- 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合
〖是♂我〗
线性回归算法回归
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
- 从日程安排到区间合并:探索合并区间问题|LeetCode 56 合并区间
忍者算法_
leetcode算法职场和发展面试跳槽
LeetCode56合并区间点此看全部题解LeetCode必刷100题:一份来自面试官的算法地图(题解持续更新中)更多干货,请关注公众号【忍者算法】,回复【刷题清单】获取完整题解目录~生活中的算法想象你是一位活动策划师,桌上摆着许多便利贴,每张写着不同的活动时间段:9:00-11:00的晨会、10:30-12:00的培训、14:00-16:00的项目汇报、15:00-17:00的团队建设…有些活动
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
tensorflow逻辑回归人工智能python作业
一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量,可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分:方案1:model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
- 传统企业数字化转型:ERP的不可或缺的角色
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随着科技的飞速发展,数字化转型已成为传统企业持续发展和保持竞争力的必然选择。然而,在进行数字化转型的过程中,许多企业常常会忽视ERP系统的建设与完善。事实上,ERP在企业的数字化进程中扮演着至关重要的角色,是实现企业全面数字化的基础和关键。首先,让我们理解什么是ERP。ERP是一种集成的管理信息系统,它集财务、人力资源、采购、生产、销售等各个模块于一体,为企业提供了一个统一的、全面的信息管理平台。
- .NET 9 增强 OpenAPI 规范,不再内置swagger
沧黎
.net
在.NET9的更新中,微软增强了原生OpenAPI。这一变化表明.NET正在更加拥抱开放标准,同时让开发者体验更加轻松高效。本文将探讨为何进行这一更改、OpenAPI的优势,以及如何在.NET9中使用OpenAPI。为什么不再内置Swagger?1.标准化的需求Swagger是OpenAPI规范的早期实现,虽然功能强大,但它逐渐被视为工具集的一部分,而非行业标准。转向原生OpenAPI支持意味着.
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苏白辛
菜鸟BUGbug数据库java
雷声炸响,天地倾斜,海啸山崩,黎明前的曙光迟迟不现,群魔乱舞霍乱人间,有仙师集群英之心血,持剑出山,剑斩群魔,终于仙巅同最后一大魔同归于尽,然有人的江湖便有魔,为警示后人,群贤集巨力书群魔以息,吾初入江湖,不懂是非挫折,对错难学,借此抄录,以备他日与同道之友交流。目录一、空指针异常1、我是谁2、实例说明3、解决避免1)检查2)使用Optional类3)默认值4)优先使用String.valueOf
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一、本文说明本文不对Android工程的各种配置做说明,只是简单介绍下开发过程中如何进行C与Java互相调用以及出现异常情况的处理。二、NDK简介AndroidNDK是一套允许您使用C和C++等语言,以原生代码实现部分应用的工具集。在开发某些类型的应用时,这有助于您重复使用以这些语言编写的代码库。三、JNI简介JNI是JavaNativeInterface的缩写,它提供了若干的API实现了Java
- leetcode40. 组合总和 II
Chevy_cxw
c/c++算法设计leetcode回溯
题目链接:力扣题意:给定一个数组candidates和一个目标数target,找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的每个数字在每个组合中只能使用一次。注意:解集不能包含重复的组合。方法:回溯classSolution{private:vector>res;vectorvct;vectorcandidates;vectorused;voidfind(
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- 使用anyNA函数判断data.table中是否存在缺失值
独行侠WU
R语言
在R语言中,data.table是一种强大的数据处理工具,常用于处理大型数据集。在数据分析和清洗过程中,经常需要检查数据是否存在缺失值。本文将介绍如何使用anyNA函数来判断data.table中是否存在缺失值,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装并加载了data.table包。可以使用以下代码进行安装和加载:#安装data.table包install.packages("data.
- Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(五)
代码与思维
androidjava面试Android进阶Framework
以下主要针对往期收录的面试题进行一个分类归纳整理,方便大家统一回顾和参考。本篇是第五集~强调一下:因篇幅问题:文中只放部分内容,全部面试开发文档需要的可在公众号获取或找作者领取。第一篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(一)第二篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(二)第三篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(三)第四篇面试题在这:And
- iPaaS丨企业应用及数据集成的重要性和挑战
谷云科技RestCloud
iPaaS混合集成平台数字化转型应用集成数据集成
在激烈的市场竞争中,企业服务总线和数据总线扮演着企业神经网络的角色,它们将不同的业务部门、系统以及数据紧密相连,保障信息流通无阻,实现资源的高效分配。这样的集成不仅提高了企业的运营效率,还增强了企业的适应性和创新力,使企业能够在竞争中保持领先。然而,企业在集成过程中面临着不少挑战,集成工具的选择便是其中之一。开发人员在整合不同系统时,需要面对数据格式、数据量、通信协议和架构差异等问题,选择合适的集
- 高效处理大规模数据:MATLAB实践指南
原机小子
matlab信息可视化数据分析
在当今的数据驱动世界中,处理大规模数据集是科研和工程领域常见的挑战。MATLAB,作为一种高级数学软件,提供了一系列的工具和函数,使得大规模数据处理变得可行和高效。本文将介绍如何在MATLAB中进行大规模数据处理,包括数据导入、预处理、分析和可视化,并提供相应的代码示例。1.数据导入处理大规模数据的第一步是将数据导入MATLAB。MATLAB支持多种数据源,包括文本文件、Excel文件、数据库等。
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音视频python开发语言
简介:CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布:《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏:多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程:AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课
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写python的鑫哥
爬虫实战进阶python爬虫京东商品详情页评论评论数据数据
前言本文是该专栏的第68篇,后面会持续分享python爬虫干货知识,记得关注。在本专栏之前,笔者有详细介绍京东滑块验证码的解决方法,感兴趣的同学,可以直接翻阅文章《Python如何解决“京东滑块验证码”(5)》进行查看。而本文,笔者以京东商品详情页的评论数据为例,通过python实现采集商品详情页的评论数据。废话不多说,具体细节部分以及详细思路逻辑,笔者将在正文结合完整代码进行详细说明。(附带完整
- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
MickeyCV
目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
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一、PXC概述PXC是基于Galera协议的MySQL高可用集群架构。具有高可用性、方便扩展且可以实现多个MySQL节点间的数据同步复制和读写,保证数据的强一致性。可以基本达到实时同步且相互的关系是对等的,各节点之间各自为主,这种架构不共享任何数据,是一种高冗余架构。PXC的操作流程。首先客户端发起一个事务,该事务先在本地执行,执行完成后发起对事务的提交操作前会将产生的复制集广播出去获得一个全局的
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python开发语言前端
HoRain云小助手:个人主页个人专栏:《Linux系列教程》《c语言教程》⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!⛳️推荐前些天发现了一个超棒的服务器购买网站,性价比超高,大内存超划算!忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。专栏介绍专栏名称专栏介绍《C语言》本专栏主要撰写C干货内容和编程技巧,让大家从底层了解C,把更多的知识由抽象到简单通俗易懂。《网络协议》本专栏主要是注重从底层来给大家一步步剖析网
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scikit-learnpython机器学习
引言K最近邻(KNN)算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,包含了三种不同类型的鸢尾花,每种类型由四个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度)描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是:对于一个未知类别的样本,通过计算该样本与已知样本的距离,
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无人机类YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
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文心一言
聊天/内容生成文心一言:内容生成、文档分析、图像分析、图表制作、脑图等通义千问:内容生成、文档分析、图像分析等Kimi(月之暗面):内容生成、文档分析、互联网搜索等腾讯混元:内容生成、文档分析、灵感推荐等讯飞星火:内容生成抖音豆包:内容生成,偏互联网运营方向智谱AI:内容生成、知识问答等百川智能:内容生成、文档分析、互联网搜索等360智脑:360智脑全家桶字节小悟空:字节跳动内容生成工具集达观数据
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系统架构设计师考试架构
Lambda架构介绍Lambda是用于同时处理离线和实时数据,可容错、可扩展的分布式系统架构。有批处理层、加速层、服务层。同时以流计算和批处理计算合并视图。Lambda架构的批处理层采用不可变存储模型,不断地往主数据集后追加新的数据。Lambda架构优缺点<
- 广工Anyview离散数学第七章
墨染夜雨笺
离散数学算法广东工业大学离散数学学习
注:网络资源整理,并非本人代码,离散数学对初学者比较抽象,希望对你有所帮助。请注意对应题目,每年题目可能有小变动。目录试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为等价关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,求商集A/R试设计一算法,求某集合A上的模n同余关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为偏序关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为等
- Python计算离差与标准计分
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Python数据分析师python数据分析开发语言
离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念,广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况,评估数据在群体中的相对位置,尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念,并结合实际示例,帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义,在实际工作场景中,比如教育测评、金融分析、科研实验等领域,也能帮助数
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在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零
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算法动态规划c++leetcode
背包问题本身就已经够反思维的了,竟然物品会有两个维度的情况,这是闹哪样?题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器,要装潢这个容器,最多要多少个元素的个数,就是结果,这个容器最多有mmm个0,nnn个1这个容器相当于一个背包,这个背包是有两个维度,最多有mmm个0,nnn个1,装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
- 神经网络入门推荐知识,神经网络入门书籍推荐
快乐的小肥熊
ai智能写作神经网络matlab人工智能python
适合初学者的神经网络和遗传算法资料遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带
- Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI
UnknownBody
LLMDailyLLMEvaluationagi人工智能大数据语言模型
本文是LLM系列文章,针对《EvaluationofOpenAIo1:OpportunitiesandChallengesofAGI》的翻译。OpenAIo1评估:AGI的机遇和挑战摘要1引言1.1背景:o1的新功能2研究范围和使用的公共数据集3相关工作4实验和观察5讨论5.1LLMAgents和o1:推进科学与工程中的问题解决6结论摘要这项全面的研究评估了OpenAI的o1-preview大型语
- 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