denoising autoencoder

神经网络的挑战和关键技术：

1.神经网络结构决定（层，神经元，连接）
   加入特定领域的知识（CNN 图片处理）
2.模型复杂度高
   大的数据量；
   regularization:  dropout；denoising
3.最优化困难
   好的初始化以避免局部最优：pre-training
4.计算复杂度高
    好的硬件方案：mini-batch with GPU
pre-training（对神经网络连接的初始权重进行训练）
好的权重的一个标准-能保留原先的信息
denoising autoencoder
AutoEncoder：
用途：1.informative representation-保留原先数据的信息
    2.typical representation-保留大部分数据的信息
       density estimation：如果x位于稠密区域，|g(x)-x|小
       outlier detection：异常値位于不稠密区，|g(x)-x|大
    3.在pre-training中训练初始权重
 
进阶：denoising autoencoder（在输入中加入人工noise，使robust）
denoising autoencoder
 





你可能感兴趣的:(encode)

  • 自定义参数解析器HandlerMethodArgumentResolver，重新定义@ResponseBody的请求方式 chanyi
    1、解决的问题加了@ResponseBody注解的方法，请求的方式是post的json格式，但如果我们也要通过post的application/x-www-form-urlencoded格式访问此接口。在不改变此接口的情况下。通过修改参数解析器HandlerMethodArgumentResovler来兼容两种请求方法。2、思路根据不同的content-type使用不同参数解析处理器。Conten
  • LeetCode - 字符串解码（栈数据结构/递归法）/ 接雨水（重复遍历/双指针法） 葵续浅笑 算法leetcode
    欢迎光临小站：致橡树字符串解码给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。编码规则为:k[encoded_string]，表示其中方括号内部的encoded_string正好重复k次。注意k保证为正整数。你可以认为输入字符串总是有效的；输入字符串中没有额外的空格，且输入的方括号总是符合格式要求的。此外，你可以认为原始数据不包含数字，所有的数字只表示重复的次数k，例如不会出现像3a或2[4]的输
  • LeetCode #535 Encode and Decode TinyURL TinyURL 的加密与解密 air_melt
    535EncodeandDecodeTinyURLTinyURL的加密与解密Description:Note:ThisisacompanionproblemtotheSystemDesignproblem:DesignTinyURL.TinyURLisaURLshorteningservicewhereyouenteraURLsuchashttps://leetcode.com/problems/
  • Qwen3 Coder——最强开源编程模型
    核心要点(TL;DR)Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是目前最强大的开源Agentic编码大模型，支持超长上下文和高效多轮交互，适用于复杂代码和自动化任务。新一代模型在代码生成、工具调用和多任务代理方面表现优异，提供命令行工具QwenCode，便于开发者集成到日常工作流。社区反馈积极，但模型体积庞大，对硬件有较高要求，适合有算力资源的专业用户，普通用户可关注未来小体积版
  • 外汇兑换的python代码_基于Python的实时汇率接口调用代码实例 weixin_39761481 外汇兑换的python代码
    #!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importjson,urllibfromurllibimporturlencode#----------------------------------#汇率调用示例代码－聚合数据#在线接口文档：http://www.juhe.cn/docs/80#----------------------------------defm
  • perl json encode_json decode_json scan724 perlWeixinClient
    Perl的decode_json()函数用于在Perl中解码JSON。这个函数返回从JSON解码到适当Perl类型的值useJSONqw/encode_jsondecode_json/;my$data=[{'name'=>'Ken','age'=>19},{'name'=>'xy','age'=>25}];my$json_out=encode_json($data);print$json_out;
  • Pytorch实现细节解析：Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解 lazycatlove pytorchtransformer人工智能
    文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
  • Transformer模型Decoder原理精讲及其PyTorch逐行实现 老鱼说AI transformerpytorch深度学习人工智能学习python
    原理：Decoder的核心是一个自回归(Auto-regressive)的生成器。它的任务是在给定源序列的编码表示(encoder_outputs)和已生成的目标序列部分(y_1,...,y_{t-1})的条件下，预测出下一个词y_t的概率分布。一个标准的DecoderLayer包含三个核心子层：1.带掩码的多头自注意力(MaskedMulti-HeadSelf-Attention):用于处理已生
  • 【音视频学习】三、FFmpeg音频编码过程详解 知无涯啊 音视频学习ffmpeg
    文章目录前言1、FFmpeg编解码器的编码流程概述2、FFmpeg编码函数详解2.1constAVCodec*codec=avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_MP2)2.2AVCodecContext*c=avcodec_alloc_context3(codec);2.3给编码器上下文设置参数2.4avcodec_open2(c,codec,NULL)2.5pkt=a
  • 模型系列（篇一）-Bert 小新学习屋 大模型知识点bert人工智能深度学习自然语言处理大模型
    简介Devlin在2018年提出BERT（BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformer），是自编码的语言建模方法。模型详细介绍结构BERT由12层Transformer组成输入BERT的输入形式：[CLS]文本1[SEP]文本2[SEP]。采用这种形式的原因：MLM对于输入形式没有要求，但是NSP要求模型的输入是两段文本，因为在预训练阶段输入形
  • 基于Python根据两个字符串给出相似度/近似度_Python实现字符串语义相似度算法（附上多种实现算法） 袁袁袁袁满 Python实用技巧大全python算法开发语言相似度自然语言处理相似度算法sklearn
    以下是几种基于语义的字符串相似度计算方法，每种方法都会返回0.0到1.0之间的相似度分数（保留一位小数）。文章目录方法1：计算Levenshtein距离(基于字符的相似度)方法2：使用Sentence-BERT预训练模型方法3：使用spaCy进行语义相似度比较方法4：使用spaCy和词向量方法5：使用UniversalSentenceEncoder(USE)方法6：使用BERT-as-Servic
  • 关于使用FFmpeg进行视频拼接
    关于使用FFmpeg进行视频拼接方案使用concatdemuxer使用concat协议更多支持其他方案使用concat滤镜失败其他工具MP4BoxMKVMergeMEncoder额外知识管道h264_mp4toannexb&aac_adtstoasc参考资料修改历史方案http://trac.ffmpeg.org/wiki/Concatenate使用concatdemuxerFFmpeg读取不同格
  • php中的hmac,JavaScript通过CryptoJS等效实现php中hash_hmac函数加密raw_output配置 好想不取名 php中的hmac
    在一个项目中，客户需要从前端签名，加密插件使用的cryptoJS，使用与后端一样的签名流程(HmacSHA1后Base64.encode)发现并不能通过签名认证，签名校验方后端php代码中使用hash_hmac函数，先来看一下则会个函数的官网说明：说明hash_hmac(string$algo,string$data,string$key[,bool$raw_output=FALSE]):stri
  • 分类模型（BERT）训练全流程 巴伦是只猫 人工智能分类bert数据挖掘
    使用BERT实现分类模型的完整训练流程BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种强大的预训练语言模型，在各种NLP任务中表现出色。下面我将详细梳理使用BERT实现文本分类模型的完整训练过程。1.准备工作1.1环境配置pipinstalltransformerstorchtensorflowpandassklearn1.2
  • 华为OD面试手撕真题 - 字符串解码 (C++ & Python & JAVA & JS & GO) 无限码力 华为OD面试手撕代码真题合集华为od面试手撕真题华为OD面试手撕真题
    题目描述给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。编码规则为:k[encoded_string]，表示其中方括号内部的encoded_string正好重复k次。注意k保证为正整数。你可以认为输入字符串总是有效的；输入字符串中没有额外的空格，且输入的方括号总是符合格式要求的。此外，你可以认为原始数据不包含数字，所有的数字只表示重复的次数k，例如不会出现像3a或2[4]的输入。示例1输入：s="
  • 自编码器表征学习：重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析 码字的字节 机器学习自编码器重构误差隐空间
    自编码器基础与工作原理自编码器（Autoencoder）作为深度学习领域的重要无监督学习模型，其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构，本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统，却在实现这一看似简单目标的过程中，意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
  • URL GET +号后台接收成空格 墨着染霜华 javavue
    问题：参数spdm=whbs+001其中包含URL特殊符号如果用GET请求方式不做任何不处理那么浏览器自动将+转为%20请求链接为details?spdm=whbs%20001&limitKcysType=1后台接收到的参数为whbs001，自动将+号转成空格了。尝试解决（失败）：前端URLENCODE然后后台解密params:{spdm:encodeURIComponent(this.spdm)
  • 论文阅读：LLaVA1.5：Improved Baselines with Visual Instruction Tuning 微风❤水墨 LLM&AIGC&VLPLLM
    论文：https://arxiv.org/abs/2310.03744代码：https://github.com/haotian-liu/LLaVA#train微调：https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/main/docs/Finetune_Custom_Data.md模型论文时间VisionEncoderVLAdapterProjectionLaye
  • 在ComfyUI中CLIP Text Encode (Prompt)和CLIPTextEncodeFlux的区别 虎冯河 AIGCComfyUI
    CLIPTextEncode(Prompt)CLIPTextEncodeFlux在ComfyUI中对token支持长度是否相同的详细技术对比：1、CLIPTextEncode(Prompt)通常来自：ComfyUI官方自带CLIPTextEncode节点。特点：✅使用OpenAICLIP模型（ViT-L/14等）✅默认最大支持77tokens(固定超参数)✅超过77tokens时：部分实现直接截断
  • 【大语言模型基础】GPT（Generative Pre-training ）生成式无监督预训练模型原理
    前言ELMo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的，不一定符合我们特定的任务，是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型，不是固定的，通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer：当然也没了encoder与de
  • 在二分类任务中如何处理包含中文的类别特征 Dush32 分类数据挖掘人工智能机器学习数据分析
    在机器学习中，处理类别特征（CategoricalFeatures）是常见的任务，特别是在中文数据中，很多类别特征如省份、城市等都是字符串类型。如何将这些类别变量转换为模型可以理解的数值格式，是每个数据科学家都必须面对的挑战。在这篇文章中，我们将探讨两种常见的类别特征编码方法：astype('category')和LabelEncoder，并比较它们在二分类任务中的效果。我们以“省份”这一类别特征
  • python ffmpeg pipe,管道的ffmpeg的输入和输出在python 呼呼啦啦就瘸了 pythonffmpegpipe
    I'musingffmpegtocreateavideo,fromalistofbase64encodedimagesthatIpipeintoffmpeg.Outputtingtoafile(usingtheattachedcodebelow)worksperfectly,butwhatIwouldliketoachieveistogettheoutputtoaPythonvariableins
  • Django学习笔记：（五）模板过滤器 码农葫芦侠 Djangodjango学习笔记
    模板过滤器1简介2语法3常见过滤器3.1add3.2addslashes3.3center3.4cut3.6date3.6default3.7default_if_none3.8dictsort3.9dictsortreversed3.10lower3.11filesizeformat3.12upper3.13first3.14last3.15floatformat3.16iriencode3.1
  • Datawhale组队学习打卡-Fun-transformer-Task3Encoder 宇宙第一小甜欣 学习transformer深度学习
    今天的内容主要是Encoder部分的具体流程，多头注意力和交叉注意力，还是会有比较多的公式来厘清每部分的输入和输出以及对应的方法。Encoder如第一篇所说，Encoder是Transformer的第一部分，其主要任务是将输入序列（如文本、词语或字符）编码为一个上下文丰富的表示，Encoder的输出是Decoder的输入的一部分（用作Attention机制中的和）。1.Encoder的整体结构堆叠
  • Postman/Apipost中使用Post URL编码发送含换行符参数的问题分析 悟道|养家 postman测试工具
    Postman/Apipost中使用PostURL编码发送含换行符参数的问题分析在使用Postman或Apipost等API测试工具进行POST请求时，当参数中包含换行符(\n或\r)通过UI界面复制参数时会遇到参数发送失效的问题。问题原因分析URL编码规范限制：x-www-form-urlencoded格式要求所有特殊字符(包括换行符)都必须进行百分号编码(URL编码)换行符(\n)在URL编码
  • 【RK3568 嵌入式linux QT开发笔记】 二维码开源库 libqrencode 交叉静态编译和使用
    本文参考文章：https://blog.csdn.net/qq_41630102/article/details/108306720参考文章有些地方描述的有疏漏，导致笔者学习过程中，编译的.a文件无法在RK3568平台运行，故写本文做了修正，以下仅是自我学习的笔记，没有写的很详细。一：下载软件包https://download.csdn.net/download/qq_41630102/12781
  • 【vLLM 学习】Encoder Decoder Multimodal HyperAI超神经 vLLMvLLMKV缓存大语言模型推理加速内存管理开源项目在线教程
    vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/*在线运行vLLM入门教程：零基础分步指南源码examples/offline_inference/encoder_decoder_multimodal.py#SPDX-License-Identifier:Apach
  • Python 日期格式转json.dumps的解决方法 douyaoxin pythonjson开发语言
    classDateEncoder(json.JSONEncoder):defdefault(self,obj):ifisinstance(obj,datetime.datetime):returnobj.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')elifisinstance(obj,datetime.date):returnobj.strftime("%Y-%m-%d")json.d
  • 【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录ai人工智能AI编程python
    引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
  • Python淘宝拍立淘按图搜索API接口，json数据示例参考 ID_18007905473 pythonAPI数据库json大数据python
    淘宝拍立淘按图搜索API接口示例淘宝的拍立淘(图片搜索)功能通常是通过淘宝开放平台提供的API实现的。以下是一个模拟的JSON数据示例和接口调用参考：模拟API请求示例importrequestsimportbase64#示例图片路径image_path="example.jpg"#读取图片并编码为base64withopen(image_path,"rb")asimage_file:encode
  • java封装继承多态等 麦田的设计者 javaeclipsejvmcencapsulatopn
           最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了，现在只能想到什么写什么了，希望能起到一个回忆巩固的作用。     1、final关键字       译为：最终的        &
  • F5与集群的区别 bijian1013 weblogic集群F5
            http请求配置不是通过集群，而是F5；集群是weblogic容器的，如果是ejb接口是通过集群。         F5同集群的差别，主要还是会话复制的问题，F5一把是分发http请求用的，因为http都是无状态的服务，无需关注会话问题，类似
  • LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer Cwind java题解MathLeetCodeAlgorithm
    原题链接：#7 Reverse Integer   要求： 按位反转输入的数字 例1： 输入 x = 123, 返回 321 例2： 输入 x = -123, 返回 -321   难度：简单   分析： 对于一般情况，首先保存输入数字的符号，然后每次取输入的末位（x%10）作为输出的高位（result = result*10 + x%10）即可。但
  • BufferedOutputStream 周凡杨
         首先说一下这个大批量，是指有上千万的数据量。      例子：      有一张短信历史表，其数据有上千万条数据，要进行数据备份到文本文件，就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中！      select t.msisd
  • linux下模拟按键输入和鼠标 被触发 linux
    查看/dev/input/eventX是什么类型的事件， cat /proc/bus/input/devices 设备有着自己特殊的按键键码，我需要将一些标准的按键，比如0－9，X－Z等模拟成标准按键，比如KEY_0,KEY-Z等，所以需要用到按键 模拟，具体方法就是操作/dev/input/event1文件，向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。 linux/in
  • ContentProvider初体验 肆无忌惮_ ContentProvider
    ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity，Service，BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。 在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面，这里面的文件默认都是私有的，别的程序无法访问。 如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录，那么就需要使用内容提供者COnte
  • 关于Spring MVC项目（maven）中通过fileupload上传文件 843977358 mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
    Spring MVC 中通过fileupload上传文件，其中项目使用maven管理。   1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包：commons-fileupload.jar,commons-io.jar 因为我是用的maven管理项目，所以要在pom文件中配置（每个人的jar包位置根据实际情况定） <!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
  • 使用svnkit api，纯java操作svn，实现svn提交，更新等操作 aigo svnkit
     原文：http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318   import java.io.File; import org.apache.log4j.Logger; import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo; import org.tmateso
  • 对比浏览器，casperjs，httpclient的Header信息 alleni123 爬虫crawlerheader
    @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException { String type=req.getParameter("type"); Enumeration es=re
  • java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流 百合不是茶 java流
    1，java中如果不保存整个对象，只保存类中的属性，那么我们可以使用本篇文章中的方法，如果要保存整个对象  先将类实例化  后面的文章将详细写到     2，DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
  • 车辆保险理赔案例 bijian1013 车险
    理赔案例： 一货运车，运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险，也买了安全生产责任险，运输一车烟花爆竹，在行驶途中发生爆炸，出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧，针对这几种情况，该如何赔付。 赔付建议和方案： 客户所买交强险在这里不起作用，因为交强险的赔付前提是：“机动车发生道路交通意外事故”； 如果是交通意外事故引发的爆炸，则优先适用交强险条款进行赔付，不足的部分由商业
  • 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解 bijian1013 javaspring
            文章来源：http://www.iteye.com/topic/1123823，整理在我的博客有两个目的：一个是原文确实很不错，通俗易懂，督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完；另一个原因是为免原文被博主删除，在此记录，方便以后查找阅读。           有必要对
  • 【Struts2一】Struts2 Hello World bit1129 Hello world
    Struts2 Hello World应用的基本步骤 创建Struts2的Hello World应用，包括如下几步： 1.配置web.xml 2.创建Action 3.创建struts.xml，配置Action 4.启动web server，通过浏览器访问   配置web.xml <?xml version="1.0" encoding="
  • 【Avro二】Avro RPC框架 bit1129 rpc
    1. Avro RPC简介 1.1. RPC RPC逻辑上分为二层，一是传输层，负责网络通信；二是协议层，将数据按照一定协议格式打包和解包 从序列化方式来看，Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架，都能跨语言，性能优秀，数据精简，但是Avro的动态模式（不用生成代码，而且性能很好）这个特点让人非常喜欢，比较适合R
  • lua　set get cookie ronin47 lua cookie
    lua: local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken if access_token then ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000" end
  • java-打印不大于N的质数 bylijinnan java
    public class PrimeNumber { /** * 寻找不大于N的质数 */ public static void main(String[] args) { int n=100; PrimeNumber pn=new PrimeNumber(); pn.printPrimeNumber(n); System.out.print
  • Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper bylijinnan javaspring
    今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码，发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug 当时觉得奇怪，上网一搜，果然是个bug，不过早就有人发现了，且已经修复： 详见： http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
  • [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么? comsci 拓扑
       如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?    是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢?  大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
  • ITEYE 都换百度推广了 cuisuqiang GoogleAdSense百度推广广告外快
    以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense，现在都换成百度推广了。   为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢？   都知道Google AdSense不好申请，这在ITEYE上也不是讨论了一两天了，强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少，用一个好申请的吧。   什么时候能从ITEYE上来点外快，哪怕少点
  • 新浪微博技术架构分析 dalan_123 新浪微博架构
    新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户，我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的，我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点，微博这个产品从架构上来分析，它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式，假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝，那就是说用户发表一条微博的时候，我们把这个微博消息攒成10万份，这样就是很简单了，第一版的架构实际上就是这两行字。第
  • 玩转ARP攻击 dcj3sjt126com r
    我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情，盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了，就不用我都说了。 用某一位高手的话来说，“我们能做的事情很多，唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子：10.5.4.178 硬件地址：52:54:4C:98
  • PHP编码规范 dcj3sjt126com 编码规范
    一、文件格式 1. 对于只含有 php 代码的文件，我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如：<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果，尽量使用四个空格，禁止使用制表符TAB，因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
  • linux 脱机管理（nohup） eksliang linux nohupnohup
    脱机管理 nohup 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2166699 nohup可以让你在脱机或者注销系统后，还能够让工作继续进行。他的语法如下 nohup [命令与参数] --在终端机前台工作 nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作   但是这个命令需要注意的是，nohup并不支持bash的内置命令，所
  • BusinessObjects Enterprise Java SDK greemranqq javaBOSAPCrystal Reports
    最近项目用到oracle_ADF  从SAP/BO 上调用 水晶报表，资料比较少，我做一个简单的分享，给和我一样的新手 提供更多的便利。   首先，我是尝试用JAVA JSP 去访问的。   官方API：http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
  • 系统负载剧变下的管控策略 iamzhongyong 高并发
    假如目前的系统有100台机器，能够支撑每天1亿的点击量（这个就简单比喻一下），然后系统流量剧变了要，我如何应对，系统有那些策略可以处理，这里总结了一下之前的一些做法。 1、水平扩展 这个最容易理解，加机器，这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高，能够非常灵活的添加机器，来应对流量的变化。 2、系统分组 假如系统服务的业务不同，有优先级高的，有优先级低的，那就让不同的业务调用提前分组
  • BitTorrent DHT 协议中文翻译 justjavac bit
    前言 做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，因此把 DHT 协议重新看了一遍。 BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
  • Ubuntu下Java环境的搭建 macroli java工作ubuntu
    配置命令： 　　$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras 　　再运行如下命令： 　　$sudo apt-get install sun-java6-jdk 　　待安装完毕后选择默认Java. 　　$sudo update- alternatives --config java 　　安装过程提示选择，输入“2”即可，然后按回车键确定。
  • js字符串转日期（兼容IE所有版本） qiaolevip TODateStringIE
    /** * 字符串转时间（yyyy-MM-dd HH:mm:ss） * result （分钟） */ stringToDate : function(fDate){ var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-"); var fullTime = fDate.split("
  • 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析 superlxw1234 sql数据挖掘关联规则
    关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。 关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。 例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%：意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
  • Spring 5.0 的系统需求，期待你的反馈 wiselyman spring
                   Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。          Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。  
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他