- NumPy-核心函数np.matmul()深入解析
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-核心函数np.matmul深入解析一、矩阵乘法的本质与`np.matmul()`的设计目标1.数学定义:从二维到多维的扩展2.设计目标二、`np.matmul()`核心语法与参数解析函数签名核心特性三、多维场景下的核心运算逻辑1.二维矩阵乘法:基础用法2.一维向量与二维矩阵相乘3.高维数组:批次矩阵乘法4.广播机制下的形状匹配四、与`np.dot()`和`*`运算符的核心区别1.对比`
- 【STM32】ADC的认识和使用——以STM32F407为例
Aeonio
嵌入式STM32stm32嵌入式硬件单片机
【STM32】ADC的认识和使用——以STM32F407为例文章目录【STM32】ADC的认识和使用——以STM32F407为例一、ADC简介ADC特性参数STM32F407的ADC主要特性ADC框图①输入电压②输入通道③转换顺序⑤转换时间⑦中断DMA请求(==只适用于规则组==)ADC工作模式单次转换模式和连续转换模式扫描模式不同模式组合的作用二、ADC配置单通道ADC采集配置步骤单通道ADC采
- 程序员简历包装实战指南:没有华而不实,只有直击要害的干货
熊猫钓鱼>_>
面试技巧
简历不是自传,而是为雇主定制的解决方案说明书——每一行字都该回答“我为何值得你花一小时面试”这个核心命题作为甲方的技术面试官,我在技术招聘领域摸爬滚打十年,见过太多才华横溢的开发者因简历表达失焦而错失机会。本文将用最直白的语言,拆解程序员简历包装的底层逻辑和实操策略。一、理解筛选者的认知漏斗:HR与面试官的关注点分层HR的30秒扫描逻辑(关键词匹配模式)核心任务:从数百份简历中快速筛选出基本匹配者
- 线性回归(Linear regression)算法详解
.30-06Springfield
人工智能算法详解算法线性回归回归python人工智能机器学习
文章目录一、线性回归基础概念1.1什么是线性回归1.2线性回归小例子二、sklearn中线性回归的API和参数2.1安装sklearn2.2LinearRegression2.3SGDRegresso2.4Lasso2.5Ridge2.6各个API的对比三、使用sklearn实现线性回归3.1程序概述3.2核心功能3.3关键技术细节3.4程序运行结果3.5代码结构一、线性回归基础概念1.1什么是线
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- 实现一个简单的rpc框架-------0序言
qq553270311
rpc网络协议网络
rpc框架在互联网公司中有着广泛的应用,在美团实习的时候,项目使用rpc框架来进行服务间的相互调用,这也正迎合了微服务架构的思想,把一个大的服务拆分为几个微服务,每个微服务履行特定的职责,如果服务之间需要通信,或者要使用其他服务提供的功能,则需要远程服务调用。一个典型的rpc框架如下图所示:客户端:使用服务的一方,调用的格式可能是(服务名,参数,服务端ip地址)。服务端:提供服务的一方,其职责是要
- Dubbo RPC 序列化问题记录
单线程的Daniel
JAVAdubborpcwindows
DubboRPC序列化问题:List.of()导致的“Failtodecoderequest”错误问题背景在开发过程中,遇到了一个DubboRPC调用失败的问题。当在请求参数中设置revises字段时,会出现以下错误:com.alibaba.dubbo.rpc.RpcException:FailedtoinvokethemethodjobSearchintheservicecom.techwolf
- 【信号去噪】基于NLM时间序列心电信号去噪附matlab代码
天天Matlab科研工作室
信号处理Matlab各类代码matlab开发语言fpga开发
1简介作为一种信号预处理手段,信号去噪在众多信号处理应用中发挥着重要的作用.到目前为止,信号去噪问题被大量研究,并取得了许多重要成果,涌现出了包括非局部均值(NLM)去噪算法在内的一批优秀的去噪方法.值得一提的是,相比于传统的局部去噪算法,非局部均值去噪算法有着更好的去噪性能和更好的信号细节保留能力.2部分代码function[denoisedSig,debug]=NLM_1dDarbon(sig
- 六、路由与导航
瓜子三百克
Flutterflutternavigator
目录1.如何实现页面跳转?2.命名路由(NamedRoute)是什么?如何定义?3.如何传递参数给路由?4.如何返回结果给上一个页面?5.什么是路由守卫?如何实现?1.如何实现页面跳转?在Flutter中,页面跳转通过Navigator管理路由栈实现://1.基本跳转Navigator.push(context,MaterialPageRoute(builder:(context)=>Second
- C++模板编程的利器:`std::forward`与`std::remove_reference`深度解析
郝学胜-神的一滴
C++c++开发语言
在C++的泛型编程中,std::forward和std::remove_reference是两个不可或缺的工具。它们不仅解决了类型处理和值类别保留的核心问题,还为高效、灵活的代码设计提供了强大支持。本文将从原理、应用场景到实际案例,全面解析这两个工具的奥秘。一、std::forward:完美转发的幕后英雄核心目标:保留值类别std::forward(arg)的核心使命是保留参数的值类别(左值或右值
- 【Flutter原理】FlutterView相关源码分析
2401_83817689
程序员flutter
而在FlutterFragment中RenderMode是通过ARG_FLUTTERVIEW_RENDER_MODE参数来决定。思考:为什么透明模式下使用RenderMode.texture,而不透明模式下使用RenderMode.surface显而易见三种渲染模式对应的在FlutterView创建时以来不同的类,分别是:FlutterSurfaceView,FlutterTextureView,
- 提示技术系列(六)——链式提示
AIGC包拥它
提示技术人工智能promptpythonlangchain
什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- 基于 Alpine 基础镜像制作 Nginx 源码编译镜像
运维成长记
nginx服务器前端
本次尝试将dockerfile的18条命令全部进行应用(非精简)大概流程和命令解释如下1.各命令说明FROM:指定基础镜像,这里使用了AlpineLinux作为基础系统LABEL:添加镜像元数据,如维护者、版本和描述ARG:定义构建时参数,可以在构建命令中通过--build-arg覆盖ENV:设置环境变量,用于后续命令和运行时RUN:执行命令,用于安装依赖和执行编译操作WORKDIR:设置工作目录
- C++ bitset 模板类
Coding小公仔
c/c++c++开发语言
bitset数据类型详解bitset是C++标准库中的一个模板类,用于处理固定大小的位集合(BitSet)。它可以高效地操作和存储二进制位,特别适合需要处理大量布尔标志或简单计数的场景。基本定义与特性1.模板参数bitset中的N表示位集合的固定大小(必须是编译时常量)。例如:bitset:8位(1字节)的位集合bitset:256位(32字节)的位集合2.核心特性按位存储:每个位仅占1位内存,空
- Python训练营-Day11
m0_72314023
Python训练营python机器学习深度学习
DAY11常见的调参方式超参数调整专题1知识点回顾1.网格搜索2.随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)3.贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)4.time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长#LightGBM-网格优化print("\n---3.网格搜索优化LightGBM(训练集->测试集)---")importlightgbmaslgbfromskl
- 大数据开发高频面试题:Spark与MapReduce解析
被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月,到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗?offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗?语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经,已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习(语音方向)一面【vivo
- django 数据表外键 删除时 对应表的数据不删除如何设置
在Django中,如果你想设置一个外键关系,使得在删除主表(父表)的记录时,从表(子表)的记录不会被自动删除,你可以使用on_delete参数来指定外键的行为。默认情况下,Django的外键关系在删除父表记录时会设置为CASCADE,即级联删除。如果你不想在删除父表记录时自动删除子表记录,你可以使用SET_NULL、PROTECT或DO_NOTHING作为on_delete的值。SET_NULL如
- 遗传算法的原理与实现示例
遗传算法是一种受生物进化理论启发的随机优化算法,其核心思想是模拟自然界中“物竞天择、适者生存”的进化过程,通过对候选解的迭代优化,找到问题的最优解。一、核心思想 遗传算法将优化问题的候选解视为生物群体中的“个体”,每个个体的“基因”对应解的参数。通过模拟生物进化中的选择、交叉、变异等过程,让群体中“适应性强”(即更接近最优解)的个体保留并繁衍,“适应性弱”的个体被淘汰,最终使群体逐渐逼近最优
- STC51单片机音乐播放项目:从编码到实现
黄浴
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本教程介绍了如何使用STC51系列单片机演奏音乐,该单片机广泛应用于嵌入式系统设计中。教程详细阐述了音乐的数字信号生成原理,包括音乐编码、程序设计、定时器配置、PWM配置、中断服务、Proteus仿真以及硬件连接的步骤。通过这些步骤,将“生日快乐”等音乐编码转换为单片机指令,并通过调整定时器和PWM参数播放音乐旋律,实现音乐播放功能。1.音乐演奏基本原理音乐与
- 大模型中的temperature、topk、topn、repetition_penalty等参数原理
seetimee
大模型技术细节大模型
核心就在于采样策略,一图胜千言:上图中语言模型(languagemodel)的预测输出其实是字典中所有词的概率分布,而通常会选择生成其中概率最大的那个词。不过图中出现了一个采样策略(samplingstrategy),这意味着有时候我们可能并不想总是生成概率最大的那个词。设想一个人的行为如果总是严格遵守规律缺乏变化,容易让人觉得乏味;同样一个语言模型若总是按概率最大的生成词,那么就容易变成XX讲话
- 边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用:模型的参数量只是冰山一角
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习物联网人工智能
边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用:模型的参数量只是冰山一角在边缘设备上部署深度学习模型已成为趋势,但资源限制是其核心挑战之一。其中,显存(或更广义的内存)占用是开发者们必须仔细考量的重要因素。许多人认为显存占用主要取决于模型的参数量,这种看法虽然没错,但并不全面。实际上,显存的占用远不止模型参数量那么简单。关于边缘设备(EdgeDevice)的介绍,可以参见我的这一篇文章:EdgeDevi
- c++第九天--模版
函数模版:定义函数模版的语法格式:templatetemplateTadd(Ta,Tb){returna+b;}函数模版不会减少可执行程序的大小,因为编译器会根据调用时的参数类型进行相应的实例化,就是用类型参数替换模版中的模版参数,生成具体类型的函数,模版是为了减少开发的工作量,进而提高可维护性。实例化可分为隐式实例化与显式实例化。①隐式实例化隐式实例化是根据函数调用时传入的参数的数据类型确定模板
- 内网和外网可以共享一台打印机吗?怎么设置实现跨网电脑远程连接打印
搬码临时工
网络
内网和外网可以通过特定技术手段实现共享一台打印机。实现方式主要包括物理切换器、网络分段映射(如路由设置)、类似nat123内网穿透等技术方案,但需根据网络环境安全等级选择合适方案,并注意数据隔离要求。一、物理切换器方案实现内外网共离同一打印机使用USB打印机共享器或网络切换器,通过物理按钮切换内外网连接。这类设备可实现电路层面的隔离,避免数据泄露风险。例如:采用二进一出的USB切换器连接内
- 分享一款使用AI开发的免费的在线图表制作工具
图表工具免费ai开发
在线图表制作工具:轻松创建专业图表还在为复杂的数据可视化而烦恼吗?我们的在线图表制作工具(OnlineChartMaker)让您告别繁琐的软件安装和学习曲线,轻松创建专业、美观的图表。主要功能:直观的数据输入:简单几步即可导入或手动输入数据。丰富的图表类型:支持折线图、柱状图、饼图等多种常用图表,满足您的不同需求。实时预览:调整数据或样式时,即时查看图表效果。多语言支持:提供多种语言界面,方便全球
- 鸿蒙Harmony应用开发—ArkTS声明式开发(基础手势:PatternLock)
图案密码锁组件,以九宫格图案的方式输入密码,用于密码验证场景。手指在PatternLock组件区域按下时开始进入输入状态,手指离开屏幕时结束输入状态完成密码输入。说明:该组件从APIVersion9开始支持。后续版本如有新增内容,则采用上角标单独标记该内容的起始版本。子组件无接口PatternLock(controller?:PatternLockController)参数:参数名参数类型必填描述
- 信号与槽(3)
Mr_Xuhhh
c++c语言算法qt网络
信号与槽(3)带参数的信号槽当信号带有参数的时候,槽的参数必须和信号的参数一样,此时发射信号的时候,就可以给信号函数传递实参,与之对应的这个参数就会传递到对应的槽函数中总结:起到让信号给槽传参的效果举例代码如下:signals:voidmysignal(constQString&);public:voidhandleMySignal(constQString&);注意点:C++中声明参数的名字可以
- 你还在用单线程处理请求?这年头还不会写多线程服务器,真的不慌吗?
菜鸟不学编程
Java从入门到放弃java开发语言
你好,欢迎来到我的博客!我是【菜鸟不学编程】 我是一个正在奋斗中的职场码农,步入职场多年,正在从“小码农”慢慢成长为有深度、有思考的技术人。在这条不断进阶的路上,我决定记录下自己的学习与成长过程,也希望通过博客结识更多志同道合的朋友。 ️主要方向包括Java基础、Spring全家桶、数据库优化、项目实战等,也会分享一些踩坑经历与面试复盘,希望能为还在迷茫中的你提供一些参考。 我相信:写作
- KNN(K-近邻算法)(上)--day05
扫把星133
机器学习python人工智能近邻算法算法
KNN(K-NearestNeighbors,K近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释:非参数化方法是指在统计学和机器学习中,不对数据分布做出严格假设(这些假设通常包括
- YOLOv7 技术详解(Real-Time Dynamic Label Assignment + Model Scaling)
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO人工智能深度学习计算机视觉目标跟踪
✅YOLOv7技术详解(Real-TimeDynamicLabelAssignment+ModelScaling)一、前言YOLOv7是AlexeyBochkovskiy团队后续维护者提出的一种高性能目标检测模型,在YOLOv5基础上引入了多项结构优化和训练策略改进:✅模型集成(ModelIntegration)✅动态标签分配(ExtendAssigner)✅支持重参数化模块(ReparamBlo
- LL面试题11
三月七꧁ ꧂
破题·大模型面试语言模型gpt人工智能自然语言处理promptllama
物流算法实习面试题7道GLM是什么? GLM(GeneralizedLinearModel)是一种六义线性模型,用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布,可以处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数,通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite