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本文摘自知乎： https://www.zhihu.com/question/31346392/answer/51924208 原子性：记录之前的版本，允许回滚 一致性：事务开始和结束之间的中间状态不会被其他事务看到 隔离性：适当的破坏一致性来提升性能与并行度 例如：最终一致~=读未提交。 持久性： 阅读全文
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其中load_file()中的地址用 可查看 阅读全文
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原文中在分区表中的一句话翻译错误，如下 应该是【扫描列a上的索引就需要扫描每一个分区内对应的索引树】，英文版描述如下： ‘’‘ Suppose you define an index on a and partition by b. Each partition will have its own 阅读全文
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因为使用了范围索引，所以会使用满足范围的所有的值，也就是说存储引擎在这个时候会提取出满足之后条件的所有值，并遍历获取满足之后条件的值。 http://www.itpub.net/thread-1901353-1-1.html 阅读全文
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今天在牛客网做了一道题，题目很简单，逻辑也清楚，但是一直通过不了，找了好久的原因，最后加了一句： while(scanner.hasNext()){} 就可以了。。。嗯，，好吧！ 阅读全文
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count（*）返回行数的时候不管列中的值是不是null，在MyISAM表中，count（*）被优化，因为在MyISAM表中，行数被额外存储了，所以会很快,但是这个时候不能有where条件。innodb不会做类似的优化，因为在进行事务管理的时候，并发事务可能会看到不同的列值。 在MyISAM表中，如 阅读全文
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1 /** 2 * Reference queue for cleared WeakEntries 3 */ 4 // 所有Entry在构造时都传入该queue 5 private final ReferenceQueue<Object> queue = new ReferenceQueue<>() 阅读全文
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转载自：https://tangxman.github.io/2015/07/27/the-difference-of-java-string-pool/ 在java的内存分配中，经常听到很多关于常量池的描述，我开始看的时候也是看的很模糊，网上五花八门的说法简直太多了，最后查阅各种资料，终于算是差不 阅读全文
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本文转载自http://www.cnblogs.com/xrq730/p/4847337.html 为什么要自定义类加载器 类加载机制：http://www.cnblogs.com/xrq730/p/4844915.html 类加载器：http://www.cnblogs.com/xrq730/p/ 阅读全文
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转载自：http://blog.csdn.net/antony9118/article/details/51425581 在JVM的新生代内存中，为什么除了Eden区，还要设置两个Survivor区？ 1 为什么要有Survivor区 先不去想为什么有两个Survivor区，第一个问题是，设置Sur 阅读全文
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modCount和expectedModCount是用于表示修改次数的，其中modCount表示集合的修改次数，这其中包括了调用集合本身的add方法等修改方法时进行的修改和调用集合迭代器的修改方法进行的修改。而expectedModCount则是表示迭代器对集合进行修改的次数。 设置expected 阅读全文
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java源文件中不必有一个public类，如果没有public类的话，那么文件名可以是任意合法名称，且编译完成之后如果该源文件中有多个独立的类，则会生成多个对应的.class文件。 阅读全文
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转自： http://blog.csdn.net/u013961718 https://www.shiyanlou.com/courses/running test 和 [ ] test是一条内置命令， test 根据表达式expr 求值的结果返回 0（真）或 1（假），可以用echo $?查看返回 阅读全文
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本文转在是博主为了以后温习。请访问原文链接 http://www.cnblogs.com/itech/archive/2012/05/15/2502284.html 一、inode是什么？ 理解inode，要从文件储存说起。 文件储存在硬盘上，硬盘的最小存储单位叫做"扇区"（Sector）。每个扇区 阅读全文
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conda config --set ssl_verify false 阅读全文
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该函数作用于输出层之上，用于改善输出层神经元饱和时与该神经元直接相关的w和bias学习率下降的问题。 定义： 这表明，在用柔性最大值函数定义输出神经元的输出时，神经元的输出是一种概率分布，所有输出层神经元的输出之和为1. 对应的权重输入为： 上式中的C表示常量。 在使用柔性最大值函数作为sigma函 阅读全文
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深度学习 Introducing convolutional networks：卷积神经网络介绍 卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（local receptive fields）， 共享权重（ shared weights）， 池化（ pooling）。 与前面的神经网络不同，在这里我们用 阅读全文
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交叉熵 交叉熵是用于解决使用二次代价函数时当单个神经元接近饱和的时候对权重和bias权重学习的影响。这个公式可以看出，当神经元饱和的时候，sigma的偏导接近于0，w的学习也会变小。但是应用交叉熵作为代价函数的话，只有当所有的神经元接近0或者1的时候才会出现这种情况。它解决了初始化w和bias时坏的 阅读全文
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摘自：http://www.runoob.com/jquery 为了防止文档在完全加载（就绪）之前运行 jQuery 代码，需要把要写的jquery代码如下形式填写： 提示：简洁写法（与以上写法效果相同）: 默认情况下，所有 HTML 元素都有一个静态位置，且无法移动。如需对位置进行操作，要记得首先 阅读全文