- matlab cdf,Matlab 简单计算PDF和CDF | 学步园
苏晓晓
matlabcdf
通信的魅力就是在于随机性中蕴含的确定性，这也就是为什么你随便拿出一本通信方面的教材，前面几章都会大篇幅的讲解随机过程，随机过程也是研究生必须深入了解的一门课，特别是对于信号处理以及通信专业的学生。在实际工作中，通常会得到很多随机的数，我们要分析它们的分布，最常见的就是用PDF和CDF来描述了。好了，还是举出一个具体例子吧。那么实际中我们要验证是不是符合这样的分布，首先看代码再解释：%%%%%%%%
- 随机过程【张颢】第一章
模拟IC和AI的Learner
随机过程机器学习人工智能
学习目标随机过程主要研究多个随机变量之间的联系。主要分为两个大类：一，线性相关对线性相关的研究主要从以下方面：（1）从时域角度（2）从频域角度主要研究一个重要的过程：（3）高斯过程二，马尔可夫性主要学习：（1）离散时间的马尔可夫链（2）连续时间的马尔可夫链还会学习一个典型的过程（最简单、应用最广泛的马尔可夫过程）：（3）泊松过程三，鞅（研究较少，主要用在金融方面）
- 随机信号是什么，随机信号的分类
cxylay
声音信号随机信号分类白噪声高斯非平稳
随机信号（RandomSignal）是指在时间或空间上，信号的取值是不可预测的，或者说是由随机过程所生成的信号。随机信号广泛存在于自然界中，例如大气噪声、电磁干扰、地震波等都可以被视为随机信号。随机信号的特点：①不可预测性：随机信号的未来取值无法通过确定性规律准确预测，只能通过统计特性来描述和估计。②统计特性描述：由于随机信号的瞬时值难以预测，因此我们通常通过统计特性，如均值、方差、自相关函数、功
- 【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性
石 溪
机器学习中的数学（全集）概率论图论自然语言处理机器学习人工智能
在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础，例如线性高斯模型（卡尔曼滤波）、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中，结合一元高斯分布，来讨论一下极大似然估计，估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背
- 【Stable Diffusion】：原理、应用与未来展望
Python小原
stablediffusion人工智能深度学习
一、引言在人工智能的快速发展中，StableDiffusion作为一种先进的随机过程模型，受到了广泛的关注。StableDiffusion不仅能够描述许多自然和人工系统中的随机演化行为，而且在多个领域展现出了广泛的应用潜力。本文将详细介绍StableDiffusion的原理、应用以及未来的发展趋势。二、StableDiffusion的原理StableDiffusion可以被定义为一个基于随机漫步的
- 随机过程及应用学习笔记（三）几种重要的随机过程
苦瓜汤补钙
学习笔记
介绍独立过程和独立增量过程。重点介绍两种独立增量过程-—维纳过程和泊松过程。目录前言一、独立过程和独立增量过程1、独立过程（IndependentProcess）2、独立增量过程（IndependentIncrementProcess）二、正态过程（高斯过程）1、正态过程的定义编辑2、正态过程的概率分布三、维纳过程（Brown运动）1、定义2、概率分布及数学特征3、性质四、泊松过程1、定义2、概率
- MATLAB实现几何布朗运动(模拟股价走势)
MATLAB代码顾问
matlab开发语言
问题描述:几何布朗运动（GeometricBrownianMotion，GBM）是一种常常用于模拟股票价格或汇率等金融资产价格的随机过程。MATLAB代码:clearall;clc;closeall;%设置参数T=1;%时间总长N=1000;%时间步数dt=T/N;%时间步长mu=0.1;%均值sigma=0.2;%标准差S0=100;%初始价格%初始化向量S=zeros(1,N);%价格t=ze
- 指数随机变量 泊松过程跳_随机过程学习笔记(1)：指数分布与泊松过程
姐姐妹妹向前冲
指数随机变量泊松过程跳
笔记主要基于中文版《应用随机过程IntroductiontoProbabilityModels》(SheldonM.Ross)，只有非常少的一部分是我自己的注解。写这个笔记的目的是自己复习用，阅读需要一定的微积分和概率论基础。本人为初学者，且全部为自学，如果笔记中有错误，欢迎指正。提示：概率论和指数分布作为本节的基础，我把一些重要公式写在开头，但是可以直接从泊松过程开始阅读，在泊松过程中用到相关知
- 应用随机过程期中复习总结
ldc1513
课程复习资料数学概率论应用随机过程马氏链常返
应用随机过程期中复习总结byldc前言：该笔记为北京大学数学科学学院应用随机过程课程的复习笔记和内容总结。主要参考课程讲义编写而成。该复习笔记截止期中，主要介绍了马氏链的概念，并且非常详细地讲解了时齐马氏链的各个性质。由于是总结性质的笔记，因此该总结中的结论不加证明地给出，如果需要查询证明的话可以参考以下两本书，也可以自行谷歌：英文：《MarkovChain》,Norris中文：《应用随机过程》,
- 随机过程学习笔记——概论
ReEchooo
随机过程
随机过程学习笔记——概论1.随机过程1.1基本概念1.2描述随机过程的方法2.随机过程的分类和举例3.随机过程的数字特征3.1均值（数学期望）3.2方差（二阶中心矩）3.3自相关函数（简称：相关函数）3.4自协方差函数（简称：协方差函数）4.两个或两个以上随机过程的联合分布和数字特征参考教材：陆大jin《随机过程及其应用》1.随机过程1.1基本概念随机过程是这样一个过程，它不能用一个时间t的确定性
- 随机过程及应用学习笔记（二）随机过程的基本概念
苦瓜汤补钙
学习笔记
随机过程论就是研究随时间变化的动态系统中随机现象的统计规律的一门数学学科。目录前言一、随机过程的定义及分类1、定义2、分类二、随机过程的分布及其数字特征1、分布函数2、数字特征均值函数和方差函数协方差函数和相关函数3、互协方差函数与互相关函数三、复随机过程总结前言随机过程理论产生于本世纪初，起源于统计物理学领域。布朗运动和热噪声是随机过程的最早例子。随机过程理论在社会科学、自然科学和工程技术的各个
- 随机过程及应用学习笔记（一）概率论（概要）
苦瓜汤补钙
学习笔记
概率是随机的基础，在【概率论（概要）】这个部分中仅记录学习随机过程及应用的基本定义和结果。前言首先，概率论研究的基础是概率空间。概率空间由一个样本空间和一个概率测度组成，样本空间包含了所有可能的结果，而概率测度则描述了每个结果发生的可能性大小。研究者通过定义适当的概率测度，可以更准确地描述各种随机现象的发生概率。一、概率空间(Ω,F,P)Samplespace样本空间：随机试验的所有可能结果构成的
- Smart seq2 2014
韧_7e6f
题目：Full-lengthRNA-seqfromsinglecellsusingSmart-seq2期刊：NatProtoc.通讯作者：RickardSandberg1.背景越来越明显的是，由于内在的随机过程和外部因素(如周围的微环境)，体内或体外细胞培养中看似均匀的细胞群在表达模式上可以显示出相当大的异质性。需要单细胞分辨率来增加我们对细胞间变异性的理解。我们的团队最近证明了Smart-seq
- 问题汇总20240206——角度随机游走、字符与字节、SWaP、跨平台通讯问题、#park
老王WHH
问题汇总经验分享学习笔记嵌入式硬件
文章目录角度随机游走字符与字节SWaP跨平台通讯过程中必须考虑以下问题：#park指令角度随机游走1.角度随时间变化是随机过程，即角度在时间上的随机漂移降低：温度稳定、校准、误差补偿、数据滤波（卡尔曼）降低环境因素带来的干扰，例如振动或噪声。但总的来说不可能完全消除。字符与字节字符：字母、数字、文本、标点等。不同的标准下的字符与字节的换算是不同的：ASCII、UTF-8：1字符=1字节=8bits
- 通信基础 4——遍历容量、信道估计、干扰对齐
今天也努力学习的Paul
物理层安全
目录遍历容量/各态历经性容量信道估计干扰对齐无线携能通信遍历容量/各态历经性容量说遍历容量不十分准确，应该叫各态历经性容量（是相对于中断容量说的）首先要理解《信息论》中得香农信道容量，然后结合《随机过程》这门课的内容来理解。通常我们所说的香农容量是在确定性信道条件下得到的信道容量，是一个确定值。但实际上，信道状态是一个不断变化的随机过程，应该采用统计意义上的信道容量来描述。有两种统计意义上的描述方
- 做研究系列：如何研究量子科学
科学禅道
Research：做研究系列量子计算
研究量子科学通常需要经过系统的学术训练和实践探索，以下是入门和深入研究量子科学的一般步骤：基础知识学习：学习物理学基础，包括经典力学、电磁学、热力学与统计物理等。掌握数学工具，如线性代数、微积分、泛函分析、复变函数论以及概率论与随机过程等，这些是理解和构建量子理论模型的基础。量子力学入门：从基本的量子力学原理开始，如波粒二象性、薛定谔方程、不确定性原理、态叠加原理和测量问题等。阅读经典的教材，例如
- 【深度学习】马尔科夫链
weixin_40293999
深度学习深度学习人工智能
马尔科夫链一、常见的马尔可夫过程：(1)独立随机过程为马尔可夫过程。(2)独立增量过程为马尔可夫过程：没{X(t)，t∈[0，+∞)}为一独立增量过程，且有P(X(0)=x0)=1，x0为常数，则X(t)为马尔可夫过程。(3)泊松过程为马尔可夫过程。(4)维纳过程为马尔可夫过程。(5)质点随机游动过程为马尔可夫过程。二、模型的创立条件importnumpyasnpdefmarkov():init_
- 泊松过程介绍
White__River
随机过程人工智能
泊松过程根据海上终端通信需求分布在时间和空间上的不均匀性,可以用泊松过程模拟这一过程.以下是泊松过程相关的理论知识.1.计数过程如果随机过程N(t)代表系统(从某一开始时刻)到t时刻这段时间内发生某个事件的次数,就称之为计数过程.根据其定义，计数过程的性质有：N(t)>=0N(t)的值是整数若s=0,有P{N(h+s)−N(s)=n}=e−λh(λh)nn!,n=0,1,...P\{N(h+s)-
- MUSIC算法原理与信号DOA估计
LiuXiaoli0720
算法线性代数矩阵信号处理
一、平稳随机过程的自相关矩阵及其性质1.1自相关矩阵的定义对离散时间平稳随即构成，用MMM个时刻的随机变量u(n),u(n−1),...,u(n−M+1)u(n),u(n-1),...,u(n-M+1)u(n),u(n−1),...,u(n−M+1)构造随机向量u(n)=[u(n),u(n−1),...,u(n−M+1)]Tu(n)=[u(n),u(n-1),...,u(n-M+1)]^{T}u(
- 专业140+总分420+复旦大学957信号与系统考研经验复旦电子信息与通信
一个通信老学姐
博睿泽信息通信考研论坛博睿泽信息通信考研考研信息与通信信号处理经验分享
今年专业957信号与系统140+，数二140+，总分420+，顺利上岸复旦大学，回顾这一年的复习，有起有落，也有过犹豫和放弃，好在都坚持下来了，希望大家考研复习要不忘初心，困难肯定是很多的，要坚持到底，不要怀疑自己，或者总觉得时间不够，想着二战。给自己松懈的理由。希望我的复习经验可以对大家复习有所帮助。专业课：957信号与系统（包含随机过程），复旦以前专业课考试内容较多，2022开始改为信号与系统
- BUPT果园物联大二下不完全回忆
本小爷世界第一花式帅
BUPT果园课程回忆录经验分享
随便写写，随写随更，主要我对不同课程的记忆点(主要是专业课）北邮国院物联网工程专业大二下学期课程记录I.必修课：1.数字电路与逻辑设计2.Java高级语言程序设计3.数据库4.概率论与随机过程5.产品开发与管理6.Design&Build实训37.学术交流技能28.MAOGAI9.MAOGAI（实践环节）10.XINGZHENG411.个人发展计划IIII.选修课：1.人文与医学（在线课程）2.区
- 2019-11-07
LiuLiuLu
随机过程的学习已经接近尾声了。我觉得该写点什么记录一下了。最初决定学习随机过程的原因是多方面的。一方面是想在信号处理这个方向深耕，随机过程是处理随机信号最重要的数学工具，想深入学习统计信号处理必须学习随机过程。另一方面，随机数学本身便充满了魅力。我选取的教材是中科大出版社出版的《随机过程引论》。坦白说，这不是一本好教材。不过和其他中科大出版的教材类似，它非常注重数学基础。该书的第一章以测度论为基础
- 【课程复习-01】国科大-随机过程知识点精简版
lzl2040
我的笔记随机过程国科大期末
国科大-随机过程知识点精简版目录国科大-随机过程知识点精简版前言随机过程及其分类常见分布的概率密度和分布0-1分布二项分布泊松分布几何分布均匀分布指数分布正态分布随机过程的两种描述方式例题随机过程X(t)的数字性质单个随机过程两个随机过程随机过程的分类方式参数集和状态空间的特性统计特征或概率特征随机过程独立条件数学期望马尔可夫过程马尔可夫链定义C-K方程m步转移概率C-K方程马尔可夫链状态的分类到
- 深度CV基础——图像噪声和滤波
徐kun按门铃
智能车笔记python深度学习opencv机器学习
一，图像噪声1.图像噪声的概念：图像噪声是图像在获取或是传输过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。很多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，也就是使用随机过程的描述，也就是用它的高斯分布函数和概率密度分布函数。图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到了噪声的
- .【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
- Python蒙特卡洛相关变量SciPy模拟
亚图跨际
交叉知识python蒙特卡洛scipy
SciPy的概率分布和分布拟合简述：概率分布对随机过程进行建模并将其拟合到观测数据。SciPy的概率分布、它们的属性和方法。通过拟合Weibull极值分布来模拟组件寿命的示例。一个自动化的拟合程序，从大约60个候选分布中选择最好的。SciPy中提供了123个分布：dist_continu=[dfordindir(stats)ifisinstance(getattr(stats,d),stats.r
- 随机过程——卡尔曼滤波学习笔记
m0_46521579
算法
一、均方预测和随机序列分解考虑随机序列使用预测定义称为的均方可预测部分。若相互独立，则是均方不可预测的。定义随机序列的新息序列V(k)基于样本观测的条件均值为0，即均方不可预测。V(k)与是正交的，即。二、卡尔曼滤波输入观测量，对进行估计得到1.系统模型状态方程观测方程其中，：状态向量，：观测向量，：状态噪声，，高斯白噪声：观测噪声，，高斯白噪声：状态转移矩阵，：观测矩阵，相关性质：（1）乘积率：
- 提笔惊鸿的小时光
星辰儿sy
阳光正好，微风不燥，很nice的天气~洗完头发，搬把小椅子坐在阳台上，阳光撒下来，世界都明亮了呢。早上睡到自然醒，上了一节应用随机过程，老师说起上次交的作业，说有一个同学文件名格式不对，别人都是word版，就那个同学是什么mdf版的，我心想谁这么傻。然后他就说学号尾号是214的，是个女生。我的妈妈耶，这不是我吗...我默默举起了手，场面一度陷入尴尬，结果老师说就记住你的学号了，情人节嘛。嘻嘻，好吧
- 马尔可夫算法及其实例（预测类模型）
爱静的龙猫
算法
马尔科夫预测模型是一种基于马尔科夫过程的预测方法。马尔科夫过程是一类具有马尔科夫性质的随机过程，即未来的状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。这种过程通常用状态空间和状态转移概率矩阵来描述。在马尔科夫预测模型中，系统被建模为处于一系列离散状态之一的马尔科夫链。每个状态表示系统可能的一个状态或情境，状态之间的转移由概率矩阵定义。这个概率矩阵描述了系统从一个状态转移到另一个状态的可能性。后无效性，马
- 频率域滤波图像复原的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
图像处理python开发语言深度学习opencv图像处理
原理维纳滤波的原理是基于统计方法，旨在通过最小化信号的估计误差来改善信号的质量。它在处理具有噪声干扰的信号时特别有效。维纳滤波旨在从受噪声干扰的信号中恢复原始信号。它假设信号和噪声都是随机过程，并且它们的统计特性是已知的或可估计的。维纳滤波器的设计基于最小化输出和所需信号之间的均方误差（MSE）。数学原理假设x(n)是原始信号，d(n)是观测到的受噪声干扰的信号，y(n)是滤波器的输出。那么，噪声
- html
周华华
html
js
1，数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是：
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时，报下面错误：
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc：命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统：centos 6.6
环境：虚拟机
错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一：查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程：
程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一）
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一）
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。
1、address pool is full：
含义：地址池满，连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的，
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法，
第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动，
第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList：
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须 保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序.
*
* 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况，一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键：CTRL + ALT + F1
进入终端，输入用户名和密码登录终端：
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥，握手协议本身是基于非对称加密机制的，之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错：
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖（dependency）关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries），Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四（TypeAdapter）
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时（那些外国网站），会让我们输入firstName，lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可：
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍，请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想：
大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目，遇到了联合查询的问题，以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询，我做了HQL和SQL的实验，希望能帮助到大家。（我使用的版本是hibernate3.3.2）
1 几个常识：
（1）hql中的几种join查询，只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
（2）hql的默认查询策略，在进行联合查询时，会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache
