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一、t检验的定义与核心思想(一)定义t检验(Student’st-test)是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间,或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如,在教育研究中,可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异;在医学实验里,可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
- PyTorch 学习路线
gorgor在码农
#python入门基础pythonpytorch
学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码,逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐,适合从入门到进阶:1.基础知识准备前提条件Python基础:熟悉Python语法(变量、函数、类、模块等)。数学基础:了解线性代数、微积分、概率论(深度学习的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
- 王阳明代数讲义
花间流风
明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
王阳明代数讲义王阳明代数讲义古代代数学的发展中世纪与文艺复兴时期的代数学近代代数学的发展现代代数学的发展第一章意气实体过程讲义第二章情感分析与和悦空间的定义第三章王阳明代数的基本概念与定理第四章王阳明代数在问题解决中的应用第五章王阳明代数与情感分析、社会关系力学的结合第六章王阳明代数的数学基础与哲学思考第七章王阳明代数的未来研究方向与展望王阳明代数讲义前言王阳明哲学思想简述王阳明,名守仁,字伯安,
- 人工智能之数学基础:对线性代数中逆矩阵的思考?
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示,我们知道矩阵的作用就是函数,向量a先经过矩阵1进行函数作用,然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c,这个过
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 深圳传音控股AI算法岗内推
飞300
人工智能pythonjava业界资讯
1扎实的数学基础,熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法,掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架,有一定项目经验。4良好的沟通协调能力,执着的专业精神。5参与部门AI创新项目,包括自动化测试平台、BPM流程管理等项目开发登录链接:transsion.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码:EVHPB3投递,简历
- 【无标题】大模型智能涌现的数学本质与底层机制
调皮的芋头
AI编程神经网络人工智能机器学习AIGC
大模型智能涌现的数学本质与底层机制一、语言建模的数学基础大模型的核心任务是基于概率链式法则建模语言序列:P(w1,...,wn)=∏t=1nP(wt∣w10^{11})时出现能力相变相变示例:参数量级涌现能力数学机制10^9基础语法低维流形建模10^11多步推理高维空间路径积分10^13跨模态类比抽象概念解纠缠五、知识压缩的代数结构张量分解视角:模型权重矩阵(W\in\mathbb{R}^{d×d
- 人工智能之数学基础:矩阵的秩
每天五分钟玩转人工智能
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本文重点矩阵的秩,作为矩阵理论中的一个核心概念,是连接矩阵性质与应用的重要桥梁。本文我们将学习矩阵秩的概念,通过矩阵的秩可以判断矩阵是否可逆等等,所以矩阵的秩是非常重要的一个概念。矩阵秩的概念秩定义为矩阵A的线性独立的行(或列)的最大数目。也就是说,如果把矩阵看成由行向量或列向量组成,那么矩阵的秩就是这些向量中极大线性无关组所含向量的个数。矩阵的秩定义为矩阵线性无关的行向量或者列向量的最大数量,表
- 集合论导引:第一递归定义定理
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
集合论,递归定义,第一递归定义定理,数学基础,计算机科学,数据结构,算法设计1.背景介绍在计算机科学的蓬勃发展中,集合论作为基础数学分支,扮演着至关重要的角色。它为数据结构、算法设计、程序语言等领域提供了坚实的理论基础。其中,递归定义是集合论中一个重要的概念,它能够简洁地描述复杂集合的结构和性质。本文将深入探讨第一递归定义定理,揭示其背后的数学原理和计算机科学中的应用。2.核心概念与联系2.1集合
- 规控算法工程师的技术图谱和学习路径
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开发者职业加速服务算法学习
规控算法工程师技术图谱与学习路径规控算法工程师(规划与控制算法工程师)是自动驾驶领域的核心岗位之一,涉及路径规划、行为决策、运动控制等多个技术模块。以下为技术图谱与学习路径的整合,结合行业需求和技术发展趋势。一、技术图谱核心模块数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值分解(用于控制系统建模与优化)。微积分:梯度下降、泰勒展开、动态系统建模(支持控制算法推导)。概率论与统计学:贝叶斯理论、马尔可
- 图像算法工程师的技术图谱和学习路径
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开发者职业加速服务算法学习
01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域,从基础知识到高级算法,涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础:线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解(SVD)等概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)、假设检验等微积分:导数、梯度、最优化方法(梯度下降、
- 推荐算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务推荐算法学习算法
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,可以总结如下:一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:数学基础:微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础,用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构:熟练掌握Python、Java等编程语言,具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
- 人工智能: 增广矩阵数学基础到综合实战!!!
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人工智能矩阵算法
1.增广矩阵一、基本概念增广矩阵是将系数矩阵AAA与常数项向量bbb并在一起形成的矩阵,记作[A∣b][A|b][A∣b]。例如,对于线性方程组:{x+2y=53x−y=1\begin{cases}x+2y=5\\3x-y=1\end{cases}{x+2y=53x−y=1其增广矩阵为:[A∣b]=(12∣53−1∣1)[A|b]=\begin{pmatrix}1&2&|&5\\3&-1&|&1\
- 人工智能之数学基础:线性代数中的特殊矩阵
每天五分钟玩转人工智能
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本文重点矩阵是数学中一个重要的工具,在各个领域都有广泛的应用。其中,一些特殊矩阵由于具有独特的性质,在特定的问题中发挥着关键作用。单位矩阵单位矩阵是一种特殊的方阵,在矩阵乘法中起到类似于数字“1”的作用。对于一个的单位矩阵,其主对角线元素全为1,其余元素全为0。性质对于任意一个nxn的矩阵A,有AxI=IxA=A。这表明单位矩阵与任何同阶矩阵相乘都不改变该矩阵。单位矩阵是可逆的,且其逆矩阵就是它本
- 人工智能直通车系列01【Python 基础与数学基础】(Python 基础语法:变量、数据类型)
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人工智能直通车python开发语言机器学习深度学习人工智能
目录变量数据类型变量在Python中,变量是存储数据值的容器。变量不需要显式声明数据类型,Python会根据赋给变量的值自动推断其类型。变量命名需遵循一定规则:只能包含字母、数字和下划线,且不能以数字开头,不能是Python关键字。示例:#定义一个整数变量age=25print(age)#输出:25#定义一个字符串变量name="Alice"print(name)#输出:Alice#修改变量的值a
- 解构R语言底层逻辑:用语言学思维进行降维打击
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以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看,许多人不是学不会R语言,而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感,然后想着编程肯定需要数学基础,自己没学过等等负面情绪。实际上,对于R语言来讲,和我们以前学过的英语没有任何区别,用语言学的方法去带入,就可以非常快速的对R语言产生理解。下面,我将利用语言学思维,对R语言的底层逻辑进行降维打击。一、R语言赋值语句就是主系表结构在刚开始学英语
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
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智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- 机器学习数学基础:32.复本信度
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复本信度(Parallel-FormsReliability)深度详解教程专为小白打造,零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度,也被称为“平行测验信度”,其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本,对同一批受测者进行多次测量,然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲,它是衡量测验稳定性的重要指标,能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应,进而影响测验结果真实
- LM_Funny-2-01 递推算法:从数学基础到跨学科应用
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目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
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人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
矩阵及其运算:人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能(AI)和机器学习的数学基础,而矩阵作为其核心概念之一,承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用,更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算,通过详细的数学公式、推导过程和代码示例,帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
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以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
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学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- 机器学习数学基础:36.φ相关系数分析
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用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量(如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定)之间的关系,并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系,收集到如下2×22×22×2列联表数据(调查了170170170人):肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
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偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中,比如地理系统,会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里,不考虑其他要素的干扰,专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值,叫做偏相关系数。举个简单例子,在研究一个地区的房价时,房价会受到很多因素影响,像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系,就可以用偏相关分
- 机器学习数学基础:22.对称矩阵的对角化
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机器学习矩阵概率论
一、核心概念详解(一)内积定义与公式:在nnn维向量空间中,对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn),内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y),其计算公式为(x⃗,y⃗
- 机器学习数学基础:34.点二列
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机器学习概率论人工智能
点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法,用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中,一个变量是正态连续性变量,取值可以是连续的数值,比如身高、体重、考试分数等;另一个是真正的二分名义变量,其两个类别是天然存在、相互独立的,不能再细分,像性别(男/女)、是否吸烟(是/否)、抛硬币的结果(正面/反面)等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
- 机器学习的数学基础(三)——概率与信息论
梦醒沉醉
数学基础概率论信息论
目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
- DeepSeek 学习路线图
CarlowZJ
学习deepseek
以下是基于最新搜索结果整理的DeepSeek学习路线图,涵盖从基础到高级的系统学习路径,帮助你全面掌握DeepSeek的使用和应用开发。一、基础知识与预备技能1.数学基础线性代数:掌握矩阵运算和向量空间,这是深度学习的核心。概率统计:理解贝叶斯理论和概率分布,用于模型训练和推理。微积分:了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python:掌握Python编程,这是深度学习和AI开发的主要语言
- 《机器学习数学基础》补充资料:四元数、点积和叉积
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念,特别辨析了内积空间、欧几里得空间;第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念;4.1.2节介绍了张量积(也称外积)的概念。以上这些内容,在不同资料中,所用术语的含义会有所差别,读者阅读的时候,不妨注意,一般资料中,都是在欧几里得空间探讨有关问题,并且是在三维的欧氏空间中,其实质所指即相同。但是,如果不是在欧氏空间中,各概念、术语则不能混用。
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
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bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$