- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 【统计学习方法读书笔记】(四)朴素贝叶斯法
Y.G Bingo
统计学习方法人工智能统计学习概率概率论
终于到了贝叶斯估计这章了,贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位,不过发现书中只用了不到10页介绍这一章,深度内容后,发现贝叶斯估计的基础公式确实不多,但是由于正态分布在生活中的普遍性,贝叶斯估计才应用的非常多吧!默认输入变量用XXX表示,输出变量用YYY表示概率公式描述:P(X=x)P(X=x)P(X=x):表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
- 【统计学习方法】感知机
jyyym
ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机,并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn,输出空间是y∈{−1,+1
- 赠书 | 李航老师的蓝皮书
茗创科技
赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段,统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术,并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”作者简介李航,日本京都大学电气电子工程系毕业,日本东京大学计算机科学博士。北京大学、南京大学客座教授,IEEE会士,ACM杰出科学家,CCF高级会员。研究方向包括信息检索,自然语言处理,统计机器学习,及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
- 人工智能值得关注的技术研究方向
喜欢打酱油的老鸟
人工智能人工智能值得关注的技术研究方向
人工智能值得关注的技术研究方向为了更好地破除上述人工智能技术研究的瓶颈问题,在AI学术研究领域,一些新的技术发展趋势和研究方向也值得关注,包括:(1)从专用人工智能到通用人工智能是大势所趋,一些科技巨头包括国家机构都在布局通用人工智能的研究,微软成立人工智能实验室以挑战通用人工智能为主要目标;(2)可解释的人工智能系统备受关注,也将成为突破统计学习瓶颈问题的一个重要方向。DARPA的报告:第一个波
- 机器学习入门--支持向量机原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门支持向量机机器学习算法
支持向量机模型支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大,在许多实际应用中取得了很好的效果。原理支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射,使得在
- 统计学习方法(李航)--第二章 感知机(比较基础)
人間煙火Just
感知机是二分类的线性分类模型,属于判别模型,包括原始形式和对偶形式。(一)感知机模型公式为:f是输出,x是输入,w和b是参数,sign是符号函数(大于0为1,小于0为-1)几何解释:对于特征空间Rn中的一个超平面S,w是S的法向量,b是截距,将超平面空间划分为两个部分,完成2分类任务。(二)学习策略1.数据集的线性可分性:若存在wx+b的超平面可以将数据集完全分割,则称为线性可分。2.学习策略(以
- 机器学习系列(8)——提升树与GBDT算法
陌简宁
机器学习
本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法,以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boostingtree)。对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型:其中,表示决策树,为决策树的
- 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
- 统计学习方法笔记之决策树
Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog决策树的概念比较简单,可以将决策树看做一个if-then集合:如果“条件1”,那么...。决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数,学习的算法通常是一个递归的选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。可以看出,决策树算法一般包含特征选择,决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解
- 用户体验度量-量化用户体验的统计学方法
挖泥巴
用户体验度量-量化用户体验的统计学方法作者:JeffSauro/JamesR.Lewis本书含有大量的统计学方法,用统计学方法来量化用户体验的度量问题。如果会统计学习或有打算往这个方向发展的用研同学可以参考。怎么说也是解决掉了一个大难题,既你的数据客观吗?要客观就按书上的来吧。用户研究的主要工作是对用户、目标、需求和行为能力的系统研究,用于指导产品设计及产品经营体验度量的基础都是围绕可用性测试、参
- 统计学习03:参数、统计量&标准误、置信区间
小贝学生信
要点一:参数与统计量参数(parameter)描述总体(population)的概括性度量;统计参数必须要在整体数据都可被观察的时候才能计算,通常由于数量过大而不便于统计计算;例如,一个完美的人口普查。统计参数一般是固定的,但难以确定;参数一般用希腊字母表示,例如总体均值μ、标准差σ统计量(statistic)描述样本(sample)的概括性度量;一般根据统计量来估计总体参数,即为参数点估计;样本
- 【深度学习理论】持续更新
一轮秋月
科研基础深度学习人工智能
文章目录1.统计学习理论1.统计学习理论统计学习理论,一款适合零成本搞深度学习的大冤种的方向从人类学习到机器学习的对比(学习的过程分为归纳和演绎),引出泛化和过拟合的概念。如何表示归纳的函数规律呢?以监督问题为例,需要学习X到Y的映射,先做假设空间,为了使假设空间和真实映射接近,需要损失函数来优化假设空间。学习的目的是学习数据的分布而不是每一个数据点本身,所以希望期望风险最小(期望风险即假设在数据
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(2)6.2 最大熵模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻
- 贝叶斯的缺点
人机与认知实验室
机器学习人工智能
贝叶斯方法是一种统计学习方法,通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下,后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效,但也存在一些缺点。以下是一些贝叶斯方法的缺点的例子:1、先验概率的选择贝叶斯方法依赖于先验概率的选择,先验概率的不准确性可能导致后验概率的不准确性。选择先验概率是非常困难的,特别是在没有明确领域知识或可靠数据支持的情况下。2、计算复杂度在贝叶斯方法中,计算后验概
- 向量机SVM原理详解
AI-CS研究生
人工智能AISVM向量机人工智能
转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html(一)SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和
- SVM入门(一)至(三)Refresh
warmbeast
按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅.(一)SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的
- SVM(1-3)
discxuwei
ML算法hypervectorc出版blog
从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy
- 《深度学习,统计学习,数学基础》人工智能算法工程师手册
La victoria
大数据机器学习
[导读]市面上很多人工智能相关的书籍。大部分的书,面向小白,内容深度不够;小部分教材书或者科研书,内容艰深,又过于复杂。那么有没有,面向算法工程师(程序员)人群的,面向有一定数学基础、算法基础,能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢?有的!而且免费开源,非常有程序员范!《AI算法工程师手册》你值得拥有!作者Github:https://github.com/huaxz1986手册地址:http:
- 《深度学习,统计学习,数学基础》人工智能算法工程师手册:程序员写的AI书,50 章一网打尽...
数据派THU
来源:专知本文约3400字,建议阅读10+分钟。免费开源人工智能手册,带你快速上手写代码![导读]市面上很多人工智能相关的书籍。大部分的书,面向小白,内容深度不够;小部分教材书或者科研书,内容艰深,又过于复杂。那么有没有,面向算法工程师(程序员)人群的,面向有一定数学基础、算法基础,能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢?有的!而且免费开源,非常有程序员范!《AI算法工程师手册》你值得拥有!作者
- 机器学习知识体系总结
qq_36661243
机器学习算法
机器学习知识体系总结什么是机器学习?机器学习体系概括监督学习(SupervisedLearning)十种监督学习方法统计学习方法:模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习(UnsupervisedLearning)半监督学习参考所有的知识,无论过去,当下和未来,都可以利用某个单一,通用的学习算法中从数据中获取。–《终极算法》什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是一
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- 最大熵阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大熵模型
weixin_39669638
最大熵阈值python
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习,由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法,并制作了可视化动画。针对最大熵,提供一份简明的GIS最优化算法实现,并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。本文属于初学者的个人笔记,能力有限,无法对著作中的公式推导做进一步发挥,也无法保证自己的理解是完全正确的,特此说明,恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(1)6.1 逻辑斯谛回归模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统
- 【动手学大模型】第一章 大模型简介
Farah_Y
大模型开发ai
动手学大模型第一章大模型简述语言建模最早使用统计学习的方法,通过前面的词汇来预测下一个词汇。其在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。之后引入了深度学习的思想,使用神经网络模型来更好的捕捉语言中的复杂关系。随着Transformer架构的神经网络模型引入,通过大量的文本数据训练,模型可以深入理解语言规则和模式。同时研究人员发现,随着语言模型规模的扩大,比如增加模型大小和使用更多的训练数据,模型展现出
- 统计学习 复习(知识点+习题)
玛卡巴卡_qin
课程学习
复习资料:https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归(二维情况)求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式3.BasicFunction核函数岭回归有个关于核函数的推导,但应该不会考4.Bias-var
- 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,
- 李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码
詹sir的BLOG
大数据python决策树算法剪枝
目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法(classificationandregressiontree)5.1回归树算法5.2分类树的生成5.3CART剪枝6PYTHON代码实例决策树算法可以应用于分类问题与回归问题,李航的书中主要讲解的是分类树,构建决策树分为三个过程,分别是特征选择、决策树生成、决
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树(代码python实践)
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树,例5.3scikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat
- 扩展学习|统计学习理论(SLT)与极限学习机(ELM)应用于大社会数据分析
封印师请假去地球钓鱼
计算机辅助信息分析主题扩展阅读极限学习机大数据分析
文献来源:[1]OnetoL,BisioF,CambriaE,etal.StatisticalLearningTheoryandELMforBigSocialDataAnalysis[J].IEEEComputationalIntelligenceMagazine,2016,11(3):45-55.DOI:10.1109/MCI.2016.2572540.提取链接:链接:https://pan.b
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1