PyTorch深度学习实践---笔记

news2024/12/28 18:28:27

PyTorch深度学习实践---笔记

  • 2.线性模型（Linear Model）
    • 2.exercise
  • 3. 梯度下降算法（Gradient Descent）
    • 3.1梯度下降（Gradient Descent）
    • 3.2 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）
  • 4. 反向传播（Back Propagation）
  • 5. 用PyTorch实现线性回归
  • 6. 逻辑回归（Logistics Regression）
  • 7. 处理多维特征的输入（Multiple Dimension Input）
  • 8. 加载数据集
  • 9. 多分类问题

2.线性模型（Linear Model）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[2.0,4.0,6.0]

def forward(x):
    return x*w
    
def loss(x,y):
    y_pred=forward(x)
    return (y_pred-y)*(y_pred-y)
    
w_list=[]
mse_list=[]
for w in np.arange(0.0,4.1,0.1):
    print('w=',w)
    l_sum=0
    for x_val,y_val in zip(x_data,y_data):
        y_pred_val=forward(x_val)
        loss_val=loss(x_val,y_val)
        l_sum+=loss_val
        print('\t',x_val,y_val,y_pred_val,loss_val)
    print('MSE=',l_sum/3)
    w_list.append(w)
    mse_list.append(l_sum/3)
    
plt.plot(w_list,mse_list)
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('w')
plt.show()

在这里插入图片描述

Exercise：
在这里插入图片描述

[Link](The mplot3d toolkit — Matplotlib 3.7.1 documentation)
[docs](numpy.meshgrid — NumPy v1.25 Manual)

2.exercise

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib notebook

x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[3.0,5.0,7.0]

def forward(x):
    return x*w+b

def loss(x,y):
    y_pred=forward(x)
    return (y_pred-y)*(y_pred-y)

w_list=[]
mse_list=[]
b_list=[]
for w in np.arange(0.0,3.1,0.1):
    for b in np.arange(-1,1.1,0.1):
        print('w=',w)
        print('b=',b)
        l_sum=0
        for x_val,y_val in zip(x_data,y_data):
            y_pred_val=forward(x_val)
            loss_val=loss(x_val,y_val)
            l_sum+=loss_val
            print('\t',x_val,y_val,y_pred_val,loss_val)
        print('MSE=',l_sum/3)
        w_list.append(w)
        b_list.append(b)
        mse_list.append(l_sum/3)
W=np.array(w_list)
W=np.unique(W)
B=np.array(b_list)
B=np.unique(B)
MSE=np.array(mse_list)

W,B=np.meshgrid(W,B)
MSE=MSE.reshape(21,31)
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig)
ax.plot_surface(W, B, MSE, cmap='rainbow')

ax.set_xlabel('W', color='b')
ax.set_ylabel('B', color='g')
ax.set_zlabel('MSE', color='r')
plt.show()

在这里插入图片描述

3. 梯度下降算法（Gradient Descent）

3.1梯度下降（Gradient Descent）

import matplotlib.pyplot as plt  
  
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]  
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]  
  
w = 1.0  
  
  
def forward(x):  
    return x * w  
  
  
def cost(xs, ys):  
    cost = 0  
    for x, y in zip(xs, ys):  
        y_pred = forward(x)  
        cost += (y_pred - y) ** 2  
    return cost / len(xs)  
  
  
def gradient(xs, ys):  
    grad = 0  
    for x, y in zip(xs, ys):  
        grad += 2 * x * (x * w - y)  
    return grad / len(xs)  
  
  
print('Predict(before training)', 4, forward(4))  
cost_list = []  
epoch_list = []  
for epoch in range(100):  
    cost_val = cost(x_data, y_data)  
    grad_val = gradient(x_data, y_data)  
    w -= 0.01 * grad_val  
    cost_list.append(cost_val)  
    epoch_list.append(epoch)  
    print('Epoch:', epoch, 'w=', w, 'loss', cost_val)  
print('Predict(after training)', 4, forward(4))  
  
plt.plot(epoch_list, cost_list)  
plt.xlabel('Epoch')  
plt.ylabel('MSE')  
plt.show()

在这里插入图片描述

3.2 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）

import matplotlib.pyplot as plt  
  
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]  
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]  
  
w = 1.0  
  
def forward(x):  
    return x * w  
  
def loss(x, y):  
    y_pred = forward(x)  
    return (y_pred - y) ** 2  
  
def gradient(x, y):  
    return 2 * x * (x * w - y)  
  
print('Predict(before training)', 4, forward(4))  
loss_list = []  
epoch_list = []  
for epoch in range(100):  
    for x, y in zip(x_data, y_data):  
        grad = gradient(x, y)  
        w -= 0.01 * grad  
        print("\tgrad:", x, y, grad)  
        l = loss(x, y)  
    print("progress:", epoch, "w=", w, "loss=", l)  
    epoch_list.append(epoch)  
    loss_list.append(l)  
print('Predict(after training)', 4, forward(4))  
  
plt.plot(epoch_list, loss_list)  
plt.xlabel('Epoch')  
plt.ylabel('Loss')  
plt.show()

在这里插入图片描述

4. 反向传播（Back Propagation）

在这里插入图片描述

Example 1:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Exercise 4-1：Answer=-8
在这里插入图片描述

Exercise 4-2 Answer.1=2，Answer.2=2

import torch
from matplotlib import pyplot as plt
x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[2.0,4.0,6.0]

w=torch.Tensor([1.0])
w.requires_grad=True

def forward(x):
    return x*w

def loss(x,y):
    y_pred=forward(x)
    return (y_pred-y)**2
    
print("predict (before training)",4,forward(4).item)

epoch_list=[]
MSE_list=[]
for epoch in range(100):
    epoch_list.append(epoch)
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        l=loss(x,y)
        l.backward()
        print('\tgrad:',x,y,w.grad.item())
        w.data=w.data-0.01*w.grad.data
        
        w.grad.data.zero_()
    print("progress:",epoch,l.item())
    MSE_list.append(l.item())
print("prdict (after training)",4,forward(4).item())


plt.plot(epoch_list,MSE_list)
plt.xlabel('Epoch')  
plt.ylabel('Loss')
plt.set_tittle("PyTorch")
plt.show()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Answer.1：
∂ L o s s ∂ w 1 = 2 ∗ ( w 1 ∗ x 2 + w 2 ∗ x + b − y ) ∗ x 2 \frac{\partial Loss}{\partial w_1}=2*(w_1*x^2+w_2*x+b-y)*x^2 ∂w1​∂Loss​=2∗(w1​∗x2+w2​∗x+b−y)∗x2

Answer.2：
∂ L o s s ∂ w 2 = 2 ∗ ( w 1 ∗ x 2 + w 2 ∗ x + b − y ) ∗ x \frac {\partial Loss}{\partial w_2}=2*(w_1*x^2+w_2*x+b-y)*x ∂w2​∂Loss​=2∗(w1​∗x2+w2​∗x+b−y)∗x

Answer.3：
∂ L o s s ∂ b = 2 ∗ ( w 1 ∗ x 2 + w 2 ∗ x + b − y ) \frac {\partial Loss}{\partial b}=2*(w_1*x^2+w_2*x+b-y) ∂b∂Loss​=2∗(w1​∗x2+w2​∗x+b−y)

在这里插入图片描述

import torch
from matplotlib import pyplot as plt
x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[2.0,4.0,6.0]

w_1=torch.Tensor([1.0])
w_1.requires_grad=True
w_2=torch.Tensor([2.0])
w_2.requires_grad=True
b=torch.Tensor([3.0])
b.requires_grad=True

def forward(x):
    return w_1*(x**2)+w_2*x+b

def loss(x,y):
    y_pred=forward(x)
    return (y_pred-y)**2
    
print("predict (before training)",4,forward(4).item)

epoch_list=[]
MSE_list=[]
for epoch in range(100):
    epoch_list.append(epoch)
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        l=loss(x,y)
        l.backward()
        print('\tgrad:','X:',x,'Y:',y,w_1.grad.item(),w_2.grad.item(),b.grad.item())
        w_1.data=w_1.data-0.01*w_1.grad.data
        w_2.data=w_2.data-0.01*w_2.grad.data
        b.data=b.data-0.01*b.grad.data
        
        w_1.grad.data.zero_()
        w_2.grad.data.zero_()
        b.grad.data.zero_()
    print("progress:",epoch,l.item())
    MSE_list.append(l.item())
print("prdict (after training)",4,forward(4).item(),'w_1=',w_1.item(),'w_2=',w_2.item(),'b=',b.data.item())


plt.plot(epoch_list,MSE_list)
plt.xlabel('Epoch')  
plt.ylabel('Loss')
plt.title("PyTorch")
plt.show()

在这里插入图片描述

5. 用PyTorch实现线性回归

在这里插入图片描述

前馈->反馈->更新
前馈算损失，反馈算梯度，然后更新，反反复复
在这里插入图片描述

import torch
x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])

class LinearModel(torch.nn.Module):#LinearModel相当于是继承torch.nn.Module的子类
    def __init__(self):#Python中类的初始化都是__init__()
        super(LinearModel,self).__init__()#继承父类的__init__方法,在__init__初始化方法后还想继承父类的__init__(),就在子类中使用super（）函数
        self.linear=torch.nn.Linear(1,1)#定义子类的linear属性
        
    def forward(self,x):
        y_pred=self.linear(x)#调用子类的linear属性
        return y_pred
model=LinearModel()#创建类LinearModel的实例

criterion=torch.nn.MSELoss(reduction='sum')#损失函数
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)#优化器

for epoch in range(1000):#训练迭代
    y_pred=model(x_data)
    loss=criterion(y_pred,y_data)
    print(epoch,loss.item())
    
    optimizer.zero_grad()#梯度清零
    loss.backward()#反向传播
    optimizer.step()#计算梯度，梯度更新
    
print('w =',model.linear.weight.item())
print('b =',model.linear.bias.item())

x_test=torch.Tensor([4.0])
y_test=model(x_test)
print('y_pred =',y_test.data)

这篇文章可以帮助理解LinearModel的写法

python类中super()_wanghua609的博客-CSDN博客

6. 逻辑回归（Logistics Regression）

逻辑回归主要用于分类问题，线性回归的输出值是连续空间
Classification Problem

类别之间没有大小关系

分类问题的输出是一个概率问题，为Ⅰ类的概率是多少，为Ⅱ类的概率是多少…
根据概率值的最大值判断所属类别。
在这里插入图片描述

实际上计算的就是 y_hat=1 的概率。
要将输出值映射到【0，1】，因为概率值是在【0，1】的。
Sigmoid函数也是一种饱和函数（输入值x大于某个值后，输出值y基本不变）。
sigmoid函数中最出名的函数就是Logistics函数，因此大多数书籍资料中将Logistics函数成为sigmoid函数。
σ（）就是sigmoid函数。
在这里插入图片描述

计算分布之间的差异。
这个用于二分类的函数，叫做BCE函数。（CE：cross-entropy）
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

#torch.nn.Functional.sigmoid() use torch.sigmoid() instead.
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])

class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LogisticRegressionModel,self).__init__()
        self.linear=torch.nn.Linear(1,1)
        
    def forward(self,x):
        y_pred=torch.sigmoid(self.linear(x))
        return y_pred
    
model=LogisticRegressionModel()

criterion=torch.nn.BCELoss(reduction='sum')
#size_average=True
#size_average and reduce args will be deprecated, 
#please use reduction='mean' instead.
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)

for epoch in range(1000):
    y_pred=model(x_data)
    loss=criterion(y_pred,y_data)
    print(epoch,loss.item())
    
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

x=np.linspace(0,10,200)
x_t=torch.Tensor(x).view((200,1))
y_t=model(x_t)
y=y_t.data.numpy()
plt.plot(x,y)
plt.plot([0,10],[0.5,0.5],c='r')
plt.xlabel('Hours')
plt.ylabel('Probability of Pass')
plt.grid()
plt.show()

在这里插入图片描述

7. 处理多维特征的输入（Multiple Dimension Input）

输入值有多个特征
每一行成为Record， 每一列叫做Feature（特征/字段），结构化的数据。
在这里插入图片描述

每一个特征值都要与一个权重相乘，x看成一个向量，乘上w1到w8，标量转置相乘做内积。
σ就是sigmoid函数。
计算转化成向量化的运算，然后通过并行计算，通过GPU的能力，提高运算速度。
矩阵可以看作是空间变换的函数。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

从8个特征（8维）学到6个特征（6维）再到4个特征，最后到1个特征。
当然也可以直接从8个特征学到1个特征

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
 
xy = np.loadtxt('diabetes.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)
x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) 
y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) 
 
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)
        self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() 
 
    def forward(self, x):
        x = self.sigmoid(self.linear1(x))
        x = self.sigmoid(self.linear2(x))
        x = self.sigmoid(self.linear3(x)) 
        return x
 
 
model = Model()
 
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')  
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
 
epoch_list = []
loss_list = []

for epoch in range(100000):
    y_pred = model(x_data)
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    print(epoch, loss.item())
    epoch_list.append(epoch)
    loss_list.append(loss.item())
 
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
 
    optimizer.step()
 
 
plt.plot(epoch_list, loss_list)
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.show()

在这里插入图片描述

8. 加载数据集

Dataset主要用于构建数据集，支持索引（利用下标）
Dataloader主要用于Mini-Batch
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

笔记来源：《PyTorch深度学习实践》完结合集

9. 多分类问题

输出时，每一个输出代表每种标签的概率。属于1的概率是多少，属于2的概率是多少，等等。各个输出值大于0，且值得的合等于1。

本笔记来自：【《PyTorch深度学习实践》完结合集】 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys/?share_source=copy_web&vd_source=292129053a8880be150381f42c6b50c4

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/878694.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

编译OpenCV问题解决：已经编译OpenCV成功之后无法运行测试代码

编译OpenCV问题解决：已经编译OpenCV成功之后无法运行测试代码

报错问题如下&#xff1a; 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 LNK2001 无法解析的外部符号 "void __cdecl cv::imshow(class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > const &,class c…
阅读更多...
【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】在线 IDE 编写 canvas 转换黑白风格头像

【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】在线 IDE 编写 canvas 转换黑白风格头像

关于 Cloud Studio Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境(IDE)&#xff0c;为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用Cloud Studio 时无需安装&#xff0c;随时随地打开浏览器就能在线编程。 Cloud Studio 作为在线IDE&#xff0c;包含代码高亮、自动补全、Gi…
阅读更多...
GIt Squash 多个提交压缩提交

GIt Squash 多个提交压缩提交

假设你有一个名为 feature 的分支&#xff0c;它包含三个提交&#xff08;A, B, C&#xff09;&#xff0c;并且你想将这三个提交压缩成一个。下面是如何做到这一点的。 首先&#xff0c;找出你要开始压缩的那个最早提交的哈希值。在这个例子中&#xff0c;我们假设 A 是最早的…
阅读更多...
RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNPU 推理软件框架

RK3588平台开发系列讲解（AI 篇）RKNPU 推理软件框架

文章目录 一、推理软件框架二、RKNN 模型三、学习步骤整理沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢本篇章主要讲解什么是RKNPU。 一、推理软件框架 RKNPU 硬件层 RKNPU 驱动层 RKNPU 的驱动层是连接上层应用和 RKNPU 硬件的桥梁。驱动层的主要作用是将应用程序…
阅读更多...
Health Kit基于数据提供专业方案，改善用户睡眠质量

Health Kit基于数据提供专业方案，改善用户睡眠质量

什么是CBT-I? 中国社科院等机构今年发布的《中国睡眠研究报告2023》内容显示&#xff0c;2022年&#xff0c;受访者的每晚平均睡眠时长为7.40小时&#xff0c;近半数受访者的每晚平均睡眠时长不足8小时(47.55%)&#xff0c;16.79%的受访者的每晚平均睡眠时长不足7小时。这些数…
阅读更多...
shell脚本和解释器

shell脚本和解释器

shell脚本和解释器 #!是shell脚本文件的标识&#xff0c;/bin/bash代表要使用的解析器&#xff0c;#是注释符号 test.sh #!/bin/bashls whoami #下面这条命令会执行失败&#xff0c;但不会影响其他命令的执行 cat /etc/shadow ps对于上面的脚本文件&#xff0c;后缀是.sh或者…
阅读更多...
Leaflet入门，Leaflet如何自定义版权信息，以vue2-leaflet修改自定义版权为例

Leaflet入门，Leaflet如何自定义版权信息，以vue2-leaflet修改自定义版权为例

前言 本章讲解使用Leaflet的vue2-leaflet或者vue-leaflet插件来实现自定义版权信息的功能。 # 实现效果演示 见图片右下角版权信息 vue如何使用Leaflet vue2如何使用：《Leaflet入门，如何使用vue2-leaflet实现vue2双向绑定式的使用Leaflet地图，以及初始化后拿到leaflet对象…
阅读更多...
三、Dubbo 注册中心

三、Dubbo 注册中心

三、Dubbo 注册中心 3.1 注册中心概述 主要作用 动态加入&#xff1a;服务提供者通过注册中心动态地把自己暴露给其他消费者动态发现&#xff1a;消费者动态地感知新的配置、路由规则和新的服务提供者动态调整&#xff1a;注册中心支持参数的动态调整&#xff0c;新参数自动更…
阅读更多...
[HDLBits] Exams/m2014 q4d

[HDLBits] Exams/m2014 q4d

Implement the following circuit: module top_module (input clk,input in, output out);always(posedge clk) beginout<out^in;end endmodule直接写out^in就行
阅读更多...
LangChain手记 Chains

LangChain手记 Chains

整理并翻译自DeepLearning.AILangChain的官方课程&#xff1a;Chains&#xff08;源代码可见&#xff09; Chains 直译链&#xff0c;表达的意思更像是对话链&#xff0c;对话链的背后是思维链 LLM Chain&#xff08;LLM链&#xff09; 首先介绍了一个最简单的例子&#xff0c…
阅读更多...
解决xss转义导致转码的问题

解决xss转义导致转码的问题

一、xss简介 人们经常将跨站脚本攻击&#xff08;Cross Site Scripting&#xff09;缩写为CSS&#xff0c;但这会与层叠样式表&#xff08;Cascading Style Sheets&#xff0c;CSS&#xff09;的缩写混淆。因此&#xff0c;有人将跨站脚本攻击缩写为XSS。跨站脚本攻击&#xff…
阅读更多...
【量化课程】02_3.投资学基础概念

【量化课程】02_3.投资学基础概念

文章目录 1. 投资和投资学的关系1.1 什么是投资&#xff1f;1.2 什么是投资学&#xff1f; 2. 投资学的主要内容2.1 金融市场与投资环境2.1.1 金融资产2.1.2 债券市场的意义2.1.3 金融市场与经济2.1.4 投资过程2.1.5 竞争性的市场2.1.6 市场参与者2.1.7 主要的市场债券市场外汇…
阅读更多...
KCC@广州开源读书会广州开源建设讨论会

KCC@广州开源读书会广州开源建设讨论会

亲爱的开源读书会朋友们&#xff0c; 在下个周末我们将举办一场令人激动的线下读书会&#xff0c;探讨两本引人入胜的新书《只是为了好玩》和《开源之迷》。作为一个致力于推广开源精神和技术创新的社区&#xff0c;这次我们还邀请了圈内大咖前来参与&#xff0c;会给大家提供一…
阅读更多...
概念解析 | 隐式神经表示:揭开神经网络黑盒的奥秘

概念解析 | 隐式神经表示:揭开神经网络黑盒的奥秘

注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:隐式神经表示(Implicit Neural Representations) 隐式神经表示:揭开神经网络黑盒的奥秘 近年来,神经网络在各种任务上取得了惊人的进步,但其内部表示方式依然难以解读,被称为“…
阅读更多...
交互消息式IMessage扩展开发记录

交互消息式IMessage扩展开发记录

IMessage扩展简介 iOS10新加入的基于iMessage的应用扩展&#xff0c;可以丰富发送消息的内容。&#xff08;分享表情、图片、文字、视频、动态消息&#xff1b;一起完成任务或游戏。&#xff09; 简单的将发送的数据内型分为三种&#xff1a; 1.贴纸Stickers&#xff1b; 2.交…
阅读更多...
arcgis pro3.0-3.0.1-3.0.2安装教程大全及安装包下载

arcgis pro3.0-3.0.1-3.0.2安装教程大全及安装包下载

一. 产品介绍&#xff1a; ArcGIS Pro 这一功能强大的单桌面 GIS 应用程序是一款功能丰富的软件&#xff0c;采用 ArcGIS Pro 用户社区提供的增强功能和创意进行开发。 ArcGIS Pro 支持 2D、3D 和 4D 模式下的数据可视化、高级分析和权威数据维护。 支持通过 Web GIS 在一系列 …
阅读更多...
栈和队列--受限制的线性表

栈和队列--受限制的线性表

目录 和队列的定义和特点 1.1栈的定义和特点、 1.2队列的定义和特点 1.3栈和队列的应用 2.栈的表示和操作的实现 2.1栈的类型定义 2.2顺序栈的表示和实现 2.2.1初始化 2.2.2入栈 2.2.3出栈 2.2.4取栈顶元素 2.3链栈的表示和实现 2.2.1初始化 2.2.2入栈 2.2.3出栈…
阅读更多...
【Servlet】(Servlet API HttpServlet 处理请求 HttpServletRequest 打印请求信息 前端给后端传参)

【Servlet】(Servlet API HttpServlet 处理请求 HttpServletRequest 打印请求信息 前端给后端传参)

文章目录 Servlet APIHttpServlet处理请求 HttpServletRequest打印请求信息前端给后端传参 Servlet API Servlet中常用的API HttpServlet 实际开发的时候主要重写 doXXX 方法, 很少会重写 init / destory / service destory 服务器终止的时候会调用. //下面的注解把当前类和…
阅读更多...
结构体的定义与赋值

结构体的定义与赋值

1、结构体定义 首先定义一个学生结构体&#xff0c;如下所示&#xff1a; struct Student {int num;char name[32];char sex;int age; }; 接着在主函数中对学生进行声明&#xff0c;如下所示&#xff1a; #include<iostream> using namespace std;struct Student {in…
阅读更多...
Redis——SringBoot集成Redis

Redis——SringBoot集成Redis

创建项目 导入如下依赖 jedis:采用的直连&#xff0c;多个线程操作的话&#xff0c;是不安全的&#xff0c;如果想要避免不安全的&#xff0c;使用 edis pool 连接池!更像 BIO 模式 lettuce: 采用netty&#xff0c;实例可以再多个线程中进行共享&#xff0c;不存在线程不安全…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023