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KeepLearners
数学建模
一、题目(一)赛题原文2024ICMProblemE:SustainabilityofPropertyInsuranceExtreme-weathereventsarebecomingacrisisforpropertyownersandinsurers.Theworldhasendured“morethan$1trillionindamagesfrommorethan1,000extreme-w
- 2018-8-9 托福强化口语
L7_526d
TPO10-14第5题五、单词发音七宗罪1.应当是长音还是短音?长音“一”,短音“呀”Heat(长音),extreme(长音),miss(短音),peak(长音),pick(短音)2.力度够不够?net,kind,easily(前三个都是“一指音”),box(尖角音)3、有没有儿化音?China,famous,grandpa,gorgeous,difficult4、Th音应该怎么发?thought
- 《极致C语言》第10章 -- Unix 内核及其体系结构
平平无奇打工 Yang
极致C语言学习笔记c语言学习笔记unix
《极致C语言》第10章–Unix内核及其体系结构extreme-c-learning-notesch10《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构1.Unix架构1.1指导思想1.2Unix洋葱2.系统调用(systemcalls)3.内核4.硬件1.Unix架构1.1指导思想Unix主要是为程序员而不是普通终端用户设计开发的:因此,Uni
- CVPR2020生成类超分网络阅读笔记
full_adder
笔记超分辨率重建深度学习计算机视觉
三篇竞赛相关,该竞赛针对的似乎是16倍超分,提供数据。一.CIPLab文章:InvestigatingLossFunctionsforExtremeSuper-Resolution链接:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w31/Jo_Investigating_Loss_Functions_for_Extreme_Sup
- Synoptic and Mesoscale Forcing of Southern California Extreme Precipitation
榴莲气象
SynopticandMesoscaleForcingofSouthernCaliforniaExtremePrecipitation南加州的水资源严重依赖于每个冬季的少量极端降水事件,这决定了该地区年际累积的高度变化。在圣安娜河流域,平均每年有三次极端事件造成年降水量的一半,但在这些事件中驱动降水的中尺度过程研究相对较少。本研究使用一种基于成分的方法来确定地震强迫,动力强迫和对流不稳定对107个
- 6、梯度提升XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
AI算法蒋同学
中级机器学习boosting集成学习机器学习
XGBoost梯度提升结构化数据最精确的建模技术。在本节课中,我们将学习如何使用梯度增强来构建和优化模型。这种方法在Kaggle的许多竞争中占据主导地位,并在各种数据集上获得了最先进的结果。本课程所需数据集夸克网盘下载链接:https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码:uDzP文章目录1、简介2、梯度提升3、举例4、参数调整4.1`n_estimators`4.2早
- XGBOOST(Extreme Gradient Boosting)算法原理详细总结
天才厨师1号
机器学习算法机器学习
上篇我们对传统的GBDT算法原理进行了探讨,本篇我们来探讨一个具有王者地位的算法:XGBOOST(ExtremeGradientBoosting)。XGBOOST是来自于华盛顿大学的一个研究项目,2016年由陈天奇和CarlosGuestrin在KDD上发表:XGBoost:AScalableTreeBoostingSystem。自此之后,XGBOOST不仅在kaggle比赛中赢得一席之地,而且也
- XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
appron
机器学习机器学习python决策树
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种最新的基于决策树集成学习算法,它结合了BoostedTrees算法和GradientBoosting框架的优势,并引入了一种全新的优化策略,使得在大规模数据集下训练的决策树模型能够快速并且高效的构建出来。XGBoost的基本原理和GradientBoosting类似,都是采用加法模型的形式来建立基本分类器集合,不过和普通的Gra
- XGBoost eXtreme Gradient Boosting
JasonH2021
机器学习算法机器学习人工智能pythonXGBoost
目录前言一、XGBoost是什么?二、XGBoost的优点和缺点三、XGBoost的应用场景四、构建XGBoost模型的注意事项五、XGBoost模型的实现类库六、XGBoost模型的评价指标七、类库xgboost实现XGBoost的例子八、XGBoost的模型参数总结前言XGBoost是机器学习中有监督学习的一种集成学习算法。一、XGBoost是什么?XGBoost(eXtremeGradien
- 机器学习——eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)模型实战
Alphoseven
python机器学习
XGBoost实战笔记最近在做的项目中,有利用XGBoost模型作为Baseline进行比较。本篇文章记录了一些学习资源和在写代码过程中遇到的一些问题及解决方法。I.学习资源XGBoost论文原文XGBoost的解读及对参数解释XGBoost调参方法(若要详细了解可以参考这篇paper,但不一定能打开)(。ì_í。)II.实战笔者第一次接触XGBoost,若有写的不对的地方请见谅。a.导入必要的包
- 机器学习之集成学习 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)附代码
贾斯汀玛尔斯
数据湖机器学习boosting人工智能
概念XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种用于机器学习的开源软件库,它实现了梯度提升框架。梯度提升是一种集成学习技术,通过组合多个弱学习器(通常是决策树)来构建一个强学习器。XGBoost在梯度提升算法的基础上引入了一些创新,使其在性能上更为优越。特点XGBoost最初是由陈天奇在2014年开发的,它在许多数据科学竞赛中取得了显著的成功,因其高效性和准确性而受到广泛
- XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
草明
数据结构与算法boosting集成学习机器学习
什么是机器学习XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种梯度提升树算法,它在梯度提升框架的基础上引入了一些创新性的特性,以提高模型性能和训练速度。XGBoost在解决结构化数据的分类和回归问题上表现出色,成为许多数据科学竞赛中的常胜将军。以下是XGBoost的基本原理和使用方法:基本原理弱学习器:XGBoost使用决策树作为基础学习器,这些决策树被称为“提升树”。正则化
- 低代码的应用场景
低代码小观
低代码开发平台低代码
Gartner在2019年的低代码调研报告中,曾经绘制过一张用来阐述低代码适用场景的“应用金字塔”,如下图所示:应用级别划分:从下往上,分别为工作组级(WorkgroupClass)、部门级(DepartmentalClass)、企业级(EnterpriseClass)、可扩展需求极强的企业级(Extreme-ScaleEnterpriseClass)。容易看出来,它主要的划分维度就是应用所面向的
- 工智能基础知识总结--什么是XGBoost
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深度学习神经网络
什么是XGBoostXGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进。XGBoost本质上还是一个GBDT,但是力争把速度和效率发挥到极致,所以叫X(Extreme)GBoosted。先来举个例子,我们要预测一家人对电子游戏的喜好程度,考虑到年轻和年老相比,年轻更可能喜欢电子游戏,以及男性和女性相比,男性更喜欢电子游戏,故先根据年龄大小区
- NX二次开发-PK找极限点
曹大师
c++
PK_BODY_find_extreme()体找极限,PK_FACE_find_extreme()面找极限,PK_EDGE_find_extreme()边找极限,这里介绍一下体找极限,其余同理。输入三个方向XYZ,找到输入的实体在Z方向最远的点(一般会有多个,也可能只有一个),三个方向取反再找一次就是对角的极限点,具体实现效果可以参照UG菜单栏-分析-测量极限-3D极限点。/*body_tag*/
- 图像融合论文阅读:DeepFuse: A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pair
qiang42
图像融合论文阅读
@inproceedings{ram2017deepfuse,title={Deepfuse:Adeepunsupervisedapproachforexposurefusionwithextremeexposureimagepairs},author={RamPrabhakar,KandSaiSrikar,VandVenkateshBabu,R},booktitle={Proceedingsof
- Trends of Extreme Precipitation in Eastern China and Their Possible Causes
榴莲气象
总结:极端降水的增加可能还是主要和全球变暖有关,很难把气溶胶区分出来全球总年降水量(相当于全球蒸发量,由全球地表能量预算确定)随全球温度的增加而增加,相当小的比例约为2%-3%K-1(Cubasch等,2001)。政府间气候变化专门委员会第四次评估报告(AR4)分析了陆地上两个长期基于规模的降水数据集-全球历史气候学网络(GHCN)(Vose等,1992)和气候研究单位(Mitchell)数据集-
- 一文带你了解XP和Scrum
会编程的道君
软件工程概论项目管理敏捷开发
序章XP和Scrum都是敏捷开发。而敏捷开发是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法。它不是一门技术,它是一种开发方法,也就是一种软件开发的流程,它会指导我们用规定的环节去一步一步完成项目的开发;而这种开发方式的主要驱动核心是人;它采用的是迭代式开发。Scrum和XP就是敏捷开发的具体方式,Scrum偏重于过程,XP则偏重于实践,但是实际中,两者是结合一起应用的。简介XP极限编程(Extreme
- lenovo联想笔记本ThinkPad P1 Gen5/X1 Extreme Gen5(21DC,21DD,21DE,21DF)原装出厂Windows11预装OEM系统
17855069
远程维修电脑安装重装系统Lenovo联想LENOVO联想联想笔记本ThinkPadX1ThinkPadP1恢复出厂系统win11系统安装原厂系统
链接:https://pan.baidu.com/s/13E97Nwc-0-N7ffPjEeeeOw?pwd=ep4l提取码:ep41原装出厂系统自带所有驱动、出厂主题壁纸、Office办公软件、联想电脑管家等预装程序所需要工具:32G或以上的U盘文件格式:ISO文件大小:16.94GB注:恢复时会清空电脑上所有盘的数据,请提前转移备份好重要资料!!
- Extreme-scale model training
张博208
Extreme-scalemodeltraining人工智能深度学习python
我们于今年2月份发布了DeepSpeed。这是一个开源深度学习训练优化库,其中包含的一个新的显存优化技术——ZeRO(零冗余优化器),通过扩大规模,提升速度,控制成本,提升可用性,极大地推进了大模型训练能力。DeepSpeed已经帮助研究人员开发了图灵自然语言生成模型(Turing-NLG),其在发表时为世界上最大的语言模型(拥有170亿参数),并有着最佳的精度。我们在5月份发布了ZeRO-2——
- Extreme sports
不阿绝唱
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- 论文笔记:Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points (CVPR 2019)
weixin_40304882
计算机视觉神经网络深度学习机器学习
- Extreme road racing
程序媛小曦酱
Short-distanceracingcompetition,inordertowinthegamebyshort-strokeaccelerationistheskill.Inthegame,playersearnmoneybywinningafieldmatch.Themoneyyougetcanbeusedtoupgradeacarorbuyanewcar.Playersgainspeed
- 【机器学习】随机森林(Random Forest)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
小丫么小阿豪
机器学习随机森林boosting
随机森林步骤bootstrappeddataset:创建一个引导数据集根据引导数据集创建决策树,每一步用变量的一个随机子集(列的随机子集)创建不断重复上述两个过程bagging:bootstrapping+aggregateGBDT好处:决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程,比如可以不用做特征标准化,可以很好的处理字段缺失的数据,也可以不用关心特征间是否相互依赖等。决策树能够自动组合多个特
- Transformer之傲慢与偏见:主流大语言模型的技术细节揭秘
Walter Sun
transformer语言模型深度学习
文章首发地址目前,主流的大语言模型包括GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)、XLNet(eXtreme-LongTransformer)等。以下是这些模型的技术原理细节:GPT系列(如GPT-3)Transformer架构:GPT使用Tran
- 英国首次发布“致命”高温预警2022-07-19
卓电子天平
▍原文Red"extreme"heatwarningshavebeenhoistedinpartsofBritainforthefirsttimeonrecordwheretemperaturesof40°Chavebeenforecast.Britain'sMetOfficeisdescribingthesituationasa"nationalemergency,"warningthatthe
- xDeepFM架构理解及实现
slade_sal
本文主要是为了讲解xDeepFM的框架,及如何用tensorflow去实现主干部分,如果需要直接拆箱可用,可以参考:xDeepFM,我的部分代码也来自于其中,这边主要是和大家一起对比着看下,xDeepFM到底做了哪些事情?我的工程实现代码等待我司项目上线稳定后开源。XDeepFM到底extreme在哪里?首先,我在做论坛帖子推荐的时候遇到这么一个问题(问题真实,问题内容纯属虚构),用户A:带有如下
- Extreme Learning Machine 翻译
weixin_33868027
人工智能数据结构与算法matlab
本文是作者这几天翻译的一篇经典的ELM文章,是第一稿,所以有很多错误以及不足之处。另外由于此编辑器不支持MathType所以好多公式没有显示出来,原稿是word文档。联系:
[email protected]可以获得原稿。转载请注明出处2019-01-2022:50:33极限学习机:一个新的前馈神经网络的学习方案摘要:很明显,前馈神经网络的学习速度通常远远低于要求,并且在过去几十年中它一直是其应用的主
- Extreme Learning Machine
谁梦蓝天
翻译ELM翻译极限学习机随机权神经网络
好多公式并没有显示出来,MathType编辑的,原稿是word.可以公众号搜索Sky机器学习获得原稿。这是初稿还有待完善,希望大家能提点意见。转载请注明出处。极限学习机:一个新的前馈神经网络的学习方案摘要:很明显,前馈神经网络的学习速度通常远远低于要求,并且在过去几十年中它一直是其应用的主要瓶颈。其中两个主要的原因是:1)缓慢的基于梯度下降的算法被广泛用于训练神经网络。2)网络中所有的参数都是使用
- Cross-person activity recognition using reduced kernel extreme learning machine (译)
LiuXiaozeeee
AR
Abstract:对于发展健康领域,个性化推荐领域,使用手机内嵌入的加速度传感器来进行活动识别已经变得非常重要了。但是,不同用户产生的不同的加速度数据相差非常大。对于一个人进行训练出的模型在另外一个人上面表现就可能变得非常差。为了解决这个问题,我们提出了一个快速而又准确的方法,也就是TransRKELM(TransferlearningReducedKernelExtremeLearningMac
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
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Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam