jinhuan_hit
jinhuan_hit

李航统计学习方法-第十章HMM-习题答案（10.3）

本文主要针对李航统计学习方法第十章隐马尔可夫模型的习题10.3,书中P189页，给出了具体的手写计算与推导步骤，如下图所示。

t=1,t=2,t=3的情况与书中P187页，例题10.3一致，t=4是继续的计算过程。如有错误，还望批评指正。

李航统计学习方法-第十章HMM-习题答案（10.3）_第1张图片

你可能感兴趣的:(机器学习,李航统计学习方法,人工智能,隐马尔可夫模型HMM,习题答案)

  • 【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例 云天徽上 NLPbert人工智能深度学习自然语言处理机器学习numpy信息可视化
    安装要安装一个非常轻量级的Transformers库，您可以执行以下步骤：1、打开终端或命令提示符。2、运行以下命令来安装Transformers库：pipinstalltransformers这将使用pip工具从PythonPackageIndex（PyPI）下载并安装Transformers库。请确保您的计算机上已经安装了pip。然后，您可以在Python代码中导入Transformers库：
  • 一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线 a小胡哦 深度学习pythonpytorch
    深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的！！！线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的
  • 流行编程语言全解析：优势、应用与短板 a小胡哦 pythonjavac++c语言javascriptswiftr语言
    Python：优势Python以其简洁、易读的语法闻名，新手能快速上手。丰富的库和框架，能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。典型示例：OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python，如GPT系列模型的研发。网络爬虫：轻松从网页
  • Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战 医学小达人 NLPLLMsGPT深度学习人工智能transformerpython机器学习
    1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务，但因为它们在处理序列时需要一步步前进，因此其他信息无法立即对其产生影响，当序列变长时，长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题，Transformer模型被设计出来，内核思想是利用自注意力机制，这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
  • 本地部署DeepSeek + AnythingLLM 搭建高效安全的个人知识库 Chhjnavy AIDeepSeek大模型本地知识库协同工作
    环境准备：本地部署方案请参考博客：windows平台本地部署DeepSeek大模型+OpenWebUI网页界面（可以离线使用）-CSDN博客windows平台本地部署DeepSeek大模型+Chatbox界面（可以离线使用）-CSDN博客根据本人电脑配置：windows11+i9-13900HX+RTX4060+DDR5560032G内存确定搭建方案：DeepSeek-R1:7b+Ollama+A
  • 【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记机器学习人工智能
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义：机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。本质：找到
  • csghub安装（docker方式） AR_xsy docker容器运维
    简单介绍：CSGHub是一个开源、可信的大模型资产管理平台，可帮助用户治理LLM和LLM应用生命周期中涉及到的资产官网部署安装exportSERVER_DOMAIN=$(ipaddrshow$(iprouteshowdefault|awk'/default/{print$5}')|grep'inet'|awk'{print$2}'|cut-d/-f1)exportSERVER_PORT=80doc
  • 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归” 紫雾凌寒 AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
    引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。一、逻辑回归：不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中，逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中带有“回归”，但却是一位不折不扣的“分类高手”，主要用于解决二分类问题，在众多领域发挥着关键作
  • DeepSeek多软件协同效应，产生的王炸组合 Chhjnavy AI人工智能DeepSeek协同工作
    DeepSeek网址:DeepSeek|深度求索1.DeepSeek+Kimi：一键生成高质量PPT，快速制作专业演示文稿Kimi网址:Kimi.ai-会推理解析，能深度思考的AI助手步骤：将PPT内容描述给DeepSeek，产生PPT大纲以及内容；将DeepSeek产生的大纲以及内容，丢到Kimi+模型中，即可自动产生PPT；2.DeepSeek+剪映：生成原创视频，适用于短视频创作剪映网址:剪
  • Spring Boot 示例项目：从零开始构建 Web 应用 梦落青云 JAVAspringbootjava
    一、项目概述本文档将指导您通过一个示例项目，了解如何使用SpringBoot框架构建一个简单的Web应用程序。该项目涵盖了从数据模型定义到控制器、服务层以及数据访问层的完整开发流程，帮助您快速掌握SpringBoot的基本使用方法。二、项目结构1.项目模块本示例项目分为以下几个主要模块：数据模型模块：负责定义与数据库表对应的实体类，使用JPA注解进行映射。控制器模块：处理客户端的HTTP请求，调用
  • 联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案 月光技术杂谈 大模型初探人工智能ChatGLM3联想E470Qwen-7BPhi-3-mini
    背景：手上有一台联想E470的闲置笔记本，配置如下：（IntelHD620核显+NVIDIA920MX独显，i5-7200UCPU），想用它来部署并学习AI模型。考虑到电脑的性能限制，打算采用「量化模型+知识蒸馏」的低成本部署方案。一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型，例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本，显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理（通过
  • javascript 常见设计模式 smiley121 javascript设计模式
    什么是设计模式?在软件开发中，设计模式是解决特定问题的经验总结和可复用的解决方案。设计模式可以提高代码的复用性、可维护性和可读性，是提高开发效率的重要手段。单例模式1.概念单例模式（SingletonPattern），保证一个类只有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。也就是说，第二次使用同一个类创建新对象的时候，应该得到与第一次创建的对象完全相同的对象。2.代码实现classSingleton
  • LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora AI大模型-大飞 llamaAI大模型AI职场和发展人工智能
    文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，
  • 实现Shell免密登录的详细指南 醉心编码 脚本基础shell脚本
    实现Shell免密登录的详细指南前提条件步骤一：生成SSH密钥对步骤二：将公钥复制到远程服务器步骤三：配置SSH客户端（可选）步骤四：测试免密登录常见问题排查在使用Linux或Unix系统时，我们经常需要通过Shell访问远程服务器。通常，这种访问需要通过SSH（SecureShell）进行，每次连接时都需要输入用户名和密码，这不仅繁琐，而且在某些自动化场景下显得尤为不便。为了实现免密登录，我们可
  • deepseek和ChatGPT 4o比较 调皮的芋头 chatgpt人工智能
    DeepSeek和ChatGPT4o在实现方式、评测效果和使用体验方面的详细比较：实现方式：DeepSeek：推理型大模型DeepSeek的核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。后训练+RL/RLHFDeepSeekR1等推理模型是在通用模型的基础上进行“特训”（后训练+SFT/RL/RLHF），使其不仅知道得多还用得好
  • [论文笔记] Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation 大型语言模型生成推理超参优化 心心喵 论文笔记论文阅读语言模型人工智能
    成本效益高的大型语言模型生成推理的超参数优化https://openreview.net/pdf?id=DoGmh8A39OChiWang1,SusanXueqingLiu2,AhmedH.Awadallah11微软研究院，雷德蒙德2史蒂文斯理工学院摘要大型语言模型（LLMs）因其生成能力引发了广泛关注，催生了各种商业应用。使用这些模型的高成本驱使应用构建者在有限的推理预算下最大化生成的价值。本文
  • 单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径 Oriental Son 嵌入式MCU单片机单片机学习stm32mculinux
    笔者所修读的专业为物联网工程，物联网工程是一门新兴的、热门的专业，其所涉及的学科更是又多又杂，既有计算机方向的编程语言（如C、C++、Java、Python等）、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等；软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等；硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等；涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
  • Linux安全与密钥登录指南，零基础入门到精通，收藏这篇就够了 网安导师小李 程序员编程网络安全linux安全运维web安全网络服务器计算机网络
    在使用Linux服务器时，确保服务器的安全至关重要。本文将为你介绍一些关键的Linux安全措施，包括开启密钥登录、查看登录日志、限制登录IP以及查看系统中能够登录的账号。以下内容适合小白用户，通过简单的操作就能有效提升服务器的安全性。目录Linux安全概述密钥登录的配置生成密钥对配置SSH密钥登录查看登录日志限制IP访问设置IP封禁允许特定IP访问查看系统可登录的账号1.Linux安全概述Linu
  • 电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析 Cc不爱吃洋葱 知识图谱人工智能自然语言处理大模型大语言模型LLM语言模型
    随着大数据和人工智能技术的飞速发展，电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术，正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合，更能释放强大的知识推理和智能预测能力，为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角，深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法，以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读，帮助你了
  • 采用分布式部署deepseek 慧香一格 AI学习分布式deepseek
    分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南，帮助您了解如何进行分布式部署。1.环境准备硬件需求：确保您的集群环境中有足够的GPU资源，并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。特别地，对于分布式训练，还需要安装torch.distributed或者类似的库支持，例如Horo
  • 亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介 亚远景aspice 汽车人工智能大数据
    ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介：ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》背景与意义随着汽车智能化发展，自动驾驶和智能座舱等技术快速进步，但人工智能在汽车领域应用面临安全性、数据质量与管理、技术标准规范缺失、公众认知和接受度等挑战。该标准旨在规范汽车领域人工智能技术应用，提高系统安全性、可靠性和兼容性，推动汽车智能化健康发展。ISO/PAS880
  • 《OSI模型与TCP/IP模型：从理论到实践的全面解析》 夏の橘 HCIA学习之路计算机网络tcp/ip网络
    引言在计算机网络中，OSI模型和TCP/IP模型是理解网络通信的核心框架。然而，许多人对两者的区别、联系及实际应用场景感到困惑。本文将通过分层对比和实例分析，帮助读者彻底掌握这两个模型的本质。一、OSI模型：七层理想化框架1.设计目标OSI（OpenSystemsInterconnection）模型由国际标准化组织（ISO）提出，目标是统一全球网络协议标准，实现不同厂商设备的互联互通。2.七层结构
  • 51-31 CVPR’24 | VastGaussian，3D高斯大型场景重建 深圳季连AIgraphX aiXpilot智驾大模型1自动驾驶智慧城市AIGC计算机视觉数据挖掘
    2024年2月，清华大学、华为和中科院联合发布的VastGaussian模型，实现了基于3DGaussianSplatting进行大型场景高保真重建和实时渲染。Abstract现有基于NeRF大型场景重建方法，往往在视觉质量和渲染速度方面存在局限性。虽然最近3DGaussiansSpltting在小规模和以对象为中心的场景中效果很好，但由于视频内存有限、优化时间长、外观变化明显，将其扩展到大型场景
  • 《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》1 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算价值投资人工智能
    下面呈现《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》全文，全文内容超过20000字，报告内容全面、结构严谨，涵盖了全球及中国市场现状、技术趋势、竞争态势、政策环境、风险分析以及未来投资战略规划等多个方面，供相关决策部门和投资机构参考。《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》目录摘要前言全球人
  • 微服务之网关 qq_40784183 微服务负载均衡架构
    1.网关的选择Zuul和SpringCloudGateway(其他没用过了)2.Zuul（NetflixZuul）与SpringCloudGateway对比性能方面Zuul：Zuul1.x是基于Servlet的同步阻塞模型，在处理高并发请求时性能相对较弱。每个请求都会占用一个线程，当并发量较大时，线程资源可能会成为瓶颈。不过，Zuul2.x版本在性能上有所改进，采用了异步非阻塞模型，能够更好地处理
  • AI芯片：科技变革的核心驱动力 乐得瑞_郑钊展13172458616 人工智能科技
    近年来，人工智能（AI）的飞速发展对众多行业产生了深远影响，芯片领域也不例外。AI在芯片设计、制造及应用等方面带来了革新性的改变，成为推动芯片行业发展的关键力量。AI助力芯片设计效率飞升传统芯片设计极为复杂，涉及数十亿晶体管的布局与连接，需庞大工程师团队耗费数月至数年才能完成从架构到制造的全流程。不过，AI技术的出现正在扭转这一局面。AI能处理繁重重复任务，优化复杂芯片布局并设计专用芯片，大大提高
  • 为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线 人工智能首选语言：python Python新技术 小黄人软件 chatGPTpython学习人工智能
    人工智能首选语言：python必学。解释型语言(无编译这个环节)，直接执行代码，面向对象，脚本语言没基础在这里学为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线，主要应关注于深化已有的编程知识和技能，并探索Python特有的高级特性。以下是推荐的学习路线：基础复习：如果对Python基础不熟悉，先从Python的基础语法、数据类型、控制流程等开始复习。高级语言特性：深入理解装饰器、上下文管理器、
  • 强化学习：原理、概念与代码实践 AndrewHZ 深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
    一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念，并通过公式推导来加深理解，同时结合一个具体的实例，使用Python语言进行代码实现，帮助读者全面掌握强化学习的
  • 随机梯度下降一定会收敛么？ AndrewHZ 人工智能深度学习算法
    1.什么是随机梯度下降？随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法，用于寻找函数的最优解，通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中，模型通过调整参数来最小化损失函数，以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
  • 《Ollama 与 DeepSeek 整合应用入门指南》一、二、三章 Allen-Steven ollamadeepseek
    第一章：工具概述与核心价值1.1Ollama技术解析本地化部署优势：无需网络连接的数据隐私保护跨平台架构设计：支持Windows/macOS/Linux全平台模型管理引擎：自动化处理模型依赖与版本控制1.2DeepSeek模型特性多模态处理能力：文本生成、代码理解、数学推理中文优化架构：针对中文语料的特殊训练策略模型家族图谱：从1.3B到67B的参数规模选择1.3技术整合价值本地智能计算：企业数据
  • 算法 单链的创建与删除 换个号韩国红果果 c算法
    先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
  • 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感 白糖_ java中间件
           断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。          看完整章内容，
  • zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 javaDAOspringjdbc
    今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
  • Rss 订阅 开发 周凡杨 htmlxml订阅rss规范
                    RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。   RSS
  • 分页查询实现 g21121 分页查询
    在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。 按实现形式分前台分页和服务器分页： 前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。 服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
  • spring jms异步消息处理 510888780 jms
    spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
  • highCharts柱状图 布衣凌宇 hightCharts柱图
    第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller   @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController {  private UserServi
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • TLS java简单实现 antlove javasslkeystoretlssecure
      1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
  • Zip解压压缩文件 百合不是茶 Zip格式解压Zip流的使用文件解压
       ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));     &n
  • underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScriptunderscore
            工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。       学
  • java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 javajvmjstatd
    1.介绍         jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。         jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
  • 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
    Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义：   /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
  • 我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
    作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
  • nginx lua开发经验总结 ronin47
    使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
  • java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
    import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
  • 正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
    Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem:   3889836k total,  3341868k used,   547968k free,   286044k buffers Swap:  6127608k total,&nb
  • [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
         当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。       而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
  • 自定义类的equals函数 dai_lm equals
    仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
  • Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
    命令如下：sudo gedit  /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
  • 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
    MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了   方法一：进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可 　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
  • 单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
    单一功能原则[ 编辑]     SOLID 原则 单一功能原则 开闭原则 Liskov代换原则 接口隔离原则 依赖反转原则 查   论   编 在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
  • POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VOPOJOjavabean
    POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
  • SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
    前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。   将配置文件中的如下部分删除： <!-- 认证管理器，使用自定义的UserDetailsService，并对密码采用md5加密-->
  • mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
    $ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
  • 评"高中女生军训期跳楼” nannan408
       首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。    孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
  • scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 javajvmscala
    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
  • C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c算法
    中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？ 代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他