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神经网络深度学习
下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础:线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量(如输入特征向量)和矩阵(如权重矩阵)的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算,以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如,在一个简单的全连接神经网络中,输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析(PCA)降维和深
- 点击率估计中的FM与DeepFM算法:小学生也能懂的详细解释
从零开始学习人工智能
算法人工智能
1.点击率估计是什么?想象一下,你在看一个视频网站,上面有很多广告。广告商想知道,当他们展示一个广告时,你点击这个广告的概率是多少。这个概率就叫做点击率(CTR)。如果能准确预测点击率,广告商就能更好地选择展示哪些广告,这样也能让你看到更感兴趣的广告。2.什么是FM算法?(1)简单例子假设我们有一个广告系统,它会根据用户的年龄、性别和兴趣来判断用户是否会点击广告。比如:如果用户是10岁的小朋友,点
- MATLAB主成分分析实战指南
Ready-Player
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:主成分分析(PCA)是数据降维的一种技术,它通过转换原始数据到线性无关的主成分,降低数据复杂性,同时尽可能保留原始数据的方差信息。MATLAB提供强大的矩阵运算功能和内置函数,便于实现PCA。本文将详细介绍如何使用MATLAB进行PCA的每个步骤,包括数据预处理、计算协方差矩阵、提取特征向量和特征值、选择主成分、数据转换、结果可视化以及从主成分恢复原始数据。P
- 基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析(PCA)的摔倒检测
人工智能专属驿站
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基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)相结合的方式,通过提取时空特征来进行摔倒检测。通过对视频帧序列的时空特征进行融合,能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤:时空特征提取:通过卷积神经网络(CNN)提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理:使用循环神经网络(RNN)处理视频帧的时间序列,捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定:将时空特征输入到融合
- 【高中生讲机器学习】17. 讲人话的主成分分析,它来了!(上篇)
Geeker · LStar
人工智能机器学习算法机器学习人工智能主成分分析算法无监督学习
创建时间:2024-08-13首发时间:2024-09-05最后编辑时间:2024-09-05作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名准高一学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!诶嘿!这一篇想写很久啦,现在终于来了!(什么玩意都拖到开学了还没写完如果想比较好的理解这
- Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)?主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的无监督学习算法,用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向(主成分),沿着这些方向对数据进行投影,从而实现降维。1
- pytorch实现主成分分析 (PCA):用于数据降维和特征提取
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
使用PyTorch实现主成分分析(PCA)可以通过以下步骤进行:标准化数据:首先,需要对数据进行标准化处理,确保每个特征的均值为0,方差为1。计算协方差矩阵:计算数据的协方差矩阵,以捕捉特征之间的关系。特征值分解:对协方差矩阵进行特征值分解,获得主成分。选择主成分:根据特征值的大小选择前几个主成分,通常选择方差最大的主成分。转换数据:将数据投影到选定的主成分上,完成降维。例子代码:importto
- Python的Distutils模块
Wanderer001
文件与协议处理计算机视觉深度学习机器学习
参考Python的Distutils模块-云+社区-腾讯云目录一、Distutils简介1.1、概念和术语1.2、简单例子1.3、基本术语1.4、Distutils术语二、编写setup脚本2.1、列出整个包2.2、列出单独的模块2.3、扩展模块2.3.1、扩展名和包2.3.2、扩展的源码文件2.3.3、其他选项2.4、发布和包的关系2.5、安装脚本2.6、安装packagedata2.7、安装其
- 2020 更新 - 腾讯 Android 面试 (已拿到月薪22K offer)
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android面试职场和发展
3.解决效果对比,这几个方面去描述。举个简单例子——UI优化,可以从UI出现什么问题(卡顿不流畅),怎么查找问题(手机开发者权限>GPU过度绘制发现层级问题,TraceViewCPU使用情况分析),怎么解决问题(降低层级、自定义View绘图出现问题等),解决问题后性能再次对比。二、技能储备(一)架构师必备Java基础(二)设计思想解读开源框架(三)360°全方位性能优化(四)Android框架体系
- 人脸识别的经典深度学习方法
明初啥都能学会
深度学习人工智能
人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络(CNN)1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析(PCA)3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
- Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成
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AIAgentlangchainAIAgentLangGraph多智能体协作AI智能体AI大模型Agent框架
Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成1.异步和流因为任何大模型在推理的时候,都会有一定的时间延迟,这是由大模型的底层架构决定的,所以在很多应用,尤其是对话应用中,使用异步以及流式输出,是大幅提升用户体验的较好方法。在langGraph中可以很方便的实现异步和流,简单例子为例:异步调用方法:inputs={"messages"
- AI需要的基础数学知识
大囚长
机器学习大模型人工智能
AI(人工智能)涉及多个数学领域,以下是主要的基础数学知识:1.线性代数矩阵与向量:用于表示数据和模型参数。矩阵乘法:用于神经网络的前向传播。特征值与特征向量:用于降维和主成分分析(PCA)。奇异值分解(SVD):用于数据压缩和降维。2.微积分导数与偏导数:用于优化算法(如梯度下降)。链式法则:用于反向传播算法。积分:在概率和统计中有应用。3.概率与统计概率分布:如高斯分布、伯努利分布等。贝叶斯定
- C#使用rabbitmq (简单例子)
罗汉松驻扎的工作基地
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首先在visualstudio项目里面用nuget工具加入easyNetQDLL然后做一个help类usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingEasyNetQ;usingEasyNetQ.Topology;namespa
- Python学习——装饰器(一):两个简单例子
爬虫俗手小马达
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例一计时器#创建一个装饰器,用于计算函数执行时间importtimedeftime_this(func):defwrapper(*args,**kwargs):start_time=time.time()result=func(*args,**kwargs)end_time=time.time()execution_time=end_time-start_timeprint(f"Execution
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
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主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- 为什么要将将 数据类(dataclass)对象 转换为 字典(dictionary)
背太阳的牧羊人
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将数据类(dataclass)对象转换为字典(dictionary)是为了更方便地使用和操作数据。字典是一种灵活的结构,很多函数、库或者系统都更容易处理字典格式的数据,而数据类对象的结构在某些场景下可能不够直观或不被支持。以下用简单例子说明为什么这么做,并以更容易理解的语言解释。场景1:参数传递给其他函数或对象很多库或函数要求参数以键值对(key-value)形式提供,而不是对象形式。例子假设有一
- Java项目重构总结
Dson2020
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一、方案落地1、在现实生活中,能找到许多与软件行为相似的场景,比如项目重构与房子重建是比较类似,简单例子如下:比如,一道参差不齐的墙,怎么变成整齐的墙,一般来说有以下两种方案方案一:直接推到,新买砖,重新砌墙,通常会遇到难以找到适合砌墙边的砖头,砌墙工通常会破坏新砖来到达目的方案二:拆墙,把墙砖一个个分解,重新利用,再加上新买少量砖,完美解决难以对齐的问题,而不用去破坏新砖2、上述例子其实对应的是
- 多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和K均值聚类算法对鸢尾
- 自定义分区
我的K8409
Hadoophdfshadoop大数据
通过简单例子了解partition分区类的重写方法分区是在MR的过程中进行的,属于Shuffle阶段但是在Job端不要忘记进行调用:job.setPartitionerClass(xxx.class)按照年龄分区:classAgePartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(MyComparablekey,NullWrit
- Scanpy源码浅析之pp.normalize_total
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版本导入Scanpy,其版本为'1.9.1',如果你看到的源码和下文有差异,其可能是由于版本差异。importscanpyasscsc.__version__#'1.9.1'例子函数pp.normalize_total用于Normalizecountspercell,其源代码在scanpy/preprocessing/_normalization.py我们通过一个简单例子来了解该函数主要功能:将一
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 亦菲喊你来学机器学习(20) --PCA数据降维
方世恩
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文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,它可以在保留数据集中最重要的特征的同时,减少数据的维度。PCA
- r语言做绘制精美pcoa图_R语言高级绘图 — ggplot2
weixin_39560002
r语言做绘制精美pcoa图
2)PCA的作图PCA主成分分析,可以将高维数据进行降维处理。我们的OTU表格就是典型的高维数据,可以对其进行降维处理得到主成分PC1和PC2,然后将所有样品都分解到这两个成分方向,进行散点绘图,可以直观的看出样品间的差异。首先需要一系列的统计处理,然后用ggplot2进行绘图,过程如下:#加载需要的三个包(需要先下载,再加载)>library(ade4)>library(ggplot2)>lib
- Java中的数据降维技术:如何实现PCA和t-SNE
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Java中的数据降维技术:如何实现PCA和t-SNE大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在这篇文章中,我们将探讨如何在Java中实现数据降维技术,特别是主成分分析(PCA)和t-SNE。这两种技术在数据预处理和可视化中非常重要,它们帮助我们将高维数据转换为低维数据,保留数据的主要特征。主成分分析(PCA)主成分分析(PCA)是一种线性降维技术,用于将数据从
- 3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案
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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
- python实现rpc例子_【转】Python中实现远程调用(RPC、RMI)简单例子
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python实现rpc例子
远程调用使得调用远程服务器的对象、方法的方式就和调用本地对象、方法的方式差不多,因为我们通过网络编程把这些都隐藏起来了。远程调用是分布式系统的基础。远程调用一般分为两种,远程过程调用(RPC)和远程方法调用(RMI)。RPCRPC属于函数级别的远程调用,其多是通过HTTP传输数据,数据形式有XML、JSON、序列化数据等。在此,用python做一个xml-rpc的示例。先给服务器端server.p
- 迭代器和生成器
风之伤_3eed
for..of语句for..of会遍历可迭代的对象,调用对象上的Symbol.iterator方法。下面是在数组上使用for..of的简单例子:letsomeArray=[1,"string",false];for(letentryofsomeArray){console.log(entry);//1,"string",false}for..ofvs.for..in语句for..of和for..i
- 了解Prolog用于故障诊断
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人工智能prolog故障诊断
Prolog语言在故障诊断中具有显著优势,其基于规则的逻辑推理能力非常适合构建故障诊断专家系统。已有研究将Prolog语言应用于导弹测试设备、汽车发动机等复杂系统的故障诊断中,取得了良好的效果,证明了Prolog语言在故障诊断领域的广泛应用前景。一个电子元件的简单例子如下;目前还不能诊断,只是了解工作原理;你输入电阻,它给出的可能故障是开路,你输入一个电阻,它也不会告诉你电容可
- Java特性
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java开发语言
目录1.封装Java修饰符2.继承分类super关键字重载与重写的区别3.多态接口与抽象类的区别面向对象三大特性:封装,继承,多态1.封装封装(Encapsulation)是面向对象方法的重要原则,就是把对象的属性和操作(或服务)结合为一个独立的整体,并尽可能隐藏对象的内部实现细节。Java封装的主要作用是保护数据安全和提高代码的可维护性。一个简单例子:实体类的封装publicclassUse
- Python(C)图像压缩导图
亚图跨际
PythonC/C++交叉知识傅里叶压缩制作树结构象限量化模型有损压缩压缩解压缩算法矩阵分解
要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法Python图像压缩图像压缩可以是有损的,也可以是无损的。无损压缩是档案用途的首选,通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法,尤其是在低比特率下使用时,会产生压缩伪影。有损方法特别
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
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推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen