AI天才研究院
AI天才研究院

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型_第1张图片

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化

文章目录

  • PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
    • 1. 背景介绍
      • 1.1 深度学习框架的发展
      • 1.2 静态图与动态图的对比
      • 1.3 PyTorch的崛起及其优势
    • 2. 核心概念与联系
      • 2.1 PyTorch中的张量(Tensor)
      • 2.2 自动微分(Autograd)机制
      • 2.3 动态计算图的基本原理
    • 3. 核心算法原理 & 具体操作步骤
      • 3.1 算法原理概述
        • 3.1.1 计算图的构建过程
        • 3.1.2 自动微分的实现机制
        • 3.1.3 动态图与静态图的区别
      • 3.2 算法步骤详解
        • 3.2.1 定义张量和变量
        • 3.2.2 构建网络模型
        • 3.2.3 前向传播
        • 3.2.4 反向传播与优化
      • 3.3 算法优缺点
        • 3.3.1 优点分析
        • 3.3.2 潜在缺陷
        • 3.3.3 改进策略
      • 3.4 算法应用领域
        • 3.4.1 计算机视觉
        • 3.4.2 自然语言处理
        • 3.4.3 强化学习
    • 4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明
      • 4.1 数学模型构建
        • 4.1.1 张量运算基础
        • 4.1.2 梯度计算原理
        • 4.1.3 优化算法数学模型
      • 4.2 公式推导过程
        • 4.2.1 链式法则在反向传播中的应用
        • 4.2.2 各种激活函数的导数
        • 4.2.3 损失函数的梯度计算
      • 4.3 案例分析与讲解
        • 4.3.1 线性回归模型实现
        • 4.3.2 多层感知机(MLP)构建
        • 4.3.3 卷积神经网络(CNN)示例
    • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
      • 5.1 开发环境搭建
        • 5.1.1 PyTorch安装与配置
        • 5.1.2 必要库的导入
      • 5.2 源代码详细实现
        • 5.2.1 自定义数据集加载
        • 5.2.2 模型定义与初始化
        • 5.2.3 训练循环实现
        • 5.2.4 验证与测试流程
      • 5.3 代码解读与分析
        • 5.3.1 关键函数说明
        • 5.3.2 动态图构建过程解析
        • 5.3.3 反向传播实现细节
      • 5.4 运行结果展示
        • 5.4.1 模型训练过程
        • 5.4.2 性能评估指标
        • 5.4.3 可视化结果分析
    • 6. 实际应用场景
      • 6.1 图像分类任务
      • 6.2 序列预测问题
      • 6.3 生成对抗网络(GAN)
      • 6.4 未来应用展望
    • 7. 工具和资源推荐
      • 7.1 学习资源推荐
      • 7.2 开发工具推荐
      • 7.3 相关论文推荐
    • 8. 总结：未来发展趋势与挑战
      • 8.1 研究成果总结
      • 8.2 未来发展趋势
      • 8.3 面临的挑战
      • 8.4 研究展望
    • 9. 附录：常见问题与解答
  • PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
    • 1. 背景介绍
    • 2. 核心概念与联系
      • 2.1 动态计算图的定义
      • 2.2 动态计算图的优点
      • 2.3 动态计算图的架构
    • 3. 核心算法原理 & 具体操作步骤
      • 3.1 算法原理概述
      • 3.2 算法步骤详解
      • 3.3 算法优缺点
        • 优点
        • 缺点
      • 3.4 算法应用领域
    • 4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明
      • 4.1 数学模型构建
      • 4.2 公式推导过程
      • 4.3 案例分析与讲解
    • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
      • 5.1 开发环境搭建
      • 5.2 源代码详细实现
      • 5.3 代码解读与分析
      • 5.4 运行结果展示
    • 6. 实际应用场景
      • 6.1 自然语言处理
      • 6.2 计算机视觉
      • 6.3 强化学习
      • 6.4 未来应用展望
    • 7. 工具和资源推荐
      • 7.1 学习资源推荐
      • 7.2 开发工具推荐
      • 7.3 相关论文推荐
    • 8. 总结：未来发展趋势与挑战
      • 8.1 研究成果总结
      • 8.2 未来发展趋势
      • 8.3 面临的挑战
      • 8.4 研究展望
    • 9. 附录：常见问题与解答
      • 9.1 动态计算图与静态计算图的区别是什么？
      • 9.2 如何在PyTorch中调试模型？
      • 9.3 动态计算图的性能如何优化？
  • PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
    • 1. 背景介绍
      • 1.1 深度学习模型构建的挑战
      • 1.2 动态计算图的优势
    • 2. 核心概念与联系
      • 2.1 计算图
      • 2.2 张量
      • 2.3 自动微分
    • 3. 核心算法原理具体操作步骤
      • 3.1 定义模型
      • 3.2 构建计算图
      • 3.3 计算梯度
      • 3.4 更新参数
    • 4. 数学模型和公式详细讲解举例说明
      • 4.1 线性回归
      • 4.2 损失函数
      • 4.3 梯度下降
    • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
      • 5.1 构建线性回归模型
      • 5.2 训练模型
    • 6. 实际应用场景
      • 6.1 自然语言处理
      • 6.2 计算机视觉
    • 7. 工具和资源推荐
      • 7.1 PyTorch官方文档
      • 7.2 PyTorch论坛
      • 7.3 深度学习课程
    • 8. 总结：未来发展趋势与挑战
      • 8.1 动态计算图的未来发展趋势
      • 8.2 动态计算图面临的挑战
    • 9. 附录：常见问题与解答
      • 9.1 如何选择静态计算图和动态计算图？
      • 9.2 如何调试动态计算图？
      • 9.3 如何优化动态计算图的性能？

1. 背景介绍

1.1 深度学习框架的发展

深度学习框架的发展历程可以追溯到2000年代初期。早期的框架主要关注于提供高效的数值计算库，如NumPy。随着深度学习的兴起，专门的深度学习框架开始出现：

  1. Theano (2007): 最早的深度学习框架之一，由蒙特利尔大学开发。
  2. Caffe (2013): 专注于计算机视觉任务的框架。
  3. TensorFlow (2015): 由Google开发，迅速成为最流行的深度学习框架之一。
  4. PyTorch (2016): 由Facebook AI Research开发，以其动态计算图和易用性而著称。

这些框架的演进反映了深度学习领域对更灵活、更高效工具的需求。

1.2 静态图与动态图的对比

深度学习框架主要分为两类：基

你可能感兴趣的:(计算,AI大模型企业级应用开发实战,ChatGPT,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,AI,AGI,LLM,Java,Python,架构设计,Agent,RPA)

  • python 读excel每行替换_Python脚本操作Excel实现批量替换功能 weixin_39646695 python读excel每行替换
    Python脚本操作Excel实现批量替换功能大家好，给大家分享下如何使用Python脚本操作Excel实现批量替换。使用的工具Openpyxl，一个处理excel的python库，处理excel，其实针对的就是WorkBook，Sheet，Cell这三个最根本的元素~明确需求原始excel如下我们的目标是把下面excel工作表的sheet1表页A列的内容“替换我吧”批量替换为B列的“我用来替换的
  • x86-64汇编语言训练程序与实战 十除以十等于一
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：汇编语言是一种低级语言，与机器代码紧密相关，特别适用于编写系统级代码及性能要求高的应用。nasm编译器是针对x86和x86-64架构的汇编语言编译器，支持多种语法风格和指令集。项目Euler提供数学和计算机科学问题，鼓励编程技巧应用，前100个问题的答案可共享。x86-64架构扩展了寄存器数量并引入新指令，提升了数据处理效率。学习汇编语言能够深入理解计算机底层
  • 男士护肤品哪个牌子好？十大男士护肤品排行榜 高省APP珊珊
    很多男生意识到护肤的必要性，开始着手护肤，但不知道该选哪个男士护肤品品牌使用好。目前市面上很多男士护肤品品牌，可谓琳琅满目，让人眼花缭乱。男士挑选护肤品时，根据自己皮肤需求去正规渠道挑选合适的知名护肤品比较放心靠谱。高省APP，是2021年推出的平台，0投资，0风险、高省APP佣金更高，模式更好，终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，百度有几百万篇报道，也期待你的加入
  • 《玉骨遥》：大司命为什么不杀朱颜？原因没那么简单 windy天意晚晴
    《玉骨遥》里，朱颜就是时影的命劫之人。重明与时影早就知道，他们一直瞒着大司命，如今大司命也知道了真相。可是大司命却没有杀朱颜，而是给朱颜下了诛心咒，还说时影的命劫已经破了，真的如此吗？1、计划总是赶不上变化的大司命从目前剧情来说，大司命还不如时影，他信心十足的事情总会有纰漏。他不让时影见命劫之女，结果时影还是遇上了。他想让时影走火入魔，一心复仇，结果时影在朱颜的劝说下放下了仇恨。大司命让时影开山收
  • 移动端城市区县二级联动选择功能实现包 good2know
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目是一套为移动端设计的jQuery实现方案，用于简化用户在选择城市和区县时的流程。它包括所有必需文件：HTML、JavaScript、CSS及图片资源。通过动态更新下拉菜单选项，实现城市到区县的联动效果，支持数据异步加载。开发者可以轻松集成此功能到移动网站或应用，并可基于需求进行扩展和优化。1.jQuery移动端解决方案概述jQuery技术简介jQuery
  • （二）SAP Group Reporting (GR) 核心子模块功能及数据流向架构解析
    数据如何从子公司流转到合并报表的全过程，即数据采集→合并引擎→报表输出，特别是HANA内存计算如何优化传统ETL瓶颈。SAPGroupReporting(GR)核心模块功能及数据流向的架构解析，涵盖核心组件、数据处理流程和关键集成点，适用于S/4HANA1809+版本：一、核心功能模块概览模块功能关键事务码/FioriApp数据采集(DataCollection)整合子公司财务数据（SAP/非SA
  • 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析 程小舰 flinkspark数据库kafkahadoop
    在过去几年，业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming，随着近两年Flink的快速发展，Flink的使用也越来越广泛。与此同时，Spark针对SparkStreaming的不足，也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点，为流处理场景的选型提供参考。（DLab数据实验室w.x.公众号出品）一.SparkStreamingSparkStreamin
  • 英伟达靠什么支撑起了4万亿？AI泡沫还能撑多久？
    英伟达市值突破4万亿美元，既是AI算力需求爆发的直接体现，也暗含市场对未来的狂热预期。其支撑逻辑与潜在风险并存，而AI泡沫的可持续性则取决于技术、商业与地缘政治的复杂博弈。⚙️一、英伟达4万亿市值的核心支撑因素技术垄断与生态壁垒硬件优势：英伟达GPU在AI训练市场占有率超87%，H100芯片的FP16算力达1979TFLOPS，领先竞品3-5倍。CUDA生态：400万开发者构建的软件护城河，成为A
  • 深入解析JVM工作原理：从字节码到机器指令的全过程
    一、JVM概述Java虚拟机(JVM)是Java平台的核心组件，它实现了Java"一次编写，到处运行"的理念。JVM是一个抽象的计算机器，它有自己的指令集和运行时内存管理机制。JVM的主要职责：加载：读取.class文件并验证其正确性存储：管理内存分配和垃圾回收执行：解释或编译字节码为机器指令安全：提供沙箱环境限制恶意代码二、JVM架构详解JVM由三个主要子系统组成：1.类加载子系统类加载过程分为
  • Spring进阶 - SpringMVC实现原理之DispatcherServlet处理请求的过程 倾听铃的声 后端springjavamvc开发语言分布式
    前文我们有了IOC的源码基础以及SpringMVC的基础，我们便可以进一步深入理解SpringMVC主要实现原理，包含DispatcherServlet的初始化过程和DispatcherServlet处理请求的过程的源码解析。本文是第二篇：DispatcherServlet处理请求的过程的源码解析。@pdaiSpring进阶-SpringMVC实现原理之DispatcherServlet处理请求的
  • ARM 和 AMD 架构的区别 m0_69576880 arm开发windows架构
    ARM架构和AMD架构是两种不同的计算机处理器架构，它们有以下几个主要区别：设计出发点、兼容性、性能特点、市场定价。设计出发点：①ARM构架：ARM架构最初是为嵌入式系统设计的，旨在提供低功耗和高效能的解决方案。它主要应用于移动设备、嵌入式系统和物联网设备②AMD架构：AMD架构是基于x86架构的扩展，旨在提供与Intel架构兼容的处理器。它主要用于台式机、服务器和工作站等计算机系统。兼容性：AR
  • 【C++算法】76.优先级队列_前 K 个高频单词 流星白龙 优选算法C++c++算法开发语言
    文章目录题目链接：题目描述：解法C++算法代码：题目链接：692.前K个高频单词题目描述：解法利用堆来解决TopK问题预处理一下原始的字符串数组，用一个哈希表统计一下每一个单词出现的频次。创建一个大小为k的堆频次：小根堆字典序（频次相同的时候）：大根堆循环让元素依次进堆判断提取结果C++算法代码：classSolution{//定义类型别名，PSI表示对typedefpairPSI;//自定义比较
  • JVM 内存模型深度解析：原子性、可见性与有序性的实现 练习时长两年半的程序员小胡 JVM深度剖析：从面试考点到生产实践jvmjava内存模型
    在了解了JVM的基础架构和类加载机制后，我们需要进一步探索Java程序在多线程环境下的内存交互规则。JVM内存模型（JavaMemoryModel，JMM）定义了线程和主内存之间的抽象关系，它通过规范共享变量的访问方式，解决了多线程并发时的数据一致性问题。本文将从内存模型的核心目标出发，详解原子性、可见性、有序性的实现机制，以及volatile、synchronized等关键字在其中的作用。一、J
  • Flowable 实战落地核心：选型决策与坑点破解 练习时长两年半的程序员小胡 Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
    在企业级流程引擎的落地过程中，选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”，结合真实项目经验，提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型：从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时，需避免陷入“技术崇拜”，应回归业务本质。评估Flowable是否适用，可从三个维度判断：业务复杂度若流程涉及动态审批链（如按金额自动升级审批）
  • Flowable 高级扩展：自定义元素与性能优化实战 练习时长两年半的程序员小胡 Flowable流程引擎实战指南流程图flowableBPMN流程引擎java
    在前五篇文章中，我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成，到外部系统协同，逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中，原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由，或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力，详解如何自定义流程元素、集成规则引擎，并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
  • Java | 多线程经典问题 - 售票 Ada54
    一、售票需求1）同一个票池2）多个窗口卖票，不能出售同一张票二、售票问题代码实现（线程与进程小总结，请戳：Java|线程和进程，创建线程）step1：定义SaleWindow类实现Runnable接口，覆盖run方法step2：实例化SaleWindow对象，创建Thread对象，将SaleWindow作为参数传给Thread类的构造函数，然后通过Thread.start()方法启动线程step3
  • SpringMVC的执行流程
    1、什么是MVCMVC是一种设计模式。MVC的原理图如下所示M-Model模型（完成业务逻辑：有javaBean构成，service+dao+entity）V-View视图（做界面的展示jsp，html……）C-Controller控制器（接收请求—>调用模型—>根据结果派发页面2、SpringMVC是什么SpringMVC是一个MVC的开源框架，SpringMVC=Struts2+Spring，
  • 企业级区块链平台Hyperchain核心原理剖析 boyedu 区块链区块链企业级区块链平台Hyperchain
    Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台，其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开，通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析：一、核心架构：分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构，将区块链功能解耦为独立模块，支持灵活组合与扩展：P2P网络层由验证节点（VP）
  • JAVA接口机结构解析 秃狼 SpringBoot八股文Javajava学习
    什么是接口机在Java项目中，接口机通常指用于与外部系统进行数据交互的中间层，负责处理请求和响应的转换、协议适配、数据格式转换等任务。接口机的结构我们的接口机的结构分为两个大部分，外部接口机和内部接口机，在业务的调度上也是通过mq来实现的，只要的目的就是为了解耦合和做差异化。在接口机中主要的方法就是定时任务，消息的发送和消费，其他平台调用接口机只能提供外部接口机的方法进行调用，外部接口机可以提供消
  • Aop +反射 实现方法版本动态切换
    需求分析在做技术选型的时候一直存在着两个声音，mongo作为数据库比较mysql好，mysql做为该数据比mongo好。当然不同数据库都有有着自己的优势，我们在做技术选型的时候无非就是做到对数据库的扬长避短。mysql最大的优势就是支持事务，事务的五大特性保证的业务可靠性，随之而来的就是事务会产生的问题：脏读、幻读、不可重复度，当然我们也会使用不同的隔离级别来解决。（最典型的业务问题：银行存取钱）
  • 通义万相2.2：开启高清视频生成新纪元 Liudef06小白 特殊专栏AIGC人工智能人工智能通义万相2.2图生视频
    通义万相2.2：开启高清视频生成新纪元2025年7月28日，中国AI领域迎来里程碑时刻——通义万相团队正式开源其革命性视频生成模型Wan2.2的核心权重，这标志着开源社区首次获得支持720P高清视频生成的先进模型架构。一、架构革新：混合专家系统1.1MoE视频扩散架构通义万相2.2首次将混合专家（MoE）架构引入视频扩散模型，通过双专家系统实现计算效率与模型容量的平衡：classMoEVideoD
  • 最新阿里四面面试真题46道：面试技巧+核心问题+面试心得 风平浪静如码
    前言做技术的有一种资历，叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题，都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的，先自己弄懂了再去阿里面试，不然就是去丢脸，被虐。希望对大家帮助，祝面试成功，有个更好的职业规划。一，阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
  • 2025年SDK游戏盾终极解析：重新定义手游安全的“隐形护甲” 上海云盾商务经理杨杨 游戏安全
    副标题：从客户端加密到AI反外挂，拆解全链路防护如何重塑游戏攻防天平引言：当传统高防在手游战场“失效”2025年全球手游市场规模突破$2000亿，黑客单次攻击成本却降至$30——某SLG游戏因协议层CC攻击单日流失37%玩家，某开放世界游戏遭低频DDoS瘫痪6小时损失千万。传统高防IP的致命短板暴露无遗：无法识别伪造客户端流量、难防协议篡改、误杀率超15%。而集成于游戏终端的SDK游戏盾，正以“源
  • LVS+Keepalived实现高可用和负载均衡 2401_84412895 程序员lvs负载均衡运维
    2、开启网卡子接口配置VIP[root@a~]#cd/etc/sysconfig/network-scripts/[root@anetwork-scripts]#cp-aifcfg-ens32ifcfg-ens32:0[root@anetwork-scripts]#catifcfg-ens32:0BOOTPROTO=staticDEVICE=ens32:0ONBOOT=yesIPADDR=10.1
  • 今晚吃太饱了 爱伤心的蚂蚁
    今晚吃太饱了，两碗干饭，两碗肉汤，一碗牛奶银耳汤，感觉肚子都顶出来了，圆滚滚的！明早要早起，出发去小蚂蚁家！看着剩下的肉汤，倒掉多可惜，干掉了！看着小蚂蚁熬的银耳汤，倒掉多可惜，于是热了一下，顺便热袋牛奶倒进去，大娃喝点，小蚂蚁喝点，还剩下一大碗，继续干掉！吃的太饱，人也懒洋洋的，躺床上不想动，感受的肚子撑撑的感觉，好久没吃这么饱了！这一晚灌的都是汤汤水水的，天冷的晚上，半夜要睡不安稳咯！哈哈！小
  • 你对待万事万物的态度 行靜
    昨晚爸爸把洒水壶灌满水，对我说：你也该去浇浇你阳台上的花咯。这么大的天气，几天没浇水都快死了。我才意识到自己容易突然间忽视一些事情。尤其是身旁的一些事，可能它们呆久了，反而习以为常。想想每天的生活状态就是在不断的重复着一些事，有点固定模式。没有什么特别发生。记录我的一天：上班，挤公交，用手机或电脑，吃饭，上课。没有
  • CodeFoeces-450B ss5smi
    题目原题链接：B.JzzhuandSequences题意根据公式公式计算对应fn的值。参考了其他作者的代码和思路。找循环点。负数取余需要加取余数到>0为止才可取余。代码#includeusingnamespacestd;constintmod=1e9+7;intmain(){longlongf[10],x,y,n;cin>>x>>y>>n;x=(x+mod)%mod;y=(y+mod)%mod;f
  • 编程算法：技术创新的引擎与业务增长的核心驱动力
    在数字经济时代，算法已成为推动技术创新与业务增长的隐形引擎。从存内计算突破冯·诺依曼瓶颈，到动态规划优化万亿级金融交易，编程算法正在重塑产业竞争格局。一、存内计算：突破冯·诺依曼瓶颈的算法革命1.1存内计算的基本原理传统计算架构中90%的能耗消耗在数据搬运上。存内计算（Processing-in-Memory）通过直接在存储单元执行计算，实现能效10-100倍提升：#传统计算vs存内计算能耗模型i
  • 图论算法经典题目解析：DFS、BFS与拓扑排序实战 周童學 数据结构与算法深度优先算法图论
    图论算法经典题目解析：DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点，本博客将通过四道LeetCode经典题目（均来自"Top100Liked"题库），深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点，每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格，计算岛屿的数量。岛屿由水平或
  • 【异常】使用 LiteFlow 框架时，提示错误ChainDuplicateException: [chain name duplicate] chainName=categoryChallenge 本本本添哥 002-进阶开发能力java
    一、报错内容Causedby:com.yomahub.liteflow.exception.ChainDuplicateException:[chainnameduplicate]chainName=categoryChallengeatcom.yomahub.liteflow.parser.helper.ParserHelper.lambda$null$0(ParserHelper.java:1
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他