- K近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习K近邻法KNN
定义输入:训练数据集(T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)})其中:xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量yi∈yy_i\in{\tty}yi∈y={c1,c2,⋯
- clickhouse-neighbor 坑爹的排序
[email protected]
clickhouse
对于排序规则明显的数据集,使用neighbor来做分析,是一个非常强大的函数,能完成很多复杂的计算,例如高速公路分析车辆流量。高速公路截面流量一般是通过路面上的门架采集设备采集通行卡的信息和识别牌照组成,在路面行驶的车辆,受天气、车辆密集度、电子卡片、采集设备等因素影响,也不能100%准确采集到通行数据,如果仅仅以单一采集点来分析流量,准确度必然打折扣。不过,任何方法都不能说完全准确分析出数据,肯
- NDP(Neighbor Discovery Protocol)简介
周工不想解梦
网络网络协议tcp/ip
定义邻居发现协议NDP(NeighborDiscoveryProtocol)是IPv6协议体系中一个重要的基础协议。邻居发现协议替代了IPv4的ARP(AddressResolutionProtocol)和ICMP路由设备发现(RouterDiscovery),它定义了使用ICMPv6报文实现路由设备发现、重复地址检测、地址解析、邻居不可达检测NUD(NeighborUnreachabilityD
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]
明朝百晓生
深度学习pytorchembedding
前言:前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近,通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远(不属于K邻近),降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术,LLE在进行降维时,都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似,但并没有说对于那些不相似的数据,要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时
- 【BFS】 773. 滑动谜题
少写代码少看论文多多睡觉
#Leetcode宽度优先算法
773.滑动谜题解题思路首先定义了一个slidingPuzzle方法,接收一个二维数组board作为参数,表示初始的拼图板状态,然后返回一个整数表示移动到目标状态所需的最小步数。初始化了一个二维数组neighbor,用于记录每个数字在一维字符串中的相邻索引,这是为了在移动数字时判断合法性。创建了一个队列q和一个哈希集visited。队列用于广度优先搜索(BFS)时存储待处理的拼图板状态,哈希集用于
- 李宏毅机器学习(二十)无监督学习Neighbor Embedding近邻嵌入
ca8519be679b
ManifoldLearning我们有时候的特征其实是低维度的放到高纬度上去,比如地球表面是2维的,但是被放到了3维空间,比如左下的S曲面,其实可以展开到2维平面上去,接下来就方便我们进一步计算分类等等插图1我们有如下几个降维方法LocallyLinearEmedding(LLE)局部线性嵌入具体是是怎么做的呢,我们点x和周围的点xj,给xj每个点加权wij求和,使其和xi最接近,然后投影到向量z
- 【PyTorch][chapter 15][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding-LLE]
明朝百晓生
深度学习pytorchembedding
前言:前面讲的都是线性降维,本篇主要讨论一下非线性降维.流形学习(mainfoldlearning)是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.如上图,欧式距离上面A点跟C点更近,距离B点较远但是从图形拓扑结构来看,B点跟A点更近目录:LLE简介高维线性重构低维投影Python例子一局部线性嵌入(LLELocallyLinearEmbedding)局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding
- 日更 18 hello neighbor 通关方法
塔塔淳
act1:在你好邻居里,你的目标是找到一把红钥匙。你要到你自己的房子里找到一个很硬的东西(最好是外面的垃圾桶盖子)。你要去爬邻居家的木头楼梯之后到2楼的屋檐(右边有窗户的)。砸开邻居左边的窗户进到2楼,把那幅最大的画移掉你就会发现墙上有一个洞。跳到洞里面去,那个房间墙上会有两个钥匙,两个钥匙你都要拿走。今天先讲这么多,下次再说!!!
- TSNE图(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)的调用方式,和对TSNE图进行分析
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码embeddingpython
TSNE图(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)1.在python中如何调用TSNE图?2.对数据多分类的TSNE图进行分析1.在python中如何调用TSNE图?TSNE图(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种用于可视化高维数据的降维技术。它可以将高维数据点降维到二维或三维空间中,以便更好地观察和可
- 2.机器学习-K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法原理讲解
以山河作礼。
机器学习算法机器学习分类人工智能
2️⃣机器学习-K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法原理讲解个人简介一·算法概述二·算法思想2.1KNN的优缺点三·实例演示3.1电影分类3.2使用KNN算法预测鸢(yuan)尾花的种类3.3预测年收入是否大于50K美元个人简介️️个人主页:以山河作礼。️️:Python领域新星创作者,CSDN实力新星认证,CSDN内容合伙人,阿里云社区专家博主,新星计划导师,在职数据分
- 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-KNN算法(day03)
JavaHub
问题image.png当我们知道一个未知电影的两个特征,怎么判断出电影的类型呢?概念K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.Cover和Hart在1968年提出最初的临近算法邻近算法属于分
- aodv-uu 源码解读
瓴龍
无线网络协议无线网络协议aodv
目录前言源码解读defs.hlist.{h,c}params.hnl.{h,c}routing_table.{h,c}timer_queue.{h,c}seek_list.{h,c}llf.{h,c}endian.{h,c}debug.{h,c}aodv_timeout.{h,c}aodv_socket.{h,c}aodv_neighbor.{h,c}aodv_hello.{h,c}aodv_rr
- 【机器学习】K近邻(K-Nearest Neighbor)算法入门指南
Avasla
机器学习算法人工智能python机器学习
前言:K近邻(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法是利用数据点之间的距离来进行预测的一种监督学习方法。在本文中将以最简单的图文方式、为初学者提供KNN算法的入门指南,原理介绍、应用场景、Python实现代码、使用KNN算法的优点和局限性。原理介绍K近邻(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法是利用数据点之间的距离来进行预测,是一种常用的监督学习算法。它的工作原理是相似
- 解决:ASA与C9200/3850交换机无法建立OSPF
Ice白白
交换机侧interfaceGigabitEthernet1/0/48descriptionConnect_ASAnoswitchportipaddress192.168.2.2255.255.255.0ipospfnetworkbroadcastipospfllsdisableend原文链接:https://finkotek.com/cisco-asa-ospf-neighbor-stuck-in
- 根据数据配置信息运用集成函数处理数据
qq_27390023
生物信息学tensorflowpython
集成函数处理蛋白质特征:sample_msa,make_masked_msa,nearest_neighbor_clusters,summarize_clusters,crop_extra_msa,delete_extra_msa,make_msa_feat,select_feat,random_crop_to_size,make_fixed_size,crop_templatesimportco
- 古老的矿石
程序小院
H5小游戏前端javascriptvue.js游戏html开发语言
欢迎来到程序小院古老的矿石玩法:消除游戏,消除不同种类的矿石,上下左右一排矿石可以移动,相同颜色的三个以上连成一条线即可消除,快去消除矿石吧^^。开始游戏htmlcsscanvas{position:absolute;left:0;top:0;width:640;height:960;-ms-interpolation-mode:nearest-neighbor;-webkit-transform
- 创建并连接mas特征
qq_27390023
生物信息学python
蛋白质extra_msa特征已经经过了nearest_neighbor_clusters,summarize_clusters等处理。通过make_msa_feat函数创建protein['msa_feat']以及protein['target_feat']特征。importtensorflowastfimportnumpyasnpdefdata_transforms_curry1(f): """
- 构建每个聚类的profile和deletion_mean特征
qq_27390023
python生物信息学
通过summarize_clusters函数构建每个聚类的protein['cluster_profile']和protein['cluster_deletion_mean']特征。目的是把extra_msa信息反映到msa中。集成函数数据处理流程:sample_msa->make_masked_msa->nearest_neighbor_clusters->summarize_clusters-
- kNN-NER: Named Entity Recognition with Nearest Neighbor Search
pepsi_w
论文人工智能NER深度学习
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.17103.pdf预发表论文介绍受到增强式检索方法的启发,作者提出了kNN-NER,通过检索训练集中k个邻居的标签分布来提高模型命名实体识别分类的准确性。该框架能够通过充分利用训练信息来解决样本类别不平衡问题。方法整个模型的框架如下图所示,作者提出的框架在训练阶段不需要进行额外的操作,可以适配于多样的序列标注模型:Background
- K 近邻算法(K-Nearest Neighbor),简称 KNN 算法 简介
草明
数据结构与算法aiKNN
K近邻算法(K-NearestNeighbor),简称KNN算法基于距离计算的方式来解决分类问题.数学描述:对于一个待测的样本点,我们去参考周围最近的已知样本点的分类,如果周围最近的K个样本点属于第一类,我们就可以把这个待测样本点归于第一类。数学公式计算两个样本之间的距离:欧氏距离(EuclideanSpace)曼哈顿距离(ManhattanDistance)切比雪夫距离(ChebyshevDis
- Lammps错误:domain too large for neighbor bins
Mr. Material
LAMMPS常见错误收集Lammps
关注Mr.material,\color{Violet}\rmMr.material\,Mr.material,更\color{red}{更}更多\color{blue}{多}多精\color{orange}{精}精彩\color{green}{彩}彩!主要专栏内容包括:†《LAMMPS小技巧》:‾\textbf{\underline{\dag《LAMMPS小技巧》:}}†《LAMMPS小技巧》:
- knn算法python代码鸢尾花
猫一样的女子245
算法python开发语言
K-最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)是一种用于分类和回归的简单机器学习算法。下面是一个使用Python和scikit-learn库实现的KNN算法示例,用于鸢尾花数据集的分类:#导入所需的库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighbor
- CCIE重认证--350-401-补充题库-也是必须的哟
fo安方
CCIE重认证网络运维
文章目录实验VRRP(helloadvertise)VRRP(helloadvertise)HSRP(preempt)HSRP(preempt)GLBPBGP;(多个address-family,只需neighbor直连,中间as-override,旁边allow-in)BGP;(多个address-family,只需neighbor直连,中间as-override,旁边allow-in)OSPF
- 累计概率分布、概率分布函数(概率质量函数、概率密度函数)、度量空间、负采样(Negative Sampling)
_刘文凯_
概率论
这里写自定义目录标题机器学习的基础知识累计概率分布概率分布函数度量空间负采样(NegativeSampling)基于分布的负采样(Distribution-basedNegativeSampling):基于近邻的负采样(Neighbor-basedNegativeSampling):机器学习的基础知识累计概率分布、概率分布函数(概率质量函数、概率密度函数)、度量空间、负采样(NegativeSam
- 机器学习-监督学习之分类算法:K近邻法 (K-Nearest Neighbor,KNN)
小韭菜~
机器学习
目录KNN概述举个例子:K值选取距离计算曼哈顿距离,切比雪夫距离关系(相互转化)k-近邻(KNN)算法步骤相关代码实现简单实例:判断电影类别创建数据集数据可视化分类测试运行结果K值选取(iris鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn的相关函数简介train_test_splitcross_val_score交叉验证传送门绘图相关:Matplotlibsklearn相关小函数小问题KNN概述k近邻
- KNN(k-Nearest Neighbor)算法原理
ywfwyht
算法
KNN(k-NearestNeighbor)算法是一种基于实例的学习方法,常用于分类和回归问题。下面是KNN算法的原理和步骤,以及欧式距离和曼哈顿距离的计算原理:原理KNN算法基于一个假设:与一个样本最相似的其他k个样本的类别可以用来预测该样本的类别。KNN算法将所有的训练数据看作一个点集,根据他们与新样本之间的距离进行分类。步骤KNN算法的实现步骤如下:计算测试数据与训练数据之间的距离(可以使用
- Bertopic主题模型原理详解
PD我是你的真爱粉
Tensorflow自然语言处理机器学习人工智能
Bertopic主题模型原理详解–潘登同学的NLP笔记文章目录Bertopic主题模型原理详解--潘登同学的NLP笔记Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent(构建K近邻图)算法详解理论推导算法步骤UMAP降维算法原理学习高维空间中的流形结构寻找最近的邻居UMAP的高维表示UMAP的低维表示构造Loss使得高维表示与低维表示相近总结UMAP算法TF-IDF算法TF是
- upconv上卷积是什么? monodepth源码阅读
非正经研究生
深度学习卷积神经网络
可见,使用了上采样其中的resize_nearest_neighbor目的是:使用最近邻插值调整images为size.。定义如下:tf.image.resize_nearest_neighbor(images,size,align_corners=False,name=None)size是二元组,就像:[h*ratio,w*ratio]参考:TensorFlow函数:tf.image.resiz
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu