利用BP神经网络来预测不同工况下的轮胎侧向力，从carsim中获得数据，利用BP神经网络训练得到轮胎侧向力估计模型

机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通 a小胡哦机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？ AI算力网络与通信 AI人工智能与大数据技术 AI算力网络与通信原理 AI人工智能大数据架构架构 ai
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？关键词：神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要：本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起，用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾，再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制（内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱），并对应解析神经形态计算的三大突破
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略）九章云极AladdinEdu 空间计算神经网络人工智能 gpu算力算法 java 开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类（例如，诊断肺炎）
1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部，图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起，如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰（痰液可能呈脓性）、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变，即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能，呈现为高密度影。胸腔积
视觉Transformer还有哪些点可以研究？怎么应用？计算机视觉工坊 3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥？今天笔者为大家推荐一篇最新的综述，详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向，还会定期更新Github，研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景，它能够聚焦于图像的关键区域，同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发，注意机制已经被引入到计算机视觉（CV）中，以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
Python_day54Inception网络及其思考且慢.589 Python_60 python 开发语言
一、inception网络介绍今天我们介绍inception，也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接，可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的，那为什么我今天才说呢？因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络，也被称为GoogLeNet，是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫 pandas
目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘 python 目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程机＿长 YOLO极致优化实战 YOLO 深度学习算法
YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何在YOLOv5中替换激活函数、构建模型变体，并结合本项目实际文件和命令，突出实用性和可操作性。内容涵盖激活函数原理、替换方法、配置文件讲解、训练实操、源码解读、实验对比与常见问题排查。完整代码见文末1.激活函数原理简介激活函数是深度神经网络中非线性建模的关键组件。常见激活函数包括：ReLU：简单
基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测智能算法研学社（Jack旭） #混合核极限学习机HKELM 智能优化算法应用算法回归
基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于白鲸算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机（KELM）是一种单隐含层前馈神经网络，通过引入核函数改善极限学习机（ELM）性能，其输出可表示为：f(x)=h(x)HU(ZC+HHU)−1U=[
基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测智能算法研学社（Jack旭） #混合核极限学习机HKELM 智能优化算法应用算法回归数据挖掘
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基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
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MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码） nantangyuxi MATLAB 含模型描述及示例代码神经网络 matlab cnn 支持向量机人工智能大数据深度学习
目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率...3
神经网络和机器学习的一些基本概念荼渔机器学习神经网络
记录一些基本概念，不涉及公式推导，因为数学不好，记了也没啥用，但是知道一些基本术语以及其中的关系，对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细，但是当你有了这个概念，你就知道往这个方向去获取更详细的信息，不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程，b也称为权重。虽然没有那么简单，但是训练完成的模型本质上就是一组权重值，如[b1,
多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测天天Matlab代码科研顾问预测模型神经网络 matlab lstm
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利
GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用，而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性，一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
14、基于无人机与CNN技术的森林研究：原木识别与冠层空隙分析 Sunny 计算科学前沿：ICCSA 2021精选无人机 CNN 原木识别
基于无人机与CNN技术的森林研究：原木识别与冠层空隙分析基于CNN的原木识别研究近年来，基于单根原木追踪圆木的方法备受关注。此前的研究提出了一种基于原木端面图像的物理自由方法，借鉴了指纹和虹膜识别的技术，在使用真实分割数据时取得了不错的效果。但在实际应用中，需要一个完全自动化的系统。为了填补这一空白，研究采用了基于卷积神经网络（CNN）的分割方法与原木识别方法相结合的方式，并与传统原木识别方法在自
讨论神经网络中的卷积与数学中的卷积有何不同陶大明
1.当提到神经网络中的卷积时，我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。（因为单个核只能特区一种类型的特征，我们usually希望可以在多个位置提取多个特征）2.输入也不仅仅是实值的网格，而是由一系列观测数据的向量构成的网格。我们有的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销（相应的代价是提取特征没有先前那么好了）我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downsampling).如果只是在输
AI人工智能加持，人脸识别精准度飙升 AI大模型应用工坊人工智能 ai
AI人工智能加持，人脸识别精准度飙升：从模糊到清晰的技术革命关键词人脸识别、深度学习、神经网络、精准度优化、计算机视觉、特征提取、面部识别算法摘要想象一下，在一个拥挤的火车站，系统能在瞬间从数千人中准确识别出需要关注的个体；或者你的手机仅通过一瞥就能认出你，甚至在你戴着口罩时也能做到。这不是科幻电影的场景，而是当下AI驱动的人脸识别技术的真实能力。本文将深入探讨人工智能如何彻底改变人脸识别领域，从
【无人机】基于强化学习的多无人机移动边缘计算与路径规划研究Matlab代码 Matlab科研工作室无人机边缘计算 matlab
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理
双塔模型（Two-Tower Model）推荐系统实践
双塔模型双塔模型（Two-TowerModel）是一种常用的推荐系统或搜索排序模型架构，由两个独立的神经网络（即“双塔”）组成，分别处理用户和物品的特征，最后通过相似度计算（如点积、余弦相似度）得到匹配分数。Rust因其高性能和安全性，适合实现此类模型。双塔模型的定义双塔模型（Dual-TowerModel）是一种深度学习架构，由两个独立的神经网络塔（Tower）组成，分别处理不同的输入数据，最后
零基础-动手学深度学习-6.5 汇聚层（pooling）池化层
通常当我们处理图像时，我们希望逐渐降低隐藏表示的空间分辨率、聚集信息，这样随着我们在神经网络中层叠的上升，每个神经元对其敏感的感受野（输入）就越大。WHY？因为我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含一只猫呢？”），所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感！此外，当检测较底层的特征时（例如6.2节中所讨论的边缘），我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。例
零基础-动手学深度学习-6.6 卷积神经网络（LeNet）生医转码，四海为家深度学习 cnn 人工智能
通过之前几节，我们学习了构建一个完整卷积神经网络的所需组件。回想一下现在我们已经掌握了卷积层的处理方法，我们可以在图像中保留空间结构。同时，用卷积层代替全连接层的另一个好处是：模型更简洁、所需的参数更少。本节将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一，于80年代发明的为了识别手写数字，LeCun发表了第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究！6.6.1.LeNet我这里改了一下28-32
人工智能自然语言处理：Transformer 模型详解大力出奇迹985 人工智能自然语言处理 transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中，早期的传统模型，如循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM），曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素，来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点，在处理长序列时，会面临梯度消失或梯度爆炸的问题，就像一个长途跋涉的旅人，随着路程的增加，逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
【创新无忧】蚁狮算法ALO优化广义神经网络GRNN数据回归预测【含Matlab源码 10433期】 Matlab武动乾坤 matlab
Matlab武动乾坤博客之家博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；座右铭：行百里者，半于九十。代码获取方式：CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab智能算法优化神经网络分类预测仿真内容点击①付费专栏智能算法优化神经网络分类预测⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤，更多资源等你来！！⛄一、智能优化算法优化广义神经网络GRNN数据回归预测1智能优化算法优化广义回归神经网
矩阵求逆（JAVA）利用伴随矩阵 qiuwanchi 利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(利用伴随矩阵) * @author 邱万迟
单例（Singleton）模式 aoyouzi 单例模式 Singleton
3.1 概述如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时，我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到，例如缓存池，数据库连接池，线程池，一些应用服务实例等。在多线程环境中，为了保证实例的唯一性其实并不简单，这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
[开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发 comsci 开源
现在国内有大量的信息技术产品，都是通过盗版，免费下载，开源，附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣，也促进了电子商务和互联网产业的快速发展，但是实际上，我们应该清醒的看到，这些产业的核心力量是被国外的
页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容 Array_06 UI XHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里 targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置 ===================== 例如： <frame src=&
Struts2实现单个/多个文件上传和下载 oloz 文件上传 struts
struts2单文件上传：步骤01:jsp页面  　　<form action="fileUplo
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jsp上传文件香水浓 jsp fileupload
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我的架构经验系列文章 - 前端架构 agevs JavaScript Web 框架 UI jQuer
框架层面：近几年前端发展很快，前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了，js也不再是十年前的玩具了，以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight，现在可以使用js来完成大部分的功能，因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码，越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源，而前端做所有UI的事情。MVCMV
android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递 aijuans android
我的android app中需要发送webservice ，于是我使用了 ksop2 进行发送，在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下 [html] view plain copy <Envelope xmlns="http://schemas.
使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理 baalwolf spring
统一日志和异常管理配置好后，SSH项目中，代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影！统一日志异常实现类： [java] view plain copy package com.pilelot.web.util; impor
Android SDK 国内镜像 BigBird2012 android sdk
一、镜像地址： 1、东软信息学院的 Android SDK 镜像，比配置代理下载快多了。配置地址， http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android 2、北京化工大学的： IPV4:ubuntu.buct.edu.cn IPV4:ubuntu.buct.cn IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
HTML无害化和Sanitize模块 bijian1013 JavaScript AngularJS Linky Sanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe AngularJS非常注重安全方面的问题，它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML，然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。考虑这样一个例子，假设我们有一个变量存
[Maven学习笔记二]Maven命令 bit1129 maven
mvn compile compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中，不会对src/test/java中的测试类进行编译 MVN编译使用 maven-resources-plugin:2.6:resources maven-compiler-plugin:2.5.1:compile &nbs
【Java命令二】jhat bit1129 Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件，，可以将堆中的对象以html的形式显示出来，包括对象的数量，大小等等，并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务，jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写 1. 用法： [hadoop@hadoop bin]$ jhat -help Usage: jhat [-stack <bool&g
JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap，打开文件 profile.xml找到： Xml代码<bean name="AttachmentStore" class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
写给初学者的6条网页设计安全配色指南 brotherlamp UI ui自学 ui视频 ui教程 ui资料
网页设计中最基本的原则之一是，不管你花多长时间创造一个华丽的设计，其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托我仍然清楚地记得我最早的一次美术课，那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子，我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋，并且我想，既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩，那所有颜色
有一个数组，每次从中间随机取一个，然后放回去，当所有的元素都被取过，返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。 bylijinnan java 算法面试
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struts2获得request、session、application方式 chiangfai application
1、与Servlet API解耦的访问方式。 a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装，构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象，使用ActionContext类。 -----> package pro.action; import java.util.Map; imp
改变python的默认语言设置 chenchao051 python
import sys sys.getdefaultencoding() 可以测试出默认语言，要改变的话，需要在python lib的site-packages文件夹下新建： sitecustomize.py，这个文件比较特殊，会在python启动时来加载，所以就可以在里面写上： import sys sys.setdefaultencoding('utf-8') &n
mysql导入数据load data infile用法 daizj mysql 导入数据
我们常常导入数据！mysql有一个高效导入方法，那就是load data infile 下面来看案例说明基本语法： load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore] into table tbl_name [fields [terminated by't'] [OPTI
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跟导出相对应的，同一个数据表，也是将phpexcel类放在class目录下，将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中 <?php error_reporting(E_ALL); set_time_limit(0); ?> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type"
22岁到72岁的男人对女人的要求 dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是：一，美丽，二，性感，三，有份具品味的职业，四，极有耐性，善解人意，五，该聪明的时候聪明，六，作小鸟依人状时尽量自然，七，怎样穿都好看，八，懂得适当地撒娇，九，虽作惊喜反应，但看起来自然，十，上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求，略作修定，是：一，入得厨房，进得睡房，二，不必服侍皇太后，三，不介意浪漫蜡烛配盒饭，四，听多过说，五，不再傻笑，六，懂得独
Spring和HIbernate对DDM设计的支持 e200702084 DAO 设计模式 spring Hibernate 领域模型
A：数据访问对象 DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面，资源库是一个独立的抽象，它与DAO进行交互，并提供到领域模型的“业务接口”。资源库使用领域的通用语言，处理所有必要的DAO，并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
NoSql 数据库的特性比较 geeksun NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。 1. 数据模型作为Key-value型数据库，Redis也提供了键（Key）和值（Value）的映射关系。除了常规的数值或字符串，Redis的键值还可以是以下形式之一： Lists （列表） Sets
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spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用 jishiweili spring thymeleaf
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数据源架构模式之活动记录 home198979 PHP 架构活动记录数据映射
hello!架构一、概念活动记录（Active Record）：一个对象，它包装数据库表或视图中某一行，封装数据库访问，并在这些数据上增加了领域逻辑。对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法，把数据访问逻辑置于领域对象中。二、实现简单活动记录活动记录在php许多框架中都有应用，如cakephp。 <?php /** * 行数据入口类 *
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作为一名 Linux SA，日常运维中很多地方都会用到脚本，而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定，当然后者比较操作起来相对繁琐，而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为：修改ip和主机名等相关信息，可以根据实际需求修改，举一反三！ #!/bin/sh #auto Change ip netmask ga
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最近在开发过程中，经常出现MyEclipse内存溢出等错误，需要重启的情况，好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发，其实没有必要使用重量级的MyEclipse，使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。 &n
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