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C7211BA
博弈论
博弈论(GameTheory)是研究理性决策者在策略互动中如何行动和决策的数学理论。它广泛应用于经济学、政治学、生物学、计算机科学等领域。以下是博弈论的主要思想和核心概念:1.核心思想博弈论的核心是分析多个参与者(玩家)在相互依赖的情境中如何做出最优决策,即每个人的收益不仅取决于自己的选择,还取决于他人的选择。主要特点包括:策略互动:玩家的决策相互影响。理性假设:玩家追求自身利益最大化(理性人假设
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】数学:构建AI大厦的基石
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能AI数学AI中的数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第四节数学:构建AI大厦的基石数学是人工智能(AI)的核心基石,贯穿于AI算法的设计、模型的构建以及系统的优化过程中。正如建筑大厦需要坚实的地基,AI的发展依赖于深厚的数学理论和方法。理解和掌握这些数学原理,不仅能够提升对AI技术的理解,还能为创新和解决复杂问题提供强有力的工具。本节将系统性地探讨支撑AI的主要数学领域,包括线性代数、微积分、概率与统计、优化理论以及离散数学
- AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之机器学习 day27-day60
Gsen2819
算法大模型人工智能人工智能学习机器学习
机器学习概述机器学习(MachineLearning,ML)主要研究计算机系统对于特定任务的性能,逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练,使模型掌握数据所蕴含的潜在规律,进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛领域,
- 凸优化:驯服复杂世界的“山谷寻宝术”
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想象你被蒙上双眼,置身于一片广袤而陌生的山地。你的任务只有一个:找到最低的那个山谷。地形可能极其复杂——有无数的山峰、深谷、沟壑、平原。有些山谷是陷阱(局部最低点),而真正的宝藏(全局最低点)只有一个。如何在信息有限、地形未知的情况下,高效、可靠地找到这个绝对的最低点?这就是**凸优化(ConvexOptimization)**要解决的终极挑战。它不是普通的优化,而是一门将复杂世界转化为“友好地形
- 詹森不等式(Jensen’s Inequality)——EM算法的基础
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模式识别中的数学问题机器学习
詹森不等式(Jensen’sInequality)是数学中一个非常重要的不等式,广泛应用于概率论、统计学、凸优化、信息论等领域。它基于凸函数和凹函数的性质。一、基本定义设函数fff是定义在区间III上的凸函数(convexfunction),且随机变量XXX的取值落在III内,期望存在,则有:E[f(X)]⩾f(E[X]){E}[f(X)]\geqslantf({E}[X])E[f(X)]⩾f(E
- 素数5在三生原理和费马数公式中均起临界作用的原因?
葫三生
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AI辅助创作:问答一:在数学理论中,素数5的“临界作用”在《三生原理》与费马数公式中均具有深刻的数学内涵,这种共性源于其独特的数论性质、结构对称性及计算阈值意义。以下从三个维度展开分析:一、5在《三生原理》中的临界性:阴阳平衡与生成韵律的转折点《三生原理》作为融合《周易》哲学的数论体系,其核心是将“三生万物”动态生成思想转化为素数分布的参数化模型。5的临界性体现在:最小满足阴阳参数联动的奇素数《三
- 群论在现代密码学中的应用探索与实践 —— 从理论到C语言实现
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1.引言:数字时代的信息安全挑战随着互联网和数字技术的快速发展,信息安全问题变得日益严峻。无论是个人隐私保护,还是企业数据安全,乃至国家安全,都依赖于有效的加密技术保障信息的机密性和完整性。网络攻击、数据泄露、身份盗用等风险不断增加,促使我们必须不断深化信息安全领域的理论与实践。密码学作为信息安全的核心技术,为数据加密、身份验证和信息完整性提供了坚实的数学基础。其发展离不开深厚的数学理论支持,特别
- AI算法工程师手册资源下载介绍:专为AI算法工程师设计的实用工具书
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AI算法工程师手册资源下载介绍:专为AI算法工程师设计的实用工具书【下载地址】AI算法工程师手册资源下载介绍《AI算法工程师手册》是一本专为AI开发者打造的实用指南,深入浅出地讲解了AI算法背后的数学原理。本书内容系统全面,涵盖了常见的数学知识点,帮助读者一站式掌握核心算法。它以实际应用为导向,通过丰富的案例和实例分析,让复杂的数学理论变得通俗易懂,即使是初学者也能轻松入门。无论是快速查阅还是深入
- 指数函数的泰勒展开可视化:从数学理论到Python实现
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泰勒展开是数学分析中的核心概念,它将复杂函数表示为无限多项式级数形式,为函数逼近提供了强大工具。本文将深入探讨指数函数exe^xex的泰勒展开,并通过Python代码实现其可视化,直观展示不同阶数泰勒多项式对原函数的逼近效果。数学理论基础指数函数exe^xex在x=0x=0x=0处的泰勒展开式为:ex=∑n=0∞xnn!=1+x+x22!+x33!+x44!+⋯e^x=\sum_{n=0}^{\i
- 信号处理算法仿真:卡尔曼滤波算法_(2).卡尔曼滤波器的数学理论
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卡尔曼滤波器的数学理论卡尔曼滤波器(KalmanFilter)是一种高效的递归滤波器,用于从一系列不完全和含有噪声的测量数据中估计系统的状态。它在许多领域都有广泛的应用,包括控制系统、导航系统、计算机视觉等。本节将详细介绍卡尔曼滤波器的数学理论,包括其基本假设、状态空间模型、预测和更新步骤以及具体实现方法。卡尔曼滤波器的基本假设卡尔曼滤波器基于以下基本假设:线性系统:系统的状态转移和测量过程都可以
- 详解 Scala 的函数式编程
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一、函数基础函数式是基于数学理论的函数概念,类似于y=f(x)1.函数定义1.1语法/*函数结构:deffuncName(param1:type1,param2:type2,...):type={statement}*/defsum(x:Int,y:Int):Int={returnx+y}1.2案例objectTestFunctionDefine{defmain(args:Array[String
- 【神经网络与深度学习】通俗易懂的介绍非凸优化问题、梯度消失、梯度爆炸、模型的收敛、模型的发散
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言深度学习近年来取得了突破性的进展,并在多个领域展现出惊人的性能。然而,神经网络的训练过程并不总是顺利的,优化过程中可能会遇到各种挑战,如非凸优化问题、梯度消失、梯度爆炸、模型收敛和模型发散。这些问题直接影响着模型的稳定性和最终性能,因此理解它们对于深度学习的研究和应用至关重要。本文将深入探讨这些优化问题的本质及其应对策略,帮助你更好地掌握深度学习模型的训练过程,并提高模型的表现。深度学习中的优
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金融和量化的基础知识是进入量化分析领域的第一步,尤其对于软件开发工程师等技术背景的从业者。这个阶段的目标是掌握基本的金融概念、量化模型的数学理论,以及如何将这些理论应用到实际的金融市场。一、金融和量化基础知识的主要组成部分1.金融市场概述金融市场结构:了解金融市场的基本分类,比如股票市场、债券市场、外汇市场、衍生品市场等。掌握交易所、做市商和交易者的角色。资产类别:熟悉不同的资产类别,如股票、债券
- 机器学习必知:一文吃透正则化+面试常见问题及解析
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一、正则化原理与应用详解正则化的概念和核心作用正则化是机器学习中用于缓解过拟合问题的重要技术手段。在模型训练过程中,过拟合会导致模型在训练数据上表现优异,但在新的测试数据上预测能力大幅下降。正则化通过对模型参数施加约束或惩罚,增加模型的规则化限制,从而简化模型复杂度,提升模型的泛化能力,使模型在不同数据集上都能保持较好的预测性能。函数的多项式逼近理论基本原理:数学理论表明,任何连续函数都可以用多项
- 强化学习系统学习路径与实践方法
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一、学习路径规划1.基础巩固阶段(1-2个月)必读教材:《ReinforcementLearning:AnIntroduction》(Sutton&Barto)第1-6章重点掌握:马尔可夫决策过程(MDP)、贝尔曼方程、动态规划(DP)、蒙特卡洛(MC)、时序差分(TD)算法。数学基础:概率论(期望、方差、条件概率)线性代数(矩阵运算、特征值)优化理论(梯度下降、凸优化)补充资源:MIT线性代数课
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强化学习的数学原理【西湖大学赵世钰】机器学习
学习笔记:了解强化学习名词脉络导论分类Chapter1.BasicConceptsChapter2.BellmanEquationOneconcept.statevalueOnetool.BellmanEquation策略评价PolicyevalutionChapter3.BellmanOptimalityEquation贝尔曼最优公式AspecialBellmanequationTwoconce
- 青少年编程与数学 02-015 大学数学知识点 08课题、信息论
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编程与数学第02阶段青少年编程编程与数学信息论熵大学数学
青少年编程与数学02-015大学数学知识点08课题、信息论一、信息论基础二、熵与信息量三、信源编码四、信道编码五、率失真理论六、信息论的应用七、网络信息论八、信息论与统计学习九、量子信息论十、信息论的前沿研究总结信息论是研究信息传输、存储和处理的数学理论,由克劳德·香农在1948年提出。这里是信息论的主要知识点汇总。一、信息论基础信息的度量:信息量、自信息、熵、联合熵、条件熵。信息的基本单位:比特
- 最优化方法(3):线性规划基本理论
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系列笔记是本人在上最优化方法时整理的,参考书籍为经典的NumericalOptimization(SecondEdition)。笔记主要分为0~5共六个部分,包括优化基础、线搜索、带约束优化基础、线性规划、对偶理论、带约束凸优化算法,以及一些零散的部分。这里是第三部分,也就是线性规划基本理论。线性规划基本理论线性规划标准形式与转化线性规划问题有着如下形式:mincTxs.t.aiTx≤bi,i=
- 《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
非门由也
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支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种基于间隔最大化原理的分类模型,其核心在于构建最优超平面以区分不同类别,并具有处理高维数据的优势。是否高斯分布/复杂边界多项式关系输入训练数据数据标准化处理数据是否线性可分?选择线性核函数选择非线性核函数数据特征类型?使用RBF核使用多项式核构建SVM目标函数求解凸优化问题:最大化间隔得到支持向量与超平面分类新样本输出预测类别核心
- 认识数学建模,什么是数学建模
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从零开始学数学建模数学建模
目录一、什么是数学建模?二、数学建模的核心思想三、数学建模的应用领域四、数学建模的基本步骤五、常用的数学建模方法和工具六、数学建模的挑战与未来发展一、什么是数学建模?数学建模(MathematicalModeling)是一种利用数学语言、结构和方法,对实际问题进行描述、简化、分析和求解的过程。其核心在于通过将复杂的现实世界问题转化为可操作的数学形式,从而利用数学理论和计算技术对其进行深入研究和解决
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 深度学习 常见优化器
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一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- 支持向量机 SVM 简要介绍
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机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- 【混沌理论】介绍
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目录1.混沌理论的核心概念2.混沌理论的数学模型和工具3.混沌理论的应用4.混沌理论的意义5.三种吸引子介绍5.1点吸引子(PointAttractor)5.2周期吸引子(PeriodicAttractor)5.3奇异吸引子(StrangeAttractor)5.4吸引子的意义混沌理论(ChaosTheory)是一门研究动态系统中复杂、非线性行为的数学理论,尤其关注看似随机的现象中潜在的秩序。混沌
- SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
子木呀
支持向量机人工智能分类算法SVM
由于格式问题,为方便阅读,请点击下方链接访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解,这两天自己在网上看了看资料,结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理,把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂,但SVM本就有严格的数学理论支撑,不像其他机器学习算法是一个黑箱,写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述
- 支持向量机SVM原理详解
handsomeboysk
支持向量机机器学习人工智能
SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件:6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想3.常见的核函数1.线性核(Line
- 跟三叔一起学manim——初识Manim
三行数学
跟三叔一起学manimpythonmanim
目录前言什么是Manim一个例子参考资料前言很多人把数学当成一门人类纯思维活动的学科,这是不对的,数学和物理,化学等学科一样,也是一门实验性学科,像计算圆周率的蒲丰投针法和蒙特卡罗法就是非常具有代表性的数学试验。随着科学技术的进步,越来越多的数学理论在现实生活中得以证实和具象化,这反过来也促进了数学的进步和发展,并将逐渐形成一门新的学科——数学工程学。数学工程学简而言之就是借用工程化的理论和手段进
- Python-玩转数据-凸优化
人猿宇宙
python数据挖掘人工智能
一、说明最优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个权重,直到准确率不再是上升,迭代停止,那到底什么是最优化问题呢?比如你要从上海去北京,你可以选择搭飞机,或者火车,动车,但只给你500块钱,要求你以最快的时间到达,其中到达的时间就是优化的目标,500块钱是限制条件,选择动车,火车,或者什么火车都
- 凸优化学习
qiaoxinyu10623
凸优化1024程序员节
认为学习凸优化理论比较合适的路径是:学习/复习线性代数和(少量)高等数学的知识。实际上,凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识,比如方向导数,雅克比矩阵,海森矩阵,KKT条件等。这里强烈推荐MIT公开课《线性代数》,GilbertStrang教授主讲,完全不是照本宣科,而是注重几何解释,非常具有启发性,学完之后,你会对线性代数有全新的认识。学习视频:-UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集
- 计算机密码体制分为哪两类,密码体制的分类.ppt
约会师老马
计算机密码体制分为哪两类
密码体制的分类.ppt密码学基本理论现代密码学起始于20世纪50年代,1949年Shannon的《TheCommunicationTheoryofSecretSystems》奠定了现代密码学的数学理论基础。密码体制分类(1)换位与代替密码体制序列与分组密码体制对称与非对称密钥密码体制数学理论数论信息论复杂度理论数论--数学皇后素数互素模运算,模逆元同余方程组,孙子问题,中国剩余定理因子分解素数梅森
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少