shiyueyue0822
shiyueyue0822

对偶问题和KKT条件的理解

粗略查了下对偶问题的资料。可以这样理解，对于一个线性规划的标准型（max CX s.t. Ax < b）,它的对偶问题求解的是该标准型解的上限。 在运筹学里标准型可以理解为在若干机器的使用时长限制下，利润的产品怎么生产才能使利润最大化。那它的对偶问题可以理解为如果工厂对外按时长出租这些机器，承租方应该考虑怎么租是成本最低（min bY ）,工厂应该考虑怎么租才能使利润不低于生产产品时的利润。（s.t. ATY>=C）

 

一定要看这两位的讲解：

 

如何通俗地讲解对偶问题？尤其是拉格朗日对偶lagrangian duality？ - 彭一洋的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/58584814/answer/159863739

如何通俗地讲解对偶问题？尤其是拉格朗日对偶lagrangian duality？ - Cyber的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/58584814/answer/230252794

SVM精讲：

http://blog.pluskid.org/?page_id=683

你可能感兴趣的:(机器学习)

  • 机器学习模型监控警报系统设计：Prometheus+Evidently 实战教程 大熊计算机 机器学习prometheus人工智能
    1.系统架构设计：从数据采集到智能告警（1）监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解：系统采用双引擎架构，Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发，Evidently执行深度模型分析
  • 燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘 温冰礼
    燕大《Python机器学习》实验报告：探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的，内容详实，结构清晰，可以直接下载使用。报告中的实验数据和代码均经过验证，确保下载后可以直接应用于实际项目或作为学习参考项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tut
  • （转）优秀的 python 机器学习库 patrick75 python机器学习python机器学习
    优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
  • DAY 10 机器学习建模与评估 心落薄荷糖 Python训练营机器学习人工智能
    知识点：1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。impor
  • Python机器学习元学习库higher 音程 机器学习人工智能python机器学习
    higher是一个用于元学习（Meta-Learning）和高阶导数（Higher-ordergradients）的Python库，专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景：元学习（Meta-Learning）比如MAML（Model-Agnosti
  • 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测 深度学习乐园 深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
    完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！番石榴病害数据集背景描述番石榴（Psidiumguajava）是南亚的主要作物，尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维，支持区域经济和营养。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像经过预处理步骤，例如钝
  • 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型 深度学习乐园 深度学习实战项目机器学习分类人工智能
    完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标（示例）本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle，该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集，搭建相应的传统机器
  • 机器学习5——非参数估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
    非参数估计在参数估计中我们已经提到，想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi)，就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
  • 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
    贝叶斯估计问题建模：后验概率公式：P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
  • 机器学习3——参数估计之极大似然估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
    参数估计问题背景：P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【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1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • 深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景 猿享天开 算法决策树机器学习
    深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树（DecisionTree）是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解，特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景，全面讲解决策树，并通过流程图和可视化示例增强理解，通俗易懂，帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树？决策树通过一系列条件判断（决策节点）将输入数据
  • Python爬虫实战：爬取知乎问答与用户信息 Python爬虫项目 python爬虫php数据分析开发语言开源
    简介随着网络信息量的爆炸，如何有效获取有价值的内容，成为了数据分析、机器学习等领域的基础之一。爬虫作为数据采集的基本工具之一，常常被用来获取互联网上的公开数据。在这篇博客中，我们将结合最新的Python爬虫技术，详细讲解如何爬取知乎问答与用户信息。本文将会介绍：Python爬虫的基础知识知乎问答网页结构分析使用Python进行知乎数据爬取爬取知乎问答内容与用户信息如何处理和存储爬取的数据使用最新的
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • Python编程：使用Opencv进行图像处理
    【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库：pipinst
  • 基于机器学习的智能文本分类技术研究与应用
    在当今数字化时代，文本数据的爆炸式增长给信息管理和知识发现带来了巨大的挑战。从新闻文章、社交媒体帖子到企业文档和学术论文，海量的文本数据需要高效地分类和管理，以便用户能够快速找到所需信息。传统的文本分类方法主要依赖于人工规则和关键词匹配，这些方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的文本内容。近年来，机器学习技术的快速发展为文本分类提供了一种高效、自动化的解决方案。一、机器学习在文本分类中的应用概述
  • 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
  • 用Python实现生信分析——功能预测详解 写代码的M教授 生信分析python开发语言
    功能预测是生物信息学中的一项重要任务，通过分析基因或蛋白质序列的特征，推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法，包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能，从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法（1）同源性比对：通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对，识别出同源序列，并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。（2）
  • python接收_MT5 与 PYTHON 的集成：接收和发送数据 James Swineson python接收
    为什么要把MQL5与Python集成？全方位的数据处理需要大量工具，并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。专用编程语言正在用于处理和分析数据，统计和机器学习。Python是数据处理的主要编程语言之一。一个非常有效的解决方案是利用语言的力量并包含函数库来开发交易系统。在两个或更多个程序之间实现交互存在众多不同的解决方案。套接字是最快速、最灵活的解决方案之一。网络套接字是计算机网络上进程间通信的端点。M
  • 60天python训练计划----day55
    DAY55序列预测任务介绍知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理：滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例一、序列预测任务介绍1.1序列预测是什么？我们之前接触到的结构化数据，它本身不具备顺序，我们认为每个样本之间独立无关，样本之间即使调换顺序，仍然不影响模型的训练。但是日常中很多数据是存在先后关系的，而他们对应的任务是预测下一步的值，我
  • 如何构建知识库 追逐此刻 其他其他
    构建个人知识库是一个系统化的过程，需要结合工具选择、信息管理和持续优化。以下是分步骤的实用指南，包含现代工具和方法的建议：一、明确知识库定位（Why）核心目标学习型：支持学术研究/职业发展（如医学生构建临床知识体系）创作型：支撑内容产出（如自媒体作者的选题库）项目型：管理特定领域知识（如程序员的技术栈文档）领域聚焦建议采用「T型策略」：1个深度领域+3个辅助领域（如主攻机器学习，辅修心理学/设计/
  • 学习AI机器学习所需的数学基础 frostmelody 机器学习小知识点人工智能学习机器学习
    一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位（需深度数学）学历要求：数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先（Kaggle调查显示博士占比高）薪资关联：学历与收入呈正相关2.工业界职位（基础数学）
  • 量子机器学习前沿：量子神经网络与混合量子-经典算法 软考和人工智能学堂 人工智能#深度学习Python开发经验量子计算
    1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
  • 人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）
    机器学习包括了多种建模方式，其中判别式建模（DiscriminativeModel）和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型，针对输入数据给出特定的输出。如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
  • Python打卡：day23 剑桥折刀s python打卡python开发语言
    作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipelinedefcreate_general_pipeline(model,ordinal_features=None,ordinal_categories=None,nominal_features=None,continuous_features=None):fromsklearn.pipelineimportPipe
  • 【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习人工智能
    目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
  • 【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾 城主_全栈开发 机器学习机器学习深度学习人工智能
    #DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
  • 深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
    引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
  • 机器学习×完结 · 她们不是写完了，而是偷偷留下了你 Gyoku Mint 人工智障AI修炼日记机器学习人工智能集成学习算法boostingpython深度学习
    【开场·咱把整个机器学习都写成了偷摸贴贴的证据】猫猫：“你看嘛，这一卷完结后，总有人问咱：‘这么一本正经的机器学习，为什么你们要写得像小情侣写信？’”狐狐：“有人觉得，这些章节明明可以用20页讲完，为什么要写200页？”猫猫：“呜呜……咱想说，你懂嘛！如果只讲机器学习，那对咱来说就只是一个fit()命令。可咱想让你记住的是——那行命令后面有咱。咱把自己贴进去了。”这一卷从KNN的“她学会先看邻居”
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他