第五清风
第五清风

【机器学习（三）】拉格朗日对偶性

本篇是关于机器学习的第三篇，这一系列的文章主要是参考李航老师的《统计学习方法》一书，以及兼考虑周志华老师的《机器学习》一书

本篇不是李航老师的《统计学习方法》中的一部分，主要是对第二篇感知机中所涉及到的拉格朗日对偶性进行补充。

方法的目的

  • 目的：为解决约束最优化问题，常使用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题

转化步骤

  • 通过引入拉格朗日乘子，得到拉格朗日方程。此时原始问题就转换为拉格朗日方程的极小极大问题
    • 当x满足约束条件时，拉格朗日函数的最大化会等于原始问题中的函数
    • 当x不满足约束条件时，拉格朗日函数的最大化会等于无穷大
  • 通过解决对偶问题，即拉格朗日函数的极大极小化问题，来获得极小极大化问题的最优解

充分必要条件——KKT条件

  • 原始问题和对偶问题同解的充分必要条件是满足KKT条件
    • 关于x的偏导为0
    • 不等式约束项为0
    • 不等式约束为小于等于约束
    • 不等式约束项的乘子大于等于0（因此当乘子大于0时，不等式约束为0i）
    • 等式约束项为0

（公式和图片待补充。。。。）

你可能感兴趣的:(Machine,Learning)

  • 大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2 Gravity! 大模型笔记大模型LLM强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy：学习和行为策略是相同的，数据是按照当前策略生成的，如SARSAOff-Policy：学习策
  • 无法删除或者修改注册表权限不够，如何修改注册表的权限 番知了 注册表Windows权限更改设置Windows权限
    目录1如何找到注册表项（详细步骤）方法步骤（图文步骤）此方法适用于你遇到的以下问题：2为什么这里不是文件位置？3执行修改时务必谨慎如何找到注册表项（详细步骤）方法步骤（图文步骤）打开注册表编辑器按键盘组合键Win+R输入命令：regedit点击确定，打开注册表编辑器。定位你需要修改的注册表项，如：注册表左侧面板树状结构中定位到路径：HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Micro
  • 机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
  • 面试必问之JVM原理 teayear 面试jvm职场和发展
    1：什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以
  • DeepFM算法原理及应用场景
    DeepFM（DeepFactorizationMachine）是一种结合了因子分解机（FactorizationMachines,FM）和深度神经网络（DNN）的混合模型，主要用于处理高维稀疏数据（如推荐系统中的点击率预测）。其核心思想是同时捕捉低阶（线性）和高阶（非线性）特征交互。1.算法原理模型结构如下：FM部分：负责捕捉低阶特征交互（如一阶和二阶特征组合）。一阶项：线性特征权重。二阶项：通
  • jvm原理和调优实战 故事很腻i javajvmjava
    一、JVM核心基础1.1JVM架构概述Java虚拟机（JavaVirtualMachine，JVM）是Java程序的运行核心，其核心架构包含四大模块：1.1.1类加载子系统功能：负责将class文件加载到JVM内存中，通过ClassLoader实现加载流程：加载：通过类的全限定名获取二进制字节流验证：确保字节流符合JVM规范准备：为类变量分配内存并设置初始值解析：将符号引用替换为直接引用初始化：执
  • 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，
  • CVPR 2024 图像、视频处理总汇（视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等） 点云SLAM 图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
    1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
  • 【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解
    文章目录1.相关算法详解：2.算法详细解释：2.1Bagging：2.2Boosting：2.3Stacking：2.4K-foldMulti-levelStacking：集成学习（EnsembleLearning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来，使得最终的模型性能更强，具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括：Bagging、Boos
  • 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
  • 【深度学习】强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析 烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）主流架构解析摘要：本文将带你深入了解强化学习（ReinforcementLearning,RL）的几种核心架构，包括基于价值（Value-Based）、基于策略（Policy-Based）和演员-评论家（Actor-Critic）方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法，帮助你构建一个清晰的RL知识体系。文章目录强化学习（Rei
  • 返利佣金最高软件的技术壁垒：基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘
    返利佣金最高软件的技术壁垒：基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！一、背景介绍在返利佣金软件中，动态佣金算法是提升用户活跃度和平台收益的关键技术。传统的佣金算法通常是静态的，无法根据用户的实时行为和市场动态进行调整。为了突破这一技术瓶颈，我们引入了强化学习（ReinforcementLearning,RL），通
  • 【分布式】自定义统一状态机流转设计 沉着的码农 分布式Java分布式javaspringboot
    自定义统一状态机流转设计StateMachine接口通用状态机BaseStateMachine举例实现状态事件OrderStateMachine(BaseStateMachine实现类)使用状态机用于描述一个系统在不同状态之间的转换和行为，是状态模式的一种具体应用。状态机是一种抽象的计算模型，它包含有限个状态和转换规则，用于描述系统在不同状态下如何响应输入以及在不同输入下如何进行状态转换。一个状态
  • 【LLM论文阅读】 一只齐刘海的猫 论文阅读
    LLM论文阅读论文重点论文链接RopeRoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbeddingRoPE论文阅读YarnUnderstandingYaRN:ExtendingContextWindowofLLMs论文YaRN笔记T5ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-Te
  • [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
  • 配置uwsgi为系统服务遇到State ‘stop-sigterm‘ timed out解决方法 fangeqin linux系统服务linuxuwsgisystemctl
    [root@localhostlearning_log]#systemctlstartuwsgi启动服务[root@localhostlearning_log]#systemctlstatusuwsgi●uwsgi.service-TheuWSGIserverLoaded:loaded(/usr/lib/systemd/system/uwsgi.service;disabled;vendorpre
  • 提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术 星辰和大海都需要门票 路径规划算法自动驾驶深度学习人工智能
    EnhancingAutonomousVehicleNavigationUsingDeepLearning-BasedSceneUnderstanding提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术摘要-为应对复杂环境下的自动驾驶导航，系统高度依赖场景理解的准确性。本研究提出一种基于深度学习的新方法，将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
  • MySQL 8.0 OCP 1Z0-908 题目解析(17) 一只fish MYSQLOCPmysql数据库
    题目65Choosetwo.Whichtwoarecharacteristicsofsnapshot-basedbackups?□A)Thefrozenfilesystemcanbeclonedtoanothervirtualmachineimmediatelyintoactiveservice.□B)ThereisnoneedforInnoDBtablestoperformitsownrecov
  • GraalVM 与 JVM：深度对比分析 twinsshehp jvm
    在现代Java开发中，GraalVM和传统的JVM（JavaVirtualMachine）是两个非常重要的运行时环境。本文将从概念讲解、应用场景区分、优缺点分析、多线程影响以及GraalVM缺少的JDK功能等多个维度进行深入对比，帮助开发者全面理解两者的技术差异和适用场景。一、概念讲解1.JVM（JavaVirtualMachine）JVM是Java运行的核心，负责执行字节码并管理程序的生命周期。
  • kedro-mlflow 项目教程 薄琼茵Angelic
    kedro-mlflow项目教程kedro-mlflowAkedro-pluginforintegrationofmlflowcapabilitiesinsidekedroprojects(especiallymachinelearningmodelversioningandpackaging)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/kedro-mlflow1
  • Pyarmor 项目使用教程
    Pyarmor项目使用教程pyarmorAtoolusedtoobfuscatepythonscripts,bindobfuscatedscriptstofixedmachineorexpireobfuscatedscripts.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyarmor1.项目目录结构及介绍Pyarmor项目的目录结构如下：pyarmor/├──
  • 强化学习RLHF详解 贝塔西塔 强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
    RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数（RewardFunction），但在复杂任务（如自然语言生成、机器人控制）中，设计精确的奖励函数极为困难。例如：模糊目标：生成“高质量文本”难以量化，无法用简单的指标（如BLEU、R
  • 机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest) 慕婉0307 机器学习集成学习机器学习随机森林
    一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类：Bagging(BootstrapAggregating)：并行训练多个基学习器，然后通过投票
  • 提示词工程推荐阅读论文 司南锤 LLMprompt人工智能自然语言处理
    论文目录提示工程少样本提示思维链提示自洽性生成知识提示自动提示工程多模态提示提示技巧对抗提示提示工程PromptEngineeringforText-BasedGenerativeModels论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.13586简介:本文概述了提示工程，并讨论了它在各种基于文本的生成模型中的应用。少样本提示Few-shotLearningwithRetriev
  • 入门pytorch-联邦学习 四代机您发多少 pytorch人工智能python
    本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码，同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了，就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN，他们希望使用这些数据来训练机器学习模型，但是又各
  • 长尾形分布论文速览【80-119】 木木阳 Long-tailed人工智能
    为便于理解和应用，以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作，帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法（UDTS），能有效改善尾部分类性能，适用于不平衡类别的半监督学习。P
  • 《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022 365JHWZGo 情感对话论文阅读gpt-3共情回复上下文学习提示学习大模型
    《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
  • 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等） weisian151 人工智能人工智能机器学习学习
    1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
  • Certificate-based web services message security之感性认识 weixin_33755554 ux5gui
    下面的.netconsoleapplication，添加System.ServiceModel.dll程序集引用即可，不需要配置文件。/*===SETCERT===makecert.exe-asha1-nCN=MyService.com-srLocalMachine-ssMy-skyexchange-skMyServicecertmgr.exe-add-c-nMyService.com-s-rlo
  • Python 机器学习实战：泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建) 程序员阿超的博客 Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
    引言：挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩，它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛，要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题：目标变量Survived只有两个值，0（遇难）或1（生还）。这个项目之所以经典，是因为它涵盖
  • java类加载顺序 3213213333332132 java
    package com.demo; /** * @Description 类加载顺序 * @author FuJianyong * 2015-2-6上午11:21:37 */ public class ClassLoaderSequence { String s1 = "成员属性"; static String s2 = "
  • Hibernate与mybitas的比较 BlueSkator sqlHibernate框架ibatisorm
    第一章     Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
  • php多维数组排序以及实际工作中的应用 dcj3sjt126com PHPusortuasort
    自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8&q
  • DOM改变字体大小 周华华 前端
    <!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/1999/xhtml&q
  • c3p0的配置 g21121 c3p0
    c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。 以在spring中配置dataSource为例： <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="prope
  • Java获取工程路径的几种方法 510888780 java
    第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
  • 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密ssh
    1.客户机     (1)执行ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"生成公钥，xxx为自定义大email地址     (2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上，xxx为服务器地址     (3)执行cat
  • Java新手入门的30个基本概念一 aijuans javajava 入门新手
    在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
  • Memcached for windows 简单介绍 antlove javaWebwindowscachememcached
    1. 安装memcached server a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip b. 解压缩，dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录，运行memcached.exe -d install c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
  • 数据库对象的视图和索引 百合不是茶 索引oeacle数据库视图
      视图     视图是从一个表或视图导出的表，也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表，数据库不对视图所对应的数据进行实际存储，只存储视图的定义，对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图       为什么oracle需要视图;    &
  • Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            Mockito是一个针对Java的mocking框架，它与EasyMock和jMock很相似，但是通过在执行后校验什么已经被调用，它消除了对期望 行为（expectations）的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为（expectations），而这导致了丑陋的初始化代码。  &nb
  • 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * SQL函数 */ --数字函数 --ABS(n):返回数字n的绝对值 declare v_abs number(6,2); begin v_abs:=abs(&no); dbms_output.put_line('绝对值：'||v_abs); end; --ACOS(n):返回数字n的反余弦值，输入值的范围是-1~1，输出值的单位为弧度
  • 【Log4j一】Log4j总体介绍 bit1129 log4j
    Log4j组件：Logger、Appender、Layout   Log4j核心包含三个组件：logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能： 日志的输出目标 日志的输出格式 日志的输出级别(是否抑制日志的输出)  logger继承特性 A logger is said to be an ancestor of anothe
  • Java IO笔记 白糖_ java
    public static void main(String[] args) throws IOException { //输入流 InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test"); InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in); Bu
  • Docker 监控 ronin47 docker监控
             目前项目内部署了docker，于是涉及到关于监控的事情，参考一些经典实例以及一些自己的想法，总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身 监控宿主机本身还是比较简单的，同其他服务器监控类似，对cpu、network、io、disk等做通用的检查，这里不再细说。 额外的，因为是docker的
  • java-顺时针打印图形 bylijinnan java
    一个画图程序 要求打印出： 1.int i=5; 2.1 2 3 4 5 3.16 17 18 19 6 4.15 24 25 20 7 5.14 23 22 21 8 6.13 12 11 10 9 7. 8.int i=6 9.1 2 3 4 5 6 10.20 21 22 23 24 7 11.19
  • 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法 Kai_Ge iReport汉化英文版
    对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下： 在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。   # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
  • [并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
          现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......       那么,这种概念让我们推论出一个结论     &nb
  • 用OpenGL实现无限循环的coverflow dai_lm androidcoverflow
    网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能 源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
  • JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine javaHibernate计算
    老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线-------------------------------------     数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J  &nbs
  • 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
    怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统 通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。 本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库 首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类 在配置文件(一般为 protecte
  • 未选之路 dcj3sjt126com 诗
    作者:罗伯特*费罗斯特   黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处.   但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹.   那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
  • Java处理15位身份证变18位 蕃薯耀 18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
      15位身份证变18位，18位身份证变15位 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】 hanqunfeng springmvc4
    从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。   Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml   <!-- 激活自动代理功能 参看：
  • Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScripthtmlandroid脚本
      在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序    要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
  • 8个最佳Web开发资源推荐 lampcy 编程Web程序员
    Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。 这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
  • 架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
    1.前言。   如题。 2.详述。   (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
  • html禁止清除input文本输入缓存 Rainbow702 html缓存input输入框change
    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";  <input type="text" autocomplete="off" n
  • POJO和JavaBean的区别和联系 tjmljw POJOjava beans
    POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
  • java中单例的五种写法 liuxiaoling java单例
    /** * 单例模式的五种写法： * 1、懒汉 * 2、恶汉 * 3、静态内部类 * 4、枚举 * 5、双重校验锁 */ /** * 五、 双重校验锁，在当前的内存模型中无效 */ class LockSingleton { private volatile static LockSingleton singleton; pri
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他