- 2.1概率统计的世界
极客探索者
量化交易概率论
欢迎来到概率统计的世界!在量化交易中,概率统计是至关重要的工具。通过理解概率,我们可以用数学的方法来描述市场行为,预测未来走势,并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始,逐步深入,揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如,丢一枚硬币,正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为:在量化交易中,我们常常需要计算各种事件的概率,例如股票价
- 深度学习应该如何入门?
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
ABEL in China
学习chatgpt人工智能
学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术的路径通常包括以下步骤:学习基础知识:学习编程:首先,你需要学习一种编程语言,例如Python,这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础:深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习:了解机器学习和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
- 均方根(rms),标准差(std),平均绝对误差(mae),方差(var/std*std)计算与数学意义
拾穗哥
matlab算法经验分享
在计算时总是遇到需要计算平均值,但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根(rms)均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。2、标准差(std)标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差(mae)平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏
- 发家致富的秘密(83)
c0e1a742c261
1)、父母做什么,我们便跟着做什么。能超越父母的子女并不多。父母读大学,孩子便能读大学。父母是大学教授,孩子再差也是大学老师。生活是概率统计,漏网之鱼不过是传奇,是奇迹。我们35岁做什么,我们的孩子到了35岁便做什么。锁定一个卖点循环。锁定了,便不要变。不要以为人生很长。从大学出来,我们不是22便是23。25岁成家了,所有的想法都没了。挣扎到35岁,便是人生的顶点。现在,我们在做什么?我们的卖点,
- 8、python多项式贝叶斯文本分类(完整)
UP Lee
数据挖掘实战多项式贝叶斯文章分类
1、贝叶斯定理(BayesTheorem)朴素贝叶斯分类(NaiveBayesClassifier)贝叶斯分类算法,是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯BernoulliNB伯努利贝叶斯MultionmialNB多项式贝叶斯(需要知道具体每个特征的数值大小)
- 这才是心理学
JeetChan
这才是心理学 如果让我荐书,一定是这本,《这才是心理学》。曾极力向身边的人推荐学习概率统计方面的知识,尽管人们都“嗤之以鼻”,而我认为世界是被概率统治的,最终被揭示的行为规律通常都是一种概率关系。这本书向我们阐述了心理学的批判性思维(原作名:HowtoThinkStraightaboutPsychology)和概率性思维。书中有大量反常识的观点,颠覆你的认知。同时,这也是一本难书,书中包含了大量
- LogLogCounting 基数估计算法
芒果菠萝蛋炒饭
介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法,克服了精确基数计数算法的诸多弊端(如内存需求过大或难以合并等),同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数?基数指的是一个集合(这里的集合可以包含重复元素,不是集合论中定义的集合)中不同元素的个数,例如集
- 基于第一性原理投资
曹博士
图片发自App张教授打造丹华资本,致力于用第一性原理来指导风险投资。所谓第一性原理,就是基于最基本的自然法则,而且通常是可以用数学来表达并且在物理上首先验证。比如熵法则,量子原理,概率统计框架,等。不过从实际效果来看,2013起步的丹华资本,业绩很差。基本上成了反面案例。这个类似由诺贝尔经济学获奖者组建的量化投资公司长期资本,本来希望用量化的方式做套利投资,结果一个俄罗斯的黑天鹅事件,就让其折戟沉
- 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
- DataWhale概率统计4——方差分析
摩卡Daddy
6.方差分析6.1概要方差分析(Analysisofvariance,ANOVA)主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否显著,用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发
- 《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》(四)
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接下来是自动驾驶的主体资格讨论,从技术及法律上。首先看技术的理解:从自动驾驶人工智能所赖以实现的技术来看,所谓具有深度自主学习能力的人工智能其本质上是依靠大数据、概率统计以及日益增长的运算能力实现对驾驶行为及其规律的重复性归纳,但并不能完全揭示其本质或内在规律,尤其是其缺乏人类的创造性思维,无法在既有信息和数据的基础上创造性地解决未知问题、无法创造新知识。所以,第一方面的题眼是“重复性归纳”,不具
- 人工智能之大数定理和中心极限定理
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人工智能WEL测试人工智能概率论大数定理中心极限定理
大数定律大数定律:是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性致的定律,由概率统计定义“频率收敛于概率”引申而来。换而言之,就是n个独立分布的随机变量其观察值的均值依概率收敛于这些随机变量所属分布的理论均值,也就是总体均值。例如:假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字,随着抽样次数的增加,样本均值越来越趋近于总体期望((1+2+3)/3=2)。依概率收敛:设{XnX_nXn}为一随机变量序列,X为一
- DAY 25 《你能准确的预测股价嘛》
Ciel天
你不能准确的预估5分钟内股票价格的涨幅,就像你不能够预估,抛硬币时会是哪一面朝上一样,因为这两件事情都和赌博买彩票一样,是“独立事件”。换句话说,预测的准确率永远无法超过50%,这在概率统计学上没有意义。当一件事情发生的概率在50%以上,哪怕是51%,我们就要努力,甚至要赌,因为哪怕是这一次输了,从长期看,你一定会赢。“绝大多数人没有从觉悟上理解统计概率基础知识有多么重要,于是,这一辈子就好像别人
- 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,
- 深度学习如何入门?
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深度学习自然语言处理人工智能
深度学习如何入门?深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法,它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么,如果你想学习深度学习,你需要掌握哪些知识和技能呢?本文将为你提供一个简明的指南,帮助你快速入门深度学习。一、基础知识深度学习涉及到许多数学概念,如线性代数、微积分和概率统计。如果你对这些概念不熟悉,可以通过在线课程、教科书和教程来学习
- 读过的书单
竭尽全力才能成功
读万卷书行万里路2017-今天读过的书单写出来给大家参考下工欲善其事,必先利其器我是一个php程序员鸟哥的linux私房菜基础篇服务器架构篇日本结城浩著程序员的数学1程序员的数学2概率统计程序员的数学3线性代数蒋心数据库系统概论清华大学出版社Mysql从入门到精通国家863软件孵化器headfirst设计模式大话设计模式人月神话HTTP权威指南人民邮电出版社redis入门指南李子烨人民邮电出版社锋
- 贝叶斯估计:Cramér-Rao下界和Fisher信息
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导航算法及滤波算法概率论人工智能机器学习
在概率统计和信息理论领域,Cramér-Rao下界(Cramér-RaoBound)和Fisher信息(FisherInformation)是两个重要而密切相关的概念。它们在估计理论和信息量度量中发挥着关键作用。本文将深入探讨这两个概念的定义、关系以及它们在统计推断中的应用。Cramér-Rao下界的表达:Cramér-Rao下界(Cramér-Raobound)是统计估计理论中的一个重要概念,它
- 多元高斯分布:条件分布推导
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导航算法及滤波机器学习人工智能算法
在概率统计学中,多元高斯分布是一种非常重要的分布,其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下,多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。1.多元高斯分布回顾首先,我们回顾一下多元高斯分布的基本形式:其中,Xa和Xb是随机向量的两个部分,μ是均值向量,Σ是协方差矩阵。均值向量:协方差矩阵:此外,使用协方差矩阵的逆矩阵也比较方便,即精度矩阵从而引入精度矩阵2.条件
- 机器学习周刊第五期:一个离谱的数据可视化Python库、可交互式动画学概率统计、机器学习最全文档、快速部署机器学习应用的开源项目、Redis 之父的最新文章
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date:2024/01/08这个网站用可视化的方式讲解概率和统计基础知识,很多内容还是可交互的,非常生动形象。大家好,欢迎收看第五期机器学习周刊本期介绍7个内容,涉及Python、概率统计、机器学习、大模型等,目录如下:一个离谱的Python库看见概率,看见统计2024机器学习最强文档Gradio顶级程序员如何使用LLMTinyLlama微软宣布利用大型语言模型改进文本嵌入1、一个离谱的Pyth
- 线性代数——(期末突击)概率统计习题(概率的性质、全概率公式)
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线性代数概率论学习笔记
目录概率的性质题一全概率公式题二题三概率的性质有限可加性:若有限个事件互不相容,则单调性:互补性:加法公式:可分性:题一在某城市中共发行三种报纸:甲、乙、丙。在这个城市的居民中,订甲报的有45%,订乙报的有35%,订丙报的有30%,同时订甲、乙两报的有10%,同时订甲、丙两报的有8%,同时订乙、丙两报的有5%,同时订三种报纸的有3%,求下述百分比:(1)只订甲报的;(2)只订甲、乙两报的;(3)只
- 理论U2 贝叶斯决策理论
轩不丢
机器学习机器学习
文章目录一、概率统计理论基础1、乘法公式2、全概率公式3、贝叶斯公式二、贝叶斯决策理论1、用处2、解决问题3、决策基础4、一些概念5、核心公式三、最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1)决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1)损失函数2)条件期望损失:3)期望风险:3、目标4、决策5、算法步骤6、例题分析五、两种贝叶斯的关系六、朴素贝叶斯决策1、问题2、概念3、例题分析
- 数据结构与算法之美学习笔记:46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
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数据结构与算法之美学习笔记算法数据结构
目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图:上一节我们讲到,如何用位图、布隆过滤器,来过滤重复的数据。今天,我们再讲一个跟过滤相关的问题,如何过滤垃圾短信?垃圾短信和骚扰电话,我想每个人都收到过吧?买房、贷款、投资理财、开发票,各种垃圾短信和骚扰电话,不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师,让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能,该用什么样的数据结构和算法实现呢?算法解析实际上
- 算法有哪⼏类?
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C语言算法c语言
一、问题按照执⾏功能的不同,可以将算法分为不同的类别,那么算法有哪⼏类?二、解答计算机上的算法按照实现功能可以分为两⼤类:即数值型算法和⾮数值算法。1、数值型算法(NumericalAlgorithms)这类算法主要用于处理数值数据和解决数学问题,它们通常涉及到大量的数学计算,包括但不限于矩阵运算、微积分、线性代数、概率统计、优化问题等。例如,求解方程组的高斯消元法、数值积分方法如辛普森法则、牛顿
- 笔记 | gamma分布
懒麻蛇
机器学习matlabpython人工智能统计学
gamma分布简介大写:Γ小写:γGamma函数在概率统计中频繁现身,众多的统计分布,包括常见的统计学三大分布(t分布,χ2分布,F分布)、Beta分布、Dirichlet分布的密度公式中都有Gamma函数的身影;当然发生最直接联系的概率分布是直接由Gamma函数变换得到的Gamma分布。α称为shapeparameter,主要决定了分布曲线的形状;β称为rateparameter,主要决定曲线有
- 11种概率分布,你了解几个?
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人工智能python编程语言机器学习深度学习
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自:视学算法了解常见的概率分布十分必要,它是概率统计的基石。这是昨天推送的从概率统计到深度学习,四大技术路线图谱,都在这里!文章中的第一大技术路线图谱如下所示,图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。1均匀分布1)离散随机变量的均匀分布:假设X有k个取值:x1,x2,...,xk则均匀分布的概率密度函数为:2)连续随机变
- 《财富自由之路》39-40章
Yixing_seven
1、为什么没有人能准确预测市场价格的短期走向?问题的质量决定答案的质量先定义什么是“准确”,究竟要做到什么程度才算是准确关于二元问题,一般的答案只有“不一定”,或者“不知道”关于“预测”还缺个限定,时间维度不明,是短期预测?还是长期预测?关键结论短期价格预测几乎无法做到对于长期价格的预测,却比较容易,因为“基本面”就放在那里HOW:避免短期思考,一个月记录一次价格,并形成习惯学好并应用概率统计知识
- 揭秘大模型「幻觉」:数据偏差、泛化与上下文理解的挑战与解决之道
数据与后端架构提升之路
大模型深度学习机器学习人工智能
什么是大模型「幻觉」所谓的「幻觉」指的是当大模型生成与现实不符或逻辑上不连贯的信息时。这通常发生在模型对某些数据理解不足或数据本身存在偏差的情况下。由于模型是基于概率统计和以往数据训练的,它们可能在面对未知或少见情况时产生不准确的推断。大模型不具有本地知识所以存在幻觉造成大模型「幻觉」的原因这种现象的产生有多个原因:数据偏差:如果训练数据中存在偏差,模型可能会学习并复制这些偏差。过度泛化:模型可能
- AI技术体系和领域浅总结
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数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》(机械工业出版社)集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》(中国人民大学出版社)张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础(估计方法特征工程)线性模型(线性回归)逻辑回归决策树模型(GBDT)支持向量机贝叶斯分类器神经网络(深度学习):MLPCNNR
- 计算机图形学方向的基本能力
每天要吃一桶饭
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(1)数学基础:线性代数、概率统计学。在深度学习原理以及图形学的基础的原理,很加分。基本的算法研发能力。(2)综合性的技能:CV、DeepLearning、Interaction(人与自然交互、视觉交互)(3)学习多方面技能,实际应用落地。软硬结合、算法与应用结合。(4)工程化实现!用实际场景来验证算法的可行性,从哪些方面进行优化。(5)兴趣、热情,解决问题!学习的深度。(6)追求系统更加可用、好
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。