umbrellalalalala
umbrellalalalala

EM算法为什么可视为F函数的极大-极大算法？

（本人知乎同名账号亦发了此文）

读前须知

本文面向读者为：正在看李航的《统计学习方法》，看到9.4.1 的F函数的极大-极大算法时不能理解

正文

本文先说求偏导过程，再说F函数，最后谈谈为什么是“极大-极大算法”（两个极大各自是什么）。

求偏导

一、先说求偏导。这块内容其实有很大跳步，卡这半天，刚终于懂了，附上我的手写内容（我猜有人在疑惑为什么求导结果中不含 Σ \Sigma Σ?）：

F函数

二、再说这个函数F，看见上图的引理9.2没？当F取极大时，碰巧就是上图式（9.36），而对这个式子，求 θ \theta θ 使其极大，不就是EM算法要干的事情了么。

两个“极大”

三、多说一句，为什么是“极大-极大算法”，为什么是两个“极大”，第一个极大，固定 θ \theta θ ，求 P ∼ P^\sim P∼ 得到上图式（9.36）；第二个极大，就是对（9.36）固定 P ∼ P^\sim P∼，求 θ \theta θ 得到极大，而这第二个极大，正是在本章开篇的三硬币问题中所讲述的、EM算法要解决的问题（见第二版p176式（9.4））。看到这里，再补两张图，希望能帮到读者：
EM算法为什么可视为F函数的极大-极大算法？_第1张图片

EM算法为什么可视为F函数的极大-极大算法？_第2张图片

你可能感兴趣的:(机器学习)

  • R语言的软件开发工具 纪霁然 包罗万象golang开发语言后端
    R语言的软件开发工具引言R语言因其强大的数据分析能力和丰富的统计包，自发布以来便广受欢迎。随着数据科学和分析的迅猛发展，R语言也逐渐成为数据分析、机器学习和统计建模领域的重要工具。为了更好地利用R语言进行软件开发，许多软件开发工具和环境应运而生。本文将深入探讨R语言的主要开发工具，帮助开发者更高效地进行数据处理和分析。1.R和RStudio基础R语言本身是一个用于统计计算和图形绘制的编程语言，而R
  • 结合创新idea：机器学习+运筹优化=CCF高端局 Ai多利 机器学习人工智能
    2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。运筹优化，也称为运筹学或运营管理，是应用数学的一个分支，它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域，它们相互补充，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
  • Jupyter安装指南及Python配置 CodeWG pythonjupyteridePython
    Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境，广泛用于数据分析、机器学习和科学计算等领域。本文将详细介绍如何安装Jupyter并配置Python环境。步骤1：安装Python首先，我们需要安装Python。请按照以下步骤进行操作：打开Python官方网站（https://www.python.org）并下载适用于您操作系统的最新版本的Python。运行下载的安装程序，并按照向导的指示进行安装。在安
  • Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
    让AI成为我们的得力助手：《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn（简称sklearn）是Python最流行的机器学习库之一，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建，广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计：所有模型使用一致的接口（fit()、predict()、score()）丰富的算法：覆
  • 供应链风险管理：AI预测潜在风险 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发，可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
  • 供应链风险管理：AI如何预测供应链风险 AI大模型应用之禅 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响，例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟，甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断，缺乏数据驱动和预测能力。随着
  • 2024大模型秋招LLM相关面试题整理 AGI大模型资料分享官 人工智能深度学习机器学习自然语言处理语言模型easyui
    0一些基础术语大模型：一般指1亿以上参数的模型，但是这个标准一直在升级，目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是针对语言的大模型。175B、60B、540B等：这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思，175B是1750亿参数，这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习：（ReinforcementLearning）一种机器学习的方法，
  • 【python实用小脚本-127】基于 Python 的 Google 图片爬取工具：实现高效图片数据收集 Kyln.Wu Pythonpython开发语言
    引言在数据科学、机器学习和多媒体应用中，图片数据的收集是一个常见且重要的任务。Google图片是一个丰富的图片资源库，能够为各种项目提供大量的图片数据。本文将介绍一个基于Python的Google图片爬取工具，它能够自动化地从Google图片搜索结果中下载图片。该工具主要利用了Python的selenium、BeautifulSoup、urllib和argparse库，结合了网页自动化和数据解析技
  • 【Python爬虫进阶】从网页抓取到数据清洗与存储——完整实战教程 Python爬虫项目 python爬虫开发语言javascript自然语言处理selenium
    1.为什么网页抓取后需要数据清洗？在实际项目中，抓取的原始数据往往是杂乱的、不完整的、格式各异的。如果不清洗，直接用来建模、分析，会导致：脏数据干扰（如乱码、重复数据）异常值影响结果（如薪资异常高）格式不统一（比如地点有中文名和英文名混杂）所以，抓取数据后，必须进行系统清洗与标准化，才能用于后续的：数据分析可视化展示机器学习建模2.项目概览：从抓取到存储的完整流程本项目流程如下：确定抓取目标（某招
  • 验证码破解的可能与不可能：用Python处理图片验证码的原理与限制 程序员威哥 python开发语言
    前言验证码（CAPTCHA）是当前互联网防护机制中的重要组成部分，用于区分真人与自动程序。近年来，随着自动化技术发展，验证码破解成为自动化测试、爬虫及安全研究领域的热点。然而，从技术层面来看，验证码破解既有可行之处，也存在根本限制。本文将结合Python图像处理与机器学习技术，深度剖析图片验证码破解的原理、实践与瓶颈。一、验证码的分类及破解难点1.验证码类型字符型验证码纯数字、字母或混合，最常见。
  • flask部署机器学习_如何开发端到端机器学习项目并使用Flask将其部署到Heroku cumichun6193 大数据python机器学习人工智能深度学习
    flask部署机器学习There'sonequestionIalwaysgetaskedregardingDataScience:关于数据科学，我经常被问到一个问题：WhatisthebestwaytomasterDataScience?Whatwillgetmehired?掌握数据科学的最佳方法是什么？什么会雇用我？Myanswerremainsconstant:Thereisnoalterna
  • 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路 慌ZHANG 人工智能人工智能
    个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
  • 【机器学习|学习笔记】类别特征（Categorical Features）处理方法，附代码。 努力毕业的小土博^_^ 机器学习学习笔记机器学习学习笔记神经网络人工智能深度学习
    【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】类别特征（CategoricalFeatures）处理方法，附代码。前言✅为什么要处理类别特征？原因1：大多数模型不能处理字符串原因2：避免“错误的顺序假设”原因3：方便模型泛化与特征交互✅
  • Python中使用Graphviz绘制决策树图解 黃昱儒
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Graphviz是一款用于数据可视化和算法流程展示的图形绘制软件，特别适用于Python中绘制决策树和其他图形类型。本安装包包含Graphviz安装程序和配置指南，以及如何在Python中利用pydot库等第三方库进行图形绘制的详细步骤。通过配置环境变量和利用DOT语言，用户可以将决策树模型转换为可视化图形，加深对机器学习模型的理解和调试。1.Graphviz
  • 深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
    一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
  • 大数据开发高频面试题：Spark与MapReduce解析
    被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月，到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗？offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗？语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经，已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习（语音方向）一面【vivo
  • Python与Dlib库实现人脸技术实战 西域情歌
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目详细说明了如何使用Python结合Dlib库实现人脸检测、识别、数量检测和距离检测。利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能，包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等，项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。此外，还介绍了如何统计图像中的人脸数量以及如何计算人脸之间的距离。通过实际代码资源，开发者能够掌握实时人脸技术的应用，
  • 【Python】已解决：Traceback (most recent call last): File “C:/python/kfc.py”, line 8, in KfcError: KFC Cra 屿小夏 pythonc语言开发语言
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • Orange3机器学习建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练 维度软件库 测试工具开源软件电脑
    各位数据挖掘爱好者们！今天给你们介绍一款超厉害的开源软件——Orange3。它就像一个神奇的工具箱，你只要通过拖放组件就能完成机器学习建模和可视化分析，软件下载地址安装包它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程，就像一个贴心的管家，把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白！它还内置了箱线图、决策树这些可视化工具，能直观地把数据分布和模型结构展示出来，就像给你开了个透视眼，让数据一目了然！这软
  • KNN（K-近邻算法)(上)--day05 扫把星133 机器学习python人工智能近邻算法算法
    KNN（K-NearestNeighbors，K近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释：非参数化方法是指在统计学和机器学习中，不对数据分布做出严格假设（这些假设通常包括
  • 蚁群算法原理与应用详解
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：蚁群算法是一种基于蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法，它能够有效解决包括旅行商问题、网络路由和多目标优化在内的复杂问题。该算法模拟蚂蚁释放信息素来找到最短路径的过程，通过模拟蚂蚁的行为，算法逐步优化选择路径。蚁群算法具有并行性和全局优化能力，但也面临早熟收敛和参数调整的挑战。它已成功应用于物流优化、通信网络、任务调度、机器学习、图像处理和生物医学等众多领域。1.蚁
  • Python 解析 AI 在金融风控中的应用案例 浮世清欢ai python人工智能开发语言
    ```htmlPython解析AI在金融风控中的应用案例Python解析AI在金融风控中的应用案例在当今快速发展的金融科技领域，人工智能（AI）的应用正在改变传统的金融风险管理方式。通过使用Python编程语言和各种机器学习库，金融机构能够更准确地识别潜在风险，提高决策效率。本文将探讨几个具体的AI在金融风控中的应用案例，并展示如何利用Python实现这些功能。案例一：信用评分模型信用评分是金融风
  • 机器学习算法_支持向量机
    一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机，即寻找到一个超平面使样本分成两类，且间隔最大硬间隔：如果样本线性可分，在所有样本分类都正确的情况下，寻找最大间隔；如果出现异常值或样本线性不可分，此时硬间隔无法实现软间隔：允许部分样本，在最大间隔之内，甚至在错误的一边，寻找最大间隔；目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数：通过惩罚系数来控制这个平衡，C值越小，
  • 深度探索：机器学习中的 条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用
    目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）作为一种深度学习框架，在无监督学习领域展现出强大的能力，特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而，原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
  • GEE数据集：全球地下水生态系统 (GDEs)数据集（30m分辨率） 此星光明 GEE数据集专栏数据库人工智能gee地下水水数据集全球
    目录地下水的全球生态系统(GDEs)简介代码代码链接APP链接结果引用许可网址推荐0代码在线构建地图应用机器学习地下水的全球生态系统(GDEs)简介地下水是最广泛的液态淡水来源，但它在支持多样化生态系统方面的关键作用却往往不被人们所认识。在许多地区，依赖地下水的生态系统（GDEs）的位置和范围在很大程度上仍不为人所知，导致保护措施不足。该数据集提供了一张高分辨率（约30米）的GDEs地图，揭示了全
  • 农业物联网平台中的灌溉系统研究 sj52abcd 农业物联网和人工智能物联网数据分析python大数据毕业设计
    研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台，整合土壤墒情监测与精准灌溉系统，通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言，结合MySQL数据库进行数据存储与管理，利用ECharts.js实现数据可视化展示，并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括：1)构建实时土壤墒情监测网络，通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
  • [读论文] Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview SP FA #EDA+AI机器学习人工智能
    Abstract在现代芯片设计流程中，放置和布线是两个不可或缺且具有挑战性的NP-hard问题。与使用启发式算法或专家精心设计的算法的传统求解器相比，机器学习凭借其数据驱动的性质显示出了广阔的前景，它可以减少对知识和先验的依赖，并且通过其先进的计算范式具有更大的可扩展性(例如GPU加速的深度网络)。本调查首先介绍了基本的布局（Placement）和布线（Routing），并简要介绍了经典的无学习解
  • 机器学习路径规划中的 net 和 netlist 分别是什么？ 勤奋的大熊猫 MachineLearning机器学习人工智能自动寻路
    机器学习路径规划中的net是什么？引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时，通常，我们会遇到一个名为net的词语，这里我们将对这个单词的意思进行解释。正文net含义net:中文翻译为网络，在机器学习中其中文应该翻译为连线任务。通常在连线任务中我们需要将给定的两个端点连接起来。比如给定的端点为：self.netlist=[('mmi:out1','mm
  • 编程新手小白入门最佳攻略 闲暇部落 编程java新手入门开发语言
    编程小白想要成为大神，并为大学新生的学习制定一份最佳入门攻略，可以遵循以下步骤：一、选择编程语言Python：被誉为最适合初学者的编程语言，语法简洁清晰，学习曲线平缓，广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发、自动化脚本编写等领域。JavaScript：前端开发的核心语言，实现网页的动态效果，还能通过Node.js实现服务器端的编程，用于开发桌面应用和移动应用。Java：企业级开发中使用最广泛的语
  • 【机器学习|学习笔记】特征选择（Feature Selection）和特征提取（Feature Extraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。 努力毕业的小土博^_^ 机器学习学习笔记机器学习学习笔记人工智能神经网络
    【机器学习|学习笔记】特征选择（FeatureSelection）和特征提取（FeatureExtraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。【机器学习|学习笔记】特征选择（FeatureSelection）和特征提取（FeatureExtraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。文章目录【机器学习|学习笔记】特征选择（FeatureSelection）和
  • springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出 杨白白 enumfreemarker
    spring mvc freemarker 中遍历枚举 1枚举类型有一个本地方法叫values（），这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。 enum public enum BooleanEnum { TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
  • 实习简要总结 byalias 工作
    来白虹不知不觉中已经一个多月了，因为项目还在需求分析及项目架构阶段，自己在这段 时间都是在学习相关技术知识，现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结： （1）工作技能方面 大体分为两个阶段，Java Web 基础阶段和Java EE阶段 1）Java Web阶段 在这个阶段，自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL，这些知识的核心点都过 了一遍，也
  • Quartz——DateIntervalTrigger触发器 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述 simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间，这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1：00AM 执行任务，如果使用 SimpleTrigger，间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题，即当有 misfired 的任务并且恢复执行时，该执行时间
  • Unix快捷键 18289753290 unixUnix；快捷键;
    复制，删除，粘贴： dd:删除光标所在的行                             &nbs
  • 获取Android设备屏幕的相关参数 酷的飞上天空 android
    包含屏幕的分辨率  以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp   TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); text.append("getResources().ge
  • 要做物联网？先保护好你的数据 蓝儿唯美 数据
    根据Beecham Research的说法，那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。 在Beecham的物联网安全威胁图谱上，展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。 Beecham Research的技术主管Jon Howes说：“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件，是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署，也就
  • Java取模（求余）运算 随便小屋 java
            整数之间的取模求余运算很好求，但几乎没有遇到过对负数进行取模求余，直接看下面代码： /** * * @author Logic * */ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO A
  • SQL注入介绍 aijuans sql注入
    二、SQL注入范例 这里我们根据用户登录页面 <form action="" > 用户名：<input type="text" name="username"><br/> 密 码：<input type="password" name="passwor
  • 优雅代码风格 aoyouzi 代码
    总结了几点关于优雅代码风格的描述： 代码简单：不隐藏设计者的意图，抽象干净利落，控制语句直截了当。 接口清晰：类型接口表现力直白，字面表达含义，API 相互呼应以增强可测试性。 依赖项少：依赖关系越少越好，依赖少证明内聚程度高，低耦合利于自动测试，便于重构。 没有重复：重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现，及时重构消除重复。 战术分层：代码分层清晰，隔离明确，
  • 布尔数组 百合不是茶 java布尔数组
      androi中提到了布尔数组;   布尔数组默认的是false,  并且只会打印false或者是true   布尔数组的例子;  根据字符数组创建布尔数组 char[] c = {'p','u','b','l','i','c'}; //根据字符数组的长度创建布尔数组的个数 boolean[] b = new bool
  • web.xml之welcome-file-list、error-page bijian1013 javaweb.xmlservleterror-page
    welcome-file-list 1.定义： <welcome-file-list> <welcome-file>login.jsp</welcome> </welcome-file-list>  2.作用：用来指定WEB应用首页名称。   error-page1.定义： <error-page&g
  • richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件 sunjing clearRichfaces 4fileupload
     页面代码               <h:form id="fileForm">            <rich:
  • 技术文章备忘 bit1129 技术文章
    Zookeeper http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
  • org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案 白糖_ Hibernate
    文章摘自：http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181   在编写HQL时，可能会出现这种代码： select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id  如果这是HQL，那么这段代码就是错误的，因为HQL不支持
  • sqlserver按照字段内容进行排序 bozch 按照内容排序
    在做项目的时候，遇到了这样的一个需求：           从数据库中取出的数据集，首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示，例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面；          select * fro
  • 编程珠玑-第一章-位图排序 bylijinnan java编程珠玑
    import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.Writer; import java.util.Random; public class BitMapSearch {
  • Java关于==和equals chenbowen00 java
    关于==和equals概念其实很简单，一个是比较内存地址是否相同，一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难，但是有时存在一些理解误区，如下情况： 1、 String a = "aaa"; a=="aaa"; ==> true 2、 new String("aaa")==new String("aaa
  • [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕 comsci it
          我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...       如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
  • oracle 数据块结构 daizj oracle块数据块块结构行目录
    oracle 数据块是数据库存储的最小单位，一般为操作系统块的N倍。其结构为： 块头－－〉空行－－〉数据，其实际为纵行结构。 块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块（Standard Block）。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块（Nonstandard Block）。同一数据库中，Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
  • github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 dengkane github
    github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 技能类 markdown语法中文说明 回到顶部 全文检索 elasticsearch bigdesk elasticsearch管理插件 回到顶部 nosql mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用 C
  • 初二上学期难记单词二 dcj3sjt126com englishword
    dangerous 危险的 panda 熊猫 lion 狮子 elephant 象 monkey 猴子 tiger 老虎 deer 鹿 snake 蛇 rabbit 兔子 duck 鸭 horse 马 forest 森林 fall 跌倒；落下 climb 爬；攀登 finish 完成；结束 cinema 电影院；电影 seafood 海鲜；海产食品 bank 银行
  • 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用 dcj3sjt126com mysql
    一、基本概念 1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。 2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。 3、如
  • java循环标签 Foreach shuizhaosi888 标签java循环foreach
    1. 简单的for循环 public static void main(String[] args) { for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) { System.err.println("i=" + i + " y="
  • Spring Security（05）——异常信息本地化 234390216 exceptionSpring Security异常信息本地化
    异常信息本地化          Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化，这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息（如配置错误）则是不能够进行本地化的，它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
  • DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response javamingtingzhao 架构DUBBO
     废话不多说，警告日志如下，不知道有哪位遇到过，此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告)，后续运行没问题，找了好久真心不知道哪里错了。    WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
  • JS中Date对象中几个用法 leeqq JavaScriptDate最后一天
    近来工作中遇到这样的两个需求 1. 给个Date对象，找出该时间所在月的第一天和最后一天 2. 给个Date对象，找出该时间所在周的第一天和最后一天   需求1中的找月第一天很简单，我记得api中有setDate方法可以使用 使用setDate方法前，先看看getDate var date = new Date(); console.log(date); // Sat J
  • MFC中使用ado技术操作数据库 你不认识的休道人 sqlmfc
    1.在stdafx.h中导入ado动态链接库 #import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
  • Android Studio加速 rensanning android studio
    Android Studio慢、吃内存！启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。 （1）设置Android Studio a) 禁用插件 File -> Settings...  Plugins 去掉一些没有用的插件。 比如：Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
  • 各数据库的批量Update操作 tomcat_oracle javaoraclesqlmysqlsqlite
    MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同，因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的 sql语句，懂得SQL语句，那么MyBatis部分的操作就简单了。 　　注意：下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行，要不全部成功，要不全部回滚。 MSSQL的SQL语句 　WITH R AS（ 　　SELECT 'John' as name, 18 as
  • html禁止清除input文本输入缓存 xp9802 input
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他