- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 伍德里奇计量经济学第四章计算机答案,计量经济学中文答案 伍德里奇
weixin_39950470
第1章计置经济学的性质与经济数据1.1复习笔记一、计量经济学由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题,计量经济学己从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。1.非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据,以强调研宄者只是被动的数据搜集者这一事实。2.实验数据通常是在实验环境中获得的,但在社会科学中要得到这些
- 概率论与数理统计
ZhuBin365
人工智能概率论自动化人工智能机器学习深度学习
概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件:样本空间是随机试验所有可能结果的集合,通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集,表示随机试验的某些可能结果的集合。概率的公理化定义:概率是定义在事件集合上的函数P,满足三条公理:①非负性:P(A)≥0;②规范性:P(Ω)=1;③可列可加性:若事件A₁,A₂,...互不相容,则P(A₁∪A₂∪...)=P(A₁)+P(A₂)+...条件概率与全概率公式:
- 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
- statistics --- 数学统计函数
知识的宝藏
python
3.4新版功能.源代码:Lib/statistics.py该模块提供了用于计算数字(Real-valued)数据的数理统计量的函数。此模块并不是诸如NumPy,SciPy等第三方库或者诸如Minitab,SAS和Matlab等针对专业统计学家的专有全功能统计软件包的竞品。此模块针对图形和科学计算器的水平。除非明确注释,这些函数支持int,float,Decimal和Fraction。当前不支持同其
- 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)
- 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
程序员辣条
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,
- 二项分布:成功与失败概率的交织呈现
进一步有进一步的欢喜
二项分布几何分布伯努利分布概率论深度学习
引言在概率论与数理统计的庞大体系中,二项分布占据着举足轻重的地位。它作为一种离散型概率分布,广泛应用于众多领域,从自然科学到社会科学,从工业生产到日常生活,都能看到它的身影。深入探究二项分布,不仅有助于我们理解随机现象背后的数学原理,还能为解决实际问题提供强大的工具。而回顾其发展历程,能让我们更全面地把握这一概念的来龙去脉。同时,了解二项分布与其他相关概念,如几何分布、二项式定理的联系,将进一步加
- 【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】 揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能python数理统计数据预处理数据探索数据可视化机器学习
第五章:数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化在人工智能(AI)应用中,数据是构建算法和模型的基石,而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。数据探索和可视化是数理统计中至关重要的步骤,它们不仅能帮助我们理解数据的分布、关系和趋势,还能够为后续的建模工作提供依据。本节将通过五个实际案例,展示如何使用数理统计和可视化技术对真实样本数据进行探索。每个案例都包括具体的描
- 统计学中的样本&概率论中的样本
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题概率论
不知道当初谁想的把概率论和数理统计合并,作为一门课。这本身是可以合并,完整的一条线,看这里。但是,作为任课老师应该从整体上交代清楚,毕竟是两个学科,不同的学科合并必然会有各种不协调的问题。举个最基本的名词冲突的例子。统计学中的样本在统计学中,样本是从总体(Population)中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体,并用于估计总体的特征或参数。例如,如果我们想了解一个城市居民的平均收入,我
- 【概率论与数理统计】第三章 多维随机变量及其分布(3)
Arthur古德曼
概率论与数理统计概率论多维随机变量二维随机变量独立性概率分布夏明亮
2随机变量的独立性2.1两个随机变量的独立性在多维随机变量中各分量的取值有时会互相影响,但有时也会毫无影响。例如,一个人的身高XXX和体重YYY之间就会互相影响,但与收入ZZZ一般就没什么影响。这里,我们根据两个事件的独立性引出两个随机变量的独立性:之前我们这样描述:事件{X≤x}\{X\lex\}{X≤x}与事件{Y≤y}\{Y\ley\}{Y≤y}的积事件{X≤x,Y≤y}\{X\lex,\Y
- 窥一斑而知全豹
薛晓刚
数据库
说几个DTCC大会的插曲由于经济形势的不好,我看参展商少了一点。可能不少都是为了生计而挣扎。2023年1月明叔主持的栏目有一期特别节目《数据库诸神之战》,请来了OB、TiDB、TDSQL和TDEngine的掌门人来讨论数据库的未来,那时候结论是3年后国内健康运营的数据库公司不超过30家。目前已经快过去2年了。现在日子的确越来越难过了。现实可能和预测差不多。从出版社少到图书劵少每次大会都有各家出版社
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 数据分析方法概括
wujingwin
数据分析大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析,同样的数据分析的方法论也大致分为:描述性数据分析、数理统计分析、数据挖掘分析。本篇文章将就此展开谈谈这三种数据分析方法论(方法论没有好坏高低之分,只有合适的。根据业务场景来选择合适的分析方法。一定要以目标为导向,并不是手法越高级就越好。能用简单分析的就不需要使用大数据挖掘。)一、描述性数据分析方法描述性数据分析可以用一言蔽之”一句话描述数据“
- 2019-03-20记录及学习计划更正
逆风飞翔的鸟
今天早晨早早的就坐上了返回学校的高铁,自己复习的进度稍慢了一些,不过没关系,这几天再追回来,最近发现虽然自己数学的做题能力有所提升,但是熟练程度还差很多,所以接下来高等数学要多做题,线性代数基础已经复习完毕,不能丢下,每天要做一定量的练习来保持住自己的水平。概率论与数理统计自己感觉有些困难,需要从课本开始认真的复习。关于英语我已经用百词斩背了有400左右的单词了,但是不是很扎实,所以自己要提升自己
- 【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
已经是全速前进了
概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些机器学习相关的东西,但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管,我太难了Orz这一节的内容比较深,即使我是一个喜欢数学的工科生,也没有精力再去深究了,各式各样的大数定律及中心极限定理我
- 岭回归算法
码银
回归数据挖掘人工智能
回归分析方法是利用数理统计方法分析数据,建立自变量和因变量间的回归模型,用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项,使回归模型具有较好泛化能力和稳定性,但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。岭回归,又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法,是对最小二乘回归的一种补充,岭回归
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
机器学习人工智能
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- 33个热门数据分析软件,你都用过哪些?
俊红的数据分析之路
数据库可视化编程语言大数据hadoop
最近有一位小伙伴问我,做数据岗该学习哪些软件,我想了想扔给他33个软件数据分析工具类软件,大体可以分为以下5类:Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具(Excel单独分成一类,主要是因为它应用场景广泛,且用户基数过于庞大,甚至超过其他所有工具用户之和)每个类别的代表工具分别有:「Excel生态」:Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、PowerV
- 九月二十六日总结
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英语:2013年第三篇,我们的未来一片光明,第四篇,州政府的权利,联邦政府的权利,最高法院,三权分立,checkandbalance每日一句,信任的重要性时文精析数学:数理统计的初步,参数估计样本均值,样本方差,k阶原点矩,三个分布,卡方分布,t分布,F分布,正态总体点估计,矩估计法,最大似然估计结构力学:静定拱,三绞拱,拱轴线,拱趾,拱顶,跨度,拱高内力计算,合理拱轴线
- 概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe
货又星
概率论经验分享笔记python开源
Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录(持续更新中)各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat:1297767084GitH
- 线性回归算法原理及python实现
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文章目录引言回归与分类的区别线性回归简单线性回归原理及推导python实现算法多元线性回归原理及推导python实现算法手工实现多元线性回归算法sklearn实现多元线性回归算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单,举个例子,预测病人患病概率,结果只有患病和不患病2种,这就是分类;预测房价,结果可能是在一段区间内,这个就是回归。线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析方法,其本质是寻找出一
- 人外有人,达人蒙眼通关《超级马里奥:奥德赛》,笔记超详细
爱游戏的萌博士
博士在8月8日的时候和大家分享了文章《纸壳挡屏幕,日本高手凭感觉通关,窥一斑而知全豹》,讲述了位于日本千叶县船桥市北习志野的一家游戏厅,店员发现一位客人在做奇怪的事:他用纸壳把游戏机的屏幕挡住来玩《合金弹头4》。kaizou_001解释说:他其实不是完全不看屏幕,虽然纸壳遮盖了主画面,但是他还可以根据上下方的游戏背景、敌人的声音、分数提升情况在脑海中还原游戏实际场景。此举完美的诠释了什么叫做“窥一
- 概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析
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1.数理统计的基本概念总体:研究对象的全体(X)个体:组成总体的每个基本单元样本:从总体中抽取的一部分个体()简单随机样本:具有随机性和独立性的样本,即样本相互独立具有同一分布样本的两重性:抽样前是随机变量,抽样后是具体的数统计量:样本的函数,不含有任何未知参数抽样分布:统计量的分布2.常用的统计量样本均值:用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差:用来估计总体方差和对有关总体方差的
- 概率论与数理统计——二、随机变量及其分布
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1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象,并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律(一)(0-1)分布(二)伯努力试验、二项分布(三)泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时,根据其分布律,计算某一范围的概率时,左边x是小于不等于x的,当等于时,拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率,见例子。4
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人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它模拟人脑的神经网络结构,通过大量的数据训练模型,使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。如果你想快速入门深度学习,可以按照以下步骤进行:1.学习基础知识在学习深度学习之前,你需要具备一定的数学基础,包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。此外,你还需要掌握一门编程语言,如Python,因为大多数深度
- 概率论与数理统计 第八章 假设检验
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课前导读统计推断的另一类重要问题是假设检验问题。参数估计的主要任务是找参数值等于多少,或在哪个范围内取值。而假设检验则主要是看参数的值是否等于某个特定的值。通常进行假设检验即选定一个假设,确定用以决策的拒绝域的形式,构造一个检验统计量,求出拒绝域或检验统计量的p值,查看结果是否落在拒绝域内或p值是否小于显著性水平,做出决策的一个过程。第一节检验的基本原理举个例子,体现假设检验的思想:假设检验的统计
- 【EI会议征稿通知】第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA 2024)
搞科研的小刘选手
学术会议人工智能图像处理web安全大数据数据库
第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA2024)20243rdInternationalConferenceonMathematicalStatisticsandEconomicAnalysis第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA2024)定于2024年5月24-26日在中国济南举行。会议旨在为从事“数理统计”与“经济分析”研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科
- 泛谈一下数字化技能的学习,SPSS、Stata还是Python?技术、业务+表达、展现!
数据科学作家
pythonSPSSStataSPSS学习数据分析统计分析机器学习
1.本科、专科上学时对于这些偏数学类的课程还是要好好学习应知乎、小红书、CSDN很多年轻朋友、同学们的邀请,今天我泛谈一下数字化技能的学习。很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程,至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程,其实就已经具备了相对较好的数据分析基础。等到本科或专科毕业后,有的同学致力于读研、读博,也
- 数学建模学习笔记||灰色关联分析
展信佳 :)
数学建模学习笔记
灰色系统信息绝对透明的是白色系统,信息绝对秘密的是黑色系统,灰色系统介于两者之间关联分析即系统的分析因素包含多种因素的系统中,哪些因素是主要的,哪些因素是次要的,哪些因素影响大,哪些因素影响小,哪些需要发展,哪些需要抑制……现有因素分析的量化方法,大都是数理统计法,如回归分析,方差分析,主要成分分析等,但都有一下弱点:要求大量数据,数据量少难以找到统计规律要求分布是典型的(线性的,指数的或对数的)
- ztree设置禁用节点
3213213333332132
JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
ztree设置禁用节点的时候注意,当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据,否者会获取不到节点对象,导致设置禁用没有效果。
$(function(){
showTree();
setDisabledNode();
});
- JVM patch by Taobao
bookjovi
javaHotSpot
在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch,共四个,有意思,记录一下。
7050685:jsdbproc64.sh has a typo in the package name
7058036:FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM
7060619:C1 should respect inline and
- 将session存储到数据库中
dcj3sjt126com
sqlPHPsession
CREATE TABLE sessions (
id CHAR(32) NOT NULL,
data TEXT,
last_accessed TIMESTAMP NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: michaeldu
* Date
- Vector
171815164
vector
public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) {
for (int i = 0; i < cart.size(); i++) {
if (cart.get(i).getId().equals(id)) {
cart.remove(i);
- 各连接池配置参数比较
g21121
连接池
排版真心费劲,大家凑合看下吧,见谅~
Druid
DBCP
C3P0
Proxool
数据库用户名称 Username Username User
数据库密码 Password Password Password
驱动名
- [简单]mybatis insert语句添加动态字段
53873039oycg
mybatis
mysql数据库,id自增,配置如下:
<insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"
parameterType=&
- struts2拦截器配置
云端月影
struts2拦截器
struts2拦截器interceptor的三种配置方法
方法1. 普通配置法
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
&
- IE中页面不居中,火狐谷歌等正常
aijuans
IE中页面不居中
问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示,列表页的页面在火狐谷歌中正常,在IE6、7、8中都不中,觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识,仔细查看后发现,列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义,就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
- String,int,Integer,char 几个类型常见转换
antonyup_2006
htmlsql.net
如何将字串 String 转换成整数 int?
int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();
int i=Integer.parseInt(str);
如何将字串 String 转换成Integer ?
Integer integer=Integer.valueOf(str);
如何将整数 int 转换成字串 String ?
1.
- PL/SQL的游标类型
百合不是茶
显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;
PL/SQL中游标的声明;
1,声明游标
2,打开游标(默认是关闭的);
3,提取数据
4,关闭游标
注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标
隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
- JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比
bijian1013
JUnit4单元测试
一.基础知识
JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次
- 精通Oracle10编程SQL(12)开发包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发包
*包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型(例如TABLE类型和RECORD类型)、PL/SQL项(例如游标和游标变量)和PL/SQL子程序(例如过程和函数)
*/
--包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序,它由包规范和包体两部分组成
--建立包规范:包规范实际是包与应用程序之间的接口,它用于定义包的公用组件,包括常量、变量、游标、过程和函数等
--在包规
- 【EhCache二】ehcache.xml配置详解
bit1129
ehcache.xml
在ehcache官网上找了多次,终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了,这个文档包含在ehcache.xml的注释中!
ehcache.xml : http://ehcache.org/ehcache.xml
ehcache.xsd : http://ehcache.org/ehcache.xsd
ehcache配置文件的根元素是ehcahe
ehcac
- java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL
白糖_
javaeclipsespringtomcatWeb
今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题:在web.xml中配置了spring的上下文监听器:
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
随后启动
- angular.element
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.element
angular.element
描述: 包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串,把它作为一个jQuery元素来处理。(类似于jQuery的选择器啦) 如果jQuery被引入了,则angular.element就可以看作是jQuery选择器,选择的对象可以使用jQuery的函数;如果jQuery不可用,angular.e
- java-给定两个已排序序列,找出共同的元素。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CommonItemInTwoSortedArray {
/**
* 题目:给定两个已排序序列,找出共同的元素。
* 1.定义两个指针分别指向序列的开始。
* 如果指向的两个元素
- sftp 异常,有遇到的吗?求解
Chen.H
javajcraftauthjschjschexception
com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460)
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154)
at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
- [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么?
comsci
人工智能
我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....
我们可以尝试一下...在某些神经
- 通过LAC和CID获取经纬度信息
dai_lm
laccid
方法1:
用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html,然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0),如果数据正确就可以获得相应的经纬度
方法2:
发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
- JAVA的困难分析
datamachine
java
前段时间转了一篇SQL的文章(http://datamachine.iteye.com/blog/1971896),文章不复杂,但思想深刻,就顺便思考了一下java的不足,当砖头丢出来,希望引点和田玉。
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- 小学5年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
money 钱
paper 纸
speak 讲,说
tell 告诉
remember 记得,想起
knock 敲,击,打
question 问题
number 数字,号码
learn 学会,学习
street 街道
carry 搬运,携带
send 发送,邮寄,发射
must 必须
light 灯,光线,轻的
front
- linux下面没有tree命令
dcj3sjt126com
linux
centos p安装
yum -y install tree
mac os安装
brew install tree
首先来看tree的用法
tree 中文解释:tree
功能说明:以树状图列出目录的内容。
语 法:tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
- Map迭代方式,Map迭代,Map循环
蕃薯耀
Map循环Map迭代Map迭代方式
Map迭代方式,Map迭代,Map循环
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蕃薯耀 2015年
- Spring Cache注解+Redis
hanqunfeng
spring
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
- Guava中针对集合的 filter和过滤功能
jackyrong
filter
在guava库中,自带了过滤器(filter)的功能,可以用来对collection 进行过滤,先看例子:
@Test
public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() {
List<String> names = Lists.newArrayList("John"
- 学习编程那点事
lampcy
编程androidPHPhtml5
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip
nannan408
ByteBuffer
1.前言。
如题,limit其实就是可以读取的字节长度的意思,flip是清空的意思,mark是标记的意思 。
2.例子.
例子代码:
String str = "helloWorld";
ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes());
Sy
- org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1
Everyday都不同
$转义el表达式
最近在做Highcharts的过程中,在写js时,出现了以下异常:
严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception
org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
- 用Java实现发送邮件到163
tntxia
java实现
/*
在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件?如何接收邮件?如何访问多个文件夹等。问题零散,而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。
本人之前所做过一个java项目,其中包含有WebMail功能,当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间,总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题,因此把我的一些经验帖出来,希望对大家有些帮助。
此篇仅介绍用
- 探索实体类存在的真正意义
java小叶檀
POJO
一. 实体类简述
实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口,在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的
POJO(Plain Old Java Objects)简单的Java对象
它的一般格式就是
public class A{
private String id;
public Str