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胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 神经网络学习-神经网络简介【Transformer、pytorch、Attention介绍与区别】
Crabfishhhhh
神经网络学习transformerpythonpytorch
神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践,适用于初学者和进阶者查阅学习。一、神经网络基础1.神经元模型神经元通过输入加权求和后激活:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)xix_ixi:输入wiw_iwi:权重bbb:偏置fff:激活函数,如ReL
- 协议层攻防:从规则引擎到AI自适应的进化之路
群联云防护小杜
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1.七层攻击的防护困局传统WAF对API滥用攻击防护效果有限,某金融平台曾因规则库更新延迟导致批量撞库攻击:#传统正则匹配规则(存在漏防风险)location/api/login{if($http_user_agent~*"curl|python"){return403;}}此配置无法识别使用合法浏览器的自动化攻击,漏防率高达35%。2.群联AI的行为基线建模通过LSTM神经网络学习用户行为模式,
- BERT模型原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1自然语言处理的演进自然语言处理(NLP)旨在让计算机理解和处理人类语言,其发展经历了漫长的历程:早期阶段:基于规则的方法,通过人工编写规则来解析和理解语言,但泛化能力有限。统计语言模型:利用统计方法学习语言模式,例如N-gram模型,但缺乏语义理解能力。深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征,例如Word2Vec、RNN、LSTM等,语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B
- 神经网络:节点、隐藏层与非线性学习
未来创世纪
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神经网络:节点、隐藏层与非线性学习摘要:神经网络是机器学习领域中一种强大的工具,能够通过复杂的结构学习数据中的非线性关系。本文从基础的线性模型出发,逐步深入探讨神经网络中节点和隐藏层的作用,以及它们如何帮助模型捕捉复杂的模式。通过实例分析和练习,我们将揭示隐藏层在非线性学习中的关键作用,并讨论激活函数在打破线性限制中的重要性。本文旨在为读者提供一个清晰的神经网络学习路径,帮助读者更好地理解和应用这
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到目前为止,我们实现的每个模型都是根据某个预先制定的分布来初始化模型的参数,有人会认为初始化方案时理所当然的,忽略了如何做出这些选择的细节,甚至有人可能会觉得,初始化方案的选择并不是特别重要,实际上,初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用,保持数值稳定性至关重要。此外,这些初始化方案的选择可以与非线性激活函数的选择有趣的结合在一起。我们选择哪个函数以及如何初始化参数可以决定优化算法收敛
- 【神经网络学习】5——Hamming网络初识
数学系的计算机玩家
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文章目录前言人类思考VS机器学习VS深度学习基础术语损失函数常用的损失函数均方误差MSE(MeanSquareError)交叉熵误差(CrossEntropyError)mini-batch学习为何要设定损失函数数值微分神经网络学习算法的实现两层神经网络的类参考资料前言机器学习的过程通常分为学习(从训练数据中自动获取权重参数的过程)和推理(利用学习到的权重参数对新的数据进行预测)两个环节。本文将主
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深度生成模型笔记vae论文笔记
本文地址:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77743840深度学习博客目录:http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/69340697introduce这篇论文将变分贝叶斯和神经网络结合起来,用神经网络学习变分推导的参数,以得到后验推理p(z|x)的似然,并获得了一个效果不错的
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- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas(填坑中....)
周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- 浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络(CNN)中的激活函数
cjl30804
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激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色,其主要作用包括但不限于以下几点:引入非线性:如果没有激活函数或仅使用线性激活函数,无论神经网络有多少层或多复杂,整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数,如ReLU(修正线性单元)、Sigmoid、Tanh等,可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活:激活函数根据输入信号
- BP神经网络学习内容分享:学习激活函数和损失函数
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一、激活函数1.激活函数的作用激活函数(ActivationFunction)在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们的主要作用是将神经元的输入(加权和)转化为一个输出信号,这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。具体来说,激活函数的作用包括以下几个方面:(1)引入非线性:激活函数的核心功能之一是引入非线性因素。由于神经网络的线性组合本身仍然是线性的,如果不使用激活函数,那么无论网络有多少层
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以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法(这里以简单的神经网络为例)结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据,然后用这些数据训练一个简单的神经网络,让神经网络学习如何预测路径。最后,将训练好的神经网络应用到路径规划任务中,实现A*算法与机器学习算法的结合。代码实现importnumpyasnpimportheapqimporttorchimporttorch.nnasnnimp
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图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现,包括插值算法、深度学习等。其中,深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度神经网络学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
- OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理
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ChatGPT是由OpenAI的研究团队基于GPT技术(GenerativePre-trainedTransformer)开发的AI对话引擎。ChatGPT发展历史如下:2015年,GPT技术由OpenAI的研究团队首次提出。该技术使用了一种无需人类标注的方式,使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年,OpenAI团队开发了第一个GPT模型,并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该
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引言深度神经网络(DNNs)之所以在众多领域取得革命性的成功,很大程度上归功于其强大的学习能力,而这一能力的核心是反向传播算法(Backpropagation)。这是一种高效的监督学习算法,用于训练多层前馈神经网络。本文将深入探讨反向传播算法的工作原理及其在DNN中的应用。反向传播算法的基本概念反向传播算法结合了梯度下降优化和链式法则,通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新网络权重。1.损失函数
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ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数,它们各自有不同的优缺点。ReLU(RectifiedLinearUnit)优点非线性:ReLU是一个非线性函数,能够帮助神经网络学习复杂的模式和特征计算简单:ReLU函数的计算速度快,只需要判断输入是否大于零,因此在实践中被广泛采用解决梯度消失问题:相比于一些传统的激活函数,ReLU对梯度消失问题有一定的缓解作用缺点神经元死亡问题:当输入值为负时,
- 神经网络和深度学习
灰斗儿
原著作者:michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书,这本书将教给你:神经网络,是一个由于生物启发的编程规范,使计算机通过观察数据进行学习深度学习,一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了最好的解决方案。这本书将教你许多神经网络和深度学习背后的核心概念。有关这本书所采取的方法的更多的细节,看
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城市中迷途小书童
一、什么是神经网络机器学习中谈论的神经网络是指“神经网络学习”,或者说,是机器学习和神经网络这两个学科领域的交叉部分[1]。在这里,神经网络更多的是指计算机科学家模拟人类大脑结构和智能行为,发明的一类算法的统称。神经网络是众多优秀仿生算法中的一种,读书时曾接触过蚁群优化算法,曾惊讶于其强大之处,但神经网络的强大,显然蚁群优化还不能望其项背。二、简要历史A、起源与第一次高潮。有人认为,神经网络的最早
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神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM实现代码学习前言我死了我死了我死了!什么是LSTM1、LSTM的结构我们可以看出,在n时刻,LSTM的输入有三个:当前时刻网络的输入值Xt;上一时刻LSTM的输出值ht-1;上一时刻的单元状态Ct
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追寻内心的梦想
最新在朋友的推荐下看了《python神经网络编程》,深有启发,本文以深入浅出的道理,简单明了的介绍了一种神经网络的原理及python实现过程及全部代码,通过学习,至少基本掌握了相关知识,为后面学习打下基础,有几点心得分享如下:1、大学阶段学好数学很重要在《python神经网络编程》一书中,里面核心的算法思维方式就是线性代数和微积分,尤其是线性代数矩阵的乘法,是神经网络计算的核心内容,幸好大学时这块
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1.图的分类:1.1根据边的方向性:有向图(DirectedGraph):图中的边具有方向性,表示节点之间的单向关系。例如,A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图(UndirectedGraph):图中的边没有方向性,表示节点之间的双向关系。例如,A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重:加权图(WeightedGraph):图中的边具有权重,表示节点之间的强
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bit1129
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在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
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什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
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在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
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Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
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when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
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系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
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各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
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jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
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Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
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路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
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Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在