新之
新之

概率分布-beta分布

一，beta分布的概率密度

概率分布-beta分布_第1张图片

其中系数B为：

概率分布-beta分布_第2张图片


Gamma函数在之前博文中推导过：

概率分布-beta分布_第3张图片


beta分布期望

概率分布-beta分布_第4张图片


beta分布图

概率分布-beta分布_第5张图片



你可能感兴趣的:(概率与统计)

  • 趣学贝叶斯统计：逻辑与二项分布 Ashleyxxihf Python与统计统计概率论开发语言Courserapython
    目录前言关键词：第三章逻辑第四章创建二项分布1.二项分布的结构2.组合学（combinatorics）3.计算期期望结果概率4.代码总结前言高中时概率与统计中，大家学过逻辑符号、二项分布。今天我们重新复习一下基本知识，系统梳理推导过程，并稍微进阶到代码和库的运用中。关键词：ANDORBUT二项分布概率质量函数（probabilitymassfunction，PMF）累计分布函数(Cumulativ
  • Python——利用sympy模块进行数学计算 Fo*(Bi) 算法python数学建模
    参考链接：SymPy简易教程SymPy库常用函数Pythonsympy模块常用功能(一）Python科学计算库SymPy初探简介SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成，不依赖于外部库。SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理
  • 数理统计基础：参数估计与假设检验 _StarryNight_ 机器学习概率论
    在学习机器学习的过程中，我充分感受到概率与统计知识的重要性，熟悉相关概念思想对理解各种人工智能算法非常有意义，从而做到知其所以然。因此打算写这篇笔记，先好好梳理一下参数估计与假设检验的相关内容。1总体梳理先从整体结构上进行一个把握。数理统计的主要任务是通过样本的信息推断总体的信息，即统计推断工作。统计推断主要有两大类问题：参数估计和假设检验。它们都建立在抽样分布理论的基础之上，但角度不同。参数估计
  • 18个常见的数据分析面试题-概率统计类 可乐的数据分析之路
    总结了一些常见的概率与统计类的数据分析面试题，不定期更新......随机变量的含义一个随机事件的所有可能的值X，且每个可能值X都有确定的概率P，X就是P(X)的随机变量。比如掷骰子中出现的点数随机变量和随机试验间有什么关系随机试验：相同条件下对某随机现象进行的大量重复观测的试验，如掷硬币100次统计正面朝上的次数随机变量是用来描述随机试验结果的。划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据离散型随机变
  • LeetCode-470. 用 Rand7() 实现 Rand10()【数学 拒绝采样 概率与统计 随机化】 旋转的油纸伞 算法题leetcode算法职场和发展拒绝采样随机化
    LeetCode-470.用Rand7实现Rand10【数学拒绝采样概率与统计随机化】题目描述：解题思路一：首先说一个结论就是`(rand_X()-1)×Y+rand_Y()==>[1,X*Y]`，即可以等概率的生成[1,X*Y]范围的随机数，其实就像军训的时候报数，Y是每一行的人数，X是列数【参考下面的图】。第二就是拒绝采样，效果是能够减少调用rand7()的调用次数。我们在利用`(rand_7
  • 概率与统计 pig250
    统计，根据过去的数据，进行归纳，做出总结（结论）比如：小新过去10年有十次创业，均失败了，推测他不适合创业。概率，根据给定的条件，做出推测比如：小新的爸爸是马化腾，推测出他创业成功的概率是99%。统计学：已知局部猜整体概率论：已知整体估局部互逆（1）演绎：从基本假设（即公理）、定理和条件顺推概率（分布），得到的是先验概率；这是概率论的主要领域，重在理论（原理）。（2）归纳：从样本的概率（分布）逆推
  • 最大似然估计与最大后验概率估计 陈城南
    概率与统计概率是已知模型、参数推数据，而统计是已知数据推模型和参数。似然和概率是两个意思很相似的词，但含义不同。相当于从不同视角理解同一个东西。对于函数，其中x为数据，为参数。若参数是确定的，数据x是未知的，则P叫概率函数。描述的是，对于不同的样本x，其出现时的概率是多少；若数据x是已知的，参数是未知的，则P就叫似然函数。描述的是，对于不同的参数，出现样本点x的概率是多少；贝叶斯公式最大似然估计已
  • 条件概率、联合概率、边缘概率的区别及独立事件、古典概型 喔就是哦噢喔 DeepLearn概率论
    深入学习机器学习、分布式算法才发现概率与统计，线代都很重要，下面我简单串一下如题目所示的知识第一步：P(A|B)是在条件B发生的情况下A发生的概率，P(AB)是条件A与B同时发生的概率。关于条件概率、联合概率的例子我在最后一步骤举出，如独立事件和古典概型都懂，则请跳至最后一步看例子先记牢靠公式：在这里，可以按照下图来理解：P(AB)等于图中的A交B的部分的概率，而P(A|B)等于A交B的面积的占B
  • GeoGebra：数学动画制作工具重磅来袭 人工智能大讲堂 学习资料线性代数机器学习数学可视化工具
    【线性代数】线性代数可视化工具：manimmanim是之前我跟大家分享的一个线性代数动画制作工具。但我之前的描述有些许偏差，这里要更正一下，manim不仅限于制作线性代数动画，也可以制作数学其他学科的动画，例如微积分，概率与统计等等，甚至还可以制作物理动画。今天跟大家分享的GeoGebra同样是一个数学动画制作工具，既然有manim为什么还要介绍GeoGebra呢？这要从manim的自身的特点说起
  • 2021单招十类计算机试题,2021年河北省高职单招考试十类和高职单招对口电子电工类、对口计算机类联考文化素质考试（数学）考试大纲... 这件事情足够自信 2021单招十类计算机试题
    2021年河北省高职单招考试十类和高职单招对口电子电工类、对口计算机类联考文化素质考试(数学)考试大纲一、考试总体要求单招数学学科考试旨在测试中学数学基础知识、基本技能、基本方法，考查数学思维能力、归纳抽象、符号表示、运算求解以及运用所学数学知识和方法分析问题和解决问题的能力。复习考试范围包括代数、三角、平面解析几何和概率与统计初步四部分。考试内容的知识要求和能力要求作如下说明：(一)知识要求1.
  • 路线_机器学习 榴霖燚炀 深度学习机器学习学习路线
    1.引言2.机器学习关注问题3.入门方法与学习路径3.1数学基础3.1.1微积分3.1.2线性代数3.1.3概率与统计3.2典型算法3.3编程语言、工具和环境3.3.1python3.3.2R3.3.3其他语言3.3.4大数据相关3.3.5操作系统3.4基本工作流程3.4.1抽象成数学问题3.4.2获取数据3.4.3特征预处理与特征选择3.4.4训练模型与调优3.4.5模型诊断3.4.6模型融合3
  • 【OpenCV 例程 300篇】233. 区域特征之矩不变量 youcans_ #opencvpython图像处理计算机视觉
    『youcans的OpenCV例程200篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】233.区域特征之矩不变量4.4区域特征之矩不变量矩是概率与统计中的一个概念，是随机变量的一种数字特征。矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、图像编码与重构等。把图像的像素坐标视为二维随机变量(X,Y)，就可以用矩来描述灰度图像的特征。图像矩是对特征进行参数描述的一种算法，通常描述了图
  • 第六讲：非线性优化（上） 兔子不吃草～ 视觉SLAM十四讲线性代数矩阵算法笔记概率论c++
    第六讲：非线性优化（上）文章目录第六讲：非线性优化（上）1概率论与统计学基础1.1概率与统计关系1.2概率密度函数1.3贝叶斯公式1.4矩1.5方差与协方差矩阵1.5.1方差1.5.2协方差矩阵1.5.3方差与协方差的区别1.6统计独立性与不相关性1.7高斯概率密度函数1.7.1一维高斯分布1.7.2二维高斯分布1.7.3N维高斯分布1.7.4高斯分布线性运算1.8似然函数p(x∣θ)p(x|\t
  • 人工智能数学基础--概率与统计1：随机试验、样本空间、事件、概率公理定理以及条件概率和贝叶斯法则 LaoYuanPython 老猿Python人工智能数学基础人工智能概率论概率统计贝叶斯法则样本空间
    随机试验我们都非常熟悉在科学研究和工程中试验的重要性。试验对我们是有用的，因为我们可以假定，在非常接近的确定条件下进行固定的试验，基本上会得到相同的结果。在这样的环境中，我们可以控制那些对试验结果有影响的变量的值。然而在某些试验中，我们不可能断定或控制一些变量的值，虽然大多数的条件都是相同的，但每一次试验的结果会不同。这样的试验称为随机的。样本空间由随机试验的一切可能的结果组成的一个集合S，称为样
  • 21. 概率与统计 - 数学期望、统计描述&分布 茶桁 茶桁的AI秘籍-数学篇数学人工智能概率分布
    文章目录数学期望方差标准差协方差二项分布高斯分布中心极限定理泊松分布Hi,你好。我是茶桁。在上一节中，我们最后有谈到随机变量。在概率论几统计学中，描述一个随机变量的离散程度的有方差、标准差等等。那么在这节课中，我们就来好好看看这些概念。不过在这之前呢，我们先来看看什么是「数学期望」。数学期望数学期望告诉我们，对于随机试验的结果，我们可以有怎样定量的期待。也就是说，实验还没做之前，可以有怎么样的一个
  • 19. 概率与统计 - 频率派&贝叶斯派 茶桁 茶桁的AI秘籍-数学篇人工智能数学概率论
    文章目录频数和频率频率派视角下的概率贝叶斯派视角下的概率Hi，您好。我是茶桁。本节课，咱们开始学习「概率&统计」的部分，说实话，这个部分是我觉得最有意思的地方。在之前的课程中，除了导论课给大家过了一遍通识性的各个领域的一些知识之外，我们已经上过了关于微积分、还有关于先行代数的一些东西。都是和我们在未来人工智能这个领域所运用到的方面有很强的一个联系，包括现在我们要学习的概率统计也是一样。虽然它是和导
  • 人工智能数学基础--概率与统计5：独立随机变量和变量替换 LaoYuanPython 老猿Python人工智能数学基础人工智能概率论随机变量高等数学概率统计
    一、独立随机变量1.1、离散的独立随机变量假设X和Y是离散的随机变量，若事件X=x和Y=y对所有的x和y都是独立事件（独立事件定义请参考《人工智能数学基础–概率与统计1：随机试验、样本空间、事件、概率公理定理以及条件概率和贝叶斯法则》），则称X和Y是独立随机变量，在该情形：P(X=x，Y=y)=P(X=x)P(Y=y)    (27)或等价于f(x，y)=f1(x)f2(y)    (28)相反地
  • 20. 概率与统计 - 概型、概率和随机变量 茶桁 茶桁的AI秘籍-数学篇概率论数学
    文章目录古典概型几何概型联合概率条件概率随机变量Hi，您好。我是茶桁。在开始今天的课程之前呢，先跟大家提一句抱歉，上一节课程本应该是《19.概率与统计-频率派&贝叶斯派》，但是标题写错了。其中部分文章我已经做了修改，但是公众号内由于不给修改，所以就放着没动。而上节课标题中的内容，「古典概型&几何概型」应该是今天的课程才对。除了概型之外，我们今天还要介绍一下几种概率以及随机变量。好，话不多说，让我们
  • 线性回归方程 Risehuxyc Math线性回归算法回归
    性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是变量间的相关关系中最重要的一部分，主要考查概率与统计知识，考察学生的阅读能力、数据处理能力及运算能力，题目难度中等，应用广泛．线性回归方程公式规律总结(3)回归分析是处理变量相关关系的一种数学方法．主要用来解决：①确定特定量之间是否有相关关系，如果有就找出它们之间贴近的数学表达式；②根据一组观察值，预
  • 国外AI大牛推荐的10大最有帮助免费在线机器学习课程 机器学习与系统
    woman_ml.jpg本文编译自twitter用户chipro斯坦福在线自学课程《概率与统计》：该课程涉及概率统计的基本概念，涵盖机器学习4个基本方面：探索性数据分析，产生数据，概率和推理。MIT的《线性代数》：这是我见过的最好的线性代数课程，由传奇教授GilbertStrang（吉尔伯特斯特朗）教授。斯坦福的CS231N：用于视觉识别的卷积神经网络：平衡理论与实践。课堂笔记写得很好，解释了不同
  • 人工智能数学基础--概率与统计15：多维随机变量/向量 LaoYuanPython 老猿Python人工智能数学基础人工智能概率论概率统计边缘分布多维随机变量
    一、多维随机变量定义一般地,设X=(X1,X2,···,X,)为一个n维向量，其每个分量,即X1、···、Xn都是一维随机变量，则称X是一个n维随机向量或n维随机变量。与随机变量一样，随机向量也有离散型和连续型之分。二、离散型多维随机向量一个随机向量X=(X1,···,Xn)，如果其每一个分量Xi都是一维离散型随机变量，则称X为离散型的。2.1、离散型多维随机向量的概率定义2.1以ai1,ai2,
  • 如何做出更正确的商业决策 任性的Cissy
    如何做出更正确的商业决策1、学好数学，尤其是概率与统计。对有办法验证客观概率的，求助数学，不要依靠主观判断。2、对没有办法验证客观概率的，也不要过于相信自己的主观直觉。问问专业顾问，或者身边更多朋友的建议，用他们的人生经历，对冲你的先入为主。
  • 概率与统计 张叁疯_
    这周学的很懵，这老师讲的也很潦草，勉强整理了一些ppt的笔记需要转Github查看：阿龙的概率统计整理主要有关于在总体方差已知和未知两种不同的情况下犯第一类错误和第二类错误的假设检验，置信区间，置信度。第一类错误与第二类错误的区分我不是科班出身，深入的消化吸收还需要时间，最好是多多利用这种理论。下周还要概率统计，想想就头大。。。。。。还要花时间继续复习之前的案例和mysql语法，希望9月10月找到
  • 数学——七桥问题——图论 Sirius·Black（有关必回） 数学机器学习人工智能
    当涉及数学，有很多不同的话题可以讨论。你是否有特定的数学领域、概念或问题想要了解更多？以下是一些常见的数学领域和主题，你可以选择一个或者告诉我你感兴趣的具体内容，我将很乐意为你提供更多信息：代数学：包括代数方程、多项式、群论、环论等。几何学：从欧几里得几何到非欧几何，涉及空间、形状、位置等。微积分：研究变化率和积分，是分析学的基础。概率与统计：研究随机事件的概率和数据的分析。数论：研究整数的性质，
  • 山东大学软件学院考试回忆——大二上 叶卡捷琳堡 vue
    文章目录学习科目整体回忆上课考试回忆Web技术大学物理概率与统计计算机组织与结构离散数学（2）数据结构（双语）学习科目Web技术大学物理概率与统计计算机组织与结构离散数学（2）（双语）数据结构（双语）整体回忆大二上有两门专业基础课挺重要的，分别是数据结构和计算机组成原理。Web技术主要倾向于自学+完成项目。大二上整体的感觉是实验较多，Web，数据结构，机组都有实验。自学的内容也很多，比如web技术
  • 原创二：八上数学生长框架图 昱溪_32d6
    图片发自App开学第一节数学课，我做了三件事：一、点评暑假作业完成情况及德育教育（10分钟左右）；二、引导学生梳理七年级与本学期内容；三、提出本学期学习要求（5分钟左右）。第二部分为本课重点，旨在让学生站在一个新的高度来回望七年级所学内容，同时引出八下内容。学生通过回顾七年级内容，将七年级所有内容分为三类：数与式、图形与几何、概率与统计，再将七年级一学年各章节内容一一进行归类。在此过程中，点出七年
  • 人工智能数学基础 Kali与编程～ 初学AI与人工智能人工智能机器学习计算机视觉
    第一章人工智能概述1.1人工智能的概念和历史1.2人工智能的发展趋势和挑战1.3人工智能的伦理和社会问题第二章数学基础1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类1.3信息检索第六章计算机视觉1.1图像分类1.2目标检测1.3图像分
  • 人工智能之机器学习 Kali与编程～ 初学AI与人工智能人工智能机器学习计算机视觉
    第一章人工智能概述1.1人工智能的概念和历史1.2人工智能的发展趋势和挑战1.3人工智能的伦理和社会问题第二章数学基础1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类1.3信息检索第六章计算机视觉1.1图像分类1.2目标检测1.3图像分
  • 人工智能之深度学习 Kali与编程～ 初学AI与人工智能人工智能深度学习计算机视觉
    第一章人工智能概述1.1人工智能的概念和历史1.2人工智能的发展趋势和挑战1.3人工智能的伦理和社会问题第二章数学基础1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类1.3信息检索第六章计算机视觉1.1图像分类1.2目标检测1.3图像分
  • 自然语言处理 Kali与编程～ 初学AI与人工智能自然语言处理人工智能计算机视觉
    第一章人工智能概述1.1人工智能的概念和历史1.2人工智能的发展趋势和挑战1.3人工智能的伦理和社会问题第二章数学基础1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章深度学习1.1神经网络的基本原理1.2深度学习的算法和应用第五章自然语言处理1.1语言模型1.2文本分类1.3信息检索第六章计算机视觉1.1图像分类1.2目标检测1.3图像分
  • Js函数返回值 _wy_ jsreturn
    一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
  • MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
    今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
  • Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListenerJobListenerquartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。   二.JobListener监听器  j
  • oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
    .oracle层次查询(connect  by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select   empno,mgr,ename,sal  from e
  • 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中 酷的飞上天空 javaee泛型类型转换
    使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中 但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。 好吧，那就自己再造一个轮子吧。 原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码 主要类如下：   import java.lang.reflect.Field; imp
  • SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题 蓝儿唯美 HANA
    SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。 在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
  • Java Socket 多线程实现文件传输 随便小屋 javasocket
            高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。 客户端类：   package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
  • java初学者路径 aijuans java
    学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
  • APP推广 aoyouzi APP推广
    一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐 最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作 老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广 百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
  • JSP转发与重定向 百合不是茶 jspservletJava Webjsp转发
      在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;   转发包括;forward和include     例子;forwrad转发;  将请求装法给reg.html页面   关键代码;    req.getRequestDispatcher("reg.html
  • web.xml之jsp-config bijian1013 javaweb.xmlservletjsp-config
    1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
  • JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDIJSF 2.2ViewScoped
    JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
  • 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
    很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336    Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
  • Java开发笔记 白糖_ java开发
    1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值   Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
  • 图片黑色阴影 bozch 图片
     .event{ padding:0;    width:460px;    min-width: 460px;    border:0px solid #e4e4e4;    height: 350px;    min-heig
  • 编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美 饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
  • ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 WebAjax框架浏览器prototype
    近期在项目中发现如下一个问题 项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。 根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
  • [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
         我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....      地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
  • ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracleCONSTRAINT
    ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
  • Gradle入门教程 dengkane gradle
    一、寻找gradle的历程 一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
  • C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
  • presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
    系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置：     [cpp]  view plain copy   UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
  • java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找java二分查找
    需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T   一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
  • Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache缓存Spring Security
           Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
  • Dozer 深层次复制 jayluns VOmavenpo
    最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
  • CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 htmlUIcss浏览器
       刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。 一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。 具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解： 所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中： 基本样式库 /css/core
  • C++动态链接库创建与使用 你不认识的休道人 C++dll
    一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
  • Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
    Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。 官网： http://proguard.sourceforge.net/
  • 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery编程ide
    　　现在收集一下：       　　排名不分先后，按照发言顺序来的。   1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：   在汤匙
  • 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
    解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：   [html]  view plain copy   <build>           <pluginManagement
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他