- 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
小陈phd
机器学习机器学习算法神经网络
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工神经网络的算法,它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一,通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则(ChainRule)来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤:前向传播(Forwa
- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
- 机器学习笔记
rl染离
机器学习笔记人工智能
什么是机器学习:机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义:(1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。(2)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。(3)
- 机器学习笔记(KNN算法)
空木幻城
机器学习python机器学习算法
情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn),我也知道它们所属哪个类别,现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y),问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了,也是唯一需要理解
- 【机器学习笔记】 9 集成学习
RIKI_1
机器学习机器学习笔记集成学习
集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:假设一个班级每个人的成绩都不太好,每个人单独做的考卷分数都不高,但每个人都把自己会做的部分做了,把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状,基模型按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- 【机器学习笔记】7 KNN算法
RIKI_1
机器学习机器学习笔记算法
距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量(EuclideanMetric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里,要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线
- 【机器学习笔记】14 关联规则
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
关联规则概述关联规则(AssociationRules)反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买,那么在相同的交易ID下,商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事:你出去买东西,结果却买了比你计划的多得多的东西?这是一种被称为
- 【机器学习笔记】13 降维
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中,随着维数的增加,计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
- 【机器学习笔记】8 决策树
RIKI_1
机器学习机器学习笔记决策树
决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构,通过做出一系列决策(选择)来对数据进行划分,这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始,测试待分类项中对应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到叶子节点,将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出
- 【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。探索性数据分析(EDA探索性数据分析(EDA)是一个开放式流程,我们制作绘图并计算统计数据,以便探索我们的数据。目的是找到异常,模式,趋势或关系。这些可能是有趣的(例如,找到两个变量之间的相关性),或者它们可用
- 【机器学习笔记】5 机器学习实践
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
- 【机器学习笔记】11 支持向量机
RIKI_1
机器学习机器学习笔记支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
- 【机器学习笔记】12 聚类
RIKI_1
机器学习机器学习笔记聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
- 【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
- 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn
RIKI_1
机器学习机器学习笔记scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法。
- 【机器学习笔记】10 人工神经网络
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
人工神经网络发展史1943年,心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型,MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈,每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数,每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非线性问题,这极大影响
- 【机器学习笔记】3 逻辑回归
RIKI_1
机器学习机器学习笔记逻辑回归
分类问题分类问题监督学习最主要的类型,主要特征是标签离散,逻辑回归是解决分类问题的常见算法,输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1,其余数据为类型2;只需要分类1次,步骤:①->②多分类问题先定义其中一类为类型1(正类),其余数据为负类(rest);接下来去掉类型1数据,剩余部分再次进行二分类,分成类型2和负类;如果有类,那就需要分类-1次,步骤:①->②->③->
- 【百面机器学习笔记】模型评估
葡萄肉多
模型评估指标准确率(Accuracy)准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率(Precision)&召回率(Recall)精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
- 李宏毅机器学习笔记 2.回归
Simone Zeng
机器学习机器学习
最近在跟着Datawhale组队学习打卡,学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef开源内容:https://github.com/datawhalechina/leeml-notes本篇文章对应视频中的P3。另外,最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》,会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器
- 【机器学习笔记】基于实例的学习
住在天上的云
机器学习机器学习笔记学习KNN实例学习
基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻(KNN)3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机:人们通过记忆和行动来推理学习。1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点:简单,容易估计和解释可能存在很大的偏置:实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化:分布或密度的估计是数据驱动的(data-dri
- fast.ai 机器学习笔记(一)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1:第1课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。简要课程大纲根据时间和班级兴趣,我们将涵盖类似以下内容
- fast.ai 机器学习笔记(四)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1:第11课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。使用SGD优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是
- 机器学习笔记(3):误差、复杂度曲线、学习曲线等
链原力
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第3篇,介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。1.诊断误差1.1.误差类型我们的预测或者分类的结果与实际结果相比较,会存在一定的误差,误差越小,表示结果越好。一般有两种误差来源,欠拟合和过拟合。将问题看得过于简单导致了欠拟合(Underfitting),将问题看得过于复杂导致了过拟合(Overf
- fast.ai 机器学习笔记(三)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1:第8课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。广义定义的神经网络视频/笔记本正如我们在上一课结束时讨
- fast.ai 机器学习笔记(二)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1:第5课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它,这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。视频复习测试集,训练集,验证集和OOB我们有一个数据集
- 政安晨:示例演绎机器学习中(深度学习)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一){两篇文章讲清楚}
政安晨
政安晨的机器学习笔记神经网络人工智能深度学习Python数学基础机器学习Conda
进入人工智能领域免不了与算法打交道,算法依托数学基础,很多小伙伴可能新生畏惧,不用怕,算法没那么难,也没那么玄乎,未来人工智能时代说不得人人都要了解算法、应用算法。本文试图以一篇文章,用程序演绎的方式给大家把这里面的数学基础先讲清楚,以便于咱们未来深入,呵呵。第一次接触机器学习的小伙伴,环境搭建参考我的这篇文章(只参考这个里面关于环境搭建的部分就可以):政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解Te
- 【机器学习笔记】贝叶斯学习
住在天上的云
机器学习机器学习笔记学习贝叶斯学习人工智能
贝叶斯学习文章目录贝叶斯学习1贝叶斯学习背景2贝叶斯定理3最大后验假设MAP(MaxAPosterior)4极大似然假设ML(MaximumLikelihood)5朴素贝叶斯NB6最小描述长度MDL1贝叶斯学习背景试图发现两件事情的关系(因果关系,先决条件&结论)。执果索因:肺炎→肺癌?不好确定,换成确诊肺癌得肺炎的概率2贝叶斯定理贝叶斯定理是一种用先验慨率来推断后验慨率的公式,它可以表示为:P(
- 【机器学习笔记】决策树
住在天上的云
机器学习机器学习笔记决策树
决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子:SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW
- 【机器学习笔记】回归算法
住在天上的云
机器学习笔记回归线性回归人工智能
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例:在线教育场景因变量Y:在线学习课程满意度自变量X:平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术,通常用于预测分析,预测的结果多为连续值(也可为离散值,二值)线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系,就
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR