- python怎么安装sympy库_SymPy库常用函数
weixin_39528559
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、物理学等方面的功能。(来自维基百科的描述)Sympy安装方法安装命令:pipinstallsympy基本数值类型实数,有理数和整
- 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
- ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习
yesor_not
3D游戏学习c#unity游戏游戏策划
ch02离散仿真引擎基础——Unity3D学习一、简答题1.解释游戏对象(GameObjects)和资源(Assets)的区别与联系游戏对象(GameObjects):一般为玩家,敌人,环境等资源(Assets):一般包括声音,脚本,材质等区别与联系:对象一般是一些资源的集合体资源可以被多个对象使用资源作为模版,可实例化游戏中具体的对象。2、下载几个游戏案例,分别总结资源、对象组织的结构(指资源的
- 算法基础1.3:双指针,位运算,离散化,区间合并
sunluyang521
算法基础算法
双指针for(inti=0,j=0;iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N],s[N];//s存的是当前j到i这个区间里面每一个数出现的次数。intmain(){scanf("%d",&n);for(inti=0;i1)s[q[j++]]--;//有重复的数,把它拿出去,表示这个数减1res=max(res,i-j+1);//更新答案}cou
- [AcWing] 算法基础课(一)学算法强推哦
vo很懒
算法算法leetcode数据结构
第一讲基础算法本文题目及代码全部来自AcWing,强推!(因为没有接触过C++所以一开始学起来不是很容易,慢慢听下去边查边学就好啦)文章目录第一讲基础算法1.排序1.1快速排序1.2归并排序2.二分2.1整数二分(较麻烦)2.2浮点数二分3.前缀和与差分3.1前缀和3.2差分4.双指针5.位运算6.离散化7.区间合并1.排序1.1快速排序快速排序基础算法:题目:#includeusingnames
- 自动驾驶---Motion Planning之参考线Path平滑
智能汽车人
自动驾驶人工智能
1背景有了由lane_segment插值得到的粗糙参考线,这种参考线是无法输出给下游使用的,需要进一步的处理使得参考线更加平滑,才能供下游控制模块使用。Apollo中共有三种参考线平滑算法,分别为:1.QpSplineSmoother2.SpiralReferenceLineSmoother3.DiscretePointsSmoother目前Apollo中默认配置为最后一种,基于离散点的平滑。这种
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能ai
一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 算法学习笔记之数学基础
threesevens
算法与数据结构算法
例1(最小公倍数与最大公约数)计算最小公倍数公式:LCM(A,B)=A*B/GCD(A,B)A与B的最小公倍数等于A*B除以A与B的最大公约数计算最大公约数:辗转相除法原理:设A与B的最大公约数为x,则A是x的倍数,B也是x的倍数,令A=ax,B=bx,A/B取整为c,则A-cB=(a-bc)x。即A与B的余数也是x的倍数 intgcd(inta,intb) { inttemp; whil
- 量化噪声介绍
正是读书时
知识点概率论线性代数
量化噪声是在将模拟信号转换为数字信号的量化过程中产生的噪声。以下为你详细介绍:1.量化的基本概念在模拟信号数字化过程中,采样是对模拟信号在时间上进行离散化,而量化则是对采样值在幅度上进行离散化。由于模拟信号的取值是连续的,而数字信号的取值是离散的有限个值,所以在量化时,需要将模拟信号的采样值映射到最接近的离散量化电平上,这种映射过程不可避免地会产生误差,这种误差就表现为量化噪声。2.量化噪声的定义
- 学习AI大模型用这十种方法,轻松入门
大模型玩家
学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 人工智能之数学基础:线性空间
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性空间神经网络
本文重点本文我们将讲解线性空间的知识,它不仅是数学中非常重要的知识点,它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的,在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”,其中的“点”由向量表示,而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段,而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
- 64个数据分析常用术语详解【数分必备干货】
扫地僧009
数据分析人工智能数据挖掘
目录一、基础统计指标1.绝对数2.相对数3.百分比和百分点百分比百分点4.频数和频率频数频率5.比例与比率比例比率6.倍数和番数倍数番数7.同比和环比同比环比二、变量相关概念1.变量2.连续变量3.离散变量4.定性变量三、数据集中趋势与离散程度指标1.均值2.中位数3.缺失值4.异常值5.方差6.标准差7.皮尔森相关系数四、网站分析指标1.PV(PageView)页面浏览量2.UV(UniqueV
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
山海青风
#机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
- 用大模型学大模型02-数学基础 微积分
wyg_031113
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https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念:导数(尤其是偏导数)、梯度、链式法则;积分与最优化(如梯度下降法的数学推导)给我一个入门级的完整教程和实例好吧,我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则,还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系,然后结
- 用大模型学大模型03-数学基础 概率论
wyg_031113
概率论人工智能
https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了概率论与统计学部分,给我一个入门级的完整教程和实例。好的,我现在需要回答用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例,所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径,并结合实例说明。首先,查看证据中的相关内容。提到花书学习笔记,涵盖了概率论、信
- 相机模数转换
xiangxiang-
数码相机计算机视觉人工智能
模拟图像是什么?模拟图像是指连续变化的图像,它通常来源于现实世界的物理场景,并通过光学系统(如相机镜头)投射到感光介质上。模拟图像是连续的,这意味着它在空间和颜色值上都有无穷的细节。例如,模拟图像中的亮度和色彩信息随着位置的变化而变化,并且没有离散化。在拍摄照片时,模拟图像通常指的是通过相机感光元件(如CCD或CMOS传感器)捕获的光学图像,这些图像反映了场景中的光强度、颜色、纹理等细节信息。传感
- 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
- 分布式训练三大并行策略:数据、模型与流水线并行的本质解析
WHCIS
#分布式训练人工智能与机器学习分布式人工智能深度学习
截至2023年,大型语言模型的参数量已突破万亿级别(如GooglePaLM2达到3400亿参数),单卡显存容量(NVIDIAA10080GB)与计算能力(312TFLOPS)面临严峻挑战。分布式训练通过多维度并行策略实现:算力维度:聚合多卡计算能力存储维度:分布式参数存储通信维度:优化数据传输路径本文将深入剖析三大并行策略的数学本质。一、数据并行:分布式优化的数学基础1.1同步SGD的收敛性证明定
- spark streaming基础操作
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大数据spark大数据分布式
sparkstreaming基础操作一、什么是sparkstreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming使用离散化流(discretized作为抽象表示,叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为RDD存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。简单来说,DStre
- 书籍-《信息科学的数学基础》
机器学习人工智能数学
书籍:MathematicalFoundationsofInformationSciences作者:EsfandiarHaghverdi,LiugenZhu出版:WorldScientificPublishingCompany编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《信息科学的数学基础》01书籍介绍这是一本简明扼要的书籍,旨在引导学生进入逻辑思维的基本原理和重要的数学结构的世界。这些知
- 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
- 书籍-《强化学习数学基础》
强化学习数学人工智能
书籍:MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者:赵世钰出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍。它旨在帮助读者理解算法的理论基础,提供对其设计和功能的见解。整个过程中包括许多说明性示例。数学内容经过精心设计,以
- 初学者怎么入门大语言模型(LLM)
大模型
大语言模型(LLM)作为人工智能(AI)领域的核心技术之一,近年来受到了广泛的关注。对于初学者来说,入门LLM并非难事,但需要从理论学习、数学基础到实践操作逐步深入。掌握基础数学与编程技能,理解自然语言处理的相关概念,以及熟悉LLM的架构和应用,将为学习者铺平入门的道路。下面我们就来详细探讨如何从零开始入门大语言模型。一、了解大语言模型(LLM)的基本概念大语言模型(LLM)是通过海量文本数据进行
- 每日一题006-离散化和哈希-洛谷p1955程序自动分析
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每日一题哈希算法算法数据结构c++蓝桥杯
P1955NOI2015程序自动分析题目描述在实现程序自动分析的过程中,常常需要判定一些约束条件是否能被同时满足。考虑一个约束满足问题的简化版本:假设x1,x2,x3,⋯x_1,x_2,x_3,\cdotsx1,x2,x3,⋯代表程序中出现的变量,给定nnn个形如xi=xjx_i=x_jxi=xj或xi≠xjx_i\neqx_jxi=xj的变量相等/不等的约束条件,请判定是否可以分别为每一个变量
- 题解 洛谷 Luogu P1955 [NOI2015] 程序自动分析 并查集 离散化 哈希表 C++
qwq_ovo_pwp
c++数据结构算法
题目传送门P1955[NOI2015]程序自动分析-洛谷|计算机科学教育新生态https://www.luogu.com.cn/problem/P1955思路主要用到的知识是并查集(如何实现并查集,这里不赘述了)若xi=xj,则合并它们所在的集合。若xi!=xj,则i和j若在同一个集合,则false但是用最简单的并查集并不能AC本题,因为i、j相当大,数组承受不了需要做离散化。用哈希表做离散化比较
- 叶子结点
heyuchang666
计算机基础知识算法数据结构数据结构和算法排序算法
叶子结点叶子结点是离散数学当中的概念。一棵树当中没有子结点(即度为0)的结点,称为叶子结点,简称“叶子”。叶子是指度为0的结点,又称为终端结点。叶子结点就是度为0的结点就是没有子结点的结点n0:度为0的结点数,n1:度为1的结点n2:度为2的结点数。N是总结点在二叉树中:n0=n2+1;N=n0+n1+n2例题一棵树度为4,其中度为1,2,3,4的结点个数分别为4,2,1,1,则这棵树的叶子节点个
- 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
- OSG学习笔记 - 数学基础(1)
听风者868
OSGc++图形学其他学习opengl
1、OSG数学基础OSG采用的世界坐标系是左手坐标系,这一点与OpenGL保持一样的,但坐标轴的方向不一样。·OSG的X轴向右,Y轴朝里,Z轴向上。·OpenGL的X轴向右,Y轴向上,Z轴朝外。1.1世界坐标系-物体坐标系转换世界坐标系-物理坐标系描述的问题主要是关于物体本身的。osg::PositionAttitudeTransform//位置变换类osg::MatrixTransform//矩
- 张驰咨询:六西格玛培训如何让离散制造业逆袭成王?
张驰课堂
六西格玛培训离散制造业
离散制造业,作为现代工业的重要组成部分,面临着日益激烈的市场竞争和不断变化的客户需求。为了保持竞争优势,企业不仅需要提高产品质量,降低成本,还需要优化生产流程,提高生产效率。而六西格玛培训作为一种系统化的质量管理方法,为离散制造业提供了实现这些目标的有效途径。六西格玛管理起源于20世纪80年代的摩托罗拉公司,是一种以追求卓越质量为核心的管理方法。它通过消除缺陷和减少变异,来提高顾客满意度。在离散制
- 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(
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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