- HMM 隐马尔可夫模型初学(二)
小贝学生信
1、HMM,HiddenMarkovmodel隐马尔科夫模型(1)天气举例假设不能直接观察天气阴晴雨情况,只能看到地面的潮湿情况(假如分为非常潮湿,一般潮湿,不潮湿三种对应A,B,C三种评级)。现在我一连观察了一周的地面潮湿情况(AABBCBA),是否能够判断这一周的天气?如上所述,有两类状态:一类是地面潮湿状态observationstata(A、B、C);一类是天气情况latentstata(
- 隐马尔科夫模型1(了解整体知识架构)
-麦_子-
人工智能
当你去学习一个算法的时候,你首先要去搞清楚它是什么,能用来做什么。如果上来就进行公式推导,那样只会让你更加迷糊,只有彻底了解了之后学起来才会事半功倍。本篇文章主要有两个目的:1、让大家了解什么是隐马尔科夫模型。为了让大家深入理解,会先介绍什么是马尔科夫模型,然后介绍什么是隐马尔可夫模型,然后总结两者的联系和区别。2、带大家认识马尔可夫模型的三种应用场景。大家可以理解为能解决哪三种问题,以及三种场景
- 机器学习---概率图模型(概率计算问题)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.直接计算法给定模型和观测序列,计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列,求各个状态序列I与观测序列的联合概率,然后对所有可能的状态序列求和,得到。状态序列的概率是对固定的状态序列,观测序列的概率是。,O和I同时出现的联合概率为。然后,对所有可能的状态序列I求和,得到观测序列O的概率,即但是,利用公式计算量很大,是阶的,这种算法不可行。2.
- 机器学习---学习与推断,近似推断、话题模型
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习学习人工智能
1.学习与推断基于概率图模型定义的分布,能对目标变量的边际分布(marginaldistribution)或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型,还需确定具体分布的参数,称为参数估计或学习问题,通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量,则参数估计过程和推断十分相似,可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x={x1,x2,···,xn}能分为XE
- 机器学习---概率图模型(隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据(例如训练样本)对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测。概率模型(probabilisticmodel)提供了一种描述框架,将描述任务归结为计算变量的概率分布,在概率模型中,利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。生成式:计算联合分布(,,),判别式:
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- NLP系列学习:CRF条件随机场(1)
云时之间
大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实
- HMM隐马尔可夫模型和维特比算法
Y·Not·Try
NLPHMM维特比算法自然语言处理算法机器学习
前言一、HMM的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习(监督学习)四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型,属于生成模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐马尔可夫模型常用来处理诸如分词,词性标注,命名
- 【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解(3)---预测问题:维特比算法(Viterbi Algorithm)详解及Python代码实现
五点钟科技
大道至简系列#机器学习算法系列人工智能自然语言处理机器学习隐马尔科夫模型维特比算法
❤️本篇相关往期文章汇总:(1)HMM开篇:基本概念和几个要素(2)HMM计算问题:前后向算法(3)HMM学习问题:Baum-Welch算法❤️本文隶属专栏:大道至简之机器学习系列❤️更多精彩文章持续发布,敬请关注本人主页~目录写在前面一、从青蛙跳台阶问题引入动态规划思想二、从序列标注到维特比算法三、维特比算法四、代码实现五、总结写在前面其实到本篇文章,关于HMM三个基本问题中最难的部分已经在前两
- 8、VAE:变分自编码器
O_meGa
AIGC论文笔记深度学习人工智能计算机视觉深度学习
目录一、背景与动机二、创新与卖点三、实现细节VAE模型架构损失函数VAE的背后的数学原理简易代码四、总结一、背景与动机在深度学习领域,数据的有效表示和生成模型一直是研究的重点。VAE,即变分自编码器(VariationalAuto-Encoder),正是在这种背景下应运而生的前沿技术。它结合了自编码器和概率图模型的优点,旨在解决高维复杂数据的高效表示和生成问题。VAE最想解决的问题是什么?首先是如
- 图像生成之变分自动编码器(VAE)
Wilson_Hank
机器学习人工智能
简要介绍“概率图模型+神经网络”、“EM算法、变分推断”自动编码器是一种无监督学习方法,将高维的原始数据映射到一个低维特征空间,然后从低维特征学习重建原始的数据。变分自编码器(VariationalAutoencoder,简称VAE)是一种生成模型,结合了自编码器和概率图模型的思想。VAE在建模生成模型时是显式地定义了条件概率分布,通过最大似然估计来学习生成模型的参数,使其能够生成与训练数据相似的
- 序列比对(十七)——第二部分的小结
生信了
原创:hxj7序列比对的系列文章第二部分主要介绍了HMM(隐马尔科夫模型),包含了八篇文章:《序列比对(九)从掷骰子说起HMM》《序列比对(十)viterbi算法求解最可能路径》《序列比对(11)计算符号序列的全概率》《序列比对(12):计算后验概率》《序列比对(13)后验解码》《序列比对(14)viterbi算法和后验解码的比较》《序列比对(15)EM算法以及Baum-Welch算法的推导》《序
- 【机器学习】条件随机场
十年一梦实验室
机器学习人工智能
一、马尔可夫随机场1.1概率图模型什么是有向图模型和无向图模型?https://www.jianshu.com/p/dabbc78471d7团、极大团、最大团-简书(jianshu.com)1.2马尔可夫随机场二、条件随机场概述2.1条件随机场简介条件随机场(ConditionalRandomField,简称CRF)是一种用于序列标注(sequencelabeling)的概率模型。它是马尔可夫随机
- .【机器学习】隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)
十年一梦实验室
机器学习人工智能
概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类:有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络,它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络,它用无向图表示变量之间的相关关系。概率图模型可以用于机器学习,人工智能,自然语言处理,计算机视觉,生物信息学等领域。一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到,采
- EM算法及公式推导
XI-C-Li
概率图模型算法机器学习人工智能
含隐变量的概率图模型的参数估计问题在解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题时,一种简单的想法是取使其对数边际似然最大的作为估计的参数。为观测变量的观测数据,是一个向量,为隐变量的取值(但实际上无法观测)是一个向量,需要通过求和(积分)的形式去除。但函数中存在对数函数内部带有求和的形式,这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中,隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数,
- 模式识别与机器学习-概率图模型
Kilig*
机器学习机器学习人工智能
模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题,即表示(Representation)、推断(Inference)和学习(Learning)。这三个问题是概率图模型中关键的核心概念。表示(Representation):表示问题涉及选择合适的图结构
- 【多传感器融合导航论文阅读】
今天我刷leetcode了吗
论文阅读学习方法
多传感器融合导航论文积累知识点总结因子图一致因子图文献阅读笔记[IF18.6]知识点总结因子图FactorGraph是概率图的一种,是对函数因子分解的表示图,一般内含两种节点,变量节点和函数节点。因子图存在着:两类节点:变量节点和对应的函数节点变量节点所代表的变量是函数节点的自变量。同类节点之间没有边直接相连。一致因子图一致性指的是在该框架中能够保持一致性地更新变量的值,使得整个概率图模型中的变量
- VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现
篝火者2312
机器学习人工智能笔记python机器学习开发语言深度学习
1、前言变分自编码器是近些年较火的一个生成模型,我个人认为其本质上仍然是一个概率图模型,只是在此基础上引入了神经网络。本文将就变分自编码器(VAE)进行简单的原理讲解和数学推导。2、引入2.1、高斯混合模型生成模型,可以简单的理解为生成数据(不止,但我们暂且就这么理解它)\boxed{(不止,但我们暂且就这么理解它)}(不止,但我们暂且就这么理解它)。假如现在我们有样本数据,而我们发现这些样本符合
- 优化概率神经网络_用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合优化问题...
weixin_39849671
优化概率神经网络
Idea半成品,现在不做了,分享下(尾附资料库和代码)~主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《
- 用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合优化问题
Monte0539
深度学习神经网络
主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《BeliefPropagationNeuralNetwo
- 概率图模型(PGM):贝叶斯网(Bayesian network)初探
虫小宝
1.从贝叶斯方法(思想)说起-我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括贝叶斯方法创始人ThomasBayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度。1763年,民间科学家ThomasBayes发表了一篇名为《Anessaytowardssolvingaprobleminthedoctrineofchance
- 【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器
giszz
人工智能学习笔记人工智能
一、变分自动编码器(VAE)变分自动编码器(VariationalAutoencoder,简称VAE)是一种生成式模型,属于深度学习领域中的一种重要技术。它通过结合深度学习和概率图模型的思想,能够学习到数据分布的潜在表示,并生成新的数据样本。变分自动编码器是一种基于变分贝叶斯方法的深度学习模型,用于学习数据分布的潜在表示。它通过最大化数据的对数似然下界(ELBO)来学习数据生成过程。VAE由两部分
- 统计学习方法(一)生成模型与判别模型
shijiatongxue
1定义监督学习方法分为生成方法(generativeapproach)和判别方法(discriminativeapproach),所学到的模型分别为生成模型和判别模型。生成方法由数据学习联合概率分布,然后求出条件概率分布作为预测模型,即生成模型:这样的方法之所以被称为生成方法,是因为模型表示了给定输入产生输出的生成关系。典型的生成模型有:朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型。判别方法由数据直接学习决策函数或
- 机器学习 (第9章 概率图模型)
komjay
机器学习人工智能
一、学习目标1.学习概率图模型中两种重要的模型:贝叶斯网络和马尔科夫随机场2.学习使用概率图模型去进行实际问题的学习与推断3.学习近似推断二、贝叶斯网络概率图模型基于图,而图这种数据结果分为两种:有向图和无向图,针对有向(无环)图结构,实现的是贝叶斯网络,针对无向图,则为马尔可夫随机场。1.有向无环图根据图中每个结点不同,可提取出不同的相关结点,如以x3为例2.联合概率分布我们之所以搞出这么一个图
- Arxiv网络科学论文摘要17篇(2020-09-02)
ComplexLY
理解在线社会网络衰退动力学的理论模型;强关系对之间的内部迁移和移动通信模式;国际关系中联盟与竞争网络的结构平衡;金融网络中的或然可转换债券;当代价高昂的惩罚逐渐演变为有利时;可见度有限的多数投票模型:对滤泡的调查;基于增强学习的黑盒规避攻击进行动态图中的链路预测;基于概率图模型和递归神经网络的语义情感分析;网络增长模型中节点影响的动态;社交用户的前k位社交-空间协同参与位置选择;利用网络分析探索农
- 机器学习 | 概率图模型
西皮呦
机器学习机器学习人工智能
见微知著,睹始知终。见到细微的苗头就能预知事物的发展方向,能透过微小的现象看到事物的本质,推断结论或者结果。概率模型为机器学习打开了一扇新的大门,将学习的任务转变为计算变量的概率分布。实际情况中,各个变量间存在显式或隐式的相互依赖,如朴素贝叶斯方法直接基于训练数据去求解变量的联合概率分布在时间复杂度还是空间复杂度均是不可行、不划算的。直接基于训练数据求解变量联合概率分布困难。Probabilist
- HMM隐马尔可夫模型 评估观察序列概率
Gowi_fly
机器学习机器学习
隐马尔可夫模型定义隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是建模序列数据的图模型在HMM模型存在隐藏状态{…,x(t−1),x(t),x(t+1),… }\{\dots,x(t-1),x(t),x(t+1),\dots\}{…,x(t−1),x(t),x(t+1),…},以及观测状态{…,y(t−1),y(t),y(t+1),… }\{\dots,y(t-1),y(t),y(t
- 基于主成分分析和神经网络的人脸识别研究
ZT-Brillly
神经网络深度学习人工智能
1引言1.1文献综述近年来,随着人脸识别技术的发展和研究的深入提出了很多成熟的识别算法如基于人工神经网络算法、基于模板匹配的算法、基于隐马尔科夫模型的算法等各种算法都有各自的优缺点。多种算法结合是目前人脸识别领域最受关注的方法,其优势在于综合利用了人脸面部的各种特征信息将各种成熟算法的优势相结合与单一算法相比,大大提高了人脸识别的效率和准确率。1.2研究思路任务一:使用ORL人脸数据集,将数据集切
- 【生物信息】一阶马尔科夫链和隐马尔科夫模型
上弦同学
Markov-HMM一阶马尔科夫链和隐马尔科夫模型程序功能:在网上收集50条细胞色素C的核心功能区域碱基序列作为正训练集,然后再收集50条碱基序列作为负训练集。收集一些数据作为测试集,通过一阶马尔科夫和隐马模型对测试集中的序列进行识别。一阶马尔科夫模型:给定一段DNA序列片段,判别它是否为胞色素C的核心功能区域。(整体判别问题)隐马尔科夫模型:给定一段DNA序列片段,识别细胞色素C的核心功能区域部
- 自然语言处理之概率图模型--预备知识
罗宇翔
概述本章将介绍一些概率论、图、信息论、马尔可夫等相关基础知识,这些知识点将会贯穿于概率图多个模型的讲解中,在相应模型篇章的开头,也会再次列出这些基础知识。概率论联合概率两个及以上随机变量image.png,可以用联合概率分布image.png描述其各个状态的概率,简称为联合概率分布。根据随机变量的不同,联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement