- 使用 Math.NET 进行数值计算的指南
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关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣使用Math.NET进行数值计算的指南️♂️数值计算的魅力:从基础到进阶引言在科学计算、工程设计甚至是金融分析等领域,数值计算都是不可或缺的一环。Math.NETNumerics作为.NET平台上的一款强大而全面的数值计算库,提供了包括线性代数、概率统计、信
- 00计算机视觉学习内容
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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
- 01 目录-具身智能学习规划
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具身智能人工智能具身智能机器人生物信息学
具身智能(EmbodiedIntelligence)强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策,是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。其核心在于打破传统AI的“离身认知”,将智能与物理实体、感知-运动系统紧密结合。以下是具身智能学习规划的框架:一、基础理论储备数学与编程基础数学:概率统计、线性代数、微积分、优化理论、微分几何(运动规划)。编程:Python(主流工具链)、C
- 初学者推荐学习AI的路径
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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
- DeepSeek 学习路线图
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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
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
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一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
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引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- AGI方向研究
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要成为一名合格的AGI(通用人工智能)实习生,你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析:---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(贝叶斯理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
- 数学与机器学习:共舞于智能时代的双璧
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机器学习人工智能
随着人工智能的崛起,机器学习作为其核心技术之一,正引领着新一轮的科技革命。而在这场革命中,数学以其深邃的理论和精妙的工具,为机器学习提供了坚实的支撑。数学与机器学习之间的关系,如同琴瑟和鸣,共同编织出智能时代的华美乐章。数学,作为自然科学的皇后,以其严谨的逻辑和精确的推理,为机器学习提供了坚实的理论基础。机器学习算法的设计、优化和应用,都离不开数学的支持。无论是线性代数、概率统计,还是微积分、最优
- 2.1概率统计的世界
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欢迎来到概率统计的世界!在量化交易中,概率统计是至关重要的工具。通过理解概率,我们可以用数学的方法来描述市场行为,预测未来走势,并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始,逐步深入,揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如,丢一枚硬币,正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为:在量化交易中,我们常常需要计算各种事件的概率,例如股票价
- 深度学习应该如何入门?
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深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
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学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术的路径通常包括以下步骤:学习基础知识:学习编程:首先,你需要学习一种编程语言,例如Python,这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础:深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习:了解机器学习和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
- 均方根(rms),标准差(std),平均绝对误差(mae),方差(var/std*std)计算与数学意义
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在计算时总是遇到需要计算平均值,但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根(rms)均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。2、标准差(std)标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差(mae)平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏
- 发家致富的秘密(83)
c0e1a742c261
1)、父母做什么,我们便跟着做什么。能超越父母的子女并不多。父母读大学,孩子便能读大学。父母是大学教授,孩子再差也是大学老师。生活是概率统计,漏网之鱼不过是传奇,是奇迹。我们35岁做什么,我们的孩子到了35岁便做什么。锁定一个卖点循环。锁定了,便不要变。不要以为人生很长。从大学出来,我们不是22便是23。25岁成家了,所有的想法都没了。挣扎到35岁,便是人生的顶点。现在,我们在做什么?我们的卖点,
- 8、python多项式贝叶斯文本分类(完整)
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数据挖掘实战多项式贝叶斯文章分类
1、贝叶斯定理(BayesTheorem)朴素贝叶斯分类(NaiveBayesClassifier)贝叶斯分类算法,是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯BernoulliNB伯努利贝叶斯MultionmialNB多项式贝叶斯(需要知道具体每个特征的数值大小)
- 这才是心理学
JeetChan
这才是心理学 如果让我荐书,一定是这本,《这才是心理学》。曾极力向身边的人推荐学习概率统计方面的知识,尽管人们都“嗤之以鼻”,而我认为世界是被概率统治的,最终被揭示的行为规律通常都是一种概率关系。这本书向我们阐述了心理学的批判性思维(原作名:HowtoThinkStraightaboutPsychology)和概率性思维。书中有大量反常识的观点,颠覆你的认知。同时,这也是一本难书,书中包含了大量
- LogLogCounting 基数估计算法
芒果菠萝蛋炒饭
介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法,克服了精确基数计数算法的诸多弊端(如内存需求过大或难以合并等),同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数?基数指的是一个集合(这里的集合可以包含重复元素,不是集合论中定义的集合)中不同元素的个数,例如集
- 基于第一性原理投资
曹博士
图片发自App张教授打造丹华资本,致力于用第一性原理来指导风险投资。所谓第一性原理,就是基于最基本的自然法则,而且通常是可以用数学来表达并且在物理上首先验证。比如熵法则,量子原理,概率统计框架,等。不过从实际效果来看,2013起步的丹华资本,业绩很差。基本上成了反面案例。这个类似由诺贝尔经济学获奖者组建的量化投资公司长期资本,本来希望用量化的方式做套利投资,结果一个俄罗斯的黑天鹅事件,就让其折戟沉
- 概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析
xtsqmx
1.数理统计的基本概念总体:研究对象的全体(X)个体:组成总体的每个基本单元样本:从总体中抽取的一部分个体()简单随机样本:具有随机性和独立性的样本,即样本相互独立具有同一分布样本的两重性:抽样前是随机变量,抽样后是具体的数统计量:样本的函数,不含有任何未知参数抽样分布:统计量的分布2.常用的统计量样本均值:用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差:用来估计总体方差和对有关总体方差的
- DataWhale概率统计4——方差分析
摩卡Daddy
6.方差分析6.1概要方差分析(Analysisofvariance,ANOVA)主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否显著,用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发
- 《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》(四)
刘东利2020
接下来是自动驾驶的主体资格讨论,从技术及法律上。首先看技术的理解:从自动驾驶人工智能所赖以实现的技术来看,所谓具有深度自主学习能力的人工智能其本质上是依靠大数据、概率统计以及日益增长的运算能力实现对驾驶行为及其规律的重复性归纳,但并不能完全揭示其本质或内在规律,尤其是其缺乏人类的创造性思维,无法在既有信息和数据的基础上创造性地解决未知问题、无法创造新知识。所以,第一方面的题眼是“重复性归纳”,不具
- 人工智能之大数定理和中心极限定理
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人工智能WEL测试人工智能概率论大数定理中心极限定理
大数定律大数定律:是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性致的定律,由概率统计定义“频率收敛于概率”引申而来。换而言之,就是n个独立分布的随机变量其观察值的均值依概率收敛于这些随机变量所属分布的理论均值,也就是总体均值。例如:假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字,随着抽样次数的增加,样本均值越来越趋近于总体期望((1+2+3)/3=2)。依概率收敛:设{XnX_nXn}为一随机变量序列,X为一
- DAY 25 《你能准确的预测股价嘛》
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你不能准确的预估5分钟内股票价格的涨幅,就像你不能够预估,抛硬币时会是哪一面朝上一样,因为这两件事情都和赌博买彩票一样,是“独立事件”。换句话说,预测的准确率永远无法超过50%,这在概率统计学上没有意义。当一件事情发生的概率在50%以上,哪怕是51%,我们就要努力,甚至要赌,因为哪怕是这一次输了,从长期看,你一定会赢。“绝大多数人没有从觉悟上理解统计概率基础知识有多么重要,于是,这一辈子就好像别人
- 机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系
坠金
机器学习机器学习人工智能深度学习
机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说,这个领域(机器学习)应该叫做统计学习(StatisticalLearning),因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。这些人中的领军人物很有商业头脑,把统计和物理的数理模型,改名叫做机器,比如**模型(model)就叫**机(machine),把一些层次模型(hierarchicalmodel)说成是“网”(net)。这样,搞出了几个“机”和“网”之后,
- 深度学习如何入门?
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深度学习自然语言处理人工智能
深度学习如何入门?深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法,它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么,如果你想学习深度学习,你需要掌握哪些知识和技能呢?本文将为你提供一个简明的指南,帮助你快速入门深度学习。一、基础知识深度学习涉及到许多数学概念,如线性代数、微积分和概率统计。如果你对这些概念不熟悉,可以通过在线课程、教科书和教程来学习
- 读过的书单
竭尽全力才能成功
读万卷书行万里路2017-今天读过的书单写出来给大家参考下工欲善其事,必先利其器我是一个php程序员鸟哥的linux私房菜基础篇服务器架构篇日本结城浩著程序员的数学1程序员的数学2概率统计程序员的数学3线性代数蒋心数据库系统概论清华大学出版社Mysql从入门到精通国家863软件孵化器headfirst设计模式大话设计模式人月神话HTTP权威指南人民邮电出版社redis入门指南李子烨人民邮电出版社锋
- 贝叶斯估计:Cramér-Rao下界和Fisher信息
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导航算法及滤波算法概率论人工智能机器学习
在概率统计和信息理论领域,Cramér-Rao下界(Cramér-RaoBound)和Fisher信息(FisherInformation)是两个重要而密切相关的概念。它们在估计理论和信息量度量中发挥着关键作用。本文将深入探讨这两个概念的定义、关系以及它们在统计推断中的应用。Cramér-Rao下界的表达:Cramér-Rao下界(Cramér-Raobound)是统计估计理论中的一个重要概念,它
- 多元高斯分布:条件分布推导
DoYoungExplorer
导航算法及滤波机器学习人工智能算法
在概率统计学中,多元高斯分布是一种非常重要的分布,其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下,多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。1.多元高斯分布回顾首先,我们回顾一下多元高斯分布的基本形式:其中,Xa和Xb是随机向量的两个部分,μ是均值向量,Σ是协方差矩阵。均值向量:协方差矩阵:此外,使用协方差矩阵的逆矩阵也比较方便,即精度矩阵从而引入精度矩阵2.条件
- 机器学习周刊第五期:一个离谱的数据可视化Python库、可交互式动画学概率统计、机器学习最全文档、快速部署机器学习应用的开源项目、Redis 之父的最新文章
机器学习算法与Python实战
机器学习算法与Python实战机器学习信息可视化python
date:2024/01/08这个网站用可视化的方式讲解概率和统计基础知识,很多内容还是可交互的,非常生动形象。大家好,欢迎收看第五期机器学习周刊本期介绍7个内容,涉及Python、概率统计、机器学习、大模型等,目录如下:一个离谱的Python库看见概率,看见统计2024机器学习最强文档Gradio顶级程序员如何使用LLMTinyLlama微软宣布利用大型语言模型改进文本嵌入1、一个离谱的Pyth
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
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1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
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工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
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expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
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2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- idea ubuntuxia 乱码
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发