- AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么?
workflower
人工智能算法人工智能数据分析
在AI模型训练中,过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题,核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力:欠拟合(Underfitting)-定义:模型未能充分学习到数据中的规律,对训练数据的拟合程度较差,在训练集和测试集上的表现都不好(如准确率低、损失值高)。-原因:-模型结构过于简单(如用线性模型解决非线性问题);-训练数据量不足或特征信息不充分;-训练时间太短,模型尚未学到有效模式。-表现:训练
- 2018年中南大学中英翻译
某翁
参考:20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明,机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
- Mac mini 与 iMac
点点凌阁
与更流行的MacBook产品线不同,Macmini和iMac是为桌面使用而设计的。这两种型号都针对台式机市场。我们将比较Macmini和iMac之间的差异,以便做出选择。1.Macmini与iMac:内部硬件和性能Macmini和iMac与外部非常不同,但是共享几乎相同的内部硬件。Macmini和iMac的当前型号装有AppleSiliconM1芯片,一个8核处理器。它们在所有标准配置中都包含相同
- 【开发日记】解放双手自动续期SSL证书
文章目录1.自动创建定时任务2.验证定时执行的命令3.修改定时执行的时间接上一个文章,如果看不懂本文,请先阅读前文:【开发日记】利用acme.sh获取免费泛域名SSL证书1.自动创建定时任务通过acme.sh--install-cert命令执行了自动化部署后,acme.sh会通过之前安装的cron自动创建一个定时任务。使用如下命令查看是否成功创建了定时任务:crontab-l正常结果显示应该是如下
- 2016级计算机C++助教工作(6)OJ上各种返回结果以及代表意思和可能涉及的原因
GDRetop
##C++助教C++助教
1.judge上返回结果与可能的问题、解决方法内容来源:http://acm.tju.edu.cn/toj/faq.htmlQ:Whatisthemeaningofthejudge'sreplyXXXXX?A:Hereisalistofthejudge'srepliesandtheirmeaning:Received:Thejudgesystemhasreceivedyoursolution,us
- DatawhaleAI夏令营学习活动
若天明
学习
学习任务如下:##赛事任务参赛者需基于提供的带货视频文本及评论文本数据,完成以下三阶段分析任务:-【商品识别】精准识别推广商品;-【情感分析】对评论文本进行多维度情感分析,涵盖维度见数据说明;-【评论聚类】按商品对归属指定维度的评论进行聚类,并提炼类簇总结词。###数据说明本次挑战赛为参赛选手提供包含85条脱敏后的带货视频数据及6477条评论文本数据,数据包括少量有人工标注结果的训练集(仅包含商品
- 学习日记-机器学习2-线性回归/成本函数
目录4LinerRegressionModel线性回归模型5costFunction成本函数4LinerRegressionModel线性回归模型Thelinearregressionmodelisaparticulartypeofsupervisedlearningmodel.TerminologyTrainingset(训练集):DatausedtotrainthemodelNotationx
- 想进大厂?LLMs 10道面试题提前看,有问有答,图文详解!
AI大模型-大飞
人工智能大模型chatgpt产品经理AI程序员大模型面试题
一、微调与优化21、LLM的微调流程是什么?微调(Fine-tuning)LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练,使其能更好地适应目标场景的过程,其主要流程如下:数据准备:数据收集:根据目标任务收集高质量、有代表性的数据;数据预处理:对原始数据进行清洗,如去除噪声、重复项、不相关内容等。根据模型输入要求对数据进行格式化;数据划分:将数据分为训练集、验证集和测试集,为后续模型
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(网络与信息安全):ACM ASIACCS 2026
爱思德学术
网络安全信息与通信密码学
ACMASIACCS2026BuildingonthesuccessofACMConferenceonComputerandCommunicationsSecurity(CCS),theACMSpecialInterestGrouponSecurity,Audit,andControl(SIGSAC)formallyestablishedtheannualACMAsiaConferenceonCo
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-A(数据库/数据挖掘/内容检索):ACM KDD 2026
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大数据人工智能数据挖掘
ACMKDD2026KDDisthepremierDataScienceandAIconference,hostingbothaResearchandanAppliedDataScienceTrack.TheconferencewilltakeplacefromAugust9to13,2026,inJeju,Korea.KDDhastwosubmissioncyclesperyear.Thisca
- 神经网络过拟合处理:原理与实践
慕婉0307
神经网络神经网络深度学习机器学习
一、过拟合概述1.1什么是过拟合过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。这通常意味着模型过于复杂,已经"记住"了训练数据的细节和噪声,而不是学习到数据的普遍规律。1.2过拟合的表现特征训练集上的准确率很高,但验证集/测试集上的准确率明显较低训练误差持续下降,但验证误差在某个点后开始上升模型对训练数据中的小波动/噪声过于敏感1.3
- 大模型发展方向
人工智能-猫猫
语言模型人工智能学习自然语言处理AIGC
大模型未来发展方向的深度探讨近年来,人工智能技术的飞速发展,特别是大模型技术的崛起,为全球科技产业带来了前所未有的变革。大模型,以其强大的推理能力、创意生成能力和情绪智能,正在逐步成为推动社会经济发展的核心力量。本文将从技术、应用、社会等多个维度,深入探讨大模型未来的发展方向。技术层面的飞跃1.算力底座的持续升级算力是大模型训练和应用的基础。当前,生成式AI的训练集群规模已步入万卡量级,并正向十万
- HDU 4628 Pieces (状压DP+记忆化搜索)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4628#includeusingnamespacestd;#definedebugputs("YES");#definerep(x,y,z)for(int(x)=(y);(x)>=1,x=x*x%mod)if(y&1)t=t*x%mod;returnt;}llgcd(llx,lly){returny?g
- Groovy初探
先写一个java代码//./java/MyClass.javapublicclassMyClass{publicintadd(){inta=1;intb=2;returna+b;}publicstaticvoidmain(String[]args){MyClassm=newMyClass();System.out.println(m.add());}}编译java源文件javacMyClass.j
- 河南萌新联赛2024第(一)场:河南农业大学(ADFGHIK)
wh233z
比赛题解牛客算法数据结构c++
文章目录写在前面回归正题A-造数思路编程H-两难抉择思路编程K-图上计数(Easy)思路编程I-除法移位思路编程F-两难抉择新编思路编程G-旅途的终点思路编程D-小蓝的二进制询问思路编程题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/86639写在前面这是我打的第一次萌新联赛,总体来说题目不算太难,但以我现在的水平只能写出中等偏下的题目,还是得先打好基础,在往上拔
- string + 栈 & bitset & 可达性统计(拓扑排序)
很多做题的时候宁愿想到用暴力模拟半天愣是想不到可以用栈来解决!所以今天就加深对栈的印象,顺便熟悉一下string的一些相关操作(便于明年天梯赛的暴力模拟)。string+栈:最优屏障详解见代码://Problem:最优屏障//Contest:NowCoder//URL:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/14666//MemoryLimit:4MB//TimeL
- 机器学习—交叉验证
hwang_zhic
1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率”,学习器在训练集上的误差称为“经验误差”或“训练误差”,在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们需要的是泛化误差低的学习器,但是我们只能习得一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器。然而,如果学习器把训练样本的自身的一些特点当做了所有潜在样本都具有的一般性质,会导致泛化性能下降,这称为“过拟合”,相对的“欠拟合”是指对样
- Epoch
老兵发新帖
人工智能
在深度学习和机器学习中,Epoch(轮次或周期)是一个核心训练概念,指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析:一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如:若训练集有10,000个样本,则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch(批次):数据集被分割成的小组(如每批32个样本)。Iterat
- 深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:百种病虫害识别分类,训练集45095张,验证集7508张,测试集22619张具体类别为以下:insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
- 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够,达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强,导致完全拟合了训练集。解决
- git bash命令不够完善,想整合msys2该怎么办?
GitBash本质上是基于MSYS2的精简版,它使用的是一个较轻量的MSYS2环境,因此它们在某种程度上是“同源”的。但是:GitBash是精简的,只提供最基础的Unix工具MSYS2是完整的,可以通过pacman安装很多包想要整合的目的是什么?如果你是想在GitBash里使用更多Linux命令(比如wget、curl、man、zip等),那GitBash本身不支持pacman包管理器,你有两个选
- linux install RDMA IB netcard
richer_live
c++linux服务器运维
安装RDMAIB网卡驱动指令sudoapt-getinstallbuild-essentiallibelf-devcmakesudoapt-getinstalllibibverbs1libibverbs-devlibrdmacm1librdmacm-devrdmacm-utilsibverbs-utilssudomodprobeib_coresudomodproberdma_ucm无IB网卡的机器
- 阿里云ssl证书自动安装及续订(acme)
cherishSpring
nginxlinux#docker容器阿里云ssl数据库
- nuc10黑苹果无法wifi上网
家里小书房重新整理了下,也想放一台mac台式机用来工作学习,可惜公司已经有一台macmini,手头又有macpro,实在不好意思再购一台mac台式机。就打算重新把nuc10安装黑苹果。具体的nuc10黑苹果安装参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/146191643安装好了后,一切都正常,就是没有wifi。这里记录下解决方案:下载wifi驱动https://github.c
- 【机器学习【9】】评估算法:数据集划分与算法泛化能力评估
roman_日积跬步-终至千里
#机器学习机器学习
文章目录一、数据集划分:训练集与评估集二、K折交叉验证:提升评估可靠性1.基本原理1.1.K折交叉验证基本原理1.2.逻辑回归算法与L22.基于K折交叉验证L2算法三、弃一交叉验证(Leave-One-Out)1、基本原理2、代码实现四、ShuffleSplit交叉验证1、基本原理2、为什么能降低方差3、代码测试五、选择建议在机器学习中,评估算法的核心目标是衡量模型在“未知数据”上的表现,而不是仅
- 运维技术干货 — 不仅是 Linux 运维最佳实践
python算法小白
Linux
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:书单导航页(点击右侧极客侠栈即可打开个人博客):极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本(珍藏版)②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本(珍藏版)③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)④【Web前端】从HTML到JS到AJ
- mac mlx大模型框架的安装和使用
liliangcsdn
pythonjava前端人工智能macos
mlx是apple平台的大模型推理框架,对macm1系列处理器支持较好。这里记录mlx安装和运行示例。1安装mlx框架condacreate-nmlxpython=3.12condaactivatemlxpipinstallmlx-lm2运行mlx测试例以下是测试程序,使用方法和hf、vllm等推理框架基本一致。importosos.environ['HF_ENDPOINT']="https://
- 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库,目标是在各种硬件上实现LLM推断,保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片,使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- 牛客周赛 Round 56
洋洋的计算机刷题日记
牛客竞赛网比赛刷题算法
牛客周赛Round56A面包店故事链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/88392/A来源:牛客网题目描述小镇上有一家面包店,面包以元的价格出售,加元可以多加几块培根。小歪带着元来到了面包店,他想知道自己能不能买到加培根的面包?输入描述:在一行上输入三个整数,,(1≤,,≤100)代表面包的价格、培根的价格和小歪带的钱。输出描述:如果小歪能加到培根,在一行上
- 洛谷 P2107 小Z的AK计划
zhanghengjie20120214
算法c++贪心算法
题目描述在小Z的家乡,有机房一条街,街上有很多机房。每个机房里都有一万个人在切题。小Z刚刷完CodeChef,准备出来逛逛。机房一条街有n个机房,第i个机房的坐标为xi,小Z的家坐标为0。小Z在街上移动的速度为1,即从x1到x2所耗费的时间为∣x1−x2∣。每个机房的学生数量不同,ACM题目水平也良莠不齐。小Z到达第i个机房后,可以花ti的时间想题,然后瞬间AK;当然,也可以过机房而不入。小Z现在
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc