- 弦截法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
月白风清江有声
数值计算方法与算法c++算法开发语言
弦截法(也称为弦切法)在C++中实现时,是一种用于求解非线性方程根的迭代方法。下面从背景、优点和缺点三个方面进行阐述:背景弦截法是基于牛顿迭代法的一种改进方法,它避免了牛顿迭代法中直接求导的复杂性。在牛顿迭代法中,每一步迭代都需要计算函数的导数,这在函数形式复杂或导数不易求解时变得尤为困难。而弦截法则利用函数值的差商来近似导数的倒数,从而简化了计算过程。在C++中实现弦截法,通常是通过定义待求解的
- [01] 动态规划解题套路框架
_魔佃_
本文解决几个问题:动态规划是什么?解决动态规划问题有什么技巧?如何学习动态规划?刷题刷多了就会发现,算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章,来扒一扒动态规划的裤子,形成一套解决这类问题的思维框架,希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架,下面上干货。labuladong的算法小抄首先,动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不
- 最优化方法Python计算:一元函数搜索算法——二分法
戌崂石
最优化方法最优化方法python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R(其长度记为λ\lambdaλ)上为单峰函数,且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导,即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下,可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
- 机器学习最优化方法之梯度下降
whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。另外,在绝大多数机器学习算法情况下(如LR),损失函数要复杂的多,根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法,这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法,但是其基础
- 算法——数值算法——牛顿迭代法
戏拈秃笔
数据结构与算法(java版)算法
目录牛顿迭代法一、1021:[编程入门]迭代法求平方根牛顿迭代法迭代法(Iteration)是一种通过反复递推计算来逼近解的方法。而牛顿迭代法(Newton'smethod)则是一种特定的迭代法,用于求解方程或函数的根、最小值、最大值等问题。一、1021:[编程入门]迭代法求平方根题目描述用迭代法求平方根公式:求a的平方根的迭代公式为:X[n+1]=(X[n]+a/X[n])/2要求前后两次求出的
- Python在高等数学和线性代数中的应用
学习不止,掉发不停
数学建模python
Python数学实验与建模学习目录1.SymPy工具库1.1符号运算基础1.2用SymPy做符号函数画图2.高等数学的符号解2.1极限2.2导数2.3级数求和2.4泰勒展开2.5不定积分和定积分2.6代数方程2.7微分方程3.高等数学问题的数值解3.1一重积分3.1.1梯形计算3.1.2辛普森计算3.2多重积分3.3非线性方程数值解3.3.1二分法求根3.3.2牛顿迭代法求根3.3.3scipy工
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Tomorrowave
人工智能深度学习算法人工智能
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
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淨梧
怎么用计算机解方程
计算器怎么解方程?给你一种牛顿迭代法,计算器右下角,等号键上边或者下边有一个ans键,设你的三次方程是的4个系数是abcd(a是三次系数,b是二次c是一次,d是0次)然后对这个三次方程求一次导数变成二次方程,对应的系数是e(2次),f(1次),g(0次)然后高潮来了,在计算器输入ans-(a*ans3次方+b*ans平方+c*ans+d)/(e*ans平方+f*ans+g)然后不停的按等号,直至数
- 数值分析大作业c语言版,数值分析大作业3
黄之昊
数值分析大作业c语言版
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼数值分析大作业3一、设计方案1.使用牛顿迭代法,对原题中给出的,,()的11*21组分别求出原题中方程组的一组解,于是得到一组和对应的。2.对于已求出的,使用分片二次代数插值法对原题中关于的数表进行插值得到。于是产生了z=f(x,y)的11*21个数值解。3.从k=1开始逐渐增大k的值,并使用最小二乘法曲面拟合法对z=f(x,y)进行拟合,得到每次的。当时
- LeetCode:69.x的平方根
nainaire
leetcode算法c语言数据结构
嗨嗨嗨,二分又来了,淦它,这个题官解是,C++函数法,二分,和牛顿迭代法(暂且搁置),当然还有暴力(不必讨论,就从0开始一个一个试),69.x的平方根-力扣(LeetCode)目录题目:思路:代码+注释:每日表情包:题目:思路:设所求之数a,a对x,要满足a^2x我们可以根据这个找a条件去写一个二分查找,if(mid>1);if(mid*midx的,设我们要的是ax>=a^2&&x=x,情况不好判
- LeetCode刷题记——69. x 的平方根(牛顿迭代法)
JimmyGreen
题目描述:实现intsqrt(intx)函数。计算并返回x的平方根,其中x是非负整数。由于返回类型是整数,结果只保留整数的部分,小数部分将被舍去。示例1:输入:4输出:2示例2:输入:8输出:2说明:8的平方根是2.82842...,由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。一想到平方根,我第一时间想到用2分法的方法去计算,用一个while循环来控制终止条件。但是突然想到在数值分析中学到的牛顿迭代法,
- 非线性方程组牛顿迭代法matlab,matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组
weixin_39746282
《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组》由会员分享,可在线阅读,更多相关《matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程组已知非线性方程组如下3*x1-cos(x2*x3)-1/2=0x12-81*(x2+0.1)2+sin(x3)+1.06=0exp(-x1*x2)+20*x3+(10*pi-3)/3=0求解要求
- 机器学习-梯度下降法
小旺不正经
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不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用:最小化一个损失函数梯度上升法:最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法:多次运行,随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplot_x=np.linspace(-1.,6.,141)plot_y=(plot_x-2.5)**2-1.p
- Python算法100例-1.3 牛顿迭代法求方程根
飘逸高铁侠
Python算法100例python算法开发语言
完整源代码项目地址,关注博主私信’源代码’后可获取1.问题描述编写用牛顿迭代法求方程根的函数。方程为ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0,系数a、b、c、d由主函数输入,求x在1附近的一个实根。求出根后,由主函数输出。牛顿迭代法的公式:x=x0−f(x)f′(x0)x=x_0-\frac{f(x)}{f'(x_0)}x=x0−f′(x0)f(x)
- java经典面试题基础篇(持续更新算法)
最难不过坚持丶渊洁
Java体系javaleetcode链表
文章目录一.基础算法1.1两数相加1.2无重复字符的最长子串1.3输出二叉树1.4剑指Offer04.二维数组中的查找1.5剑指Offer07.重建二叉树5.1思考:5.1.1前序遍历+中序遍历5.1.2后序遍历+中序遍历5.1.3前序遍历+后序遍历5.2题解:1.6二分查找细节-解决整数溢出1.6.1求x的平方根1.6.2二分法1.6.3牛顿迭代法1.7844.比较含退格的字符串1.7.1栈1.
- 头歌C++之do-while循环性质
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目录第1关:求1到n间所有整数的和本关必读本关任务测试说明第2关:用牛顿迭代法求方程的实根本关必读本关任务测试说明第3关:求若干个整数中正整数的个数、总和及平均值本关必读本关任务测试说明第1关:求1到n间所有整数的和本关必读作为计算机编程语言的循环语句实例,求累加和几乎遍及所有的主流编程语言,理解累加和的求解过程对于掌握循环语句的精髓具有重要的作用。其中最常见的求累加和实例是求1到100的和。本关
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线性代数
我真的会忘(3)极限两个重要极限公式常用极限公式导数、微分与积分牛顿-莱布尼茨公式莱布尼兹公式微分中值定理罗马中值定理拉格朗日中值定理柯西定理泰勒公式几个常见的麦克劳林公式洛必达曲率曲率圆牛顿迭代法积分中值定理分部积分法级数正项级数审敛法绝对收敛和条件收敛交错级数莱布尼茨定理幂级数泰勒级数欧拉公式傅里叶级数全国大学生数学竞赛竞赛进程分为两个阶段,第一阶段为全国大学生数学竞赛初赛(也称为预赛、赛区赛
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最优化理论笔记
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- 最优化方法之梯度下降法和牛顿法
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大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。通常采用的是迭代法,它从一个初始点x0开始,反复使用某种规则从x.k移动到下一个点x.k+1,直至到达函数的极值点。这些规则一般会利用一阶导数信息即梯度,或者二阶导数信息即Hessian矩阵。算
- 牛顿迭代法(求函数的根)
jinixin
算法与数据结构c搜索牛顿迭代法
在做二分与三分法的题时,听闻有牛顿迭代法(感觉很高大上),自己居然捧起书看了一些由于自己水平很渣,研究的并不深入。本篇未完结......个人感觉:1.使用牛顿迭代法,函数可以是任意2.优点:对其单调性无特殊要求缺点:若在该函数值处有多个根,往往只能求出一个根3.与二分三分法比较二分要求是单调函数三分要求是凸性函数牛顿迭代对单调性无要求如:求y=2x^3-15x^2-36x+7,y=37时的根c代码
- 牛顿迭代法例题 matlab,牛顿迭代法-matlab程序(解线性方程组)
nfs king
牛顿迭代法例题matlab
牛顿迭代法matlab程序(解线性方程组)作者:佚名来源:转载发布时间:2009-3-716:55:53减小字体增大字体1.功能本程序采用牛顿法,求实系数高次代数方程f(x)=a0xn+a1xn-1+…+an-1x+an=0(an≠0)(1)的在初始值x0附近的一个根。2.使用说明(1)函数语句Y=NEWTON_1(A,N,X0,NN,EPS1)调用M文件newton_1.m。(2)参数说明An+
- 常见算法思想4:迭代法
gofuncchan
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迭代法迭代法也被称为辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,在解决问题时总是重复利用一种方法。与迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法),即一次性解决问题。迭代法又分为精确迭代和近似迭代。“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法,功能都比较类似。在使用迭代算法解决问题时,需要做好如下3个方面的工作:(1)确定迭代变量在可以使用迭代算法解决的问题中,至少存在一个迭代变量,即直接或间接地不断由
