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Ashleyxxihf
码上行动:巴尔加瓦算法图解算法近邻算法
巴尔加瓦算法图解:K最近邻算法目录巴尔加瓦算法图解:K最近邻算法判断水果创建推荐系统1.判断相似程度练习回归(预测结果)机器学习总结本章内容❑学习使用K最近邻算法创建分类系统。❑学习特征抽取。❑学习回归,即预测数值,如明天的股价或用户对某部电影的喜欢程度。❑学习K最近邻算法的应用案例和局限性。判断水果判断这个水果是橙子还是柚子呢?一种办法是看它的邻居。来看看离它最近的三个邻居。在这三个邻居中,橙子
- 大数据开发之机器学习总结(一)
闻香识代码
大数据机器学习用户画像机器学习大数据算法
大数据开发之机器学习总结1.背景在大数据开发中,数据分析目的一般分为2大类,一个是基于已有数据,提炼出想要的数据汇总信息。一个是基于已有数据使用算法训练出模型,基于模型预测和分析未来的新数据。前者就是很多时候的大数据分析场景,后者则涉及到算法模型,机器学习的范畴。更进一步,人工智能,但机器学习和人工智能,本身其实技术上并没有非常严格的界限。2.机器学习概念机器学习,故名思意,让机器通过学习过去的经
- 机器学习总结
净土_0342
朴素贝叶斯fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB()y_pred=gnb.fit(iris.data,iris.target).predict(iris.data)支持向量机fromsklearnimportsvmX=[[0,0],
- 深度之眼-机器学习总结
任嘉平生愿
为期三个月的西瓜书机器学习训练营结束,昨天听完了毕业典礼。我做了如下总结:校长讲话:定目标短时间自己的小团队闭环开环闭环----学习小部分就应用时间和努力的堆积打比赛应用人工智能的课题和方向资料tensorflow实战google深度学习框架和强者学习才会遇强则强博士讲话:1.坚持写博客2.github3.多练习4.英文原版的文章高级课程你目前的弱点是什么5.多读论文
- 机器学习总结
gridlayout
机器学习人工智能
对以下文章机器学习总结什么是深度学习?最易懂的机器学习入门文章-CSDN博客人工智能和机器学习之间的关系人工智能是一个最宽泛的概念,是一个研究领域,同时也是一个实现目标,而机器学习则是实现这一目标的一类方法。深度学习只是机器学习这一类方法中的一种。机器学习之前的建模方式对比:深度学习改变了很多领域算法的实现模式。在深度学习兴起之前,很多领域建模的思路是投入大量精力做特征工程,将专家对某个领域的“人
- 2023 Google开发者大会:你了解机器学习的新动向吗?
Mr.Winter`
前沿资讯机器学习人工智能google数据挖掘计算机视觉语音识别深度学习
目录0年度科技盛会1生成式机器学习2无障碍游戏体验3跨平台机器学习总结0年度科技盛会2023Google开发者大会在上海浦东举办,为开发者和科技爱好者们带来新技术、新产品、新动向可能很多同学对Google开发者大会还不熟悉,Google开发者大会是Google展示最新产品和平台的年度盛会,为开发者提供丰富的学习资源、实践操作和现场演示,提供与Google专家互动、与其他开发者交流的契机,助力开发提
- 【机器学习】
许多仙
机器学习算法支持向量机
说明:机器学习总结0、数据集1、贝叶斯分类器(一)计算题所有样本分为两类(c):好瓜=是、好瓜=否(1)计算先验概率:P(c)(2)计算每个属性的条件概率:P(xi|c)(3)代入朴素贝叶斯公式:(4)结论:(5)拉普拉斯修正(平滑处理,可选)上面的公式中出现连乘现象,这会导致对于0特别敏感,比如出现一个0,就会直接导致最终结果直接为0其中:N——所有类别数,这里一个有两类,所以N=2Ni——第i
- 数字验证码识别新思路及对opencv支持向量机机器学习总结
快乐的阿常艾念宝
机器学习杂谈&随想机器学习opencv支持向量机
验证码识别框架新问题最近遇到了数字验证码识别的新问题。由于这次的数字验证码图片有少量变形和倾斜,所以,可能需要积累更多的原始采样进行学习。但按照4个验证码10个数字的理论随机组合(暗含某种数字仅有少量变化,不然此组合数量还应更大),也就是要采样差不多一万张图片;对每个图片适当分割后,那就差不多几万张图片了。想要对这些切割后的图片进行手工分类,成为基本数字的训练学习数据,手工工作量不小,也很无趣。当
- 机器学习总结(lecture 4)算法:逻辑回归Logistic Regression (LR)
九方先生
机器学习总结
lecture4:逻辑回归LogisticRegression目录lecture4逻辑回归LogisticRegression目录1分类和模型表示2逻辑回归1逻辑回归的代价函数的选取3过拟合和正则化1分类和模型表示先来谈谈二分类问题。课程中先给出了几个例子。邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件;网上交易是的欺骗性(YorN);肿瘤是恶性的还是良性的。对于这些问题,我们可以通过输出值yϵ{0,1}来表示。注
- 朴素贝叶斯——机器学习总结
古月哥欠666
机器学习算法
朴素贝叶斯基础知识概念优缺点一般过程利用python进行文本分类准备数据训练算法测试算法示例1:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一般步骤准备数据:切分文本测试算法:使用朴素贝叶斯进行交叉验证示例2:使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向一般步骤收集数据:导入RSS源RSS源分类器及高频词去除函数分析数据:显示地域相关的用词基础知识概念从简单的概率分类器开始,给出一些假设(条件独立性)学习朴素贝叶斯
- Python-Level5-day07am:聚类的基于噪声密度/凝聚层次算法及评价指标及小结,机器学习补充练习,机器学习总结,
dpq666dpq666
数据分析人工智能python
之前讲解了基于中心聚类,采用kmeans聚类算法,下面讲解基于噪声密度聚类算法DBSACN与基于层次聚类算法(Agglomerative)算法2)噪声密度①算法定义噪声密度(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,简写DBSCAN)随机选择一个样本做圆心,以事先给定的半径做圆,凡被该圆圈中的样本都被划为与圆心样本同处一个聚类,再以
- 机器学习总结-基于sklearn包
zaprily
总结sklearnpython机器学习
流程集成学习数据预处理(特征工程)1.处理负值(oroutlier)标记有问题的特征,但是不删去defgetres1(row):returnlen([xforxinrow.valuesiftype(x)==intandx20,'neg1']=20#平滑处理2.填充缺失值缺失值也可以删去样本或者特征,不过在样本量比较少,特征不明确的情况下不建议直接删除特征。可以直接用fillna补充data['le
- 《吴恩达机器学习》18 机器学习总结
JockerWong
机器学习吴恩达机器学习课程总结
前言原机器学习最后一章的内容为图片文字识别,但是笔者在看了这一章的课程之后发现其内容可能实际应用性不大,课程讲的ocr识别的方法已经不适合目前主流的算法(目前主流使用CNN——卷积神经网络),故省略这一章节的笔记,改为对整个机器学习课程的总结。一、监督学习算法1、线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为hθ
- 吴恩达机器学习总结(三)——神经网络的反向传播
Anaconda_
机器学习深度学习机器学习神经网络反向传播
神经网络的反向传播在上一篇博客中,利用神经网络对手写数字数据进行分类的结果虽然已经很高了,但和测试样本本身的输出值进行比较还是存在着一定的误差。这时我们需要使用这个误差值来调整神经网络本身,进而改变神经网络的输出值。误差传递我们知道在前向传播中,每个节点向下一层传递的信号所占权重不同。若只有一个节点的信号传递到输出节点,那调整神经网络输出值的方式将简单的多,只需要更新这个节点的权重即可。假如有多个
- 博客目标与内容
Geng Rain
python
目标量化学习总结回测框架Backtrader量化机器人的搭建因子模型技术分析编程学习总结网络编程python基础数学学习总结高数线性代数概率论机器学习总结pytorch神经网络强化学习具体项目总结目标管理app打卡app学习方法总结学习方法
- 机器学习总结
奋斗的海绵
机器学习数据分析数据挖掘
(1)x(2)表示训练集中x的第二个训练数据,y(2)表示训练集中的y的第二个训练数据(2)需要注意的是对于一个模型构建出来的函数F,那么我们如何找出该模型的可以更好拟合训练数据的模型参数呢,我们通过使用代价函数(costfunction),通过计算不同的参数得到的预测值y和最终结果y之间的误差大小来最终确定应该如何选择最佳的参数。(3)梯度下降算法被用来寻找使得代价函数J的最小值,从而确定其此时
- 分布式机器学习总结
Liao_Wenzhe
机器学习与数据挖掘分布式数据研发大数据
目前主流的分布式架构包括:1.基于mapreduce模型的spark-mllib,采用数据分布式+同步的模式,缺点是对异步和模型分布式不支持,但是社区完善。2.基于参数服务器的Multiverso,既可实现数据分布式,也可实现模型分布式,同时支持异步和同步,也可实现大规模的参数更新。3.基于数据流图的tensorflow,可以和1,2结合组成复杂的分布式机器学习网络。4.3种模式的区别:5.各种框
- 百面机器学习总结笔记(第二章 模型评估)
Avery123123
算法岗面试笔试准备百面机器学习模型评估
百面机器学习总结笔记(第二章模型评估)百面机器学习总结笔记第二章模型评估第1节评估指标的局限性问题:准确率的局限性问题:精确率与召回率的权衡第2节ROC曲线问题:什么是ROC曲线?问题:如何绘制ROC曲线?问题:如何计算AUC?问题:ROC曲线相比于P-R有什么特点?第3节余弦距离的应用第4节A/B的陷阱第5节模型评估的方法问题:在模型评估中,有哪些主要的评估方法,他们的优缺点是什么?问题:在自助
- 机器学习总结
Bryant998
人工智能python
均值、中值和众数从一组数字中我们可以学到什么?在机器学习(和数学)中,通常存在三中我们感兴趣的值:均值(Mean)-平均值中值(Median)-中点值,又称中位数众数(Mode)-最常见的值例如:我们已经登记了13辆车的速度:speed=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]什么是平均,中间或最常见的速度值?均值均值就是平均值。要计算平均值,请找到所有
- 若特征的相关系数为0或接近0,就一定可以被过滤吗?相关系数的显著性检验也不一定可靠,如何判断?
陈谦
机器学习人工智能算法python
系列文章目录添加机器学习总结提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、若特征的相关系数为0或接近0,就一定可以被过滤吗?二、验证步骤1.通过皮尔逊相关系数得出的结论,名称一样的特征排名靠后,反而在模型训练之后的特征重要性在中间。同样的模型得出的特征排名靠后反而皮尔逊相关系数靠前。总结前言若特征的相关系数为0或接近0,就一定可以被过滤吗?相关系数的显
- 周志华机器学习总结
夜夜0810
Lecture3线性模型基本形式一般向量形式:优点:线性回归广义线性模型对数几率回归由对数几率函数确定$\boldsymbol{\omega}$和$b$线性判别分析(LDA)思想求解多分类任务多分类问题基本形式一般向量形式:f(x)=ωT∗x+bf(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{\omega}^T*\boldsymbol{x}+bf(x)=ωT∗x+b优点:非线性模型可由
- 机器学习总结之——标准化与归一化的区别
Greatpanc
机器学习标准化归一化标准化与归一化过程缺失数据处理
机器学习总结之——标准化与归一化的区别1、标准化 简单来说,标准化是依照特征矩阵的列处理数据,其通过求z-score的方法,将样本的特征值转换到同一量纲下。标准化的前提是特征值服从正态分布,标准化后,其转换成标准正态分布。公式如下:x′=x−XS(其中X代表样本均值,S代表样本方差)x'=\frac{x-X}{S}(其中X代表样本均值,S代表样本方差)x′=Sx−X(其中X代表样本均值
- 李宏毅课程-机器学习总结
张学义
深度学习
李宏毅课程-机器学习总结迁移学习:TransferLearning1.什么是迁移学习呢?2.为什么用迁移学习3.迁移学习的概述3.1第一类迁移学习3.2第二类迁移学习3.3第三类迁移学习3.4第四类迁移学习大佬的笔记较好,拷贝留档学习学习网址https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1978迁移学习:TransferLearn
- 机器学习总结一:Bagging之决策树、随机森林原理与案例
想考个研
机器学习决策树随机森林
机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例1.决策树1.1简介决策树(DecisionTree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据种总结出决策规则,并利用树状图结构呈现这些规则
- 机器学习总结三:SVM原理推导与案例
想考个研
机器学习支持向量机算法
机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means三、SVM1.原理推导(硬间隔)1.1分类问题代数化**svm原理一句话概括:找出一个最优的直线(或超平面)去隔离不同类别样本数据,达到分类目的。**图1图2图1:找出一条直线将样本完美地划分成两类(注意这样
- 机器学习总结二:boosting之GBDT、XGBT原理公式推导
想考个研
机器学习算法boosting
一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-meansBoosting1.简介通过在数据上构建多个弱评估器,汇总所有弱评估器的建模结果,以取得比单个模型更好的分类或回归表现。加法模型,前向分步计算学习。2.基本元素弱评估器f(x):一般为决策树(cart树),不同boostin
- 机器学习总结四:逻辑回归与反欺诈检测案例
想考个研
机器学习逻辑回归算法
机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means四、逻辑回归1、概述由线性回归变化而来的,应用于分类问题中的广义回归算法。组成:回归函数z=w1x1+w2x2+...+wnxn+b=[w1w2wnb]∗[x1x2⋮xn1]=wTXz=w_1x_1+w_2x
- 吴恩达机器学习总结(二)——Logistic回归和简单的神经网络(附作业)
Anaconda_
机器学习机器学习逻辑回归神经网络
在线性回归模型中,输入和输出一般都是连续的,对于每个输入x,都有一个对应的输出y,模型的定义域和值域都可以是(−∞,+∞)(-∞,+∞)(−∞,+∞)。而对于分类模型来说,其输入可以是连续的,但它的输出是离散的,即只有有限个输出y。例如,其值域可以只有两个值{0,1},这两个值可以表示对样本的某种分类,高/低、患病/健康、阴性/阳性等,这就是最常见的二分类问题。二、Logistic回归逻辑回归带有
- 机器学习总结(三)——梯度下降详解
时代&信念
机器学习
梯度下降通俗解释机器学习的问题中,线性回归问题是一个特殊的情况,线性回归可以直接求解,但是其他问题不行!举一个通俗的例子针对我们的问题,我们想要找到loss最小值所对应的θ值。我们“下山”的路有很多条,哪一条下山最快呢?那必定是对应点处的切线方向啊,也叫对应点的梯度反方向。每下降一步(或者叫“下山”一步),对应的点都会改变,所以对应的梯度方向也会改变。我们每次走一步,一步应该多大呢?步长应该小一些
- 机器学习总结(二)
时代&信念
机器学习机器学习python人工智能
独立同分布的意义在机器学习中很重要的一点:误差是独立同分布的,并且服从均值为0,方差为⊖2\ominus^2⊖2的高斯分布。解释一下:什么是独立?就是数据样本之间互相独立(互相不影响),例如:张三来银行贷款,他贷款多少并不影响李四的贷款金额和情况。两个数据是相互独立的。什么是同分布?样本数据得满足相同的分布。不能是这个数据满足正太分布,这个数据满足泊松分布。例如:咋们研究的是,根据年龄和月薪,预测
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理