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- 《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第7章_SLAM中的数学基础
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介绍传统的机器学习分类模型像SVM,逻辑回归,决策树,甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后,都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。Alexnet的横空出世及其在ILSVRC2012Imagenet数据集分类大赛中表现出的摧枯拉朽的领先正式宣告了深度学习纪元的开启。其实CNN模型并非啥新玩意,早在1997年Yang,Lecun就有实现过一个CNN模型并将之用于类似于MNST
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贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布,利用贝叶斯公式计算后验概率,将样本根据概率进行分类。常用贝叶斯网络:1.朴素贝叶斯分类器;2.半朴素贝叶斯分类器;3.贝叶斯网;4.EM算法朴素贝叶斯分类器:纯粹贝叶斯公式进行后验分布计算,从而完成对样本的分类半朴素贝叶斯分类器:为了降低贝叶斯公式中估计后验概率的困难,朴素贝叶斯分类器中采用的是属性条件独立的假设,但是在现实中往往很难成立。而半朴素贝
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朴素贝叶斯网络(NaiveBayesNetwork)与贝叶斯网络(BayesianNetwork)有一些不同之处,让我们来澄清一下这两个概念。贝叶斯网络(BayesianNetwork):贝叶斯网络是一种用于建模概率关系的图模型。它使用有向无环图(DAG)来表示一组变量之间的依赖关系,并通过概率分布来量化这些依赖关系。节点表示变量,边表示变量之间的依赖关系。每个节点都与其父节点相关,而给定父节点的
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7.3方向3的研究成果(态势知识融合)7.3.1使用贝叶斯网络实现网空态势融合提出了两种使用BN的网空态势感知的方法:(1)构建跨层的贝叶斯网络,推断出云环境企业“孤岛”之间的隐蔽连接“桥梁”;在云环境中实现网空态势感知,是一个非常重要的新兴研究领域。在孤立的企业网络“岛屿”之间可能会构建隐蔽连接的“桥梁”。通过隐性的“桥梁”,原先限制在企业网络内部的攻击路径,能够跨越至云环境中的另一个企业的网络
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一、学习目标1.学习概率图模型中两种重要的模型:贝叶斯网络和马尔科夫随机场2.学习使用概率图模型去进行实际问题的学习与推断3.学习近似推断二、贝叶斯网络概率图模型基于图,而图这种数据结果分为两种:有向图和无向图,针对有向(无环)图结构,实现的是贝叶斯网络,针对无向图,则为马尔可夫随机场。1.有向无环图根据图中每个结点不同,可提取出不同的相关结点,如以x3为例2.联合概率分布我们之所以搞出这么一个图
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写这篇笔记的来源:image昨天晚上在朋友圈刷到了朋友用R画的贝叶斯网络(也就是上图,图片已拿到授权。选的节点很多,个人觉得像宇宙,交叉的点不断的向外边发送信号,还怪好看的)。这时想起了,自己收藏夹有贝叶斯定理的解析(以前只是收藏了,没看,逃。)然后用Python实现一个简单的贝叶斯定理的脚本。也是为了验证下是否理解了贝叶斯定理。贝叶斯定理介绍:Steve很害羞而且性格孤僻,虽然乐于助人,但却对周
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贝叶斯网络的参数学习1导语hellohello,大家好在之前的推文中,我们见过完整的贝叶斯网络;也展示了在有一定证据的情况下,如何使用贝叶斯网络进行推断但在手头没有贝叶斯网络的时候,如何通过手头的数据构建一个贝叶斯网络呢?1.2相关概念1.2.1贝叶斯网络参数学习问题分类回想:贝叶斯网络=有向图+概率关于贝叶斯网络的学习,主要分为以下5种情况[1]:已知:有向图+完整数据待求:概率已知:完整数据待
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R语言数据语言贝叶斯R语言现代贝叶斯统计学INLA混合效应模型
目录㈠基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用㈡R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用㈢基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析㈣基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算)实践㈤R语言混合效应(多水平/层次/嵌套)模型及贝叶斯实现更多应用㈠基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用贝叶斯网络不但能够统
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本周学习内容:学习贝叶斯网相关知识学习集成学习部分内容学习聚类任务及其相关算法1贝叶斯网半朴素贝叶斯中规定每一个特征可以依赖于另外一个特征,贝叶斯网络在半朴素贝叶斯的基础上更进一步,认为每个特征都可以依赖于另外多个特征。贝叶斯网络实际上是一个有向无环图,图中包含贝叶斯网络的结构和参数,带有方向的边从父特征出发,指向子特征,代表子特征依赖于父特征。贝叶斯网中三个变量之间的典型依赖关系如图1所示:图1
- 机器学习算法基础——分类模型(二)
三翼鸟数字化技术团队
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引言上回我们讨论了机器学习中的三种重要的分类模型:Logistic回归、朴素贝叶斯、贝叶斯网络,并对这三种模型的数学推导和实例实现有了一个深刻的认识。今天我们继续介绍另外两种基础的分类算法:决策树和随机森林,本期分享的主要任务就是要讨论决策树的生成方法,包括ID3算法、C4.5算法和CART算法,并通过清晰易懂的应用实例解释说明算法的实现细节。相信有了决策树基础,后面再进行随机森林的构建就会变得非
- 03-IF6+:纯生信基于网络互作结合基因表达谱、拷贝数变异数据鉴定多发性骨髓瘤标志物
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MM:多发性骨髓瘤(MultipleMyeloma)CNV:拷贝数改变(copynumbervariation)MMRC:多发性骨髓瘤研究组织(theMultipleMyelomaResearchConsortium)M3CN:多发性骨髓瘤分子关系网络(multiplemyelomamolecularcausalnetwork)RIMBANet:重构整合的分子贝叶斯网络(Reconstructin
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文章目录一、贝叶斯网络是什么二、朴素贝叶斯三、贝叶斯网络的建立一、贝叶斯网络是什么贝叶斯网络的思考:原本的问题:给定一组样本D,求得在这些样本中出现某个结论A1,A2,...,AnA_1,A_2,...,A_nA1,A2,...,An出现的概率,也就是P(Ai∣D)P(A_i|D)P(Ai∣D),表示求得给定数据后,哪个结论出现的概率最大。问题转化:maxP(Ai∣D)=maxP(D∣Ai)P(A
- 机器学习入门六(贝叶斯网络数据分类)
朱笨笨
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老师要求做一个因果分析,没有思路。目前作者了解到了辛普森悖论,所以想找一个比较合适的方法做一下因果分析,于是找到了《Python机器学习算法与实战》这本书看了一眼里面的内容,偷学了一手贝叶斯网络书数据分类方法哈哈哈。文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言贝叶斯网络处理一些分类问题,同时尝试用贝叶斯网络做因果分析。本文采用的数据集仍未泰坦尼克号幸存者数据集。一
- 贝叶斯网络 (人工智能期末复习)
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文章目录贝叶斯网络(概率图模型)定义主要考点例题-要求画出贝叶斯网络图-计算各节点的条件概率表-计算概率-分析独立性贝叶斯网络(概率图模型)定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图(DAG)。主要考点给出一定表述,要求画出贝叶斯网络图;给出每个节点的条件概率表;使用贝叶斯网络计算概率;分析贝叶斯网络的独立性;例题-要求画出贝叶斯网络图臭鸡蛋(E)或灾难后动物的尸体(M)都会发出一种奇怪
- 贝叶斯网络在R语言中的应用
CodeMaven
r语言开发语言R语言
贝叶斯网络是一种概率图模型,用于建模变量之间的依赖关系。它在许多领域都有广泛的应用,包括机器学习、人工智能和统计分析等。本文将介绍如何在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要安装并加载相关的R包。在R中,有几个包可以用于构建和分析贝叶斯网络,如bnlearn和gRain等。这里我们以bnlearn包为例进行说明。#安装bnlearn包install.packa
- 【深度学习】概率图模型(二)有向图模型详解(条件独立性、局部马尔可夫性及其证明)
QomolangmaH
深度学习人工智能贝叶斯网络局部马尔可夫性条件独立性概率图
文章目录一、有向图模型1.贝叶斯网络的定义2.条件独立性及其证明a.间接因果关系X3→X2→X1X_3\rightarrowX_2\rightarrowX_1X3→X2→X1b.间接果因关系X1→X2→X3X_1\rightarrowX_2\rightarrowX_3X1→X2→X3c.共因关系X1←X2→X3X_1\leftarrowX_2\rightarrowX_3X1←X2→X3d.共果关系
- 【深度学习】概率图模型(一)概率图模型理论简介
QomolangmaH
深度学习深度学习概率论人工智能概率图模型贝叶斯网络马尔可夫随机场
文章目录一、概率图模型1.联合概率表2.条件独立性假设3.三个基本问题二、模型表示1.有向图模型(贝叶斯网络)2.无向图模型(马尔可夫网络)三、学习四、推断 概率图模型(ProbabilisticGraphicalModel,PGM)是一种用图结构来表示和推断多元随机变量之间条件独立性的概率模型。图模型提供了一种直观且有效的方式来描述高维空间中的概率分布,通过图结构表示随机变量之间的关系,使得模
- 机器学习---贝叶斯网络与朴素贝叶斯
三月七꧁ ꧂
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1.贝叶斯法则如何判定一个人是好人还是坏人?当你无法准确的熟悉一个事物的本质时,你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断其本质属性的概率。如果你看到一个人总是做一些好事,那这个人就越可能是一个好人。数学语言表达就是:支持某项属性的事件发生得越多,则该属性成立的可能性就越大。贝叶斯法则来源于英国数学家贝叶斯(ThomasBayes)在1763年发表的著作《论有关机遇问题的求解》。贝叶斯法则
- 人工智能:一种现代的方法 第十四章 概率推理
一只大小菜
人工智能:一种现代的方法人工智能
文章目录人工智能:一种现代的方法第十四章概率推理本章前言14.1不确定性问题域中的知识表示14.1.1联合概率分布14.1.2贝叶斯网络14.2贝叶斯网络的语义14.2.1表示联合概率分布14.2.2紧致性14.2.3节点排序14.2.4贝叶斯网络中的条件独立关系14.3条件分布的有效表示14.4贝叶斯网络的精确推理14.4.1通过枚举进行推理14.4.2变量消元算法14.4.5精确推理的复杂度1
- 斯坦福经典AI课程CS 221官方笔记来了!机器学习模型、贝叶斯网络等重点速查...
zenRRan
来源:新智元、Stanford作者:鹏飞斯坦福大学的人工智能课程“CS221”,这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头,流水的讲师换了一批又一批,送走的毕业生一拨又一拨,至今仍然是人工智能学习的经典课程之一。目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中。这门课程是没有教科书的,所有内容都蕴含在讲师的教案以及课后作业中。不过为了方便广大不能亲临现场听讲的同学,课程官方推出了课程笔记Cheat
- 贝叶斯网络结构学习方法简介
打你个大屁股
人工智能人工智能贝叶斯
题目:贝叶斯网络结构学习方法简介贝叶斯网络(Bayesiannetwork,BN)结构学习就是从给定的数据集中学出贝叶斯网络结构,即各节点之间的依赖关系;只有确定了结构才能继续学得网络参数,即表示各节点之间依赖强弱的条件概率。对于普通人来说(非贝叶斯网络的专业研究人员,仅一般使用者),希望的是能够有那么一个函数,函数的输入是数据集,输出即为贝叶斯网络结构。目前确实有很多贝叶斯网络工具箱,但新人上手
- 【机器学习6】概率图模型
猫头不能躺
《百面机器学习》机器学习人工智能
用观测结点表示观测到的数据,用隐含结点表示潜在的知识,用边来描述知识与数据的相互关系,最后基于这样的关系图获得一个概率分布。概率图中的节点分为隐含节点和观测节点,边分为有向边和无向边。从概率论的角度,节点对应于随机变量,边对应于随机变量的依赖或相关关系,其中有向边表示单向的依赖,无向边表示相互依赖关系。概率图模型分为贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫网络(MarkovNetwo
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
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
JavaScriptAngularJSPromise
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
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/
- 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
javaspringAOP
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
javanetty
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
filterlistenerservelt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,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
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PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($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
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
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简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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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
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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
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译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
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第三章 栈与队列
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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
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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
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二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
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(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 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