- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
南川笔记
Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑(不是常规的C语言或者Java程序,也不是这几年很火的Python编程,而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R),这在一
- 【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数
鼠鼠龙年发大财
鼠鼠学AI系列代码合集人工智能线性代数机器学习
在前面的例子中,我们已经讨论了标量的概念,并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来,我将进一步说明该过程,并解释每一步的实现。标量(Scalar)的基本操作标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的Python代码,我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。代码实现:importtorch#定义两个标量x=torch.tensor(3.0)#标量x,值为3
- 数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导
sz66cm
线性代数决策树算法
勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x),我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合:f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
- 线性代数基础
wq_151
mathematic线性代数
Base对于矩阵A,对齐做SVD分解,即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量,V为ATAA^TAATA的特征向量。Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。显然,U、V矩阵中的列向量相互正交,所以也可以视V为svd分解给出了A的列向量空间的正交基,其中最大奇异值(或特征值)对应的特征向量捕捉了数据变化的最大方向。求满足A
- 2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用)
面包资料屋
考研数学
2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用):https://pan.baidu.com/s/1tK9cPPG5Q-xhasqb051ymQ提取码:1111本书是专门为准备参加硕士研究生入学考试提前复习的大二大三学生、在职考研人士及基础薄弱的考生编写。本书以初等数学水平为起点,阐述了考研数学要求的基本知识构架。希望本书能够帮助考生在短时间内厘清考研数学(包括高等数学、线性代数、概
- 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
取个名字真难呐
算法机器学习矩阵人工智能线性代数
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
- Python的图形化界面编程
iteye_20668
Pythonpython
2017.2.14好久没有写代码了,感觉过一个年弄的什么也没有干成,好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多,并且指针也没有那么难了,然后就是看了下机器学习,感觉有点小难,现在发现好多都涉及到高数,概率论和线性代数的知识,想想当初把这些学的是一塌糊涂。然后上次和胡杨大大聊天的时候,他说好多东西都是在实践中去学习的。好了,继续我的Python吧,Python的图形化界面编程。impor
- matlab初等变换函数,线性代数实践及 MATLAB 入门(2005年10月)
weixin_39861905
matlab初等变换函数
出版时间:2005-10-1作者:陈怀琛,龚杰民编著出版社:电子工业出版社程序集名为dsk05,课件名bk05课件内容简介本书是根据“用软件工具提高线性代数教学”的指导思想,参照美国1992—1997国家科学基金项目ATLAST的思路,编写成的线性代数补充教材,其目的是补充我国现有教材的的缺陷。它分为两篇,第一篇介绍线性代数所用的软件工具MATLAB语言,它可以作为教材,也可以作为手册使用;第二篇
- matlab线性代数电子书,实用大众线性代数 MATLAB版_13652907.pdf
三金乐了
matlab线性代数电子书
【作者】陈怀琛著【形态项】156【出版项】西安:西安电子科技大学出版社,2014.08【ISBN号】978-7-5606-3462-3【中图法分类号】O151.2【原书定价】20.00【主题词】线性代数-计算机辅助设计-MATLAB软件【参考文献格式】陈怀琛著.实用大众线性代数MATLAB版.西安:西安电子科技大学出版社,2014.08.内容提要:传统的线性代数源于数学家,教理论不教应用。工科需要
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
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线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- Matlab初等数学与线性代数
崔渭阳
matlabmatlab线性代数数据结构
初等数学算术运算基本算术加法+添加数字,追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和A=1:5;B=cumsum(A)B=1×51361015减法-减法diff差分和近似导数乘法.*乘法*矩阵乘法prod数组元素的乘积cumprod累积乘积pagemtimes按页矩阵乘法(自R2020b起)tensorprodTensorproductsbetweentwotensors(自
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹
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线性代数机器学习决策树
矩阵的迹什么是矩阵的迹?矩阵的迹(TraceofaMatrix)是线性代数中的一个基本概念,定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用,例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA:A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1
- 线性代数 第五讲:线性方程组_齐次线性方程组_非齐次线性方程组_公共解同解方程组_详解
小徐要考研
线性代数线性代数线性方程组机器学习
线性方程组文章目录线性方程组1.齐次线性方程组的求解1.1核心要义1.2基础解系与线性无关的解向量的个数1.3计算使用举例2.非齐次线性方程的求解2.1非齐次线性方程解的判定2.2非齐次线性方程解的结构2.3计算使用举例3.公共解与同解3.1两个方程组的公共解3.2同解方程组4.方程组的应用5.重难点题型总结5.1抽象齐次线性方程组的求解5.1含有系数的非齐次线性方程组的求解及有条件求全部解问题5
- Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)
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数学基础线性代数
七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵,数λ\lambdaλ,若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α,使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα,则λ\lambdaλ是特征值,α⃗\vec{\alpha}α是对应于λ\lambdaλ的特征向量λ\lambdaλ可以为0α⃗\vec{\alpha}α不能为0⃗\vec{0}0,且为列向量Aα⃗
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之著名教材
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人工智能怎么学人工智能线性代数矩阵学习方法
线性代数是大学数学中非常核心的基础课程,教材繁多,国内外有许多经典的教材。国内比较有名且使用较为广泛的线性代数中文教材见书籍8。书籍8线性代数中文教材推荐:(a)简明线性代数(丘维声);(b)线性代数(居于马);(c)线性代数(李尚志);(d)线性代数(李炯生等);(e)线性代数五讲(龚昇);(f)线性代数的几何意义(任广千等)北京大学的丘维声教授编写的《简明线性代数》[17]是北京市高等教育精品
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性
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线性代数矩阵
线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性,尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA,其正定性可以通过以下条件来判断:正定矩阵:如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn,二次型xTAxx^TAxxTAx都是正的,即:xTAx>0∀x∈Rn,x≠0x^TAx>0\quad\forallx\in
- 线性代数笔记【二次型】
内 鬼
微电子专业笔记线性代数矩阵
二次型n元二次型:关于n个变量x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn的二次齐次函数KaTeXparseerror:Nosuchenvironment:align*atposition8:\begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲f(x_1,x_2,\cdo…系数全为实数的二次型叫做实二次型,除此之外还有复二次型和复二次型矩阵,但在这里不讨论标准二次型:只含
- MIT线性代数
模拟IC和AI的Learner
线性代数线性代数机器学习算法
P5置换矩阵置换矩阵是行重新排列的单位矩阵。置换矩阵用P表示,性质:n阶置换矩阵共有n!个P6零空间某个矩阵的零空间中的向量经过该矩阵的变换后都落在0向量,
- MIT线性代数
模拟IC和AI的Learner
线性代数
本文链接的原创作者为浊酒南街https://blog.csdn.net/weixin_43597208第1讲MIT_线性代数笔记:第01讲行图像和列图像-CSDN博客第2讲MIT_线性代数笔记:第02讲矩阵消元_矩阵firstpivot-CSDN博客第3讲MIT_线性代数笔记:第03讲矩阵的乘法和逆矩阵_矩阵行乘列和列乘行-CSDN博客第4讲MIT_线性代数笔记:第04讲矩阵的LU分解-CSDN博
- 从零开始学数据分析之——《线性代数》第六章 二次型
doubleyue1314
线性代数数据分析数据挖掘算法
6.1二次型与对称矩阵6.1.1二次型及其矩阵定义:n个变量的二次齐次函数称为的一个n元二次型,简称为二次型二次型转换为矩阵表达式:1)平方项的系数直接作为主对角元素2)交叉项的系数除以2放两个对称的相应位置上二次型的矩阵一定是对称的二次型的标准形对应的矩阵是一个对角形矩阵,其秩为主对角线上非零元的个数矩阵表达式写为二次型:1)主对角线元素直接作为平方项的系数2)取主线右上角元素乘以2作为交叉项系
- 线性代数学习笔记8-4:正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A
Insomnia_X
线性代数学习笔记线性代数矩阵学习
正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过,正定矩阵是一类特殊的对称矩阵:正定矩阵满足对称矩阵的特性(特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目)另外,正定矩阵还具有更好的性质(所有特征值都为正实数、所有主元都为正实数、左上角的所有任意k阶(10(x≠0)\mathbf{x}^{T}\boldsymbol{A}\mathbf{x}>0\quad
- LU分解算法(串行、并行)
清榎
高性能计算并行程序高性能计算数值分析
一、串行LU分解算法(详细见MIT线性代数)1.LU分解矩阵分解LU分解分解形式L(下三角矩阵)、U(上三角矩阵)目的提高计算效率前提(1)矩阵A为方阵;(2)矩阵可逆(满秩矩阵);(3)消元过程中没有0主元出现,也就是消元过程中不能出现行交换的初等变换LU分解其实就是将线性方程组:Ax=bAx=bAx=b分解为:LUx=bLUx=bLUx=b这样一来就会有:{Ly=bUx=y\begin{cas
- 线性代数 --- LU分解(Gauss消元法的矩阵表示)
松下J27
LinearAlgebra线性代数矩阵LU分解高斯消元矩阵运行gaussianLU
Gauss消元法等价于把系数矩阵A分解成两个三角矩阵L和U的乘法首先,LU分解实际上就是用矩阵的形式来记录的高斯消元的过程。其中,对矩阵A进行高斯消元后的结果为矩阵U,是LU分解后的两个三角矩阵中其中之一。U是一个上三角矩阵,U就是上三角矩阵uppertriangle的首字母的大写。高斯消元的每一步都能用基本消元矩阵E来表示。而所有的E都可以收录在一个矩阵当中,我这里叫他Z矩阵。Z矩阵就是集所有基
- Python NumPy 库详解
寒秋丶
Pythonpythonnumpy开发语言测试开发数据分析数据挖掘软件测试
大家好,在当今数据驱动的世界中,处理大规模数据、进行复杂数值计算是科学研究、工程设计以及数据分析的关键任务之一。在Python生态系统中,NumPy(NumericalPython)库是一款备受推崇的工具,它为我们提供了高效的数组操作、数学函数以及线性代数运算等功能,成为了科学计算和数据处理的利器。一、介绍NumPyNumPy(NumericalPython)是Python中一个开源的数值计算库,
- 【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记(一)】Matlab机器人工具箱简介
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机器人工具箱RoboticsToolbox开发笔记机器人笔记matlab
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程领域的专业软件。它的全称为MatrixLaboratory(矩阵实验室),因为其最基本的数据类型就是矢量与矩阵,所以在处理数学和科学问题时非常方便,可用于线性代数计算、图形和动态仿真的高级技术计算语言和交互式环境以及解决机器人学的相关问题。MATLAB的RoboticsToolbox(简称RTB)是一款在MATLAB环境下进行机器人建模、仿真和控制的工具
- 线性代数——特征值与特征向量的性质
lwh 98+106
线性代数算法机器学习
(1)设A为方阵,则A与ATA^{T}AT有相同的特征值。此处用到了两个关键性质,一:单位阵的转置为其本身,二:转置并不改变行列式的值。(2):设n阶方阵A=(aija_{ij}aij)的n个特征值为λ1\lambda_{1}λ1,λ2\lambda_{2}λ2,…λn\lambda_{n}λn,则λ1+λ2+λ3+...λn=a11+a22+a33+...+ann\lambda_{1}+\lam
- Python常用库-nump的使用
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Python相关内容python开发语言numpy
文章目录安装NumPy导入NumPy创建数组1.使用列表创建数组2.多维数组3.使用特殊函数数组的基本操作1.数组形状和大小2.数据类型3.转换数据类型4.数组索引5.数组切片6.维度转换7.数组连接8.数组分割数学运算1.算术运算2.广播机制3.统计函数4.最大最小值5.排序索引与切片1.索引2.切片3.高级索引条件操作1.条件选择2.where函数复杂操作1.矩阵乘法2.线性代数3.矩阵的逆N
- Numpy | 与Matlab科学计算对比
貳條
Numpy与Matlab科学计算对比MATLAB®和NumPy/SciPy有很多共同之处。但是有很多不同之处。创建NumPy和SciPy是为了用Python最自然的方式进行数值和科学计算,而不是MATLAB®克隆。关键的差异MATLABNumPy在MATLAB®中,基本数据类型是双精度浮点数的多维数组。大多数表达式采用这样的数组并返回这样的数对这些数组的2-D实例的操作被设计成或多或少地像线性代数
- 通义说【线性代数】为什么矩阵乘以向量是一个对矩阵中列向量的线性组合
假装有头像
线性代数
矩阵乘以向量可以被理解为该向量在矩阵所代表的空间变换下的映射结果,也可以看作是矩阵列向量的线性组合。为了更好地理解这一点,让我们从矩阵乘法的基本定义出发。假设有一个m×nm\timesnm×n的矩阵AAA和一个nnn维列向量x\mathbf{x}x,矩阵AAA可以写成由它的列向量组成的集合,即:A=[a1,a2,…,an]A=[\mathbf{a}_1,\mathbf{a}_2,\ldots,\m
- 东南大学研究生-数值分析上机题(2023)Python 3 线性代数方程组数值解法
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python线性代数
列主元Gauss消去法3.1题目对于某电路的分析,归结为就求解线性方程组RI=V\pmb{RI=V}RI=V,其中R=[31−13000−10000−1335−90−1100000−931−100000000−1079−30000−9000−3057−70−500000−747−300000000−3041000000−50027−2000−9000−229]\pmb{R}=\begin{bmat
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
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分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
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manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
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Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
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
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_