矩阵分解（3）-- QR分解

机器学习数学基础：29.t检验 @心都机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
PyTorch 学习路线 gorgor在码农 #python入门基础 python pytorch
学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码，逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐，适合从入门到进阶：1.基础知识准备前提条件Python基础：熟悉Python语法（变量、函数、类、模块等）。数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础
王阳明代数讲义花间流风明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
王阳明代数讲义王阳明代数讲义古代代数学的发展中世纪与文艺复兴时期的代数学近代代数学的发展现代代数学的发展第一章意气实体过程讲义第二章情感分析与和悦空间的定义第三章王阳明代数的基本概念与定理第四章王阳明代数在问题解决中的应用第五章王阳明代数与情感分析、社会关系力学的结合第六章王阳明代数的数学基础与哲学思考第七章王阳明代数的未来研究方向与展望王阳明代数讲义前言王阳明哲学思想简述王阳明，名守仁，字伯安，
人工智能之数学基础：对线性代数中逆矩阵的思考？每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用，我们可以更好地理解和应用线性代数知识，解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示，我们知道矩阵的作用就是函数，向量a先经过矩阵1进行函数作用，然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c，这个过
00计算机视觉学习内容依旧阳光的老码农计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换（用于3D计算机视觉）✅概率统计（
01计算机视觉学习计划依旧阳光的老码农计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分：偏导数、梯度下降傅里叶变换：图
深圳传音控股AI算法岗内推飞300 人工智能 python java 业界资讯
1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。5参与部门AI创新项目，包括自动化测试平台、BPM流程管理等项目开发登录链接：transsion.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码：EVHPB3投递，简历
【无标题】大模型智能涌现的数学本质与底层机制调皮的芋头 AI编程神经网络人工智能机器学习 AIGC
大模型智能涌现的数学本质与底层机制一、语言建模的数学基础大模型的核心任务是基于概率链式法则建模语言序列：P(w1,...,wn)=∏t=1nP(wt∣w10^{11})时出现能力相变相变示例：参数量级涌现能力数学机制10^9基础语法低维流形建模10^11多步推理高维空间路径积分10^13跨模态类比抽象概念解纠缠五、知识压缩的代数结构张量分解视角：模型权重矩阵(W\in\mathbb{R}^{d×d
人工智能之数学基础：矩阵的秩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矩阵机器学习深度学习线性代数秩
本文重点矩阵的秩，作为矩阵理论中的一个核心概念，是连接矩阵性质与应用的重要桥梁。本文我们将学习矩阵秩的概念，通过矩阵的秩可以判断矩阵是否可逆等等，所以矩阵的秩是非常重要的一个概念。矩阵秩的概念秩定义为矩阵A的线性独立的行（或列）的最大数目。也就是说，如果把矩阵看成由行向量或列向量组成，那么矩阵的秩就是这些向量中极大线性无关组所含向量的个数。矩阵的秩定义为矩阵线性无关的行向量或者列向量的最大数量，表
集合论导引：第一递归定义定理 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
集合论,递归定义,第一递归定义定理,数学基础,计算机科学,数据结构,算法设计1.背景介绍在计算机科学的蓬勃发展中，集合论作为基础数学分支，扮演着至关重要的角色。它为数据结构、算法设计、程序语言等领域提供了坚实的理论基础。其中，递归定义是集合论中一个重要的概念，它能够简洁地描述复杂集合的结构和性质。本文将深入探讨第一递归定义定理，揭示其背后的数学原理和计算机科学中的应用。2.核心概念与联系2.1集合
规控算法工程师的技术图谱和学习路径执于代码开发者职业加速服务算法学习
规控算法工程师技术图谱与学习路径规控算法工程师（规划与控制算法工程师）是自动驾驶领域的核心岗位之一，涉及路径规划、行为决策、运动控制等多个技术模块。以下为技术图谱与学习路径的整合，结合行业需求和技术发展趋势。一、技术图谱核心模块数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解（用于控制系统建模与优化）。微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可
图像算法工程师的技术图谱和学习路径执于代码开发者职业加速服务算法学习
01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径执于代码开发者职业加速服务推荐算法学习算法
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述，可以总结如下：一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面：数学基础：微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础，用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构：熟练掌握Python、Java等编程语言，具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
人工智能：增广矩阵数学基础到综合实战！！！小南AI学院人工智能矩阵算法
1.增广矩阵一、基本概念增广矩阵是将系数矩阵AAA与常数项向量bbb并在一起形成的矩阵，记作[A∣b][A|b][A∣b]。例如，对于线性方程组：{x+2y=53x−y=1\begin{cases}x+2y=5\\3x-y=1\end{cases}{x+2y=53x−y=1其增广矩阵为：[A∣b]=(12∣53−1∣1)[A|b]=\begin{pmatrix}1&2&|&5\\3&-1&|&1\
人工智能之数学基础：线性代数中的特殊矩阵每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习线性空间深度学习
本文重点矩阵是数学中一个重要的工具，在各个领域都有广泛的应用。其中，一些特殊矩阵由于具有独特的性质，在特定的问题中发挥着关键作用。单位矩阵单位矩阵是一种特殊的方阵，在矩阵乘法中起到类似于数字“1”的作用。对于一个的单位矩阵，其主对角线元素全为1，其余元素全为0。性质对于任意一个nxn的矩阵A，有AxI=IxA=A。这表明单位矩阵与任何同阶矩阵相乘都不改变该矩阵。单位矩阵是可逆的，且其逆矩阵就是它本
人工智能直通车系列01【Python 基础与数学基础】（Python 基础语法：变量、数据类型）浪九天人工智能直通车 python 开发语言机器学习深度学习人工智能
目录变量数据类型变量在Python中，变量是存储数据值的容器。变量不需要显式声明数据类型，Python会根据赋给变量的值自动推断其类型。变量命名需遵循一定规则：只能包含字母、数字和下划线，且不能以数字开头，不能是Python关键字。示例：#定义一个整数变量age=25print(age)#输出:25#定义一个字符串变量name="Alice"print(name)#输出:Alice#修改变量的值a
解构R语言底层逻辑：用语言学思维进行降维打击南大小程聊科研 r语言
以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看，许多人不是学不会R语言，而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感，然后想着编程肯定需要数学基础，自己没学过等等负面情绪。实际上，对于R语言来讲，和我们以前学过的英语没有任何区别，用语言学的方法去带入，就可以非常快速的对R语言产生理解。下面，我将利用语言学思维，对R语言的底层逻辑进行降维打击。一、R语言赋值语句就是主系表结构在刚开始学英语
智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践木子算法人工智能数学建模数学建模算法人工智能
智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域，路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法，路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架，通过数学公式推导核心算法原理，并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础（一）状态空间建模路径规划的本质是在状
机器学习数学基础：32.复本信度 @心都机器学习算法人工智能
复本信度（Parallel-FormsReliability）深度详解教程专为小白打造，零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度，也被称为“平行测验信度”，其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本，对同一批受测者进行多次测量，然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲，它是衡量测验稳定性的重要指标，能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应，进而影响测验结果真实
LM_Funny-2-01 递推算法：从数学基础到跨学科应用王旭·wangxu_a 算法
目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例：Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算猿享天开人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能（AI）和机器学习的数学基础，而矩阵作为其核心概念之一，承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算，通过详细的数学公式、推导过程和代码示例，帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章：矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
大模型学习路线与资源推荐数字化转型2025 AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas、PyTorch）37。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
初学者推荐学习AI的路径 ProgramHan 学习人工智能
学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径：1️⃣基础知识数学基础（线性代数、微积分、概率统计）编程基础（Python/R等语言）算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、PCA）掌握机器学习库（如scikit-le
机器学习数学基础：36.φ相关系数分析 @心都机器学习人工智能
用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量（如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定）之间的关系，并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系，收集到如下2×22×22×2列联表数据（调查了170170170人）：肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
机器学习数学基础：37.偏相关分析 @心都机器学习人工智能
偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中，比如地理系统，会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里，不考虑其他要素的干扰，专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值，叫做偏相关系数。举个简单例子，在研究一个地区的房价时，房价会受到很多因素影响，像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系，就可以用偏相关分
机器学习数学基础：22.对称矩阵的对角化 @心都机器学习矩阵概率论
一、核心概念详解（一）内积定义与公式：在nnn维向量空间中，对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn)，内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y)，其计算公式为(x⃗,y⃗
机器学习数学基础：34.点二列 @心都机器学习概率论人工智能
点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中，一个变量是正态连续性变量，取值可以是连续的数值，比如身高、体重、考试分数等；另一个是真正的二分名义变量，其两个类别是天然存在、相互独立的，不能再细分，像性别（男/女）、是否吸烟（是/否）、抛硬币的结果（正面/反面）等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
机器学习的数学基础(三)——概率与信息论梦醒沉醉数学基础概率论信息论
目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
DeepSeek 学习路线图 CarlowZJ 学习 deepseek
以下是基于最新搜索结果整理的DeepSeek学习路线图，涵盖从基础到高级的系统学习路径，帮助你全面掌握DeepSeek的使用和应用开发。一、基础知识与预备技能1.数学基础线性代数：掌握矩阵运算和向量空间，这是深度学习的核心。概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言
《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积 CS创新实验室机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。以上这些内容，在不同资料中，所用术语的含义会有所差别，读者阅读的时候，不妨注意，一般资料中，都是在欧几里得空间探讨有关问题，并且是在三维的欧氏空间中，其实质所指即相同。但是，如果不是在欧氏空间中，各概念、术语则不能混用。
jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x js jquery keydown keypress keyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下复制代码 $('input').keyup(funciton(){
AngularJS中的Promise bijian1013 JavaScript AngularJS Promise
一.Promise Promise是一个接口，它用来处理的对象具有这样的特点：在未来某一时刻（主要是异步调用）会从服务端返回或者被填充属性。其核心是，promise是一个带有then()函数的对象。为了展示它的优点，下面来看一个例子，其中需要获取用户当前的配置文件： var cu
c++ 用数组实现栈类 CrazyMizzz 数据结构 C++
#include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T, int SIZE = 50> class Stack{ private: T list[SIZE];//数组存放栈的元素 int top;//栈顶位置 public: Stack(
java和c语言的雷同麦田的设计者 java 递归 scaner
软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号从头学java二 1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点： a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句不会再继续执行。 b、for循环相比于whi
LINUX环境并发服务器的三种实现模型被触发 linux
服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1 循环服务器与并发服务器模型在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服
Oracle数据库查询指令肆无忌惮_ oracle数据库
20140920 单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录 -- 查看emp表 desc emp
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浅谈REDIS数据库的键值设计矮蛋蛋 redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/ 原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
maven编译可执行jar包 alleni123 maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven-asse
人力资源在现代企业中的作用百合不是茶 HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点：工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只知道人力资源是管理企业招聘的当时我被招聘上了，当时给我们培训的人
Linux自启动设置详解 bijian1013 linux
linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。阅读之前建议先看一下附图。本文中假设inittab中设置的init tree为： /etc/rc.d/rc0.d /etc/rc.d/rc1.d /etc/rc.d/rc2.d /etc/rc.d/rc3.d /etc/rc.d/rc4.d /etc/rc.d/rc5.d /etc
Spring Aop Schema实现 bijian1013 java spring AOP
本例使用的是Spring2.5 1.Aop配置文件spring-aop.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmln
【Gson七】Gson预定义类型适配器 bit1129 gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器，在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时，指定对象和字符串之间的转换方式， DateTypeAdapter public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> { public static final TypeAdapterFacto
【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey) bit1129 update
在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。比如：对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。 Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义
linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件 ronin47
一个文件正在被进程写我想查看这个进程文件一直在增大找不到谁在写使用lsof也没找到这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。 linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
java-两种方法求第一个最长的可重复子串 bylijinnan java 算法
import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; public class MaxPrefix { public static void main(String[] args) { String str="abbdabcdabcx";
Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程 bylijinnan java netty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本，建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式： http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325 Netty的启动及事件处理的流程，基本上是按照上面这篇文章来走的文章里面提到的操作，每一步都能在Netty里面找到对应的代码其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
servelt filter listener 的生命周期 cngolon filter listener servelt 生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时，servlet容器创建这个servlet实例，并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作，然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时，servlet容器就不在创建实例，而是直接调用它的service方法处理请求，也就是说
jmpopups获取input元素值 ctrain JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单首先，我有一个div，里面包含了一个表单，默认是隐藏的，使用jmpopups时，会弹出这个隐藏的div，其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。当我直接获取这个form表单中的文本框时，使用方法：$('#form input[name=test1]').val()；这样是获取不到的。我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值，$(
vi查找替换命令详解 daizj linux 正则表达式替换查找 vim
一、查找查找命令 /pattern<Enter> ：向下查找pattern匹配字符串 ?pattern<Enter>：向上查找pattern匹配字符串使用了查找命令之后，使用如下两个键快速查找： n：按照同一方向继续查找 N：按照反方向查找字符串匹配 pattern是需要匹配的字符串，例如： 1: /abc<En
对网站中的js,css文件进行打包 dcj3sjt126com PHP 打包
一，为什么要用smarty进行打包 apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案 dcj3sjt126com undefined
在开发Yii 时，在程序中定义了如下方式： if($this->menuoption[2] === 'test')，那么在运行程序时会报：undefined offset:2，这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了，在windows下错误等级
linux 文件格式（1） sed工具 eksliang linux linux sed工具 sed工具 linux sed详解
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Android应用程序获取系统权限 gqdy365 android
引用如何使Android应用程序获取系统权限第一个方法简单点，不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译： 1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
HoverTree开发日志之验证码 hvt .net C#asp.net hovertree webform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS，目前包含文章系统，图库和留言板功能。代码完全开放，文章内容页生成了静态的HTM页面，留言板提供留言审核功能，文章可以发布HTML源代码，图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持，再此表示感谢！留言板不断收到许多有益留言，但同时也有不少广告，因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找，如果不是很多，就是特别多
JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版 justjavac json
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数据结构随记_2 lx.asymmetric 数据结构笔记
第三章栈与队列一．简答题 1. 在一个循环队列中，队首指针指向队首元素的前一个位置。 2.在具有n个单元的循环队列中，队满时共有 n-1 个元素。 3. 向栈中压入元素的操作是先移动栈顶指针&n
Linux下的监控工具dstat 网络接口 linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
C 语言初级入门--二维数组和指针 1140566087 二维数组 c/c++指针
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10点睛Spring4.1-Application Event wiselyman application
10.1 Application Event Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段应按照如下部分实现bean之间的消息通讯继承ApplicationEvent类实现自己的事件实现继承ApplicationListener接口实现监听事件使用ApplicationContext发布消息

矩阵分解（3）-- QR分解

1. 定义

2. 分解方法

3. Matlab求解

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