟人一样,目前处于弱人工智能NarrowAI,距离强人工智能GeneralAI还有很大一段路要走。0.1.1机器学习让计算机自动学习,获得规律(模型),用新规律预测。0.1.2分类有监督学习:给带结果的数据进行训练,线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林等。无监督学习:给数据,找规律进行分类,常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。半监督学习:给一小部分有标注数
- 人工智能学习第一篇(tensorflow笔记)
& Pumbaa
tensorflow
本文是在学习北大课程“人工智能实践:tensorflow笔记”的基础上,自己做的笔记,用于温故知新。张量(Tensor):多维数组(列表)阶:张量的维数(从0开始)张量可以表示0阶到n阶数组(列表)eg1:importtensorflowastfa=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)print(a)print(a.dtype)print(a.shape)结果:tf.
- 神经网络学习笔记——鸢尾花分类
XL_0502
神经网络学习笔记神经网络tensorflow
TensorFlow笔记——鸢尾花分类代码笔记记录实验流程和代码功能,附上关于所涉及到的tensorflow库中函数的解释实验流程数据集读入数据集乱序生成训练集和测试集(即x_train/y_train)数据类型转换配成(输入特征,标签)对,每次读入一小撮(batch)搭建网络定义神经网路中所有可训练参数参数优化嵌套循环迭代,with结构更新参数,显示当前loss测试效果计算当前参数前向传播后的准
- 用tensorflow搭建全连接神经网络实现mnist数据集的识别
humuhumunukunukuapua
爱好machinelearningmnisttensorflow
说明:本代码来自于北京大学曹健老师的MOOC人工智能实践:Tensorflow笔记第五讲I前向传播网络搭建在mnist_forward.py中搭建两层全连接网络,这里面就是定义层数,节点数,激活函数这些。输入节点数目就是mnist数据集的图片28*28大小,用784行的向量作为输入。第一层y1=relu(x*w1+b1)其中y1为500行的向量。那么w1里面就有784*500个变量啦~~b1是50
- TensorFlow笔记_05——神经网络八股功能拓展
要什么自行车儿
#TensorFlow2.0tensorflow神经网络深度学习
目录5.神经网络八股功能拓展5.1自制数据集,解决本领域应用5.2数据增强,扩充数据集5.3断点续训,存取模型5.3.1读取保存模型5.4参数提取,把参数存入文本5.5acc/loss可视化,查看训练效果5.6应用程序,给图实物(手写数字识别)上一篇:TensorFlow笔记_04——八股搭建神经网络下一篇:敬请期待5.神经网络八股功能拓展5.1自制数据集,解决本领域应用defgenerateds
- TensorFlow笔记之:填充使用tf.sequence_mask()函数详细说明和应用场景
模糊包
TensorFlow
tf.sequence_mask()函数这个函数目前我主要用于数据填充时候使用。文章目录tf.sequence_mask()函数1.函数介绍2.参数解释要点解释:3.函数举例4.注意事项和应用场景1.函数介绍这个是官方定义,耐心看完解释再看后面的例子,你会一下就懂了。#函数定义sequence_mask(lengths,maxlen=None,dtype=tf.bool,name=None)#返回
- 小白笔记:深度学习之Tensorflow笔记(七:神经网络优化过程)
my小马
tensorflow深度学习神经网络tensorflow深度学习
激活函数激活函数是用来加入非线性因素的,因为线性模型的表达能力不够。引入非线性激活函数,可使深层神经网络的表达能力更加强大。简化模型:MP模型:优秀的激活函数:•非线性:激活函数非线性时,多层神经网络可逼近所有函数•可微性:优化器大多用梯度下降更新参数•单调性:当激活函数是单调的,能保证单层网络的损失函数是凸函数•近似恒等性:f(x)≈x当参数初始化为随机小值时,神经网络更稳定激活函数输出值的范围
- 人工智能实践:Tensorflow笔记 Class 2:神经网络优化
By4te
机器学习Pythontensorflow人工智能神经网络
目录2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率2.3激活函数1.sigmoid函数2.tanh函数3.relu函数4.leaky-relu函数2.4损失函数1.均方误差2.自定义损失函数3.交叉熵损失函数4.softmax与交叉熵结合2.5缓解过拟合正则化2.6优化器1.SGD2.SGDM3.Adagrad4.RMSProp5.Adam2.1基础知识2.2复杂度学习率1.复杂度2.学习率
- 《人工智能实践:Tensorflow笔记》听课笔记24_7.1卷积神经网络
RENeast
人工智能人工智能
附:课程链接第七讲.卷积神经网络7.1卷积神经网络由于个人使用Win7系统,并未完全按照课程所讲,以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础,故一些操作可能简略。并未完全按照网课。记住编写代码时,除注释内容外,字符均使用英文格式。一、回顾及展开前两讲中我们利用全连接网络实现了对mnist数据集的训练,我们已学会使用数据集训练模型,并让训练好的
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比