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (实例篇 V)
wzf@robotics_notes
数值计算方法机器人算法机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(实例篇V)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(I)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(II)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(III)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(IV)↑\uparrow↑理论部分↓\downarr
- 一些数列题的知识背景是牛顿迭代法
备考999天
牛顿迭代法已知函数在上单调、可导、有根,方程在(a,b)上的根可用如下迭代公式逼近:在高中数列题中,经常出现一些题的知识背景是牛顿迭代法,以下有一些例子可以说明这点。
- 进化计算——求解优化问题(一)
_hermit:
计算智能人工智能学习
进化计算——求解优化问题文章目录一、优化问题是什么?二、优化问题分类1.依据目标数量分类2.依据变量类型分类3.依据约束条件分类三、优化问题的数学模型四、最优化方法1.两者对比-求解步骤2.两者对比-优缺点五、生物学遗传进化观点进化计算的一般步骤:六、遗传算法(GA)(重点)1.遗传算法基本原理几个概念说明:2.遗传算法的基本结构3.遗传算法与传统优化方法比较:七、用遗传算法求解问题(重点)1.编
- 非线性方程求根迭代法(C++)
zsc_118
c++算法
文章目录问题描述算法描述不动点迭代法一维情形多维情形牛顿迭代法单根情形重根情形割线法抛物线法逆二次插值法算法实现准备工作一般迭代法割线法抛物线法逆二次插值法实例分析例1例2迭代法是一种求解非线性方程根的方法,它通过构造一个迭代过程,将一个非线性方程转化为一个等价的不动点方程,然后通过迭代逼近不动点,从而得到非线性方程的根.迭代法的基本思想是将隐式方程转化为显式的计算公式,然后通过迭代,求方程近似根
- 2019-09-12
Simoner
LeetCode算法题15:题目描述解题思路:sqrt是内置函数,通过该函数可以直接得到一个数的平方根;还有一种思路就是牛顿迭代法,首先确定一个值re,然后不断令re等于re和x/re的平均数,通过不断迭代后,可以得到一个比较精确的平方根值。本题也可以通过二分法来做,不过相对于牛顿法要麻烦一点。JS代码1知识点补充:牛顿迭代法一种用于找到实数函数的根的近似值的方法,假设有一个连续的函数,其在x轴上
- 梯度下降法(Gradient Descent)
Debroon
#机器学习#凸优化
梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法,不是一个机器学习算法(既不是再做监督学习,也不是非监督学习,分类、回归问题都解决不了),是一种基于搜索的最优化方法。梯度下降法作用是,最小化一个损失函数;而如果我们要最大化一个效用函数,应该使用梯度上升法。这个二维平面描述了,当我们定义了
- 凸优化 3:最优化方法
Debroon
#凸优化算法
凸优化3:最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP、BFGS/L-BFGS数值优化算法坐标下降法SMO算法基于导数的函数优化解析优化算法/精确解无约束问题-求解驻点方程有等式约束问题-拉格朗日乘数法有等式和不等式约束问题-KKT条件基于随机数函数
- 巴比伦算法求平方根c语言,巴比伦算法求平方根
Captain不是船长
巴比伦算法求平方根c语言
算法描述:这种方法比较就远了,也可以从牛顿迭代法推导。假设x^2=n,给出n要求x的值。1从一个任意的值x开始(越靠近根越好)。2初始化y=1.3.重复一下步骤直到求得近似值:a)取x和y的平均数为下一个近似的根b)y=n/x不管刚开始x,y的相差有多大,最终都会想中间靠拢的,最后x*y=n。例如n=50时x=50y=1x=25.5y=1.96078x=13.7304y=3.64156x=8.68
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
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程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
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textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
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temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
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stri
- SVG 教程 (一)
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SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
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XML 基础
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SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
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- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
{
char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》