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AgentSmart
算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值(或为最大值,或为最小值)。最优化问题一般可以分为两个部分:目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- Open3D 最小二乘拟合二维直线(拉格朗日乘子法)
点云侠
python点云处理平面线性代数算法开发语言计算机视觉python
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示Open3D最小二乘拟合二维直线(拉格朗日乘子法)由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理 平面直线的表达式为:y=kx
- 机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT
少云清
机器学习机器学习人工智能拉格朗日梯度下降KKT
文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法3.1拉格朗日乘子法理解3.2对偶问题4KKT条件4.1KKT条件理解4.2KKT公式理解4.3KKT条件总结5高中距离知识回顾1梯度下降法1.1导数、梯度导数:一个函数在某一点的导数描述了
- 机器学习核心算法
llovew.
机器学习机器学习逻辑回归人工智能支持向量机决策树
目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法Bagging模型使用Bagging模型的示例代码Boosting模型AdaBoostStacking模型支持向量机决策边界距离的计算数据标签定义优化的目标目标函数拉格朗日乘子法SV
- 支持向量机(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习支持向量机算法机器学习
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- 线性判别分析LDA((公式推导+举例应用))
Nie同学
机器学习机器学习
文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)是一种经典的监督学习算法,其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异,为分类问题提供有效的数据表征。LDA不同于一些无监督降维方法,如主成分分析(PCA),它充分利用了类别信息,通过寻找最佳投影方向,使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离,
- Open3D 最小二乘拟合平面——拉格朗日乘子法
点云侠
python点云处理平面numpy开发语言算法计算机视觉3d
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接Open3D最小二乘拟合平面——拉格朗日乘子法。爬虫自重。一、算法原理 设拟合出的平面方程为:ax+by+
- 机器学习——支持向量机
TXQIHYJ
机器学习支持向量机人工智能
目录前言支持向量机的背景理论知识线性可分支持向量机最大间隔超平面最大化间隔的计算对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件拉格朗日乘子法:软间隔与正则化损失函数具体实现垃圾邮件分类(SVM)数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧
- SVM原理理解
BKXjilu
支持向量机机器学习算法
目录概念推导:共识:距离两个点集距离最大的分类直线的泛化能力更好,更能适应复杂数据。怎么能让margin最大?最大化margin公式:求解最大margin值:拉格朗日乘子法:为什么公式中出现求和符号?SVM模型:求解拉格朗日乘子:如何求解?1.计算实例:2.求解算法--SMO求解问题:工作原理:为什么每次要选择两个变量来更新,而不是一个变量呢?代码:小结:学习资料:猫都能看懂的SVM【从概念理解、
- 一般信道容量的计算方法
FakeOccupational
其他latexhtmlpycharm
由拉格朗日乘子法对L=I(X;Y)−λ∑ipi对pi求导可得公式∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p(yi))=log2e+λ引入C:∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p(yi))=C分离定值:∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi))=C+∑j=1mp(yj/xi)log(p(yi))∑j=1mp(yj/xi)=1,∑j=1mp(yj/xi)log(p(
- 机器学习之支持向量机(SVM)原理详解、公式推导(手推)、面试问题、简单实例(sklearn调包)
铖铖的花嫁
机器学习sklearn
目录1.SVM介绍1.1.思路1.2.特性2.前置知识2.1.超平面2.2.拉格朗日乘子法2.3.对偶问题3.原理推导3.1.公式推导3.2.求解3.2.1.转化对偶问题3.2.2.SMO算法4.核函数与软间隔4.1.核函数4.2.软间隔5.几个注意点(面试问题)6.代码详解6.1.sklearnSVM7.代码实现(可直接食用)1.SVM介绍1.1.思路我们先思考,我们为什么需要SVM?简单的逻辑
- SVM —— 理论推导
写进メ诗的结尾。
机器学习支持向量机算法机器学习
SVM支持向量线性可分最大间隔超平面最大间隔超平面的推导支持向量分类间隔的推导最优化问题对偶问题拉格朗日乘子法强对偶性SVM优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM算法优缺点支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是找到一个最优的超平面或者曲面,将不同类别的样本点分开。在二分类问
- 机器学习——支持向量机
林梓烯
支持向量机算法机器学习
目录一、基于最大间隔分隔数据二、寻找最大间隔1.最大间隔2.拉格朗日乘子法3.对偶问题三、SMO高效优化算法四、软间隔五、SMO算法实现1.简化版SMO算法2.完整版SMO算法3.可视化决策结果六、核函数1.线性不可分——高维可分2.核函数七、垃圾邮件分类八、总结上次实验使用的logistic回归是一种线性分类模型,其基本思想是根据数据集训练出一个线性回归模型,再使用sigmoid函数将输出映射到
- matlab 最小二乘拟合平面(拉格朗日乘子法)
点云侠
matlab点云工具箱matlab平面算法线性代数开发语言计算机视觉
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创,原文链接。博客长期更新,爬虫自重。一、算法原理 设拟合出的平面方程为:ax+by
- 人工智能_机器学习055_拉格朗日乘子法_拉格朗日乘数法的原理介绍_流程详解---人工智能工作笔记0095
脑瓜凉
人工智能机器学习拉格朗日乘数法拉格朗日乘数法原理拉格朗日乘数法公式
上一节我们已经演示了把SVM支持向量机的分割线,画出来,并且,我们也推导了SVM支持向量机的公式,但是支持向量机的公式,是带有条件的对吧,带有条件就算起来比较麻烦可以看到现在我们要可以用,拉格朗日乘数法,将有等式约束条件的优化问题转换为无约束优化问题,把有条件转换为无条件对吧,但是我们的SVM支持向量机的目标函数中,的条件是不等式条件对吧,不是等式,所以更复杂一些.可以看到,下面这个就是minf(
- 大数据HCIE成神之路之数学(4)——最优化实验
邵奈一
HCIE之路数据挖掘机器学习大数据HCIE机器学习
最优化实验1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍1.1.2代码实现1.2梯度下降法实现1.2.1算法介绍1.2.2代码实现1.3拉格朗日乘子法1.3.1实验1.3.2实验操作步骤1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍最小二乘法(LeastSquareMethod),做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的参数,并使得
- 支持向量机原理(Support Vector Machine)学习笔记
奶糖派大白兔
机器学习支持向量机人工智能
支持向量机原理(SupportVectorMachine)学习笔记前言1.SVM算法原理2.硬间隔(Hardmargin)SVM2.1拉格朗日乘子法2.2KKT条件2.3对偶问题3.软间隔(Softmargin)SVM4.核函数5.SMO算法α\alphaα的更新bbb的更新优化变量的选择参考资料前言支持向量机(SVM)是以监督学习训练出来的二元分类模型,目的是将带有未知标签的数据进行合理分类。1
- 基于改进二进制粒子群算法的电力系统机组组合——复现
神经网络与数学建模
电网优化智能算法粒子群优化调度机组组合电力系统
目录文章摘要:研究背景:二进制粒子群算法:代码运行效果:本文代码分享:文章摘要:提出了1种改进的BS0(二进制粒子群)方法求解机组组合问题。首先,利用优先顺序法确定初始的机组组合,根据这个结果,确定优化窗口的范围,在此范围内利用BPSO进行求解。在每次迭代过程中,通过启发式的调整策路使每代中的粒子都满足约束条件。在经济负荷分配问题上,采用经典的拉格朗日乘子法结合二分法进行求解,大大提高了求解效率。
- 机器学习——支持向量机
Moonee_
机器学习机器学习
机器学习——支持向量机一、定义二、基本概念1.线性可分2.分割超平面3.超平面4.点相对于分割面的间隔5.间隔6.支持向量三、寻找最大间隔1.分隔超平面2.如何决定最好的参数3.凸优化4.拉格朗日对偶①拉格朗日乘子法与对偶问题②KKT条件四、核函数五、正则化与软间隔六、SMO算法1.优化目标函数和约束条件2.Platt的SMO算法3.简化版SMO①数据集准备②辅助函数③对支持向量画圈4.完整版SM
- 拉格朗日乘子法
River Chandler
分析学基础与进阶人工智能算法机器学习数学建模抽象代数
拉格朗日乘子法约束条件函数求极值的必要条件:引入拉格朗日函数:exampleimportgeatpyaseaimportnumpyasnp@ea.Problem.singledefevalVars(Vars):x1=Vars[0]x2=Vars[1]f=(x1)**2*\(x2)**3CV=np.array([abs(x1+2*x2-3)-1e-5,])returnf,CVproblem=ea.P
- 机器学习 —— 支持向量机
DreamWendy
人工智能机器学习支持向量机机器学习人工智能
目录一、基于最大间隔分隔数据1.1线性模型1.2超平面1.3支持向量1.4支持向量机二、寻找最大间隔三、拉格朗日乘子法与对偶问题3.1对偶问题:等式约束3.2不等式约束的KKT条件3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法四、SMO算法4.1小规模数据集4.2应用简化版SMO算法处理小规模数据集4.3、利用完整PlattSMO算法加速优化五、示例:基于SVM的手写数字识别5.1数据集5.2算法实现六、实验总
- 机器学习-线性模型
Hong0207
机器学习人工智能python
线性模型线性回归正则化Regularization对数线性回归log-linearregression对数几率回归数学基础:极大似然估计MLE数学基础:贝叶斯公式Bayes线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysisLDA)数学基础:拉格朗日乘子法数学基础:广义特征值数学基础:广义瑞利商多分类问题类别不平衡问题class-imbalance基本形式:f(x)=wTx+bf(x
- 交叉熵理解
漫彻思特
可以从最大似然估计的角度理解交叉熵:例如一个图片,该图片的类别服从一个分布P(x),在N次独立同分布实验中(例如让N个人去判断这个图片的类别),该图片类别的观察值为x的次数为N(x),那么似然值为:取负对数并用样本数N归一化得到交叉熵:其中为频率。似然值最大对应交叉熵最小,求交叉熵最小可用拉格朗日乘子法:参考:为什么交叉熵(cross-entropy)可以用于计算代价?-灵剑的回答-知乎如何理解拉
- 拉格朗日乘子法
weixin_44040169
Python机器学习算法人工智能
1.拉格朗日乘子法以下式子摘自知乎:形象理解拉格朗日乘子法多约束等式:多约束不等式:DeepEMD里有对拉格朗日乘子法的使用看看,变为->拉格朗日乘子法得到:(diag(a1,a2,……,an)表示的是对角线元素为a1,a2,……,an的对角矩阵)这个(6)就是KKTconditions注:雅可比矩阵
- Open3D(C++) 最小二乘拟合二维直线(拉格朗日乘子法)
点云侠
Open3D学习c++开发语言平面线性代数算法计算机视觉
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- Open3D(C++) 最小二乘拟合平面(拉格朗日乘子法)
点云侠
Open3D学习c++平面算法线性代数计算机视觉
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- 支持向量机核方法—Apple的学习笔记
applecai
支持向量机就是最优化问题,让两边有尽可能大的间隙。构造过程构造结果:构造成拉格朗日函数去求解。最后就是求a的最优值使L最大。若判断正确的则a为0时候L为最大数学基础拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)和KKT(KarushKuhnTucker)条件最优化问题会碰到一下三种情况:1.无约束条件:一般求导求最小值2.等式约束条件:一般用拉格朗日乘子法3.不等式约束条件:一般用泛华的拉
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
TechLead KrisChang
人工智能支持向量机算法机器学习人工智能神经网络深度学习
目录一、引言背景SVM算法的重要性二、SVM基础线性分类器简介什么是支持向量?超平面和决策边界SVM的目标函数三、数学背景和优化拉格朗日乘子法(LagrangeMultipliers)KKT条件核技巧(KernelTrick)双重问题和主问题(DualandPrimalProblems)四、代码实现数据预处理模型定义优化器选择训练模型评估模型五、实战应用文本分类图像识别生物信息学金融预测客户细分六
- 十三、支持向量机SVM
万物皆可代码
SVM(SupportVectorMachines)近年已被深度学习所替代SVM寻找区分两类的超平面(hyperplane),使边际(margin)最大向量内积:范数:当时,可以求余弦相似度:算法推论:转化为凸优化问题:——》,求最大值,即求而凸优化问题一般有三种情况:1、无约束优化问题:费马定理2、带等式约束的优化问题:-拉格朗日乘子法:s.t.3、带不等式约束的优化问题:-KKT条件s.t.而
- 12.gitchat训练营-SVM——直观理解拉格朗日乘子法
风吹柳_柳随风
可视化函数及其约束条件我们用二元函数——也就是自变量为2维的函数——来做个例子(为了看着更习惯一点,我们直接用,作为自变量的两个维度)。(被约束的)函数我们之前有过可视化函数本身的经验。此处我们先要可视化一个二元函数。用一个大家熟悉的表达方式:。这就涉及到了3个变量,和。如果在三维直角坐标系中将做出图来,比如下面几幅图,分别对应不同的:image(函数的)约束条件函数的约束条件为:。又可以写成:的
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
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全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found