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创建表1、建表的语法格式:(建表属于 DDL 语句,DDL 包括:create drop alter)create table 表名(字段名1 数据类型, 字段名2 数据类型, 字段名3 数据类型);create table 表名(字段名1 数据类型,字段名2 数据类型,字段名3 数据类型);表名:建议以 t_或者 tbl_ 开始,可读性强。见名知意。字段名:见名知意。表名和字段名都属于标识符。2
邮件服务器1、邮件服务器的功能和工作原理1.1、Mail Server与DNS之间的关系邮件服务器一定要有一个合法的主机名才可以;DNS的反解也很重要;需要DNS的MX及A标志(超重要的MX);Email的地址写法:账号@主机名1.2、邮件传输所需要的组件(MTA、MUA、MDA)以及相关协议1.2.1、MUA(Mail User Agent)MUA的主要功能是收取邮件主机的电子邮件,以及提供用户
Maven1、Maven 概述一个对 Maven 比较正式的定义是这么说的: Maven 是一个项目管理工具,它包含了一个项目对象模型 (POM: Project Object Model),一组标准集合,一个项目生命周期(Project Lifecycle),一个依赖管理系统(Dependency Management System),和用来运行定义在生命周期阶段(phase)中插件(plugi
EL & JSTL1、JSP1.1、指令作用:用于配置 JSP 页面,导入资源文件。格式:<%@ 指令名称 属性名1=属性值1 属性名2=属性值2 ... %>分类:page:配置 JSP 页面的contentType:等同于 response.setContentType()设置响应体的 mime 类型以及字符集;设置当前 jsp 页面的编码(只能是高级的 IDE 才能生效,
引言机器学习是从数据中提取知识。它是统计学、人工智能和计算机科学交叉的研究领域,也被称为预测分析或统计学习。1、为何选择机器学习在 “智能” 应用早期,许多系统使用人为制定的 “if” 和 “else” 决策规则来处理数据,或根据用户输入的内容进行调整。但人为制定决策规则主要有两个缺点:做决策所需要的逻辑只适用于单一领域和单项任务;想要制定规则,需要对人类专家的决策过程有很深刻的理解。这种人为制定
深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络。基于之前介绍的网络,只需通过叠加层,就可以创建深度网络。本章我们将看一下深度学习的性质、课题和可能性,然后对当前的深度学习进行概括性的说明。1、加深网络关于神经网络,我们已经学了很多东西,比如构成神经网络的各种层、 学习时的有效技巧、对图像特别有效的 CNN、参数的最优化方法等,这些都是深度学习中的重要技术。本节我们将这些已经学过的技术汇总起来,创 建一个
机器学习1、什么是机器学习机器学习经常被归类为人工智能的子领域,但我觉得这种归类方法存在误导嫌疑。虽然对机器学习的研究确实是源自人工智能领域,但是机器学习的方法却应用于数据科学领域,因此我认为机器学习看作是一种数学建模更合适。机器学习的本质就是借助数学模型理解数据。当我们给模型装上可以适应观测数据的可调参数时,“学习” 就开始了;此时的程序被认为具有从数据中 “学习” 的能力。一旦模型可以拟合旧的
卷积神经网络本章的主题是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)。 CNN 被用于图像识别、语音识别等各种场合,在图像识别的比赛中,基于深度学习的方法几乎都以 CNN 为基础。本章将详细介绍 CNN 的结构,并用 Python 实现其处理内容。1、整体结构首先,来看一下 CNN 的网络结构,了解 CNN 的大致框架。CNN 和之前介绍的神经网络一样,可以像乐
环境搭建1、功能点分页数据校验jquery 前端校验 + JSR303 后端校验ajaxRest 风格的 URI;使用 HTTP 协议请求方式的动词,来表示对资源的操作(GET:查询,POST:新增,PUT:修改,DELETE:删除)2、技术点基础框架——SSM(SpringMVC + Spring + MyBatis)数据库——MySQL前端框架——bootstrap 快速搭建简洁美观的界面项目
深度学习用于计算机视觉文章目录深度学习用于计算机视觉1、卷积神经网络简介1.1、卷积运算1.1.1、理解边界效应与填充1.1.2、理解卷积步幅1.2、最大池化运算2、在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络2.1、深度学习与小数据问题的相关性2.2、下载数据2.3、构建网络2.4、数据预处理2.5、使用数据增强卷积神经网络,也叫 convnet,它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型。