婉妃
婉妃

奇异值分解

奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。

SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。SVD的原理不难，只要有基本的线性代数知识就可以理解，实现也很简单因此值得仔细的研究。当然，SVD的缺点是分解出的矩阵解释性往往不强，有点黑盒子的味道，不过这不影响它的使用。

1. 特征值分解

奇异值分解_第1张图片

2. SVD定义

奇异值分解_第2张图片

奇异值分解_第3张图片

3. SVD计算举例

奇异值分解_第4张图片

4. SVD的一些性质

奇异值分解_第5张图片

5. PCA中的SVD

奇异值分解_第6张图片

6. 奇异值的物理意义

奇异值分解_第7张图片

奇异值分解_第8张图片

奇异值分解_第9张图片

奇异值分解_第10张图片

奇异值分解_第11张图片

奇异值分解_第12张图片

奇异值分解_第13张图片

奇异值分解_第14张图片

奇异值分解_第15张图片

奇异值分解_第16张图片

奇异值分解_第17张图片

奇异值分解_第18张图片

7. 投影矩阵

奇异值分解_第19张图片

8. 参考

  • 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用
    https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html
  • 奇异值的物理意义是什么？ - 郑宁的回答 - 知乎
    https://www.zhihu.com/question/22237507/answer/53804902

你可能感兴趣的:(奇异值分解)

  • 60天python训练营打卡day20 tan90�= python60天打卡python开发语言
    学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY20奇异值SVD分解奇异值分解这个理论，对于你未来无论是做图像处理、信号处理、特征提取、推荐系统等都非常重要，所以需要单独抽出来说一下这个思想。—甚至我在非常多文章中都看到单独用它来做特征提取（伪造的很高大上），学会这个思想并不复杂没学过线代的不必在意，推导可以不掌握，关注输入输出即可。今天这期有点类似于帮助大家形成闭环—考研数学不是白考的知识
  • Python 训练营打卡 Day 20-奇异值SVD分解 帮关下月亮 python训练营python算法开发语言
    一.奇异值分解（SVD）的输入和输出输入：一个任意的矩阵A，尺寸为m×n（其中m是行数，n是列数，可以是矩形矩阵，不必是方阵）奇异值分解（SVD）得到的三个矩阵U、Σ和V^T各有其特定的意义和用途，下面我简要说明它们的作用：U（奇异值向量矩阵）：是一个m×m的正交矩阵，列向量是矩阵AA^T的特征向量作用：表示原始矩阵A在行空间（样本空间）中的主方向或基向量。简单来说，U$的列向量描述了数据在行维度
  • 矩阵分解相关知识点总结（四） 嵙杰 数学基础矩阵分解特征值SVD分解
    文章目录四、矩阵的满秩分解五、矩阵的奇异值分解书接上上文矩阵分解相关知识点总结（二）四、矩阵的满秩分解  设A∈Crm×n(r>0)A\inC_r^{m\timesn}(r>0)A∈Crm×n(r>0)，存在矩阵F∈Crm×rF\inC_r^{m\timesr}F∈Crm×r和G∈Crr×nG\inC_r^{r\timesn}G∈Crr×n，使得A=FG(7)\color{#F00}A=FG\ta
  • 矩阵的奇异值（Singular Values） 幼儿园大哥~ 扩展知识矩阵算法线性代数
    矩阵的奇异值（SingularValues）是奇异值分解（SVD）过程中得到的一组重要特征值。它们在许多应用中非常重要，如信号处理、数据压缩和统计学等。以下是对奇异值及其计算和性质的详细解释：奇异值分解（SVD）奇异值分解是矩阵分解的一种方法，它将任意一个实数或复数矩阵分解为三个特定矩阵的乘积。具体来说，对于一个m×nm\timesnm×n的矩阵M\mathbf{M}M，其奇异值分解表示为：M=U
  • 矩阵特征值和奇异值之间的关系 hxyzs 矩阵机器学习线性代数
    矩阵的特征值和奇异值是线性代数中重要的概念，它们之间存在一定的关系。对于一个方阵，其特征值是该矩阵在空间中的特殊向量方向上的缩放因子。特征值可以通过解矩阵的特征值问题得到，即找到满足方程Ax=λx的非零向量x和标量λ。而对于一个非方阵的矩阵，它的奇异值则是矩阵的秩和特征向量的相对缩放因子。奇异值分解（SVD）可以将矩阵分解为三个部分：U、Σ和V^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是一个对角矩阵，对角线上
  • 深入详解矩阵分解（SVD在推荐系统中的应用） 猿享天开 人工智能数学基础专讲矩阵线性代数
    深入详解矩阵分解（SVD在推荐系统中的应用）矩阵分解是数据科学、机器学习和人工智能中的核心技术之一，尤其在推荐系统中展现出强大的应用潜力。本文将从基础数学概念开始，逐步深入到奇异值分解（SVD）的理论、计算过程、在推荐系统中的具体应用，并扩展到矩阵分解在人工智能其他领域的应用。通过详细的解释和具体的实例，帮助初学者全面掌握和理解矩阵分解的原理和应用。一、矩阵基础知识1.1什么是矩阵？矩阵是一个按照
  • 深入详解线性代数基础知识：理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA）在人工智能中的应用 猿享天开 人工智能数学基础专讲线性代数人工智能矩阵特征向量
    深入详解线性代数基础知识在人工智能中的应用线性代数是人工智能，尤其是机器学习和深度学习领域的基石。深入理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA），对于数据降维、特征提取和模型优化至关重要。本文将详细探讨这些线性代数的核心概念及其在人工智能中的应用，并辅以示例代码以助理解。1.矩阵与向量运算线性代数中的矩阵与向量运算是理解高维数据处理和模型训练的基
  • 【图像处理基石】如何入门AI计算机视觉？ AndrewHZ 图像处理基石人工智能图像处理计算机视觉深度学习AIPyTorch
    入门AI计算机视觉需要从基础理论、工具方法和实战项目三个维度逐步推进，以下是系统化的学习路径和建议：一、夯实基础：核心知识储备1.数学基础（必备）线性代数：矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）——理解神经网络中的线性变换。概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、假设检验——支撑模型训练中的不确定性分析。微积分：导数、梯度、链式法则——深度学习优化（如反向传播）的核心。推荐资源：教材：《线性代数及
  • 技术剖析|线性代数之特征值分解，支撑AI算法的数学原理 AI算力那些事儿 技术剖析线性代数人工智能算法
    目录一、特征值分解的数学本质1、基本定义与核心方程2、几何解释与线性变换3、可对角化条件与分解形式二、特征值分解的计算方法1、特征多项式与代数解法2、数值计算方法3、计算实例与验证三、特征值分解在AI中的关键应用1、主成分分析(PCA)与数据降维2、图分析与网络科学3、矩阵分析与优化问题4、图像处理与信号分析四、特征值分解的扩展与相关技术1、奇异值分解(SVD)的关联2、广义特征值问题3、现代算法
  • day 20 lcccyyy1 60天计划python
    利用SVD奇异值分解进行降维奇异值分解（SVD）将原始矩阵A分解为A=UΣVᵀ，可完全重构A且无信息损失。实际应用中，常筛选排序靠前的奇异值及对应向量实现降维或数据压缩：1.排序特性：Σ矩阵对角线上奇异值降序排列，大值代表主要信息，小值代表次要信息或噪声，其大小反映对A的贡献程度。2.筛选规则：选前k个奇异值（k小于矩阵秩），常见规则有固定数量、累计方差贡献率达阈值、按奇异值下降“拐点”截断。3.
  • SVD奇异值分解 zx43 python训练营打卡内容机器学习人工智能python笔记
    知识点回顾：线性代数概念回顾（可不掌握）奇异值推导（可不掌握）奇异值的应用特征降维：对高维数据减小计算量、可视化数据重构：比如重构信号、重构图像（可以实现有损压缩，k越小压缩率越高，但图像质量损失越大）降噪：通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵，可以达到一定程度的降噪效果。推荐系统：在协同过滤算法中，用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD(或其变种如FunkSVD,SVD
  • 2024 AI 人工智能完整学习路线表 AI天才研究院 人工智能学习
    十六大阶段概述阶段阶段名称实战项目收益第一阶段python基础与科学计算模块√泰坦尼克号数据分析案例√可视化剖析逻辑回归损失函数案例算法先行，技术随后。学习人工智能领域基础知识熟练掌握，打好坚实的内功基础。第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
  • 文本主题模型之潜在语义索引(LSI) 多尝试多记录多积累
    好文章的搬运工：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6805861.html先对矩阵做SVD分解，然后利用V矩阵，计算LSI，LSI得到的文本主题矩阵可以用于文本相似度计算。而计算方法一般是通过余弦相似度。需要选取主题的k值。LSI是最早出现的主题模型了，它的算法原理很简单，一次奇异值分解就可以得到主题模型，同时解决词义的问题，非常漂亮。但是LSI有很多不足，导致它在
  • C++手动实现奇异值分解（SVD）算法：从理论到代码实践 xMathematics c++算法开发语言
    C++手动实现奇异值分解（SVD）算法：从理论到代码实践项目背景与SVD核心概念在矩阵分解的广阔领域中，奇异值分解（SVD）宛如一颗璀璨的明星，占据着核心地位。它是一种强大且通用的矩阵分解技术，能够将任意矩阵分解为特定形式，为众多领域的问题解决提供了有力工具。手动实现SVD具有不可忽视的价值，它能让我们深入理解算法的底层逻辑，而不仅仅是停留在调用库函数的表面应用。矩阵分解的基本形式是将一个矩阵分解
  • Open3D(C++) 四元数奇异值分解 点云侠 Open3D学习c++矩阵开发语言3d计算机视觉线性代数
    目录一、算法原理1、原理概述2、实现过程3、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理1、原理概述  四元数矩阵的奇异值分解是将一个四元数矩阵分解成三个部分的乘积，即：Q=UΣV
  • 机器学习实践——利用SVD简化数据 还迷来 机器学习实战
    SVD（奇异值分解）优点:简化数据，去除噪音，提高算法的结果缺点：数据的转换可能难以理解利用SVD，我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做实际上是去除了噪声和冗余信息，以此达到了优化数据、提高结果的目的。SVD的应用LSA（隐形语义分析）在LSA中，矩阵是由文档和词语组成的，当我们应用SVD时，就会构建出多个奇异值，这些奇异值就代表了文档中的主题或概念，这一特点可以用于更高效的文档搜索
  • 青少年编程与数学 02-015 大学数学知识点 02课题、线性代数 明月看潮生 编程与数学第02阶段线性代数青少年编程机器学习编程与数学
    青少年编程与数学02-015大学数学知识点02课题、线性代数一、向量与矩阵二、行列式三、线性方程组四、向量空间五、线性变换六、内积空间七、正交变换与对称矩阵八、二次型九、奇异值分解十、应用实例总结线性代数是数学的一个重要分支，广泛应用于物理、计算机科学、工程、经济学等领域。这里是线性代数的主要知识点详细汇总。一、向量与矩阵向量定义：向量是具有大小和方向的量，可以表示为有序数组。运算：加法：对应分量
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法 DuHz 机器学习人工智能信号处理算法矩阵信息与通信线性代数
    对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。这些方法虽然都会产生一个（或多个）正交矩阵，但它们在适用范围、分解形式、计算重点和应用场景等方面各不相同。本文将尽量对这些分解方法进行系统地介绍与对比。1.正交矩阵（Orthogonal/Unita
  • 奇异值分解（SVD） 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能
    奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
  • 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步 -一杯为品- 数学线性代数矩阵
    本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
  • AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】 AI大模型-大飞 人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
    引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
  • 计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 云梦优选 计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
    一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
  • 7.2 奇异值分解的基与矩阵 passxgx #第7章奇异值分解（SVD）矩阵线性代数
    一、奇异值分解奇异值分解（SVD）是线性代数的高光时刻。AAA是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，可以是方阵或者长方形矩阵，秩为rrr。我们要对角化AAA，但并不是把它化成X−1AXX^{-1}AXX−1AX的形式。这是因为XXX中的特征向量有三个大问题：它们通常并不正交，并不总是有足够数量的特征向量，并且Ax=λxA\boldsymbolx=\lambda\boldsymbolxAx=λx
  • 00计算机视觉学习内容 依旧阳光的老码农 计算机视觉计算机视觉人工智能
    计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换（用于3D计算机视觉）✅概率统计（
  • 通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数 一小路一 从0开始学习机器学习机器学习人工智能python后端开发语言线性代数
    2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量（Scalar）标量是一个单独的数，例如：a=5在Python中：a=5#标量2.向量（Vector）向量是由多个数值组成的一维数组，例如：v=[2,3,5]Pytho
  • 图像算法工程师的技术图谱和学习路径 执于代码 开发者职业加速服务算法学习
    01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、
  • MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现） 林聪木 matlab人工智能大数据
    目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2：奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
  • 【Math】奇异值分解（SVD）详解及 Python 实现 SimpleLearing Math多模态理解python开发语言
    1.什么是奇异值分解（SVD）奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是矩阵分解的一种方法，它将任意矩阵AAA分解为三个矩阵的乘积：A=UΣVTA=U\SigmaV^TA=UΣVT其中：AAA是m×nm\timesnm×n的矩阵。UUU是m×mm\timesmm×m的酉矩阵，包含AATAA^TAAT的特征向量。Σ\SigmaΣ是一个m×nm\timesnm×n
  • 奇异值分解求线性方程组的最小二乘解 果壳中的robot 计算机视觉线性代数算法矩阵
    线性方程组一般考虑两类：非齐次线性方程组：Ax=b齐次线性方程组：Ax=0A是m*n矩阵，x是n*1的向量，b是m*1的向量。此类问题可以很方便地采用SVD奇异值分解来求解。一.讨论基于线性代数的解析解关于线性方程组的解析解存在性的讨论在之前的博客中已经介绍，主要基于向量组的线性相关性理论。链接为：【线性代数】齐次与非齐次线性方程组有解的条件。主要结论为：对于齐次线性方程组Ax=0：Ax=0有非零
  • linux系统服务器下jsp传参数乱码 3213213333332132 javajsplinuxwindowsxml
    在一次解决乱码问题中， 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题，但是到了linux下就有问题， escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题 但是我想了下既然原生的方法不行，我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码，最后在绝望之际，用了下面的方法解决了
  • Spring 注解区别以及应用 BlueSkator spring
    1. @Autowired @Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean，或者不存在UserDao类型的bean，会抛出 BeanCreationException异常，这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。   2. @Qualifier 当spring中存在至少一个匹
  • printf和sprintf的应用 dcj3sjt126com PHPsprintfprintf
    <?php printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80); echo '<br />'; printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456); printf('th
  • config.getInitParameter 171815164 parameter
    web.xml <servlet> <servlet-name>servlet1</servlet-name> <jsp-file>/index.jsp</jsp-file> <init-param> <param-name>str</param-name>
  • Ant标签详解--基础操作 g21121 ant
            Ant的一些核心概念：         build.xml：构建文件是以XML 文件来描述的，默认构建文件名为build.xml。        project：每个构建文
  • [简单]代码片段_数据合并 53873039oycg 代码
            合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。         代码如下:        
  • java 通信技术 云端月影 Java 远程通信技术
    在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来
  • string与StringBuilder 性能差距到底有多大 aijuans
              之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析，总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响，所以就一直没有关注这块！         由于学程序初期最先接触的string拼接，所以就一直没改变过自己的习惯！        
  • 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常 antonyup_2006 java多线程工作IBM
    今天改bug，其中有个实现是要对map进行循环，然后有删除操作，代码如下： Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator(); while(iter.hasNext()){ ListItem it = iter.next(); //...一些逻辑操作 ItemMap.remove(it); } 结果运行报Con
  • PL/SQL的类型和JDBC操作数据库 百合不是茶 PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
    PL/SQL的标量类型:    字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的 --标量：数据库中预定义类型的变量 --定义一个变长字符串 v_ename varchar2(10); --定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99 v_sal number(6,2); --定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
  • Mockito：一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例 bijian1013 mockito单元测试
    Mockito框架：         Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。         Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
  • 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *处理例外 */ --例外简介 --处理例外-传递例外 declare v_ename emp.ename%TYPE; begin SELECT ename INTO v_ename FROM emp where empno=&no; dbms_output.put_line('雇员名：'||v_ename); exceptio
  • 【Java】Java执行远程机器上Linux命令 bit1129 linux命令
    Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令，   封装定义Linux机器的环境信息   package com.tom; import java.io.File; public class Env { private String hostaddr; //Linux机器的IP地址 private Integer po
  • java通信之Socket通信基础 白糖_ javasocket网络协议
    正处于网络环境下的两个程序，它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤： ①创建Socket； ②打开连接到Socket的输入输出流； ④按照一定的协议对Socket进行读写操作； ④关闭Socket。   Socket通信分两部分：服务器端和客户端。服务器端必须优先启动，然后等待soc
  • angular.bind boyitech AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
    angular.bind 描述：         上下文，函数以及参数动态绑定，返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数，self在fn中使用this调用。 使用方法：          angular.bind(se
  • java-13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class KickOutBadGuys { /** * 题目：13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 * Maybe you can find out
  • Redis.conf配置文件及相关项说明（自查备用） Kai_Ge redis
       Redis.conf配置文件及相关项说明 # Redis configuration file example # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy # it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth: #
  • [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏 comsci 人工智能
         真不好意思,各位朋友...博客再次更新...      节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....      但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
  • 记录一些常用的函数 dai_lm java
    public static String convertInputStreamToString(InputStream is) { StringBuilder result = new StringBuilder(); if (is != null) try { InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
  • Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷 datamachine mapreducehadoop并行计算
    注：写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热，很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop，但迫于扩容压力和去IOE（Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力）而尝试。尝试永远是件正确的事儿，但有时候不用太突进，可以调优或调需求，发挥现有系统的最大效用为上策。 -----------------------------------------------------------------
  • 小学4年级英语单词背诵第二课 dcj3sjt126com englishword
    egg  蛋 twenty 二十 any 任何 well 健康的，好   twelve 十二 farm 农场 every 每一个 back 向后，回   fast 快速的 whose 谁的 much 许多 flower 花   watch 手表 very 非常，很 sport 运动 Chinese 中国的  
  • 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意 dcj3sjt126com githubwebhook
    环境, 阿里云服务器   1. 本地创建项目, push到github服务器上面   2. 生成www用户的密钥 sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"     3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面   3. 用www用户执行克隆, 源使
  • Java冒泡排序 蕃薯耀 冒泡排序Java冒泡排序Java排序
    冒泡排序 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二 http://fanshuyao.iteye.com/
  • Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】 hanqunfeng apache
    1.依赖apache-poi   2.支持xls和xlsx   3.支持按属性名称绑定数据值   4.支持从指定行、列开始读取   5.支持同时读取多个sheet   6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java 比如： Str
  • 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍 jackyrong JavaScript
    原文： http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email   本文中，介绍3个仍然处于草稿阶段，但应该值得关注的Javascript API. 1) Web Alarm API   &
  • 6个创建Web应用程序的高效PHP框架 lampcy Web框架PHP
    以下是创建Web应用程序的PHP框架，有coder bay网站整理推荐： 1. CakePHP CakePHP是一个PHP快速开发框架，它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式，如MVC和ORM，降低了开发成本，并减少了开发人员写代码的工作量。 2. CodeIgniter CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架，适合需
  • 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言 nannan408
    首先来看百度百家一位易姓作者的新闻： 三个多星期来股市持续暴跌，跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中，都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机，政府突然进入市场救市，希望以此来重建市场信心，以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后，由于市场运作方式发生了巨大变化，投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化，中国股市新的乱象也自然产生。 首先，中国股市这两天
  • 页面全屏遮罩的实现 方式 Rainbow702 htmlcss遮罩mask
    之前做了一个页面，在点击了某个按钮之后，要求页面出现一个全屏遮罩，一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的，不可以resize的，所以，没有发现问题。 最近用了同样的做法做了一个遮罩，但是画面是可以进行resize的，所以就发现了一个问题，当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候，就发现，用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
  • 关于angularjs的点滴 tntxia AngularJS
      angular是一个新兴的JS框架，和以往的框架不同的事，Angularjs更注重于js的建模，管理，同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序，是一种值得研究的JS框架。   Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。   这里我们来简单的探讨一下它的应用。   首先使用Angularjs我
  • Nutz--->>反复新建ioc容器的后果 xiaoxiao1992428 DAOmvcIOCnutz
    问题： public class DaoZ {     public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次     Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));     return ioc.get(
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他