一、二项分布(伯努利分布)1、伯努利分布又称二点分布或0-1分布,即一次试验只有正例和反例两种可能,以随机变量表示就是X只能取0或1,伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验,假设一次试验出现正例的概率为p(0
动手学深度学习(一)深度学习介绍2
Shining0596
深度学习人工智能学习深度学习人工智能学习其他
目录二、起源三、深度学习的成功案例:四、特点:五、小结:二、起源为了解决各种各样的机器学习问题,深度学习提供了强大的工具。虽然许多深度学习方法都是最近才有重大突破,但使用数据和神经网络编程的核心思想已经研究了几个世纪。事实上,人类长期以来就有分析数据和预测未来结果的愿望,而自然科学大部分都植根于此。例如,伯努利分布是以雅各布•伯努利(1654-1705)命名的。而高斯分布是由卡尔•弗里德里希•高斯
机器学习之伯努利分布及二项分布
WEL测试
人工智能机器学习人工智能
伯努利分布:又称两点分布或0-1分布,其样本空间只有两个点,一般取{0,1},不同的伯努利分布只是取到这两个值的概率不一样。伯努利分布只有一个参数p(用描述取1的概率),记作Bernoull(p)Bernoull(p)Bernoull(p)或XXX~B(p)B(p)B(p)读作X服从参数为p的伯努利分布。参数p是通过大量重复的伯努利试验计算的来的。公式:p=1−qp=1-qp=1−q,q表示为1的
常见概率分布介绍
瞎了吗
常见概率分布Bernoulli分布Bernoulli分布是单个二值随机变量分布,单参数∈[0,1]控制,给出随机变量等于1的概率.基本形式为:image.png其期望为:其方差为:Multinoulli分布也叫范畴分布,是单个k值随机分布,经常用来表示对象分类的分布.其中是有限值.Multinoulli分布由向量参数化,每个分量表示第个状态的概率,且.适用范围:伯努利分布适合对离散型随机变量建模.
数据挖掘04-常见数据分布
南小明
小白入门数据挖掘,从零开始,每周一更。01均匀分布均匀分布很好理解,随机取区间内的值X,每个值出现的概率相等实际应用场景没有找到,可能要到深入学习算法的时候才会用到。公式概率密度图如下02伯努利分布又称为“两点分布”,随机变量X取值只有0或1两个值实际场景中,试验一次的丢硬币是老掉牙的案例了。概率计算公式概率密度函数期望方差公式03二项分布如果做n次伯努利试验,每次结果只有0,1两种结果实际场景中
数据分析师面试必备,数据分析面试题集锦(七)
大话数据分析
数据分析面试面试数据分析职场和发展
在数据分析师面试中,掌握必备的知识和技能是至关重要的,例如,统计学基础知识、常用的数据分析工具、数据分析思维等,为了帮助你更好地准备面试,本文将为你带来一份数据分析面试题集锦,涵盖了数据分析师必备的核心知识点。一、概率论与统计学基础面试题1:伯努利分布已知某实验服从伯努利分布,P(x=1)=0.6,如果进行2次重复独立该实验,至少有一次实验结果为0的概率是多少?()A.0.6B.0.4C.0.36
2019-11-18
cleverpenguin
朴素贝叶斯问题输入空间:。输出空间:模型空间:而且可以当成生成模型也可以当成决策模型。样本点损失函数:按决策模型来考虑,则经验损失函数:从生成模型考虑,即得。从决策模型考虑,即得。训练集上损失:根据经验损失函数,直接在训练集上估计就行了。求解,可以忽略,直接计算在训练集上的频率得出,至于则和假定的分布有关:多项伯努利分布:。取值为0或1,其关于的条件分布符合伯努利分布,通过计算频率得出。多项式分布
【机器学习前置知识】二项分布
Axlsss
统计知识机器学习概率论
二项分布在概率论和统计学里,二项分布表示的是N次独立试验中成功次数的概率分布。其中的每次独立试验又可称为伯努利试验,伯努利试验是这样的:在每次独立试验中,结果只有成功或失败两种情况,其中成功的概率为ppp,p∈[0,1]p∈[0,1]p∈[0,1],失败的概率为q=1−pq=1-pq=1−p。二项分布其实是伯努利分布的扩展,当n=1时,二项分布等价于伯努利分布。二项分布也常用于对N次有放回抽样进行
机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
小白只对大佬的文章感兴趣
机器学习机器学习分类算法
朴素贝叶斯(NaiveBayes)前言一、贝叶斯定理1.1定理推导1.2贝叶斯定理例子二、朴素贝叶斯1.高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)2.多项分布朴素贝叶斯(MultinomialNB)3.伯努利分布朴素贝叶斯(BernoulliNB)4.三种朴素贝叶斯的对比三、朴素贝叶斯算法实现总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很
Random Walk算法详解(附python代码)
行走的参考文献
机器学习人工智能
简述随机游走模型一维随机游走问题:设一个质点(随机游走者)沿着一条直线运动,单位时间内只能运动一个单位长度,且只能停留在该直线上的整数点,假设在时刻t,该质点位于直线上的点i,那么在时刻t+1,该质点的位置有三种可能:①以p的概率跳到整数点i-1②或以q的概率跳到点i+1③或以r=1-p-q的概率继续停留在点i由于每一步的结果都是独立的,且每种情况发生的概率之和都为1,则该过程服从伯努利分布,称为
Perl 超几何分布计算
正踪大米饭儿
1.超几何分布公式超几何分布检验在生信中使用是比较多的,典型的就是GO和KEGGPathway的富集分析。超几何分布常用来表示在N个物品中有指定商品M个,不放回抽取n个,抽中指定商品的个数,即X~H(N,n,M),则抽中k件M商品的概率为:超几何分布也可以写作:f(k;n,m,N)=C(m,k)*C(N-m,n-k)/C(N,n)若n=1,则超几何分布还原为伯努利分布。若N接近∞,则超几何分布可视
二项分布近似正态分布
# JFZero
统计学习机器学习python概率论
中心极限定理下的二项分布近似正态分布伯努利分布伯努利分布0-1分布:X~(0,1)分布,即X值为0,或是X值为1,概率为P单个样本服从(0,1)分布时:期望E(X)=P*1+(1-P)*0=P方差VAR(X)=E([X-E(X)]²)=E(X²)-E²(X)=P-P²伯努利分布→二项分布n个独立样本,每个样本x1,x2,…xn都服从(0,1)分布时,伯努利分布就会变为二项分布:(二项分布,其实就是
Vamei博客学习笔记(3)
PerpetualLearner
#他山之玉#小白学机器学习离散分布连续分布联合分布独立概率条件概率
本次笔记取材于:概率论05离散分布概率论06连续分布概率论07联合分布离散随机变量的概率分布随机变量(randomvariable)的本质是一个函数,是从样本空间的子集到实数的映射,将事件转换成一个数值。我们通常用一个大写字母来表示一个随机变量,比如X。随机变量的取值,每个值都对应有发生的概率,构成该离散随机变量的概率分布。离散随机变量的概率分布有很多种类,常见如下:伯努利分布(Bernoulli
二项分布和泊松分布
cuisidong1997
概率论机器学习人工智能
一、二项分布1.1n重伯努利试验若是二项分布,则必是n重伯努利试验概型。即:每次试验只有两种结果与,且在每次试验中A发生的概率相等,即P(A)=p,将这种试验独立重复n次,则称这种试验为n重伯努利试验,也叫n重伯努利概率模型,所以二项分布也叫伯努利分布。1.2什么是二项二项是指:把一个随机试验的结果只划分成两种。例如:要么A事件发生,要么A事件没发生,记为:和;所以二项的涵义可理解为:随机变量X的
Brain Teaser概率类 - 三局两胜制
WinterShiver
数学数学建模量化私募金融算法
问题三局两胜制比赛,两局结束还是三局结束的概率大?解答假设每局比赛的结果是独立同分布的,且遵循伯努利分布,其中一方的胜率为p,另一方为1-p.则两局结束的概率是p2+(1−p)2≥0.5p^2+(1-p)^2\geq0.5p2+(1−p)2≥0.5.即在该假设下,两局结束的概率始终不低于三局结束的概率。
逻辑回归之深入浅出
AI_Engine
欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括:逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数(损失函数)的方法,运用梯度下降或其他优化算法来求解参数,来达到将数据二分类的目的。定义:逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于解决二分类(0or1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性(不是概率)。比如某用户购买某商品的可
【面试】逻辑回归
账号已删除
逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR(逻辑回归)为什么使用sigmoid函数1.基本概念一句话概括:逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的。1,逻辑回归的假设;2,逻辑回归的损失函数;3,逻辑回归的求解方法;4,逻辑回归的目的;5,逻辑回归如何分类基本假设:第一个基本假设是假设数据服从伯努利分布。第二个假设是假设样本为正的概率是
逻辑回归总结
孙有涵
1)目的:将数据进行二分类2)前提:假设数据符合伯努利分布3)模型:sigmoid函数4)损失函数:极大似然函数(为什么要用极大似然函数)5)求解:梯度下降方法(其他优化方法)6)多分类问题7)优点8)缺点9)gbdt+lr(lr本身无法筛选特征)
2021-06-02 离散型随机变量及其分布列知识点
申炎
离散型随机变量及其分布列知识点随机变量离散型随机变量可以逐一列出连续型分布列随机变量与其概率之间的对应关系表现形式可以是列表、表达式、图形、特定符号分布列的性质概率之和等于,即,超几何分布从件产品中选择若干件正品、次品的实验模型二点分布只有两种结果的随机实验又称0-1分布、伯努利分布数学期望方差二项分布条件概率独立事件独立重复实验二项分布的记法列表公式符号表示数学期望方差正态分布均值为,方差为正态
机器学习-P5 朴素贝叶斯算法(书P53)
壮壮不太胖^QwQ
机器学习实战(书)机器学习机器学习python人工智能
文章目录一,概述1,条件概率(Condittionalprobability)2,全概率公式3,贝叶斯推断二,举个“栗子”(手动星标)三,朴素贝叶斯的种类如何选择1,高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB在sklearn中的实现2,多项式分布的朴素贝叶斯算法MultinomialNB在sklearn中的实现3,伯努利分布的朴素贝叶斯BernoulliNB在sklearn中的实现四,朴素贝叶斯
R语言用标准最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类...
拓端研究室TRL
r语言逻辑回归分类开发语言算法
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21379本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。logistic回归基于以下假设:给定协变量x,Y具有伯努利分布,目的是估计参数β。回想一下,针对该概率使用该函数是(对数)似然函数对数似然其中。数值方法基于(数值)下降梯度来计算似然函数的最大值。对数似然(负)是以下函数negLogLik=function(b
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拓端研究室TRL
r语言逻辑回归分类开发语言算法
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21379本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。logistic回归基于以下假设:给定协变量x,Y具有伯努利分布,目的是估计参数β。回想一下,针对该概率使用该函数是(对数)似然函数对数似然其中。数值方法基于(数值)下降梯度来计算似然函数的最大值。对数似然(负)是以下函数negLogLik=function(b
R语言用普通最小二乘OLS,广义相加模型GAM ,样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类|附代码数据
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21379原文出处:拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文我们对[逻辑回归和样条曲线进行]()介绍。logistic回归基于以下假设:给定协变量x,Y具有伯努利分布,目的是估计参数β。回想一下,针对该概率使用该函数是(对数)似然函数对数似然其中。数值方法基于(数值)下降梯度来计算[似然函数]()的[
概率统计篇:概率基础(随机变量,期望值,概率分布)[第一天]
一眼看穿你
数据分析-数学基础概率统计
概率分布:统计的采样次数越多,越趋近于我们理论上的情况。因此,从这个统计实验我们可以看出,概率分布描述的其实就是随机变量的概率规律。离散分布:常用的离散分布有伯努利分布(抛硬币的概率分布就属于伯努利分布)、分类分布、二项分布、泊松分布等等;importrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefflip_c
逻辑回归
MaskStar
逻辑回归是假设数据服从伯努利分布(二项分布),通过极大似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,达到数据的二分类的目的。是经典的二分类算法,是处理因变量是分类变量的回归问题。1.1对数几率回归线性模型是回归问题,如果要处理分类问题的话,该如何?答案在广义线性模型中,只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来,二分类,其输出标记为,而线性回归产生的预测值,我们只需将实
机器学习——贝叶斯(三种分布)/鸢尾花分类分界图/文本分类应用
疋瓞
机器学习与深度学习机器学习分类人工智能
0、前言:机器学习中的贝叶斯的理论基础是数学当中的贝叶斯公式。这篇博客强调使用方法,至于理论未作深究。机器学习中三种类型的贝叶斯公式:高斯分布(多分类)、多项式分布(文本分类)、伯努利分布(二分类任务)贝叶斯算法优点:对小规模数据表现好,能处理多分类任务,常用于文本分类。缺点:只能用于分类问题。1、高斯分布的贝叶斯算法:应用:鸢尾花分类任务分界图#导入基础库importnumpyasnpimpor
【概率论与数理统计】
岁月的眸
计算机基础概率论
概率论与数理统计大学期间摘自学霸《概率论》笔记,今日整理发布,方便日后查阅学习。相关文章:【概率论】离散型随机变量分布——伯努利分布、泊松分布《概率论与数理统计》学习笔记大学概率论与数理统计知识点详细整理后续更新文章目录概率论与数理统计随机事件及其概率随机试验样本空间事件关系与运算随机事件基本事件复合事件包含与相等事件之和事件之积事件之差互不相容对立事件事件计算律交换律结合律分配律对偶律频率与概率
机器学习面试小的知识点
meng_shangjy
pythonspark概率论机器学习面试
1.装饰器的作用就是为已经存在的函数或对象添加额外的功能2.*args和**kargs区别*args是元组,**kargs是字典3.熵:对不同概率分布的刻画,衡量概率分布的不确定性,概率越大,不确定性越大。对概率分布信息含量的衡量,求一个概率分布综合的不确定性H(p)=-Σplogp概率分布不确定性的期望值,值越大,概率分布不确定性越大,提供的信息越小4.伯努利分布的熵H(p)=-plogp-(1
广义线性模型(GLM)及其应用
广义线性模型[generalizelinearmodel(GLM)]是线性模型的扩展,通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。在广义线性模型的理论框架中,则假设目标变量Y则是服从指数分布族,正态分布和伯努利分布都属于指数
向量与矩阵 导数和偏导数 特征值与特征向量 概率分布 期望方差 相关系数
1 + 1=王
AI算法面试面试相关笔记矩阵特征向量范数相关系数
文章目录向量与矩阵标量、向量、矩阵、张量向量范数和矩阵的范数导数和偏导数特征值和特征向量概率分布伯努利分布正态分布(高斯分布)指数分布期望、⽅差、协⽅差、相关系数期望方差协⽅差相关系数向量与矩阵标量、向量、矩阵、张量标量(scalar):一个单独的数。向量(vector):⼀组有序排列的数。通过次序中的索引,我们可以确定每个单独的数。矩阵(matrix):具有相同特征和纬度的对象的集合。⼀个对象表
多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
[科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
[一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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