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ctrlc:
你这是从web服务器上传到FTP服务器上的吧,能从用户电脑上上 ...
jsp 往 FTP 上传文件问题 -
annybz:
说的好抽象 为什么代码都有两遍。这个感觉没有第一篇 和第二篇 ...
Spring源代码解析(三):Spring JDBC -
annybz:
...
Spring源代码解析(一):IOC容器 -
jie_20:
你确定你有这样配置做过测试? 请不要转载一些自己没有测试的文档 ...
Spring2.0集成iReport报表技术概述 -
asd51731:
大哥,limit传-1时出错啊,怎么修改啊?
mysql limit 使用方法
Bean
public class User {
private String username;
private String password;
public String getUsername() {
return username;
}
public void setUsername(String username) {
this.username = username;
}
public String getPassword() {
return password;
}
public void setPassword(String password) {
this.password = password;
}
}
Action
public class LoginAction extends ActionSupport {
private BaseDao baseDao;
private String username;
private String password;
private List<User> list;
public List<User> getList() {
return list;
}
public void setList(List<User> list) {
this.list = list;
}
public String getUsername() {
return username;
}
public void setUsername(String username) {
this.username = username;
}
public String getPassword() {
return password;
}
public void setPassword(String password) {
this.password = password;
}
public String Login() {
list=baseDao.Login();
return SUCCESS;
}
public void setBaseDao(BaseDao baseDao) {
this.baseDao = baseDao;
}
}
Dao
public class BaseDao extends JdbcDaoSupport {
// public List Login() {
// // org.logicalcobwebs.proxool.ProxoolDataSource dataSource =
// // (ProxoolDataSource) this
// // .getDataSource();
//
// List list = this.getJdbcTemplate().queryForList("select * from user");
// for (Object obj : list) {
// System.out.println(obj.toString());
// }
// List ls = BaseDao.ChangeList(list);
// this.getJdbcTemplate().batchUpdate(
// "insert into user (username,password) values(?,?)",
// new MyBatchPreparedStatementSetter(ls));
// return null;
// }
// private static List<User> ChangeList(List ls) {
// if (ls == null || ls.size() <= 0) {
// return null;
// }
// List<User> l_user = new ArrayList<User>();
// for (int i = 0; i < ls.size(); i++) {
// Map m = (Map) ls.get(i);
// User user = new User();
// user.setUsername(m.get("username").toString());
// user.setPassword(m.get("password").toString());
// l_user.add(user);
// }
// return l_user;
// }
// private class MyBatchPreparedStatementSetter implements
// BatchPreparedStatementSetter {
// final List temList;
//
// /** 通过构造函数把要插入的数据传递进来处理 */
// public MyBatchPreparedStatementSetter(List list) {
// temList = list;
// }
//
// public int getBatchSize() {
// return temList.size();
// }
//
// public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
// User user = (User) temList.get(i);
// ps.setString(1, i + "" + user.getUsername());
// ps.setString(2, i + "" + user.getPassword());
// }
// }
public List<User> Login() {
List list = this.getJdbcTemplate().queryForList("select * from user");
final List<User> ls = BaseDao.ChangeList(list);
//向数据库批量插入数据
// this.getJdbcTemplate().batchUpdate(
// "insert into user (username,password) values(?,?)",
// new BatchPreparedStatementSetter() {
// public int getBatchSize() {
// return ls.size();
// }
//
// public void setValues(PreparedStatement ps, int i)
// throws SQLException {
// User user = ls.get(i);
// ps.setString(1, i + "" + user.getUsername());
// ps.setString(2, i + "" + user.getPassword());
// }
//
// });
return ls;
}
private static List<User> ChangeList(List ls) {
if (ls == null || ls.size() <= 0) {
return null;
}
List<User> l_user = new ArrayList<User>();
for (int i = 0; i < ls.size(); i++) {
Map m = (Map) ls.get(i);
User user = new User();
user.setUsername(m.get("username").toString());
user.setPassword(m.get("password").toString());
l_user.add(user);
}
return l_user;
}
}
jsp页面
<table border="1" bordercolor="#000000">
<tr>
<td>
序号
</td>
<td colspan="2">
标题1
</td>
<td colspan="2">
标题2
</td>
<td colspan="2">
标题3
</td>
<td colspan="2">
标题4
</td>
</tr>
<s2:iterator value="list" status="status">
<s2:if test="#status.index%4==0||#status.first">
<tr>
<td nowrap="nowrap">
第<s2:property value="(#status.index+1)/4" />行
</td>
</s2:if>
<td>
<s2:property value="username" />
</td>
<td>
<s2:property value="password" />
</td>
<s2:if test="(#status.index+1)%4==0">
</tr>
</s2:if>
<s2:if test="#status.last">
</tr>
</s2:if>
</s2:iterator>
</table>
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2010-03-18 12:32 1443上面我们分析了IOC容器本身的实现,下面我们看看在典型的web ... -
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2010-03-18 12:30 2665在Spring中,IOC容器的重要地位我们就不多说了,对于Sp ... -
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2010-03-18 12:08 2246先道要加上两个包:Spring2.5下面的: spring. ... -
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2010-03-18 12:06 1501l SimpleJdbcTemplate内部包含了 ... -
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2010-03-18 12:03 1249Spring2.0正式版(http://www.springf ... -
Spring管理JDBC连接
2010-03-18 11:59 1682在Spring中,JdbcTemplate是经常被使用的类来帮 ... -
Spring JDBC数据库操作类
2010-03-18 09:26 16371.JdbcTemplate 在Spring中, ...
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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【5层】4352.4平米框架办公楼(含计算书,建筑、结构图) 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 、本项目3比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看READme.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 、3本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看REaDme.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行; 2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通; 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业,更为适合; 4、下载使用后,可先查看REaDme.md或论文文件(如有),本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集,如有侵权,私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
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