carry_hjr
carry_hjr

mathjax矩阵输入模板

前言

在我自己写时预览公式右边总会出现一条竖线，但发布后又没有，接下来的机器学习公式肯定是家常便饭

无边框矩阵

111xyzx2y2z2

⎛⎝⎜⎜⎜111xyzx2y2z2⎞⎠⎟⎟⎟

⎡⎣⎢⎢⎢111xyzx2y2z2⎤⎦⎥⎥⎥

⎧⎩⎨⎪⎪111xyzx2y2z2⎫⎭⎬⎪⎪

∣∣∣∣∣111xyzx2y2z2∣∣∣∣∣

∥∥∥∥∥111xyzx2y2z2∥∥∥∥∥

[142536]

矩阵运算

Hx=13×⎡⎣⎢⎢111000−1−1−1⎤⎦⎥⎥,Hy=13×⎡⎣⎢⎢101101101⎤⎦⎥⎥

n123Left0.24−1−20Center11892000Right125−81+10i

你可能感兴趣的:(机器学习)

  • KL散度：信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量
    不对称性、计算本质与机器学习的普适应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与数学本质KL散度（Kullback-LeiblerDivergence）用于衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异程度，定义为：DKL(P∥Q)=∑x∈XP(x)log⁡P(x)Q(x)(离散形式)D_
  • 深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
  • 117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧 多多的编程笔记 python机器学习开发语言
    Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
  • 学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记生活
    学习笔记(39):结合生活案例，介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”！根据不同的任务场景（分类、回归、聚类等），还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言，结合生活案例，介绍10种常见模型及其适用场景：一、回归模型（预测连续值，如房价）1.决策树（DecisionTree）原理：像玩“20个问题”游戏，通过一系列判断（如“面积是否>100㎡？”“房龄是否0.5就判为“会”
  • LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM学习人工智能语言模型
    前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
  • python automl_自动化的机器学习(AutoML)：将AutoML部署到云中
    编辑推荐:在本文中，将介绍一种AutoML设置，使用Python、Flask在云中训练和部署管道；以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网，由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么？AutoML是一个很宽泛的术语，理论上来说，它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是，我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
  • python--自动化的机器学习（AutoML） Q_ytsup5681 python自动化机器学习
    自动化机器学习（AutoML）是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法，旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下：1.自动化的概念：自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化，从最初的物理机械到后来的数字程序控制，再到现在的人工智能和机器学习，自动化已经渗
  • 最新1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！ 生信小课堂
    影响因子：9.186关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，欢迎大家！研究概述：本研究首先使用R语言在三个基因表达数据集中找到
  • 深入TA-Lib：量化技术指标详解
    深入TA-Lib：量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析，涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等，并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例，助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容，包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法，并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
  • AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能copilotai
    AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词：人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要：本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析，提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念，然后详细讲解关键技术，包括自然语言处理、代码生成算法等，接着通过实际案例展示应用效果，最后讨论
  • #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1 fzyz123 Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
    这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》，Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中专注于智能体（Agent）如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同，强化学习的核心在于序贯决策：智能体通过试错探索环境，根据行动
  • 微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革 MicroTech2025 量子计算算法神经网络
    随着量子计算和机器学习的迅猛发展，企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下，微算法科技（NASDAQ:MLGO）成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法，突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、
  • 图机器学习（13）——图相似性检测
    图机器学习（13）——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务，其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是，由于这类方法在设计上具有通用性，同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上，这是网络分析的重要步骤，同时也
  • Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339） 青云交 大数据新视界Java大视界java大数据机器学习金融情绪指数投资决策量化策略情绪分析
    Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）引言：正文：一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告1.3情绪数据预处理管道二、Java驱动的金融市场情绪指数构建模型2.1多维度情绪指数计算框架2.2情绪指数与投资决策的映射模型三、Java在金融投资决策支持中的实战应用3.1量化私募情绪
  • LangChain中的向量数据库接口－Weaviate 洪城叮当 langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
    文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言  Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
  • Python的科学计算库NumPy（一） linlin_1998 pythonnumpy开发语言
    NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy、TensorFlow等）的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
  • 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用 MicroTech2025 量子计算算法
    在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
  • 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
    lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
  • 【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？(1)问题背景量纲不一致：例如：特征1：年龄（范围0-100）特征2：收入（范围0-1,000,000）梯度下降的困境：量纲大的特征（如收入）会导致梯度更新方向偏离最优路径，收敛缓慢。量纲小的特征（如
  • 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型 程序员Gloria Python超入门TensorFlowpython
    深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
  • 【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？
    以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。目录什么是机器学习的A/B测试为何要进行A/B测试A/B测试的实施流程示例代码与详细解释优化方向与未来建议结语1.什么是机器学习的A/B测试A/B测试（也常被称作对照试验、SplitTest）最早多用于互联网产品的功能或界面迭代中，指的是将用户或样本随机分为两组
  • 详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发
    大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战，数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS，专为大型语言模型的开发和维护而设计。本文将介绍LLM-OPS的核心思想，并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践，从而在语言模型的开发和部署过程中，提升工作效率和成果的
  • 搜广推校招面经九十一
    美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。CVR定义如下：CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化（如购买）z=1表示用户点击了广告这样做的问题：样本选择偏差（SampleSelectionBias,S
  • python 计算生态概览的概述
    文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对Python作为一门强大而广泛使用的编程语言所拥有的庞大软件集合的整体描述和概述。这个生态体系不仅包含了Python的标准库（stdlib），即随Python解释器安装的基本模块，还涵盖了极其
  • Google机器学习实践指南(模型预测偏差) AI_Auto 人工智能机器学习人工智能
    Google机器学习（31）-模型预测偏差预测偏差：模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%，却总是与实际情况差那么一点点？这可能是预测偏差在作祟！本文将带你深入探索这个被忽视的模型"隐形杀手"。一、什么是预测偏差？一个生活化案例想象一下，你网购了一个智能体重秤，连续一周称重显示都是60kg。但你去健身房用专业设备测量，实际是62kg。这种系统性的测量偏差，就是预测偏差在现实中
  • 【机器学习|学习笔记】用 Python 结合 graphviz 生成 ID3、C4.5、CART 三种决策树的结构示意图。
    【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图文章目录【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种
  • 智能产品经理的核心能力 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    智能产品经理的核心能力1.背景介绍在当今快节奏的数字时代,产品经理扮演着至关重要的角色,他们负责确保产品满足用户需求,实现商业目标,并保持竞争优势。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断发展,智能产品经理的概念应运而生。智能产品经理需要将传统的产品管理技能与新兴技术相结合,以创建具有创新性和智能化的产品体验。智能产品不仅需要满足功能需求,还需要提供个性化、智能化和无缝的用户体验。这对产品
  • 使用Python进行机器学习入门指南 软考和人工智能学堂 Python开发经验python机器学习开发语言
    使用Python进行机器学习入门指南机器学习（MachineLearning）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进。Python作为机器学习领域的主流编程语言，提供了丰富的库和工具来实现各种机器学习任务。本文将介绍如何使用Python进行机器学习，包括基本概念、常用库以及一个实战项目示例。目录
  • 【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南
    CatBoost教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库，特别适用于处理分类特征。它由Yandex开发，广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能，包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模
  • Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解
    概要MindsDB是一个开源的自动化机器学习平台，它通过SQL接口简化了机器学习模型的创建、训练和预测过程。该库的核心理念是将机器学习功能直接集成到数据库中，让开发者无需深入了解复杂的机器学习算法，就能够快速构建和部署预测模型。MindsDB支持多种数据源连接，包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB等主流数据库，同时提供了丰富的PythonAPI接口，使得数据科学家和开发者能够在熟悉
  • ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
       前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。          在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
  • 链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
    我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。 需求简介： 经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
  • 为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
        在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧，     JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
  • 最近的情况 麦田的设计者 生活感悟计划软考想
          今天是2015年4月27号      整理一下最近的思绪以及要完成的任务             1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
  • PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP字符串
    今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
  • hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linuxhadoop
    1、安装JDK     jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行：    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
  • JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法 无量 多系统交互分布式事务
    每个方法都是原子操作： 提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
  • 安墨移动广 告：移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉 矮蛋蛋 hadoop互联网
    　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年，移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广 告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。 　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广 告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
  • myelipse设置 alafqq IP
      在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。 注释模板导入步骤  安装方法： 打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
  • java数组 百合不是茶 java数组
    java数组的   声明  创建  初始化；   java支持C语言      数组中的每个数都有唯一的一个下标 一维数组的定义 声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
  • javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
    利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
  • 探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 javaJUnitTheory
    理论机制（Theory） 一.为什么要引用理论机制（Theory）         当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点：     &nb
  • [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
    什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
  • 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
    问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！   //consumers、config、brokers、cont
  • java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
          　OOM异常的四种类型： 　　　 　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。     　  二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
  • java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
    20120422更新： 对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。 解法： 将链表拆成两部分： a.0-&
  • Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例： 接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
  • linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
    Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论 查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
  • Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
    String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
  • Hive几种导出数据方式 daizj hive数据导出
    Hive几种导出数据方式   1.拷贝文件   如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path   2.导出到本地文件系统   --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
  • 编程之美 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解   header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
  • Android保存用户名和密码 dcj3sjt126com android
    转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html 我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码 1、通过普通 的txt文本存储 2、通过properties属性文件进行存
  • Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词Oracle synonym
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861 1.什么是同义词       同义词是现有模式对象的一个别名。       概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
  • Ajax案例 gongmeitao Ajaxjsp
    数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
  • ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .netWebC#asp.nethovertree
      如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
  • SVG 教程 （七）SVG 实例，SVG 参考手册 天梯梦 svg
    SVG 实例 在线实例 下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。 谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。 注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。   SVG 实例 SVG基本形状 一个圆 矩形 不透明矩形 一个矩形不透明2 一个带圆角矩
  • 事务管理 luyulong javaspring编程事务
    事物管理 spring事物的好处 为不同的事物API提供了一致的编程模型 支持声明式事务管理 提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED 
  • 基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner AlgorithmRed-black
      The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
  • centos同步时间 stunizhengjia linux集群同步时间
    做了集群，时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
  • ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
    ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：      《NFC：Arduino、Andro
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他