ai___believe
ai___believe

概率统计

期望及性质

Paste_Image.png
概率统计_第1张图片
Paste_Image.png
概率统计_第2张图片
Paste_Image.png
概率统计_第3张图片
Paste_Image.png
概率统计_第4张图片
Paste_Image.png
概率统计_第5张图片
Paste_Image.png

方差及性质

概率统计_第6张图片
Paste_Image.png
Paste_Image.png
Paste_Image.png

矩

概率统计_第7张图片
Paste_Image.png

协方差及性质

Paste_Image.png
概率统计_第8张图片
协方差.png
Paste_Image.png
Paste_Image.png
Paste_Image.png

解释：

Paste_Image.png
概率统计_第9张图片
Paste_Image.png
概率统计_第10张图片
Paste_Image.png
概率统计_第11张图片
Paste_Image.png

你可能感兴趣的:(概率统计)

  • 2.1概率统计的世界 极客探索者 量化交易概率论
    欢迎来到概率统计的世界！在量化交易中，概率统计是至关重要的工具。通过理解概率，我们可以用数学的方法来描述市场行为，预测未来走势，并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始，逐步深入，揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如，丢一枚硬币，正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为：在量化交易中，我们常常需要计算各种事件的概率，例如股票价
  • 深度学习应该如何入门？ wypdao 人工智能深度学习人工智能
    深度学习是一门令人着迷的领域，但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始，用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先，我们要掌握一些数学知识，如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外，选择一门编程语言作为工具，如Python，掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
  • 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术 ABEL in China 学习chatgpt人工智能
    学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术的路径通常包括以下步骤：学习基础知识：学习编程：首先，你需要学习一种编程语言，例如Python，这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习
  • 均方根（rms），标准差（std）,平均绝对误差（mae），方差（var/std*std）计算与数学意义 拾穗哥 matlab算法经验分享
    在计算时总是遇到需要计算平均值，但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根（rms）均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。2、标准差（std）标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差（mae）平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏
  • 发家致富的秘密（83） c0e1a742c261
    1)、父母做什么，我们便跟着做什么。能超越父母的子女并不多。父母读大学，孩子便能读大学。父母是大学教授，孩子再差也是大学老师。生活是概率统计，漏网之鱼不过是传奇，是奇迹。我们35岁做什么，我们的孩子到了35岁便做什么。锁定一个卖点循环。锁定了，便不要变。不要以为人生很长。从大学出来，我们不是22便是23。25岁成家了，所有的想法都没了。挣扎到35岁，便是人生的顶点。现在，我们在做什么?我们的卖点，
  • 8、python多项式贝叶斯文本分类（完整） UP Lee 数据挖掘实战多项式贝叶斯文章分类
    1、贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯BernoulliNB伯努利贝叶斯MultionmialNB多项式贝叶斯（需要知道具体每个特征的数值大小）
  • 这才是心理学 JeetChan
    这才是心理学  如果让我荐书，一定是这本，《这才是心理学》。曾极力向身边的人推荐学习概率统计方面的知识，尽管人们都“嗤之以鼻”，而我认为世界是被概率统治的，最终被揭示的行为规律通常都是一种概率关系。这本书向我们阐述了心理学的批判性思维（原作名:HowtoThinkStraightaboutPsychology）和概率性思维。书中有大量反常识的观点，颠覆你的认知。同时，这也是一本难书，书中包含了大量
  • LogLogCounting 基数估计算法 芒果菠萝蛋炒饭
    介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法，克服了精确基数计数算法的诸多弊端（如内存需求过大或难以合并等），同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数？基数指的是一个集合（这里的集合可以包含重复元素，不是集合论中定义的集合）中不同元素的个数，例如集
  • 基于第一性原理投资 曹博士
    图片发自App张教授打造丹华资本，致力于用第一性原理来指导风险投资。所谓第一性原理，就是基于最基本的自然法则，而且通常是可以用数学来表达并且在物理上首先验证。比如熵法则，量子原理，概率统计框架，等。不过从实际效果来看，2013起步的丹华资本，业绩很差。基本上成了反面案例。这个类似由诺贝尔经济学获奖者组建的量化投资公司长期资本，本来希望用量化的方式做套利投资，结果一个俄罗斯的黑天鹅事件，就让其折戟沉
  • 概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析 xtsqmx
    1.数理统计的基本概念总体：研究对象的全体（X）个体：组成总体的每个基本单元样本：从总体中抽取的一部分个体（）简单随机样本：具有随机性和独立性的样本，即样本相互独立具有同一分布样本的两重性：抽样前是随机变量，抽样后是具体的数统计量：样本的函数，不含有任何未知参数抽样分布：统计量的分布2.常用的统计量样本均值：用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差：用来估计总体方差和对有关总体方差的
  • DataWhale概率统计4——方差分析 摩卡Daddy
    6.方差分析6.1概要方差分析（Analysisofvariance,ANOVA）主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否显著，用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是由罗纳德·费雪爵士发
  • 《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》（四） 刘东利2020
    接下来是自动驾驶的主体资格讨论，从技术及法律上。首先看技术的理解：从自动驾驶人工智能所赖以实现的技术来看，所谓具有深度自主学习能力的人工智能其本质上是依靠大数据、概率统计以及日益增长的运算能力实现对驾驶行为及其规律的重复性归纳，但并不能完全揭示其本质或内在规律，尤其是其缺乏人类的创造性思维，无法在既有信息和数据的基础上创造性地解决未知问题、无法创造新知识。所以，第一方面的题眼是“重复性归纳”，不具
  • 人工智能之大数定理和中心极限定理 WEL测试 人工智能WEL测试人工智能概率论大数定理中心极限定理
    大数定律大数定律：是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性致的定律，由概率统计定义“频率收敛于概率”引申而来。换而言之，就是n个独立分布的随机变量其观察值的均值依概率收敛于这些随机变量所属分布的理论均值，也就是总体均值。例如：假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字，随着抽样次数的增加，样本均值越来越趋近于总体期望（（1+2+3）/3=2）。依概率收敛：设{XnX_nXn}为一随机变量序列，X为一
  • DAY 25 《你能准确的预测股价嘛》 Ciel天
    你不能准确的预估5分钟内股票价格的涨幅，就像你不能够预估，抛硬币时会是哪一面朝上一样，因为这两件事情都和赌博买彩票一样，是“独立事件”。换句话说，预测的准确率永远无法超过50%，这在概率统计学上没有意义。当一件事情发生的概率在50%以上，哪怕是51%，我们就要努力，甚至要赌，因为哪怕是这一次输了，从长期看，你一定会赢。“绝大多数人没有从觉悟上理解统计概率基础知识有多么重要，于是，这一辈子就好像别人
  • 机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系 坠金 机器学习机器学习人工智能深度学习
    机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。这些人中的领军人物很有商业头脑，把统计和物理的数理模型，改名叫做机器，比如**模型（model）就叫**机（machine），把一些层次模型（hierarchicalmodel）说成是“网”（net）。这样，搞出了几个“机”和“网”之后，
  • 深度学习如何入门？ 清水白石008 深度学习自然语言处理人工智能
    深度学习如何入门？深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么，如果你想学习深度学习，你需要掌握哪些知识和技能呢？本文将为你提供一个简明的指南，帮助你快速入门深度学习。一、基础知识深度学习涉及到许多数学概念，如线性代数、微积分和概率统计。如果你对这些概念不熟悉，可以通过在线课程、教科书和教程来学习
  • 读过的书单 竭尽全力才能成功
    读万卷书行万里路2017-今天读过的书单写出来给大家参考下工欲善其事,必先利其器我是一个php程序员鸟哥的linux私房菜基础篇服务器架构篇日本结城浩著程序员的数学1程序员的数学2概率统计程序员的数学3线性代数蒋心数据库系统概论清华大学出版社Mysql从入门到精通国家863软件孵化器headfirst设计模式大话设计模式人月神话HTTP权威指南人民邮电出版社redis入门指南李子烨人民邮电出版社锋
  • 贝叶斯估计：Cramér-Rao下界和Fisher信息 DoYoungExplorer 导航算法及滤波算法概率论人工智能机器学习
    在概率统计和信息理论领域，Cramér-Rao下界（Cramér-RaoBound）和Fisher信息（FisherInformation）是两个重要而密切相关的概念。它们在估计理论和信息量度量中发挥着关键作用。本文将深入探讨这两个概念的定义、关系以及它们在统计推断中的应用。Cramér-Rao下界的表达：Cramér-Rao下界（Cramér-Raobound）是统计估计理论中的一个重要概念，它
  • 多元高斯分布：条件分布推导 DoYoungExplorer 导航算法及滤波机器学习人工智能算法
    在概率统计学中，多元高斯分布是一种非常重要的分布，其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下，多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。1.多元高斯分布回顾首先，我们回顾一下多元高斯分布的基本形式：其中，Xa和Xb是随机向量的两个部分，μ是均值向量，Σ是协方差矩阵。均值向量：协方差矩阵：此外，使用协方差矩阵的逆矩阵也比较方便，即精度矩阵从而引入精度矩阵2.条件
  • 机器学习周刊第五期：一个离谱的数据可视化Python库、可交互式动画学概率统计、机器学习最全文档、快速部署机器学习应用的开源项目、Redis 之父的最新文章 机器学习算法与Python实战 机器学习算法与Python实战机器学习信息可视化python
    date:2024/01/08这个网站用可视化的方式讲解概率和统计基础知识，很多内容还是可交互的，非常生动形象。大家好，欢迎收看第五期机器学习周刊本期介绍7个内容，涉及Python、概率统计、机器学习、大模型等,目录如下：一个离谱的Python库看见概率，看见统计2024机器学习最强文档Gradio顶级程序员如何使用LLMTinyLlama微软宣布利用大型语言模型改进文本嵌入1、一个离谱的Pyth
  • 线性代数——（期末突击）概率统计习题（概率的性质、全概率公式） qiyi.sky 线性代数概率论学习笔记
    目录概率的性质题一全概率公式题二题三概率的性质有限可加性：若有限个事件互不相容，则单调性：互补性：加法公式：可分性：题一在某城市中共发行三种报纸：甲、乙、丙。在这个城市的居民中，订甲报的有45%，订乙报的有35%，订丙报的有30%，同时订甲、乙两报的有10%，同时订甲、丙两报的有8%，同时订乙、丙两报的有5%，同时订三种报纸的有3%，求下述百分比：（1）只订甲报的；（2）只订甲、乙两报的；（3）只
  • 理论U2 贝叶斯决策理论 轩不丢 机器学习机器学习
    文章目录一、概率统计理论基础1、乘法公式2、全概率公式3、贝叶斯公式二、贝叶斯决策理论1、用处2、解决问题3、决策基础4、一些概念5、核心公式三、最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1）决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1）损失函数2）条件期望损失：3）期望风险：3、目标4、决策5、算法步骤6、例题分析五、两种贝叶斯的关系六、朴素贝叶斯决策1、问题2、概念3、例题分析
  • 数据结构与算法之美学习笔记：46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？ 浊酒南街 数据结构与算法之美学习笔记算法数据结构
    目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图：上一节我们讲到，如何用位图、布隆过滤器，来过滤重复的数据。今天，我们再讲一个跟过滤相关的问题，如何过滤垃圾短信？垃圾短信和骚扰电话，我想每个人都收到过吧？买房、贷款、投资理财、开发票，各种垃圾短信和骚扰电话，不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师，让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能，该用什么样的数据结构和算法实现呢？算法解析实际上
  • 算法有哪⼏类？ 颓特别我废 C语言算法c语言
    一、问题按照执⾏功能的不同，可以将算法分为不同的类别，那么算法有哪⼏类？二、解答计算机上的算法按照实现功能可以分为两⼤类：即数值型算法和⾮数值算法。1、数值型算法（NumericalAlgorithms）这类算法主要用于处理数值数据和解决数学问题，它们通常涉及到大量的数学计算，包括但不限于矩阵运算、微积分、线性代数、概率统计、优化问题等。例如，求解方程组的高斯消元法、数值积分方法如辛普森法则、牛顿
  • 笔记 | gamma分布 懒麻蛇 机器学习matlabpython人工智能统计学
    gamma分布简介大写：Γ小写：γGamma函数在概率统计中频繁现身，众多的统计分布，包括常见的统计学三大分布(t分布，χ2分布，F分布)、Beta分布、Dirichlet分布的密度公式中都有Gamma函数的身影；当然发生最直接联系的概率分布是直接由Gamma函数变换得到的Gamma分布。α称为shapeparameter,主要决定了分布曲线的形状;β称为rateparameter，主要决定曲线有
  • 11种概率分布，你了解几个？ 小白学视觉 人工智能python编程语言机器学习深度学习
    点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：视学算法了解常见的概率分布十分必要，它是概率统计的基石。这是昨天推送的从概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。1均匀分布1)离散随机变量的均匀分布：假设X有k个取值：x1,x2,...,xk则均匀分布的概率密度函数为：2)连续随机变
  • 《财富自由之路》39-40章 Yixing_seven
    1、为什么没有人能准确预测市场价格的短期走向？问题的质量决定答案的质量先定义什么是“准确”，究竟要做到什么程度才算是准确关于二元问题，一般的答案只有“不一定”，或者“不知道”关于“预测”还缺个限定，时间维度不明，是短期预测？还是长期预测？关键结论短期价格预测几乎无法做到对于长期价格的预测，却比较容易，因为“基本面”就放在那里HOW:避免短期思考,一个月记录一次价格,并形成习惯学好并应用概率统计知识
  • 揭秘大模型「幻觉」：数据偏差、泛化与上下文理解的挑战与解决之道 数据与后端架构提升之路 大模型深度学习机器学习人工智能
    什么是大模型「幻觉」所谓的「幻觉」指的是当大模型生成与现实不符或逻辑上不连贯的信息时。这通常发生在模型对某些数据理解不足或数据本身存在偏差的情况下。由于模型是基于概率统计和以往数据训练的，它们可能在面对未知或少见情况时产生不准确的推断。大模型不具有本地知识所以存在幻觉造成大模型「幻觉」的原因这种现象的产生有多个原因：数据偏差：如果训练数据中存在偏差，模型可能会学习并复制这些偏差。过度泛化：模型可能
  • AI技术体系和领域浅总结 TisUs
    数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络（深度学习）：MLPCNNR
  • 计算机图形学方向的基本能力 每天要吃一桶饭 CG图形学图形学
    （1）数学基础：线性代数、概率统计学。在深度学习原理以及图形学的基础的原理，很加分。基本的算法研发能力。（2）综合性的技能：CV、DeepLearning、Interaction（人与自然交互、视觉交互）（3）学习多方面技能，实际应用落地。软硬结合、算法与应用结合。（4）工程化实现！用实际场景来验证算法的可行性，从哪些方面进行优化。（5）兴趣、热情，解决问题！学习的深度。（6）追求系统更加可用、好
  • 设计模式介绍 tntxia 设计模式
    设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大（http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander）的早期作品。他经常发表一些作品，内容是总结他在解决设计问题方面的经验，以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天，亚历山大突然发现，重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。 亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
  • android高级组件使用(一) 百合不是茶 androidRatingBarSpinner
    1、自动完成文本框（AutoCompleteTextView） AutoCompleteTextView从EditText派生出来，实际上也是一个文本编辑框，但它比普通编辑框多一个功能：当用户输入一个字符后，自动完成文本框会显示一个下拉菜单，供用户从中选择，当用户选择某个菜单项之后，AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。 使用AutoCompleteTex
  • [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘 comsci 网络
              如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....        这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入  &nbs
  • 自写简单Redis内存统计shell 商人shang Linux shell统计Redis内存
    #!/bin/bash address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666" hosts=(${address//,/ }) sfile="staticts.log" for hostitem in ${hosts[@]} do ipport=(${hostitem
  • 单例模式(饿汉 vs懒汉) oloz 单例模式
    package 单例模式; /* * 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个 * 单例模式种的《 懒汉模式》 * */ public class Singleton { //01 将构造方法私有化，外界就无法用new Singleton()的方式获得实例 private Singleton(){}; //02 申明类得唯一实例 priva
  • springMvc json支持 杨白白 json springmvc
    1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库，因此需要先引入jackson包 2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入 @RequestMapping("helloJson") public @ResponseBody JsonTest helloJson() {
  • android播放，掃描添加本地音頻文件 小桔子
            最近幾乎沒有什麽事情，繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能，就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道，可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的，我覺得應該掃描設備上的所有文件，過濾出音頻文件，每個文件實例化為一個實體，記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想，
  • oracle常用命令 aichenglong oracledba常用命令
    1 创建临时表空间 create temporary tablespace user_temp  tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf' size 50m  autoextend on  next 50m maxsize 20480m  extent management local
  • 25个Eclipse插件 AILIKES eclipse插件
    提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug，它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去，能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具，它提供了
  • Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交 baalwolf spring mvc
    原理：在新建页面中Session保存token随机码，当保存时验证，通过后删除，当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了，所有无法验证通过。   1.新建注解：   ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
  • 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解 bijian1013 JavaScript
    “闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》         看以下代码： <script type="text/javascript"> function outer() { var i = 10; return f
  • AngularJS Module类的方法 bijian1013 JavaScriptAngularJSModule
            AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动，它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。 一.Main方法在哪里         如果你是从Java或者Python编程语言转过来的，那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里？这个把所
  • [Maven学习笔记七]Maven插件和目标 bit1129 maven插件
    插件(plugin)和目标(goal) Maven，就其本质而言，是一个插件执行框架，Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的，一个插件可以有1个或者几个目标，比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile，即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标   使用插件和目标使得我们可以干预
  • 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略 bit1129 hadoop
    1. Hadoop的三种调度策略 Hadoop提供了3中作业调用的策略， FIFO Scheduler Fair Scheduler Capacity Scheduler 以上三种调度算法，在Hadoop MR1中就引入了，在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度   2. 多用户资源共享的调度
  • Nginx使用Linux内存加速静态文件访问 ronin47
    Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快，可以把放在磁盘中的文件，映射到内存中，减少高并发下的磁盘IO。 先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res，站点所对应文件原始存储路径：/opt/web/res shell脚本非常简单，思路就是拷贝资源文件到内存中，然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下：
  • 关于Unity3D中的Shader的知识 brotherlamp unityunity资料unity教程unity视频unity自学
    首先先解释下Unity3D的Shader，Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的，它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader，都是指用ShaderLab编写的代码，然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
  • CopyOnWriteArrayList vs ArrayList bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList; /** * 总述： * 1.ArrayListi不是线程安全的，CopyO
  • 内存中栈和堆的区别 chicony 内存
    1、内存分配方面：     堆：一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下：new、malloc、delete、free等等。     栈：由编译器(Compiler)自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
  • 回答一位网友对Scala的提问 chenchao051 scalamap
    本来准备在私信里直接回复了，但是发现不太方便，就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服，但又觉得比较晦涩，例如一例，Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2)，可否说下最后那个函数做了什么，真正在开发的时候也会如此简洁？谢谢    先回答一点，在实际使用中，Scala毫无疑问就是这么简单。
  • mysql 取每组前几条记录 daizj mysql分组最大值最小值每组三条记录
    一、对分组的记录取前N条记录：例如：取每组的前3条最大的记录 1.用子查询： SELECT * FROM tableName a  WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM  tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
  • HTTP深入浅出 http请求 dcj3sjt126com http
      HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP，使HTTP客户（如Web浏览器）能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务，HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议，无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接，这意味着当一个客户端向服务器端发出请求，然后We
  • 判断MySQL记录是否存在方法比较 dcj3sjt126com mysql
    把数据写入到数据库的时，常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在，然后决定是否要写入。 　　我这里总结了判断记录是否存在的常用方法： 　　sql语句： select   count ( * )  from  tablename; 　　然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费，我们只是想判断记录记录是否存在，没有必要全部都查出来。
  • 对HTML XML的一点认识 e200702084 htmlxml
    感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料 HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 节点 根据 DOM，HTML 文档中的每个成分都是一个节点。 DOM 是这样规定的： 整个文档是一个文档节点 每个 HTML 标签是一个元素节点 包含在 HTML 元素中的文本是文本节点 每一个 HTML 属性是一个属性节点 注释属于注释节点 Node 层次
  • jquery分页插件 genaiwei jqueryWeb前端分页插件
    //jquery页码控件// 创建一个闭包    (function($) {      // 插件的定义      $.fn.pageTool = function(options) {        var totalPa
  • Mybatis与Ibatis对照入门于学习 Josh_Persistence mybatisibatis区别联系
    一、为什么使用IBatis/Mybatis         对于从事 Java EE 的开发人员来说，iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了，在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射（O/R Mapping）解决方案盛行之前，iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天，iBatis 凭借着易学易用、
  • C中怎样合理决定使用那种整数类型？ 秋风扫落叶 c数据类型
    如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。    &nbs
  • maven问题 zhb8015 maven问题
      问题1： Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题    eclipse创建maevn web项目，在选择maven_archetype_web原型后，默认只有src/main/resources这个Source Floder。     按照maven目录结构，添加src/main/ja
  • (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理 spjich javaandrodipn推送
    在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中，已经描述了整个推送服务器的启动过程，并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类，今天我将继续往下分析下面的核心代码，主要分为3大块，链接创建，消息的发送，链接关闭。 先贴一段XmppIoHandler的部分代码 /** * Invoked from an I/O proc
  • 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题 中华好儿孙 JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
    var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]); $.ajax({ type:'post', url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile", data:formData, async: false, ca
  • mybatis常用jdbcType数据类型 ysj5125094 mybatismapperjdbcType
      MyBatis 通过包含的jdbcType 类型 BIT         FLOAT      CHAR          
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他