- 概率图模型家族(HMM、MaxEnt、MEMM和CRF)
ErbaoLiu
自然语言处理&大模型机器学习&大模型概率图概率图模型贝叶斯网络隐马尔科夫模型最大熵模型条件随机场
目录概率图(ProbabilisticGraphical)有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型(HMM)最大熵模型(MaxEnt)最大熵马尔科夫模型(MEMM)条件随机场(ConditionalRandomField)一般CRF一般CRF参数化线性链CRF线性链CRF参数化总结简单应用——基于CRF地名识别隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、最大熵模型(MaximumEnt
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型
统计学家
1、熵的定义熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(2)6.2 最大熵模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- 最大熵阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大熵模型
weixin_39669638
最大熵阈值python
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习,由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法,并制作了可视化动画。针对最大熵,提供一份简明的GIS最优化算法实现,并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。本文属于初学者的个人笔记,能力有限,无法对著作中的公式推导做进一步发挥,也无法保证自己的理解是完全正确的,特此说明,恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(1)6.1 逻辑斯谛回归模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统
- 最大熵原理
北航程序员小C
深度学习专栏机器学习专栏人工智能学习专栏机器学习人工智能算法
最大熵原理最大熵原理是概率模型学习的一个准则,其认为学习概率模型时,在所有可能的概率模型中,熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合,然后在集合中选择熵最大的模型。直观地,最大熵原理认为要选择的概率模型首先必须满足已有的事实,即约束条件。在没有更多信息的情况下,那些不确定的部分都是等可能的。最大熵原理通过熵的最大化来表示等可能性,因为当X服从均匀分布时熵最大。最大熵模型最大熵原
- 最大熵模型
dreampai
直观理解image.png大熵模型在分类方法里算是比较优的模型,但是由于它的约束函数的数目一般来说会随着样本量的增大而增大,导致样本量很大的时候,对偶函数优化求解的迭代过程非常慢,scikit-learn甚至都没有最大熵模型对应的类库。最大熵的思想当你要猜一个概率分布时,如果你对这个分布一无所知,那就猜熵最大的均匀分布;如果你对这个分布知道一些情况,那么,就猜满足这些情况的熵最大的分布。运用最大熵
- 机器学习期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
在半岛铁盒里
机器学习机器学习笔记学习方法
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么:当模型复杂度越高,对训练集拟合程度越高,然而对新样本的泛化能力却下降了,此时出现overfitting(过拟合)与泛化能力:模型复杂度与泛化
- 统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型
Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog逻辑斯谛回归(LogisticRegression)模型是经典的分类方法,而最大熵则是概率模型中学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。两者都属于对数线性模型。逻辑斯谛模型逻辑斯谛分布设是连续随机变量,服从逻辑斯谛分布是指具有以下分布函数和密度函数:其中,是位置参数,为形状参数。逻辑斯谛分布的密度函数
- 最大熵模型
dreampai
在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型,即不确定最大熵模型。最大熵模型就是要学习到合适的分布P(y|x),使得条件熵H(P)的取值最大。在对训练数据集一无所知的情况下,最大熵模型认为P(y|x)是符合均匀分布的。image.png
- 050B 基于最大熵模型软件(MaxEnt)和ArcGis地理系统的分布区(适生区)预测教程
生信小窝
arcgispython开发语言
课程内容目录(课程标题即课程内容):050B-1视频附带资料下载和密码:软件-数据-地图-文献下载-持续更新050B-2MaxEnt最大熵分布预测软件的下载安装050B-3ArcGis10.2软件的下载安装和参数设置-附带软件包(V3版)050B-4ArcGis10.4软件的下载安装和参数设置-附带软件包050B-5基于MaxEnt和ArcGis地理分布于测的科学分析流程介绍(V3版)050B-6
- 050B 基于最大熵模型软件(MaxEnt)和ArcGis地理系统的分布区(适生区)预测基础教程 更新2022-12
生信小窝
arcgis
050B-1课程附带资料050B-2最大熵模型软件(MaxEnt)的下载安装和不同打开方式演示(电脑参数配置)050B-3ArcGis10.2软件的下载安装和参数设置-附带软件包050B-4ArcGis10.4软件的下载安装和参数设置-附带软件包050B-5SPSS软件的下载安装与激活演示050B-6基于MaxEnt和ArcGis地理分布预测的科学分析流程介绍及参考文献说明050B-7物种分布数据
- 最大熵模型
MusicDancing
强化学习机器学习算法人工智能
1.最大熵原理学习概率模型时,在所有可能的概率模型(分布)中,熵最大的模型是最好的模型。假设离散随机变量X的概率分布是P(X),则其熵为且满足0<=H(P)<=logN当且仅当X的分布是均匀分布时右边的等号成立,即当X服从均匀分布时,熵最大。直观地,最大熵原理认为要选择地概率模型首先必须满足已有事实(约束条件)。在没有更多信息的情况下,那些不确定的部分都是“等可能的”。通过熵的最大化来表示等可能性
- 自然语言处理相关词条
beck_zhou
算法研究(数据挖掘机器学习自然语言深度学习搜索引擎)自然语言处理语言
NLP领域自然语言处理计算语言学自然语言理解自然语言生成机器翻译文本分类语音识别语音合成中文分词信息检索信息抽取句法分析问答系统自动摘要拼写检查统计机器翻译[编辑]NLP专题隐马尔科夫模型最大熵模型条件随机场数学之美支持向量机机器学习SRILMMoses知网IRSTLMNLTK[编辑]NLP人物冯志伟俞士汶董振东黄昌宁黄曾阳周明姚天顺刘群宗成庆赵铁军詹卫东常宝宝刘挺王海峰哈工大中文信息处理人物谱中
- 最新:基于MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估及论文写作技巧
zmjia111
生态大气人工智能大数据云计算开发语言数据库架构
随着生物多样性全球大会的举办,不论是管理机构及科研单位、高校都在积极准备,根据国家林草局最新工作指示,我国将积极整合、优化自然保护地,加快推进国家公园体制试点,构建以国家公园为主体的自然保护地体系。针对我国目前已有自然保护区普遍存在保护目标不明确、保护成效低下和保护空缺依然存在等问题,科学的鉴定生物多样性热点保护区域与保护空缺显得刻不容缓。最大熵模型(Maxent模型)利用物种的分布与环境数据,采
- 基于maxent最大熵模型和arcgis地理系统对物种的适生区预测教程
生信小窝
ArcGISmaxent最大熵模型最大熵
050A-1软件-数据-地图-文献下载-持续更新050A-2MaxEnt最大熵分布预测软件的下载安装050A-3ArcGis10.2软件的下载安装和参数设置-附带软件包050A-4ArcGis10.4软件的下载安装和参数设置-附带软件包(待更新)050A-5基于MaxEnt和ArcGis地理分布于测的科学分析流程介绍050A-6Wordclim环境数据下载说明-末次盛冰期-当前和未来气候数据050
- Maxent模型学习
m0_61027476
Maxent学习经验分享
Maxent最大熵模型在实际操作做中,容易出现错误,该模型时非常容易上手,但会出现许多错误的模型。特别是大区域预测气候或生物栖息地。总结来说,一个简单的Maxent模型的结果,可以包括几个关键部分:一、模型表现的评估;二、阈值,判断是否有分布;三、预测的分布图;四、物种和环境的关系;五、环境变量对于这个物种分布的影响。一、模型表现评估二、Threshold阈值预测物种分布概率,但有些情况下,也可以
- 使用Maxent模型预测适生区
Odd_guy
SDMs经验分享r语言机器学习
Maxent模型因其在潜在适生区预测中稳健的表现,时下已经成为使用最广泛的物种分布模型。biomod虽然可以通过集成模型的优势来弥补数据量较小的劣势,但是其在使用和运算时间上的优势远不如Maxent,虽然最新的biomod2已经修复了一些bug,不过在使用中仍是会遇到很多问题。1Maxent模型Maxent模型即最大熵模型,与热力学概念类似,”熵“在此的含义为随机变量不确定性的度量,最大熵模型是指
- 数学之美(二十)
现在开始发呆
不要把鸡蛋放在一个篮子里——最大熵模型投资时说不要把鸡蛋放在一个篮子里,以降低风险,信息处理中也适用。数学上称这个原理为最大熵模型。网络搜索排名中用到的信息有上百种,怎么结合更好?在信息处理中,我们知道多种但不完全确定的信息,怎么用一个统一模型把它们很好地综合起来?比如输入法拼音转汉字,输入wangxiaobo,利用语言模型,根据有限的上下文(比如前两个字)能给出两个常见名字:王小波和王晓波,要确
- MAXENT模型的生物多样性生境模拟与保护优先区甄选、自然保护区布局优化评估
思考的小猴子
生态环境农业大数据生物多样性
随着生物多样性全球大会的举办,不论是管理机构及科研单位、高校都在积极准备,根据国家林草局最新工作指示,我国将积极整合、优化自然保护地,加快推进国家公园体制试点,构建以国家公园为主体的自然保护地体系。针对我国目前已有自然保护区普遍存在保护目标不明确、保护成效低下和保护空缺依然存在等问题,科学的鉴定生物多样性热点保护区域与保护空缺显得刻不容缓。最大熵模型(Maxent模型)利用物种的分布与环境数据,采
- 大学生学数学,不妨读《数学之美》这本书
令狐翀冲鸭
统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型、拼音输入法、贝叶斯网络、句法分析、维特比算法、各个击破算法等。是不是看到这一段,觉得眼都花了,其实很简单,里面都是大学和高中基本上学过的概念。《数学之美》带你领略以上算法的美!给大家推荐一本书,《数学之美》,29章,用具体例子
- 统计学习方法 拉格朗日对偶性
Air浩瀚
#ML算法机器学习人工智能
文章目录统计学习方法拉格朗日对偶性原始问题对偶问题原始问题和对偶问题的关系统计学习方法拉格朗日对偶性读李航的《统计学习方法》时,关于拉格朗日对偶性的笔记。在许多统计学习的约束最优化问题中,例如最大熵模型和支持向量机,常常使用拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)将原始问题转换为对偶问题,通过求解对偶问题而得到原始问题的解。原始问题假设f(x)f(x)f(x),ci(x)c_i(x)ci(
- 梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法
weixin_39622891
梯度下降参数不收敛
OX00统计学习三要素统计学习三要素:模型、策略、算法模型(=假设空间=所有备选模型):决策函数(y=f(x)),条件概率分布,两种形式(一种是判别式模型,一种是生成式模型)策略:确定标准,决定最优标准最重要是确定损失函数:测试值与真实值之间差别的惩罚。算法:如何选择最优模型;OX01常见的最优化算法判别模型:感知机,k近邻,决策树,逻辑回归,支持向量机,条件随机场,最大熵模型。生成模型:朴素贝叶
- 李航老师《统计学习方法》第6章阅读笔记
Chen_Chance
学习方法笔记
逻辑斯谛回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。对数线性模型(Log-linearmodel)是一种统计模型,通常用于分析离散数据的关系,特别是在分类和回归问题中。这种模型的名称来源于其基本形式,其中自变量的对数
- Python手写最大熵模型
全栈项目讲解
python开发语言
Python手写最大熵模型1.算法思维导图数据预处理特征提取计算特征函数定义约束条件构建最大熵模型模型训练模型预测2.最大熵模型的手写必要性和市场调查最大熵模型是一种用于分类和回归的统计模型,具有广泛的应用领域,如自然语言处理、信息检索和图像识别等。手写最大熵模型的主要目的是理解算法的原理和实现细节,同时可以根据实际需求进行定制化的改进和优化。市场调查显示,对于需要高准确性和灵活性的分类和回归问题
- 最大熵模型详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习
舟晓南
本文包括:1.最大熵模型简介2.最大熵的原理3.最大熵模型的定义4.最大熵模型的学习1.最大熵模型简介:最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型(分布)中,熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合,所以,最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。离散随机变量X的概率分布是P(X),则其熵是:式中,|X|是X的取值个数,当且仅当X的分布是均匀分
- 机器学习:最大熵模型
Sun_Sherry
机器学习机器学习人工智能
后续会补充案例。1最大熵模型 最大熵模型(MaximumEntropyModel,MEM)是由最大熵原理推导实现。这里先介绍最大熵定理,然后讲解最大熵模型的推导等过程。1.1最大熵原理 最大熵原理是概率模型学习的一个准则。最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型中,熵最大的模型时最好的模型。其数学表达式如下: 假设离散随机变量XXX的概率分布是P(X)P(X)P(X),则其熵为H
- 最大熵模型
自由调优师_大废废
1.介绍最大熵模型(maximumentropymodel,MaxEnt)是很典型的分类算法,它和逻辑回归类似,都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中,使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用,让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型,对逻辑回归,支持向量机以及决策树算法都会加深理解。2.原理我们知道熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性,熵最大的时候,说
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$