- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建?
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入,同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作:一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构,涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域,需先掌握以下基础:数学基础线性代数:矩阵运算、特征值分解(用于相机姿态估计)、奇异值分解(SVD,用于基础矩阵求解)
- Python 实战人工智能数学基础:推荐系统应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- 机器学习算法:核心原理与前沿发展综述
fmvrj34202
机器学习算法人工智能
机器学习算法作为人工智能的核心驱动力,正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势,为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式,机器学习算法可分为三大类:监督学习:基于标注数据的建模方法线性回归:最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机:通过核技巧实现非线性分类,优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- 《扩散模型:AI图像生成革命背后的魔法》
Liudef06小白
人工智能人工智能
文章目录摘要引言一、扩散模型的基本概念与发展历程二、扩散模型的数学原理与工作机制三、扩散模型在图像生成中的革命性突破四、扩散模型面临的挑战与未来发展方向五、结论摘要本文系统阐述了扩散模型在AI图像生成领域的革命性作用及其核心原理。首先,梳理了扩散模型的基本概念、发展脉络及其相较于GANs、VAEs等传统生成模型的优势。其次,深入解析了其基于马尔可夫链和变分推断的数学基础,以及前向扩散/反向生成的核
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- ShaderGraph节点解析(124):绕轴旋转节点(Rotate About Axis Node)详解
小李也疯狂
#unityShaderGraphUnity
目录一、节点功能概述二、端口详解控制选项三、技术原理解析3.1数学基础:罗德里格斯旋转公式3.2旋转矩阵构造3.3生成代码解析1.弧度模式(Radians)2.度模式(Degrees)3.4旋转方向:右手定则四、应用场景与实战案例4.1角色骨骼旋转(动画驱动)场景:实现角色手臂绕肱骨(上臂骨)旋转,模拟弯曲动作4.2相机环绕效果(第三人称视角)场景:让相机绕目标物体(如角色)的Y轴旋转,实现环绕观
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- OpenGL: OpenGL+Qt实现介绍 (一)
程序员小马兰
OpenGL+Qt计算机视觉图形渲染前端
一、通过这个教程我们能学到什么?1、计算机图形学的基础知识。2、使用OpenGL在QT中进行编程。3、使用OpenGL做出一些很酷的效果。二、需要哪些预备知识?1、熟悉C++编程语言、Qt基本操作。2、数学基础知识(线性代数、几何、三角学)。三、为什么要学习OpenGL?各种三维图形引擎,原理都类似,几乎没什么差别,学好了OpenGL对Unity3D、虚幻引擎、OSG、webGL等的使用都会有巨大
- 【机器学习】什么是逻辑回归?从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
宸码
模式识别机器学习机器学习python逻辑回归分类人工智能算法
从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
- 《机器学习数学基础》补充资料:什么是随机变量
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能数学概率
卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题:一个边长为aaa的正三角形,CCC为其外接圆,外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦,则弦长lll大于aaa的概率为何?法1:随机半径法先拉出一条圆半径,然后随机在半径上取一点,再画出通过此点并垂直半径的弦。易知当弦心距小于R/2R/2R/2时,弦长lll大于aaa,故概率为1/21/21/2。法2:随机端点法在圆周上随机
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 学习AI机器学习所需的数学基础
frostmelody
机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位(需深度数学)学历要求:数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先(Kaggle调查显示博士占比高)薪资关联:学历与收入呈正相关2.工业界职位(基础数学)
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
- Python 里 PyTorch 的生成对抗网络架构
Python编程之道
pythonpytorch生成对抗网络ai
Python里PyTorch的生成对抗网络架构关键词:PyTorch、生成对抗网络(GAN)、深度学习、神经网络、计算机视觉、对抗训练、生成模型摘要:本文深入探讨了在PyTorch框架下实现生成对抗网络(GAN)的完整架构。我们将从GAN的基本原理出发,详细讲解其核心组件、数学基础,并通过PyTorch代码实现一个完整的GAN模型。文章涵盖了从理论到实践的各个方面,包括模型设计、训练技巧、常见问题
- 数学基础不好,三阶段 “精通” 法如何学好算法。
干净的坏蛋
算法
首先,请你务必、务必、务必丢掉“脑子笨、数学差”的心理包袱。学习算法,尤其是为了应对面试和提升工程能力的算法,本质上不是比拼智商和数学,而是比拼正确的方法、持续的毅力和刻意练习的质量。它更像一项体育运动,比如学打篮球。没人天生会三步上篮,都需要从最基础的拍球、运球开始,通过反复练习形成肌肉记忆。算法也是一样,你需要通过正确的方法,在脑中形成对特定问题模式的“思维肌肉记忆”。这套“三阶精通法”用来学
- 如何理解,在数学上完备的 这样的描述?
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经验分享
如何理解,在数学上完备的这样的描述?在数学中,"完备"这一术语具有多个含义,具体取决于它应用的上下文。以下是几个常见领域中“完备”的定义和理解:完备性定理(逻辑与数学基础):在逻辑和数学基础中,特别是与形式语言和证明系统相关的领域,完备性通常指的是一个系统能够证明所有在该系统内部被认为是“真”的命题。换句话说,如果一个命题在某个逻辑系统中是真的(即,在所有模型中为真),则该系统应该能够提供一个证明
- 数据库规范化过程详解(含具体计算步骤)
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数据库数据库
数据库规范化过程详解(含具体计算步骤)一、规范化过程数学基础1.核心概念定义函数依赖(FD):X→Y表示X决定Y,即对于X的每个值,Y有且只有一个值对应闭包(X⁺):给定FD集合F,X⁺表示能从F推导出的所有被X决定的属性集候选键:最小的属性集K,满足K⁺=R(所有属性)2.计算工具Armstrong公理:自反律:若Y⊆X,则X→Y增广律:若X→Y,则XZ→YZ传递律:若X→Y且Y→Z,则X→Z二
- 人工智能: 矩阵的秩从数学基础到综合实战!!
AI Agent首席体验官
人工智能矩阵算法
1.矩阵的秩矩阵的秩(Rank)是描述矩阵线性独立的行或列的最大数目。对于一个矩阵AAA,其秩记作rank(A)rank(A)rank(A)或r(A)r(A)r(A)。基本性质对于m×nm\timesnm×n矩阵AAA,秩满足:0≤rank(A)≤min(m,n)0\leqrank(A)\leqmin(m,n)0≤rank(A)≤min(m,n)行秩等于列秩:矩阵的线性独立的行数等于线性独立的列数
- AI大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够!
AI大模型-大飞
人工智能学习语言模型大模型大模型学习LLMAI大模型
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- 【Weaviate底层机制】分布式一致性深度解析:Raft算法与最终一致性的协同设计
roman_日积跬步-终至千里
weaviate#分布式架构分布式
文章目录零、概述一、Raft算法在Weaviate元数据管理中的深度应用1、为什么选择Raft而非其他共识算法?2、元数据一致性的关键性分析3、Raft算法在Weaviate中的工程优化3.1、领导者选举的优化策略3.2、日志复制的性能优化二、数据最终一致性:无领导者架构1、无领导者设计的理论基础2、可调一致性级别的深度分析2.1、一致性级别的数学基础2.2、各级别的实际应用场景2.3、冲突检测与
- python实现SM2算法
闲人编程
密码学与信息安全python算法开发语言SM2国密密码学加解密
目录SM2算法介绍SM2算法的数学基础SM2密钥生成过程SM2签名和验证流程Python面向对象实现SM2加解密算法代码解释场景应用:数字证书签署总结SM2算法介绍SM2是中国国家密码管理局发布的国家密码标准(GB/T32918-2016)中的公钥密码算法,基于椭圆曲线离散对数问题,具有较高的安全性和性能。它在数字签名、密钥交换和加密等应用中都能提供安全的解决方案。SM2与国际通用的椭圆曲线加密算
- 数学与加密货币:区块链技术的数学基础
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《数学与加密货币:区块链技术的数学基础》关键词数学基础加密货币区块链技术密码学分布式账本摘要本文旨在探讨数学在加密货币和区块链技术中的基础性作用。通过逐步分析,我们将深入理解数学概念如何支持加密货币的安全性、去中心化和不可篡改性。文章将涵盖初等数学和高等数学的应用,以及算法原理的讲解,帮助读者了解数学与加密货币的紧密联系。目录大纲背景介绍1.1.引言1.2.加密货币与区块链的基本概念数学基础2.1
- 05、反向传播算法(Backpropagation)是如何解决了多层神经网络的参数优化问题的?
季截
数学之美算法神经网络人工智能
反向传播算法(Backpropagation,简称BP算法)是深度学习的核心技术之一,其通过高效计算梯度并结合梯度下降法,解决了多层神经网络参数优化的计算复杂度难题。以下从原理、数学基础、执行步骤及关键价值四个维度,详细解析其工作机制:一、反向传播的核心目标:高效计算参数梯度在多层神经网络中,参数优化的本质是通过调整权重矩阵W和偏置向量b,使损失函数L最小化。而梯度下降法需要计算损失对所有参数的梯
- 同等学力申硕-计算机专业-数学基础-历年真题和答案解析
同等学力申请硕士学位考试是比较适合在职人员的提升学位方式,了解过的人应该都知道,现在社会的竞争压力越来越大,为了提高职业生存能力,提升学位在所难免。为了通过同等学力申请硕士学位考试,对于计算机专业的人来说,数学基础部分往往是决定成败的关键。我将与大家分享一份珍贵的复习资料:“同等学力申硕-计算机专业-数学基础-历年真题和答案解析”,这不仅是我个人备考的心血结晶,也是助力广大考生攻克难关的利器。数学
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分