- 【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
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam