- 探索数据世界的钥匙:机器学习中的线性回归
程序员-李旭亮
机器学习
在浩瀚的数据海洋中,寻找隐藏的模式与规律,一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习,作为这一领域的璀璨明珠,以其强大的数据分析与预测能力,正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中,线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点,成为了入门机器学习的首选,更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归:定义与原理线性回归,顾名思义,是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量(X)与因变量
- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- PyTorch库学习之torch.mean函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数,用于计算张量的均值。它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值,是数据分析和机器学习中常用的操作之一。二、语法和参数语法:torch.mean(input,dim=None,keepdim=False,*,out=None)参数:input(torch.Tensor):输入张量。dim(int,
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- c++调用python和numpy混合编程
AIVoyager
c++pythonc++pythonnumpy
目录1.cmake配置2.python脚本3.c++头文件初始化4.c++调用python中的函数,实现功能参考在现代软件开发中,跨语言编程和混合编程的需求日益增长。C++作为一种高效、强大的编程语言,广泛应用于底层开发、游戏引擎、高性能计算等领域。而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性,在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
- springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能
cesske
springboot人工智能后端
springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能,通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习(AI)技术的应用。这样的系统可以帮助用户进行图像编辑、风格转换、自动设计布局等。以下是一个基本步骤和技术栈建议,用于在SpringBoot中构建图片辅助设计功能的系统。1.技术栈选择SpringBoot:作为后端框架,提供RESTfulAPI。图像处理库:
- 【ShuQiHere】SGD vs BGD:搞清楚它们的区别和适用场景
ShuQiHere
机器学习python人工智能
【ShuQiHere】在机器学习中,优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数,使其更好地拟合训练数据,减少预测误差。在众多优化算法中,梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。梯度下降法主要有两种变体:批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)和随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)。这两者在如何计算梯度并更新模型参
- 每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库算法数据分析聚类
以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 【机器学习基础】Anaconda与Pycharm使用
叫我东方小巴黎
机器学习基础人工智能
这里写目录标题指定py版本安装包指定py版本安装包condaenvlistactivatexxxcondalistpipinstallxxx
- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
听忆.
机器学习人工智能数据挖掘深度学习语言模型
边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 《陈天奇:机器学习科研的十年》阅读笔记
Bunny_Ben
科研方法&心得笔记
0、作者介绍陈天奇是机器学习领域著名的青年华人学者之一,本科毕业于上海交通大学ACM班,博士毕业于华盛顿大学计算机系,研究方向为大规模机器学习。2019年,陈天奇在Twitter上宣布自己将于2020年秋季加入CMU任助理教授,成为加入CMU的年轻华人学者之一。在本文中,陈天奇回顾了自己做机器学习科研的十年。 1、原文十年前,MSRA的夏天,刚开始尝试机器学习研究的我面对科研巨大的不确定性,感到最
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营|机器学习基础之案例学习
Monyan
人工智能机器学习学习李宏毅深度学习
机器学习(MachineLearning,ML):机器具有学习的能力,即让机器具备找一个函数的能力函数不同,机器学习的类别不同:回归(regression):找到的函数的输出是一个数值或标量(scalar)。例如:机器学习预测某一个时间段内的PM2.5,机器要找到一个函数f,输入是跟PM2.5有关的的指数,输出是明天中午的PM2.5的值。分类(classification):让机器做选择题,先准备
- 聚星文社——绘唐科技Ai推文软件
绘唐AIGCAI工具
科技
聚星文社——绘唐科技Ai推文软件聚星文社--绘唐科技Ai推文软件https://iimenvrieak.feishu.cn/docx/ZhRNdEWT6oGdCwxdhOPcdds7nofAI推文软件是一种利用人工智能技术帮助用户自动生成推文内容的工具。该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体,然后使用机器学习算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件,用户可以
- Spark on YARN
静听山水
Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark和ApacheHadoopYARN是两个紧密相关的项目,它们经常一起使用来处理大规模数据集。下面我将解释Spark如何与YARN配合工作,以及如何在YARN上运行Spark应用程序。ApacheSparkApacheSpark是一个快速通用的大规模数据处理引擎,支持多种计算模式,如批处理、流处理、机器学习和图形处理。Spark提供了一个统一的编程模型,可以在单个集群上运行各种
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
zhangbin_237
Python机器学习机器学习自然语言处理人工智能python开发语言
如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
zhangbin_237
Python机器学习自然语言处理人工智能机器学习python开发语言
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 应用数学与机器学习基础 - 线性代数篇
绎岚科技
机器学习深度学习机器学习线性代数
线性代数1.标量、向量、矩阵、张量学习线性代数,会涉及以下几个数学概念:标量(scalar):定义:一个标量就是一个单数的数,不同于线性代数中大多数概念会涉及到多个数。表示法:我们用斜体表示标量。标量通常赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说”让s∈Rs\in\mathbb{R}s∈R表示一条线的斜率“;在定义自然数标量时,我们可能会说
- AAAI2021推荐系统论文清单
机器学习与推荐算法
人工智能推荐系统深度学习机器学习数据分析
嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标2021年第35届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出,此次会议共收到9034篇论文提交,其中有效审稿为7911篇,最终录取篇数为1692篇,录取率为21.4%。由于境外疫情形势依然严峻,大会将在2月2日到2月9日在线上进行举办。较之去年接收篇数1590篇来说,今年的录取数量有所提升。通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析,发现以下结论:深度学习技术依
- 一文读懂深度适配网络(DAN)
weixin_34088838
人工智能
这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice,思维敏捷,非常健谈!一不留神就谈了1个多小时,意犹未尽,学到了很多东西!龙明盛老师在博士期间(去年博士毕业)发表的文章几乎全部是A类顶会,他在学期间与世界知名学者杨强、PhilipS.Yu及MichaelI.Jordan多次合作,让我非常膜拜!这次介绍他在ICML-15上提出的深度适配网络。深度适配网络(DeepA
- R语言 机器学习 KNN 2个例子
waterHBO
r语言机器学习开发语言
代码的写法,参考来源是这本书:MachineLearningwithR,2ndEdition.pdf相关的资源我已经上传了,包括代码,数据,以及这行本书。下载链接–免积分下载。https://download.csdn.net/download/waterHBO/896756871.第一个例子,代码和过程,全部来自书上#我根据书中第三章KNN的内容来做的。#第3章,KNN,K-NearestNei
- 什么是损失函数?
翰霖努力成为专家
万能科普数据挖掘计算机视觉机器学习人工智能自然语言处理神经网络深度学习
损失函数(LossFunction)是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度,以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。在监督学习中,我们通常有一组训练数据,包括输入特征(X)和对应的真实标签(Y)。模型的目标是学习一个从输入特征到输出标签的映射函数。损失函数就是用来衡量模型在这个映射过程中产生的误差的函数。不同类型的任务会使用不同
- (二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
- CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建
charlee44
CMakeC++学习CMake构建C/C++Eigen
Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都include源代码了,那还不是轻松跨平台?像Eigen这种风格的库就被称为HeaderOnly库。这种库使用起来确实
- 随机森林(Random Forest)VS 提升树(Boosting Trees)
高大黑白涂鸦
随机森林boosting算法机器学习人工智能
随机森林(RandomForest)和提升树(BoostingTrees)都是常见的机器学习算法,它们都基于决策树,但使用的策略和目标不同。随机森林(RandomForest)通俗的类比:想象你有一个班级里的多位老师(决策树),你让他们每个人都独立地给出意见(预测)。每个老师的意见可能不完全一致,因为他们对问题的理解和方法不同。然后,你把所有老师的意见汇总,得到一个“班级意见”的结果。优点:减少过
- 分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码(源码、调试、LW、开题、PPT)
计算机源码社
大数据大数据spark毕业设计项目计算机毕业设计源码计算机毕设论文hadoop计算机课程设计
作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等,大家有这一块的问题可以一起交流!学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码,可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|基
- 一点机器学习的体会
zfq212
我关心的主要是机器学习有什么用,对未来哪些行业,领域,应用会产生变革级别的影响。为了了解这些,我感觉我首先要了解现在机器学习的主要方向,他们的主要应用,相关的主要工程工具。机器学习跟线性代数和统计联系比较多,所以在做了解时,很容易一不小心就会陷入理论的坑中,不易自拔。传统的机器学习有一套较完整的理论和算法,去scikitlearning网站可以有个大致的了解,或者听下吴恩达老师那门基础ML课程(网
- 机器学习——第十二章计算学习理论
adchloe
机器学习学习人工智能
目录1基础知识2PAC学习3有限假设空间3.1可分情形3.2不可分情形4VC维5Rademacher复杂度6稳定性1基础知识该理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论,目的是分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证,并根据法分析结果指导算法设计。给定样例集D,假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的
- 游戏AI中的模仿学习
SEU-WYL
深度学习dnn人工智能游戏学习
模仿学习在游戏AI中的应用已经逐渐成为提升游戏智能和玩家体验的重要技术。通过模仿人类玩家的行为,游戏AI可以表现出更加智能、自然的决策和操作能力,使得游戏更加富有挑战性和趣味性。以下是关于游戏AI中模仿学习的详细探讨。1.什么是模仿学习?模仿学习(ImitationLearning)是一种机器学习技术,通过观察和模仿专家(通常是人类玩家)的行为,训练AI模型,使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统
- 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