- 【机器学习】多元线性回归
Mount256
#机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm)特征工程(featureengineering)特征缩放(featurescaling)正则化线性回归(regularizationlinearregress
- 压缩感知模型总结
安之少年
高光谱图像采样方式压缩感知信息压缩图像识别
压缩感知采样方式以及模型总结——学习笔记Paper1:RankMinimizationforSnapshotCompressiveImaging研究现状采样方式WNNM与SCI模型非局部相似利用WNNM低秩约束构造模型Paper2:Tensornon-locallow-rankregularizationforrecoveringcompressedhyperspectralimages,2017
- Regularization&feature selection
zealscott
Crossvalidation/multualinformation/Bayesianstatisticsandregularization在之前我们讨论了最小化风险函数,但很多时候这样做的效果并不好,这是由于biasandvariance的权衡。因此,我们需要进行模型选择,来自动的选择最合适的模型。Crossvalidation假设我们有一些有限的模型,如何来选择哪个模型能够使得其泛化能力最好?
- 改进神经网络
stoAir
神经网络机器学习人工智能
ImproveNN文章目录ImproveNNtrain/dev/testsetBias/VariancebasicrecipeRegularizationLogisticRegressionNeuralnetworkotherwaysoptimizationproblemNormalizinginputsvanishing/explodinggradientsweightinitializegra
- L1与L2损失函数和正则化的区别
山阴少年
本文翻译自文章:DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~ 在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为:1)L1范数vsL2范数的损失函数;2)L1正则化vsL2正则化。作为损失函数 L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE
- 机器学习速成课程 学习笔记17:稀疏性正则化
HBU_DAVID
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/l1-regularizationL₁正则化减少所有权重的绝对值-证明对宽度模型非常有效TIM截图20180401125731.jpg
- 周记:2019第26周(6.24-6.30)
孙文辉已被占用
1工作:主要是写文档,一个产品说明书,2个专利交底书2学习:《DeepLearning》7/20(chapters)看完第7章(RegularizationforDeepLearning),这章和下一章讲的优化方法应该是深度学习最重要的理论基础了,好多面试题都会问到。记录一下各种降低模型错误率的方法,包括添加正则化项,数据集扩增,多任务学习,earlystoping,dropout,稀疏表示。理论
- 统计学习 复习(知识点+习题)
玛卡巴卡_qin
课程学习
复习资料:https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘2.Regularization线性回归(二维情况)求解有约束优化问题正则化最小加权二乘不确定答案形式3.BasicFunction核函数岭回归有个关于核函数的推导,但应该不会考4.Bias-var
- 机器学习:正则化(Python)
捕捉一只Diu
机器学习python笔记线性回归
regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化,梯度下降法+闭式解求解模型系数1、数据的预处理:是否训练偏置项fit_intercept(默认True),是否标准化normalized(默认Tru
- 【转】深度学习中的正则化(Regularization)
是我真的是我
转自:http://www.imooc.com/article/69484一、Bias(偏差)&Variance(方差)在机器学习中,这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器,分别在训练集和验证集上测试,以下为四种可能的情况:四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小,接近optimalerror,这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反,
- 论文阅读《Feature Transformation Ensemble Model with Batch Spectral Regularization for Cross-Domain Fe...
LiBiscuit
没想到上次的论文阅读更新是八月份哈哈哈哈说好这个月要好好更新的那就把之前没有更新出来的论文阅读补充一下还是小样本跨域系列哈~(由于之前阅读的时间有点久这边可能会放一些PPT)论文名称:《FeatureTransformationEnsembleModelwithBatchSpectralRegularizationforCross-DomainFew-ShotClassification》论文地址
- 《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.6
南七澄江
深度学习笔记python深度学习pytorch笔记算法python人工智能
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.6DropoutRegularization4.6.1ReexamineOverfitting当面对更多的特征而样本不足时
- 【机器学习300问】18、正则化是如何解决过拟合问题的?
小oo呆
【机器学习】机器学习人工智能
当我初次看见“正则化”三个字的时候,我简直头疼。在我的理解里“正则”还是Python中用在字符串处理的re正则库呢!怎么加一个“化”字就看不懂了!听我给你慢慢道来。一、正则化中的“正则”是个啥玩意儿?正则化(Regularization)中的“正则”这个词来源于英文术语“regularization”,直译成中文即“规范化”或“正规化”。这里的“正则”并不是指严格意义上的“规则”或“规律”,而是指
- nlp文本主题提取算法总结
mqdlff_python
自然语言处理人工智能
BERTopic:简介:基于预训练的语言模型BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)的主题模型,通过将文档嵌入到BERT空间中并进行聚类,实现主题提取。作者:出自Cherubin等人的研究(2021)。BigARTM(BigAdditiveRegularizationTopicModel):简介:BigARTM是一种多模态、
- 图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解
牙牙要健康
深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(ProgressiveLearningwithadaptiveRegularization)EfficientNet_V2的模
- [PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]
明朝百晓生
深度学习pytorch人工智能
前言:这里面简介一下半监督学习,如何利用未打标签的数据集。重点可以参考一下Graph-basedApproach方案。目录:简介Semi-supervisedLearningforGenerativeModellow-densitySeparationAssumptionEntropy-basedRegularizationsemi-supervisedSVMSmoothnessAssumptio
- 正则化(Regularization)
时间邮递员
机器学习机器学习回归逻辑回归线性回归
一、过拟合的问题到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括线性回归和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过度拟合(over-fitting)的问题,可能会导致它们的效果很差。在这节内容中,我将为你解释什么是过度拟合问题,并且讲述一种称为正则化(regularization)的技术,它可以减少过度拟合问题。如果我们有非常多的特征,我们通过学
- 机器学习_正则化、欠拟合和过拟合
you_are_my_sunshine*
机器学习机器学习人工智能
文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项,增加建模的模糊性,从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势,调整到整体大概趋势。虽然一定程度上地放宽了建模要求,但是能有效防止过拟合的问题,增加模型准确性。它影响的是模型的权重。normalization和standardization:标准化、规范化,以及归一化,是调整数据,特征缩放;regularization:而
- 李沐深度学习-权重衰退文档
大小猫吃猫饼干
李沐深度学习编码实现深度学习人工智能
应对过拟合问题方法:权重衰减(weightdecay)1.方法:权重衰减等价于L2范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项是血出的模型参数值较小,是应对过拟合常用手段。损失函数:l(w1,w2,b)L2范数正则化在模型原损失函数机基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数。L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积(如λ
- 深度学习记录--正则化(regularization)
蹲家宅宅
深度学习记录深度学习人工智能
什么是正则化?正则化(regularization)是一种实用的减少方差(variance)的方法,也即避免过度拟合几种正则化的方法L2正则化又被称为权重衰减(weightdacay)在成本函数中加上正则项:其中由于在w的更新过程中会递减,即权重衰减w递减的过程,实际上是w趋近于0的过程在这个过程中,部分单元的影响逐渐减小(可以近似看作隐藏),最终成为深层神经网络(类似线性回归),从最开始的右图逐
- MATLAB Deep learning
JNU freshman
机器学习人工智能深度学习matlab深度学习
文章目录Chapter1:MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类Classification回归Regression无监督学习聚类强化学习Chapter2:NeuralNetwork神经网络的结点NodesofaNeur
- Train/Dev/Test sets的比例选择;防止过拟合的两种方法:L2 regularization和Dropout;梯度消失和梯度爆炸的概念和危害;梯度初始化;梯度检查
stay or leave
吴恩达学习笔记深度学习机器学习算法
Train/Dev/Testsets的比例选择一般地,我们将所有的样本数据分成三个部分:Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型;Devsets用来验证不同算法的表现情况,从中选择最好的算法模型;Testsets用来测试最好算法的实际表现,作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下,例如100,1000,10000:常设置Trainsets和Testset
- Intel-ML笔记03 正则化和特征选择
SilentDawn
防止欠/过拟合正则化ragularization.png岭回归(ridgeregression(L2))ridgeregression(L2).pngLassoRegression(L1)LassoRegression(L1).pngElasticNetRegularizationElasticNetRegularization.png特征选择正则化通过缩小特征的“贡献”对特征进行选择特征选择也可
- 【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock
江湖小张
目标检测机器学习YOLO深度学习机器学习
资料下载论文下载:DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks一、简介DropBlock是一种正则化技术,用于防止深度神经网络的过拟合。它通过在训练过程中随机丢弃网络中的一部分特征图,来增加模型的泛化能力。文章中分析了传统的dropout在conv上效果不好的原因:conv具有空间相关性,所以即使对一些单元随机进行dropout,仍
- 正则化技巧总结
ZeroZone零域
为了解决过拟合问题,通常有两种办法,第一是减少样本的特征(即维度),第二就是我们这里要说的"正则化".下面是一些可以帮助缓解过拟合现象的正则化技巧使用正则项(Regularization)L1RegularizationL1范数为:L1正则项如下所示,其中代表原始的不加正则项的损失函数,代表加了正则项以后的损失函数,则代表训练batch的样本大小:将上式对参数求导如下(由于正则项与无关,因此参数的
- pytorch10:正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)
慕溪同学
Pytorch机器学习开发语言pytorch深度学习
目录一、正则化regularization1.概念2.过拟合3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三、BatchNormalization3.1ICS现象(InternalCovariateShift,内部协变量偏移)3.2BN原理3.3BN的优点3.4数据尺度实验3.5实际模型训练3.6_B
- 机器学习算法优缺点综述
yishuihan-Oliver
机器学习_深度学习神经网络算法机器学习深度学习
机器学习算法优缺点综述计算机视觉联盟前天原文地址:收藏!机器学习算法优缺点综述仅作学术分享,不代表本公众号立场,侵权联系删除转载于:七月在线AI博士笔记系列推荐周志华《机器学习》手推笔记正式开源!可打印版本附pdf下载链接目录正则化算法(RegularizationAlgorithms)集成算法(EnsembleAlgorithms)决策树算法(DecisionTreeAlgorithm)回归(R
- 2019-01-31[Stay Sharp]Lasso Regression and Ridge Regression
三千雨点
LossfunctionwithL2Regularization:themodeluseL2RegularizationiscalledRidgeRegressionLossfunctionwithL1Regularization:themodeluseL2RegularizationiscalledLassoRegressionForLassoRegressionandRidgeRegressi
- 带你完全读懂正则化(看这一篇就够了)
唐宋宋宋
机器学习人工智能计算机视觉python深度学习
哈喽大家好!我是唐宋宋宋,很荣幸与您相见!!学习目标目标什么是正则化?为什么需要正则化?什么是过拟合?了解L1,L2正则化知道Droupout正则化的方法了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式总结什么是正则化?Regularization,中文翻译过来可以称为正则化,或者是规范化。什么是规则?闭卷考试中不能查书,这就是规则,一个限制。同理,在这里,规则化就是说给损失函数加上一些限制,通过这种规则
- 霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络
失舵之舟-
#pytorch分类网络
《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU激活函数2.手算3.模型代码三、训练花分类课程代码1.model.py2.train.py3.predict.py一、零碎知识点1.过拟合模型假设过于复杂,参数过多,训练数据过少,噪声过多,导致拟
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C