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文章原创,最近更新:2018-06-27学习链接:1.5TheLeamingProblem-MachineLeamingandotherFields1.MachineLearningandDataMining(机器学习与数据挖掘)讲完了机器学习完整的流程,下面将一下机器学习与其他相关领域的关系第一个讲的领域就是数据挖掘,数据挖掘与机器学习有什么不一样,如下:机器学习是用资料找出一个假说g,然后跟我
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毕业设计人工智能毕业设计毕设目标跟踪计算机视觉大数据算法
目录前言选题背景意义毕业设计选题深度学习与神经网络计算机视觉与图像处理机器学习与数据挖掘数据分析和大数据处理选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问
- DataFunSummit:2023年数据科学在线峰会-核心PPT资料下载
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一、峰会简介数据会说谎?如何正确的挖掘并使用数据?前沿的科学实验如何做?实验又是如何欺骗你的?数据中台如何发挥功效?用户增长有捷径吗?数据科学的最佳实践有哪些?本次峰会共包含了:机器学习与数据挖掘、AB实验、因果推断、数据中台与数字化转型、用户增长与运营、数据科学最佳实践等6大论坛。机器学习与数据挖掘方向的核心目标是通过机器学习的建模方式解决人与物的匹配问题,以及通过对人行为数据的建模或挖掘研究,
- 【机器学习】学习笔记01-概论
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机器学习机器学习学习数据挖掘
机器学习简介文章目录机器学习简介机器学习辨析深度学习与机器学习机器学习与数据挖掘机器学习与统计学习机器学习与传统编程机器学习概念适用条件挑战模型的稳定性模型的可解释性历史符号主义贝叶斯学派连接主义其他概念基本概念三要素模型策略算法归纳偏好证明机器学习的目标欠拟合和过拟合泛化误差(重点)缓解过拟合深入理解泛化误差基本概念方法总结机器学习一般流程机器学习分类按有无标签分类按输出空间分类按模型分类按算法
- 《机器学习与数据挖掘》学习笔记(一)
产品扫地僧
从刚注册时强迫自己写文章时的拖延,到现在有了想法不自觉的想记录下来,是好的转变。最近开始对数据挖掘很感兴趣,在网易公开课上开始学加州理工的《机器学习和数据挖掘》,还可以顺便练练英语听力。第一课《学习问题》只要从问题引入,介绍什么是机器学习,以及常见的学习分类。在人类的认知中一些显而易见的结论,对机器而言是一个却是无限靠近的过程,比如婴儿可以快速识别一张脸的情绪等。课中介绍了银行信贷审批的例子。阐述
- 机器学习与数据挖掘第三、四周
Joy T
机器学习数据挖掘人工智能机器学习
为什么第二周没有呢……因为刚换老师,自学要适应一段时间。本课程作者之后的学习目标是:实操代码,至少要将作者参加数学建模中用到的数据处理方法都做一遍。首先,作者复习一下李宏毅老师的两节课程。机器学习概述机器学习就是让机器帮我们找一个函数!而这个函式,其实就是类神经网络!这个函式的输入可以是向量、矩阵和序列。矩阵往往用于表示图像。语音往往可以被表示为序列。输出可以是数值regression、类别cla
- 数分面试题1-牛客
海星?海欣!
面试问题python数据分析
1、python中你常用的包包名+作用+哪里使用过numpy:主要用来做多维数组的运算,高效的数值计算与数组操作,之前在推荐系统的项目中使用过pandas:用于数据处理与分析,提供了灵活的数据结构与数据操作功能matplotlib:数据可视化,比如想看数据的分布情况-箱线图,还有热力图、直方图、面积图、雷达图、极坐标图、等高线图等sklearn:用于机器学习与数据挖掘项目,提供多种机器学习算法与工
- 【AI】机器学习——绪论
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文章目录1.1机器学习概念1.1.1定义统计机器学习与数据挖掘区别机器学习前提1.1.2术语1.1.3特点以数据为研究对象目标方法——基于数据构建模型SML三要素SML步骤1.2分类1.2.1参数化/非参数化方法1.2.2按算法分类1.2.3按模型分类概率模型非概率模型逻辑斯蒂回归1.2.4基本分类监督学习分类符号表示形式化特征无监督模型特征符号表示形式化强化学习半监督学习主动学习1.2.5按技巧
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飞天狐213
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课程简介:这是该课程的最后一课,作者首先总结了有关机器学习的理论、方法、模型、范式等。最后介绍了贝叶斯理论和Aggregation(聚合)方法在机器学习中的应用。课程提纲:1、机器学习的地图。2、贝叶斯理论。3、Aggregation(聚合)。1、机器学习的地图有关机器学习的方法、模型等非常多,简直令人目不暇接。比如下图列出来的。然而不建议一一学习这些方法、模型,否则容易迷失在这些方法里无法自拔。
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九章云极DataCanvas
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- 机器学习与数据挖掘的学习路线图
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https://my.oschina.net/siiiso/blog/810554正式学习之前,你所需要的预备知识(主要是数学)应该包括:微积分(偏导数、梯度等等)、概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)、最优化方法(比如梯度下降、牛顿-拉普什方法、变分法(欧拉-拉格朗日方程)、凸优化等等)——如果你对其中的某些名词感到陌生,那么就说明你尚不具备深入开展数据挖掘算法学习的
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Python数据之道
大家好,感谢大家一路以来的关注和支持,今天给大家强烈推荐我的好友云朵君的公众号『数据STUDIO』,强烈推荐大家关注~☠️宝藏级☠️原创公众号『数据STUDIO』内容超级硬核。公众号以Python为核心语言,垂直于数据科学领域,包括可戳Python|MySQL|数据分析|数据可视化|机器学习与数据挖掘|爬虫等,从入门到进阶!云朵君为大家整理和筛选了大量火爆全网的Python数据科学学习资料,全
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菜田的守望者
机器学习机器学习面试题
文章目录文章目录文章目录1,什么是机器学习2,机器学习与数据挖掘的区别3.什么是机器学习的过度拟合现象4.过度拟合产生的原因5.如何避免过度拟合6.什么是感应式的机器学习?7.什么是机器学习的五个流行的算法?9.在机器学习中,建立假设或者模型的三个阶段指的是什么?10.什么是监督学习的标准方法?11.什么是训练数据集和测试数据集?12.机器学习的方法?13.非机器学习有哪些类型?14.什么是非监督
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python语法基础知识案例
本文是对于现代Python开发:语法基础与工程实践的总结,更多Python相关资料参考Python学习与实践资料索引;本文参考了PythonCrashCourse-CheatSheets,pysheeet等。本文仅包含笔者在日常工作中经常使用的,并且认为较为关键的知识点与语法,如果想要进一步学习Python相关内容或者对于机器学习与数据挖掘方向感兴趣,可以参考程序猿的数据科学与机器学习实战手册。基
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假如我有五百万我首先要还清我的房贷然后买辆车然后在村里盖个舒服的房子给父母然后想不到了抽个时间去考个机器学习与数据挖掘研究生然后努力工作。。。。
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python竞赛之路
Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路PDF高清完整版作者:范淼/李超出版社:清华大学出版社副标题:从零开始通往Kaggle竞赛之路出版年:2016-10-1定价:49元装帧:平装ISBN:9787302442875内容简介······本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,
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喜欢安静的程序猿
python经典书籍
内容简介本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、GoogleTensorflow等。全书共分4章。第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python
- 机器学习与数据挖掘,机器学习算法简介
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什么是数据挖掘数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息,然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢?实际上,数据挖掘就是智能化的数据分析,它们的目标都是一样的。但是,又有很大的区别。传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系,数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样,传统的数据分析采用计算
- 机器学习算法之LightGBM
The king always the king
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LightGBM在很多方面会比XGBoost表现的更为优秀。它有以下优势:更快的训练效率低内存使用更高的准确率支持并行化学习可处理大规模数据支持直接使用category特征从下图实验数据可以看出,LightGBM比XGBoost快将近10倍,内存占用率大约为XGBoost的1/6,并且准确率也有提升。LightGBM的应用LightGBM在机器学习与数据挖掘领域有着极为广泛的应用。据统计Light
- 机器学习第一章(引言)
罗辑罗辑
机器学习
“假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善,则意味着关于T和P,该程序对E进行了学习”机器学习致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,从而在计算机上从数据中产生“模型”,依此来对新的未知的情况进行判断。机器学习与数据挖掘的关系:图1.机器学习与数据挖掘的关系机器学习中的基本术语:数据、任务、泛化能力机器学习中的假设空间、归
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职业生涯规划师
python手写数字识别教学
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有
- Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的应用
PhyliciaFelicia
深度学习遥感医学影像python线性回归深度学习
导师:郁磊副教授,主要从事MATLAB编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、人工智能近红外光谱分析、生物医学系统建模与仿真,具有丰富的实战应用经验,主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用第一章:Python入门基础1、Pyt
- 基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用
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机器学习/深度学习python近红外光谱分析
【专家】:郁磊副教授,主要从事MATLAB编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、人工智能近红外光谱分析、生物医学系统建模与仿真,具有丰富的实战应用经验,主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。【特色】:1、原理深入浅出的讲解,强调原理的重要性;2、技巧方法讲解,提供教程配套的完整教材数据及提供长期回放
- 《机器学习与数据挖掘》实验八
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机器学习与数据挖掘实验决策树python
实验题目:编程实现AdaBoost算法实验目的:掌握AdaBoost算法的求解过程实验环境(硬件和软件)Anaconda/Jupyternotebook/Pycharm实验内容:编码实现AdaBoost算法,以决策树为基学习器,训练一个AdaBoost集成模型,对测试样本进行判别。要求:一、已经给定部分代码,补充完整的代码,需要补充代码的地方已经用红色字体标注,包括:(1)#补充定义弱分类器的代码
- 【案例实践】Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用
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- 数据挖掘入门:Python开发环境搭建(eclipse-pydev模式)
Snoopy_Yuan
数据挖掘数据挖掘pythonsklearneclipsepydev
为便于使用Python进行机器学习与数据挖掘的学习,先安装sklearn等常用库。然后搭建出集成开发环境。由于之前常采用EclipseIDE来开发C/C++和Java,故先考虑搭建Eclipse-Pydev环境来学习使用Python。准备工作Ubuntu-14.04LTS(自带Python2和Python3)JDK1.7EclipseIDE配置过程1.配置系统Python环境Ubuntu-14默认
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
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springWebSSOIOC
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【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
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【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
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快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
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PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
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一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
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JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
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Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
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javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
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首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
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java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt