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- 一些可能很有用的矩阵知识
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一些可有可无的矩阵知识酉矩阵酉矩阵一个服从正态分布的向量乘以一个酉矩阵,得到的向量仍然服从正态分布酉矩阵是一个复数矩阵,满足其转置的共轭等于其逆矩阵。当一个向量通过一个酉矩阵进行线性变换时,它的模长保持不变,只是发生了旋转和缩放。这意味着如果原始向量服从正态分布,变换后的向量仍将服从相同的正态分布。proof:proof:proof:当一个向量服从正态分布时,其概率密度函数(PDF)可以表示为:f
- 数学基础 -- 线性代数之酉矩阵
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酉矩阵(UnitaryMatrix)酉矩阵是线性代数中一种重要的矩阵类型,特别在量子力学和信号处理等领域有广泛的应用。以下是酉矩阵的定义、性质以及使用和计算的例子。1.定义酉矩阵是一个复矩阵UUU,满足以下条件:U†U=UU†=IU^{\dagger}U=UU^{\dagger}=IU†U=UU†=I其中:U†U^{\dagger}U†是矩阵UUU的共轭转置矩阵,即UUU的转置矩阵再取元素的共轭。
- 【线性代数与矩阵论】矩阵的酉相似
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矩阵的酉相似(合同变换)2023年11月7日#algebra文章目录矩阵的酉相似(合同变换)1.酉矩阵2.酉相似3.Schur分解定理4.正规矩阵5.酉相似对角化6.Hermit矩阵,反Hermit矩阵及酉矩阵的特性7.Hermit矩阵的正定性下链1.酉矩阵设A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n,若A{A}A满足AHA=AAH=IA^\mathrmHA=AA^
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图像处理数字图像处理酉变换基函数小波变换DCT
酉变换酉变换可以由如下方式定义,其中输入和输出之间的关系可以写成矩阵相乘的形式,矩阵A称为酉矩阵,A满足A的逆矩阵等于A的共轭对称矩阵DFT变换就是一个酉变换,系数矩阵A满足每一列的模是1并且由于不同频率正弦信号之间的正交性,列之间是相互正交,因此A也是一个酉矩阵对于二维DFT我们可以看做两次一维的DFT,因此我们也可以写成矩阵相乘的形式基我们表达一个二维图像或者是一个一维向量,我们都是用基的形式
- 酉矩阵的定义
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1.酉矩阵(unitarymatrix)若n阶复矩阵A满足,其中E是单位矩阵,是A的共轭转置,则称A为酉矩阵,记之为。2.性质如果A是酉矩阵(1)(2)也是酉矩阵;(3)det(A)=1;(4)充分条件是它的n个列向量是两两正交的单位向量。3.酉矩阵是正交矩阵的推广
- Hermite矩阵
i写作业
矩阵代数与矩阵分析矩阵线性代数
Hermite矩阵文章目录Hermite矩阵一、正规矩阵【定义】A^H^矩阵【定理】A^H^的运算性质【定义】正规矩阵、特殊的正规矩阵【定理】与正规矩阵酉相似的矩阵也是正规矩阵【定理】正规的上(下)三角矩阵必为对角矩阵【定义】复向量的内积【定理】Schmitt正交化二、酉矩阵(unitary)【定理】酉矩阵的判定【定理】数值矩阵与酉矩阵性质的类比【定理】酉矩阵的所有特征值模都等于1,并且属于不同特
- 【矩阵分析】期末复习急救包
DoubleS!
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文章目录写在前面第零章主要的矩阵类型一点点小知识第零章再看看特殊矩阵,其他全靠上学期啃老本(克拉默啥的)…第一章特征值,特征向量,相似性相似性与特征值啃老本比较有用or需要注意的定理(因为有些定理太难了…)第二章酉相似与酉等价我觉得比较重要的…酉矩阵与QR分解酉相似酉三角化,Schur化正规矩阵酉等价与奇异值分解(应该不会详细考,但AI未来很有用,所以就写的详细)CS分解第四章Hermite矩阵,
- WEICHSELBERGER MODEL
快把我骂醒
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通过采用Weichselberger模型,可以将信道分解为左和右两个确定性的酉矩阵以及中间的随机矩阵,随机矩阵的元素服从零均值独立分布。论文[1]论文中假设只知道H2,k\mathbf{H}_{2,k}H2,k的statisticalCSI(只知道统计信道状态信息)Aspresentedin[32],H2,k\mathbf{H}_{2,k}H2,kcanbedecomposedwiththeado
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对角化与Jordan标准型1正规矩阵1.1实对称矩阵与厄米矩阵1.2正交矩阵和酉矩阵1.3正交相似变换和酉相似变换1.4正规矩阵1.5相似矩阵具有相同的特征多项式→\rightarrow→相同的特征值、迹、行列式2酉对角化2.1SchurSchurSchur引理2.2定理3JordanJordanJordan标准型1正规矩阵1.1实对称矩阵与厄米矩阵实对称矩阵:实矩阵AAAAT=AA^T=AAT=
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对于n阶复数矩阵A,如果,其中表示矩阵A的共轭转置,为单位矩阵,那么就称A为酉矩阵。对于酉矩阵,如果酉矩阵的元素都是实数,那么该矩阵就是正交矩阵。
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矩阵理论–矩阵分解矩阵的三角分解、谱分解、最大秩分解、奇异值分解的操作步骤,以及相关说明。1、QR分解(1)非奇异方阵方阵(非奇异):将方阵分解成酉矩阵左乘正线上三角,或者酉矩阵右乘正线下三角。分解步骤:列分块得n个列向量构成的向量组;将n个列向量施密特正交单位化;用标准正交基表出该向量组;写成矩阵相乘的形式,即得三角分解。施密特正交化-单位化:B1=A1/|A1|;B2=[A2-(A2,B1)B
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- LA@ML特征分解@奇异值分解@伪逆
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文章目录特征分解几何示意图二次型和生成子空间奇异值分解理论数学风格的描述奇异值分解和特征分解的联系机器学习风格的描述对角矩阵的记法酉矩阵unitarymatrix性质Moore-Penrose伪逆矩阵的逆和线性方程组的解(review)伪逆应用迹运算方阵行列式和特征值特征分解许多数学对象可以通过将它们分解成多个组成部分或者找到它们的一些属性而更好地理解,这些属性是通用的,而不是由我们选择表示它们的
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1、基到基的过渡矩阵?2.求给定基下的坐标?3.Smith标准型的求解?4.奇异值的求解?5.矩阵序列收敛的充分必要条件?6.特征值、特征向量的求解?7.线性相关、线性无关的定义/判断?8.线性空间子空间维度的运算?9.数字矩阵等价的充要条件?10.求矩阵的Jordan标准型和变换矩阵P?11.求酉矩阵,使得(UH)AU为对角阵?12.矩阵的奇异值分解的定义及其具体分解方法?13.范数、度量、内积
- 【AI数学】SVD奇异值分解篇以及图像压缩应用python(学习记录)
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一、奇异值分解(SVD)简介 SVD适用于对任意矩阵进行矩阵分解,是一种重要的矩阵分解方法。 SVD对应的公式为:Am×n=Um×nSm×nVm×nT{A_{m\timesn}=U_{m\timesn}S_{m\timesn}V^T_{m\timesn}}Am×n=Um×nSm×nVm×nT,简记为:A=USVT{A=USV^T}A=USVT,其中U{U}U和V{V}V是正交矩阵(酉矩阵),即
- 机器学习-降维算法(SVD和PCA)
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降维算法主要分为线性降维和非线性降维。1奇异值分解(SVD)SVD还可以用于推荐系统以及自然语言处理等领域,矩阵的特征分解,矩阵A和特征值,特征向量之间的关系如下:将A矩阵做特征分解,特征向量Q是一组正交向量,具体表达式如下:在这里因为Q中n个特征向量为标准正交基,满足,也就是说Q为酉矩阵。矩阵的特征值分解的局限性比较大,要求矩阵A必须是方阵,那么一般的矩阵该如何分解呢?奇异值分解可以处理这些一般
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奇异值分解压缩图片对任意的A∈Crm×n有SVD分解,A=U(ΣOOO)VH其中U,V为酉矩阵,U=(u1,..,um)∈Cmm×mVH=(v1T..vnT)∈Cnn×nΣ=diag(σ1,..,σr),σi为A的奇异值,i=1,..,r且σ1≥σ2≥...≥σr>0于是,A=σ1u1v1T+σ2u2v2T+....+σrurvrT,可以看到,奇异值σi越小,σiuiviT对A的贡献越小。即只要保
- 奇异值分解的反变换matlab程序,奇异值分解(SVD)基础概念及MATLAB仿真
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奇异值分解(SVD)基础概念及MATLAB仿真奇异值分解(SVD)基础概念及MATLAB仿真奇异值分解(singularvaluedecomposition,简称SVD)不仅广泛应用于机器学习领域,也在控制理论中有着广泛的应用。本文主要介绍SVD的基本原理。文章目录一、预备知识1.1特征值与特征向量1.2幺正矩阵(酉矩阵)(UnitaryMatrix)酉矩阵的性质:1.3特征分解二、SVD定义2.
- 三维点云处理系列----PCA
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点云处理点云处理
一、主成分分析PCA推导的基础数学知识准备1、矩阵和向量相乘矩阵和向量相乘实际是矩阵对向量进行旋转加拉伸作用。可以试试例子:矩阵为[(0,1),(2,1)],向量为(1,0)’,相乘之后向量变成了(0,2)’。进行了旋转和拉伸。但是,如果向量刚好是矩阵的特征向量的时候,矩阵只会对向量有缩放的效果,不会有旋转。2、SVD分解一个矩阵,可以分解成三个矩阵相乘的形式。U和V都是酉矩阵,即Σ是一个对角阵。
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SVD分解求解线性方程组1SVD分解任一实矩阵Am×n\mathbf{A}_{m\timesn}Am×n(典型情况:m≥nm\genm≥n),都可分解为:A=UΣV⊤\mathbf{A}=\mathbf{U}\boldsymbol{\Sigma}\mathbf{V}^\topA=UΣV⊤Um×m\mathbf{U}_{m\timesm}Um×m:酉矩阵,U\mathbf{U}U的列向量叫做A\ma
- 偏微分方程重要的前置知识
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现在觉得很dog开学期末考试正好美赛。无法评论,无法评论。乐淘淘,乐淘淘。期末考试不要延迟,求求了或者不安排在下学期第一周也可以。。。。反正求求了,美赛机会难得当然,如果是偏微分方程的问题的话,其实也用不了特别多的时间矩阵论重要概念置换矩阵矩阵元素仅为0或者1,每行每列仅有一个非零元素非奇异矩阵矩阵行列式不为0正交矩阵对角矩阵对角占优严格对角占优势Hermite矩阵酉矩阵正规矩阵不可约不存在置换变
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矩阵理论矩阵线性代数算法
2003年试题向量二范数也具有酉不变性Schur定理的应用向量范数的判定向量范数的比较酉矩阵的M-P广义逆就为该矩阵的转置列满秩矩阵的左逆一个矩阵乘以其逆矩阵等于单位矩阵,单位矩阵的算子范数均为1,算子范数的相容性正规矩阵的性质矩阵的特征值小于等于其任意相容的矩阵范数范数的性质严格对角占优矩阵必可逆盖尔圆盘定理正规矩阵可以酉相似对角化A的最大秩分解求矩阵的谱分解,求矩阵的高次幂AHA与AAH非零特
- 今天双12微软发布 量子计算 q#,支持vs2017
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今天双12微软发布量子计算q#vs官网安装插件nuget安装2个插件Microsoft.Quantum.Development.KitMicrosoft.Quantum.Canon新建编译即刻官方标准库非常多只要精通大学数学系,物理系,计算机系,就非常容易上手知识储备酉矩阵复数矩阵运算等泡利xyz运算示例图如上图
- python计算特征值特征向量_使用Python求解特征值、特征向量及奇异值分解(SVD)...
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SVD也是对矩阵进行分解,但是和特征分解不同,SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。假设我们的矩阵A是一个m×n的矩阵,那么我们定义矩阵A的SVD为:A=UΣVT其中U是一个m×m的矩阵,Σ是一个m×n的矩阵,除了主对角线上的元素以外全为0,主对角线上的每个元素都称为奇异值,V是一个n×n的矩阵。U和V都是酉矩阵,即满足UTU=I,VTV=I。以下是一个SVD求解过程:以下是我使用Python实现的S
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前言之前介绍过几种矩阵分解方法,都可以有效的提升矩阵方程的数值求解问题,其中LU分解尤其适合于中小型、稠密矩阵的求解问题。我们最理想的矩阵就是可相似对角化的矩阵,直接可以分解成两个酉矩阵和一个对角矩阵的形式,那么如果一个矩阵不符合可相似对角化的条件应该怎么解决呢?这里提出Jordan分解,提供了对不可相似对角化矩阵分解的解决方案。一、Schur标准型定义给定一个矩阵A,可以通过相似正交变换成一个上
- 数(1)奇异值分解(SVD)原理详解及推导(转)
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通信中的数学学习
用SVD可以很容易得到任意矩阵的满秩分解,用满秩分解可以对数据做压缩。可以用SVD来证明对任意M*N的矩阵均存在如下分解(这个可以应用在数据降维压缩上!在数据相关性特别大的情况下存储X和Y矩阵比存储A矩阵占用空间更小!)正交矩阵正交矩阵是在欧几里得空间里的叫法,在酉空间里叫酉矩阵,一个正交矩阵对应的变换叫正交变换,这个变换的特点是不改变向量的尺寸和向量间的夹角,那么它到底是个什么样的变换呢?看下面
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墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
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pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
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- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
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scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
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- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
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memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
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Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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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
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号