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绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
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- 2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab计算机视觉人工智能CS-MCA模型医学图像融合卷积稀疏的形态成分分析
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合,基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型,用于像素级医学图像融合。通过CS-MCA模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的CSR。然后,合并所有源图像的稀疏系数,并使用相应的字典重建融合分量。最后,实现融合图像计算。程序已调通,可直接运行。2-79卷积稀疏的形态成分分析-小红书(xiaohongshu.com)
- 周记:2019第26周(6.24-6.30)
孙文辉已被占用
1工作:主要是写文档,一个产品说明书,2个专利交底书2学习:《DeepLearning》7/20(chapters)看完第7章(RegularizationforDeepLearning),这章和下一章讲的优化方法应该是深度学习最重要的理论基础了,好多面试题都会问到。记录一下各种降低模型错误率的方法,包括添加正则化项,数据集扩增,多任务学习,earlystoping,dropout,稀疏表示。理论
- 【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码
前程算法matlab屋
信号处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要在本文中,我们提出了一种基于压缩感知(CS)的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示
- Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review
禄亿萋
深度学习人工智能
摘要:本次调查整理并回顾了最近基于深度学习技术为蒙面人脸识别(MFR)开发的工作,提供了对MFR系统开发流程的见解和深入讨论。根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略,引入了最先进的技术,还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集,强调了许多挑战和有前途的研究方向。一、引言遮挡人脸识别(OFR)任务引起了广泛的关注,并且已经提出了许多深度学习方法,包括稀疏表示、自动编码器、基于视频的对象跟踪、双向
- Python环境下一种基于改进小波变换的信号时频分析方法
哥廷根数学学派
信号处理python开发语言
小波,不严格的说即有限持续时间的波形,其平均值为零。许多我们感兴趣的信号和图像表现出瞬变行为。例如语音信号的特点是辅音短脉冲编码,然后元音稳态振荡;自然图像边缘突变;金融时间序列表现出瞬态行为,经济状况的快速上升和下降。与傅里叶基不同,小波基比较擅长稀疏表示分段规则信号和图像,其中包括众多瞬态行为。将小波与正弦波进行比较,正弦波是傅里叶分析的基础,正弦曲线的持续时间没有限制—负无穷延伸到正无穷。正
- BM3D_Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering_2007
木槿qwer
去噪论文计算机视觉
稀疏三维变换域协同滤波图像去噪Amber:人的认知是不断加深的,现在不懂没有关系,只要你不断地阅读,一步一步的最终认识会到达可以看懂它的程度。Abstract这篇文章思路很难理解,我先只看摘要,后续1、提出一种基于变换域增强稀疏表示的图像去噪策略。2、将相似的二维图像块分组到三维数据数组中,可以增强稀疏性。协同滤波:用于处理三维数组。Amber:为啥要增强稀疏表示啊,有什么好处。协同滤波又是怎么实
- 【两步稀疏表示法】基于两步稀疏表示法的小波变换的图像重建算法的MATLAB仿真
fpga和matlab
★MATLAB算法仿真经验MATLAB板块15:小波变换算法两步稀疏表示法
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识具体可以参考文献[1]JiangC,ZhangH,ShenH,etal.Two-StepSparseCodingforthePan-SharpeningofRemoteSensingImages[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservations&RemoteSensing,2014,
- 基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlab稀疏表示小波变换多光谱图像融合
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览小波变换融合PCA融合基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法性能指标对比2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序.........................................................................%
- 110基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类
顶呱呱程序
matlab工程应用数据挖掘混合分类器matlabSRC稀疏表示极限学习机(ELM)
基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类。通过将极限学习机(ELM)和稀疏表示(SRC)结合到统一框架中,混合分类器具有快速测试(ELM的优点)的优点,且显示出显着的分类精度(SRC的优点)。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。110极限学习机(ELM)(xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/6585a50
- 通过层进行高效学习:探索深度神经网络中的层次稀疏表示
无水先生
深度学习人工智能学习dnn人工智能
一、介绍深度学习中的层次稀疏表示是人工智能领域日益重要的研究领域。本文将探讨分层稀疏表示的概念、它们在深度学习中的意义、应用、挑战和未来方向。最大限度地提高人工智能的效率和性能:深度学习系统中分层稀疏表示的力量。二、理解层次稀疏表示分层稀疏表示是一种在深度学习模型中构建和处理数据的方法。本质上,这些表示涉及以大多数元素为零或接近零(稀疏)的方式对数据进行编码,并以多个级别或层次结构组织。这种方法与
- 基于双树复小波变换和稀疏表示的多光谱和彩色图像融合算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlab双树复小波变换稀疏表示多光谱和彩色图像融合
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1双树复小波变换原理4.2稀疏表示原理4.3基于双树复小波变换和稀疏表示的图像融合算法5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序..........................................................figure;s
- Time-Weighted Kernel-Sparse-Representation-Based Real-Time Nonlinear Multimode Process Monitoring
Haruのpopura
稀疏表示过程监控故障检测多模态过程模态辨识
非线性多模态过程监控matlab代码本文关于Time-WeightedKernel-Sparse-Representation-BasedReal-TimeNonlinearMultimodeProcessMonitoring。首先给出matlab代码链接:github链接这篇文章为了解决非线性多模态过程模态辨识和故障检测问题。1,考虑到实际工业过程的“时间序列相关性”,对核稀疏表示算法中的系数矩
- 基于支持向量机 (SVM) 和稀疏表示理论 (SRC) 的人脸识别比较
西部小狼_
一背景1.1支持向量机简介支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是AT&TBell实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法,是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一,也是应用最广泛、综合效果最好的模式分类技术之一。到目前为止,支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函
- LangChain+LLM实战---Embedding Model
lichunericli
LangChain-LLMlangchainembedding自然语言处理
原文地址:ChoosingtheRightEmbeddingModel:AGuideforLLMApplications什么是向量Embedding在AI聊天机器人的开发领域中,向量Embedding在获取文本信息的本质方面起着关键作用。向量Embedding的核心是指在数学空间中将单词、句子甚至整个文档表示为密集的低维向量的过程。与依赖于稀疏表示(如one-hot编码)的传统方法不同,向量Emb
- L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
weixin_30408165
matlabpython人工智能
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见,例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言,这类问题可以表示为:\[\min_{\bf{z}}||{\bf{z}}||_0\\\text{subjectto:}~\frac{1}{2}||{\bf{x}}-{\bf{A}}{\bf{z}}||_2^2\leq\epsilon\]由于\(L_0\)范数存在着NP难的
- 稀疏DOA估计的经典算法——l1-SVD算法
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文献阅读笔记算法学习信号处理信息与通信
On-Grid类DOA估计经典算法——l1−SVDl_1-\text{SVD}l1−SVD文献"ASparseSignalReconstructionPerspectiveforSourceLocalizationWithSensorArrays"提出了一种稀疏表示的DOA定位算法,它属于On-Grid类算法的范畴。其核心要点有二:其一是,通过了奇异值(SVD)分解,把以大量快拍数衡量的信号模型,
- embedding层
less97
推荐系统
单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义,它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进,可以从文本数据中学习字嵌入,并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习(文中涉及代码可左右滑动)。WordEmbedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进,传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词
- 基于图像字典学习的去噪技术研究与实践
mYlEaVeiSmVp
Python学习深度学习人工智能
图像去噪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其目标是从受到噪声干扰的图像中恢复出干净的原始图像。字典学习是一种常用的图像去噪方法,它通过学习图像的稀疏表示字典,从而实现对图像的去噪处理。本文将详细介绍基于字典学习的图像去噪技术,并提供相应的源代码实现。字典学习简介字典学习是一种无监督学习方法,旨在从一组训练样本中学习出一个稀疏表示的字典。在图像处理中,字典学习的目标是通过学习图像的稀疏表示字典,实
- 两个小例子带你词嵌入层学习入门——Keras版
catbird233
转自:https://yq.aliyun.com/articles/221681词嵌入提供了词的密集表示及其相对含义。最简单的理解就是:将词进行向量化表示,实体的抽象成了数学描述,就可以进行建模了。它们是对较简单的单词模型表示中使用的稀疏表示的改进。Word嵌入可以从文本数据中学习,并在项目之间重用。它们也可以作为在文本数据上拟合神经网络的一部分。在本教程中,你将学到如何使用Python与Kera
- 压缩感知之稀疏表示与匹配追踪
facceb067d90
姓名:方文19021210911转载自https://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45099655【嵌牛导读】压缩感知算法中匹配追踪是一个基础概念,可以作为进一步理解其他重构算法的基础【嵌牛鼻子】稀疏表示匹配追踪【嵌牛提问】通过信号的稀疏表示理解匹配追踪【嵌牛正文】如果研究压缩感知重构算法,那么匹配追踪绝对是一个绕不过去的概念,虽然最原始的匹配追踪算
- 深度学习知识点(面试)
Steve_Xu123
deep-learning
问题列表图太多了,就不放了,见谅~具体可以转到这里如何设置网络的初始值?*梯度爆炸的解决办法***神经网络(MLP)的万能近似定理*神经网络中,深度与宽度的关系,及其表示能力的差异**在深度神经网络中,引入了隐藏层(非线性单元),放弃了训练问题的凸性,其意义何在?**稀疏表示,低维表示,独立表示*局部不变性(平滑先验)及其在基于梯度的学习上的局限性*为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigm
- 【图像融合】基于nsct-SR+dwt-SR+拉普拉斯金字塔算法-SR等多种图像融合算法matlab源码
Matlab科研辅导帮
图像处理算法机器学习c++
图像融合技术能充分弥补单一传感器的不足,获得更加可靠、准确和全面的图像数据。图像融合技术已经全面的应用于遥感、军事、医疗卫生等各个方面。目前图像融合的研究领域主要集中在基于图像稀疏表示的融合方法上,其中包括基于多尺度分解的融合方法和基于冗余字典分解的融合方法,但是两种方法均存在着各自的不足。因此本文将以此为出发点,寻找性能上更优的图像融合方法。其次,目前对图像融合的客观质量评价大多依据经验选择,缺
- 【小沐学NLP】关联规则分析Apriori算法(Mlxtend库,Python)
爱看书的小沐
PythonNLP自然语言处理pythonapriorimixtendnlpai关联分析
文章目录1、简介2、Mlxtend库2.1安装2.2功能2.2.1UserGuide2.2.2UserGuide-data2.2.3UserGuide-frequent_patterns2.3入门示例3、Apriori算法3.1基本概念3.2apriori3.2.1示例1--生成频繁项集3.2.2示例2--选择和筛选结果3.2.3示例3--使用稀疏表示3.3association_rules3.3
- 压缩感知
梦里不知身是客_d549
如果研究压缩感知重构算法,那么匹配追踪绝对是一个绕不过去的概念,虽然最原始的匹配追踪算法应用于重构的文献并不多,但基于匹配追踪改进后的正交匹配追踪算法在研究压缩感知的人群中可以说是家喻户晓、人尽皆知的。既然匹配追踪是与重构有关的,为什么本篇取名为《稀疏表示与匹配追踪》呢?一个重构算法与稀疏表示有什么关系?一般文献中讲到匹配追踪所引参考文献均为文献[1],而文献[1]就是在讲解基于匹配追踪算法的信号
- 【对于一维信号的匹配】对一个一维(时间)信号y使用自定义基B执行匹配追踪(MP)研究(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab人工智能算法
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- 【对于一维信号的匹配】对一个一维(时间)信号y使用自定义基B执行匹配追踪(MP)研究(Matlab代码实现)
长安程序猿
matlab人工智能算法
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然哥依旧
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然哥依旧
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- 三维(3D)压缩传感算法的深入研究:专注于实时体积成像的新颖视角
快撑死的鱼
算法3d人工智能
引言随着计算能力的增强和数据处理技术的进步,三维(3D)成像技术越来越多地被用于各种各样的应用,从医疗成像到虚拟和增强现实。然而,随之而来的问题是,随着数据量的增长,压缩和传输这些数据成为了一个重大挑战。因此,需要一种高效的算法来处理这个问题。这就是三维(3D)压缩传感(CS)算法的重要性所在。实战项目下载三维压缩感知是一种基于稀疏性的数据压缩方法,其主要思想是对数据进行稀疏表示,然后通过一种优化
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S