- 2.1概率统计的世界
极客探索者
量化交易概率论
欢迎来到概率统计的世界！在量化交易中，概率统计是至关重要的工具。通过理解概率，我们可以用数学的方法来描述市场行为，预测未来走势，并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始，逐步深入，揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如，丢一枚硬币，正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为：在量化交易中，我们常常需要计算各种事件的概率，例如股票价
- 深度学习应该如何入门？
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域，但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始，用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先，我们要掌握一些数学知识，如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外，选择一门编程语言作为工具，如Python，掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术
ABEL in China
学习chatgpt人工智能
学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术的路径通常包括以下步骤：学习基础知识：学习编程：首先，你需要学习一种编程语言，例如Python，这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习
- 均方根（rms），标准差（std）,平均绝对误差（mae），方差（var/std*std）计算与数学意义
拾穗哥
matlab算法经验分享
在计算时总是遇到需要计算平均值，但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根（rms）均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。2、标准差（std）标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差（mae）平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏
- 发家致富的秘密（83）
c0e1a742c261
1)、父母做什么，我们便跟着做什么。能超越父母的子女并不多。父母读大学，孩子便能读大学。父母是大学教授，孩子再差也是大学老师。生活是概率统计，漏网之鱼不过是传奇，是奇迹。我们35岁做什么，我们的孩子到了35岁便做什么。锁定一个卖点循环。锁定了，便不要变。不要以为人生很长。从大学出来，我们不是22便是23。25岁成家了，所有的想法都没了。挣扎到35岁，便是人生的顶点。现在，我们在做什么?我们的卖点，
- 8、python多项式贝叶斯文本分类（完整）
UP Lee
数据挖掘实战多项式贝叶斯文章分类
1、贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯BernoulliNB伯努利贝叶斯MultionmialNB多项式贝叶斯（需要知道具体每个特征的数值大小）
- 这才是心理学
JeetChan
这才是心理学 如果让我荐书，一定是这本，《这才是心理学》。曾极力向身边的人推荐学习概率统计方面的知识，尽管人们都“嗤之以鼻”，而我认为世界是被概率统治的，最终被揭示的行为规律通常都是一种概率关系。这本书向我们阐述了心理学的批判性思维（原作名:HowtoThinkStraightaboutPsychology）和概率性思维。书中有大量反常识的观点，颠覆你的认知。同时，这也是一本难书，书中包含了大量
- LogLogCounting 基数估计算法
芒果菠萝蛋炒饭
介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法，克服了精确基数计数算法的诸多弊端（如内存需求过大或难以合并等），同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数？基数指的是一个集合（这里的集合可以包含重复元素，不是集合论中定义的集合）中不同元素的个数，例如集
- 基于第一性原理投资
曹博士
图片发自App张教授打造丹华资本，致力于用第一性原理来指导风险投资。所谓第一性原理，就是基于最基本的自然法则，而且通常是可以用数学来表达并且在物理上首先验证。比如熵法则，量子原理，概率统计框架，等。不过从实际效果来看，2013起步的丹华资本，业绩很差。基本上成了反面案例。这个类似由诺贝尔经济学获奖者组建的量化投资公司长期资本，本来希望用量化的方式做套利投资，结果一个俄罗斯的黑天鹅事件，就让其折戟沉
- 概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析
xtsqmx
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
- DataWhale概率统计4——方差分析
摩卡Daddy
6.方差分析6.1概要方差分析（Analysisofvariance,ANOVA）主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否显著，用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是由罗纳德·费雪爵士发
- 《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》（四）
刘东利2020
接下来是自动驾驶的主体资格讨论，从技术及法律上。首先看技术的理解：从自动驾驶人工智能所赖以实现的技术来看，所谓具有深度自主学习能力的人工智能其本质上是依靠大数据、概率统计以及日益增长的运算能力实现对驾驶行为及其规律的重复性归纳，但并不能完全揭示其本质或内在规律，尤其是其缺乏人类的创造性思维，无法在既有信息和数据的基础上创造性地解决未知问题、无法创造新知识。所以，第一方面的题眼是“重复性归纳”，不具
- 人工智能之大数定理和中心极限定理
WEL测试
人工智能WEL测试人工智能概率论大数定理中心极限定理
大数定律大数定律：是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性致的定律，由概率统计定义“频率收敛于概率”引申而来。换而言之，就是n个独立分布的随机变量其观察值的均值依概率收敛于这些随机变量所属分布的理论均值，也就是总体均值。例如：假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字，随着抽样次数的增加，样本均值越来越趋近于总体期望（（1+2+3）/3=2）。依概率收敛：设{XnX_nXn}为一随机变量序列，X为一
- DAY 25 《你能准确的预测股价嘛》
Ciel天
你不能准确的预估5分钟内股票价格的涨幅，就像你不能够预估，抛硬币时会是哪一面朝上一样，因为这两件事情都和赌博买彩票一样，是“独立事件”。换句话说，预测的准确率永远无法超过50%，这在概率统计学上没有意义。当一件事情发生的概率在50%以上，哪怕是51%，我们就要努力，甚至要赌，因为哪怕是这一次输了，从长期看，你一定会赢。“绝大多数人没有从觉悟上理解统计概率基础知识有多么重要，于是，这一辈子就好像别人
- 机器学习 强化学习 深度学习的区别与联系
坠金
机器学习机器学习人工智能深度学习
机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。这些人中的领军人物很有商业头脑，把统计和物理的数理模型，改名叫做机器，比如**模型（model）就叫**机（machine），把一些层次模型（hierarchicalmodel）说成是“网”（net）。这样，搞出了几个“机”和“网”之后，
- 深度学习如何入门？
清水白石008
深度学习自然语言处理人工智能
深度学习如何入门？深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么，如果你想学习深度学习，你需要掌握哪些知识和技能呢？本文将为你提供一个简明的指南，帮助你快速入门深度学习。一、基础知识深度学习涉及到许多数学概念，如线性代数、微积分和概率统计。如果你对这些概念不熟悉，可以通过在线课程、教科书和教程来学习
- 读过的书单
竭尽全力才能成功
读万卷书行万里路2017-今天读过的书单写出来给大家参考下工欲善其事,必先利其器我是一个php程序员鸟哥的linux私房菜基础篇服务器架构篇日本结城浩著程序员的数学1程序员的数学2概率统计程序员的数学3线性代数蒋心数据库系统概论清华大学出版社Mysql从入门到精通国家863软件孵化器headfirst设计模式大话设计模式人月神话HTTP权威指南人民邮电出版社redis入门指南李子烨人民邮电出版社锋
- 贝叶斯估计：Cramér-Rao下界和Fisher信息
DoYoungExplorer
导航算法及滤波算法概率论人工智能机器学习
在概率统计和信息理论领域，Cramér-Rao下界（Cramér-RaoBound）和Fisher信息（FisherInformation）是两个重要而密切相关的概念。它们在估计理论和信息量度量中发挥着关键作用。本文将深入探讨这两个概念的定义、关系以及它们在统计推断中的应用。Cramér-Rao下界的表达：Cramér-Rao下界（Cramér-Raobound）是统计估计理论中的一个重要概念，它
- 多元高斯分布：条件分布推导
DoYoungExplorer
导航算法及滤波机器学习人工智能算法
在概率统计学中，多元高斯分布是一种非常重要的分布，其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下，多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。1.多元高斯分布回顾首先，我们回顾一下多元高斯分布的基本形式：其中，Xa和Xb是随机向量的两个部分，μ是均值向量，Σ是协方差矩阵。均值向量：协方差矩阵：此外，使用协方差矩阵的逆矩阵也比较方便，即精度矩阵从而引入精度矩阵2.条件
- 机器学习周刊第五期：一个离谱的数据可视化Python库、可交互式动画学概率统计、机器学习最全文档、快速部署机器学习应用的开源项目、Redis 之父的最新文章
机器学习算法与Python实战
机器学习算法与Python实战机器学习信息可视化python
date:2024/01/08这个网站用可视化的方式讲解概率和统计基础知识，很多内容还是可交互的，非常生动形象。大家好，欢迎收看第五期机器学习周刊本期介绍7个内容，涉及Python、概率统计、机器学习、大模型等,目录如下：一个离谱的Python库看见概率，看见统计2024机器学习最强文档Gradio顶级程序员如何使用LLMTinyLlama微软宣布利用大型语言模型改进文本嵌入1、一个离谱的Pyth
- 线性代数——（期末突击）概率统计习题（概率的性质、全概率公式）
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线性代数概率论学习笔记
目录概率的性质题一全概率公式题二题三概率的性质有限可加性：若有限个事件互不相容，则单调性：互补性：加法公式：可分性：题一在某城市中共发行三种报纸：甲、乙、丙。在这个城市的居民中，订甲报的有45%，订乙报的有35%，订丙报的有30%，同时订甲、乙两报的有10%，同时订甲、丙两报的有8%，同时订乙、丙两报的有5%，同时订三种报纸的有3%，求下述百分比：（1）只订甲报的；（2）只订甲、乙两报的；（3）只
- 理论U2 贝叶斯决策理论
轩不丢
机器学习机器学习
文章目录一、概率统计理论基础1、乘法公式2、全概率公式3、贝叶斯公式二、贝叶斯决策理论1、用处2、解决问题3、决策基础4、一些概念5、核心公式三、最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1）决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1）损失函数2）条件期望损失：3）期望风险：3、目标4、决策5、算法步骤6、例题分析五、两种贝叶斯的关系六、朴素贝叶斯决策1、问题2、概念3、例题分析
- 数据结构与算法之美学习笔记：46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？
浊酒南街
数据结构与算法之美学习笔记算法数据结构
目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图：上一节我们讲到，如何用位图、布隆过滤器，来过滤重复的数据。今天，我们再讲一个跟过滤相关的问题，如何过滤垃圾短信？垃圾短信和骚扰电话，我想每个人都收到过吧？买房、贷款、投资理财、开发票，各种垃圾短信和骚扰电话，不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师，让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能，该用什么样的数据结构和算法实现呢？算法解析实际上
- 算法有哪⼏类？
颓特别我废
C语言算法c语言
一、问题按照执⾏功能的不同，可以将算法分为不同的类别，那么算法有哪⼏类？二、解答计算机上的算法按照实现功能可以分为两⼤类：即数值型算法和⾮数值算法。1、数值型算法（NumericalAlgorithms）这类算法主要用于处理数值数据和解决数学问题，它们通常涉及到大量的数学计算，包括但不限于矩阵运算、微积分、线性代数、概率统计、优化问题等。例如，求解方程组的高斯消元法、数值积分方法如辛普森法则、牛顿
- 笔记 | gamma分布
懒麻蛇
机器学习matlabpython人工智能统计学
gamma分布简介大写：Γ小写：γGamma函数在概率统计中频繁现身，众多的统计分布，包括常见的统计学三大分布(t分布，χ2分布，F分布)、Beta分布、Dirichlet分布的密度公式中都有Gamma函数的身影；当然发生最直接联系的概率分布是直接由Gamma函数变换得到的Gamma分布。α称为shapeparameter,主要决定了分布曲线的形状;β称为rateparameter，主要决定曲线有
- 11种概率分布，你了解几个？
小白学视觉
人工智能python编程语言机器学习深度学习
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：视学算法了解常见的概率分布十分必要，它是概率统计的基石。这是昨天推送的从概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。1均匀分布1)离散随机变量的均匀分布：假设X有k个取值：x1,x2,...,xk则均匀分布的概率密度函数为：2)连续随机变
- 《财富自由之路》39-40章
Yixing_seven
1、为什么没有人能准确预测市场价格的短期走向？问题的质量决定答案的质量先定义什么是“准确”，究竟要做到什么程度才算是准确关于二元问题，一般的答案只有“不一定”，或者“不知道”关于“预测”还缺个限定，时间维度不明，是短期预测？还是长期预测？关键结论短期价格预测几乎无法做到对于长期价格的预测，却比较容易，因为“基本面”就放在那里HOW:避免短期思考,一个月记录一次价格,并形成习惯学好并应用概率统计知识
- 揭秘大模型「幻觉」：数据偏差、泛化与上下文理解的挑战与解决之道
数据与后端架构提升之路
大模型深度学习机器学习人工智能
什么是大模型「幻觉」所谓的「幻觉」指的是当大模型生成与现实不符或逻辑上不连贯的信息时。这通常发生在模型对某些数据理解不足或数据本身存在偏差的情况下。由于模型是基于概率统计和以往数据训练的，它们可能在面对未知或少见情况时产生不准确的推断。大模型不具有本地知识所以存在幻觉造成大模型「幻觉」的原因这种现象的产生有多个原因：数据偏差：如果训练数据中存在偏差，模型可能会学习并复制这些偏差。过度泛化：模型可能
- AI技术体系和领域浅总结
TisUs
数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络（深度学习）：MLPCNNR
- 计算机图形学方向的基本能力
每天要吃一桶饭
CG图形学图形学
（1）数学基础：线性代数、概率统计学。在深度学习原理以及图形学的基础的原理，很加分。基本的算法研发能力。（2）综合性的技能：CV、DeepLearning、Interaction（人与自然交互、视觉交互）（3）学习多方面技能，实际应用落地。软硬结合、算法与应用结合。（4）工程化实现！用实际场景来验证算法的可行性，从哪些方面进行优化。（5）兴趣、热情，解决问题！学习的深度。（6）追求系统更加可用、好
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询（默认）
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率，weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本：
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式，
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube（Fail to download libraries from server）
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。
这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误：
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题：
有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头，
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个：
（1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。
（2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。
（3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题：
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类，用于占位，只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security（09）——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下：
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><
