- PytorchLightning最佳实践基础篇
贝塔西塔
工程经验pytorchLightning深度学习编程框架
PyTorchLightning(简称PL)是一个建立在PyTorch之上的高层框架,核心目标是剥离工程代码与研究逻辑,让研究者专注于模型设计和实验思路,而非训练循环、分布式配置、日志管理等重复性工程工作。本文从基础到进阶,全面介绍其功能、核心组件、封装逻辑及最佳实践。一、PyTorchLightning核心价值原生PyTorch训练代码中,大量精力被消耗在:手动编写训练/验证循环(epoch、b
- 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
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例,分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含:训练代码(使用PyTorch)从预训练权重开始微调(也可注释掉预训练选项,从头训练)数据集目录结构:└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分:80%训练,20%验证每个Epoch输出一次loss
- lstm 数据输入问题
AI算法网奇
python基础lstm人工智能
lstm我有20*6条数据,20个样本,每个样本6条历史数据,每条数据有5个值,我送给网络输入时应该是20*6*5还是6*20*5你的数据是:20个样本(batchsize=20)每个样本有6条历史数据(sequencelength=6)每条数据有5个值(inputsize=5)✅正确的输入形状是:(20,6,5)#即batch_size=20,seq_len=6,input_size=5前提是你
- huggingface 笔记: Trainer
UQI-LIUWJ
笔记人工智能
Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer,其余交给它处理,即可快速开始训练自动处理以下训练流程:根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
- ppocrv5训练参数设置完整配置(实测在2080ti可成功运行且f1>85%)
Global:model_name:PP-OCRv5_server_det#Tousestaticmodelforinference.debug:falseuse_gpu:trueepoch_num:&epoch_num500log_smooth_window:20print_batch_step:5save_model_dir:./output/PP-OCRv5_server_detsave_e
- day40python打卡
qq_58459892
py打开学习人工智能机器学习深度学习
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测试和训练代码的逻辑,这是基础,这个代码框架后续会一直沿用,后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前结构化数据的略有不同,主要差异体现在
- 熟练掌握RabbitMQ和Kafka的使用及相关应用场景。异步通知与解耦,流量削峰,配合本地消息表实现事务的最终一致性并解决消息可靠、顺序消费和错误重试等问题
老三牛擦
skywalking
RabbitMQstock.#.nyse,#匹配多个字符,*匹配一个字符。ConfirmCallback到达exchange的回调。ReturnCallback到达queue失败的回调。KafkaKafka生产端分区器:1.直接指定partition指定0,1。2.设置hashkey,计算key的hash值进行取模分区。3.不设置分区键,采用粘性发送,即往某个分区发送至batchSize16K大小
- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
python打卡60天人工智能深度学习机器学习
目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程,发现和之前
- 模型调试实用技巧
喝过期的拉菲
PyTorchLightning调试模型Lightningpytorch
【PL基础】模型调试实用技巧1.设置断点2.快速运行所有模型代码一次3.缩短epoch长度4.运行健全性检查5.打印LightningModule权重摘要6.打印输入输出层尺寸1.设置断点 断点会停止代码执行,以便您可以检查变量等。并允许您的代码一次执行一行。deffunction_to_debug():x=2#setbreakpointbreakpoint()y=x**2在此示例中,代码将在执
- python中的高级变量IV
hbwhmama
python学习python开发语言
python中的高级变量IV列表(list)的循环遍历列表遍历就是从头到尾依次从列表中提取数据列表遍历的实现:建立一个循环,在循环体内部对每一个元素执行相同的操作为了提高遍历效率,python使用迭代(iteration)遍历迭代遍历的实现:for循环体内部的变量in列表名(for后面的变量名自定)代码演示name_list=["Ken","John","Jack","Alice","Jan"]f
- 再来看看Python中的迭代器&生成器
孤寒者
Python全栈系列教程python迭代器生成器可迭代对象
目录:每篇前言:迭代器(Iterator)与生成器(Generator)1.迭代(Iteration)可迭代对象(Iterable)0、判断是否可迭代自定义可迭代对象示例方法一:通过实现`__iter__`返回生成器方法二:通过实现旧式协议`__getitem__`方法三:封装已有可迭代对象迭代器(Iterator)示例一:使用内置迭代器✍示例二:自定义迭代器类2.生成器(Generator)生成
- DAY 40 训练和测试的规范写法
小白菜333666
深度学习人工智能
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datas
- Day 40训练
Nina_717
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Day40训练PyTorch图像数据训练与测试的规范写法单通道图像的规范训练流程数据预处理与加载模型定义训练与测试函数封装模型训练执行彩色图像的扩展应用数据预处理调整模型结构调整关键要点总结知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测
- DAY 40 训练和测试的规范写法
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目录DAY40训练和测试的规范写法1.彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中2.展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平3.dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测试和训练代码的逻辑,这是基础,这个代码框架后续会一直沿用,后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。DAY40训练和测试的规范写法importtorchimpo
- tensorflow GPU训练loss与val loss值差距过大问题
LXJSWD
tensorflow人工智能python
问题最近在ubuntugpu上训练模型,训练十轮,结果如下epoch,loss,lr,val_loss200,nan,0.001,nan200,0.002468767808750272,0.001,44.29948425292969201,0.007177405059337616,0.001,49.16984176635742202,0.012423301115632057,0.001,49.30
- Python训练营-Day37-早停策略和模型权重的保存
1.记录训练集的损失函数可以观察是否过拟合#记录损失值并更新进度条if(epoch+1)%200==0:losses.append(loss.item())epochs.append(epoch+1)#更新进度条的描述信息pbar.set_postfix({'Loss':f'{loss.item():.4f}'})2.模型保存和加载#保存模型参数torch.save(model.state_dic
- python打卡day40
ZHPEN1
Python打卡python
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout导入包#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Da
- 初学者对训练神经网络的疑问
shuise_9527
神经网络人工智能深度学习
作为初学者,在开始跑论文当中的代码,会产生一些疑问,我希望用这篇总结一下。如果有没涉及到的,或者错误之处,希望大家可以指出来,后面我也会在学习中不断完善这部分内容。超参数1.batchsize(批量大小)每次训练输入给模型多少张图像。例如batchsize=8,那模型每次只处理8张,叫做“一个batch”如果共有10,000张训练图,那么一个epoch会包含10,000÷8=1250个batch2
- 6.13打卡
丁值心
机器学习小白从0到1人工智能深度学习python开发语言机器学习
@浙大疏锦行DAY51复习日作业:day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练,现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高对猫狗数据集进行训练Epoch50/50完成|耗时:32.76s|训练准确率:93.98%|测试准确率:87.89%importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision
- Redis 哨兵模式
伤不起bb
redis数据库缓存
目录一、Redis哨兵介绍1.概述2.实现原理3.架构4.选举领导者哨兵的过程5.故障后恢复过程6.实现原理二、实验案例环境三、搭建基础环境四、部署Redis主从五、部署哨兵节点1.部署哨兵2.修改配置文件3.编写服务脚本4.查看哨兵状态信息5.故障转移6.查看哨兵epoch一、Redis哨兵介绍1.概述Redis哨兵是分布式高可用解决方案,用于实现:主从自动故障转移(Master-SlaveFa
- Python训练day40
Mantanmu
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- Python 训练营打卡 Day 44
2401_86382089
Python打卡python
预训练模型1.预训练模型的概念我们之前在训练中发现,准确率最开始随着epoch的增加而增加。随着循环的更新,参数在不断发生更新。所以参数的初始值对训练结果有很大的影响:如果最开始的初始值比较好,后续训练轮数就会少很多很有可能陷入局部最优值,不同的初始值可能导致陷入不同的局部最优值所以很自然的想到,如果最开始能有比较好的参数,即可能导致未来训练次数少,也可能导致未来训练避免陷入局部最优解的问题。这就
- Redis哨兵模式
惊起白鸽450
redismybatis数据库
目录概述实现原理基础环境部署Redis主从部署Redis服务编写服务脚本修改配置文件主从验证部署哨兵节点部署哨兵修改配置文件编写服务脚本查看哨兵状态信息故障转移查看哨兵epoch概述在一主多从的Redis架构中,从节点可以起到数据冗余备份和读写分离的作用。如果主节点遇到故障导致无法提供服务时,可以采用手动方式将其一个从节点提升为主节点,保证Redis主从能够正常工作。主从切换通过手动完成比较耗时、
- 第四十天打卡
wswlqsss
人工智能机器学习
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- 深度学习习题3
1.训练神经网络过程中,损失函数在一些时期(Epoch)不再减小,原因可能是:1.学习率太低2.正则参数太大3.卡在了局部最小值A1and2B.2and3C.1and3D.都是2.对于分类任务,我们不是将神经网络中的随机权重初始化,而是将所有权重设为零。下列哪项正确?A.没有任何问题,神经网络模型将正常训练B.神经网络模型可以训练,但所有的神经元最终将识别同样的事情C.神经网络模型不会进行训练,因
- day40打卡
嘻嘻哈哈OK啦
Python打卡训练营内容人工智能机器学习深度学习
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- python打卡day40
(・Д・)ノ
Python打卡训练python开发语言
神经网络训练和测试的规范写法知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测试和训练代码的逻辑,这是基础,这个代码框架后续会一直沿用,后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了之前的学习中定义了一个全连接神经网络结构,训练的时候是一步一步分开写
- CUDA内存溢出问题解决方案
shangjg3
Pytorch人工智能
这个错误表明你的GPU内存不足,无法分配所需的76MB内存。GTX1660SUPER只有6GB显存,在处理大型深度学习模型时确实容易遇到内存不足的问题。以下是几种解决方案:1.减少批量大小(BatchSize)这是最直接的方法,降低每个批次处理的样本数量:
- DAY36打卡@浙大疏锦行
weixin_71046789
Python打卡训练营内容人工智能深度学习python
1.接35day作业补充总体来看,配置2和配置3在准确率和损失值上表现较好,但配置3训练速度更快;配置1在各项指标上相对较弱。可以根据实际需求(如对训练时间和准确率的侧重)来选择最终使用的超参数配置。从训练损失对比图可以看出,三条曲线分别代表三种不同超参数配置下模型训练过程中损失值(Loss)随训练轮次(Epoch)的变化情况,且三条曲线的损失值都随着Epoch的增加呈下降趋势,说明三种配置下模型
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag