- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- 几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...
weixin_39848097
几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- 数模原理精解【8】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能统计分析概率论数学建模
文章目录协方差概述协方差的定义协方差的计算协方差的例子协方差矩阵协方差矩阵定义协方差矩阵的性质协方差矩阵的计算协方差矩阵的例子协方差矩阵的例题多元正态分布基础多元正态分布密度函数多元正态分布密度函数Julia实现详细解释定义计算例子例题参考文献协方差概述协方差是一种统计度量,用于描述两个变量之间的线性相关程度以及它们变化的趋势是否一致。具体来说,协方差计算的是两个变量同时偏离其均值的程度。如果两个
- 双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图
tpHRlIi
pdf
双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例,也可以对多个组合进行计算matlab代码,备注清楚,更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图在现代数据科学中,探究数据的分布状态是非常重要的。而在实际应用场景中,数据不一定总是符合单一的分布模型。双峰高斯分布是一种较为常见的数据分布模型,它适用于许多实际场景,比如人口年龄分布、
- 3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案
长脖鹿Johnny
数学算法3d游戏游戏引擎算法几何学
目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析(PCA)协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景,但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃(类银河恶魔城)的游戏,如果想要让碰撞检测更符合视觉直觉,需要采用3D碰撞体来模拟2D碰撞。本文将介绍一种实现方案。方法概述为了简化碰撞计算,原碰撞体(如武器的碰撞)只使用长方体(OBB)和
- Fréchet Inception Distance(FID)原理
代维7
生成式模型计算机视觉
原理概述:FID的核心思想是通过比较真实图像和生成图像在Inception模型特征空间中的分布差异,来评估生成模型的性能。它假设从真实数据和生成数据中提取的特征都近似服从高斯分布。具体步骤:特征提取:使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理,得到各自的特征向量。计算均值和协方差:对于真实图像的特征向量集合,计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵
- 计算机视觉之 GSoP 注意力模块
Midsummer-逐梦
计算机视觉(CV)深度学习机器学习人工智能
计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块,主要用于实现GSoP(GlobalSecond-orderPooling)注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵,捕捉全局二阶统计信息,从而增强模型的表达能力。原论文:《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
- python奇数平方和_平方和
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python奇数平方和
平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点,它们之间并不是相互排斥的,而是相互联系
- 【概率图与随机过程】01 一维高斯分布:极大似然与无偏性
石 溪
机器学习中的数学(全集)概率论图论自然语言处理机器学习人工智能
在这个专栏中,我们开篇首先介绍高斯分布,他的重要性体现在两点:第一:依据中心极限定理,当样本量足够大的时候,任意分布的均值都趋近于一个高斯分布,这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性;第二:高斯分布是后续许多模型的根本基础,例如线性高斯模型(卡尔曼滤波)、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中,结合一元高斯分布,来讨论一下极大似然估计,估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背
- 高斯分布推导
章靓
概率论
GaussianDistribution基础概念:似然性:用于在已知某些观测所得到的结果时,对有关事物之性质的参数进行估值。最大似然估计:给定一个概率分布DDD,一直其概率密度函数为fDf_DfD,以及一个分布参数θ\thetaθ,我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn,利用fDf_DfD计算出其似然函数:L(
- 一维/二维高斯分布的负对数似然推导
lainegates
人工智能概率论
参考wikipediaMultivariatenormaldistribution及Normaldistribution基础公式多元高斯分布公式f(X)=f(x1,x2,...,xk)=1(2π)k∣∑∣e−12(X−μ)T∑−1(X−μ)f(X)=f(x_1,x_2,...,x_k)=\frac{1}{\sqrt{{(2\pi)}^k|\sum|}}e^{-\frac{1}{2}(X-\mu)^
- PCL 点云ISS关键点提取算法
自动驾驶探索站
C++点云处理基础教程PCL特征提取关键点提取
目录一、概述二、代码示例三、运行结果结果预览接上篇Python点云ISS关键点提取算法一、概述点云ISS关键点(IntrinsicShapeSignatures):利用点云中每个点的局部邻域的协方差矩阵来分析局部几何结构。协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点,ISS算法能够识别出关键点。参考文献:《IntrinsicShapeSignatures:A
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马鹿91
pythonnumpy
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
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亚图跨际
交叉知识Python神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率;因此,它本质上是协方差的标准化测量,其
- 每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
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在主成分分析中,主成分的选择通常是按照()的大小排序来进行的。A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
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- Kalman滤波参数、调整原则
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VSLAM人工智能算法
1.Q、P、R关系P的迭代为P=QTPQ;R为观测的协方差;状态延时高,说明收敛速度慢。估计参数P越大,收敛的越快。测量误差R越小,收敛的越快。调整这两个参数即可,从状态更新上说,测量误差越小,估计参数误差越大,说明我们越相信测量值,自然收敛的快。缺点就是会让系统变化过快,如果测量值更加不准,则精度会下降,系统不够稳定。2.K与Q、R关系k~Q/(R+Q)P0/(Q+R),收敛的快慢程度。总结下自
- 基于图特征混合学习的功能网络组织动力学
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文章来源于微信公众号(茗创科技),欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读在系统水平上理解人脑活动的组织原则仍然是网络神经科学的主要挑战之一。在这里,作者介绍了一种基于图学习的完全数据驱动的方法,以从区域平均时间轴中提取有意义的重复网络模式。作者使用了图拉普拉斯混合模型(GLMM),这是一个生成模型,将功能数据视为在多个基础图形上表达的信号集合。通过利用脑区活动之间的协方差,可以在不利用结构信息的情况下进行
- python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现
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python可以构建sem模型
导读结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法,也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合,可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系,替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
- 《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
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
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本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- 中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析
此星光明
中科星图计算机视觉人工智能深度学习核函数高斯卷积云计算
简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器,可以实现图像的平滑处理。在图像处理中,高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。高斯核函数的定义可以表示为一个二维高斯分布函数,表达式如下:G(x,y)=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))其中,x和y表示图像中的像素位置,sigma表示高斯分布的标准差。高斯核函数
- Opencv中的RNG-随机绘图
忙什么果
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在OpenCV中,RNG是一个随机数生成器类,用于生成各种类型的随机数,包括均匀分布或高斯分布的整数和浮点数。RNG类的实例化时可以接受一个无符号整数作为种子值,这个种子值决定了随机数生成序列的起点,相同的种子值将产生相同的随机数序列。这在需要可重复的实验或测试时非常有用。RNGrng(100);这行代码创建了一个RNG对象rng,并以100作为种子值。有了这个对象,你就可以使用它来生成随机数了。
- Echarts绘制任意数据的正态分布图
tsunami_______
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一、什么是正态分布正态分布,又称高斯分布或钟形曲线,是统计学中最为重要和常用的分布之一。正态分布是一种连续型的概率分布,其概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,简称PDF)可以通过一个平均值(μ,mu)和标准差(σ,sigma)来完全描述。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准
- 机器学习第30天
熊猫学猿
简单的最大似然法根本无法求出所有的参数,这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法,首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化,计算出各个PM(即γji,第i个样本属于j类),再最大化似然函数(即LL(D)分别对α、u和∑求偏导),对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示:密度聚类则是基于密度的聚类,它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性,并基于可连接性(密度可达
- 【状态估计】深度传感器与深度估计算法(2/3)
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计算机视觉算法算法
信息融合设深度分布服从高斯分布,P(d)=N(μ,σ2)P(d)=N(\mu,\sigma^2)P(d)=N(μ,σ2)设新观测到的深度也服从高斯分布,P(dobs)=N(μobs,σobs2)P(d_{obs})=N(\mu_{obs},\sigma_{obs}^2)P(dobs)=N(μobs,σobs2)则融合后的深度估计,μfused=σobs2μ+σ2μobsσobs2+σ2\mu_{f
- python作品创意简单,python艺术创作
chatgpt002
数据分析
大家好,本文将围绕python作品创意简单展开说明,python创意作品是一个很多人都想弄明白的事情,想搞清楚python的作品集需要先了解以下几个事情。1、如何生成二维高斯与Python在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果。I=M∗F+(1−M)∗B这里I表示合成后的图像,F表示前景图,B表示背景图
- pearson correlation coefficient
dingtom
要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
- 概率论自复习思路
Miracle Fan
概率论
概率论复习思路(存在纰漏)文章目录概率论复习思路(存在纰漏)基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间,和事件、差事件两个事件的关系:相不相容、是不是对立、两者之间的关系(ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面,还可能存在非线性关系)事件发生的概率和发生关系:比如概率为0不一定代表
- 数据分析 — Numpy 数组处理
永远十八的小仙女~
数据分析数据分析numpy
目录一、简介1、概念2、优点3、特点4、作用5、引用二、创建数组1、创建一维数组3、创建二维数组三、属性和数组运算1、基本属性2、数据类型3、数组运算四、索引和切片1、基本索引2、多维数组索引3、基本切片4、多维数组切片5、布尔索引6、花式索引7、修改元素值五、统计函数1、均值2、中位数3、总和4、乘积5、最小值6、最大值7、标准差8、方差9、协方差10、百分位数11、直方图12、相关系数六、按条
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
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/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
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- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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