- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习cnn
卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- (线性代数最小二乘问题)Normal Equation(正规方程)
音程
数学线性代数机器学习人工智能
NormalEquation(正规方程)是线性代数中的一个重要概念,主要用于解决最小二乘问题(LeastSquaresProblem)。它通过直接求解一个线性方程组,找到线性回归模型的最优参数(如权重或系数)。以下是详细介绍:1.定义与数学表达式给定一个超定方程组(方程数量多于未知数):Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中:A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
- 深度学习学习指南
努力的Lorre
深度学习人工智能
本帖子将以本书的逻辑和顺序做一个梳理:CS基础->AI算法->模型压缩->异构计算->AI框架->AI编译器《DeepLearningSystems》(https://deeplearningsystems.ai/)CS基础推荐书单所需的编程语言(C/C++、Python)就不多讲了,数据结构算法也是大学基础课程,不多赘述。对于操作系统需要多了解,推荐多看一看《深入理解计算机系统》(传说中的面试圣
- DeepSpeed 深度学习学习笔记:高效训练大型模型
主要参考官网文档,对于具体内容还需参考官方文档1.引言:为什么需要DeepSpeed?大型模型训练的挑战随着深度学习模型规模的爆炸式增长(从BERT的几亿参数到GPT-3的千亿参数,再到现在的万亿参数模型),传统的单GPU训练方式变得力不从心,即使是多GPU训练也面临巨大挑战:内存限制(MemoryWall):模型参数:模型的参数量巨大,例如一个1750亿参数的GPT-3模型,即使使用FP16精度
- 基于逆序数法的n阶行列式的定义
浊风清酒
线性代数
目录一、行列式的起源1.何为定义2.源起:线性方程组二、n阶行列式的具体计算式表示1.各加数的由来2.各加数的正负三、最终定义表述一、行列式的起源1.何为定义首先明确定义的概念。定义是人为设定的,从古至今的经验归纳而来,默认为事实的语言描述,是其所在体系中一切的开始与基础,目的在于对现实客观存在给出承载体,让人们更好的理解和认识这个概念。2.源起:线性方程组而对于行列式的引入,最早出现于线性方程组
- 线性代数导引:附录:行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中,线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释,帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- 线性代数【8】-1 线性方程组 - 非常重要的概念 - 三个基本的问题
Franklin
数学机器视觉线性代数矩阵深度学习
本文,主要来自于施光燕老师的视频:认识一个人,不能光看外表,要角度观察这个人,甚至要了解他的性格,才能真正了解这个人。这正如线性方程组的多种表达。1线性方程组的几种表达形式:一般形式增广阵形式未知数阵矩阵形式向量形式【这一段内容,施光燕老师讲的非常精彩,他从一个线性方程组的普通形式,过渡到一个不需要附加说明的标准的矩阵表达,中间的理由非常贴切生动】【X为未知数矩阵,在国外又叫变量矩阵】这四种表述中
- 线性代数导引:线性方程组
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
线性代数导引:线性方程组线性方程组是线性代数中的基本问题之一,具有广泛的实际应用背景。本篇文章将深入探讨线性方程组的基础理论,阐述其算法原理,并通过实际代码实例详细讲解具体的操作步骤。通过学习本文,你将掌握线性方程组的解法,理解其数学模型,并能够应用相关技术解决实际问题。1.背景介绍1.1问题由来线性方程组在数学、物理、工程等领域有着广泛应用。例如,在电路分析中,线性方程组描述了电路中各节点电位之
- 利用行列式法求解三元线性方程组
酒城译痴无心剑
漫游数学世界线性代数行列式三元线性方程组克莱姆法则
文章目录一、三元线性方程组二、利用行列式法求解三、案例演示1、三元线性方程组2、求解三元线性方程组3、利用Python求解(1)编写代码,实现功能(2)运行程序,查看结果四、小结一、三元线性方程组三元线性方程组{a11x1+a12x2
- 高斯法计算矩阵的行列式
我真的不是cjc
#算法笔记算法c++线性代数行列式高数
用高斯法计算矩阵的行列式(CalculatingthedeterminantofamatrixbyGauss)问题:给定一个大小为N×NN\timesNN×N的矩阵AAA,计算其行列式。算法我们使用高斯法的思想来解决线性方程组的问题。我们将执行与解线性方程组相同的步骤,只排除将当前行除以aija_{ij}aij的步骤。这些操作不会改变矩阵行列式的绝对值。然而,当我们交换矩阵的两行时,行列式的符号会
- 逆矩阵求法及范例求解最全汇总
ALGORITHM LOL
矩阵线性代数
什么是奇异方阵什么是非奇异方阵1.奇异方阵(SingularMatrix)定义:一个方阵AAA如果是奇异的,那么它的行列式等于零,即det(A)=0\det(A)=0det(A)=0。性质:奇异方阵不可逆,也就是说它没有逆矩阵。它的行或列之间存在线性依赖关系(即某些行或列可以由其他行或列线性组合表示)。在线性方程组Ax=bAx=bAx=b中,如果AAA是奇异的,可能没有解或有无穷多解(取决于bb
- Python实例题:使用Python 解数学方程
狐凄
实例python开发语言
目录Python实例题题目1.解代数方程(如一元二次方程)2.使用SymPy解符号方程3.使用NumPy解线性方程组4.使用SciPy解非线性方程5.解微分方程总结Python实例题题目使用Python解数学方程1.解代数方程(如一元二次方程)对于简单的代数方程,可以直接使用求根公式:importmathdefsolve_quadratic(a,b,c):"""解一元二次方程ax²+bx+c=0"
- 线性代数导引:欧几里得空间
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍线性代数作为计算机科学的基石之一,对人工智能、数据科学、计算机图形学等多个领域都有着深远的影响。本篇博客文章将从欧几里得空间的定义入手,逐步深入讲解线性代数中的核心概念和原理,并结合实际应用场景,展示其强大的计算能力和广泛的适用性。1.1线性代数与欧几里得空间线性代数主要研究线性方程组、向量空间、矩阵等数学工具,以及它们在解决实际问题中的应用。其中,欧几里得空间是线性代数中最为基础和重
- 解决ubuntu 16.04显示wifi已禁用
漫展
ubuntu
Jonson_Hao2019-05-0210:47:292899收藏分类专栏:问题笔记文章标签:ubuntuwifi版权问题笔记专栏收录该内容2篇文章0订阅订阅专栏作者所使用的电脑型号为:aceraspirs4750G五一小长假,闲来无事,把表姐尘封已久的笔记本电脑装个ubuntu学习学习,装机过程就不多说了,百度一大堆的方法。在这里主要是解决一个装机完成后遇到的一个问题。装机完成后,作者欣喜若狂
- 关于vue—cli创建vue3项目引入element plus 按需引入方式的记录
TuanZi Only
vuevue.jsjavascript前端
虽然说工作中一直使用的vue2但是在空闲之余也学习学习vue3,在断断续续的学习中,打算用element框架,但是在按需引入的时候频频报错,如果不按需引入全局引入的话又导致项目体积过大,后在查阅相关资料之后顺利的解决,再次做以记录。废话不多说直接记录1、根据elementplus官网指引下载相关依赖由于我用的是vuecli不是vite所以我直接用的内部包管理器,不用内部管理器的也可以用npm等方式
- 从线性方程组角度理解公式 s=n−r(3E−A)
Smile灬凉城666
线性代数算法机器学习
从线性方程组角度理解公式s=n−r(3E−A)这个公式本质上是齐次线性方程组解空间维度的直接体现。下面通过三个关键步骤解释其在线性方程组中的含义:1.公式对应的线性方程组考虑矩阵方程:(3E−A)x=0其中:x是n维未知向量3E−A是系数矩阵(n×n阶)0是零向量几何意义:该方程组描述所有被线性变换A缩放3倍的向量(即满足Ax=3x的向量)。2.解空间的维度=几何重数s方程组的解集构成一个向量空间
- matlab符号计算
Expecto0
matlabmatlab符号计算
Matlab符号计算符号计算syms极限:limit导数:diff级数:symsumTaylor多项式积分:int表达式展开:expand因式分解:factor合并同类项:collect霍纳法则重排:horner化简表达式:simplify变量替换:subs线性方程组求解:solveODE的符号求解:dsolve符号计算syms在进行符号运算之前,必须用syms函数指定符号变量。symsxyz变量
- 高斯消元法及其C++实现
Zengtudor
C++算法c++开发语言
深入浅出高斯消元法及其C++实现本文章代码由博主编写但是文章由ChatGPT-o1-mini生成博客食用更佳在计算机算法竞赛中,线性方程组的求解是一个常见且基础的问题。高斯消元法作为一种经典的算法,因其高效和直观的特性,广泛应用于各种编程竞赛和实际问题中。本文将通过一个具体的C++实现,深入浅出地讲解高斯消元法的核心概念、实现细节以及如何应对实际编程中的挑战。一、问题背景高斯消元法(Gaussia
- matlab解高阶非齐次方程并作图,2x2齐次线性方程组作图
阿橘要努力上清华
主题:不同于一般常微分方程课程千篇一律地从分离变量和一阶线性方程讲起,MIT《微分方程》第一讲就以独特的视角从全局的角度诠释了微分方程的内涵。课程从方向场和积分曲线入手,深入透彻地剖析了微分方程的实质。一上来,撇开那些有解的特殊的微分方程不谈,却从几何方向通俗易懂,而又全面深入地告诉我们什么是微分方程,解微分方程其实是什么。主题:老头爽约了,他没有按之前说的,讲线性方程的解法,而是开始讲数值方法。
- C++高效求解非线性方程组的实践指南
老歌老听老掉牙
C++学习与记录c++非线性方程组
非线性方程组的求解是科学与工程计算中的核心问题之一,涉及物理建模、机器学习、金融分析等多个领域。C++因其高性能和底层控制能力成为此类问题的首选语言,但如何高效实现求解仍存在诸多挑战。本文从算法选择、工具应用、稳定性优化及性能提升四个维度,系统梳理C++求解非线性方程组的最佳实践。一、专用数学库:快速实现与工程级方案1.1tomsolver:符号运算与自动微分tomsolver库以其极简的接口设计
- Open CASCADE学习|非线性方程组求解技术详解
老歌老听老掉牙
OpenCASCADE学习opencascadec++非线性方程组
引言在几何建模与工程计算中,非线性方程组的求解是常见的核心问题。OpenCASCADE(以下简称OCC)作为开源的几何建模内核,提供了丰富的数学工具库,其中math_FunctionSetRoot类专为求解非线性方程组设计。本文将深入探讨其实现原理,并通过完整代码演示求解过程,结合误差分析及优化策略,为开发者提供实践指导。一、OpenCASCADE求解非线性方程组的原理OpenCASCADE采用牛
- MATLAB 矩阵与数组操作基础教程
英英_
MATLAB下载安装教程MATLAB教程matlab矩阵算法
文章目录前言环境配置一、创建矩阵与数组(一)直接输入法(二)特殊矩阵生成函数(三)使用冒号表达式创建数组二、矩阵与数组的基本操作(一)访问元素(二)修改元素(三)矩阵运算(四)数组操作函数三、矩阵与数组的高级操作(一)线性代数运算(二)向量化运算四、实例演示(一)计算矩阵的行列式(二)解线性方程组前言在MATLAB里,矩阵和数组是其核心数据结构,掌握它们的操作是进行高效计算和数据处理的关键。下面为
- C++:实现共轭梯度方法求解形式为 A*x=b 的线性方程组(附完整源码)
源代码大师
C和C++算法完整教程C和C++实战教程c++算法
C++:实现共轭梯度方法求解形式为A*x=b的线性方程组test.hpptest.cpptest.hppinti4_min(inti1,inti2);double*orth_random(intn,int&seed)
- Python从0到100(三):Python中的变量介绍(补充)
是Dream呀
python开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- python使用HTTP方法
华科℡云
python开发语言httpjavaservlet
这篇文章主要介绍了使用Python创建简单的HTTP服务器的方法步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧.以下是使用Python发送HTTP请求的示例代码:1.发送GET请求```pythonimportrequestsresponse=requests.get('ExampleDomain')print(response.
- Python从0到100(五十九):机器学习-朴素贝叶斯分类及鸢尾花分类
是Dream呀
分类数据挖掘人工智能
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算 | 线性方程组
灏瀚星空
回归最小二乘法数据挖掘python笔记开源信息可视化
量化交易之数学与统计学基础2.3——线性代数与矩阵运算|线性方程组第二部分:线性代数与矩阵运算第3节:线性方程组:多因子模型中的回归分析与最小二乘法求解一、引言在量化投资领域,多因子模型是解析资产收益率的核心工具之一。其核心假设是资产收益率由多个因子的线性组合驱动,而最小二乘法(OLS)作为求解线性回归参数的经典方法,为因子系数估计提供了理论支撑和实践工具。本文将深入解析多因子模型的线性方程组构建
- Eigen线性代数求解器(分解类)
byxdaz
Eigeneigen
1.核心分解类概览Eigen提供多种矩阵分解方法,适用于不同矩阵类型(稠密/稀疏、正定/非正定等):分解类适用矩阵类型分解形式典型应用场景PartialPivLU方阵(可逆)A=PLUA=PLU通用线性方程组求解FullPivLU任意矩阵A=P−1LUQ−1A=P−1LUQ−1高稳定性求解(计算成本高)HouseholderQR任意矩阵(列满秩)A=QRA=QR最小二乘问题(快速但不稳定)ColP
- Spring如何使用junit进行单元测试
怪 咖@
#Springspring
这篇文章主要介绍了Spring整合junit单元测试,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。目录整合junit的原因解决思路分析配置步骤1、导入相关依赖2、编写测试类总结整合junit的原因在测试类中,每个测试方法都有以下两行代码:ApplicationContextac=newClassPathXmlApplicationContext(“bean
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置