- 《模式识别与机器学习》第一章
CS_Zero
机器学习人工智能
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业
lzl2040
我的笔记python机器学习数据集人工智能
国科大2023模式识别与机器学习实践作业作业内容从四类方法中选三类方法,从选定的每类方法中,各选一种具体的方法,从给定的数据集中选一个数据集(MNIST,CIFAR-10,电信用户流失数据集)对这三种方法进行测试比较。第一类方法::线性方法:线性SVM、LogisticRegression第二类方法:非线性方法:KernelSVM,决策树第三类方法:集成学习:Bagging,Boosting第四类
- 模式识别与机器学习—PCA分析
在下雨599
模式识别复习机器学习人工智能
主成分分析将高维空间线性投影到一个低维空间,希望在这个低维空间能够表征高维空间中的绝大部分信息,即信息损失最小。关键:找到投影方向补充知识:主成分分析(PCA)目标函数1:最小化重建误差主成分分析(PCA)目标函数2:最大投影后的方差
- 国科大模式识别与机器学习2015-2019、2021仅考题
智商欠费,不死也废
期末机器学习人工智能
2015(8)试描述线性判别函数的基本概念,并说明既然有线性判别函,为什么还需要非线性判别函数?假设有两种模式,每类包括6个4维不同的模式,且良好分布。如果他们是线性可分的。问权向量至少需要几个系数分量?假如要建立额尔茨的多项式判别函数,又至少需要几个系数分量?(设模式的良好分布不因模式变化而改变)(8分)简述偏差方差分解及其推导过程,并说明偏差、方差、噪声三部分的内在含义。(8分)试描述用EM算
- 模式识别与机器学习-半监督学习
Kilig*
机器学习机器学习学习人工智能
模式识别与机器学习-半监督学习半监督学习半监督学习的三个假设半监督学习算法自学习算法自学习的步骤:自学习的优缺点:优点:缺点:协同训练多视角学习生成模型半监督SVM谨以此博客作为复习期间的记录半监督学习半监督学习(Semi-SupervisedLearning)是机器学习的一种范式,它利用同时包含标记(有标签)和未标记(无标签)数据的数据集来进行模型训练。相比于监督学习和无监督学习,半监督学习尝试
- 模式识别与机器学习-概率图模型
Kilig*
机器学习机器学习人工智能
模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题,即表示(Representation)、推断(Inference)和学习(Learning)。这三个问题是概率图模型中关键的核心概念。表示(Representation):表示问题涉及选择合适的图结构
- 模式识别与机器学习-集成学习
Kilig*
机器学习机器学习集成学习人工智能
集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理:BoostingAdaBoost工作原理:AdaBoost的特点和优点:AdaBoost的缺点:GradientBoosting工作原理:GradientBoosting的特点和优点:GradientBoosting的变种:Bagging和Boosting算法比较Bagging(Boot
- 模式识别与机器学习-无监督学习-降维
Kilig*
机器学习机器学习学习人工智能
模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取(线性模型)MDSPCA目标1:最小重构误差目标2:最大投影方差SVD思考:为什么保留特征值大的?维度抽取(非线性模型)KPCA流形学习ISOMAP优点:缺点:LLET-SNE谨以此博客作为复习期间的记录为什么要降维消除冗余信息和噪声:原始数据集可能包含大量冗余特征或噪声,这些特征可能对模型训
- 模式识别与机器学习-SVM(带软间隔的支持向量机)
Kilig*
机器学习支持向量机机器学习算法
SVM(带软间隔的支持向量机)软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。软间隔思想的由来在上一篇博客中,回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中,很少有完全线性可分的情况,大部分线性可分的情况都是整体线性可分,个别样本点无法线性分割开。因此就要避免这极个别样本点对分割平面产生的影响。线性可分支持向量机软间隔的引入在分类过程中,允许极个别数据点“越界”,如何在目标函数中体现这一点呢
- 模式识别与机器学习-无监督学习-聚类
Kilig*
机器学习机器学习学习聚类
无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点:K-means的局限性:解决方案:高斯混合模型(GaussianMixtureModels,GMM)多维高斯分布的概率密度函数:高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)模型形式:EM算法迭代过程:K-means与高斯混合模型(GMM)的对比:K-means:高斯混合模型(GMM):高斯混合模型(GM
- 模式识别与机器学习-SVM(线性支持向量机)
Kilig*
机器学习支持向量机机器学习算法
线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中,都可以作为分割平面,误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢?其实可以看出,黑色的线具有更好的性质,因为如果将黑色的线作为分割平面,将会有更大的间隔距离。其中,分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t
- 模式识别与机器学习-SVM(核方法)
Kilig*
机器学习机器学习支持向量机人工智能
SVM(核方法)核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题,线性分类支持向量机是一种非常有效的方法.但是,有时分类问题是非线性的,这时可以使用非线性支持向量机,核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据。非线性问题往往不好求解,所以希望能用解线性分类问题的方法解决这个问题.所采取的方法是进行一个非线性变换,将非线性问题变换为线性问题,通过解变
- 模式识别与机器学习第一章
露(^_^)
模式识别与机器学习python
一、模式的概念广义:存在于时间和空间中可观察的物体。如果可以区别它们是否相同或是否相似,都可以称之为模式。狭义:模式所指的不是事物本身,而是从事物获得的信息,模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。模式的直观特性:可观察性、可区分性、相似性。二、模式识别的概念模式识别:直观,无所不在,“人以类聚,物以群分”。目的:利用计算机对物理对象进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与客观物体相符
- 模式识别与机器学习(十二):Stacking
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习机器学习人工智能
原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器,以决策树为元学习器。Stacking的做法是首先构建多个不同类型的一级学习器,并使用他们来得到一级预测结果,然后基于这些一级预测结果,构建一个二级学习器,来得到最终的预测结果。Stacking的动机可以描述为:如果某个一级学习器错误地学习了特征空间的某个区域,那么二级学习器通过结合其他一级学习器的学习行为,可以适当纠正这种错误。具体步骤如下图所
- 模式识别与机器学习(十二):随机森林
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习机器学习随机森林人工智能
原理随机森林(RandomForest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入,所以该算法被称为随机森林算法。在RF中,对基决策树的每个结点,先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集(假定有d个属性),然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。参数k控
- 模式识别与机器学习-特征选择和提取
Kilig*
机器学习机器学习人工智能
模式识别与机器学习-特征选择和提取特征选择一些距离测度公式独立特征的选择准则一般特征的散布矩阵准则离散K-L变换谨以此博客作为复习期间的记录。常见分类问题的流程,数据预处理和特征选择提取时机器学习环节中最重要的两个流程。这两个环节直接决定了最终性能的上下限,本部分记录一下特征提取和选择部分(特征工程)特征选择可以表示为:从一个包含n个度量值的集合{x1,x2,…,xn}\{x_1,x_2,\dot
- 模式识别与机器学习第三章
露(^_^)
模式识别与机器学习python
一、线性判别函数1.两类问题的判别函数若这些属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分,d(x)=w1x1+w2x2+w3=0d(x)称为两类模式的判别函数;d(x)=0称为决策面/判别界面方程。用判别函数进行模式分类依赖的两个因素:(1)判别函数的几何性质:线性的和非线性的函数。(2)判别函数的系数:判别函数的形式确定后,主要就是确定判别函数的系数问题。2.n维线性判别函数的一般
- 【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器
weixin_30421809
人工智能
出发点:当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi)是多变量的正态分布时,上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。由于正态密度函数易于分析,且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型,因此受到很大的重视。(贝叶斯分类规则是基于统计概念的。如果只有少数模式样本,一般较难获得最优的结果)正态分布模式的贝叶斯判别函数具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为:其中,每一类模式的分布密度都完全
- 模式识别与机器学习-判别式分类器
Kilig*
机器学习人工智能
模式识别与机器学习-判别式分类器生成式模型和判别式模型的区别线性判别函数多分类情况多分类情况1多分类情况2多分类情况3例题广义线性判别函数实例分段线性判别函数Fisher线性判别感知机算法例:感知机多类别分类谨以此博客作为学习期间的记录生成式模型和判别式模型的区别生成式模型关注如何生成整个数据的分布,而判别式模型则专注于学习如何根据给定输入预测输出标签或数值。在实践中多数判别式模型要优于生成式模型
- 模式识别与机器学习(十一):Bagging
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习机器学习
1.原理Bagging[Breiman,1996a]是井行式集成学习方法最著名的代表.从名字即可看出,它直接基于自助采样法(bootstrapsampling)。给定包含m个样本的数据集,我们先随机取出一个样本放入采样集中,再把该样本放回初始数据集,使得下次采样时该样本仍有可能被选中,这样,经过m次随机采样操作,我们得到含m个样本的采样集,初始训练集中有的样本在采样集里多次出现,有的则从未出现,初
- 模式识别与机器学习(十):梯度提升树
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习机器学习人工智能
1.原理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:fM(x)=∑m=1MT(x;θm)f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\theta_m)fM(x)=m=1∑MT(x;θm)其中,T(x;θm)T(x;\
- 模式识别与机器学习(九):Adaboost
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习机器学习人工智能
1.原理AdaBoost是AdaptiveBoosting(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器。同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的错误率或预先指定的最大迭代次数再确定最后的强分类器。1.算法步骤首先,是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据,则
- 模式识别与机器学习(八):决策树
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习机器学习决策树人工智能
1.原理决策树(DecisionTree),它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型,作为一种归纳学习算法,其重点是将看似无序、杂乱的已知数据,通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型,每一条从根结点(对最终分类结果贡献最大的属性)到叶子结点(最终分类结果)的路径都代表一条决策的规则。一般,一棵决策树包含一个根节点,若干个内部结点和若干个叶结点。叶结点对应于决策结果,其他
- 模式识别与机器学习(七):集成学习
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习机器学习集成学习人工智能
集成学习1.概念1.1类型1.2集成策略1.3优势2.代码实例2.1boosting2.2bagging2.3集成1.概念集成学习是一种机器学习方法,旨在通过组合多个个体学习器的预测结果来提高整体的预测性能。它通过将多个弱学习器(个体学习器)组合成一个强学习器,以获得更准确、更稳定的预测结果。在集成学习中,个体学习器可以是同质的(使用相同的学习算法,但在不同的训练集上训练)或异质的(使用不同的学习
- 图像形状及数量识别(matlab实现)
一寸光阴不可轻
matlab计算机视觉图像处理
米粒形状识别文章目录米粒形状识别概述一、图像处理1.图像去噪2.图像锐化3.边缘提取4.特征匹配二、matlab实现三、总程序代码结语概述基于视觉的沙粒形状识别系统模型需要借助计算机对特征的信息处理和分析,实现像人一样的智能识别,所以通常模式识别与机器学习存在着一定的联系。机器识别技术的实现主要分为以下几个步骤:(1)获取图像数据。(2)数据预处理。(3)图像特征提取。(4)设置分类器完成分类。基
- 模式识别与机器学习(六):数据降维
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习matlab算法机器学习
1.数据降维数据降维有很多种,这里我们列出几个较为简单的2.PCAPCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法,也是最基础的无监督降维算法,其目标是向数据变化最大的方向投影,或者说向重构误差最小化的方向投影。它由KarlPearson在1901年提出,属于线性降维方法。与PCA相关的原理通常被称为最大方差理论或最小误差理论。这两者目标一致,但过程侧重点则不同。求中心化后样本矩阵的协方差。求协
- 模式识别与机器学习(二):贝叶斯分类matlab实现
从零开始的奋豆
模式识别与机器学习分类人工智能数据挖掘
一.最小错误率step1:估计分类样本的各个属性的概率分布step2:估计先验概率step3:估计属于该类别的概率并取最大值这里以正态分布为例clc;clear;%风险表f=ones(4,4);%读数据X=xlsread('数据.xls');x=X(1:15,2:end);x_test=X(16:end,2:4);x1=x(find(x(:,4)==1),1:3);[n1,~]=size(x1);
- 推荐几本机器学习的书籍
古斯塔夫歼星炮
机器学习人工智能深度学习python开发语言
推荐几本机器学习的书籍:《机器学习》(TomM.Mitchell)、《统计学习方法》(李航)、《深度学习》(IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville)、《模式识别与机器学习》(ChristopherM.Bishop)。
- 模式识别与机器学习(一)——引言
谢欣燕
笔记机器学习模式识别
1.1基本概念模式识别:从数据中识别或发现规律,并加以有效使用。为了进行模式识别,往往要借助计算设备进行编程实现和决策执行,这种设备即机器。机器学习:从计算设备的角度出发,是指机器从不具备某方面能力到具备次能力的学习过程,即发现数据中的规律并加以使用的能力。1.1.1投票选举近邻法集成学习主动学习1.2典型的机器学习系统1.2.1医学图像诊断病理图像:高倍显微镜下看到的将人体组织做成病理切片后的图
- 模式识别与机器学习·第二章——统计判别
谷雨·清明
UCAS模式识别与机器学习模式识别机器学习贝叶斯
模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类(M=2)情况的贝叶斯最小风险判别多类(M类)情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类。可以通过对被识别对象的多次观察和测量,构成特征向量,并将其作为某一个判决规则的输入,按此规则来对样本进行分类。在获取模式的观测值时,有些事物具有确定的
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe