- 人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第三课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能机器学习
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(3)21.什么是K近邻(KNN)算法?22.什么是逻辑回归?23.什么
- 人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第四课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能机器学习
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(4)31.什么是聚类算法中的层次聚类
- 人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第二课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能机器学习
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(2)11.什么是特征选择和特征提取?12.解释一下正则化。13.什么是ROC曲线和AUC?14.什么是混
- 人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第六课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能机器学习自然语言处理
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏人工智能专业知识学习五机器学习专栏人工智能专业知识学习六机器学习专栏文章目录初识人
- 人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第五课
普修罗双战士
人工智能专栏人工智能机器学习机器人
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏人工智能专业知识学习五机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(5
- 机器学习第12天:聚类
Nowl
机器学习机器学习人工智能聚类
文章目录机器学习专栏无监督学习介绍聚类K-Means使用方法实例演示代码解析绘制决策边界本章总结机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客无监督学习介绍某位著名计算机科学家有句话:“如果智能是蛋糕,无监督学习将是蛋糕本体,有监督学习是蛋糕上的糖霜,强化学习是蛋糕上的樱桃”现在的人工智能大多数应用有监督学习,但无监督学习的世界也是广阔的,因为如今大部分的数据都是没有标签的上一篇文章讲到的降维
- 机器学习第11天:降维
Nowl
机器学习机器学习人工智能
文章目录机器学习专栏主要思想主流方法1.投影二维投射到一维三维投射到二维2.流形学习一、PCA主成分分析介绍代码二、三内核PCA具体代码三、LLE结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客主要思想介绍:当一个任务有很多特征时,我们找到最主要的,剔除不重要的主流方法1.投影投影是指找到一个比当前维度低的维度面(或线),这个维度面或线离当前所有点的距离最小,然后将当前维度投射到小维度上二维
- 机器学习第10天:集成学习
Nowl
机器学习机器学习集成学习人工智能
文章目录机器学习专栏介绍投票分类器介绍代码核心代码示例代码软投票与硬投票bagging与pasting介绍核心代码随机森林介绍代码结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍集成学习的思想是很直观的:多个人判断的结合往往比一个人的想法好我们将在下面介绍几种常见的集成学习思想与方法投票分类器介绍假如我们有一个分类任务,我们训练了多个模型:逻辑回归模型,SVM分类器,决策树分类器,然后我
- 机器学习第8天:SVM分类
Nowl
机器学习机器学习支持向量机分类
文章目录机器学习专栏介绍特征缩放示例代码硬间隔与软间隔分类主要代码代码解释非线性SVM分类结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍作用:判别种类原理:找出一个决策边界,判断数据所处区域来识别种类简单介绍一下SVM分类的思想,我们看下面这张图,两种分类都很不错,但是我们可以注意到第二种的决策边界与实例更远(它们之间的距离比较宽),而SVM分类就是一种寻找距每种实例最远的决策边界的算
- 机器学习第9天:决策树分类
Nowl
机器学习机器学习决策树分类
文章目录机器学习专栏介绍基本思想使用代码深度探索优点估计概率训练算法CART成本函数实例数与不纯度正则化在鸢尾花数据集上训练决策树机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍作用:分类原理:构建一个二叉树,逐级条件判断筛选基本思想假如有小明,小红和小张三个人,我们知道他们的身高体重,要通过身高体重来判断是哪个人,决策树算法会构建一个二叉树,逐级判断,如下使用代码fromsklearn.t
- 【机器学习Python实战】线性回归
为梦而生~
机器学习python实战机器学习python线性回归
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习python实战欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~⭐内容说明:本专栏主要针对机器学习专栏的基础内容进行python的实现,部分基础知识不再讲解,有需要的可以点击专栏自取~往期推荐(机器学习基础专栏):【机器学习基础】机器学习入门(1)【机器学习基础】机器学习入门(2)【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估(评估方法
- 机器学习——k-均值算法(聚类)
Tao_RY
机器学习专栏k-means聚类三维聚类
前言:有三维聚类图,我只是一个代码的搬运工。。。机器学习专栏:机器学习专栏文章目录k-均值(k-means)聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法k-均值(k-means)聚类1、k-均值算法k-均值算法是一种无监督学习,是一种“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering)方
- 【零基础学机器学习 4】机器学习中的回归-线性回归
程序员半夏
零基础学机器学习机器学习人工智能python
作者简介:程序员半夏,一名全栈程序员,擅长使用各种编程语言和框架,如JavaScript、React、Node.js、Java、Python、Django、MySQL等.专注于大前端与后端的硬核干货分享,同时是一个随缘更新的UP主.你可以在各个平台找到我!本文收录于专栏:零基础学机器学习专栏介绍:本专栏将帮助您了解机器学习、其工作原理以及如何使用它。本教程包含以下内容:监督和无监督学习、线性回归
- 付费课程:路径规划、机器学习、运筹优化算法以及数据分析领域
且行且安~
付费课程付费课程路径规划机器学习数据分析
目录授课形式学习内容可包含附加内容教学价格授课形式线上课程,一对一教学学习内容可包含python从入门到精通matlab入门及保姆级程序调试方法cplex入门到精通运筹学方面最优化理论-单纯形法、分支定界法、列生成法、切平面法机器学习方面机器学习专栏目录内容模型讲解TSP、VRP、VRPTW、多目标VRP、多式联运、选址问题、调度类问题等算法方面机器学习领域-支持向量机、随机森林等智能优化算法-遗
- 机器学习——特征缩放
Tao_RY
机器学习专栏正则化标准化特征缩放
前言:大多数模型都是直接给出公式,其实自己私下有推导,涉及好多自己不懂的数学知识,会一点点补充的机器学习专栏:机器学习专栏文章目录特征缩放1、特征缩放作用2、特征缩放的四种方式3、sklearn实现特征缩放特征缩放1、特征缩放作用面对特征数量较多的时候,保证这些特征具有相近的尺度(无量纲化),可以使梯度下降法更快的收敛。这两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程(左边是未归一化的),从这两张图可以
- 计算机图形学07:有效边表法的多边形扫描转换
非妃是公主
计算机图形学c++数据结构算法OpenGL图形渲染
作者:非妃是公主专栏:《计算机图形学》博客地址:https://blog.csdn.net/myf_666个性签:顺境不惰,逆境不馁,以心制境,万事可成。——曾国藩文章目录专栏推荐专栏系列文章序一、算法原理二、OpenGL代码实现三、效果展示theend……专栏推荐专栏名称专栏地址软件工程专栏——软件工程计算机图形学专栏——计算机图形学操作系统专栏——操作系统软件测试专栏——软件测试机器学习专栏—
- 计算机图形学08:中点BH算法绘制抛物线(100x = y^2)
非妃是公主
计算机图形学算法OpenGLc++图形渲染
作者:非妃是公主专栏:《计算机图形学》博客地址:https://blog.csdn.net/myf_666个性签:顺境不惰,逆境不馁,以心制境,万事可成。——曾国藩文章目录专栏推荐专栏系列文章序一、算法原理二、OpenGL代码实现三、效果展示theend……专栏推荐专栏名称专栏地址软件工程专栏——软件工程计算机图形学专栏——计算机图形学操作系统专栏——操作系统软件测试专栏——软件测试机器学习专栏—
- 计算机图形学01:直线生成算法(DDA算法)
非妃是公主
计算机图形学算法OpenGL图形渲染c++
作者:非妃是公主专栏:《计算机图形学》博客地址:https://blog.csdn.net/myf_666个性签:顺境不惰,逆境不馁,以心制境,万事可成。——曾国藩文章目录专栏推荐专栏系列文章序算法OpenGL代码缺点效果图theend……专栏推荐专栏名称专栏地址软件工程专栏——软件工程计算机图形学专栏——计算机图形学操作系统专栏——操作系统软件测试专栏——软件测试机器学习专栏——机器学习数据库专
- 机器学习专栏——(五)线性模型之基础概念
CheckOneA
机器学习机器学习人工智能算法
线性模型——基本概念 线性模型是机器学习中应用最广泛的模型,是通过样本特征的线性组合累进行预测的模型。假设有一个DDD维的样本x={x1,x2,...,xD}\bf{x}=\{x_1,x_2,...,x_D\}x={x1,x2,...,xD},其线性组合表示为f(x;w)=w1x1+w2x2+...+wDxD=wTx+bf({\bfx;w})=w_1x_1+w_2x_2+...+w_Dx_D
- 如何利用Bindsnet-Python模拟脉冲神经网络(SNN)?Part I. 建立一个网络
脑机接口研习社
机器学习与脑机接口神经网络机器学习人工智能python
微信公众号:脑机接口研习社关注脑机接口最新进展脑机接口研习社公众号即将开通机器学习专栏,从本篇文章开始,将介绍如何利用Bindsnet-Python包模拟脉冲神经网络(SNN)。一、脉冲神经网络(SNN)简介首先,我们来看什么是人工神经网络。人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,即ANN),是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进
- 一步步看α-β剪枝算法
大隐隐于野
最近在看人工智能的部分内容,这个α-β剪枝算法可是让我服了,看了PPT又看了网上好多blog,感觉一个也没讲清楚是怎么回事,什么上界下界上界小于下界的…现在终于搞明白是怎么一回事了。这篇blog实际上不应该出现在机器学习专栏里面的,因为不涉及任何数学的知识,主要是想从头到尾梳理一下这个的内容,最后的实现应该会放到编程笔记专栏里。封面:电影《龙猫》算法思想首先要说的是,alpha-beta剪枝建立在
- 机器学习专栏——(一)人工智能概述
CheckOneA
机器学习人工智能机器学习
第一部分人工智能概述一、人工智能相关人工智能(ArtificalIntelligence,AI):人工智能是计算机科学的一个分支,主要研究、开发和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统等。JohnMcCarthy对其定义为:人工智能就是让机器的行为看起来表现的是人多表现出来的智能行为一样。人工智能涵盖许多的子学科,例如:机器感知(计算机视觉、语音信息处理)、学习(模式识别、机器学习、强化学习)、
- 机器学习——决策树(分类)
Tao_RY
机器学习专栏决策树机器学习分类
前言:内容参考周志华老师的《机器学习》,确实是一本好书,不过本科生读懂还是有很大难度的,大多数模型都是直接给出公式,其实自己私下有推导,涉及好多自己不懂的数学知识,会一点点补充的机器学习专栏:机器学习专栏文章目录一、决策树基本流程二、划分选择1、信息增益(ID3算法)2、信息增益率(C4.5算法)3、基尼指数(CART算法)三、剪枝处理1、预剪枝2、后剪枝三、连续与缺失值处理1、连续值处理2、缺失
- 机器学习——多元梯度下降法
Luo_LA
机器学习机器学习人工智能算法
一、多维特征模型目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型(参考机器学习专栏中前面的文章),现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn)\left({x_{1}},{x_{2}},...,{x_{n}}\right)(x1,x2,...,xn)。增添更多特征后,我们引入一系列新的注释:nnn代表特征的数量x(i){x^{
- [从0开始机器学习]4.线性回归 正规方程
ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾
机器学习笔记机器学习python人工智能线性回归正规方程
本博主博客:ζั͡ั͡雾ั͡狼ั͡✾的博客专栏:机器学习专栏:爬虫专栏:OpenCV图像识别处理专栏:Unity2D⭐本节课理论视频:P23-P25正规方程⭐本节课推荐其他人笔记:正规方程(Normalequations)推导过程_momentum_的博客机器学习通过文字描述是难以教学学会的,每一节课我会推荐这个理论的网课,一定要看上面的理论视频!一定要看上面的理论视频!一定要看上面的理论视频!所
- [从0开始机器学习]1.一元一次函数线性回归
ζั͡ ั͡雾 ั͡狼 ั͡✾
机器学习笔记机器学习python梯度下降法一元一次线性回归
本博主博客:ζั͡ั͡雾ั͡狼ั͡✾的博客专栏:机器学习专栏:爬虫专栏:OpenCV图像识别处理专栏:Unity2D⭐本节课理论视频:吴恩达P1-P4:机器学习理论概述吴恩达P5-P11:线性回归算法原理⭐推荐其他人笔记:【吴恩达机器学习笔记详解】第二章线性回归的过程机器学习通过文字描述是难以教学学会的,每一节课我会推荐这个理论的网课,一定要看上面的理论视频!一定要看上面的理论视频!一定要看上面的
- GoatGui邀你参加机器学习研讨班
GoatGui
机器学习python人工智能聚类回归
参与机器学习专栏限定免费学习群方式(以下2种皆可):扫描主海报活动页中机器学习专栏学习群的二维码入群.点击下图直接进入机器学习专栏活动页,并扫描二维码入群.具体活动细节,详见21天学习挑战赛主海报活动页.A.活动介绍CSDN与每一位学习者同行平台优质专栏作者带队精准学习精选高质量专栏学习资料活动期内限时免费学习此刻开启学习打卡之路,收获知识、赢取豪礼更能结交志同道合的博友B.作者本人简单介绍概要领
- 【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习_梯度消失与梯度爆炸
vector<>
深度学习
专栏介绍:本栏目为“2022春季中国科学院大学王亮老师的深度学习”课程记录,这门课程与自然语言处理以及机器学习有部分知识点重合,重合的部分不再单独开博客记录了,有需要的读者可以移步自然语言处理专栏和机器学习专栏。如果感兴趣的话,就和我一起入门DL吧什么是梯度消失和梯度爆炸?激活函数的误差从输出层反向传播时每一层都要乘激活函数的导数,当激活函数的导数值小于1时,误差经过每一层传递都会不断衰减,当网络
- 【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019第八题:注意力机制
vector<>
深度学习深度学习注意力机制
专栏介绍:本栏目为“2022春季中国科学院大学王亮老师的深度学习”课程记录,这门课程与自然语言处理以及机器学习有部分知识点重合,重合的部分不再单独开博客记录了,有需要的读者可以移步自然语言处理专栏和机器学习专栏。如果感兴趣的话,就和我一起入门DL吧2018-2019学年第二学期期末试题五、(10分)画出用于机器翻译(或者图像描述)的基于注意机制的编码器-解码器结构示意图,并简要描述注意机制的工作原
- 【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019第三题:卷积计算
vector<>
深度学习深度学习CNN
专栏介绍:本栏目为“2022春季中国科学院大学王亮老师的深度学习”课程记录,这门课程与自然语言处理以及机器学习有部分知识点重合,重合的部分不再单独开博客记录了,有需要的读者可以移步自然语言处理专栏和机器学习专栏。如果感兴趣的话,就和我一起入门DL吧2018-2019学年第二学期期末试题输入图片尺寸为:3x128x128第一层卷积:96个大小为3的卷积核,步长为1第二层池化:96个大小为2的均值池化
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin