DocX学习系列 DocX开源WORD操作组件的学习系列一 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_sharp_001_docx1.html DocX开源WORD操作组件的学习系列二 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_csharp_005_docx2.html DocX开源WORD操作组件的学习系列三: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi…

目录 MyBatis学习系列一之环境搭建 MyBatis学习系列二——增删改查 MyBatis学习系列三——结合Spring MyBatis在项目中应用一般都要结合Spring,这一章主要把MyBatis结合到Spring框架中. 数据库环境:MySQL 1.源码结构图 引用Jar包: 说明:Spring的Jar包,这里不再详细说明. MyBatis相关的Jar包:mybatis-3.2.8.jar.mybatis-spring-1.1.1.jar MySQL相关的Jar包:mysql-conn…

系列文章列表: scrapy爬虫学习系列一:scrapy爬虫环境的准备:      http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy01.html scrapy爬虫学习系列二:scrapy简单爬虫样例学习: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_python_007_scrapy02.html scrapy爬虫学习系列三:scrapy部署到scrapyh…

RabbitMQ学习系列三:.net 环境下 C#代码订阅 RabbitMQ 消息并处理 http://www.80iter.com/blog/1438251320680361 http://www.80iter.com/blog/1414401059921214 上一篇已经讲了Rabbitmq如何在Windows平台安装 不懂请移步: RabbitMQ学习系列二:.net 环境下 C#代码使用 RabbitMQ 消息队列 一.理论 .net环境下,C#代码订阅RabbitMQ消息队列,本文用e…

原文:.net reactor 学习系列(三)---.net reactor代码自动操作相关保护功能         接上篇,上篇已经学习了界面的各种功能以及各种配置,这篇准备学习下代码控制许可证.         代码控制许可证的意思就是软件经过.net reactor保护后,到期时客户端就需要购买许可证,这时软件开发商就需要生成许可证等操作,这个操作可以由代码控制来达到自动化的效果.当然不仅仅是生成操作,还包扩获取许可证的信息,作废许可证,激活许可证等操作.         在安装目录下..…

1.简介 在Identity Server4学习系列一和Identity Server4学习系列二之令牌(Token)的概念的基础上,了解了Identity Server4的由来,以及令牌的相关知识,本文开始实战,实现Identity Server4基本的功能. 2.前提 本文基于.Net Core2.1和Indetity Server4 2.3.0,令牌处理包采用IdentityServer4.AccessTokenValidation 2.7.0 3.实战一Identity Server4服…

上一篇已经讲了Rabbitmq如何在Windows平台安装 不懂请移步: RabbitMQ学习系列二:.net 环境下 C#代码使用 RabbitMQ 消息队列 一.理论 .net环境下,C#代码订阅RabbitMQ消息队列,本文用easynetq开源的.net Rabbitmq api来实现,EasyNetQ 是一个易于使用的RabbitMQ的.Net客户端API,本文win服务基于topshelf实现,不懂请移步:windowsSevice程序和topshelf程序创建服务对比 二.项目搭建…

Redis配置主从 主IP :端口      192.168.0.103 6666 从IP:端口       192.168.0.108 3333 配置从库 (1)安装服务: redis-server --service-install --service-name redisService6666 --port 6666 (2)启动进程: redis-server --service-start --service-name redisService6666 (3)连接redis:redis-…

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的…

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN…