- 【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
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi