- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
CodeJourney.
cnnrnn人工智能
在当今的人工智能领域,神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)作为神经网络家族中的重要成员,各自有着独特的架构和强大的功能,广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景,为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类(例如,诊断肺炎)
1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部,图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起,如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰(痰液可能呈脓性)、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变,即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能,呈现为高密度影。胸腔积
- Python_day54Inception网络及其思考
且慢.589
Python_60python开发语言
一、inception网络介绍今天我们介绍inception,也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接,可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的,那为什么我今天才说呢?因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络,也被称为GoogLeNet,是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
- 基于深度学习的图像分类:使用ShuffleNet实现高效分类
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构,专为移动和嵌入式设备设计,能够在保持较高分类精度的同时,显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌
- MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码神经网络matlabcnn支持向量机人工智能大数据深度学习
目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率...3
- GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用,而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性,一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
- python实现特征检测算法4
闲人编程
图像处理python算法开发语言图像处理反卷积Lucy
python实现Richardson-Lucy反卷积算法Richardson-Lucy反卷积算法Richardson-Lucy算法的工作原理算法步骤Richardson-Lucy算法的优点与局限Richardson-Lucy反卷积的Python实现示例1.安装依赖库2.Python代码示例3.代码解析Python实现详细解释Richardson-Lucy算法的优缺点Richardson-Lucy算
- 14、基于无人机与CNN技术的森林研究:原木识别与冠层空隙分析
Sunny
计算科学前沿:ICCSA2021精选无人机CNN原木识别
基于无人机与CNN技术的森林研究:原木识别与冠层空隙分析基于CNN的原木识别研究近年来,基于单根原木追踪圆木的方法备受关注。此前的研究提出了一种基于原木端面图像的物理自由方法,借鉴了指纹和虹膜识别的技术,在使用真实分割数据时取得了不错的效果。但在实际应用中,需要一个完全自动化的系统。为了填补这一空白,研究采用了基于卷积神经网络(CNN)的分割方法与原木识别方法相结合的方式,并与传统原木识别方法在自
- 讨论神经网络中的卷积与数学中的卷积有何不同
陶大明
1.当提到神经网络中的卷积时,我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。(因为单个核只能特区一种类型的特征,我们usually希望可以在多个位置提取多个特征)2.输入也不仅仅是实值的网格,而是由一系列观测数据的向量构成的网格。我们有的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销(相应的代价是提取特征没有先前那么好了)我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downsampling).如果只是在输
- opencv-day3-图像预处理
图像滤波所为图像滤波通过滤波器得到另一个图像什么是滤波器在深度学习中,滤波器又称为卷积核,滤波的过程成为卷积卷积核概念卷积核大小,一般为奇数,是为了保证锚点在中间,防止位置发生偏移的原因什么是锚点?卷积核大小的影响在深度学习中,卷积核越大,看到的信息越多,提取的特征越好,同时计算量越大图像平滑处理图像噪声的定义和性质图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。它妨碍了人们通过视
- pytorch学习笔记-自定义卷积
墨染枫
深度学习pytorch学习笔记
未完结的草稿———!大概是准备整合一下常见的层,整合完感觉就可以进行搭建了(还没进行到这一步所以不太确定版)(ps我将在完结这一篇的时候删除上面的小字and二编一下整篇文章的结构,如果看到了这部分文字也是很有缘分了/doge这一部分感觉也没啥好说的==也就是reshape部分值得注意一下?剩下的感觉就是了解一下用法就可以importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc
- 零基础-动手学深度学习-6.6 卷积神经网络(LeNet)
生医转码,四海为家
深度学习cnn人工智能
通过之前几节,我们学习了构建一个完整卷积神经网络的所需组件。回想一下现在我们已经掌握了卷积层的处理方法,我们可以在图像中保留空间结构。同时,用卷积层代替全连接层的另一个好处是:模型更简洁、所需的参数更少。本节将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一,于80年代发明的为了识别手写数字,LeCun发表了第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究!6.6.1.LeNet我这里改了一下28-32
- 51、使用Inception V3模型进行智能图像识别
秃然暴富
云物联网技术引领社会5.0变革InceptionV3智能图像识别深度学习
使用InceptionV3模型进行智能图像识别1.引言随着智慧城市的发展,智能图像识别技术在多个领域得到了广泛应用,尤其是在医疗健康领域。InceptionV3模型作为一种高效的深度卷积神经网络,因其出色的准确性和效率,在图像分类任务中表现尤为突出。本文将详细介绍InceptionV3模型的实现,包括模型结构、实现步骤、代码示例以及应用场景,旨在帮助读者理解和应用这一先进技术。2.Inceptio
- 基于深度学习的图像分类:使用Inception-v3实现高效分类
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘计算机视觉python
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。Inception-v3是一种高效的深度学习架构,通过引入多尺度特征提取和模块化设计,显著提高了模型的性能和效率。本文将详细介绍如何使用Inception-v3实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌握基于Inc
- 探秘VCSI:一款创新的视觉内容识别工具
探秘VCSI:一款创新的视觉内容识别工具是一个基于深度学习的开源项目,其主要目标是帮助开发者和数据科学家进行高效、精确的视觉内容识别。在这个数字时代,我们每天都被大量的图像和视频所包围,VCSI提供了强大的工具,使得机器能够理解这些媒体内容,从而打开了一扇全新的应用之门。技术解析VCSI基于现代神经网络架构,特别是卷积神经网络(CNNs),用于图像特征提取。它利用预训练模型,如VGG16和ResN
- vivadoIP核FFT的使用
干饭不留名
fpga开发fpga
FFT配置讲解*(1)表示几个通道,这里我采用1024个点不同频率的正弦波。采用一通道(2)表示通道点的个数。(3)给FFT作用的时钟频率(4)从上到下。算法越来越简单。*(1)输入数据的格式,我选择的为定点,还有浮点数据格式。(2)选择算法类似上一张图的第四点。来考虑数据溢出。(3)类似四舍五入对数据进行截断,进行判断的。(4)输入数据的位宽。(5)低电平复位(6)有正序和倒序输出。我选择的正序
- FFT处理能力计算
FFT处理能力计算复数运算次数和实数运算次数之间的关系假设复数z1=a+bi,z2=c+di复数乘法:z1×z2=(a+bi)×(c+di)=(a×c-b×d)+(a×d+b×c)i,从上式可以看出1次复数乘法运算=4次实数乘法+2次实数加法(括号内1个减法和1个加法,共两个)。复数加法:z1+z2=(a+bi)+(c+di)=(a+c)+(b+d)i,从上式可以看出1次复数加法运算=2次实数加法
- 阿里云内容审核之图片审核 spring boot 项目
大佐不会说日语~
阿里云云计算安全springboot
内容审核-阿里云视觉智能开放平台阿里云的图片审核服务是一种高效的内容安全解决方案,用于自动检测和过滤图片中的不适当内容。以下是关于阿里云图片审核服务:审核方式:阿里云图片审核服务采用两种主要方式来检测图片内容:MD5比对:通过比较上传图片的MD5值与素材库中的MD5值来获取审核结果。卷积神经网络(CNN)技术:使用CNN技术进行特征提取、各部分特征汇总,并通过分类器预测识别来进行审核。内容安全服务
- 深入探讨 Transformer 模型架构
年纪轻轻头已凉
transformer深度学习人工智能
```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出,并在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖于自注意力机制(Self-AttentionMechanism),这使得它在处理长序
- Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法(BO)优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代
nantangyuxi
Python含模型描述及示例代码算法神经网络python人工智能大数据深度学习机器学习
目录Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法(BO)优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...3高效的模型优化...3深度特征提取...3序列数据的时序建模...3
- 【论文精读】AGCRN-自适应图卷积循环神经网络
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时空预测GCNGRUAGCRN交通预测
AGCRN模型是新南威尔士大学和悉尼科技大学的Bai等人发表在NeurIPS2020NeurIPS2020NeurIPS2020会议上的自适应图卷积循环神经网络,论文题目为:《AdaptiveGraphConvolutionalRecurrentNetworkforTrafficForecasting》,文章地址为:
- 【知识扫盲】per-token/per-channel/per-token量化
zjun3021
量化per-tokenper-channelter-tensor
per-token、per-channel和per-tensor量化的区别。这三种是模型量化中常见的不同粒度策略,主要区别在于它们应用量化的维度不同。以下是它们的详细对比:1.定义与核心区别量化类型量化维度主要应用对象计算粒度典型场景Per-Tensor整个张量权重/激活所有数据共享一组(scale,zero_point)简单硬件支持(如早期移动端)Per-Channel张量的每个通道权重(如卷积
- YOLO11优化:卷积魔改创新 | AAAI 2025 | 一种新颖的风车形卷积(PConv)符合微弱小目标的像素高斯空间分布,增强特征提取,显著增加接受野
芯作者
D2:YOLO人工智能YOLO深度学习人工智能计算机视觉
针对微弱小目标检测的世界性难题,AAAI2025最新研究提出革命性的风车形卷积(PConv),显著提升特征提取能力与感受野,让小目标无所遁形!引言:小目标检测的挑战与突破在计算机视觉领域,小目标检测一直是极具挑战性的任务。传统卷积神经网络在处理微小物体时往往表现不佳,主要原因有二:有限的特征表达能力和不足的感受野范围。当目标尺寸小于32×32像素时,检测精度会急剧下降。近期在AAAI2025上发表
- 60、深度学习的发展历程和应用领域【用Python进行AI数据分析进阶教程】
理工男大辉郎
python人工智能数据分析机器学习深度学习
用Python进行AI数据分析进阶教程60:深度学习的发展历程和应用领域关键词:深度学习、神经网络、卷积神经网络、自然语言处理、自动驾驶摘要:本文概述了深度学习的发展历程及其应用领域。从20世纪40年代的神经网络起源,到80年代反向传播算法的提出,再到21世纪初因数据爆炸和计算能力提升而复兴,深度学习经历了多个重要阶段。如今,各种深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体
- 2025暑期—06神经网络-常见网络2
宇称不守恒4.0
图像处理人工智能神经网络网络人工智能
ALEXNET11X11X3三维卷积核,步长为4第一层使用96个11X11X3的卷积核,最后得到的维度为55X55X9696个通道。第三个卷积、第四、第五是连续在一起做了。卷积有5层,池化有3层。通道数有空前提高。随着卷积向前,图像越来越小,通道越来越多。而且多次卷积再做一次池化。6X6X256=921611X11X3+1364*96=35K第一层是基本特征,然后是特征的组合,然后一点一点组合逐渐
- 焦点调制网络
AI浩
高质量人类CV论文翻译网络人工智能深度学习
摘要https://arxiv.org/pdf/2203.11926.pdf我们提出了焦点调制网络(简称FocalNets),其中自注意力(SA)被焦点调制模块完全取代,用于在视觉中建模令牌交互。焦点调制包含三个组件:(i)焦点上下文化,通过堆叠深度卷积层实现,以从短到长范围编码视觉上下文;(ii)门控聚合,用于选择性地收集上下文信息到每个查询令牌的调制器中;(iii)元素级仿射变换,将调制器注入
- Codeforces Round 181(Div 2)
昨天晚上又自(bei)愿(po)打了一场cf,一看是div2难度的直接炸了,听说这个难度的第三题就已经是1500分的水平了,所以我还是准备开两个题就睡觉的(太晚了),没想到我还是低估了div2难度的前两个题,还是有点意思的,特别是第一题就让我卡了好久(什么时候我才能练成看样例就能AC的佬)。A.DifficultContest题目传送门:Problem-A这道题就是让找字符串中的"FFT"和"NT
- 猫狗图像分类深度学习模型:VGG-13网络训练实战
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:猫狗分类模型基于VGG-13网络,这是一个在ImageNet竞赛中获得认可的深度卷积神经网络。VGG-13的特点是其包含多个3x3卷积层和全连接层,它能够有效地提取复杂的图像特征,用以区分猫和狗。模型通过大量标记图像的训练,使权重和偏置得以优化,以实现高精度的分类。本文档的文件列表包括了模型训练后得到的权重和偏置,这些都是进行图像分类时的核心参数。1.VGG-
- 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