AspxDashboardView 更新参数 function SetThrendDashboardView() { console.log("就是这样被你征服"); var totaltime = TotalDatetime04.GetText(); var parameters = webViewerThrend_163.GetParameters(); var parameterstart = parameters.GetParameterByName("P_SDATE…

ini配置文件内如果有更新参数 执行更新 更新参数 自动去下载执行????…

项目用的 Mybatis,今天改一个需求,落地实现是批量更新,且只需要根据主键(id)来更新一个字段(name). 于是,没有犹豫,像下面这样设计了数据结构: 既然是批量更新,那外层肯定是 List List 中每个元素,只包含 id & name,于是,选择了用 org.apache.commons.lang3.tuple.Pair 来封装数据(就是不想自己再写一个 DO 或者 VO 或者 MO) 最终的数据结构是:List<Pair<Integer, String>>…

用的mybatis自动生成的 情景: 修改页面中,修改某个字段,修改前有数据,修改后为空. mybatis中一般用到 如:(这种直接忽略为空的字段,不能更新空字段参数) <update id=""  parameterType="实体类"> update 表名 set <if test="字段 !=null "> 字段 = #{字段,jdbcType=VARCHAR} </if> </update>…

转自:http://blog.csdn.net/zzfenglin/article/details/51304084 连接事件 在一个连接当中,主设备会在每个连接事件里向从设备发送数据包.一个连接事件是指主设备和从设备之间相互发送数据包的过程.连接事件的进行始终位于一个频率,每个数据包会在上个数据包发完之后等待 150μs 再发送. 连接间隔决定了主设备与从设备的交互间隔:它是指两个连续的连接事件开始处的时间距离,可以是7.5ms ~ 4s内的任意值,但必须为 1.25ms 的整数倍.要确定从设…

数据库的性能优化涉及到整个数据库运行环境的方方面面,诸如操作系统,Oracle自身,存储,网络等等几个大块.而操作系统则是Oracle稳定运行与最大化性能的基石.本文主要描述基于Linux系统下 Oracle 内核参数的配置. 校验下面的列表中显示的内核参数的值被设置为大于或等于下面所显示的最小值. 如果你的系统中下面的任意参数的当前值已经大于或高于下面列出的值,请不要做任何修改. 下面的步骤给出了如何去校验并设置这些参数的值. 通过执行下面的命令进行校验 /sbin/sysctl -a | e…

介绍 在产品的开发中,android升级提示,下载更新是必备的功能,否则等用户被动去官方网,或者第三方商店提示,就为时已晚了. 原理 在用户每次打开应用的时候,都与服务器进行一次交互,获取版本信息,对比之后,如果版本号大于当前版本号,那么就提示用户升级,否则就当什么都没发生. 直接看代码. 实现 权限 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /> <uses-permission andr…

今天继续很久没学习的mongodb的简单学习,今天来看的是更新.先来看简单的用法: use updatetest >switched to db updatetest 首先插入一下: db.things.insert( { name : "test1"} ) db.things.find({name : "test1"}) 会找到:   { "_id" : ObjectId("50f1778ea5ec290b7773303b&qu…

看图, 只要点击取消或是下载完毕 通知才会消失!      代码是大部分是借用别人的,再自己修改,达到自己所需要的效果 xml文件 update.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="…

注:本文翻译自Google官方的Android Developers Training文档,译者技术一般,由于喜爱安卓而产生了翻译的念头,纯属个人兴趣爱好. 原文链接:http://developer.android.com/training/location/receive-location-updates.html 如果你的应用有导航的功能,你可能会希望可以定期获取用户的地理位置.虽然你可以通过LocationClient.getLastLocation()做到这一点,但是一个更加直接的方法…

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.…

retain_graph参数的作用 官方定义: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases setting this option to True is not needed and often can be worked around in a much more efficient way. D…

安装 curl -sS https://getcomposer.org/installer | php 或者 php -r "readfile('https://getcomposer.org/installer');" | php 全局安装 mv composer.phar /usr/local/bin/composer 安装中国镜像 composer config -g repo.packagist composer https://packagist.phpcomposer.co…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

传统上,Oracle数据库的初始化参数存储在文本初始化参数文件中.为了更好的可管理性,您可以选择在二进制服务器参数文件中维护初始化参数,该文件在数据库启动和关闭期间保持不变.本节介绍服务器参数文件,并介绍如何使用任何一种存储参数的方法来管理初始化参数. 什么是服务器参数文件? 迁移到服务器参数文件 创建服务器参数文件 SPFILE初始化参数 更改初始化参数值 清除初始化参数值 导出服务器参数文件 备份服务器参数文件 恢复丢失或损坏的服务器参数文件 查看参数设置 什么是服务器参数文件? 服务器参数…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时,使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数.此时需要利用优化的极大似然估计:EM算法. 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数.由于直观原因,采用一维高斯分布. 一维高斯分布的概率密度函数表示为: 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布: 其中:k 表示一共有 k 个子分布,.为什么累加之和为 1?因为哪怕是混合模型也表示一个概率密度,从负无穷到正无穷积分概率为 1,所以只有累加之和为 1才能保证,很简单的推导. 设总体 ξ,总体服从…

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las…

1 背景 开发打包的 jenkins job A 是在 local 的一台 windows 上,同时在这台 local 的 windows 上还有一 另一个 jenkins job B 是用来上传 job A 生成的包(build)到测试平台的仓库(比如 saucelabs storage).然而 我们测试的 jenkins job C 是在 azure 上的一台 windows server 2012 上.我们期望的是当 job A 一旦有包(build)生成就传递 build number…

需求背景:创建的quartz任务需要用到三个参数,根据参数去执行并将结果入库,并且参数可修改更新. 这里,有三个参数需要传入,分别是planId.target.officeId 定义Job类: public class StatisticsTaskService implements Job { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StatisticsTaskService.class); private StatusStatistic…

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 DNN前向传播介绍了DNN的网络是如何的从前向后的把数据传递过去的,但是只有这个过程还不够,我们还需要想办法对所有参数进行一个梯度的更新,才能使得网络能够慢慢的学习到新的东西. 在神经网络中有一种通用的方法来更新参数,叫做反向更新BP. 2. DNN反向更新过程 根据前面的前向传播的过程我们得到了一个传播公式,其中\(\sigma\)是激活函数,对具体的函数…

Momentum:解快了收敛速度,同时也减弱了SGD的波动 NAG: 减速了Momentum更新参数太快 Adagrad: 出现频率较低参数采用较大的更新,对于出现频率较高的参数采用较小的,不共用一个学习率 Adadelta:解决了Adagrad后续学习率为0的缺点,同时不要defalut 学习率 RMSprop:解决了Adagrad后续学习率为0的缺点 Adam: 结合了RMSprop和Momentum的优点,Adam might be the best overall choice 参考博客…

一.关于参数的定义 在你录制程序运行的过程中,脚本生成器自动生成由函数组成的用户脚本.函数中参数的值就是在录制过程中输入的实际值. 例如,你录制了一个Web应用程序的脚本.脚本生成器生成了一个声明,该声明搜索名称为“UNIX”的图书的数据库.当你用多个虚拟用户和迭代回放脚本时,也许你不想重复使用相同的值“UNIX”.那么,你就可以用参数来取代这个常量.结果就是你可以用指定的数据源的数值来取代参数值.数据源可以是一个文件,也可以是内部产生的变量.用参数表示用户的脚本有两个优点: ① 可以使脚本的长…

http://帐号:密码@ddns.oray.com/ph/update?hostname=hahaha.vicp.cc&myip=182.xx.200.xx 花生壳的文档地址 例子 1.使用URL验证 适用于浏览器或应用程序(fetch, curl, lwp-request),可以在URL中包含验证信息. http://username:password@ddns.oray.com/ph/update?hostname=yourhostname&myip=ipaddress 2.原始HT…

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代…

1. 深度学习流程简介 1)一次性设置(One time setup)          -激活函数(Activation functions) - 数据预处理(Data Preprocessing) - 权重初始化(Weight Initialization) - 正则化(Regularization:避免过拟合的一种技术) - 梯度检查(Gradient checking) 2)动态训练(Training dynamics)          - 跟踪学习过程 (Babysitting th…

原文链接:http://dmitrysoshnikov.com/ 原文作者:Dmitry Soshnikov 译者做了少量补充.这样的的文字是译者加的,可以选择忽略. 作者微博:@Bosn 在这个简短的笔记中我们聊一聊ES6的又一特性:带默认值的函数参数.正如我们即将看到的,有些较为微妙的CASE. ES5及以下手动处理默认值 在ES6默认值特性出现前,手动处理默认值有几种方式: function log(message, level) { level = level || 'warning';…

sklearn可实现的函数或者功能可分为如下几个方面 1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理 其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习 分类算法 # knn算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() ''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, weights=…

题目是中文,所以不讲题意 做法顺序如下: 使用先跟遍历,把整棵树平铺到一维平面中 使用自己整的区间更新树状数组模板进行相关操作. http://www.cnblogs.com/rikka/p/7359185.html 放代码如下: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; /* *常量MAXN用于设定树状数组的尺寸大小 */ ; class TreeLikeArray { public: /* *数组c1用来储存A[i]-A[i-1]: */ l…

逆向工程简介什么是逆向工程:        mybatis需要程序员自己编写sql语句,mybatis官方提供逆向工程,可以针对单表自动生成mybatis执行所需要的代码(mapper.java.mapper.xml.pojo…),可以让程序员将更多的精力放在繁杂的业务逻辑上. 企业实际开发中,常用的逆向工程方式:由数据库的表生成java代码. 之所以强调单表两个字,是因为Mybatis逆向工程生成的Mapper所进行的操作都是针对单表的,也许你可能会觉得那这就有点鸡肋了,但是在大型项目中,很少…