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Gsen2819
算法大模型人工智能人工智能学习机器学习
机器学习概述机器学习(MachineLearning,ML)主要研究计算机系统对于特定任务的性能,逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练,使模型掌握数据所蕴含的潜在规律,进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛领域,
- 凸优化:驯服复杂世界的“山谷寻宝术”
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
想象你被蒙上双眼,置身于一片广袤而陌生的山地。你的任务只有一个:找到最低的那个山谷。地形可能极其复杂——有无数的山峰、深谷、沟壑、平原。有些山谷是陷阱(局部最低点),而真正的宝藏(全局最低点)只有一个。如何在信息有限、地形未知的情况下,高效、可靠地找到这个绝对的最低点?这就是**凸优化(ConvexOptimization)**要解决的终极挑战。它不是普通的优化,而是一门将复杂世界转化为“友好地形
- 詹森不等式(Jensen’s Inequality)——EM算法的基础
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题机器学习
詹森不等式(Jensen’sInequality)是数学中一个非常重要的不等式,广泛应用于概率论、统计学、凸优化、信息论等领域。它基于凸函数和凹函数的性质。一、基本定义设函数fff是定义在区间III上的凸函数(convexfunction),且随机变量XXX的取值落在III内,期望存在,则有:E[f(X)]⩾f(E[X]){E}[f(X)]\geqslantf({E}[X])E[f(X)]⩾f(E
- 【神经网络与深度学习】通俗易懂的介绍非凸优化问题、梯度消失、梯度爆炸、模型的收敛、模型的发散
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言深度学习近年来取得了突破性的进展,并在多个领域展现出惊人的性能。然而,神经网络的训练过程并不总是顺利的,优化过程中可能会遇到各种挑战,如非凸优化问题、梯度消失、梯度爆炸、模型收敛和模型发散。这些问题直接影响着模型的稳定性和最终性能,因此理解它们对于深度学习的研究和应用至关重要。本文将深入探讨这些优化问题的本质及其应对策略,帮助你更好地掌握深度学习模型的训练过程,并提高模型的表现。深度学习中的优
- 强化学习系统学习路径与实践方法
豆芽819
tip学习人工智能机器学习深度学习强化学习
一、学习路径规划1.基础巩固阶段(1-2个月)必读教材:《ReinforcementLearning:AnIntroduction》(Sutton&Barto)第1-6章重点掌握:马尔可夫决策过程(MDP)、贝尔曼方程、动态规划(DP)、蒙特卡洛(MC)、时序差分(TD)算法。数学基础:概率论(期望、方差、条件概率)线性代数(矩阵运算、特征值)优化理论(梯度下降、凸优化)补充资源:MIT线性代数课
- 最优化方法(3):线性规划基本理论
♚放晴♛~
算法
系列笔记是本人在上最优化方法时整理的,参考书籍为经典的NumericalOptimization(SecondEdition)。笔记主要分为0~5共六个部分,包括优化基础、线搜索、带约束优化基础、线性规划、对偶理论、带约束凸优化算法,以及一些零散的部分。这里是第三部分,也就是线性规划基本理论。线性规划基本理论线性规划标准形式与转化线性规划问题有着如下形式:mincTxs.t.aiTx≤bi,i=
- 《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
非门由也
机器学习数据分析支持向量机机器学习sklearn
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种基于间隔最大化原理的分类模型,其核心在于构建最优超平面以区分不同类别,并具有处理高维数据的优势。是否高斯分布/复杂边界多项式关系输入训练数据数据标准化处理数据是否线性可分?选择线性核函数选择非线性核函数数据特征类型?使用RBF核使用多项式核构建SVM目标函数求解凸优化问题:最大化间隔得到支持向量与超平面分类新样本输出预测类别核心
- 深度学习 常见优化器
Humingway
深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- 支持向量机 SVM 简要介绍
_夜空的繁星_
机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- 支持向量机SVM原理详解
handsomeboysk
支持向量机机器学习人工智能
SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件:6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想3.常见的核函数1.线性核(Line
- Python-玩转数据-凸优化
人猿宇宙
python数据挖掘人工智能
一、说明最优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个权重,直到准确率不再是上升,迭代停止,那到底什么是最优化问题呢?比如你要从上海去北京,你可以选择搭飞机,或者火车,动车,但只给你500块钱,要求你以最快的时间到达,其中到达的时间就是优化的目标,500块钱是限制条件,选择动车,火车,或者什么火车都
- 凸优化学习
qiaoxinyu10623
凸优化1024程序员节
认为学习凸优化理论比较合适的路径是:学习/复习线性代数和(少量)高等数学的知识。实际上,凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识,比如方向导数,雅克比矩阵,海森矩阵,KKT条件等。这里强烈推荐MIT公开课《线性代数》,GilbertStrang教授主讲,完全不是照本宣科,而是注重几何解释,非常具有启发性,学完之后,你会对线性代数有全新的认识。学习视频:-UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集
- 凸优化学习之旅
还有你Y
最优化学习
目录标题专业名词MM算法CCP算法:代码说明SCA算法:连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD(BlockCoordinateDescent)代码示例与ADMM的区别总结2024年5月6日15:15:26专业名词DC问题:DifferenceofConvex。Difference理解为差,convex是凸,DC问题就
- 运筹系列35:凸优化接口cvxpy
IE06
运筹学
1.凸优化问题1.1QP问题目标函数二阶,约束一阶,称为Quadraticprogramming1.2.QCQP目标二阶,约束二阶,QuadraticalConstraintQuadraticProgramming。1.3.SOCPsecondorderconeprogram,本质上还是一个QP问题(约束条件进行平方)。1.4DCP一个问题能够由目标函数和一系列约束构造。如果问题遵从DCP规则,这
- 基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
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优化python数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包,为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度,polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
- 机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优
stone_fall
图像处理与机器学习
数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ,使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ},其中x是n维向量,χ\chiχ是x的可行域,f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非
- Task10-向前分布算法和梯度提升决策树
沫2021
1.前向分步算法前项分布算法可以解决分类问题,也可以解决回归问题。(1)Adaboost的加法模型:在Adaboost的基础上,将多个基分类器合并为一个复杂分类器,是通过计算每个基分类器的加权和。通常情况下这是一个复杂的优化问题,很难通过简单的凸优化的相关知识进行解决。而前向分步算法可以用来求解这种方式的问题,它的基本思路是:因为学习的是加法模型,如果从前向后,每一步只优化一个基函数及其系数,逐步
- 优化|复杂度分析——用于凸约束非凸优化问题的光滑化近似点增广拉格朗日算法
运筹OR帷幄
算法机器学习人工智能
1.简介对于无约束的非凸优化问题,算法复杂度的下界为Ω(1/ϵ2)\Omega(1/\epsilon^2)Ω(1/ϵ2);在目标函数光滑时,这个下界可以通过标准梯度下降算法来取到.对于带约束的非凸优化问题,这个下界依旧适用;到这里,我们自然会提出疑问:它是否也能通过某个一阶算法来取到?对此,本文[1]^{[1]}[1]作出了回答.文中介绍了一种简单的一阶算法——光滑化近似点增广拉格朗日方法(Smo
- 03 凸优化理论-凸函数
Jay Morein
优化理论与随机控制算法
03凸函数目录3.1凸函数的定义、性质(凸函数的判定)、示例3.2保凸运算3.4拟凸函数3.5对数凸函数3.3共轭函数3.6关于广义不等式的凸性3.1凸函数的定义、性质和例子(一)凸函数的定义&扩展值延伸3.1.1定义Def1凸函数的定义、几何含义定理1:仿射函数等价于既凸又凹函数。定理2(凸性由函数在直线上的性质刻画)*:凸函数的充要条件是与其定义域相交的任何直线上都是凸的。(可以将函数限制在直
- 凸优化问题:基础定义
TensorME
数学理论凸优化
“一旦将一个实际问题表述为凸优化问题,大体上意味着相应问题已经得到彻底解决,这是非凸的优化问题所不具有的性质。”——《译者序》“事实上,优化问题的分水岭不是线性与非线性,而是凸性与非凸性”——Rockafellar1什么是凸优化什么是凸优化?抛开凸优化中的种种理论和算法不谈,纯粹的看优化模型,凸优化就是:1、在最小化(最大化)的要求下,2、目标函数是一个凸函数(凹函数),3、同时约束条件所形成的可
- 深度学习|拉格朗日对偶及KKT条件推导
科研工作站
深度学习KKT对偶仿射
目录1主要内容2问题提出3对偶推导4KKT条件1主要内容在电力系统优化过程中,风光等分布式能源出力和负荷的不确定性(即源荷不确定性)形成了电力系统方向的研究热点,每个研究人员都试图通过自己的方法将研究推进的更深入一些,在理论研究的深层次上,离不开鲁棒优化,包括两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化算法等,鲁棒优化的基础知识是拉格朗日对偶和KKT条件,给大家推荐个课程——凌青老师的《凸优化》,该课程系统性讲解
- CVX工具包(for matlab)
夕夕夕夕嘻嘻嘻嘻
编程工具matlabcvx优化
CVX工具包(formatlab)CVX是斯坦福的教授StephenP.Bold等人开发的一个基于Matlab的凸优化工具包,能够解决诸如线性规划,二次规划,整数规划(需要license)等等优化问题,且使用非常的人性化。比如,求解最小二乘法等问题。Installation支持32/64位的Linux,MACOSX,Windows系统。可戳官方下载链接:http://cvxr.com/cvx/do
- Matlab中CVX工具箱使用
Upsame
MatlabCVXMatlab
Matlab中CVX工具箱使用CVX是一个凸优化解决工具,需要在Matlab上使用。CVX让Matlab变成一个模型语言,可以使用Matlab的标准语法完成优化问题的求解。安装下载官方安装包,解压缩到任意路径,建议和Matlab放到一起。打开Matlab,切换路径到CVX的存放路径,Matlab中运行cvx_setup命令即完成安装。cdC:\personal\cvxcvx_setupCVX支持的
- 【笔记】认识凸优化
假装有头像
笔记
凸优化凸优化是一类特殊的数学优化问题,其基本思路是凸优化的基本思路是通过利用凸性质,将优化问题转化为在凸集上定义的凸函数的最优化问题,从而能够借助凸优化的理论和算法来高效求解。凸优化问题相对于一般的优化问题更易于求解以下是凸优化的基本思路和特点:凸集:凸优化中的关键概念之一是凸集。凸集是一个具有凸性质的集合,即对于集合中的任意两点,连接它们的线段仍然在集合内部。凸优化通常涉及到在凸集上定义的优化问
- 自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(二)
无意2121
自动驾驶轨迹规划算法游戏引擎算法自动驾驶
欢迎大家关注我的B站:偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)目录1.基于凸优化2.具身足迹3.ESDF自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(一)-CSDN博客大家可以先阅读之前的博客1.基于凸优化以此为代表的算法则是OBCA无论是自车还是障碍物都可以表示为凸多边形,因此可以表示为多个超平面围成的空间同时,自车与障碍物的避撞表达式就可以写
- 深度学习数学知识点
搬砖成就梦想
深度学习人工智能
一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1)线性空间及线性变换2)矩阵的基本概念3)状态转移矩阵4)特征向量5)矩阵的相关乘法6)矩阵的QR分解7)对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8)矩阵的SVD分解9)矩阵的求导10)矩阵映射/投影11)矩阵的秩12)矩阵的特征值和特征空间二、概率论书籍&视频MITIntroduct
- 凸优化—常见分式规划解决方法及代码实现
兜兜转转m
通信仿真和学习算法
分式规划是凸优化中常见的问题,例如最大化能效等。这篇博客介绍了single-ratio分式规划的二种常见方法。1、Quadratictransform2、Dinkelbach'sTransform优化问题一个简单的优化问题如何使用上述二种方法来计算呢?Quadratictransform代码复现%%方法2:QuadraticTransform求解max(x/(x^2+1))s.tx>=0iter_
- 凸优化: 障碍函数法
QQ_AHAO
凸优化算法机器学习
上一节讲到了等式消除的牛顿法,这一节我们讲一般约束问题的障碍函数法。首先我们利用对数阀函数来近似替代示性函数,用来消去不等式约束。最终使得问题变为等式约束的牛顿法,然后消除法消去等式约束,再利用牛顿法进行迭代求解。例题:求解过程:以上都是笔者个人学习方法,如有不妥之处,欢迎大家批判指正,后续有时间,笔者会分享更多的凸优化学习方法给大家。
- 凸优化: 惩罚函数之内罚函数法(等式消除的newton法,一般约束问题的障碍函数法)
QQ_AHAO
凸优化其他经验分享机器学习
目录0.说明:1.等式约束的newton法:2.障碍函数法0.说明:相信不少小伙伴在学习内罚函数时会遇到不少障碍,接下来我将从结合个人学习过程,通过例题给小伙伴们讲解一下自己的见解,因为其理论知识在《凸优化》(王书宁译)介绍的很详细,所以我只介绍在例题中如何应用。由于外罚函数和内点法的不等式约束问题在网上都可以找到例题和求解方法,而且也相对较简单,所以在此我就多做赘述了。就讲述一下较难的等式消除的
- 深度卷积神经网络
sendmeasong_ying
深度学习cnn深度学习机器学习
目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性:怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的,如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了,使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大,Maxpooling使用的是最大值,因此输出的值比较大,梯度就比较大,训练就更加容易。输入是224*224,
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
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方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
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- yii2 restful web服务快速入门
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PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
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支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
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转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
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db.emp.insert({
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- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
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典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
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- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
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- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
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Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
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// Max value in Jaon Array
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- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
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xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
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<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo