horu
horu

最小二乘高斯拟合

matlab_最小二乘法数据拟合_彭国民_新浪博客

matlab 曲线拟合小记 - 木lin木 - 博客园

[Matlab] 关于曲线拟合_monkey_新浪博客

算法系列之二十一：实验数据与曲线拟合 - oRbIt 的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET

问一个Matlab如何产生高斯曲线，对图像进行拟合的问题 – MATLAB中文论坛

matlab高斯曲线拟合_360搜索

最小二乘法拟合曲线和高斯消元法解线性方程组及MATLAB代码 - 豆丁网

Matlab最小二乘法曲线拟合 - 豆丁网

matlab_最小二乘法数据拟合_彭国民_新浪博客



cftool 正态分布拟合 数据导出 – MATLAB中文论坛

matlab cftool用法及其菜单 [李园7舍_404] - 博客频道 - CSDN.NET


Matlab的曲线拟合工具箱CFtool使用简介

统计方法 1 matlab导入导出数据.doc - 豆丁网

你可能感兴趣的:(最小二乘高斯拟合)

  • 机器学习_重要知识点整理 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
  • Deepseek:物理神经网络PINN入门教程 天一生水water 神经网络人工智能深度学习
    一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
  • 用css写背景模糊的三种情况 小竹子14 css前端
    1.背景模糊这种最简单也是最直接的，这里展示两种背景模糊的写法：1.用backdrop-filter的一个子属性blur进行设置模糊（这里的值代表的是将n✖n方格里面的像素的颜色做加权平均，即高斯模糊。2.用filter直接进行设置模糊。这里需要注意的是，filter会直接影响元素的内容，而backdrop-filter作用于元素的背景。通常情况下，使用backdrop-filter会使整个元素的
  • XGBoost算法深度解析：从原理到实践 彩旗工作室 人工智能算法机器学习人工智能
    一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛
  • AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题 星际编程喵 人工智能分类数据挖掘
    前言在机器学习的江湖中，分类算法纷繁复杂，各具特色。有的深不可测，犹如隐世高人的内功心法，让人望而却步；有的则像街头小贩，简单直接却也能精准解决问题。江湖中高手云集，其中有一位侠客，宛如包青天，正气凛然，以公正无私和高效迅捷著称，擅长快速解决分类难题。此侠客正是GaussianNaïveBayes（高斯朴素贝叶斯，简称GaussianNB）。凭借朴素的假设与强大的数学支撑，GaussianNB在分
  • Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇） 一只小铁柱 batch开发语言
    一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。设计epoch时需要考虑以下因素：1.1数据集大小小数据集（例如几MB的文本数据）：模型容易过拟合，因此epoch不宜过大（例如10-30）。可以使用早停（earlystoppi
  • 神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思 yuanpan 机器学习神经网络人工智能
    在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说，模型过度学习了训练数据中的细节和噪声，导致其泛化能力（Generalization）下降，无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低，但测试误差很高：模型在训练集上的准确率非常高，但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂：模型学习了训练数据中的噪声或不相关
  • 突破：海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染！ 大势智慧 实景三维三维模型三维建模CesiumOPGS
    在重建大师7.0新品发布会上，我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅（OPGS）从训练到实时渲染的软件工具解决方案，使得用户能够在常用的重建农场计算节点下，就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、高效率生产。针对城市级地理场景渲染卡顿问题，今年我们研发团队再次取得新进展，成功在Cesium平台上实现了大规模OPGS成果的高效渲染，为实景三维可视化注入了全新活力。大面积OPGS成果在Cesiu
  • 机器学习专栏博文汇总 python游乐园 机器学习机器学习人工智能合集
    本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战：遗传算法机器学习基础：什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法（附P
  • PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面（抑制噪声） 大鱼BIGFISH 点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
    文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发（Matlab点云最小二乘法拟合平面（剔除噪声）），我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面，而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点，双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性，并拟合出合适的平面，具体过程如下所示：1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
  • 从原理和公式出发：python实现One_Way_ANOVA ＾哪来的＆永远～ python算法概率论
    文章目录目的：python实现onewayANOVA单因素方差分析1.代码流程2.python代码实现0主要的函数1加载数据2查看数据统计结果3数据处理及可视化4方差分析4.1模型拟合4.2单因素方差分析5PostHoct-test组间比较分析6根据定义自行分解计算对比调用函数的结果7获取F分布对应的P值3.方差分析公式及原理参考目的：python实现onewayANOVA单因素方差分析方差分析(
  • C++ 平面拟合原理和最小法实现示例 点云SLAM 算法数学c++平面线性代数平面拟合最小二乘法PCA算法
    平面拟合算法的核心目标是从三维空间中的一组离散点中找到最优拟合平面，使得这些点到该平面的垂直距离之和最小。以下是平面拟合的详细原理及实现方法：1.平面方程表示三维平面的一般方程为：[Ax+By+Cz+D=0][Ax+By+Cz+D=0][Ax+By+Cz+D=0]其中：法向量：(n=(A,B,C))(\mathbf{n}=(A,B,C))(n=(A,B,C))，表示平面的朝向（通常归一化为单位向量
  • 数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章） 小黄人的黄 数据挖掘数据挖掘
    《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第2章第3章分类第4章决策树过拟合性能评估等第5章
  • 【模型调优的深入分析与Python实践】 蝉叫醒了夏天 机器学习python开发语言模型调优
    模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优（ModelTuning）是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数，使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。其核心目标是在以下两者间找到平衡：泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集/测试集的独立
  • 机器学习模型-从线性回归到神经网络 Earth explosion 机器学习线性回归神经网络
    在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
  • 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础 Unknown To Known 动手学习深度学习深度学习人工智能
    视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络——
  • 高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述 三谷秋水 人工智能机器学习计算机视觉计算机视觉人工智能深度学习
    24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务，涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术，包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
  • 池化的定义与核心思想 code 旭 AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
    一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性：对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合：通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化（MaxPooling）取池化窗口内的最大值：yi,j=max⁡p=0kh−1max⁡q=0kw−1xi⋅
  • 深度学习：偏差和方差 壹十壹 深度学习深度学习人工智能python机器学习
    偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
  • Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密 程之编 Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
    本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
  • 深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础数据增强深度学习torchvisiontransforms
    深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作，我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。本文将介绍18种常用的图像数据增强策略，并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor
  • R语言对高频交易订单流进行建模分析 4 oxuzhenyi 实验楼课程机器学习R
    一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解，在本节中我们要做的是利用实际数据来拟合hawkes过程，看一看真实数据的订单流动力学中有什么特征。首先我们仍是选出交易时间内的数据：library(tidyvers
  • 深度解析SSD2351核心板：硬核视频处理+工业级可靠性设计 明远智睿嵌入式方案商 arm开发嵌入式硬件人工智能机器人
    明远智睿SSD2351核心板基于SigmaStarSSD2351芯片打造，专为高可靠性工业场景设计，其硬件配置与接口能力充分满足复杂环境下的多模态数据处理需求。芯片技术细节：视频处理能力：IVE引擎支持高斯滤波、膨胀/腐蚀等图像预处理；IPU支持人脸识别、运动检测及Transformer网络推理；显示接口支持MIPIDSI2560x1600@60fps，适配工业HMI大屏。音频处理：3通道ADC（
  • 3D点圆柱拟合 McQueen_LT 算法
    圆柱拟合namespacecylinder_fitting{voidpreprocess(constintn,constEigen::Matrix&points,Eigen::Matrix&X,Eigen::Vector3f&average,Eigen::Vector&mu,Eigen::Matrix3f&F0,Eigen::Matrix&F1,Eigen::Matrix&F2){average=
  • 机器学习入门知识 十五境剑修 机器学习人工智能
    目录前言一、机器学习是什么？二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展，作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习，那么在学习机器学习前，我们需要先来了解一下什么是机器学习，
  • 高斯溅射融合之路（一）- webgl渲染3d gaussian splatting 山海鲸可视化 数字孪生GIS系统webgl数字孪生GIS高斯泼溅AI重构
    大家好，我是山海鲸的技术负责人。之前已经写了一个GIS融合系列。其实CesiumJS的整合有相当的难度，同时也有很多方面的工作，很难在几篇文章内写完，整个山海鲸团队也是投入了接近两年的时间，才把周边整套工具链进行了完善，后续有新的内容也会持续分享，隔壁系列传送门：GIS融合之路一坑未平，一坑又起。去年年末，我们的AI合作伙伴突然给山海鲸技术团队丢来了一个新技术-3DGaussianSplattin
  • 【机器学习】决策树 ( Decision Tree ) AI天才研究院 ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
    【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART：最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
  • 机器学习-随机森林解析 Mr终游 机器学习机器学习随机森林人工智能
    目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
  • 01计算机视觉学习计划 依旧阳光的老码农 计算机视觉计算机视觉人工智能
    计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分：偏导数、梯度下降傅里叶变换：图
  • PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱 点云侠' 点云学习算法计算机视觉3dc++开发语言
    目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景二、关键函数2.1头文件2.2加载点云数据2.3计算法线2.4拟合圆柱2.5可视化三、完整代码四、结果展示一、概述  圆柱的Eigen::VectorXf参数为7个。分别是：圆柱轴上一点的x坐标；圆柱轴上一点的y坐标；圆柱轴上一点的z坐标；圆柱轴方向的x；圆柱轴方向的y；圆柱轴方向的z；圆柱半径r。1.1原理  RANSAC（RandomSampl
  • JAVA中的Enum 周凡杨 javaenum枚举
    Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。     例如，一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
  • 赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
    (一)核心军规 (1)不在数据库做运算    cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量    int型不超过1000w，含char则不超过500w；    合理分表；    限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量    字段少而精，字段数建议在20以内
  • Shell test命令 daizj shell字符串test数字文件比较
    Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真 实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
  • XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 javawebservice
       有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)： 两个java bean类： Course.java    package cn.com.bean; public class Course {     private
  • 重绘之画图板 朱辉辉33 画图板
           上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。        画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
  • Java的IO流 西蜀石兰 java
    刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。 每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？ 答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
  • No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
    java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!   网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
  • Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
    原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large   异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
  • JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
    /** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
  • 队列中数据的移除问题 百合不是茶 队列移除
         队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除,  代码如下;      // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
  • Runnable接口使用实例 bijian1013 javathreadRunnablejava多线程
    Runnable接口 a.       该接口只有一个方法：public void run(); b.       实现该接口的类必须覆盖该run方法 c.       实现了Runnable接口的类并不具有任何天
  • oracle里的extend详解 bijian1013 oracle数据库extend
    扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
  • 【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
    浏览器Form Post请求 浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
  • 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
     1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype      2. 创建avro格式的数据表   hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
  • nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
    在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。 一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
  • java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
    import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
  • Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan javaspringIOC
    以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
  • [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
         军事科研工程和项目 并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失”    而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
  • spring 定时器-两种方式 cuityang springquartz定时器
    方式一： 间隔一定时间 运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
  • 简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
    终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn   简述一下相关的技术点   前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。   后端：U
  • 运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
    1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页 解决方法： 后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。 后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。   2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足 网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
  • mac 下 安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
    MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下： 下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。 在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
  • MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodbMongodb更新文档
    MongoDB更新文档 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。 语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义 参数   
  • Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
    重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。 有问题不明的先注掉   cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
  • Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
      用事务通知声明式地管理事务   事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
  • GCD使用经验与技巧浅谈 啸笑天 GC
    前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量 这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
  • linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux工作ubuntu
    在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息：  ls / 显示/.下的所有文件和目录  ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
  • nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
    // db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
  • 一起学Hive系列文章 superlxw1234 hiveHive入门
      [一起学Hive]系列文章 目录贴，入门Hive，持续更新中。   [一起学Hive]之一—Hive概述，Hive是什么 [一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版 [一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table) [一起学Hive]之四-Hive的安装配置 [一起学Hive]之五-Hive的视图和分区 [一起学Hive
  • Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
    Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。   在3.7.0版本主要做了如下的更新：   将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他