- 【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
- 深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类(感知机)
白话学生nit
深度学习分类人工智能
其实这一节涉及到了感知机的相关知识,就把这一节当作是学习感知机的引子吧。什么是二分类我们先来说一下什么是二分类,二分类指的是将结果分为两个互斥的类别,通常用来表示问题的两种可能。为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多,这里我们使用感知机模型。至于为什么,因为感知机模型很多地方用起来比较简便,就拿我们这一节的问题举一下例子,我们需要依照房子的价格对房子进行分类。在感知机模型中,我们可以使
- 代码与 AI 的交响乐:探索 avante.nvim 的智能编程革命
步子哥
人工智能
在编程的世界里,代码不仅是逻辑的堆砌,更是一场思想与技术的交响乐。avante.nvim,一个运行在Neovim上的AI驱动插件,正以其智能化的代码补全、生成和编辑功能,为开发者奏响一曲高效与创新的乐章。本文将带你走进avante.nvim的世界,探索它如何通过大语言模型(LLM)和上下文感知机制,重新定义编程的艺术与科学。从灵感火花到代码现实:AI驱动的编程新时代想象一下,你正在编写一个复杂的P
- 3.多层感知机
温柔济沧海
深度学习深度学习人工智能多层感知机
3.1从零实现多层感知机#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnnfromtqdmimporttqdmfromsklearn.metricsimpor
- 人工智能发展简史——未来是属于AI人工智能的。
AI天才研究院
ChatGPTAI人工智能与大数据人工智能
目录人工智能发展简史第一章:起步期-20世纪50年代及以前1.1计算机象棋博弈(Programmingacomputerforplayingchess)1.2图灵测试(TuringTest)1.3达特茅斯学院人工智能夏季研讨会(DartmouthSummerResearchConferenceonArtificialIntelligence)1.4感知机(Perceptrons)第二章:第一次浪潮
- 视频讲解:多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42891原文出处:拓端数据部落公众号分析师:ZiqiYe视频讲解:多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者,我们常面临这样的挑战:如何让机器真正“看懂”图像中的信息?在为客户完成服装零售行业的图像识别时,这一问题尤为突出。追溯图像识别技术的发展,早期依赖人工设计特征,如边缘检测、纹理分析等,效率低下且适
- 反向传播神经网络极简入门
自信哥
单个神经元神经网络是多个“神经元”(感知机)的带权级联,神经网络算法可以提供非线性的复杂模型,它有两个参数:权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl},不同于感知机的单一向量形式,{Wl}是复数个矩阵,{bl}是复数个向量,其中的元素分别属于单个层,而每个层的组成单元,就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”(感知机)组成的,每个神经元图示如下:这其实就是一个单层感知机,其输入是由和+1组成的向量,其
- 机器学习21-线性网络思考
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能线性网络
机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题,进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些?请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中,线性分类算法是一种非常重要的方法,用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法,包括它们的损失函数和计算思路:1.感知机(Perceptron)损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的,其目标是最小化
- Class5多层感知机的从零开始实现
Morning的呀
深度学习深度学习机器学习pytorch
Class5多层感知机的从零开始实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#设置批量大小为256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器,每次训练一个批量train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#构建一个单隐藏层的前馈神经网络(MLP)#n
- 五度调值与五声音阶的关联
音元系统
音元系统语音识别语言模型自然语言处理语音标调
五度调值与五声音阶的关联:跨学科认知研究摘要本文系统考察赵元任五度标调法与中国传统五声调式(宫-商-角-徵-羽)的认知同构性。通过语音学实验与音乐理论分析,揭示两者在数理结构/感知机制和文化原型上的深层关联。研究结合对数频率映射、Sigmoid平滑模型等计算方法,提出跨模态音高认知的统一解释框架,为语言与音乐的协同演化提供实证支持。1.引言1.1研究背景五度制标调法:赵元任(1930)创立的5级相
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 感知机学习
Collin_NLP
机器学习Python
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机的定义:从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数:w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集,正例x1=(3,3)x
- 误差的回响:反向传播算法与神经网络的惊天逆转
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩,成为人工智能实用化的耀眼明星时,另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义(神经网络)——正在寒冬的冻土下悄然涌动,孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判,如同沉重的封印,将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
- 【动手学深度学习】4.2~4.3 多层感知机的实现
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能MLP多层感知机
目录4.2.多层感知机的从零开始实现1)初始化模型参数2)激活函数3)模型4)损失函数5)训练4.3.多层感知机的简洁实现1)模型2)小结.4.2.多层感知机的从零开始实现现在让我们实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorcha
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
LNL13
cnn人工智能神经网络
在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- 感知器算法例题
phoenix@Capricornus
PR书稿算法
如图所示的训练数据集,其正样本是x1=(3,3)⊤x_1=(3,3)^\topx1=(3,3)⊤,x2=(4,3)⊤x_2=(4,3)^\topx2=(4,3)⊤,负样本是x3=(1,1)⊤x_3=(1,1)^\topx3=(1,1)⊤,使用感知器算法的随机梯度法求感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=\text{sign}(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)。这里
- 深度学习核心概念与层级特征解析
木子乔乔
人工智能大数据机器学习深度学习算法
表示学习与深度学习的核心概念因素拆分与特征提取光照、拍摄角度等因素混杂在数据中,表示学习的目标是分离这些因素,使特定因素能被独立分析。高阶抽象特征(如口音、物体部件)难以直接从原始数据提取,深度学习通过层级结构解决这一问题。深度学习的层级构建深度学习模型通过组合简单表示逐步构建复杂概念。例如:第一层识别边缘,第二层组合边缘形成轮廓,第三层识别部件,最终完成物体分类。典型模型如多层感知机(深度前馈网
- 神经网络在智能家居中的场景化应用实践
AI天才研究院
计算AIAgent应用开发神经网络智能家居人工智能ai
神经网络在智能家居中的场景化应用实践关键词:神经网络、智能家居、场景化应用、机器学习、物联网、智能控制、数据分析摘要:本文深入探讨神经网络在智能家居领域的场景化应用实践,系统解析神经网络如何解决传统智能家居的自动化瓶颈。从核心概念与技术架构出发,详细阐述多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络的适用场景,结合Python代码实现温度预测、设备联动等核心算法。通过完整的项目实战案例,演示从传感器数据采
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
第六五签
数学模型矩阵线性代数
核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- 第十二课:大白话教你什么是感知机
顽强卖力
大数据数据挖掘python算法数据分析
感知机:神经网络的"幼稚园小朋友"一:感知机是啥?——会画线的智能铅笔1.1最简单的神经网络想象你教小朋友分类红蓝积木:感知机就像小朋友第一次尝试画线分开它们画歪了就擦掉重画,直到完全分开本质:一个会自动调整的线性分类器1.2感知机的三件套输入层:接收特征(如积木的颜色值、形状值)权重:每个特征的重要性(红色比形状更重要?)激活函数:决定是否"开火"(要不要喊"这是蓝积木!")类比:感知机就像个吃
- 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)
- MLP多层感知机与Pytorch实现
zs_dolphin
pytorch人工智能python
参考文章:1.动手学深度学习——多层感知机(原理解释+代码详解)_多层感知机代码-CSDN博客2.4.1.多层感知机—动手学深度学习2.0.0documentation3.深度理解多层感知机(MLP)|米奇妙妙屋1.神经网络由来神经网络的灵感取自于生物上的神经元细胞。希望仿照人类神经网络的结构,搭建一种人为的神经网络结构,从而使其能够完成一些计算任务。神经网络中计算的基本单元是神经元,一般称作节点
- MLP(多层感知机)
jerwey
深度学习人工智能
组成在深度学习中,MLP(多层感知机)是一种由多层全连接神经元组成的前馈神经网络,其核心组成部分包括以下几个部分:MLP是一种前馈神经网络,由至少三层神经元组成:输入层:接收原始数据(如像素值、特征向量)。隐藏层:一层或多层非线性变换层,每个神经元通过权重连接接收上一层的输入。输出层:产生最终预测结果(如分类标签、回归值)。特点:层间全连接(每个神经元连接到下一层的所有神经元)。每个神经元包含一个
- 基于 STM32 和 MPU6050 的三轴倾斜角度传感器设计与实现
小何~~
stm32嵌入式硬件单片机MPU6050倾斜角度传感器
#创作灵感#基于STM32和MPU6050的三轴倾斜角度传感器设计与实现一、系统概述1.1系统开发背景在现代工业和科技领域,对物体姿态的精确测量具有重要意义。例如,在无人机飞行控制中,实时获取飞行器的倾斜角度是实现稳定飞行的关键;在机器人技术中,准确感知机器人的姿态有助于其平衡和运动控制。传统的姿态测量方法通常依赖于多个传感器的组合,如加速度计、陀螺仪和磁力计,但这些方法往往存在成本高、计算复杂等
- day41 python图像识别任务
xiaohanbao09
pynote人工智能python深度学习神经网络学习机器学习
目录一、数据预处理:为模型打下坚实基础二、模型构建:多层感知机的实现三、训练过程:迭代优化与性能评估四、测试结果:模型性能的最终检验五、总结与展望在深度学习的旅程中,多层感知机(MLP)作为最基础的神经网络结构,是每位初学者的必经之路。最近,我通过实现和训练MLP模型,对图像识别任务有了更深入的理解。本文将从数据预处理、模型构建、训练过程到最终的测试结果,详细记录我的学习过程,并总结MLP在图像识
- 深度学习模型:技术演进、热点突破与未来图景
accurater
c++算法笔记深度学习
第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破:AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃,首次验证深度卷积网络(CNN)的潜力。其采用ReLU激活函数、Dropout正则化等创新,奠定现代深度学习基础架构。梯度消失的破解:LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模,为自然语言处理(NLP)开辟道路,后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新:
- 理解洞察力的神经科学:揭开认知奥秘
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
理解洞察力的神经科学:揭开认知奥秘关键词:神经科学、洞察力、认知过程、信息处理、大脑结构、神经传递物质、感知机制、算法原理、数学模型、项目实战、环境搭建、源代码实现摘要:本文旨在深入探讨洞察力的神经科学原理,通过解析神经系统处理信息的过程,揭示感知、大脑预处理、初级皮层处理、次级皮层处理和整合信息等核心概念,结合具体的数学模型和项目实战,帮助读者全面理解洞察力的形成机制。第一部分:核心概念与联系在
- 快速失败(fail-fast)和安全失败(fail-safe)的区别
代码的余温
java集合类多线程
在Java中,快速失败(Fail-Fast)和安全失败(Fail-Safe)是集合类(Collection)在迭代过程中处理并发修改的两种不同策略,二者的核心区别在于对并发修改的感知机制与容错性。一、快速失败(Fail-Fast)核心特性:一旦检测到集合在迭代过程中被修改(除通过迭代器自身的方法),立即抛出ConcurrentModificationException,终止程序。
- 《Python星球日记》 第51天:神经网络基础
Code_流苏
Python星球日记Python深度学习机器学习神经网络基础神经元激活函数构建神经网络
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、引言:走进神经网络的世界二、神经元与激活函数1.神经元:计算的基本单元2.激活函数的种类与特点a)Sigmoid函数b)ReLU函数c)Tanh函数三、多层感知机(MLP)结构1.从单个神经元到神经网络2.MLP的基本组成部分3.多层感知机的特点与优势四、前向传播与
- 机器学习第二十二讲:感知机 → 模仿大脑神经元的开关系统
kovlistudio
机器学习人工智能技术机器学习人工智能
机器学习第二十二讲:感知机→模仿大脑神经元的开关系统资料取自《零基础学机器学习》。查看总目录:学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章:DeepSeekR1本地与线上满血版部署:超详细手把手指南感知机详解:模仿生物神经元的智能开关[^9-1]感知机是最简单的神经网络单元,相当于数字电路中的与门,能够根据输入条件自动触发判断结果。通过"买冰淇淋的家庭决策"案例来理解:权重w1=
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep