- 2021-08-24
蹦妮
今天我们要讲自我实现预言。自我实现预言,指的是行为behavior会受到预期Expectation的影响,同时也会造成预期的应验,也就是我们总会在不经意间使自己的预言成为现实。这个概念是由美国著名的社会学家罗伯特。金莫顿提出的现在我们来介绍一下关于自我实现预言理论最著名的实验,研究者说自己给一所中学的所有学生进行了智商测试,并把一些智商非常高的学生名单告诉老师。但是事实上呢,这个智商测试也没有进行
- 【AI理论知识】EM算法
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算法人工智能
基本定义期望最大化算法(Expectation-Maximization,EM算法)是一种用于估计包含潜在变量的概率模型参数的迭代优化算法。EM算法的主要目标是在存在未观测数据或缺失数据的情况下,通过迭代地进行期望步骤(E步)和最大化步骤(M步),来估计模型的参数。算法步骤初始化:随机初始化模型参数。E步(Expectation):使用当前模型参数估计潜在变量的期望(Expectation)。这通
- EM算法(expectation maximization algorithms)揭秘
アナリスト
算法机器学习人工智能聚类概率论
EM算法篇EM算法简介EM算法,也叫expectationmaximizationalgorithms,是在包含隐变量(未观察到的潜在变量)的概率模型中寻找参数最大似然估计(也叫最大后验估计)的迭代算法。EM算法在期望(E步骤)和最大化(M步骤)之间交替执行,前者计算模型参数当前估计的对数似然期望函数,后者对E步骤中找到的预期对数似然计算最大化,然后使用参数新估计值来确定下一个E步骤中隐变量的分布
- EM算法和VAE的学习笔记
瓴龍
学习笔记深度学习笔记EM算法机器学习VAE深度学习
文章目录摘要EM算法流程EM算法对GMM的参数估计EM算法的证明EM算法的另一种理解VAE参考文献摘要这是我学习EM算法(Expectation-MaximizationAlgorithm)和VAE(VariationalAuto-Encoder)的学习笔记,首先总结了EM算法流程,然后举了一个例子,用EM算法对GMM进行参数估计,然后证明了EM算法的正确性,然后推导出EM算法的另外一种解释,以引
- EM 算法(Expectation Maximization)
大雄的学习人生
EM算法是一种重要的解决含有隐变量问题的参数估计方法算法释义EM算法是用来解决含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或者叫极大后验概率估计。它是一种迭代算法,每次迭代由两步组成:E步,求期望,M步,求极大。算法步骤输入:观测变量数据Y,隐变量数据Z,联合分布P(Y,Z|θ),条件分布P(Z|Y,θ)输出:模型参数θ(T)(1)初始化模型参数:θ(0)(2)迭代求解,直至收敛,t=0,1,...,
- 超详细EM算法举例及推导
老实人小李
聚类算法聚类
最好先学习一下极大似然EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。EM算法是一种迭代优
- EM(Expectation-Maximum)算法
Gowi_fly
机器学习算法机器学习概率论
EM算法简介EM算法的核心分为两步E步(Expection-Step)M步(Maximization-Step)因为在最大化过程中存在两个参量r,θr,\thetar,θ,其中若知道rrr,则知道θ\thetaθ;若知道θ\thetaθ,则知道rrr。且两个量未存在明显的关系,但又互相依存可以采用EM算法其中主要思想为:首先随机初始化参数rrr然后求的在参数rrr下按照极大似然估计求得参数θ\th
- 20、pytest中的参数化
白菜兔
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[email protected]("test_input,expected",[("3+5",8),("2+4",6),("6*9",42)])deftest_eval(test_input,expected):asserteval(test_input)==expected#contento
- 期望、方差和协方差
YaoHa_
概率论机器学习python
期望(expectation):函数f(x)关于某分布P(x),当x由P产生时,f作用于x时,f(x)的平均值。它是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。对于离散型随机变量,通过求和得到:对于连续型随机变量,通过求积分得到:标准差(standarddeviation):当方差很小时,f(x)的值形成的簇比较接近它们的期望值。方差的平方被称为标准差。协方差(covariance):衡量两个变量的
- 深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】
_刘文凯_
深度学习基础深度学习算法生成对抗网络
目录深度学习理论知识入门首先,让我们了解第一个流程:现在,让我们看看第二个流程:EM算法GMM(高斯混合模型)深度学习理论知识入门首先,让我们了解第一个流程:EM(Expectation-Maximization):EM算法是一种迭代优化算法,用于在存在潜在变量的统计模型中进行参数估计。它通过交替的E步骤(Expectation,期望)和M步骤(Maximization,最大化)来最大化似然函数。
- Pattern : Expectation miss record
Arrowyi
AndroidDesignPatternjavaandroid
模式:记录预期未命中问题在我们的日常维护线上项目中,分析log是我们的主要任务之一。时常,我们会遇到这样的场景:线上的项目出了问题,我们抓到了log,我们通过log找到了出问题的地方,但是为什么这里会出问题我们还是不清楚,有时出问题的地方并不是第一现场,我们还得沿着时间点向上一步一步仔细地查找,有时可能问题的根因离现场很远,我们找了半天还是没有找到,有时也可能因为缺少响应的log,使我们的分析无法
- 期望最大化注意力网络用于语义分割——Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation
Joney Feng
网络计算机视觉人工智能python深度学习目标检测
0.摘要自注意机制已广泛应用于各种任务。它的设计是通过所有位置的特征的加权和来计算每个位置的表示。因此,它可以捕捉计算机视觉任务的长程关系。然而,这种方法在计算上是耗费资源的,因为注意力图是相对于所有其他位置计算的。在本文中,我们将注意机制形式化为期望最大化的方式,并迭代地估计一组更紧凑的基础,基于这些基础计算注意力图。通过对这些基础的加权求和,得到的表示是低秩的,并且将输入中的噪声信息降低。所提
- The EM(Expectation–Maximization) Algorithm 详解
萧甬学者
机器学习algorithm算法
在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(DataClustering)领域。通常来说,聚类是一种无指导的机器学习问题,如此问题描述:给你一堆数据点,让你将它们最靠谱地分
- 【机器学习】期望最大算法(EM算法)解析:Expectation Maximization Algorithm
笃℃
方法介绍深度学习(机器学习)机器学习算法人工智能
【机器学习】期望最大算法(EM算法):ExpectationMaximizationAlgorithm文章目录【机器学习】期望最大算法(EM算法):ExpectationMaximizationAlgorithm1.介绍2.EM算法数学描述3.EM算法流程4.两个问题4.1EM算法如何保证收敛?4.2EM算法如果收敛,那么能保证收敛到全局最大值吗?5.总结参考1.介绍EM算法,全称Expectat
- Task3 EM算法
酱油啊_
简介EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,其最主要的思想有两步:E:求期望,M:求极大EM算法采用的是启发式的迭代方法,就是当我们无法直接求出模型的参数分布的时候,我们先猜想隐含的数据,根据猜测的隐含数据和观察数据,求对数似然的最大值。然后根据当前模型的参数,继续猜测隐含数据,然后再求极大化似然函数,以此类推迭代下去,直到模型参数的分布基本不变化,那么当前
- 期望最大化注意力网络 EMANet
watersink
深度学习图像分割深度学习人工智能
论文:Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentationGithub:https://github.com/XiaLiPKU/EMANetICCV2019oral论文提出的期望最大化注意力机制Expectation-MaximizationAttention(EMA),摒弃了在全图上计算注意力图的流程,转而通过期望最大化
- EM:expectation maximization
DeniuHe
pythonnumpy开发语言
importxlwtimportxlrdimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromcollectionsimportOrderedDictfrompathlibimportPathfromcopyimportdeepcopyfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtimeimporttimefro
- 机器学习实战:Python基于EM期望最大化进行参数估计(十五)
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python人工智能
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- 2023杭电暑假多校5 题解 1 6 7 12 | JorbanS
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- Stochastic: Distribution-Expectation-Inequalities
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随机微积分专栏1数学
见:https://www.math.hkust.edu.hk/~makchen/MATH5411/Chap1Sec2.pdf
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菜菜的小粉猪
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EM算法引言EM算法例子及解法EM算法步骤和说明引言EM算法是一种选代算法,1977年Dempster等人总结提出,用于含有隐变量(hiddenvariable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计EM算法的每次选代由两步组成:E步,求期望(expectation);M步,求极大(maximization)所以这一算法称为期望极大算法(expectationmaximizational
- Expectation (Easy Version) 2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛(5)hdu7330
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Problem-7330题目大意:有n次游戏,每次游戏有a/b的概率获胜,且相互独立,如果当前赢了cnt次游戏,那么这次游戏会赢得的分数,问最后得分的期望1#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constllMOD=998244353;constintN=1e6+5;llinv[N],fac[N];llC(llx,lly){//C(x,y)=y!/
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Jiawen9
#《机器学习代码实现》学习笔记机器学习算法人工智能python概率论
《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记,记录一下自己的学习过程,详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。EM算法作为一种迭代算法,EM算法(expectationmaximization,期望极大值算法)用于包含隐变量的概率模型参数的极大似然估计。EM算法包括两个步骤:E步,求期望(expectation);M步,求极大(maximization)。1极大似然估计极大似然估计(maximumlikel
- 使用EM算法完成聚类任务
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机器学习人工智能聚类算法机器学习
EM算法(Expectation-MaximizationAlgorithm)是一种基于迭代优化的聚类算法,用于在无监督的情况下将数据集分成几个不同的组或簇。EM算法是一种迭代算法,包含两个主要步骤:期望步骤(E-step)和最大化步骤(M-step)。在EM算法中,假设我们有一个数据集,但是我们不知道数据集中的数据是如何分布的。我们希望将这个数据集分成K个不同的簇,其中每个簇代表一种不同的数据分
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Promptsprompt
你已经知道了Prompt可以具有一些通用的结构,比如一个简单的Prompt结构:能否帮我为我的课程TAI自动化,设计一套数字营销策略?=Action我们的目标是激发目标受众一一那些希望利用人工智能简化工作流的人们的兴趣,并提高课程的知名度。=Goal该策略应与我们的受众产生共鸣,建立与课程概念的紧密联系,并致力于至少提高25%的课程报名人数。=Expectation并##请分析以下的Prompt,
- 期望最大化注意力网络EMANet :Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation
我是大可爱
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主要参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78018142(论文作者知乎发的专栏)https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/100927668(其他博主对EMANET的理解)代码:https://github.com/XiaLiPKU/EMANet目录Abstract:IntroductionContributio
- YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention(EMA模块)
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前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8,YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大
- EM算法和HMM模型的介绍,数学公式详解
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1.EM算法(Expectation-MaximizationAlgorithm)这是一种迭代算法,用于在含有隐变量的概率模型中进行参数估计。EM算法的基本思想是:在含有隐变量的概率模型中,如果已知观测变量的取值,那么隐变量的取值就容易估计;反之,如果已知隐变量的取值,那么模型参数的估计也就容易进行。因此,EM算法就是通过迭代求解两个步骤来实现参数估计的过程:E步骤(Expectation)和M步
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画完小小医学生
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说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
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1、ORACLE的安装
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12c : cloud (云计算)
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- 数据库,SQL零基础入门
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sql数据库入门基本术语
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做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
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- pom.xml
一炮送你回车库
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1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
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<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
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-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
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SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
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Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
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来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
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javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
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在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
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* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
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基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
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1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
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- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
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- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
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several 儿子;若干
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surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
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- sphinx实践
dcj3sjt126com
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
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-1 8 0 -2
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9 2
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且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
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/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
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