- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- 向量运算、矩阵运算、线性变换相关运算
超龄超能程序猿
机器学习矩阵线性代数机器学习
一、向量核心运算1.向量加法与数乘(线性组合基础)定义:加法:若a=(a1,a2,…,an),b=(b1,b2,…,bn),则a+b=(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)。数乘:若k为标量,则ka=(ka1,ka2,…,kan)。性质:满足交换律、结合律,构成向量空间的基本运算。应用:向量线性组合(如基向量表示任意向量)、物理中力的合成与分解。2.点积(内积,DotProduct)定义:a⋅
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- 《AI之路:从零到精通的人工智能学习指南》
大模型入门学习
人工智能产品经理AI大模型llama大模型
01—人工智能开发入门掌握Python基础语法,对后续学习打下坚实基础。Python编程基本语法数据结构函数面向对象多任务模块与包闭包装饰器迭代器Numpy矩阵运算NadrrayScalarsBoradcasting矩阵运算矩阵转置矩阵求逆Scipy数值运算库Scipy基本使用Scipy常量Scipy稀疏矩阵Scipy图结构Scipy空间Scipy插值Pandas数据科学库自带数据结构数据读取写入
- AI大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够!
AI大模型-大飞
人工智能学习语言模型大模型大模型学习LLMAI大模型
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- 【图像处理入门】8. 数学基础与优化:线性代数、概率与算法调优实战
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理线性代数算法python计算机视觉概率论算法调优
摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用,包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述,以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例,帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数:图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中,我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
- 程序员转向人工智能
CoderIsArt
机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- 矩阵运算与求导全面教程
矩阵运算与求导全面教程矩阵运算与矩阵求导是机器学习、强化学习、数值计算、量子计算、机器人学等领域的核心数学工具。本教程从基础概念出发,逐步深入高级主题,结合理论推导、编程实现、跨领域应用和数值优化技巧,旨在帮助读者全面掌握矩阵相关知识,并灵活应用于实际问题。第一部分:矩阵运算基础1.1矩阵的定义与基本概念矩阵是一个按行和列排列的数字阵列,通常表示为:A=[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:一、基础知识储备1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如
- OpenCV零基础极速入门:详解跨平台安装与环境配置(一)
WHCIS
opencvopencv人工智能计算机视觉
一、深入理解OpenCV技术生态1.1OpenCV架构解析OpenCV采用模块化设计,核心架构分为四大层次:核心模块(Core):矩阵运算、文件IO、基础数据结构图像处理(Imgproc):滤波、几何变换、特征检测高级视觉(Highgui):GUI交互、视频流处理机器学习(ML):SVM、决策树、神经网络1.2版本选择策略版本类型适用场景典型版本基础版快速原型开发opencv-python4.9.
- Matlab实战训练项目推荐
以下是一系列适合不同技能水平的MATLAB实战训练项目,涵盖基础编程、数据分析、信号处理、图像处理、控制系统、机器学习等领域。这些项目可帮助你巩固理论知识并提升实际应用能力。一、基础项目(适合初学者)矩阵运算与可视化目标:生成斐波那契数列,绘制其增长曲线。技术点:循环语句、矩阵操作、plot绘图函数。扩展:添加对数坐标轴,观察数列的指数增长特性。多项式拟合与误差分析目标:生成带噪声的正弦数据,用多
- KV Cache:大模型推理加速的核心机制
非常大模型
大模型语言模型人工智能
当AI模型生成文本时,它们经常会重复许多相同的计算,这会降低速度。KVCache是一种技术,它可以通过记住之前步骤中的重要信息来加快此过程。模型无需从头开始重新计算所有内容,而是重复使用已经计算过的内容,从而使文本生成更快、更高效。从矩阵运算角度理解KVCache让我们从最基础的注意力机制开始。标准的self-attention计算公式大家都很熟悉:Attention(Q,K,V)=softmax
- 人工智能学习进阶之路
lumutong
人工智能学习
以下是人工智能学习路径的详细规划,分5个阶段循序渐进,建议学习周期1.5-2年:一、筑基阶段(3-6个月)数学基础线性代数:矩阵运算(推荐《LinearAlgebraDoneRight》)微积分:偏导数/梯度(MIT18.01课程)概率统计:贝叶斯定理(可汗学院概率课)编程基础Python语法(《PythonCrashCourse》)数据处理库:NumPy/Pandas(官方文档+Kaggle练习
- C/C++ OpenCV 矩阵运算
whoarethenext
c语言c++opencv矩阵运算
C/C++OpenCV矩阵运算详解OpenCV是一个强大的开源计算机视觉和机器学习库,它提供了丰富的矩阵运算功能,这对于图像处理和计算机视觉算法至关重要。本文将详细介绍如何使用C/C++和OpenCV进行常见的矩阵运算。矩阵的创建与初始化在进行矩阵运算之前,我们首先需要知道如何创建和初始化矩阵。OpenCV提供了cv::Mat类来处理矩阵。创建矩阵有多种方法可以创建cv::Mat对象:使用构造函数
- 我2025上岸大模型就靠它了,冲击大厂大模型岗位!大模型学习路线(2025最新)从零基础入门到精通_大模型学习路线
大模型老炮
学习人工智能程序员Agent大模型教学知识库大模型
大模型学习路线图第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。\1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRoss,《概率论与随机过程》在线课程:KhanAcad
- 大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够
AGI大模型学习
学习人工智能大模型大模型学习AI程序员大模型教程
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- 神仙级大模型教程分享,不用感谢,请叫我活雷锋!大模型 学习路线非常详细_大模型学习路线(2025最新)
程序员辣条
学习人工智能大模型产品经理智能体大模型教程AI大模型
大模型学习路线图第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRoss,《概率论与随机过程》在线课程:KhanAcade
- 【图像处理入门】3. 几何变换基础:从平移旋转到插值魔法
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理算法计算机视觉模式识别几何变换
摘要掌握图像的几何变换相当于学会「图像的空间魔法」。本文将带你理解平移/旋转/缩放的数学原理,掌握OpenCV中warpAffine和getAffineTransform的核心用法,对比最近邻、双线性等插值算法的优劣。通过图像翻转、镜像、透视变换实战,学会用变换矩阵控制图像的空间形态,为图像配准、目标检测等高级应用铺路。一、几何变换的数学本质:变换矩阵所有几何变换均可表示为矩阵运算:通用变换公式:
- 信号处理算法仿真:卡尔曼滤波算法_(16).卡尔曼滤波器的优化技巧
kkchenkx
信号仿真2信号处理算法
卡尔曼滤波器的优化技巧在之前的内容中,我们已经介绍了卡尔曼滤波器的基本原理和实现方法。本节将重点讨论卡尔曼滤波器的优化技巧,这些技巧可以帮助我们在实际应用中提高滤波器的性能,减少计算复杂度,提高鲁棒性和稳定性。1.优化计算复杂度1.1.矩阵运算优化卡尔曼滤波器中的矩阵运算往往是一个计算瓶颈,尤其是在高维状态空间中。通过优化矩阵运算,可以显著提高算法的计算效率。1.1.1.矩阵求逆优化在卡尔曼滤波器
- 【数据结构】实现方式、应用场景与优缺点的系统总结
五步晦暝
数据结构数据结构javapython
以下是编程中常见的数据结构及其实现方式、应用场景与优缺点的系统总结:一、线性数据结构1.数组(Array)定义:连续内存空间存储相同类型元素。实现方式:int[]arr=newint[10];//Javaarr=[0]*10#Python操作:访问:O(1)(通过索引)插入/删除:O(n)(需移动元素)优点:内存连续,高速缓存友好。缺点:大小固定,动态扩容成本高。应用场景:频繁随机访问,如矩阵运算
- 线性代数-第11篇:线性回归与矩阵运算:AI与量化的基础模型
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第11篇:线性回归与矩阵运算:AI与量化的基础模型在线性代数的实际应用中,线性回归是连接理论与技术落地的核心桥梁之一。无论是AI领域的预测模型,还是量化投资中的收益分析,线性回归都依赖矩阵运算实现高效求解。本文将深入解析线性回归的矩阵化表达、求解方法及其在AI、量化投资和大数据中的应用。一、线性回归的本质:从公式到矩阵的抽象1.线性回归模型定义线性回归假设因变量y\yy<
- AI要掌握的知识
杰克逊的日记
人工智能AI技术
AI(人工智能)是一个跨学科的复杂领域,其知识体系涵盖理论基础、技术工具和实践应用等多个层面。以下从核心知识模块、技术工具、实践方向等角度,详细梳理AI从业者需要掌握的知识体系:一、数学基础:AI的理论基石1.线性代数核心概念:向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解(如PCA主成分分析的数学基础)。应用场景:数据降维、神经网络中的矩阵运算(如权重矩阵乘法)、图像变换(如旋转、缩放的矩阵表示
- Eigen矩阵存储顺序以及转换
byxdaz
Eigen矩阵线性代数
一、Eigen矩阵存储顺序在矩阵运算和线性代数中,"行优先"(Row-major)和"列优先"(Column-major)是两种不同的存储方式,它们决定了多维数组(如矩阵)在内存中的布局顺序。1.行优先(Row-major)定义:矩阵按行顺序存储在内存中,即第一行的所有元素连续存储,接着是第二行,依此类推。内存布局示例:对于一个2x3矩阵:行优先存储顺序为:a,b,c,d,e,f。2.列优先(Co
- 【动手学深度学习】2.1. 数据操作
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录2.预备知识2.1.数据操作1)入门2)运算符3)广播机制(broadcastingmechanism)4)索引和切片5)节省内存6)转换为其他Python对象7)小结2.预备知识学习深度学习需掌握以下基础:数据处理:涵盖存储、操作与预处理,核心技能为高效管理表格数据(样本为行,属性为列)。线性代数:矩阵运算是处理多维数据的基础,重点理解基本原理与实现,如矩阵乘法与操作。优化与微积分:通过调整
- MATLAB2025新功能
MATLAB卡尔曼
matlab
截至2023年9月,MATLAB官方尚未公布2025版本的具体更新内容。根据历史更新规律和技术发展趋势,未来版本可能会在以下方面进行优化:AI与深度学习增强可能新增自动化模型压缩工具强化生成式AI模型支持改进的ONNX格式转换接口性能提升矩阵运算加速:C=αAB+βC\mathbf{C}=\alpha\mathbf{A}\mathbf{B}+\beta\mathbf{C}C=αAB+βC并行计算优
- 如何深入学习MATLAB的高级应用?
tyatyatya
MATLAB教程学习matlab开发语言
文章目录要深入学习MATLAB的高级应用,需要在掌握基础语法后,系统性地学习特定领域的工具箱和算法,并通过实战项目提升能力。以下是分阶段的学习路径和资源推荐:一、深化核心技能高级矩阵运算与线性代数matlab%稀疏矩阵处理A=sparse([100;020;003]);%创建稀疏矩阵spy(A);%可视化稀疏结构%特征值分解与SVD[V,D]=eig(A);%特征值分解[U,S,V]=svd(A)
- 【图像处理基石】如何入门AI计算机视觉?
AndrewHZ
图像处理基石人工智能图像处理计算机视觉深度学习AIPyTorch
入门AI计算机视觉需要从基础理论、工具方法和实战项目三个维度逐步推进,以下是系统化的学习路径和建议:一、夯实基础:核心知识储备1.数学基础(必备)线性代数:矩阵运算、特征值分解、奇异值分解(SVD)——理解神经网络中的线性变换。概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、假设检验——支撑模型训练中的不确定性分析。微积分:导数、梯度、链式法则——深度学习优化(如反向传播)的核心。推荐资源:教材:《线性代数及
- 深度学习中的数学基础:线性代数与概率论
大富大贵7
量子计算数学建模开发语言javacnn
引言:深度学习是现代人工智能技术的核心,广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。然而,深度学习模型背后的数学基础,对于理解其原理和提升模型效果至关重要。本文将深入探讨深度学习中最为基础的数学工具——线性代数与概率论,解析它们如何支撑深度学习的框架,并介绍一些前沿的应用实例及其未来发展趋势。一、线性代数在深度学习中的应用:矩阵运算与数据表示:线性代数是深度学习中不可或缺的数学工具。神经网络
- MATLAB 矩阵与数组操作基础教程
英英_
MATLAB下载安装教程MATLAB教程matlab矩阵算法
文章目录前言环境配置一、创建矩阵与数组(一)直接输入法(二)特殊矩阵生成函数(三)使用冒号表达式创建数组二、矩阵与数组的基本操作(一)访问元素(二)修改元素(三)矩阵运算(四)数组操作函数三、矩阵与数组的高级操作(一)线性代数运算(二)向量化运算四、实例演示(一)计算矩阵的行列式(二)解线性方程组前言在MATLAB里,矩阵和数组是其核心数据结构,掌握它们的操作是进行高效计算和数据处理的关键。下面为
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {