Java7以及之前经典的代码如下： // Java7以及之前迭代Map HashMap map = new HashMap(); map.put(1, "one")...方法签名为V putIfAbsent(K key, V value)，作用是只有在不存在key值的映射或映射值为null时，才将value指定的值放入到Map中，否则不对Map做更改．该方法将条件判断和赋值合二为一...，使用起来更加方便． remove() 我们都知道Map中有一个remove(Object key)方法，来根据指定key值删除Map中的映射关系；Java8新增了remove(Object key,...Object value)方法，只有在当前Map中key正好映射到value时才删除该映射，否则什么也不做． replace() 在Java7及以前，要想替换Map中的映射关系可通过put(K key,...V value)方法实现，该方法总是会用新值替换原来的值．为了更精确的控制替换行为，Java8在Map中加入了两个replace()方法，分别如下： replace(K key, V value)，只有在当前
先来一个简单的例子，比如给了我们db table中的几个字段，我们需要拼写sql语句去重复插入。 给这样一个demo.txt的文本 ?...image.png github地址：https://github.com/furtech/java_utils/blob/master/src/main/java/com/furtech/javautils.../TxtHandler.java 源代码如下 package com.furtech.javautils; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory...; import java.io.*; /** * @des 输入一段文本，读取文本中的数据，并把它组装成我们需要的格式。
1、JDBC技术 java连接数据是通过JDBC技术，JDBC的全称是Java DataBase Connectivity，是一套面向对象的连接数据库的程序接口。...①第一步先加载数据库的驱动程序，可以去官网或者网上找驱动包，代码如下： Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); ②DriverManager是类用来管理数据库中的所有驱动程序...这里需要注意了，上面的指针是获取行的数据，get方法肯定是用来获取那一列的数据了，比如：getString()方法中的参数可以写成getString(“列名”)，又或者是getString(1)，它的意思是获取第一列的数据...; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class Mysql...好了，看了这篇文章，基本上java连接数据库是没有大问题了。
题目部分 在Oracle中，如何监控数据库中的非常耗费性能SQL语句？...答案部分 在前边的触发器章节中介绍了如何利用系统触发器监控用户的登陆登出问题，并且可以记录所有的数据库DDL语句，这对数据库的安全审计是非常有帮助的。...利用触发器还可以限制用户在某一段固定时间才能登陆数据库。接下来介绍一下如何利用SQL的实时监控特性来监控数据库中的非常耗费性能SQL语句。...因为轻量级JOB适合于在短时间内执行非常频繁的JOB。 整个监控脚本如下所示： 该脚本中有视图也有表。若想直接查询数据库耗费性能的SQL语句，可以直接使用视图VW_SQL_PP_LHR进行查询。...JOB每次都会从该表中读取到配置参数的值，该表的查询结果如下图所示： ? 下面简单测试一下上边的监控脚本的效果。首先构造一个笛卡尔积连接的SQL，并开启并行。再构造一个锁等待的SQL。
简介 每个使用关系型数据库的程序都可能遇到数据死锁或不可用的情况，而这些情况需要在代码中编程来解决;本文主要介绍与数据库事务死锁等情况相关的重试逻辑概念，此外，还会探讨如何避免死锁等问题，文章以DB2...(版本9)与Java为例进行讲解。 ...什么是数据库锁定与死锁 锁定(Locking)发生在当一个事务获得对某一资源的“锁”时，这时，其他的事务就不能更改这个资源了，这种机制的存在是为了保证数据一致性;在设计与数据库交互的程序时，必须处理锁与资源不可用的情况...No Yes Yes Yes 表1：DB2的隔离级别与其对应的问题现象 在只读模式中，就可以防止锁定发生，而不用那些未提交只读隔离级别的含糊语句。...程序中可提交或回滚更改，并执行重试逻辑。 2、 911：程序收到这个SQL代码，表示因为没有为锁列表分配足够的内存，现在已达到数据库的最大锁数目。
; import java.sql.SQLException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public interface...; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import...java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.ResourceBundle; //接口名+Impl=当前类名 表示一个实现类...ResourceBundle resource = ResourceBundle.getBundle("/Student"); //解析文件以后我们将文件内容存入数据库...} } @Override public void insert(Student student) { //解析文件以后我们将文件内容存入数据库
原来项目中oracle数据库一直是US7ASCII，我新项目对接的时候，查询以及插入中文，出现乱码问题。...set("password",password); Db.use("oracle").save("user", r); renderJson(); } 也就是说，当读取的时候...，从数据中得到中文字符，然后以iso-8859-1 encode，再以gbk decode来正确显示中文， 当写入的时候，需要将中文字符 以gbk encode，再以iso-8859-1 decode，...写入数据库。
这里利用PostgreSQL扩展的JDBC方法进行数据库自定义类型和Java类的映射关系，将Java对象插入关系数据库中。...步骤如下： 1.在数据库中自定义数据类型（CREATE TYPE TypeName AS） 2.在Java中新建对应的JavaBean，继承PGobject类，实现Serializable接口。...3.将数据库连接对象Connection接口强制转换成PGConnection，添加数据类型映射 ((PGConnection)connection).addDataType(TypeName, 类型对应...利用setType方法，参数为数据库中的TypeName。 5.利用PreparedStatement的setObject方法设置。...下面给出实例代码： 自定义数据类型： CREATE TYPE provider AS( name varchar(20), address varchar(20) ); 对应的Java类：
最近在使用PostgreSQL数据库，PostgreSQL中可以自定义自己的数据类型。 那怎么利用JDBC将Java类与PostgreSQL数据库中自己定义的类型关联起来呢。...即怎么将Java对象存储在数据库中呢。我这里说的对象的存储不是讲对象序列化了以二进制的方式进行的存储，我说的是不经过序列化直接进行的存储。因为数据库中有Java对象对应的自定义类型。...下面先总结下步骤： 1.在数据库中自定义数据类型（CREATE TYPE TypeName AS） 2.在Java中新建对应的JavaBean，继承SQLData类，并实现其中的一些方法 3.利用数据库连接对象的...setTypeMap方法设置数据库自定义类型和JavaBean的映射。...详细步骤见下篇博客JDBC：数据库自定义类型与Java类的映射—将对象存储在关系数据库中（二）。
http://blog.csdn.net/qq_26525215/article/details/52143733 在上面链接的博客中，写了如何用MySQL语句定义和执行存储过程 Java执行存储过程：...Java演示执行带输入参数的存储过程： 构造 call 转义序列时，请使用 ?（问号）字符来指定 IN 参数。此字符充当要传递给该存储过程的参数值的占位符。...向 setter 方法传递值时，不仅需要指定要在参数中使用的实际值，还必须指定参数在存储过程中的序数位置。例如，如果存储过程包含单个 IN 参数，则其序数值为 1。...Java演示执行带输入输出参数的存储过程： 构造 call 转义序列时，请使用 ?(问号)字符来指定 OUT 参数。 此字符充当要从该存储过程返回的参数值的占位符。...使用 registerOutParameter 方法为 OUT 参数指定的值必须是 java.sql.Types 所包含的 JDBC 数据类型之一，而它又被映射成本地 SQL Server 数据类型之一
Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际测试一下，Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能，并和读文本文件对比。...Java 代码直接写起来比较麻烦，我们这里用 SPL 编写，SPL 就是简单封装了 Java 的读数动作，最后都是通过数据库的 JDBC 驱动取数，不会影响性能。...我们知道，文本解析是非常麻烦的事情，非常消耗 CPU，但即使这样，从文本文件读数还是远远快于从数据库读数。我们再来测试二进制文件，感受一下文本解析造成的性能损失。...这说明在数据库内部遍历数据表并不慢，也就是说这个存储格式本身的性能并不差。慢都慢在接口上了，就是 JDBC 的驱动非常慢。...这里要先计算出总的数据行数，然后再为每个线程拼出 WHERE 条件读取其中一部分数据，这意味着数据库多做了很多计算动作，但读取性能仍然有相当明显的提升，这进一步说明慢主要是慢在接口上，而不是数据库内部的读取和计算慢
选自arXiv 作者：Chhavi Yadav等 机器之心编译 参与：韩放、张倩 在机器学习研究中，MNIST 手写数字图像数据集已经作为基准使用了二十余年。...然后通过下采样将测试集样本数降低到 10000 个，可能是因为用当时的电脑处理这样一个数据集会非常慢。剩余的 50000 个样本从此就丢失了。...研究者认为这种现象是由于在相同数字上比较分类器所带来的配对效益。 这项工作的初衷是为了重建 MNIST 预处理算法，进而为每一个 MNIST 数字找到其在 NIST 中的最初手写者。...尽管第一版重建数据集——dubbed QMNISTv1，在机器学习实验中的表现和 MNIST 非常相似，其中的数字图像不一定能和实际的 MNIST 数字相匹配。...图 8：比较本研究过程中在 MNIST 上训练的所有模型在 MNIST 和 QMNIST50 测试集上的性能散点图。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
weights='imagenet') #Load the MobileNet model mobilenet_model = mobilenet.MobileNet(weights='imagenet') 在以上代码中...如果不想使用ImageNet上预训练到的权重初始话模型，可以将各语句的中’imagenet’替换为’None’。...补充知识：keras上使用alexnet模型来高准确度对mnist数据进行分类 纲要 本文有两个特点：一是直接对本地mnist数据进行读取（假设事先已经下载或从别处拷来）二是基于keras框架（网上多是基于...tf）使用alexnet对mnist数据进行分类，并获得较高准确度（约为98%） 本地数据读取和分析 很多代码都是一开始简单调用一行代码来从网站上下载mnist数据，虽然只有10来MB，但是现在下载速度非常慢...在每个卷积层后面都加上BN后，准确度才迭代提高。如下所示 ?
，在内存里面的数据好处是可以非常快速的调用并处理，直到这个状态我们才算布置完数据被丢进算法前的状态。...然而，图像数据导入内存的转换并不是那么的迅捷，首先必须先解析每个像素的坐标和颜色值，再把每一次读取到的图片数据值合起来后，放入缓存中，这样的流程在移动和读取上都显然没有优势，因此我们需要把数据回归到其最基本的本质...，等轮到自己时，一屁股坐上去摆好姿势后就可以开始，没有其他的冗余动作拖慢时间。...The approach to load images 读取数据的方法 既然知道了数据库里面的结构是二进制数据，接下来就可以使用 python 里面的模块包解析数据，压缩文件为 .gz 因此对应到打开此文件类型的模块名为...，而数据标签则是第八位就开始描述信息，因此 offset 设置从第十六或是八位开始读取 读出来的数据是一整条六万个向量拼起来的数据，因此需要重新拼接数据， .reshape(-1, 784) 中的 -1
作者 | Chhavi Yadav，Léon Bottou 译者 | 刘畅 审校 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100） 摘要 尽管MNIST是源于NIST数据库的基准数据集，...这个过程生成了两组60000个样本的数据集，可能是由于当时电脑计算这些数据集的速度非常慢，他们将测试集下采样到仅10000个样本，因此多余的50000样本从未被用于任何的测试。...类似的，重建的10000张测试图片也与MNIST测试集里面的每张图片相匹配。剩下的50000张是对在MNIST中丢失的50000张图像的重建。...作者重建的第一个QMNISTV1与实际的MNIST非常相似，但是存在着锯齿图像，因此作者通过微调初始中心坐标和重采样算法，得到了QMNISTV2。...这意味着在连续的mini-batch的MNIST训练图像中，图像可能是同一人写的。因此作者建议在minibatch中，打乱训练集。 4、28x28MNIST图像的中心点存在舍入误差。
MNIST 数字识别项目，模型可以是传统的机器学习中的模型，也可以使用深度学习中的神经网络．在本文中，我使用的是 CNN，然后用的是 Python 和 Tensorflow． MNIST 是什么？...它的官网地址如下： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 数据库其实只由 4 个文件组成． ?...在这里有一点，非常重要，MNIST 将需要图片或者标签全部写入到一个 bin 文件当中去了，如果要读取某张图片和对应的标签值就需要按照一定的方法从 bin 文件中分割．...接下来的内容，我们可以看到 Tensorflow 可以很轻松地实现对 MNIST 中数据的读取....其实，非常不错了．我们文章采取的模型是我自己设置的最简单的模型．但即使这样，相比于传统的机器学习方法，它的确不错了．大家可以去官网看看不同的模型，在 MNIST 测试时的表现．
/img_pickle.py） 整理数据集 1、用pickle读取pickle文件， 2、从train_folder中为10个class分别获取10000个valid_dataset和20000个train_dataset...， 3、其中对每个class读取到的数据，用random.shuffle将数据乱序化 4、将各个class及其对应的label序列化到磁盘，分别为训练器和校验集 5、从test_folder中为10个class...、我们在拿list1中的一个元素跟list2中的一个元素比较时，总共需要比较len(list1) * len(list2) * image_size * image_size次，速度极慢 7、实际上这是有重复的计算的...8、解决方法之一即，最终进行performance measure的数据集，必须是调整分类器的过程中没有使用过的 9、即坚持一个原则，测试数据不用于训练 在机器学习比赛Kaggle中，有public...0.1%时，认为分类器的performance变化 4、但这样需要的数据往往偏多，所以可以尝试交叉验证（cross validation），交叉验证有个缺点是速度慢 Github地址：https://github.com
部署到批任务中 部署成API服务 然而在现实世界中，很多算法工程师都会遇到需要花费很多精力在模型部署工程上的问题， 平台割裂。训练和部署是在不同平台完成的。 配合问题。...大概工作流程如下：模型文件存储在存储系统中，source 模块会创建一个 Loader，加载模型信息。...接着就开始拿测试数据 minist 进行训练，下面是模型训练代码，在训练代码中，我们引入 Ray 来训练： #%python #%input=mnist_data #%schema=file #%output...在大部分的 AI 场景中，模型预测以及预测前的数据处理很多都是基于 Python 实现的，那么在部署模型服务的时候，如何实现 java 进程与 python 进程的数据通讯呢？...在 MLSQL 中，Engine 端（Java Executor）创建 python worker 进程调用 pyjava，pyjava 的主要工作就是做 python worker 与 java executor
它为 Java 开发者对接主流深度学习框架提供了一个桥梁。 ? 在这篇文章中，我们会尝试用 DJL 构建一个深度学习模型并用它训练 MNIST 手写数字识别任务。 二、什么是深度学习？...想了解更多关于它们的用法和实践，请参阅我们前一期文章：DJL 之 Java 玩转多维数组，就像 NumPy 一样 Model 在 DJL 中，训练和推理都是从 Model class 开始构建的。.... // 主体训练代码 ... } 准备数据 MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据库包含大量手写数字的图...在训练过程中，每个 Block 中附带的参数会被实时更新，同时也包括它们的各个子 Block。这种递归更新的过程可以确保整个神经网络得到充分训练。...它同时拥有着强大的模型库支持：只需一行便可以轻松读取各种预训练的模型。
---- 在处理如 图1 所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。...在研究过程中，LeCun提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），大幅度地提高了手写字符的识别能力，也因此成为了深度学习领域的奠基人之一。...手写数字识别的模型是深度学习中相对简单的模型，非常适用初学者。 构建手写数字识别的神经网络模型 使用飞桨完成手写数字识别模型构建的代码结构如 图2 所示 ? 训练的流程 ?...在模型测试之前，需要先从'./work/example_0.jpg'文件中读取样例图片，并进行归一化处理。...加载并处理,很显然 这个是0 # 读取一张本地的样例图片，转变成模型输入的格式 def load_image(img_path): # 从img_path中读取图像，并转为灰度图 im
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