- 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
不牌不改
【机器学习】聚类机器学习算法
主要来自周志华《机器学习》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类1聚类任务在“无
- 零中频数字接收机原理
beike-lucky
信号与系统信号处理
本文对《ADI射频与微波技术使用手册》中提到的零中频接收机的原理进行了推导,希望抛砖引玉。零中频数字接收机原理框图如上所示,相比超外差架构,这种架构可以省去混频器。本文主要对其中的数学原理进行推导。首先上图所示结构可以分解为两个相同的部分如下所示,基于此开展数学推导,剩下部分原理相同,可举一反三。设输入信号为,那么输入信号经过相移后得到的信号相当于其希尔伯特变换后信号的虚部,即。因此整个信号处理流
- 扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深
留尘铃
声音信号处理学习图像处理人工智能扩散模型学习深度学习理论推导
参考:[1]HoJ,JainA,AbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型/DiffusionModel原理讲解_哔哩哔哩_bilibili[3]扩散模型公式推导_扩散模型数学推导-CSDN博客[4]扩散
- 基于MATLAB的变异函数计算与经验半方差图绘制
疯狂学习GIS
在前期的博客(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/113943720)中,我们详细介绍了地学计算的几个基本概念,并对其数学推导公式加以了梳理。接下来,我将通过几篇新的专题博客,对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。 另一方面,由于
- 枚举算法的介绍
下雪了 ~
算法c++数据结构
枚举枚举算法介绍枚举算法是一种基本的算法思想,它通过穷举所有可能的情况来解决问题。它的基本思想是将问题的解空间中的每个可能的解都枚举出来,并通过验证和比较,找到满足问题条件的最优解或者所有解。枚举算法适用于问题规模较小、解空间可穷举的情况。它的优点是简单直观,不需要复杂的数学推导,易于实现。但是,由于需要穷举可能的情况,对于问题规模较大的情况,枚举算法的时间复杂度可能会非常高,效率较低。解空间的类
- 深度学习基础 叁:反向传播算法
白拾Official
#深度学习神经网络算法网络深度学习人工智能
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
- 机器学习入门--主成分分析原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习概率论人工智能
主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系,将数据投影到这个坐标系上,使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下,数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上,而其
- 论文分享-- GCN -- Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering
村头陶员外
论文图表示学习gnn自然语言处理图神经网络论文
本次要总结的论文是ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering,论文链接GCN,参考的代码实现GCN-code。不得不说,读懂这篇论文难度较大,因为里面有许多数学推导,要了解较多的数学知识。本人数学一般,因此在读本论文的同时参考了网上部分较优秀的讲解,这里会结合我对论文的理解,对本论文下总结,文末会详细列
- 贪心算法关键点加力扣452用最少数量的箭引爆气球解析
Zrf2191318455
贪心算法算法js
1.当遇到多个条件需要考虑的时候,一定、一定、一定要先考虑其中一个条件,然后再考虑下一个条件,否则很容易两边都顾不上。2.不论时刷题还是面试的时候,手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优,而且想不到反例,那么就试一试贪心,软件不想硬件,软件没有试错成本,想到了就可以去干,即使错了也就是找到了一种不适合这道题的方法,数学推导并不在我们需要考虑的范围内。力扣452用最少数量的箭引爆气球解析:题目的意
- 韦达定理用处多
red2brick
中学数学韦达定理一元二次方程初等数学
文章目录前言一、一元二次方程中根和系数之间的关系二、韦达定理的数学推导和作用1.韦达定理的数学推导2.韦达定理的作用三、韦达定理的应用举例1.解题示例12.解题示例23.解题示例34.解题示例45.解题示例56.解题示例67.解题示例7总结前言韦达定理说明了一元n次方程中根和系数之间的关系。法国数学家韦达(F.Vieta,1540—1603)最早发现代数方程的根与系数之间有这种关系,因此,人们把这
- 光照和材质——辐射度量学、绘制方程以及BRDF详解
ZJU_TEDA
图形学图形
早期的图像学教程中,使用经验模型如lambert漫反射模型以及phong模型表示光照,然而,经验模型并未对物理世界的原理进行准确的表示。因此,我们希望从物理现象和原理的角度出发,详解当今图形学领域的基础知识——光照和材质。由于大多数资料中并没有进行详细准确的推导,导致初学者在这一部分的学习中不能直观理解。因此本文将力求在数学推导过程中做到准确详细。一、基本几何知识及推导由于我们要研究三维空间中光线
- 【初中生讲机器学习】3. 支持向量机(SVM)一万字详解!超全超详细超易懂!
Geeker · LSar
人工智能机器学习算法支持向量机机器学习算法监督学习分类算法人工智能
创建时间:2024-01-31最后编辑时间:2024-02-01作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!文章目录一、基础概念1.向量2.支持向量3.超平面4.间隔二、数学推导(原理)1.线性可分支持向量机2.软间隔支持向量机
- 寒假思维训练day17 C. Equal Frequencies
嘗_
算法c++
不知不觉已经过了差不多一个月了,坚持一件事情还是有点收获的,今天更新一道1600的构造。寒假训练计划day17摘要:Part1题意Part2题解(有数学推导,latex形式)Part3代码(C++版本,有详细注释)Part4我对构造题的归纳总结(自己对构造题的浅薄理解还有例题)题目链接(有需自取):Problem-1781C-CodeforcesPart1题意题意:规定字符串是平衡字符串当且仅当字
- 球谐光照学习笔记
胡说ba道
学习笔记unity游戏引擎
学习记录以前遇到球谐,就只知道unity中可以直接用SH9函数获取结果,为什么要用这个来计算间接漫反射,为什么是3阶球谐。这些疑问学习后才逐渐了解。其数学推导的过程可能实际应用中不太会涉及,但是了解原理和过程还是挺值得学习的跟着这位老师的思路学习的球谐光照——辐照度照明-知乎球谐函数是拉普拉斯方程分离径向后,角度部分通解的正交项那么就需要了解球坐标系下的拉普拉斯方程分离变数的过程,将角度部分分离通
- 寒假思维训练day13 D. Umka and a Long Flight
嘗_
算法c++pythonc语言
寒假思维训练Day13今天更新一道1700的构造题,附上详细的数学证明和Python、C++代码。摘要:题目链接:有需要自取,Problem-1811D-Codeforcespart1:题意part2:题解(附带数学推导,latex版本)part3:代码(py+cpp)part4:对构造题的一些总结心得和对应例题。Part1题意:Problem-1811D-Codeforces1、符号说明:设为斐
- 寒假思维训练计划day14 A. The Very Beautiful Blanket
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算法pythonc++
寒假思维训练计划day14今天做了一道很妙的矩阵构造题,很有收获,而且是有关于异或运算的。题目链接,有需自取:Problem-A-Codeforces摘要:part1题意part2题解(有数学推导和矩阵举例)part3代码(python代码)Part1题意:Problem-A-Codeforces题意:给定n和m(),要求构造一个矩阵满足每个4*4的矩阵,满足左上角2*2的矩阵所有值的异或等于右下
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07
LiongLoure
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本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-1最优控制问题与性能指标1.最优控制问题与性能指标2.动态规划DynamicProgramming2.1基本概念2.2代码详解2.3简单一维案例3.线性二次型调节器(LQR)3.1数学推导3.2案例反洗与代码详解4.轨迹追踪4.1目标误差控制-误差的调节4.2稳态非零值控制4.3输入增量
- 2021-02-05 碰撞检测GJK算法详解(初学者慎入)
MathPhilosophy
碰撞检测有2个经典算法,一个是分离轴算法SAT,还有一个就是本文要介绍的GJK,GJK是三个人的名字首写大字母;这个算法的数学推导有点复杂,目前网上只有这篇https://blog.csdn.net/u010016421/article/details/104788769/相对比较详细的介绍了算法,其主要也是参考原始论文翻译的;考虑到原始论文比较难读,博主特地专门写一篇文章介绍,博主的这篇文章会必
- 图卷积网络(GCN)
别致的SmallSix
网路空间测绘网络深度学习机器学习
本文主要分为两部分,第一部分介绍什么是GCN,第二部分将进行详细的数学推导。一、什么是GCN1、GCN概述本文讲的GCN来源于论文:SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS,这是在GCN领域最经典的论文之一。我们可以根据这个GCN的图看到,一个拥有C个inputchannel的graph作为输入,经过中间的hiddenl
- Acwing - 算法基础课 - 笔记(数学知识 · 二)
抠脚的大灰狼
算法Acwing算法基础课算法数论
文章目录数学知识(二)欧拉函数公式法筛法欧拉定理快速幂扩展欧几里得算法中国剩余定理数学知识(二)这一小节主要讲解的内容是:欧拉函数,快速幂,扩展欧几里得算法,中国剩余定理。这一节内容偏重于数学推导,做好心理准备。欧拉函数公式法什么是欧拉函数呢?欧拉函数用ϕ(n)\phi(n)ϕ(n)来表示,它的含义是,111到nnn中与nnn互质的数的个数比如,ϕ(6)=2\phi(6)=2ϕ(6)=2,解释:1
- E - Sugoroku 3(数学期望)
临江浪怀柔ℳ
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思路:数学推导过程代码:constlonglongmod=998244353;intn;inlineintqmi(intx,inty){intz=1;for(;y;y>>=1,x=x*x%mod)if(y&1)z=z*x%mod;returnz;}voidsolve(){cin>>n;vectora(n+2),sum(n+2),dp(n+2);for(inti=1;i>a[i];for(inti=
- 机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花
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文章目录实验内容数据预处理代码认识数据相关性分析径向可视化各个特征之间的关系图支持向量机SVM求解直觉理解:数学推导代码运行结果总结实验内容基于鸢尾花数据集,完成关于支持向量机的分类模型训练、测试与评估。数据预处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimp
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-3 线性二次型调节器(LQR)
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控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-3线性二次型调节器(LQR)1.数学推导2.案例反洗与代码详解1.数学推导2.案例反洗与代码详解
- BP神经网络的MATLAB实现(含源代码)
沅_Yuan
炼丹师神经网络matlab人工智能
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文章目录前言假设检验的原理假设检验的原理提出假设做出决策表述结果效应量总体均值的检验总体均值的检验(一个总体均值的检验)练习前言本章主题是假设检验(hypothesistesting)。与参数估计一样,假设检验也是对总体参数感兴趣,如比例、比例间的差异,均值、均值间的差异等,估计的主要任务是找出参数值等于几,假设检验的兴趣主要是看参数的值是否等于某个特定值,或者比较两组数据,在数学推导上,参数的假
- word2vec数学推导过程
LittleSasuke
WelcomeToMyBlogword2vec包含两种框架,一种是CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel),另一种是Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel),如下图所示。这两种模型的任务是:进行词的预测,CBOW是预测P(w|context(w)),Skip-gram是预测P(context(w)|w)。当整个词典中所有词的预测任务整体达到最
- P1809 过河问题【解析】
小芒果_01
#c++算法——贪心算法C++算法专栏贪心算法算法
有一类贪心问题具有一定的迷惑性,大多数同学初步思考时会很快得到一种‘看上去很正确’的贪心策略,但是对于大部分贪心问题不能贸然得出结论。我们可以尝试构造一些反例推翻该策略。但是,即使该策略被推翻了,也不一定说明它完全错误,还有可能是在不同条件下贪心策略不同,此时需要分类讨论。因此,在解决贪心问题时,需要我们使用“构造方法、反例验证、打表观察、数学推导”等多种方式结合、多次尝试后,才能最终得到正确的方
- 每日学习更新(LQR+iLQR)
fzx12138
学习
一直想更新一下根据costtogo来推导LQR,之前的话可能会直接套问题,但是对于理论有些困惑,正好最近在学习ilqr轨迹生成/优化,因此来推一下公式,以下参考B站Dr_CAN,链接如下:【最优控制】5_线性二次型调节器(LQR)详细数学推导_哔哩哔哩_bilibilican博士确实很nb,一般知乎推导是从给出一个costtogo的概念来推出的,而can博士是循序渐进的,确实nb,具体的话下面写的
- 算法导论 红黑树 热身 二叉树学习(一)
stecdeng
数据结构与算法算法导论二叉树算法
学习算法还是建议看看算法导论算法导论第三版如果不看数学推导仅看伪代码难度还是适中本系列只是记录我的学习心得和伪代码转化代码的过程深入学习还是建议大家看看算法书籍教程更加系统。本文参考算法导论第12章节二叉树代码由本人写成转载请标明出处首先由于红黑树的删除用到了二叉树的一些函数所以我们从二叉树讲起二叉树不带颜色的红黑树看看两张画的有点丑的图一个节点记录一个数值同时还有两个指向该节点两个儿子的标识儿子
- AdaBoost算法的详细数学推导过程!!
孤嶋
算法人工智能机器学习AdaBoost
AdaBoost(AdaptiveBoosting)提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。对于分类问题而言,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag