- [总结] 音视频开发工程师之路
二进制怪兽
音视频音视频
前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向，涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南，帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础：掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础：了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识，这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言：熟练掌握C/C++，这是音视频开发中最常用的语言；
- Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！
大模型教程
大模型学习学习大模型语言模型人工智能程序员转行
Java程序员转行大模型领域，可以依据以下详细路线进行学习和职业转换：第1阶段：基础知识巩固数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间等。概率论与统计：概率分布、统计推断等。微积分：导数、积分、多变量函数等。Python编程：Python基础：数据类型、控制结构、函数等。Python进阶：面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理：NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段：机器学习与深度
- linux第八章 git连接本地仓库和gitee
ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ
linuxgitlinux
博主主页：@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️专栏系列：线性代数，C初学者入门训练，题解C，C的使用文章，「初学」C++，linux座右铭：“不要等到什么都没有了，才下定决心去做”大家觉不错的话，就恳求大家点点关注，点点小爱心，指点指点目录gitgit的作用git的知识点linux上远程链接gitee第一步：linux中安装git第二步：新建git目录第三步：链接仓库1）在gitee中找到仓库的HTTPS2）
- 一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的！！！线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的
- 线性代数导引：张量与张量空间
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型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
线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础，为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量，作为一种高维数组的表示形式，成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发，深入探讨张量与张量空间的概念，并阐述其在深度学习和机器学习中的重
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中，我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型，在学习之前，让我们来了解一下学习线性模型的重要性，以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型？作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础。微积分：掌握导数、梯度
- Matlab基础入门手册（第三章：运算符）
freexyn
matlab线性代数矩阵
目录第三章运算符1.16算术运算1.17算术常用函数1.18逻辑运算1.19关系运算1.20运算符的优先级1.21兼容性第三章运算符1.16算术运算1.算术运算（arithmetic）主要指加减乘除、幂和舍入等运算2.说明Matlab有两种不同类型的算术运算：数组运算和矩阵运算数组运算基于元素的运算，支持任意向量、矩阵和多维数组矩阵运算遵循线性代数的规则字符（.）区分矩阵运算和数组运算数组运算和矩
- 机器学习数学基础：21.特征值与特征向量
@心都
机器学习概率论人工智能
一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计
- 书籍-《机器学习数学基础》
机器学习深度学习数学
书籍：MathematicsforMachineLearning作者：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 2.【线性代数】——矩阵消元
sda42342342423
math线性代数矩阵
二矩阵消元1.消元法2.单行或者单列的矩阵乘法2.1单行矩阵乘法2.2单列矩阵乘法3.用矩阵记录消元过程（初等矩阵）【行的线性组合（数乘和加法）】3.1row2-3row1的矩阵描述3.2row3-2row2的矩阵描述3.3矩阵乘法的性质4.用矩阵记录消元过程（置换矩阵）行列交换4.1行交换4.1列交换5.逆矩阵1.消元法求解方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{c
- 《麻省理工公开课：线性代数》 中文学习笔记
派森先生
人工智能线性代数学习笔记
《麻省理工公开课：线性代数》是麻省理工公开课中广为流传的一门好课。这是我学习MIT线性代数课程LinearAlgebra的中文参考学习笔记。希望在自己学习的同时，也对大家学习有所帮助。笔记特点：笔记与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。通过图解来使得笔记尽量通俗易懂课程视频共35节，单个视频平均时长不超过60分钟，预计一个月可以学习完毕。本笔记所用资料，图片等，如侵犯了您的图片版权请
- 高等代数笔记5：线性变换
p_wh
高等代数
线性映射的定义与性质线性映射的定义数学研究的主题是空间与变换，对于代数学而言，空间指的是赋予了某种运算结构的集合，变换则是空间到空间的映射。线性代数则是研究线性空间及其上的映射。但是，研究的对象不是所有的映射，而是特殊的一类映射，这类映射和线性运算紧密联系，称为线性映射。定义5.1V1,V2V_1,V_2V1,V2是KKK的两个线性空间，f:V1→V2f:V_1\toV_2f:V1→V2是V1V_
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换：想象我们有一张二维图片，图片里有个点，它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点（就像把纸钉在墙上，以钉子的位置为中心）逆时针旋转一定角度
- AI基础 -- AI学习路径图
sz66cm
人工智能学习
人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分：AI基础与数学准备1.绪论：人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
- AGI方向研究
微醺欧耶
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要成为一名合格的AGI（通用人工智能）实习生，你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析：---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计
- 【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用：人脸识别算法（1.1w字超详细：附公式、代码）
是Yu欸
数学建模数据挖掘Paddlepaddle线性代数python机器学习人工智能人脸识别数学建模
【Paddle】PCA线性代数基础及领域应用写在最前面一、PCA线性代数基础1.PCA的算法原理2.PCA的线性代数基础2.1标准差StandardDeviation2.2方差Variance2.3协方差Covariance2.4协方差矩阵TheCovarianceMatrix2.5paddle代码demo①：计算协方差矩阵2.6特征向量Eigenvectors标准化处理2.7paddle代码de
- AI学习专题（一）LLM技术路线
王钧石的技术博客
大模型人工智能学习ai
阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、过拟合）反向传播、优化器（
- 深度学习-数学基础-01
神经网络深度学习
下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如，在一个简单的全连接神经网络中，输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深
- 机器学习数学基础：20.方程组解的结构
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
- 《量化绿皮书》Chapter 2 Brain Teasers 脑筋急转弯
量仔搞靓化
量化绿皮书金融
《APracticalGuideToQuantitativeFinanceInterviews》，被称为量化绿皮书，是经典的量化求职刷题书籍之一，包含以下七章：Chapter1GeneralPrinciples通用技巧Chapter2BrainTeasers脑筋急转弯Chapter3CalculusandLinearAlgebra微积分与线性代数Chapter4ProbabilityTheory概
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家，全面掌握自动驾驶技术体系，能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化，解决实际工程问题。二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习、无监督学习、深度学习）
- 深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能机器学习pytorchpaddlepaddlepython
文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层（必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数（LossFunction）4.优化算法（Optimization）5.反向传播（Backpropagation）6.正则化与调优三、进阶模型
- NumPy学习
Hoshino _Ai
numpy
基础：概念：全称是“NumericPython”，Python的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组优点：便捷高效地处理大量数据ndarray对象可以用来构建多维数组能够执行傅立叶变换与重塑多维数组形状提供了线性代数，以及随机数生成的内置函数与python列表区别：NumPy数组是同质数据类型（homogeneous），即数组中的所有元素必须是相同的数据类型。数据类型在创建数组时指定，并
- 可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质（线性代数基础）
盼达思文体科创
考研数二复习线性代数矩阵机器学习考研学习人工智能
可逆矩阵的概念、定理、判断条件和性质可逆矩阵的概念定义：设AAA为nnn阶矩阵，如果存在nnn阶矩阵BBB使得下式成立：AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）AB=BA=E（E是单位矩阵）则称AAA是可逆矩阵或者非奇异矩阵，其中BBB是AAA的逆矩阵，记做A−1=BA^{-1}=BA−1=B个人理解：事实上，该公式和数学中倒数的概念很像。对于一个非零实数aaa，它的倒数定义为
- 伴随矩阵的定义详解（线性代数基础概念）
盼达思文体科创
矩阵线性代数考研
伴随矩阵的定义和推导过程（考研线性代数基础）伴随矩阵是一个线代里比较难理解的概念，计算起来也稍显复杂。我翻阅了教科书发现，伴随矩阵的定义用到了行列式和代数余子式的概念。所以专门写一篇文章理清下思路，希望能从头到尾把这个概念吃透。行列式（Determinant，简写为小写字母det）概念：行列式是一个数，表示不同行不同列元素乘积的代数和。以行列式AAA为例，其代数表示如下detA=∣a1a2a3b
- 线性方程组、齐次与非齐次的基本概念（线性代数基础）
盼达思文体科创
考研数二复习线性代数机器学习算法考研学习数学建模矩阵
线性方程组、齐次与非齐次的基本概念（线性代数基础）线性方程一个线性方程是指其变量的每项都是线性的，即每个变量的最高次方为1。一般形式如下：a1x1+a2x2+⋯+anxn=ba_1x_1+a_2x_2+⋯+a_nx_n=ba1x1+a2x2+⋯+anxn=b其中：a1,a2,…,ana_1,a_2,…,a_na1,a2,…,an是常数系数x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx1,x2,…,xn
- 2025最新最全AI大模型系统学习路线
大模型老炮
人工智能学习大模型知识图谱大模型入门AI大模型大模型学习
随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。下面是学习大模型的一些建议，供大家参考。必备基础知识**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为
- 2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行
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学习大模型学习AI产品经理人工智能LLama大模型大模型教程
2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行：一、基础准备阶段数学基础：学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言：熟练掌握Python编程，这是大模型开发的首选语言。同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，
- OpenGL学习笔记8——变换
lxbhahaha
#OpenGLopenglglslcpp图形学
OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识，矩阵的运算、向量的运算。就不多写了，挑几个关键点的记一下。点乘，向量和向量之间做点乘，结果是一个标量。点乘是通过将对应分量逐个相乘，然后再把所得积相加。相当于求投影。用来计算角度很方便，可能用在光照的计算。叉乘，向量和向量之间做叉乘，结果还是一个向量，并且这个向量会垂直于两个向量所在的平
- Python中的有限元方法：详细指南与代码实现，用于计算电磁学组建模电磁现象
快撑死的鱼
python算法解析python开发语言
第一部分：简介与背景在现代工程和科学中，计算电磁学已经成为了一个不可或缺的工具。它为我们提供了一种方法，可以在计算机上模拟电磁现象，而不是在实验室中进行实验。有限元方法（FEM）是其中的一种流行的数值方法，它可以用于解决各种各样的工程问题，包括电磁学问题。有限元方法的基本思想是将一个连续的问题离散化，将其转化为在有限数量的点上求解的问题。这样，我们可以使用线性代数的技术来求解这些问题，从而得到近似
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？
知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好：
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正：
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下：
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP（必须）
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是：
程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一)：基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：
疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？
分析之我见： doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日，一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义：
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？
下面坐下总结：
1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache , IIS , Php等等；
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式）
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：
匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）
替换：s/<pattern>;/<replacement>;/
转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的：
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件：
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列：");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查：
停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务：s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security（08）——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少，Bug越少，效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前，我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签，
&nb
