与AI零距离
与AI零距离

keras 卷积网络

主要用到的卷积层有Conv1D、Conv2D；简单讲，神经网络中卷积层的作用是用来做特征提取的

Conv1D

keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', activation=None)

一维卷积对提供的数据进行单维度处理，如果卷积层放在第一层之上，还需要提供input_shape参数，例如（10,128）表示10个128维组成的向量序列。

  • filters：卷积层输出维度
  • kernel_size：卷积窗口大小
  • strides：卷积窗口移动步长
  • padding：valid表示不填充特征边界，same表示填充输入特征以使与原始输入长度相同
  • activation：卷积输出前使用激活函数对张量进行处理

Conv2D

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', activation=None)

二维卷积主要应用于图形数据处理，如果卷积层放在第一层之上，还需要提供input_shape参数，例如 input_shape=(128, 128, 3) 表示 128x128 RGB 图像。

  • filters：卷积层输出维度
  • kernel_size：包含2个整数的元组，用来指定卷积窗口的宽度和高度；也可以是一个整数，为所有空间维度指定相同值
  • strides：包含2个整数的元组，用来指定窗口宽度和高度的步长，如果是一个值为所有空间指定相同的值
  • padding：valid表示不填充特征边界，same表示填充输入特征以使与原始输入长度相同
  • activation：卷积输出前使用激活函数对张量进行处理

你可能感兴趣的:(keras 卷积网络)

  • MNIST 手写数字识别模型分析 橘子编程 Python学习指南pythonmatplotlib
    功能概述这段代码实现了一个基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别模型。主要功能包括：加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy
  • Keras中to_categorical用法 大鳄鱼小鳄鱼
    to_categorical使用fromkeras.utils.np_utilsimportto_categoricalint_labels=[1,2,9,4]labels=["1","8"]categorical_labels_1=to_categorical(int_labels)categorical_labels_2=to_categorical(labels)print(categori
  • 数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。 zzywxc787 pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
    一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
  • AI驱动的电路仿真革命：从物理模型到智能学习的范式转移
    AI驱动的电路仿真革命：从物理模型到智能学习的范式转移人工智能正颠覆传统电路仿真方法，本文将深入解析AI在电路建模、优化与故障诊断中的前沿应用，揭示智能仿真如何提升10倍效率并突破物理限制。一、AI电路仿真的数学基础1.1图神经网络建模电路拓扑电路可抽象为图结构G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)：VVV：节点（电子元件）EEE：边（连接关系）图卷积网络(GCN)更新公式：H(l+1)=σ(
  • 机器学习专栏（62）：手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略
    目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2混合精度训练四、性能优化技巧4.1分布式训练配置4.2TensorRT推理加速五、实战应用案例5.1医疗影像分类5.2工业质检系统六、模型可视化分析6.1特征热力图6.2参数量分析七、常见问题解决方
  • 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型 程序员Gloria Python超入门TensorFlowpython
    深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
  • 时尚搭配助手，深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统 忆愿 高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
    文章目录引言：当算法遇见时尚第一章数据工程：时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计：从分类到推荐2.1基础CNN模型（图像分类）2.2多任务学习模型（属性联合预测）第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索：时尚AI
  • 用Keras构建爱情模型：破解情侣间的情感密码 忆愿 高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
    文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实：模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
  • lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题 weixin_39856269 lstm输入数据维度
    补充：return_sequence,return_state都是针对一个时间切片(步长)内的h和c状态，而stateful是针对不同的batch之间的。多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候，遇到了一些不明白的地方。有些搞懂了，有些还没有搞懂。现在记下来，因为很快就会忘记!-_
  • 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
  • 英伟达终为 CUDA 添加原生 Python 支持，他有什么目的？ 朱卫军 AI python开发语言
    CUDA原来只支持C/C++/Fortran，在2025的CES上宣布支持原生Python其实是不得已而为之，一方面现在Python的AI开发者数量过于庞大，达到数千万级别，而CUDA仅几百万，CUDA想扩大自己的用户圈子，只能拉Python入伙。另一方面，Python生态的计算库实在太强大，比如numpy，几乎垄断了数组计算，还有像scipy、keras等，已经成为机器学习的主流工具，CUDA必
  • Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等 WangYan2022 机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
    融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
  • TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南 AI天才研究院 AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
    TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
  • 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
    1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
  • python2.7.13安装keras记录 呜哇哈哈嗝～ Python基础kerastensorflowpython
    keras给出的版本大多对应的是python3.x版本，但有时一些项目需要用到python2.x的环境，版本找起来很麻烦。故喇宝准备写此篇来记录以及总结一下自己的安装过程（也为了防止下次自己又要重新装的时候各种百度不到）！python版本2.7.13condacreate--namepython27python=2.7.13在anaconda中使用命令新建一个名为python27的虚拟环境，新环境
  • PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别
    PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别大家好！欢迎来到我的深度学习博客！对于每个踏入计算机视觉领域的人来说，MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单，能够让我们快速上手；也足够完整，可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐，今天，我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch，
  • Keras环境复现代码（三） yanyiche_ keras深度学习人工智能
    DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的：学习和实现深度Q学习（DQN），这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法，用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理：1、深度Q学习（DeepQ-Network）将卷积神经网络与Q学习结合，解决高维视觉输入的强化学习问题：2、经验回放：将状态转换存储到缓冲区，打破数据相关性，稳定训练。3、目标网络：定期更新目标Q值计算网络，减少训练中的目
  • Keras环境复现代码（二） yanyiche_ Keras机器学习人工智能
    PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的：学习和实现PPO算法，这是一种改进的策略梯度方法，通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。清楚实验原理：PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它旨在解决传统策略梯度方法（如REINFORCE算法）在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。PPO算法通过引入一种新的策略更新机制，限制每次更新的幅度，从而提高训练的稳定性和效率。PPO算法
  • 深刻解析如何解决在pycharm中导入tensorflow的子模块keras时的报错（导入语法正确） lovingf pycharmpythontensorflowkeras
    只是导入时报错，但代码仍可以运行1.导入方式正确，但pycharm将其标红2.通过查看tensorflow的官方文件，猜测可能是python版本不适配python需为python3.6-3.9，而我的为python3.113.配置python3.9的环境（详情可看我的另一篇文章），但依然报错4.经过仔细分析，觉得可能是pycharm与tensorflow的适配问题，pycharm无法寻找到tens
  • 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
  • 从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类 Chef_Chen 学习计算机视觉分类
    从宏观来看，卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成，就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成，其中线性分类器是一个很重要的组件，在很多卷积网络中都有用到，所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助。线性分类器是参数模型中最简单，最基础的例子，下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先，我们输入一张图片到模型中，输入后我们就会得到f(x,W)，x指的是
  • python打卡训练营Day41 珂宝_ python打卡训练营python
    importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#加载和预处理数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape(-1,28,28,1).astype("float32")
  • LSTM价格预测模型：基于技术指标与市场情绪数据 pk_xz123456 仿真模型算法深度学习lstm人工智能rnn深度学习开发语言目标检测神经网络
    LSTM价格预测模型：基于技术指标与市场情绪数据一、模型架构设计importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfrom
  • DCRNN模型复现报告 神经网络15044 仿真模型python算法算法网络目标检测开发语言python
    DCRNN模型复现报告1.项目概述本报告将完整复现GitHub仓库https://github.com/liyaguang/DCRNN中的DiffusionConvolutionalRecurrentNeuralNetwork(DCRNN)模型。DCRNN是一种用于交通预测的深度学习模型，结合了图卷积网络和循环神经网络，能够有效处理交通网络中的时空依赖关系。1.1DCRNN模型特点扩散卷积层：将空
  • 【深度学习-Day 21】框架入门：神经网络模型构建核心指南 (Keras & PyTorch) 吴师兄大模型 深度学习入门到精通深度学习神经网络keras人工智能pythonpytorchLLM
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • Python实现简单的深度学习实践 master_chenchengg pythonpythonPythonpython开发IT
    Python实现简单的深度学习实践Python：通往深度学习世界的钥匙动手搭建你的第一个神经网络模型从零开始，用Python解析MNIST手写数字识别超越基础：使用Keras快速构建卷积神经网络实战演练：训练一个简单的图像分类器Python：通往深度学习世界的钥匙在当今这个数据驱动的时代，Python无疑成为了打开深度学习大门的金钥匙。它不仅语法简洁、易于上手，而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源
  • 初识 Tensorflow.js【Plan - June - Week 3】 kuiini Plan人工智能tensorflow人工智能
    一、TensorFlow.jsTensorFlow.js是TensorFlow的JavaScript实现，支持在浏览器或Node.js环境中训练和部署机器学习模型。1、TensorFlow.js能做什么？在浏览器中训练机器学习模型加载并使用已有的模型（TensorFlowSavedModel、Keras模型、TensorFlowHub等）在Node.js环境中训练和部署模型将模型从PythonTe
  • Keras深度学习框架第十四讲：使用TensorFlow进行多GPU分布式训练 MUKAMO AIPython应用Keras框架深度学习kerastensorflow
    使用TensorFlow进行多GPU分布式训练1、绪论1.1使用TensorFlow进行多GPU分布式训练概念TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，它支持多GPU分布式训练，允许开发者利用多个GPU并行处理数据和模型参数，从而加速训练过程。多GPU分布式训练在深度学习领域尤其重要，因为它可以极大地提高模型的训练速度和效率。在使用TensorFlow进行多GPU分布式训练时，通常需要遵循
  • 重新编译一个不支持 AVX、AVX2的 TensorFlow 1.15的python3.7的安装包 babytiger tensorflow人工智能python
    事情是这样的，以前写过一个图像识别程序，是在python3.7centos7上实现的，是要求cpu支持avx指令的，但是最近在一台电脑上部署时发现这台电脑不支持avx的，参才之前的文章在不支持avx指令集的cpu上部署tensorflow及keras._6133指令集-CSDN博客但是安装包没有linux下的python版本，得自己编译生成了。这里面问题也不小。我的系统是ubuntu2404，下载
  • AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践_副本 AI大模型应用实战 C人工智能深度学习ai
    AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践关键词：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要：本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。我们将从“人工智能-机器学习-深度学习”的关系讲起，用“教机器人认猫”的故事串联核心概念，结合生活比喻（如“多层蛋糕”解释神经网络）、数学公式（如梯度下降的“下山游戏”）和Python实战代码（用Keras实现手写数字识别），
  • Spring4.1新特性——综述 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Schema与数据类型优化 annan211 数据结构mysql
    目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。 在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出 很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。 选择优化的数据类型 1 更小的通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
  • 第一节 HTML概要学习 chenke htmlWebcss
    第一节 HTML概要学习 1. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。 打开记事本 输入一下内
  • MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
    继续补充中---------------------- 1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->      Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键 选中 Text
  • 近一个月的面试总结 cugfy 面试
    本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275 前言       打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。 
  • HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
         通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
  • 10步教你上传githib数据 张亚雄 git
    官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。 操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录 （继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”） （查看文件
  • MongoDB常用操作命令大全 adminjun mongodb操作命令
    成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令 如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。 一
  • bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
    下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）  如：   String ip =args[0];          String user=args[1];       &nbs
  • Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java主动引用对类的引用被动引用类初始化
      在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
  • 导出数据库 提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
    在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库：   mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。 注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
  • Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript&&||
            准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
  • [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，先来看个简单的示例代码：   package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
  • 【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配 bit1129 scala
    package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
  • 运维的一些面试题 yuxianhua linux
    1、Linux挂载Winodws共享文件夹   mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win    
  • Java lang包-Boolean BrokenDreams boolean
             Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。 public final class Boolean implements java.io.Serializable,
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; /** * GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
  • matlab下GPU编程笔记 cherishLC matlab
    不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
  • SVN安装过程 crabdave SVN
    SVN安装过程   subversion-1.6.12   ./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
  • sql　行列转换 daizj sql行列转换行转列列转行
    行转列的思想是通过case when 来实现 列转行的思想是通过union all 来实现 下面具体例子： 假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三 语文　　74 张三 数学　　83 张三 物理　　93 李四 语文　　74 李四 数学　　84 李四 物理　　94 */ /* 想变成 姓名   &
  • MySQL--主从配置 dcj3sjt126com mysql
    linux下的mysql主从配置： 说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容） mysql1  : 192.168.100.1    //master mysq
  • 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改 dcj3sjt126com Model
    rules: array('新字段','safe','on'=>'search') 1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话，要加一下， 2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话 3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本 1、2、3适当的最少要加一条，新字段才会被
  • sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
    sublime text3中文乱码解决 原因：缺少转换为UTF-8的插件 目的：安装ConvertToUTF8插件包 第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码： import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
  • 概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM geeksun PHP
    CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
  • Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决 hongtoushizi git
    Git push 报错 "error: failed to push some refs to " . 此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。 由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。 解决方案： 1： git pull    2：
  • 第四章 Lua模块开发 jinnianshilongnian nginxlua
    在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
  • java.lang.reflect.Proxy liyonghui160com
      1.简介   Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法 （1）动态代理类的属性 代理类是公共的、最终的，而不是抽象的 未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留 代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy 代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
  • Java中getResourceAsStream的用法 pda158 java
    1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。 　　2. Class.getClassLoader.get
  • spring 包官方下载地址（非maven） sinnk spring
    SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:   http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/   s
  • Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包 vipbooks oraclesql编程
        哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！      这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！     编程时使用的工具是PLSQL
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他