- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 2019-03-20记录及学习计划更正
逆风飞翔的鸟
今天早晨早早的就坐上了返回学校的高铁,自己复习的进度稍慢了一些,不过没关系,这几天再追回来,最近发现虽然自己数学的做题能力有所提升,但是熟练程度还差很多,所以接下来高等数学要多做题,线性代数基础已经复习完毕,不能丢下,每天要做一定量的练习来保持住自己的水平。概率论与数理统计自己感觉有些困难,需要从课本开始认真的复习。关于英语我已经用百词斩背了有400左右的单词了,但是不是很扎实,所以自己要提升自己
- 【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
已经是全速前进了
概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些机器学习相关的东西,但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管,我太难了Orz这一节的内容比较深,即使我是一个喜欢数学的工科生,也没有精力再去深究了,各式各样的大数定律及中心极限定理我
- 概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe
货又星
概率论经验分享笔记python开源
Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录(持续更新中)各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat:1297767084GitH
- 概率论与数理统计——二、随机变量及其分布
米妮爱分享
1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象,并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律(一)(0-1)分布(二)伯努力试验、二项分布(三)泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时,根据其分布律,计算某一范围的概率时,左边x是小于不等于x的,当等于时,拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率,见例子。4
- 如何快速入门深度学习
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能chatgpt
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它模拟人脑的神经网络结构,通过大量的数据训练模型,使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。如果你想快速入门深度学习,可以按照以下步骤进行:1.学习基础知识在学习深度学习之前,你需要具备一定的数学基础,包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。此外,你还需要掌握一门编程语言,如Python,因为大多数深度
- 概率论与数理统计 第八章 假设检验
Jarkata
课前导读统计推断的另一类重要问题是假设检验问题。参数估计的主要任务是找参数值等于多少,或在哪个范围内取值。而假设检验则主要是看参数的值是否等于某个特定的值。通常进行假设检验即选定一个假设,确定用以决策的拒绝域的形式,构造一个检验统计量,求出拒绝域或检验统计量的p值,查看结果是否落在拒绝域内或p值是否小于显著性水平,做出决策的一个过程。第一节检验的基本原理举个例子,体现假设检验的思想:假设检验的统计
- 考研计划 东南大学
风与易水
考研学习
考研计划2021考研自用,目前已经上岸东南大学,祝各位顺利!数一:高数、线代、概率论与数理统计使用参考资料:1.《同济高数、浙大概率论与数理统计》2.《李永乐基础强化系列材料》3.武忠祥教学视频4.李林8805.武老师的高数辅导讲义+李永乐线代讲义5.李林的1086.《李林冲刺6套卷,李林预测4套卷》复习策略:1.2月初~6月底第一轮打基础,以武忠祥2020视频【教材(查阅相关知识点)】为主,深刻
- 武忠祥2025高等数学,基础阶段的百度网盘+视频及PDF
m0_54050778
pdf概率论
考研数学武忠祥基础主要学习以下几个方面的内容:1.微积分:主要包括极限、连续、导数、积分等概念,以及它们的基本性质和运算方法。2.线性代数:主要包括向量、向量空间、线性方程组、矩阵、行列式、特征值和特征向量等概念,以及它们的基本性质和运算方法。3概率论与数理统计:主要包括随机事件和概率、条件概率、独立性、随机变量及其分布、数学期望方差和协方差、大数定律和中心极限定理等概念以及它们的基本性质和运算方
- 大二下 课程安排
三冬四夏会不会有点漫长
#大二下计划
专业选修web前端开发信息与网络安全必修数据库原理4概率论与数理统计4软件设计与体系结构3编译技术3软件设计实践2大学体育1选修(待更新)目标大二下一定要好好学习,不然最后总的排名真的就垫底了,大一上绩点专业排名33/139,大一下绩点专业排名91/139,大二上待更新,整个大一绩点专业排名71/139,希望大二下能尽自己的全力学,绩点考到尽可能高,把自己不太行的过往的成绩往上拉一拉
- 不知道几天能学完《概率论与数理统计》之1.1随机统计
不安全的安保
不知道几天能学完概率论概率论
引言确定性(必然):一定发生/一定不发生随机性(偶然):可能发生/不发生统计规律:对事情做出大量重复性的实验试图找出某种规律1.1.1随机事件与随机试验试验:为了找出实践规律,对客观事物进行观察、测量,然后进行科学实验等等这类统称为试验随机试验:使用E表示三个要求相同条件下可以重复实验结果不止一个无法预测哪个结果会出现举个例子:抛硬币随机抛硬币可以出现两次正面硬币有正面和反面在硬币落地之前无法得知
- 2024年高校建设大数据实验室建设的意义
泰迪智能科技
大数据实验室大数据
数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础,以挖掘算法为核心,紧密面向行业应用的一门综合性学科。其主要技术涉及概率论与数理统计、数据挖掘、算法与数据结构、计算机网络、并行计算等多个专业方向,因此该学科对于实验室具有较高的专业要求。实验室不仅要提供基础的开发环境,还要提供大数据的运算环境以及用于实验的实战大数据案例。这些实验素材的准备均需专业的大数据实验室作为支撑。目前,在我国高校的专业设置上与数据挖
- 概率论与数理统计————3.随机变量及其分布
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、随机变量设E是一个随机试验,S为样本空间,样本空间的任意样本点e可以通过特定的对应法则X,使得每个样本点都有与之对应的数对应,则称X=X(e)为随机变量二、分布函数分布函数:设X为随机变量,x是任意实数,则事件{Xx}为随机变量X的分布函数,记为F(x)即:F(x)=P(Xx)(1)几何意义:(2)某点处的概率:P(a)=P(Xa)-P(X0;F(x)=cx0三、离散型随机变量及其分布离散型随
- 概率论与数理统计————古典概型、几何概型和条件概率
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、古典概型特点(1)有限性:试验S的样本空间的有限集合(2)等可能性:每个样本点发生的概率是相等的公式:P(A)=A为随机事件的样本点数;S是样本空间二、几何概型计算公式:p(A)=A的长度、面积或体积S的长度、面积或体积三、条件概率条件概率:设A、B为两个事件,且p(B)>0,则在事件B条件下事件A发生的概率为P(A|B)=p(|A)=1-P(B|A)乘法公式:事件的独立性:若事件A、B满足P
- 概率论与数理统计————1.随机事件与概率
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、随机事件随机试验:满足三个特点(1)可重复性:可在相同的条件下重复进行(2)可预知性:每次试验的可能不止一个,事先知道试验的所有可能结果(3)不确定性:每次试验不能确定实验结果随机试验记作E样本空间:随机试验E的所有可能的结果构成的集合样本点:样本空间的每个元素是一个样本点随机事件:样本空间的子集为一个随机事件(事件放生:该事件的某个样本点出现)必然事件:必然发生的事件不可能事件:不可能发生的
- 不动点迭代c语言for循环,概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院.PDF
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不动点迭代c语言for循环
概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程教学大纲数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程包括以下11门课程:概率论与数理统计、实变函数、泛函分析、拓扑学、微分几何、C语言、近世代数、运筹学、常微分方程、复变函数、大学物理。概率论与数理统计一、说明课程性质:该课程是数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程之一,第5学期开设。周4
- 概率论与数理统计-第7章 假设检验
Ciian
概率论与数理统计概率论
假设检验的基本概念二、假设检验的基本思想假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法,为了检验一个假设H0,是否正确,首先假定该假设H0正确,然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策,如果样本观察值导致了不合理的现象发生,就应拒绝假设H0,否则应接受假设H0·三、假设检验的两类错误第一类错误当假设H0正确时,小概率事件也有可能发生,此时,我们会拒绝假设H0,因而犯了“弃真”的错误,
- 概率论与数理统计系列笔记之第六章——参数估计
欧阳妙妙
概率论
概率论与数理统计笔记(第六章——参数估计)对于统计专业来说,书本知识总有遗忘,翻看教材又太麻烦,于是打算记下笔记与自己的一些思考,主要参考用书是茆诗松老师编写的《概率论与数理统计教程》,其他知识待后续书籍补充。文章目录概率论与数理统计笔记(第六章——参数估计)6.1点估计的概念以及无偏性6.1.1点估计及无偏性6.1.2有效性6.2矩估计以及相合性6.2.1替换原理和矩法估计6.2.2概率函数已知
- 【概率论与数理统计】第二章知识点复习与习题
小萨摩!
期末考试概率论
思维导图笔记一、随机变量定义:设随机试验的样本空间为S={e},X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。既然类似于函数,就有定义域和至于,通过定义知道,定义域为样本空间,值域为实数集。即对随机事件数量化。二、离散型随机变量及其分布律1离散型随机变量定义:全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。这里有限一定可列,可列不一定有限。而分
- 张宇1000题概率论与数理统计 第九章 参数估计与假设检验
古月忻
#概率论张宇考研其他
目录AAA组6.设x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn是来自总体X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)(μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2都未知)的简单随机样本的观测值,则σ2\sigma^2σ2的最大似然估计值为( )。(A)1n∑i=1n(xi−μ)2;(A)\cfrac{1}{n}\displaystyl
- 概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计
Espresso Macchiato
基础数学概率论参数估计极大似然估计矩估计区间估计
概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计1.正态分布2.指数分布3.二项分布4.均匀分布5.泊松分布3.贝叶斯估计3.点估计的优良性准则1.无偏性1.均值2.方差3.标准差2.最小方差无偏估计3.相合性4.区间估计1.
- 概率论与数理统计浙大第五版 第七章 部分习题+R代码
⑨充满智慧与力量⑨
概率论
习题七1、μ1=E(X)=μ=1n∑i=1nxi=18(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74.002)=74.002\mu_1=E(X)=\mu\\=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i\\=\frac{1}{8}(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74
- 概率论与数理统计-第6章 参数估计
Ciian
概率论与数理统计概率论
6.1点估计问题概述一、点估计的概念二、评价估计量的标准无偏性定义1:设^θ(X1,…,Xn)是未知参数θ的估计量,若E(^θ)=θ,则称^θ为θ的无偏估计量定理1:设X1,…,Xn,为取自总体X的样本,总体X的均值为μ,方差为σ2,则(I)样本均值¯X是μ的无偏估计量;(2)样本方差S2是σ2的无偏估计量;&1有效性无偏性是有效性的前提。定义2:例题:*1相合性(一致性)我们不仅希望一个估计量是
- 最小描述长度MDL(Minimum Description Length)及信息论介绍
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机器学习算法概率论
信息论介绍信息论是应用数学的一个分支,主要研究的是对一个信号包含信息的多少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息,例如通过无线电传输来通信。在这种情况下,信息论告诉我们如何对消息设计最有编码以及计算消息的期望长度,这些消息是使用多种不同编码机制、从特斯能够的概率分布上采样得到的。百度百科的解释是:信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、
- 概率论与数理统计(期末复习)
蓝桉802
概率论
第四章数学期望与方差1.期望的性质:E(C)=C;E(X+C)=E(X)+C;E(CX)=CE(X);E(kX+C)=kE(X)+C;E(X+Y)=E(X)+E(Y);E(X-Y)=E(X-Y);;X与Y独立:E(XY)=E(X)E(Y);2.方差的性质:D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2D(C)=0;D(X+C)=D(X);D(CX)=C^2D(X);D(kX+C)=k^2D(X);X与Y
- 概率论与数理统计 知识点+课后习题
兑生
大学课程概率论
文章目录[学习资源整合](https://www.cnblogs.com/duisheng/p/17872980.html)总复习知识点⭐常用分布的数学期望和方差选择题填空题大题1.概率2.概率3.概率4.P5.概率6.概率密度函数F(X)F(X)F(X)7.分布列求方差V(X)V(X)V(X)8.求分布函数F(X)F(X)F(X)9.求F(X)F(X)F(X)和P(X)P(X)P(X)10.求未
- AI技术体系和领域浅总结
TisUs
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
- 概率论与数理统计基础知识
竹叶青lvye
程序员的数学概率论
计算机视觉一些算法中常会用到概论的一些知识,为了便于理解和快速回忆,博主这边对常用的一些知识点做下整理,主要来源于如下这本书籍。1.随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或一组基本事件统称随机事件,或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。2.事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。概率论(数学分支)_百度百科概率(统计学术语)_百度百科3.随机事件,是指的一个事
- 二月
goldfish2017
2018年已经过完一个月了,一月份完成了公司搬办公室,开年会中了个末等奖,修车的钱给保险公司也都给报销了,部门公司也彻底成为全资子公司,原来老板特意把年终奖提前给发了,手头能多少宽裕点了。如果考试成绩不理想,还是年后想办法谋求再回北京找工作,如果成绩还可以,就需要准备加试复试。一月份完成了概率论与数理统计的通读,看了两三遍课本和视频才大概了解,编译原理在年前完成通读教材一遍。减少同时关注事情的数量
- 极大似然估计定义及例题
脑子不好真君
数学概率论与数理统计极大似然估计
一、极大似然估计定义实际上就是说,我们在总体中抽取样本,我们希望在样本中发生的情况最大化,用在样本中发生的情况去估计总体中发生情况。二、例题注意:对分布函数求导得概率密度函数三、参考书目茆诗松,周纪芗等.概率论与数理统计(第三版).中国统计出版社,2007王松桂等.概率论与数理统计(第三版).科学出版社,2011同济大学数学系.概率论与数理统计.人民邮电出版社,2017
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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