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AI人工智能开发全栈教程学习python人工智能ai
文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
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引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
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AIAgent架构解析与工业级项目实战指南:核心框架与模块化实现近年来,AIAgent技术凭借其灵活的任务处理架构和多场景扩展能力,逐渐成为人工智能领域的技术焦点。本文基于主流框架源码与工业级项目实践,深度解析Agent系统的设计原理及实现路径,为开发者提供可落地的技术方案参考。技术体系与实战模块本内容涵盖从基础架构到高阶优化的全流程实现,适用于具备Python和机器学习基础的开发者:1.Agen
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KENYCHEN奉孝
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Rust机器学习Rust机器学习与深度学习现状Rust在机器学习(ML)和深度学习(DL)领域的生态仍处于早期阶段,但因其高性能、内存安全和并发优势,逐渐吸引开发者探索。以下从工具链、库和实际应用方向展开。机器学习(ML)笔记以下是关于机器学习(MachineLearning,ML)的详细学习集,涵盖核心概念、方法、工具和学习路径:机器学习基础概念机器学习是人工智能的子领域,通过算法让计算机从数据
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人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
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在当今AI驱动的技术浪潮中,机器学习已成为Java开发者必须掌握的核心技能之一。本文将系统性地介绍Java机器学习的原理基础、常用框架,并通过多个实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。无论你是刚接触机器学习的Java开发者,还是希望巩固基础的中级工程师,这篇文章都将为你提供全面而实用的指导。一、机器学习基础与Java生态1.1机器学习基本概念机器学习是人工智能的一个分支,它通过算法使计算机系统
- 机器学习基础相关问题
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算法面经汇总机器学习人工智能面试计算机视觉算法
机器学习相关的基础问题K-means是否一定会收敛K-means是否一定会收敛K-means算法在有限步数内一定会收敛,但收敛到的可能是局部最优解而非全局最优解。以下是详细分析:K-means的优化目标是最小化样本到其所归属簇中心的距离平方和(SSE,SumofSquaredErrors)。因此,每一次迭代都单调减小(或保持不变)损失函数,而SSE有下界(不能为负数),所以一定会收敛。在实际实现中
- 【机器学习基础】机器学习入门核心:Jaccard相似度 (Jaccard Index) 和 Pearson相似度 (Pearson Correlation)
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机器学习基础机器学习人工智能
机器学习入门核心:Jaccard相似度(JaccardIndex)和Pearson相似度(PearsonCorrelation)一、算法逻辑Jaccard相似度(JaccardIndex)**Pearson相似度(PearsonCorrelation)**二、算法原理与数学推导1.Jaccard相似度公式2.Pearson相似度公式三、模型评估中的角色相似度度量的评估重点在推荐系统中的评估四、应用
- 机器学习基础 - 分类模型之朴素贝叶斯
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朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯1.基本概念1.条件概率2.先验概率3.后验概率2.贝叶斯公式3.条件独立假设4.从机器学习视角理解朴素贝叶斯朴素贝叶斯中的三种模型1.多项式模型2.高斯模型3.伯努利模型QA1.朴素贝叶斯为何朴素?2.朴素贝叶斯分类中某个类别的概率为0怎么办?3.朴素贝叶斯的要求是什么?4.朴素贝叶斯的优缺点?5.朴素贝叶斯与LR区别?1.基本概念1.条件概率P(X∣Y)=P(X,Y
- 亚远景-AI 快速入门与ML-SPICE标准引入课程
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本课程为AI快速入门与ML-SPICE标准引入,用1天时间深度解锁汽车行业「ML-SPICE标准框架+工具链+合规要求」三位一体落地路径,助您跨越从理论认知到产线部署的鸿沟。课程内容:模块1:AI战略与基础1.AI驱动的商业价值机器学习在汽车/制造行业的核心应用场景企业AI转型的3大关键成功要素2.ML机器学习基础核心概念:监督学习/无监督学习/强化学习模型架构概览:CNN、Transformer
- 【机器学习基础】机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)
白熊188
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机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三、模型评估3.1评估指标3.2交叉验证调参四、应用案例4.1手写数字识别4.2推荐系统五、经典面试题问题1:KNN的主要优缺点?问题2:如何处理高维数据?问题3:KNN与K-Means的区别
- NLP学习路线(自用)
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自然语言处理学习人工智能
NLP学习路线规划(从基础到科研)你的目标是申请NUSNLP方向的PhD,所以NLP学习路线不仅要涵盖基础知识,还要逐步深入到前沿技术、论文阅读、实验复现和科研能力提升。这里我给你一个完整的学习路径,帮助你高效构建NLP知识体系,并逐步积累科研能力。学习路线总览阶段1(基础)-计算机科学&机器学习基础阶段2(核心)-传统NLP技术&深度学习NLP阶段3(进阶)-Transformer&预训练模型(
- NLP学习路线图(八):常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树
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NLP学习路线图自然语言处理nlp
引言:当机器学习遇见自然语言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能皇冠上的明珠,正在深刻改变人机交互的方式。从智能客服到机器翻译,从情感分析到文本生成,NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。本文将深入剖析机器学习核心算法,揭示这些"传统"方法在NLP领域的独特价值,为开发者构建完整的AI知识体系提供关键路径。第一部分机器学习基础与核心算法1
- 机器学习--特征工程具体案例
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一、数据集介绍sklearn库中的玩具数据集,葡萄酒数据集。在前两次发布的内容《机器学习基础中》有介绍。1.1葡萄酒列标签名:wine.feature_names结果:['alcohol','malic_acid','ash','alcalinity_of_ash','magnesium','total_phenols','flavanoids','nonflavanoid_phenols','p
- 26备战秋招day17——机器学习基础
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机器学习入门指南:常见算法详解与代码实现机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在通过数据驱动的方法让计算机系统自动学习和改进。对于刚接触机器学习的朋友来说,了解各种算法的基本原理及其实现方法至关重要。本篇文章将通俗易懂地介绍几种常见的机器学习算法,解释其背后的数学原理,并提供简单的代码示例,帮助你更好地理解这些算法的工作机制。目录什么是机器学习?监督学
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在机器学习领域,掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念,帮助读者快速构建知识框架。一、数据集的划分:训练集、验证集与测试集1.训练集(TrainingSet)用途:用于模型训练,通过调整模型参数学习数据规律特点:通常占数据总量的60-70%示例:用历史房价数据训练模型预测未来价格2.验证集(ValidationSet)核心作用:模型调优与超参数选择应用
- 【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World
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机器学习基础机器学习分类人工智能
1项目简介【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型,可以从上述已知品
- 机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归(管道分析)
qq_42749341
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目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别,每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分,另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
- 机器学习实操 第一部分 机器学习基础 第6章 决策树
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人工智能机器学习决策树人工智能
机器学习实操第一部分机器学习基础第6章决策树内容概要第6章深入介绍了决策树,这是一种功能强大的机器学习算法,能够处理分类、回归以及多输出任务。决策树通过递归地分割数据集来构建模型,具有易于解释和可视化的特点。本章详细讲解了决策树的训练算法、正则化方法以及在不同任务中的应用。通过理论和实践相结合的方式,读者将掌握如何使用决策树解决实际问题。主要内容决策树的训练与可视化构建决策树:使用CART算法训练
- 机器学习实操 第一部分 机器学习基础 第5章 支持向量机(SVM)
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人工智能机器学习支持向量机人工智能
机器学习实操第一部分机器学习基础第5章支持向量机(SVM)内容概要第5章深入介绍了支持向量机(SVM),这是一种功能强大且应用广泛的机器学习模型。SVM适用于线性或非线性分类、回归以及noveltydetection。本章详细讲解了SVM的核心概念、训练方法以及在不同任务中的应用。通过理论和实践相结合的方式,读者将掌握如何使用SVM解决实际问题。主要内容线性SVM分类硬间隔分类:在数据线性可分的情
- 深度学习-学习笔记 DAY-1 (机器学习基础-案例学习)
gzj123。。
深度学习
本系列的学习笔记基础为李宏毅老师的《深度学习教程》,希望可以和大家一起共攀深度学习的大山,本教程干货满满,希望和我一起探索深度学习的宝子们收藏起来吧!!!案例:以视频的点击次数预测为例介绍下机器学习的运作过程。假设有人想要通过视频平台赚钱,他会在意频道有没有流量,这样他才会知道他的获利。假设后台可以看到很多相关的信息,比如:每天点赞的人数、订阅人数、观看次数。根据一个频道过往所有的信息可以预测明天
- 机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差,欠拟合 vs 过拟合
yousuotu
面试题机器学习人工智能
定义记在训练集D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差(Bias)$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力;方差(Variance)$$var(x)=E_D[(f(x;D)-\hat{f}(x))^2]$$方差度量了同样大小的训练集的变动所
- 机器学习基础理论 - 分类问题评估指标
yousuotu
面试题机器学习算法人工智能
几个定义:混淆矩阵TP:TruePositives,表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数FP:FalsePositives,表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数FN:FalseNegatives,表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数TN:TrueNegatives,表示实际为负例且被分类器判定为负例的样本数一个小技巧,第一个字母表示划分正确与否,T表示判定正确(判定正确),F表示
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机器学习:线性回归文章目录机器学习:线性回归1.线性回归1.简介2.线性回归如何训练?1.损失函数2.正规方程3.梯度下降法4.两种方法的比较2.岭回归岭回归与线性回归3.Lasso回归4.ElasticNet回归LWR-局部加权回归QA1.最小二乘法估计2.最小二乘法的几何解释3.从概率角度看最小二乘法4.推一下线性回归的反向传播5.什么时候使用岭回归?6.什么时候使用L1正则化?7.什么时候使
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估:掌握评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习深度学习
深入详解监督学习之模型评估在监督学习中,模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现,更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法,重点介绍评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术,并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。目录模型评估的重要性评估指标详解准确率(Accuracy)精确率(Pre
- 2023-2024山东大学机器学习期末回忆
Walk Me Home
机器学习人工智能
1、考试时间:2024/6/122、考试形式:闭卷3、考试科目:机器学习基础(老师:XuXinShun)一、名词解释1、聚类2、集成学习3、回归4、维度灾难5、主动学习二、简答题1、非参数估计相比参数估计有什么优点。说出两种非参数估计的方法,并解释他们的基本思想。2、梯度下降法的过程,并解释为什么每一步目标函数的值每次都是降低3、解释什么是过拟合,并给出解决过拟合的几种方法4、简述决策树算法的过程
- 山东大学软件学院2023-2024二学期机器学习基础考试题回忆版
卑微小亮°
机器学习
一名词解释聚类集成学习回归维度灾难主动学习二简答题1非参数估计比着有参数估计的优点?阐述两个非参数估计的基本思想2阐述梯度下降的主要过程?证明为什么梯度下降每次目标函数值都会减小3什么是过拟合?有什么减少过拟合的方法?4阐述决策树的基本思想,说明ID3的实现过程三综合分析题1用w和b表示svm的初始式子2从最小化结构风险的角度阐述为什么要最大化margin3写出引入拉格朗日乘子后svm的对偶形式的
- 从基础概念到前沿应用了解机器学习
AI大模型团团
机器学习人工智能aillama线性回归随机森林python
一、机器学习基础概念1.机器学习定义与核心价值机器学习是人工智能的重要分支,通过算法让计算机系统能够从数据中自动学习并改进性能。其核心价值在于:自动化决策:无需显式编程即可完成复杂任务持续进化:随着数据积累不断优化表现模式发现:从海量数据中识别人类难以察觉的规律2.三大学习范式对比学习类型数据需求算法示例典型应用场景监督学习标注数据SVM、随机森林垃圾邮件过滤、房价预测无监督学习无标注数据K-me
- 机器学习KNN算法
zhglhy
机器学习算法人工智能
K-最近邻算法(KNN)——机器学习基础K-最近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种简单而强大的监督学习算法,可用于分类和回归任务。它的核心思想是:相似的数据点往往具有相似的输出值。1.KNN的核心原理KNN是一种基于实例的学习(Instance-BasedLearning),也称为惰性学习(LazyLearning),因为它不会在训练阶段构建显式模型,而是在预测时直接计算
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
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http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR