对向量和矩阵求导、求迹、求期望的公式

强化学习：原理、概念与代码实践 AndrewHZ 深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法 deepseek
一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念，并通过公式推导来加深理解，同时结合一个具体的实例，使用Python语言进行代码实现，帮助读者全面掌握强化学习的
随机梯度下降一定会收敛么？ AndrewHZ 人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降？随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法，用于寻找函数的最优解，通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中，模型通过调整参数来最小化损失函数，以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined 云天徽上 python运行报错解决记录 python 开发语言 pandas 机器学习 numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够
Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中，模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构，而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而，模型参数众多，且每个参数的取值范围可能很广，
如何在Python上安装xgboost？ cda2024 python 开发语言
在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而，对于初学者来说，如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程，帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost？在深入了解安装过程之前，我们先来看看XGBoost为何
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙小村学长毕业设计 kmeans 聚类机器学习
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
机器学习基本库之Pandas 莫名其妙 pandas 机器学习 python 数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码默默科研仔粉丝福利机器学习人工智能
标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机（ELM）基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机（SS-ELM）3.1SS-ELM的提
阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记饮长安千年月物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习熔光人工智能 AI软件智能学习生活
1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页：C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和机器学习（ML）技术构建的软件，它能够理解用户的自然
机器学些|实战? dami_king 随笔机器学习
机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别 Dontla 正则表达式
文章目录1.**正则化（Regularization）**2.**正则表达式（RegularExpression）**关键区别为什么名字相近？正则化（Regularization）和正则表达式（RegularExpression）不是同一个概念，它们是两个完全不同的术语，应用于不同的领域。1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove
机器学习基本篇胖胖的小肥猫机器学习
1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。题目越多，训练越好，2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据，2.1预处理目的：让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃紫雾凌寒 AI 炼金厂机器学习算法支持向量机 python 深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
深度学习与图像识别：机器学习基础之回归 Shenrn_ 机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃 gs80140 基础知识科谱 AI 人工智能自动化运维
目录BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI？BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业，从医疗健康到金融服务，从零售到制
机器学习和线性回归、softmax回归小名叫咸菜人工智能线性回归
监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分
吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码 StrawBerryTreea 机器学习机器学习线性回归 python 吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
机器学习--实现多元线性回归 y江江江江机器学习机器学习线性回归人工智能
机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w⊤∙x+b其中,wT⋅x就是W1X1+w2X2+w3X3+⋯+wNXN\text{其中,}w^\mathrm{T}\cdotx\text{就是}_{W_1X_1}+w_2X_2+w_3X_3+\cd
线性代数导引：张量与张量空间 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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
强化学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同，强化学习并不依赖于预先标注的数据，而是通过试错的方式来学习。想象一下，你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片，而是会给它一些指令，比如“坐下”，如果它照
OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP 村北头的码农 OpenCV opencv 机器学习人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等
运用python制作一个完整的股票分析系统大懒猫软件 python 开发语言 django beautifulsoup
使用python制作一个股票分析系统，可以通过股票价格走势动态界面，实时动态监测不同类型股票的变化情况。以下是一个完整的股票分析系统开发指南，包括股票价格走势动态界面和实时监测功能。这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。数据处理：计算技术指标（如KDJ、BOLL）并进行数据预处
Google Cloud技术学习总结谭俊杰Jerry 人工智能
GoogleCloudPlatform（GCP）是由Google提供的一套云计算服务，帮助企业和开发者利用Google的基础设施来构建、部署和扩展应用程序。GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。以下是GoogleCloud的技术总结：核心服务计算服务GoogleComputeEngine：提供虚拟机（VM）实例，支持自定义配置，适合各种工作负载。GoogleKub
DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程 herosunly DeepSeek从入门到精通 deepseek 大模型人工智能实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3 AI天才研究院计算 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 计算 AI大模型应用
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态（State）选择动作（Action），以最大化某种长期累积奖励（Reward）的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略（Policy），即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》机器学习深度学习人工智能
书籍：SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》01书籍介绍在众多关于机器学习和人工智能的技术文献及充满恐慌的书籍中，《机器学习的秘密》犹
python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）... weixin_39576066 python 学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节，具体如下：第一章：什么是LSTMs？第二章：怎么样训练
【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
第二章：12.3 建立表现基准望云山190 基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中，训练误差是10.8%，意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差（Jcv）：指算法在未见过的数据（交叉验证集）上无法正确转录的
Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？小麦麦子 spring mvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。问题：在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
maven依赖范围 bitcarter maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包 2.compile 只有编译和打包时才会依赖 3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包 4.runtime 运行时依赖，编译不依赖 5.默认compile 依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递 1.传递的意思是项目A，引用
Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file darrenzhu xml premature JAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误： org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file 很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
CSS Specificity 周凡杨 html 权重 Specificity css
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。规则： HTML标签的权重是1 Class 的权重是10 Id 的权重是100
java与servlet g21121 servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释写道 Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
eclipse中安装maven插件 510888780 eclipse maven
1.首先去官网下载 Maven： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz 下载完成之后将其解压，我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，并将它放在 D:\tools目录下，即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
jpa@OneToOne关联关系布衣凌宇 jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。 Nruser实体类 //***************************************************************** @Entity @Table(name="nruser") @DynamicInsert @Dynam
我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置 aijuans spring 事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
java 动态代理简单实现 antlove java handler proxy dynamic service
dynamicproxy.service.HelloService package dynamicproxy.service; public interface HelloService { public void sayHello(); } dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl package dynamicp
JDBC连接数据库百合不是茶 JDBC编程 JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中; JDBC链接数据库的代码和固定写法; 1,加载oracle数据库的驱动; &nb
单例模式中的多线程分析 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。饿汉式： package com.bijian.study; public class Singleton { private Singleton() { } // 注意这是private 只供内部调用 private static
javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性 bijian1013 JavaScript prototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource bit1129 dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如： <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <data
我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5 bitcarter c MD5 base64decode urldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码： string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0
腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密 ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素 bylijinnan java
public class MinOfShiftedArray { /** * Q69 旋转数组的最小元素 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 * 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 */ publ
看博客，应该是有方向的 Cb123456 反省看博客
看博客，应该是有方向的: 我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客. 我刚突然想到的: 1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。 2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的. 为什么要写
[开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖 comsci 开源项目
为什么这样说呢？因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。所以，为避免这种不确定性风险，我
一个 sql优化（[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看） cwqcwqmax9 sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011 Web翻页优化实例提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复发消息环境： Linux ve
Hibernat and Ibatis dashuaifu Hibernate ibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
备份MYSQL脚本 dcj3sjt126com mysql
#!/bin/sh # this shell to backup mysql #[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu) _dbDir=/var/lib/mysql/ _today=`date +%w` _bakDir=/usr/backup/$_today [ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
iOS第三方开源库的吐槽和备忘 dcj3sjt126com ios
转自 ibireme的博客做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。首先整理了一份 Github上排名靠
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所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。步骤：加入到function.php remove_action('wp_head', 'wp_generator'); //wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog remov
浅谈Java定时器发展 hacksin java 并发 timer 定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。 Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比： 1. Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
移动端页面侧边导航滑入效果 ini jquery Web html5 css javascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <h
AspectJ+Javasist记录日志 kane_xie aspectj javasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。 @Override public String get(String key) { // long start = System.currentTimeMillis(); // System.out.println("Be
redis学习笔记 MJC410621 redis NoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。 1，处理超大量的数据 2，运行在便宜的PC服务器集群上， 3，击碎了性能瓶颈。 1)对数据高并发读写。 2)对海量数据的高效率存储和访问。 3)对数据的高扩展性和高可用性。 redis支持的类型： Sring 类型 set name lijie get name lijie set na
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在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下： public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) { checkIsInMulti(); client.setnx(key, value); ret
BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径张老师的菜大数据 BI 商业智能信息化
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安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题 wudixiaotie function
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