- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
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在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 2019-03-20记录及学习计划更正
逆风飞翔的鸟
今天早晨早早的就坐上了返回学校的高铁,自己复习的进度稍慢了一些,不过没关系,这几天再追回来,最近发现虽然自己数学的做题能力有所提升,但是熟练程度还差很多,所以接下来高等数学要多做题,线性代数基础已经复习完毕,不能丢下,每天要做一定量的练习来保持住自己的水平。概率论与数理统计自己感觉有些困难,需要从课本开始认真的复习。关于英语我已经用百词斩背了有400左右的单词了,但是不是很扎实,所以自己要提升自己
- 【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
已经是全速前进了
概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些机器学习相关的东西,但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管,我太难了Orz这一节的内容比较深,即使我是一个喜欢数学的工科生,也没有精力再去深究了,各式各样的大数定律及中心极限定理我
- 概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe
货又星
概率论经验分享笔记python开源
Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录(持续更新中)各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat:1297767084GitH
- 概率论与数理统计——二、随机变量及其分布
米妮爱分享
1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象,并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律(一)(0-1)分布(二)伯努力试验、二项分布(三)泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时,根据其分布律,计算某一范围的概率时,左边x是小于不等于x的,当等于时,拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率,见例子。4
- 如何快速入门深度学习
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能chatgpt
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它模拟人脑的神经网络结构,通过大量的数据训练模型,使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。如果你想快速入门深度学习,可以按照以下步骤进行:1.学习基础知识在学习深度学习之前,你需要具备一定的数学基础,包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。此外,你还需要掌握一门编程语言,如Python,因为大多数深度
- 概率论与数理统计 第八章 假设检验
Jarkata
课前导读统计推断的另一类重要问题是假设检验问题。参数估计的主要任务是找参数值等于多少,或在哪个范围内取值。而假设检验则主要是看参数的值是否等于某个特定的值。通常进行假设检验即选定一个假设,确定用以决策的拒绝域的形式,构造一个检验统计量,求出拒绝域或检验统计量的p值,查看结果是否落在拒绝域内或p值是否小于显著性水平,做出决策的一个过程。第一节检验的基本原理举个例子,体现假设检验的思想:假设检验的统计
- 考研计划 东南大学
风与易水
考研学习
考研计划2021考研自用,目前已经上岸东南大学,祝各位顺利!数一:高数、线代、概率论与数理统计使用参考资料:1.《同济高数、浙大概率论与数理统计》2.《李永乐基础强化系列材料》3.武忠祥教学视频4.李林8805.武老师的高数辅导讲义+李永乐线代讲义5.李林的1086.《李林冲刺6套卷,李林预测4套卷》复习策略:1.2月初~6月底第一轮打基础,以武忠祥2020视频【教材(查阅相关知识点)】为主,深刻
- 武忠祥2025高等数学,基础阶段的百度网盘+视频及PDF
m0_54050778
pdf概率论
考研数学武忠祥基础主要学习以下几个方面的内容:1.微积分:主要包括极限、连续、导数、积分等概念,以及它们的基本性质和运算方法。2.线性代数:主要包括向量、向量空间、线性方程组、矩阵、行列式、特征值和特征向量等概念,以及它们的基本性质和运算方法。3概率论与数理统计:主要包括随机事件和概率、条件概率、独立性、随机变量及其分布、数学期望方差和协方差、大数定律和中心极限定理等概念以及它们的基本性质和运算方
- 大二下 课程安排
三冬四夏会不会有点漫长
#大二下计划
专业选修web前端开发信息与网络安全必修数据库原理4概率论与数理统计4软件设计与体系结构3编译技术3软件设计实践2大学体育1选修(待更新)目标大二下一定要好好学习,不然最后总的排名真的就垫底了,大一上绩点专业排名33/139,大一下绩点专业排名91/139,大二上待更新,整个大一绩点专业排名71/139,希望大二下能尽自己的全力学,绩点考到尽可能高,把自己不太行的过往的成绩往上拉一拉
- 不知道几天能学完《概率论与数理统计》之1.1随机统计
不安全的安保
不知道几天能学完概率论概率论
引言确定性(必然):一定发生/一定不发生随机性(偶然):可能发生/不发生统计规律:对事情做出大量重复性的实验试图找出某种规律1.1.1随机事件与随机试验试验:为了找出实践规律,对客观事物进行观察、测量,然后进行科学实验等等这类统称为试验随机试验:使用E表示三个要求相同条件下可以重复实验结果不止一个无法预测哪个结果会出现举个例子:抛硬币随机抛硬币可以出现两次正面硬币有正面和反面在硬币落地之前无法得知
- 2024年高校建设大数据实验室建设的意义
泰迪智能科技
大数据实验室大数据
数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础,以挖掘算法为核心,紧密面向行业应用的一门综合性学科。其主要技术涉及概率论与数理统计、数据挖掘、算法与数据结构、计算机网络、并行计算等多个专业方向,因此该学科对于实验室具有较高的专业要求。实验室不仅要提供基础的开发环境,还要提供大数据的运算环境以及用于实验的实战大数据案例。这些实验素材的准备均需专业的大数据实验室作为支撑。目前,在我国高校的专业设置上与数据挖
- 概率论与数理统计————3.随机变量及其分布
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、随机变量设E是一个随机试验,S为样本空间,样本空间的任意样本点e可以通过特定的对应法则X,使得每个样本点都有与之对应的数对应,则称X=X(e)为随机变量二、分布函数分布函数:设X为随机变量,x是任意实数,则事件{Xx}为随机变量X的分布函数,记为F(x)即:F(x)=P(Xx)(1)几何意义:(2)某点处的概率:P(a)=P(Xa)-P(X0;F(x)=cx0三、离散型随机变量及其分布离散型随
- 概率论与数理统计————古典概型、几何概型和条件概率
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、古典概型特点(1)有限性:试验S的样本空间的有限集合(2)等可能性:每个样本点发生的概率是相等的公式:P(A)=A为随机事件的样本点数;S是样本空间二、几何概型计算公式:p(A)=A的长度、面积或体积S的长度、面积或体积三、条件概率条件概率:设A、B为两个事件,且p(B)>0,则在事件B条件下事件A发生的概率为P(A|B)=p(|A)=1-P(B|A)乘法公式:事件的独立性:若事件A、B满足P
- 概率论与数理统计————1.随机事件与概率
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、随机事件随机试验:满足三个特点(1)可重复性:可在相同的条件下重复进行(2)可预知性:每次试验的可能不止一个,事先知道试验的所有可能结果(3)不确定性:每次试验不能确定实验结果随机试验记作E样本空间:随机试验E的所有可能的结果构成的集合样本点:样本空间的每个元素是一个样本点随机事件:样本空间的子集为一个随机事件(事件放生:该事件的某个样本点出现)必然事件:必然发生的事件不可能事件:不可能发生的
- 不动点迭代c语言for循环,概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院.PDF
Jezzy WANG
不动点迭代c语言for循环
概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程教学大纲数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程包括以下11门课程:概率论与数理统计、实变函数、泛函分析、拓扑学、微分几何、C语言、近世代数、运筹学、常微分方程、复变函数、大学物理。概率论与数理统计一、说明课程性质:该课程是数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程之一,第5学期开设。周4
- 概率论与数理统计-第7章 假设检验
Ciian
概率论与数理统计概率论
假设检验的基本概念二、假设检验的基本思想假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法,为了检验一个假设H0,是否正确,首先假定该假设H0正确,然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策,如果样本观察值导致了不合理的现象发生,就应拒绝假设H0,否则应接受假设H0·三、假设检验的两类错误第一类错误当假设H0正确时,小概率事件也有可能发生,此时,我们会拒绝假设H0,因而犯了“弃真”的错误,
- 概率论与数理统计系列笔记之第六章——参数估计
欧阳妙妙
概率论
概率论与数理统计笔记(第六章——参数估计)对于统计专业来说,书本知识总有遗忘,翻看教材又太麻烦,于是打算记下笔记与自己的一些思考,主要参考用书是茆诗松老师编写的《概率论与数理统计教程》,其他知识待后续书籍补充。文章目录概率论与数理统计笔记(第六章——参数估计)6.1点估计的概念以及无偏性6.1.1点估计及无偏性6.1.2有效性6.2矩估计以及相合性6.2.1替换原理和矩法估计6.2.2概率函数已知
- 【概率论与数理统计】第二章知识点复习与习题
小萨摩!
期末考试概率论
思维导图笔记一、随机变量定义:设随机试验的样本空间为S={e},X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。既然类似于函数,就有定义域和至于,通过定义知道,定义域为样本空间,值域为实数集。即对随机事件数量化。二、离散型随机变量及其分布律1离散型随机变量定义:全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。这里有限一定可列,可列不一定有限。而分
- 张宇1000题概率论与数理统计 第九章 参数估计与假设检验
古月忻
#概率论张宇考研其他
目录AAA组6.设x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn是来自总体X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)(μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2都未知)的简单随机样本的观测值,则σ2\sigma^2σ2的最大似然估计值为( )。(A)1n∑i=1n(xi−μ)2;(A)\cfrac{1}{n}\displaystyl
- 概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计
Espresso Macchiato
基础数学概率论参数估计极大似然估计矩估计区间估计
概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计1.正态分布2.指数分布3.二项分布4.均匀分布5.泊松分布3.贝叶斯估计3.点估计的优良性准则1.无偏性1.均值2.方差3.标准差2.最小方差无偏估计3.相合性4.区间估计1.
- 概率论与数理统计浙大第五版 第七章 部分习题+R代码
⑨充满智慧与力量⑨
概率论
习题七1、μ1=E(X)=μ=1n∑i=1nxi=18(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74.002)=74.002\mu_1=E(X)=\mu\\=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i\\=\frac{1}{8}(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74
- 概率论与数理统计-第6章 参数估计
Ciian
概率论与数理统计概率论
6.1点估计问题概述一、点估计的概念二、评价估计量的标准无偏性定义1:设^θ(X1,…,Xn)是未知参数θ的估计量,若E(^θ)=θ,则称^θ为θ的无偏估计量定理1:设X1,…,Xn,为取自总体X的样本,总体X的均值为μ,方差为σ2,则(I)样本均值¯X是μ的无偏估计量;(2)样本方差S2是σ2的无偏估计量;&1有效性无偏性是有效性的前提。定义2:例题:*1相合性(一致性)我们不仅希望一个估计量是
- 最小描述长度MDL(Minimum Description Length)及信息论介绍
Avasla
机器学习算法概率论
信息论介绍信息论是应用数学的一个分支,主要研究的是对一个信号包含信息的多少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息,例如通过无线电传输来通信。在这种情况下,信息论告诉我们如何对消息设计最有编码以及计算消息的期望长度,这些消息是使用多种不同编码机制、从特斯能够的概率分布上采样得到的。百度百科的解释是:信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、
- 概率论与数理统计(期末复习)
蓝桉802
概率论
第四章数学期望与方差1.期望的性质:E(C)=C;E(X+C)=E(X)+C;E(CX)=CE(X);E(kX+C)=kE(X)+C;E(X+Y)=E(X)+E(Y);E(X-Y)=E(X-Y);;X与Y独立:E(XY)=E(X)E(Y);2.方差的性质:D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2D(C)=0;D(X+C)=D(X);D(CX)=C^2D(X);D(kX+C)=k^2D(X);X与Y
- 概率论与数理统计 知识点+课后习题
兑生
大学课程概率论
文章目录[学习资源整合](https://www.cnblogs.com/duisheng/p/17872980.html)总复习知识点⭐常用分布的数学期望和方差选择题填空题大题1.概率2.概率3.概率4.P5.概率6.概率密度函数F(X)F(X)F(X)7.分布列求方差V(X)V(X)V(X)8.求分布函数F(X)F(X)F(X)9.求F(X)F(X)F(X)和P(X)P(X)P(X)10.求未
- AI技术体系和领域浅总结
TisUs
数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》(机械工业出版社)集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》(中国人民大学出版社)张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础(估计方法特征工程)线性模型(线性回归)逻辑回归决策树模型(GBDT)支持向量机贝叶斯分类器神经网络(深度学习):MLPCNNR
- 概率论与数理统计基础知识
竹叶青lvye
程序员的数学概率论
计算机视觉一些算法中常会用到概论的一些知识,为了便于理解和快速回忆,博主这边对常用的一些知识点做下整理,主要来源于如下这本书籍。1.随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或一组基本事件统称随机事件,或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。2.事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。概率论(数学分支)_百度百科概率(统计学术语)_百度百科3.随机事件,是指的一个事
- 二月
goldfish2017
2018年已经过完一个月了,一月份完成了公司搬办公室,开年会中了个末等奖,修车的钱给保险公司也都给报销了,部门公司也彻底成为全资子公司,原来老板特意把年终奖提前给发了,手头能多少宽裕点了。如果考试成绩不理想,还是年后想办法谋求再回北京找工作,如果成绩还可以,就需要准备加试复试。一月份完成了概率论与数理统计的通读,看了两三遍课本和视频才大概了解,编译原理在年前完成通读教材一遍。减少同时关注事情的数量
- 极大似然估计定义及例题
脑子不好真君
数学概率论与数理统计极大似然估计
一、极大似然估计定义实际上就是说,我们在总体中抽取样本,我们希望在样本中发生的情况最大化,用在样本中发生的情况去估计总体中发生情况。二、例题注意:对分布函数求导得概率密度函数三、参考书目茆诗松,周纪芗等.概率论与数理统计(第三版).中国统计出版社,2007王松桂等.概率论与数理统计(第三版).科学出版社,2011同济大学数学系.概率论与数理统计.人民邮电出版社,2017
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
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- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST