- pytorch学习笔记-自定义卷积
墨染枫
深度学习pytorch学习笔记
未完结的草稿———!大概是准备整合一下常见的层,整合完感觉就可以进行搭建了(还没进行到这一步所以不太确定版)(ps我将在完结这一篇的时候删除上面的小字and二编一下整篇文章的结构,如果看到了这部分文字也是很有缘分了/doge这一部分感觉也没啥好说的==也就是reshape部分值得注意一下?剩下的感觉就是了解一下用法就可以importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc
- 【Pytorch学习笔记(三)】张量的运算(2)
一、引言在《张量的运算(1)》中我们已经学习了几种张量中常用的非算数运算如张量的索引与切片,张量的拼接等。本节我们继续学习张量的算术运算。二、张量的算术运算(一)对应元素的加减乘除在PyTorch中,张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。这些运算可以对张量进行逐元素操作(element-wise),也可以进行张量之间的广播运算(broadcasting)。1.逐元素操
- 【Pytorch学习笔记】模型模块09——VGG详解
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记深度学习人工智能python
一、VGG核心设计原理小卷积核堆叠用多层3×3卷积替代大卷积核(如5×5/7×7)数学原理:2层3×3卷积感受野等效于5×5:RFout=(RFin−1)×stride+KRF_{out}=(RF_{in}-1)\timesstride+KRFout=(RFin−1)×stride+K参数量对比:3层3×3卷积(3×(32C2)=27C23×(3^2C^2)=27C^23×(32C2)=27C2)
- PyTorch学习笔记 - 损失函数
__星辰大海__
PyTorchpytorch
文章目录1.内置损失函数2.继承nn.Module自定义损失函数3.继承autograd.Function自定义损失函数3.三种不同方式实现MSE实验PyTorch除了内置损失函数,还可以自定义损失函数。我们以均方误差为例来讲解PyTorch中损失函数的使用方法。均方误差(MeanSquaredError,MSE)是预测值x=(x1,x2,...,xn)x=(x_1,x_2,...,x_n)x=(
- 【Pytorch学习笔记】模型模块05——Module常用函数
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记人工智能python
Module常用函数设置训练和评估模式**作用:**在PyTorch中,模型有训练(training)和评估(evaluation)两种模式,它们会影响某些层的行为。主要影响的层:Dropout层:训练时随机丢弃神经元,评估时保持全部神经元BatchNorm层:训练时计算并更新统计量,评估时使用固定统计量LayerNorm层:行为在两种模式下基本一致2.设置方法#设置训练模式model.train
- 【Pytorch学习笔记】模型模块06——hook函数
越轨
Pytorch学习笔记深度学习pytorch人工智能学习笔记python机器学习
hook函数什么是hook函数hook函数相当于插件,可以实现一些额外的功能,而又不改变主体代码。就像是把额外的功能挂在主体代码上,所有叫hook(钩子)。下面介绍Pytorch中的几种主要hook函数。torch.Tensor.register_hooktorch.Tensor.register_hook()是一个用于注册梯度钩子函数的方法。它主要用于获取和修改张量在反向传播过程中的梯度。语法格
- 小土堆pytorch学习笔记 之神经网络基本骨架
李小鱼爱喝水
pytorchpytorch学习笔记
pytorch之神经网络基本骨架[!TIP]首先来补补一些图像处理的基础知识吧!(尊嘟是0基础了)关于图片格式高度(Height):图像的垂直尺寸,即图像从上到下的像素数量。宽度(Width):图像的水平尺寸,即图像从左到右的像素数量。通道(Channels):图像的颜色信息,最常见的是RGB(红、绿、蓝)三通道。每个通道代表图像在特定颜色维度上的强度。批量处理:深度学习模型通常一次处理多个图像,
- 【Pytorch学习笔记】数据模块05——编写自己的Dataset
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记人工智能
编写自己的Dataset通过前面的知识,大家基本了解如何整个数据模块是如何构建的,下面举个完整的例子,要编写自定义的Dataset类,需要遵循以下基本步骤:1.基本结构自定义Dataset类需要继承torch.utils.data.Dataset,并实现以下三个必要方法:init:初始化函数,通常用于加载数据集和进行必要的预处理len:返回数据集的总长度getitem:根据索引返回对应的数据样本和
- pytorch学习笔记(三)
shushu113
pytorch学习笔记
pytorch学习笔记(三)一、模型保存用pathlib库中的方法来保存模型参数1)保存模型参数frompathlibimportPathMODEL_PATH=Path("models")#Path更好表示路径#parents表示当前路径是否存在多级嵌套,exist_ok表示当前文件夹存在也不影响MODEL_PATH.mkdir(parents=True,exist_ok=True)MODEL_N
- 【pytorch学习笔记,利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】
徳一
pytorch学习深度学习pytorch学习
学习的作者链接:link一、安装pytorch环境1.打开打开anaconda的终端后condaenvlist然后创建一个名字叫pytorch,python是3.8版本的环境condacreate-npytorchpython=3.8再次看环境condaenvlist#condaenvironments:#显示如下环境base*D:\anacondapytorchD:\anaconda\envs\
- Pytorch学习笔记(十六)Image and Video - Transfer Learning for Computer Vision Tutorial
nenchoumi3119
pytorch学习笔记pytorch学习笔记
这篇博客瞄准的是pytorch官方教程中ImageandVideo章节的TransferLearningforComputerVisionTutorial部分。官网链接:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html完整网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1L9PVZ-KRDGVER
- Pytorch学习笔记(十一)Learning PyTorch - What is torch.nn really
nenchoumi3119
pytorch学习笔记pytorch学习笔记
这篇博客瞄准的是pytorch官方教程中LearningPyTorch章节的Whatistorch.nnreally?部分。主要是教你如何一步一步将最原始的代码进行重构至pytorch标准的代码,如果你已经熟悉了如何使用原始代码以及pytorch标准形式构建模型,可以跳过这一篇。官网链接:https://pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html
- 【pytorch】图像数据预处理
子根
笔记pytorchpython深度学习
本文是记录一些在深度学习中的预处理的一些语法和函数torchvision.transforms的图像变换[PyTorch学习笔记]2.3二十二种transforms图片数据预处理方法-知乎TORCHVISION.TRANSFORMS的图像预处理_阿巫兮兮的博客-CSDN博客PyTorch09:transforms图像变换、方法操作及自定义方法-YEY的博客|YEYBlog2D、3D中心裁剪:imp
- Pytorch学习笔记(二)
不牌不改
【Pytorch学习】pytorch深度学习python
后续遇到一些函数等知识,还会进行及时的补充。tensor的创建使用pytorch中的列表创建tensortensor=torch.Tensor([[-1,1],[0,2<
- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- pytorch学习笔记(2)--Tensor
ToToBe
pytorch笔记1024程序员节
系列文章pytorch学习笔记(1)–QUICKSTARTpytorch学习笔记(2)–Tensorpytorch学习笔记(3)–数据集与数据导入pytorch学习笔记(4)–创建模型(BuildModel)pytorch学习笔记(5)–Autograd文章目录系列文章Tensor(张量)1.初始化张量2.张量的属性3.张量的操作1.类似numpy的索引和切片2.拼接3.算数操作4.单元素张量5.
- PyTorch学习笔记(三):softmax回归
FriendshipT
PyTorch学习笔记pytorch回归深度学习softmax
PyTorch学习笔记(三):softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision获取数据集读取小批量PyTorch从零开始实现softmax获取和读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数定义优化算法计算分类准确率训练模型预测小结PyTorch模块实现
- PyTorch学习笔记1
zt_d918
训练过程importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式,这里不提model#loss函数定义loss_fn=torch.n
- 小土堆pytorch学习笔记004
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记机器学习深度学习
目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用(1)最大池化画图理解:(2)代码实现:5、神经网络-非线性激活(1)代码实现(调用sigmoid函数)6、神经网络-线性层(1)代码7、网络搭建-小实战(1)完整代码1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用官网地址:pytorch里的nnimporttorchfromtor
- 小土堆pytorch学习笔记003 | 下载数据集dataset 及报错处理
柠檬不萌只是酸i
深度学习人工智能深度学习机器学习pytorchpython
目录1、下载数据集2、展示数据集里面的内容3、DataLoader的使用例子:结果展示:1、下载数据集#数据集importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./test10_dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(ro
- 小土堆pytorch学习笔记005 | 完结,✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
柠檬不萌只是酸i
深度学习学习笔记pytorch机器学习深度学习
目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢?3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子:5、模型训练保存+读取(1)保存(2)读取6、完整的模型训练:(1)代码【model文件】:【主文件】:(2)运行截图:(3)绘图展示:(4)添加训练正确率的完整代码:(5)总结!!!:(6)使用GPU训练7、完整模型验证(1)代码(2)运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间
- 小土堆pytorch学习笔记002
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
目录1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:(2)显示图片:2、Transform的使用3、常见的Transforms(1)#ToTensor()(2)#Normalize()(3)#Resize()(4)#Compose()4、总结:1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnu
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续2)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p30:1.均方差(MeanSquaredError,MSE):(1)注意区分MSE和L2范数:L2范数要开根号,而MSE不需要开根号。用torch.norm函数求MSE的时候不要忘记加上pow(2)。求导:pytorch实现自动求导:第一种方法:torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法:(1)在创建w之后,用来设置w需要求导。(2)在创建w的时候,用w=torch.te
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续1)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p22:1.加减乘除:(1)add(a,b):等同于a+b。(2)sub(a,b):等同于a-b。(3)mul(a,b):等同于a*b。(4)div(a,b):等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘:matmul注意区分:(1)*:表示相同位置的元素相乘;(2).matmul:表示矩阵相乘。对于(2)矩阵的相乘,有三种方式:(1)torch.mm:只适用于二维的tensor,
- 【pytorch】pytorch学习笔记
小白冲鸭
pytorch学习笔记
(实践)p5:线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差?均方误差:即误差的平方和的平均数。p8:1.pytorch不是一个完备的语言库,而是一个对于数据的gpu加速库,所以其没有对string的内键支持,即pytorch的基本类型中不包含string。2.pytorch表示string的方法:(1)onehotencoding问题:1)两个单词之间的相关性并没有在onehot编码中得到体现;2)
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续3)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p41:1.LeakReLU,SELU,softplus2.GPU加速:.to方法p42:不太懂p43:1.visdom,tensorbroadXp44:p45:1.如何检测过拟合?在train上表现很好,而在test上表现不好。test的目的(没有valset的时候):防止过拟合,选取最优参数。相当于是验证集。一般选取testaccuracy最高的那点停止训练,作为最优参数。p46:1.trai
- 小土堆pytorch学习笔记001
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
1、Pytorch环境的配置与安装。(1)建议安装:Anaconda(2)检查显卡:GPU(3)管理环境(不同版本的pytorch版本不同):condacreate-npytorchpython=3.6(4)检测自己的电脑是否可以使用:2、pytorch编辑器的选择(1)pycharm(下载社区版)(2)jupyter(可以交互)启动本地的jupyter:3、为什么torch.cuda.is_av
- Pytorch学习笔记(2) Autograd(自动求导) —— PyTorch的核心
银色尘埃010
本文是Pytorch快速入门第二部分,主要学习记录,主要翻译PytorchAutograd部分教程原文autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分。torch.autograd提供了类和函数,用来对任意标量函数进行求导。要想使用自动求导,只需要对已有的代码进行微小的改变。只需要将所有的tensor包含进Variable对象中即可。一、Tensor(张量)torch.Tensor是程序包的
- pytorch学习笔记(十)
満湫
学习笔记
一、损失函数举个例子比如说根据Loss提供的信息知道,解答题太弱了,需要多训练训练这个模块。Loss作用:1.算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播)看官方文档每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均第一个损失函数:L1Loss(差的绝对值取平均)需要注意输入输出N=batch_size你有多少个数据第一个损失函数:MSELoss(平方差误差,平方取平均)稳妥的写法是先
- pytorch学习笔记(八)
満湫
pytorch学习笔记
Sequential看看搭建了这个能不能更容易管理,CIFAR-10数据集进行看一下网络模型CIFAR-10模型123456789输入进过一次卷积,然后经过一次最大池化,尺寸变成16*16了,在经过一次卷积尺寸没变,紧接着进过了一次最大池化,变成了8*8,再经过一次卷积通道数改变32→64,再经过一次池化变成4*4,然后展平,最后输出。(1-2)根据图里面看,32×32经过卷积后的尺寸仍然是32×
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户