- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- OpenGL: OpenGL+Qt实现介绍 (一)
程序员小马兰
OpenGL+Qt计算机视觉图形渲染前端
一、通过这个教程我们能学到什么?1、计算机图形学的基础知识。2、使用OpenGL在QT中进行编程。3、使用OpenGL做出一些很酷的效果。二、需要哪些预备知识?1、熟悉C++编程语言、Qt基本操作。2、数学基础知识(线性代数、几何、三角学)。三、为什么要学习OpenGL?各种三维图形引擎,原理都类似,几乎没什么差别,学好了OpenGL对Unity3D、虚幻引擎、OSG、webGL等的使用都会有巨大
- 【机器学习】什么是逻辑回归?从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
宸码
模式识别机器学习机器学习python逻辑回归分类人工智能算法
从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
- 《机器学习数学基础》补充资料:什么是随机变量
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能数学概率
卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题:一个边长为aaa的正三角形,CCC为其外接圆,外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦,则弦长lll大于aaa的概率为何?法1:随机半径法先拉出一条圆半径,然后随机在半径上取一点,再画出通过此点并垂直半径的弦。易知当弦心距小于R/2R/2R/2时,弦长lll大于aaa,故概率为1/21/21/2。法2:随机端点法在圆周上随机
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第十二章 无穷级数 第四节函数展开成幂级数
一、泰勒级数与麦克劳林级数泰勒多项式与泰勒级数泰勒多项式:若函数f(x)在点x_0处具有直到n阶的导数,则可以构造一个n次多项式:P_n(x)=f(x_0)+f’(x_0)(x-x_0)+[f’'(x_0)/2!](x-x_0)^2+…+[f^(n)(x_0)/n!](x-x_0)^n这个多项式是f(x)在x_0处的最佳逼近多项式。泰勒级数:当n→∞时,若泰勒多项式的余项R_n(x)→0,则f(x
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第十二章 无穷级数 第五节函数的幂级数展开式的应用
没有女朋友的程序员
高等数学
一、幂级数展开的核心作用幂级数展开不仅是理论工具,更是解决实际问题的计算利器,主要应用包括:近似计算:用多项式逼近复杂函数(如计算函数值、积分值)。求解微分方程:将解表示为幂级数形式,逐项代入方程求解。求和与积分:将难以处理的级数转化为已知函数的展开式。分析函数性质:通过展开式研究函数的极值、拐点等。二、典型应用详解近似计算函数值原理:用泰勒多项式的前几项近似代替原函数。关键步骤:写出函数的麦克劳
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 学习AI机器学习所需的数学基础
frostmelody
机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位(需深度数学)学历要求:数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先(Kaggle调查显示博士占比高)薪资关联:学历与收入呈正相关2.工业界职位(基础数学)
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第四节一阶线性微分方程
没有女朋友的程序员
高等数学
好的,这是将您提供的高等数学教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第四节“一阶线性微分方程”。这是一阶微分方程中最重要、应用最广泛的一类方程,掌握它的解法对后续学习(如微分方程的应用、高阶线性微分方程)至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“一阶线性微分方程”的定义、解法和核心思想。一、一阶线性微分方程的定义:长什么样?1.标
- 蔡高厅老师 - 高等数学-阅读笔记 - 01 - 前言、函数【视频第01、02、03、】
Franklin
数学线性代数
高等数学前言;196学时,每周6课主要内容:上册一元、多元函数数,微分学、积分学、矢量代数、空间解析几何无穷级数、微分方程,多元函数微分学和积分学目的:高等数学3基:1高等数学的基本知识2高度数学的基本理论3高等数学的基本计算方法提高数学素养培养:抽象思维、逻辑推理、辩证的思想方法、空间想象能力、分析问题、解决问题的能力为进一步学习打下必要的学习基础和初等数学不同,研究的不是常量而是变量,变量和变
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第四节隐函数的求导公式
没有女朋友的程序员
高等数学
以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第四节隐函数的求导公式。我会用最通俗的语言和具体例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、隐函数是什么?为什么需要它?1.显函数vs隐函数显函数:直接写出因变量和自变量的关系,例如:y=f(x)或z=f(x,y)隐函数:因变量和自变量的关系隐含在一个方程中,例
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第五节可降阶的高阶微分方程
没有女朋友的程序员
高等数学
好的,这是将您提供的高等数学第七章第五节教案内容中的LaTeX公式转换为纯文本格式后的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第五节“可降阶的高阶微分方程”。高阶微分方程(如二阶、三阶)直接求解困难,但许多方程可以通过“降阶”转化为低阶方程(如一阶方程)来求解。本节重点讲解三类可降阶的高阶微分方程,掌握它们的解法对后续学习至关重要。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握。一、可降阶高
- 《高等数学》(同济大学·第7版)第九章 多元函数微分法及其应用第三节多元复合函数的求导法则
没有女朋友的程序员
高等数学
以下是将含LaTeX标记的内容转为纯文本的版本:同学们好!今天我们学习《高等数学》(同济·第7版)第九章第三节多元复合函数求导法则。我会用“买菜路线”和“温度变化”两个生活例子,带你彻底理解这个核心概念。如果中途有疑问,随时提出,我们一步步解决!一、从买菜路线说起:为什么需要链式法则?场景:小明从家出发,先骑车到菜市场(路程x公里),再步行到超市(路程y公里)。已知:骑车速度v_x=20km/h,
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第三节齐次方程
没有女朋友的程序员
高等数学
同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第三节“齐次方程”。这是微分方程中一类重要的可转化方程,掌握它的解法对后续学习(如线性微分方程)有重要意义。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“齐次方程”的定义、特点和解法。一、齐次方程的定义:什么是“齐次”?1.齐次方程的两种含义在微积分中,“齐次”有两种常见含义,但这里我们特指一阶微分方程中的齐次方程:若一阶微分方程可以写成以下形式:dydx
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
- Python 里 PyTorch 的生成对抗网络架构
Python编程之道
pythonpytorch生成对抗网络ai
Python里PyTorch的生成对抗网络架构关键词:PyTorch、生成对抗网络(GAN)、深度学习、神经网络、计算机视觉、对抗训练、生成模型摘要:本文深入探讨了在PyTorch框架下实现生成对抗网络(GAN)的完整架构。我们将从GAN的基本原理出发,详细讲解其核心组件、数学基础,并通过PyTorch代码实现一个完整的GAN模型。文章涵盖了从理论到实践的各个方面,包括模型设计、训练技巧、常见问题
- 数学基础不好,三阶段 “精通” 法如何学好算法。
干净的坏蛋
算法
首先,请你务必、务必、务必丢掉“脑子笨、数学差”的心理包袱。学习算法,尤其是为了应对面试和提升工程能力的算法,本质上不是比拼智商和数学,而是比拼正确的方法、持续的毅力和刻意练习的质量。它更像一项体育运动,比如学打篮球。没人天生会三步上篮,都需要从最基础的拍球、运球开始,通过反复练习形成肌肉记忆。算法也是一样,你需要通过正确的方法,在脑中形成对特定问题模式的“思维肌肉记忆”。这套“三阶精通法”用来学
- 如何理解,在数学上完备的 这样的描述?
fK0pS
经验分享
如何理解,在数学上完备的这样的描述?在数学中,"完备"这一术语具有多个含义,具体取决于它应用的上下文。以下是几个常见领域中“完备”的定义和理解:完备性定理(逻辑与数学基础):在逻辑和数学基础中,特别是与形式语言和证明系统相关的领域,完备性通常指的是一个系统能够证明所有在该系统内部被认为是“真”的命题。换句话说,如果一个命题在某个逻辑系统中是真的(即,在所有模型中为真),则该系统应该能够提供一个证明
- 数据库规范化过程详解(含具体计算步骤)
empti_
数据库数据库
数据库规范化过程详解(含具体计算步骤)一、规范化过程数学基础1.核心概念定义函数依赖(FD):X→Y表示X决定Y,即对于X的每个值,Y有且只有一个值对应闭包(X⁺):给定FD集合F,X⁺表示能从F推导出的所有被X决定的属性集候选键:最小的属性集K,满足K⁺=R(所有属性)2.计算工具Armstrong公理:自反律:若Y⊆X,则X→Y增广律:若X→Y,则XZ→YZ传递律:若X→Y且Y→Z,则X→Z二
- 人工智能: 矩阵的秩从数学基础到综合实战!!
AI Agent首席体验官
人工智能矩阵算法
1.矩阵的秩矩阵的秩(Rank)是描述矩阵线性独立的行或列的最大数目。对于一个矩阵AAA,其秩记作rank(A)rank(A)rank(A)或r(A)r(A)r(A)。基本性质对于m×nm\timesnm×n矩阵AAA,秩满足:0≤rank(A)≤min(m,n)0\leqrank(A)\leqmin(m,n)0≤rank(A)≤min(m,n)行秩等于列秩:矩阵的线性独立的行数等于线性独立的列数
- AI大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够!
AI大模型-大飞
人工智能学习语言模型大模型大模型学习LLMAI大模型
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- 【Weaviate底层机制】分布式一致性深度解析:Raft算法与最终一致性的协同设计
roman_日积跬步-终至千里
weaviate#分布式架构分布式
文章目录零、概述一、Raft算法在Weaviate元数据管理中的深度应用1、为什么选择Raft而非其他共识算法?2、元数据一致性的关键性分析3、Raft算法在Weaviate中的工程优化3.1、领导者选举的优化策略3.2、日志复制的性能优化二、数据最终一致性:无领导者架构1、无领导者设计的理论基础2、可调一致性级别的深度分析2.1、一致性级别的数学基础2.2、各级别的实际应用场景2.3、冲突检测与
- python实现SM2算法
闲人编程
密码学与信息安全python算法开发语言SM2国密密码学加解密
目录SM2算法介绍SM2算法的数学基础SM2密钥生成过程SM2签名和验证流程Python面向对象实现SM2加解密算法代码解释场景应用:数字证书签署总结SM2算法介绍SM2是中国国家密码管理局发布的国家密码标准(GB/T32918-2016)中的公钥密码算法,基于椭圆曲线离散对数问题,具有较高的安全性和性能。它在数字签名、密钥交换和加密等应用中都能提供安全的解决方案。SM2与国际通用的椭圆曲线加密算
- 数学与加密货币:区块链技术的数学基础
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《数学与加密货币:区块链技术的数学基础》关键词数学基础加密货币区块链技术密码学分布式账本摘要本文旨在探讨数学在加密货币和区块链技术中的基础性作用。通过逐步分析,我们将深入理解数学概念如何支持加密货币的安全性、去中心化和不可篡改性。文章将涵盖初等数学和高等数学的应用,以及算法原理的讲解,帮助读者了解数学与加密货币的紧密联系。目录大纲背景介绍1.1.引言1.2.加密货币与区块链的基本概念数学基础2.1
- 05、反向传播算法(Backpropagation)是如何解决了多层神经网络的参数优化问题的?
季截
数学之美算法神经网络人工智能
反向传播算法(Backpropagation,简称BP算法)是深度学习的核心技术之一,其通过高效计算梯度并结合梯度下降法,解决了多层神经网络参数优化的计算复杂度难题。以下从原理、数学基础、执行步骤及关键价值四个维度,详细解析其工作机制:一、反向传播的核心目标:高效计算参数梯度在多层神经网络中,参数优化的本质是通过调整权重矩阵W和偏置向量b,使损失函数L最小化。而梯度下降法需要计算损失对所有参数的梯
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs