- 深度学习 常见优化器
Humingway
深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- 支持向量机 SVM 简要介绍
_夜空的繁星_
机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- 支持向量机SVM原理详解
handsomeboysk
支持向量机机器学习人工智能
SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件:6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想3.常见的核函数1.线性核(Line
- Python-玩转数据-凸优化
人猿宇宙
python数据挖掘人工智能
一、说明最优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个权重,直到准确率不再是上升,迭代停止,那到底什么是最优化问题呢?比如你要从上海去北京,你可以选择搭飞机,或者火车,动车,但只给你500块钱,要求你以最快的时间到达,其中到达的时间就是优化的目标,500块钱是限制条件,选择动车,火车,或者什么火车都
- 凸优化学习
qiaoxinyu10623
凸优化1024程序员节
认为学习凸优化理论比较合适的路径是:学习/复习线性代数和(少量)高等数学的知识。实际上,凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识,比如方向导数,雅克比矩阵,海森矩阵,KKT条件等。这里强烈推荐MIT公开课《线性代数》,GilbertStrang教授主讲,完全不是照本宣科,而是注重几何解释,非常具有启发性,学完之后,你会对线性代数有全新的认识。学习视频:-UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集
- 凸优化学习之旅
还有你Y
最优化学习
目录标题专业名词MM算法CCP算法:代码说明SCA算法:连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD(BlockCoordinateDescent)代码示例与ADMM的区别总结2024年5月6日15:15:26专业名词DC问题:DifferenceofConvex。Difference理解为差,convex是凸,DC问题就
- 运筹系列35:凸优化接口cvxpy
IE06
运筹学
1.凸优化问题1.1QP问题目标函数二阶,约束一阶,称为Quadraticprogramming1.2.QCQP目标二阶,约束二阶,QuadraticalConstraintQuadraticProgramming。1.3.SOCPsecondorderconeprogram,本质上还是一个QP问题(约束条件进行平方)。1.4DCP一个问题能够由目标函数和一系列约束构造。如果问题遵从DCP规则,这
- 基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
- Easy
优化python数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包,为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度,polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
- 机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优
stone_fall
图像处理与机器学习
数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ,使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ},其中x是n维向量,χ\chiχ是x的可行域,f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非
- Task10-向前分布算法和梯度提升决策树
沫2021
1.前向分步算法前项分布算法可以解决分类问题,也可以解决回归问题。(1)Adaboost的加法模型:在Adaboost的基础上,将多个基分类器合并为一个复杂分类器,是通过计算每个基分类器的加权和。通常情况下这是一个复杂的优化问题,很难通过简单的凸优化的相关知识进行解决。而前向分步算法可以用来求解这种方式的问题,它的基本思路是:因为学习的是加法模型,如果从前向后,每一步只优化一个基函数及其系数,逐步
- 优化|复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法
运筹OR帷幄
算法机器学习人工智能
1.简介对于无约束的非凸优化问题,算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2);在目标函数光滑时,这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题,这个下界依旧适用;到这里,我们自然会提出疑问:它是否也能通过某个一阶算法来取到?对此,本文[1]^{[1]}[1]作出了回答.文中介绍了一种简单的一阶算法——光滑化近似点增广拉格朗日方法(Smo
- 03 凸优化理论-凸函数
Jay Morein
优化理论与随机控制算法
03凸函数目录3.1凸函数的定义、性质(凸函数的判定)、示例3.2保凸运算3.4拟凸函数3.5对数凸函数3.3共轭函数3.6关于广义不等式的凸性3.1凸函数的定义、性质和例子(一)凸函数的定义&扩展值延伸3.1.1定义Def1凸函数的定义、几何含义定理1:仿射函数等价于既凸又凹函数。定理2(凸性由函数在直线上的性质刻画)*:凸函数的充要条件是与其定义域相交的任何直线上都是凸的。(可以将函数限制在直
- 凸优化问题:基础定义
TensorME
数学理论凸优化
“一旦将一个实际问题表述为凸优化问题,大体上意味着相应问题已经得到彻底解决,这是非凸的优化问题所不具有的性质。”——《译者序》“事实上,优化问题的分水岭不是线性与非线性,而是凸性与非凸性”——Rockafellar1什么是凸优化什么是凸优化?抛开凸优化中的种种理论和算法不谈,纯粹的看优化模型,凸优化就是:1、在最小化(最大化)的要求下,2、目标函数是一个凸函数(凹函数),3、同时约束条件所形成的可
- 深度学习|拉格朗日对偶及KKT条件推导
科研工作站
深度学习KKT对偶仿射
目录1主要内容2问题提出3对偶推导4KKT条件1主要内容在电力系统优化过程中,风光等分布式能源出力和负荷的不确定性(即源荷不确定性)形成了电力系统方向的研究热点,每个研究人员都试图通过自己的方法将研究推进的更深入一些,在理论研究的深层次上,离不开鲁棒优化,包括两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化算法等,鲁棒优化的基础知识是拉格朗日对偶和KKT条件,给大家推荐个课程——凌青老师的《凸优化》,该课程系统性讲解
- CVX工具包(for matlab)
夕夕夕夕嘻嘻嘻嘻
编程工具matlabcvx优化
CVX工具包(formatlab)CVX是斯坦福的教授StephenP.Bold等人开发的一个基于Matlab的凸优化工具包,能够解决诸如线性规划,二次规划,整数规划(需要license)等等优化问题,且使用非常的人性化。比如,求解最小二乘法等问题。Installation支持32/64位的Linux,MACOSX,Windows系统。可戳官方下载链接:http://cvxr.com/cvx/do
- Matlab中CVX工具箱使用
Upsame
MatlabCVXMatlab
Matlab中CVX工具箱使用CVX是一个凸优化解决工具,需要在Matlab上使用。CVX让Matlab变成一个模型语言,可以使用Matlab的标准语法完成优化问题的求解。安装下载官方安装包,解压缩到任意路径,建议和Matlab放到一起。打开Matlab,切换路径到CVX的存放路径,Matlab中运行cvx_setup命令即完成安装。cdC:\personal\cvxcvx_setupCVX支持的
- 【笔记】认识凸优化
假装有头像
笔记
凸优化凸优化是一类特殊的数学优化问题,其基本思路是凸优化的基本思路是通过利用凸性质,将优化问题转化为在凸集上定义的凸函数的最优化问题,从而能够借助凸优化的理论和算法来高效求解。凸优化问题相对于一般的优化问题更易于求解以下是凸优化的基本思路和特点:凸集:凸优化中的关键概念之一是凸集。凸集是一个具有凸性质的集合,即对于集合中的任意两点,连接它们的线段仍然在集合内部。凸优化通常涉及到在凸集上定义的优化问
- 自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(二)
无意2121
自动驾驶轨迹规划算法游戏引擎算法自动驾驶
欢迎大家关注我的B站:偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)目录1.基于凸优化2.具身足迹3.ESDF自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(一)-CSDN博客大家可以先阅读之前的博客1.基于凸优化以此为代表的算法则是OBCA无论是自车还是障碍物都可以表示为凸多边形,因此可以表示为多个超平面围成的空间同时,自车与障碍物的避撞表达式就可以写
- 深度学习数学知识点
搬砖成就梦想
深度学习人工智能
一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1)线性空间及线性变换2)矩阵的基本概念3)状态转移矩阵4)特征向量5)矩阵的相关乘法6)矩阵的QR分解7)对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8)矩阵的SVD分解9)矩阵的求导10)矩阵映射/投影11)矩阵的秩12)矩阵的特征值和特征空间二、概率论书籍&视频MITIntroduct
- 凸优化—常见分式规划解决方法及代码实现
兜兜转转m
通信仿真和学习算法
分式规划是凸优化中常见的问题,例如最大化能效等。这篇博客介绍了single-ratio分式规划的二种常见方法。1、Quadratictransform2、Dinkelbach'sTransform优化问题一个简单的优化问题如何使用上述二种方法来计算呢?Quadratictransform代码复现%%方法2:QuadraticTransform求解max(x/(x^2+1))s.tx>=0iter_
- 凸优化: 障碍函数法
QQ_AHAO
凸优化算法机器学习
上一节讲到了等式消除的牛顿法,这一节我们讲一般约束问题的障碍函数法。首先我们利用对数阀函数来近似替代示性函数,用来消去不等式约束。最终使得问题变为等式约束的牛顿法,然后消除法消去等式约束,再利用牛顿法进行迭代求解。例题:求解过程:以上都是笔者个人学习方法,如有不妥之处,欢迎大家批判指正,后续有时间,笔者会分享更多的凸优化学习方法给大家。
- 凸优化: 惩罚函数之内罚函数法(等式消除的newton法,一般约束问题的障碍函数法)
QQ_AHAO
凸优化其他经验分享机器学习
目录0.说明:1.等式约束的newton法:2.障碍函数法0.说明:相信不少小伙伴在学习内罚函数时会遇到不少障碍,接下来我将从结合个人学习过程,通过例题给小伙伴们讲解一下自己的见解,因为其理论知识在《凸优化》(王书宁译)介绍的很详细,所以我只介绍在例题中如何应用。由于外罚函数和内点法的不等式约束问题在网上都可以找到例题和求解方法,而且也相对较简单,所以在此我就多做赘述了。就讲述一下较难的等式消除的
- 深度卷积神经网络
sendmeasong_ying
深度学习cnn深度学习机器学习
目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性:怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的,如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了,使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大,Maxpooling使用的是最大值,因此输出的值比较大,梯度就比较大,训练就更加容易。输入是224*224,
- 凸优化Convex Optimization期末复习重点和考试笔记(一)凸集+凸函数
Q小Q琪
学习机器学习笔记人工智能
最近被凸优化考试整疯了,梳理出来一些复习重点和知识点笔记,希望能够帮助到有缘人!总共有四章重点,我分两个博客放哈~第一部分:凸集第二部分:凸函数以上是凸集和凸函数两章的期末复习笔记。
- 凸优化Convex Optimization期末复习重点和考试笔记(二)凸优化+对偶
Q小Q琪
学习机器学习人工智能笔记
接博客【凸优化ConvexOptimization期末复习重点和考试笔记(一)凸集+凸函数】第三部分:凸优化第四部分:对偶几种典型的凸函数以上就是凸优化和对偶函数部分,以及几种常见的凸函数。我们就考到这所以后面的没有整理,自己整理的有些地方可能有小错,希望大佬批评指正
- 【凸优化】【长链剖分】【2019冬令营模拟1.8】tree
YiPeng_Deng
题解凸优化长链剖分DP二分树形DP学习小计凸优化长链剖分树形DP预留数组空间二分
PROMBLEM给你一棵树,你需要在树上选择恰好m条点不相交的、长度至少为k的路径,使得路径所覆盖的点权和尽可能大。求最大点权和。数据保证有解。SOLUTION这是一道综合的题目,考察凸优化、长链剖分、树形DP、以及关于数组空间的优化首先引进凸优化凸优化就是关于答案可以表示成一个凸函数f(x),x是题目给出的参数,并且这个函数的斜率成下降的趋势(反过来也可以)假设我们已知的函数的最大值是f(m’)
- MATLAB中CVX工具箱解决凸优化问题的基本知识——语法、变量声明、目标函数、约束条件、cvx编程错误及解决方法
小易吾
MATLABCVX专栏matlab开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、语法二、变量声明三、目标函数四、约束条件五、函数六、cvx特有的数学运算表达式七、常见错误八、进阶阅读参考资料前言本文是在最近学习MATLABCVX工具箱解决凸优化问题时学到的一些知识点,分享出来供大家参考。进行CVX编程时,会遇到各种各样意想不到又难以解决的报错问题,如果编程过程中遇到了很多cvxbug和错误,可以阅
- 凸优化 3:最优化方法
Debroon
#凸优化算法
凸优化3:最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP、BFGS/L-BFGS数值优化算法坐标下降法SMO算法基于导数的函数优化解析优化算法/精确解无约束问题-求解驻点方程有等式约束问题-拉格朗日乘数法有等式和不等式约束问题-KKT条件基于随机数函数
- 一句话总结卷积神经网络
城市中迷途小书童
一句话总结卷积神经网络核心:一个共享权重的多层复合函数。卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数,但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的,另外一个特点是它使用了池化层。训练时依然采用了反向传播算法,求解的问题不是凸优化问题。和全连接神经网络一样,卷积神经网络是一个判别模型,它既可以用于分类问题,也可以用用于回归问题,并且支持多分类问题。
- 一篇文章讲清楚凸优化问题
小树modelwiki
人工智能算法支持向量机svm机器学习
本篇文章摘录自数模百科——支持向量机模型-凸优化问题。你是一个快递公司的老板,你们公司有三种车型:小货车,中型卡车和大货车。每种车型都有它的优点和缺点。小货车一次可以运少量的货物,运费便宜,但运送大量货物就需要多次往返;大货车一次可以运很多货物,可如果货物不多,就会浪费运输成本;中型卡车则介于两者之间。现在,你有一批货物需要运送,你要选择何种组合的车型才能在满足运送需求的同时,使得运输成本最低。你
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option