- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石:神经元模型与感知机的数学本质(附代码实现与收敛性证明)
AI_DL_CODE
人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要:作为深度学习的基础单元,神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发,系统剖析数学建模过程:详解赫布法则的权重更新原理(Δwi=η·xi·y),推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达(y=Θ(∑wixi−b)),重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界,揭示间隔γ对收敛速度的影
- 人工神经网络的拓扑结构,神经网络的神经元结构
快乐的小蓝猫
神经网络深度学习人工智能rnn
bp神经网络BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究(续)
林聪木
目标检测YOLO深度学习
目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- 重生学AI第十五集:学习非线性激活函数
背景知识激活是什么意思?“激活”一词来源于生物学神经系统,在人的大脑中,存在着大量的神经元。每个神经元在接收到足够强的刺激时,会被激活,产生电信号并传递给其他神经元。这些电信号在神经网络中层层流动,最终形成了大脑对外界信息的反应。神经元就等同于人工神经网络中的基本计算单元,每一个网络层都包含着许多这样的神经元,激活函数就是为了能够判断输入是否达到“激活”标准,达到激活标准,则会影响后续计算,反之,
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战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
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- KANN 是一个独立的轻量级 C 语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括 LSTM 和 GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归等
一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
- AI人工智能 神经网络
马里亚纳海沟网
人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络
struggle2025
神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
- 人工神经网络:架构原理与技术解析
weixin_47233946
架构
##引言在深度学习和人工智能领域,人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)作为模拟人脑认知机制的核心技术,已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力,ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
- 人工神经网络:单层神经网络(感知器)
一、神经网络介绍1、生物学起源与基本概念(1)生物神经网络启发人类大脑由约860亿个神经元组成,这些神经元通过突触相互连接,形成复杂网络。当外界刺激传入时,神经元会传递电信号并释放化学物质(神经递质),从而实现信息处理。人工神经网络正是模仿这一机制,通过数学模型构建“人工神经元”和“连接权重”。(2)人工神经网络的定义:由大量人工神经元(节点)相互连接构成的计算系统,通过调整节点间的连接权重来学习
- 深度学习——激活函数
笨小古
深度强化学习深度学习人工智能
深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分,它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中,使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。1.引入非线性能力没有激活函数的神经网络本质上只是线性变换的叠加,无论多少层也只能表示线性函数,能力有限。激活函数使网络可以逼近任意复杂函数(依据万能逼近定理)2.控制信息流动某些激活函数可以抑制部分神经元的输出(如ReLU),是模型更稀疏
- 第1天:认识RNN及RNN初步实验(预测下一个数字)
deflag
人工智能学习rnn人工智能深度学习
RNN(循环神经网络)是一种专门设计用来处理序列数据的人工神经网络。它的核心思想是能够“记住”之前处理过的信息,并将其用于当前的计算,这使得它非常适合处理具有时间顺序或上下文依赖关系的数据。核心概念:循环连接RNN与普通的前馈神经网络(如多层感知机)最根本的区别在于它引入了循环连接:输入序列:RNN接收一个序列作为输入,例如:一个句子(单词序列)一段语音(音频帧序列)股票价格(时间点上的价格序列)
- 动手学深度学习笔记1
a3040218
深度学习深度学习笔记人工智能
介绍定义:深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习技术,通过构建具有多个层次的神经网络模型,让计算机自动从大量数据中学习特征和模式。它模拟人类大脑的神经元结构,通过大量神经元之间的相互连接和信息传递,实现对复杂数据的学习和理解。Tips:与传统机器学习的区别:传统机器学习通常需要人工手动设计特征,这依赖于领域专家的经验和知识,且设计的特征往往具有局限性。而深度学习能够自动从数据中学习到复杂的特征表
- AI 绘画工具原理揭秘:从文字到图像的魔法
JXY_AI
人工智能ai绘画
在当今数字化时代,AI绘画工具以其神奇的魔力,让人们只需输入简单的文字描述,就能瞬间生成精美的图像。这种从文字到图像的奇妙转换,仿佛为我们开启了一扇通往魔法世界的大门,极大地激发了创作者的灵感,降低了创作门槛,使艺术创作变得更加触手可及。今天,就让我们一同深入探索AI绘画工具背后的技术原理,揭开这层神秘的面纱。AI绘画的技术基石深度学习与神经网络AI绘画的核心技术之一是深度学习,它基于人工神经网络
- 基于simulink的神经网络控制策略的三相逆变器仿真
amy_mhd
神经网络人工智能深度学习
目录一、准备工作二、步骤详解1.启动Simulink并创建新模型2.构建三相逆变器基础模型3.设计神经网络控制器数据准备与预处理创建并训练神经网络4.集成神经网络控制器到Simulink模型5.增加示波器观察输出6.配置仿真参数7.运行仿真并分析结果示例代码片段神经网络控制(NeuralNetworkControl)是一种基于人工神经网络的智能控制方法,它能够通过学习系统的行为来实现对复杂非线性系
- 【深度学习】6. 卷积神经网络,CNN反向传播,感受野,池化变种,局部连接机制,可视化实例
pen-ai
深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)一、卷积神经网络的历史发展Neocognitron(1980)由KunihikoFukushima提出,Neocognitron是最早模拟人类视觉皮层结构的人工神经网络架构。它具备层级结构与局部连接机制,可以实现位置不变性的图像识别,是现代CNN的雏形。LeNet-5(1998)YannLeCun等人提出了LeNet-5,这是第
- 一文搞懂神经网络:从原理到 Python 实战
-Student
神经网络python人工智能卷积神经网络机器学习深度学习大数据
一、神经网络的定义与分类1.1神经网络的基本概念人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的设计灵感源于生物大脑中神经元的工作机制。在生物神经系统中,神经元是基本的信息处理单元,它通过树突接收来自其他神经元的信号,这些信号在细胞体中进行整合,当整合后的信号强度超过一定阈值时,神经元就会被激活,并通过轴突将信号传递给其他神经元。神经元之间通过突触相连,突触的强度决定了信号
- 简单神经网络(ANN)实现:从零开始构建第一个模型
赵青临的辉
深入人工智能:从基础到实战神经网络人工智能深度学习
本文将手把手带你用Python+Numpy实现一个最基础的人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)。不依赖任何深度学习框架,适合入门理解神经网络的本质。一、项目目标构建一个三层神经网络(输入层、隐藏层、输出层),用于解决一个简单的二分类任务,例如根据两个输入特征判断输出是0还是1。二、基本结构说明我们将构建如下结构的神经网络:复制编辑输入层(2个神经元)→隐藏层(4个
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
攻城狮7号
AI前沿技术要闻深度学习神经网络人工智能机器学习
目录一、引言:神经网络的演进脉络二、基础架构:深度学习的基石2.1人工神经网络(ANN)2.2深度神经网络(DNN)三、专项任务架构:领域定制化突破3.1卷积神经网络(CNN)3.2循环神经网络(RNN)3.3图神经网络(GNN)四、生成模型:从数据到创造4.1生成对抗网络(GAN)4.2变分自编码器(VAE)4.3扩散模型(DiffusionModels)五、现代架构:大模型的核心引擎5.1Tr
- 深入解析BP神经网络:从理论到实践
语文乌托邦
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:BP神经网络是一种通过反向传播算法实现权重更新的人工神经网络模型,广泛应用于多种任务。本文献深入探讨了BP神经网络的结构、前向传播、激活函数、误差函数、反向传播算法、梯度下降、学习率、权重初始化、过拟合与正则化、早停策略、批量与随机梯度下降、学习率衰减、动量法与Adam优化器,以及训练集、验证集与测试集等关键概念。通过这些基础知识,读者将能够理解并应用BP神经
- 神经网络的概念和基本用法
大数据技术派
概率论与数理统计神经网络人工智能深度学习
什么是人工神经网络,我的理解就是:举个不太恰当的例子,当你训练你的狗时,第一次给它一个橘子,跟它说这是橘子;下一次再给它橘子,看它还认不认识,如果不认识,继续告诉他,直到狗可以认出橘子为止。那么下次你就可以给它拿一个香蕉,问它这是不是橘子,如果它说不是,说明它已经被训练的差不多了。我们来看一下官方定义:神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函
- python画sigmoid函数_基于Python的sigmoid函数FPGA实现
weixin_39624360
基于Python的sigmoid函数FPGA实现刘毅飞【摘要】sigmoid函数是人工神经网络中通常采用的传递函数,采用基于Python的软硬件协同设计方法,在FPGA上实现了定点sigmoid函数。实验结果表明采用基于Python的软硬件协同设计方法,可以利用Python上大量的包和模块从而大幅度提高系统设计、仿真和校验的效率,并且能将软件算法快速有效地转换为硬件实现,在整个软硬件设计过程中仅采
- 基于全连接神经网络的minist数据集分类
ʚɞ 短腿欧尼
神经网络人工智能全连接神经网络minist数据集
1.构建全连接神经网络全连接神经网络介绍:全连接神经网络(FullyConnectedNeuralNetwork,FCNN)是一种经典的人工神经网络结构,它将每个神经元与前一层的所有神经元相连,形成一个密集的网络。FCNN广泛应用于各种机器学习任务,例如图像分类、语音识别和自然语言处理等。结构包含:输入层:接收输入数据,例如图像像素值、文本向量等。隐藏层:由多个神经元组成,每个神经元都与前一层的所
- 多层感知机神经网络与损失函数 笔记
无敌的六边形狗勾战士
神经网络笔记人工智能
1.算法背景使用算法模拟人脑进行智能运算的结构与模型被称为神经网络。人工神经网络简称神经网络,是一种模拟生物神经网络的算法结构与模型。人工神经元主要使用函数来模拟神经元对信息的处理过程。在神经网络中,神经元不是单个出现的,一个神经元的输入可以来源于外界,也可以来源于上一个神经元。2.算法原理2.1神经元神经网络的基本的单位是神经元,每个神经元都有输入并产生单个输出。这个输出可以发射到多个其他的神经
- 深度学习应用
胡萝卜不甜
机器学习深度学习人工智能机器学习
1.深度学习概述1.1定义与发展深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的学习算法,通过模拟人脑的神经网络结构来处理数据和创建模式。深度学习的发展可以追溯到20世纪40年代,但直到21世纪初,随着计算能力的提升和大数据的可用性,深度学习才开始取得显著的进展。定义:深度学习模型由多层的神经网络构成,每一层都包含多个神经元,这些神经元能够学习数据的复杂特征。深度学习模型能够自动从原始数据中提
- 诺奖现场采访2024物理学得主Hinton:当前AI革命堪比工业革命,且将在智力上全面超越人类
AIBigModel
人工智能
当地时间昨天,2024年10月8日,瑞典皇家科学院宣布将本年度诺贝尔物理学奖授予两位被誉为'AI教父'的科学家:约翰·J·霍普菲尔德(JohnJ.Hopfield)和杰弗里·E·辛顿(GeoffreyE.Hinton)。该奖项旨在表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明。在现场,发言人通过手机连线采访了杰弗里·辛顿教授。辛顿教授对人工智能的未来发展前景表示乐观,他指出:'人工智
- 大模型训练、多模态数据处理与融合
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
人工智能(AI)领域近年来取得了显著的进步,其中大模型训练和多模态数据处理技术发挥了至关重要的作用。大模型是指具有巨大参数量和计算能力的人工神经网络模型,而多模态数据处理则是指在一个系统或模型中同时处理多种类型的数据,如文本、图像、音频等。一、大模型训练随着硬件和算法的进步,如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型和BERT(BidirectionalE
- 深度学习3——神经网络与反向传播
DUTBenjamin
深度学习深度学习神经网络人工智能
一、多层感知机1.1单层感知机1943年,麦卡洛克和皮兹提出MCP模型,开启了人工神经网络的大门。该模型模拟人的神经元反应过程,对输入信号进行线性加权、求和后,再通过非线性激活(阈值法)输出。其数学表达式为:y=f(∑i=1nwixi+b)y=f\left(\sum_{i=1}^{n}w_{i}x_{i}+b\right)y=f(i=1∑nwixi+b)其中,xix_ixi是输入信号,wiw_iw
- 多层感知机(MLP)——深度学习
搬砖的阿wei
人工智能算法机器学习python深度学习计算机视觉
1.感知机1.1什么是感知机感知机是一种最简单的人工神经网络模型,它模拟了生物神经元的工作原理,基本结构是单个神经元,接收多个输入信号,将每个输入乘以对应的权重,求和后加上偏置,再经过一个激活函数处理输出结果。数学模型可以表示为:,其中是输入值,是权重,是偏置,是激活函数,常见的激活函数如修正线性单元(Rectifiedlinearunit,ReLU)。1.2感知机的局限性感知机只能处理线性可分的
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
{
char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》