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Halois
线性代数平面几何线性代数几何学
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- 计算:第四部分 计算的极限 第 12 章 机器能思考吗 AlphaGo 与李世石
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
计算:第四部分计算的极限第12章机器能思考吗AlphaGo与李世石作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自从计算机问世以来,人们就不断探讨机器能否具备人类的思维能力。这个问题一直是人工智能领域的重要议题,也是哲学和认知科学领域长期争论的焦点。直到2016年,AlphaGo与李世石的围棋对决,才将这个问题推向了高潮
- Debezium日常分享系列之:Debezium 3.1.0.Alpha2发布
快乐骑行^_^
日常分享专栏Debezium日常分享系列Debezium3.1.0.Alpha2发布
Debezium日常分享系列之:Debezium3.1.0.Alpha2发布模式历史配置默认值的变更可能的Vitess数据丢失Oracle的ReselectColumnsPostProcessor行为变更Reselect列后处理器的错误处理模式TinyGoWASM数据类型改进Debezium平台转换UI中的谓词支持Debezium平台的每日构建容器镜像可用新的OracleLogMinerJMX指标
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老了,不知天命
泛函代數與數值解物理數學笔记考研
第2章賦范向量空間1.向量空間;哈默爾基;向量空間的維數-定義與性質-向量空間的定義:設\mathbb{K}為數域,集合X是\mathbb{K}上的向量空間,若在X上定義了加法(x,y)\inX\timesX\tox+y\inX和數乘(\alpha,x)\in\mathbb{K}\timesX\to\alphax\inX兩種運算,且滿足加法交換律、結合律,存在零向量,向量的負向量存在,數乘分配律等
- [OpenGL]混合 Blend
sophistcxf
OpenGL混合
一、什么叫混合直白的说,混合就是将源颜色(新片断)与目标颜色(侦缓冲区中的)进行某种组合,然后将新颜色放入侦缓冲区。另外进行混合前先要进行Alpha测试,决定是否接受此片断。二、混合的原理先来定义几个概念:1.源颜色(Rs,Gs,Bs,As)2.目标颜色(Rd,Gd,Bd,Ad)3.源混合因子(Sr,Sg,Sb,Sa)4.目标混合因子(Dr,Dg,Db,Da)最终混合的颜色为(RsSr+RdDr,
- 探索未知:alpha测试的神秘序章【量化理论】
补三补四
量化交易人工智能数据分析算法大数据金融
我叫补三补四,很高兴见到大家,欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测(Backtesting)主要有两种不同的回测机制,一种是向量化回测,另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛,因此市面上也提供了大量的回测系统,有商用软件、开源框架二次开发、也可以自己开发,越是自由度偏高的搭建回测选项,可以为自己提供的回测方案就越灵活,越个性化,缺点在于开发难度会偏高,在确定自己
- 仅用1年成为DeepMind顶梁柱,John Jumper博士毕业7年拿诺奖,开启蛋白折叠新时代
「我以为我只有10%的机会获得诺贝尔化学奖」,得知获奖消息后,JohnJumper在电话采访中笑着说道。他的语气中带着谦逊与感慨,而这份殊荣的背后,则是AlphaFold2带来的科学革命,彻底改变了蛋白质结构预测的方式。截至目前,已有来自190个国家的200多万人使用这一工具,它不仅加速了新药研发和疾病研究,也为基础科学探索提供了前所未有的支持,深刻影响了生命科学的未来发展。值得一提的是,Jump
- 【小游戏】C++控制台版本俄罗斯轮盘赌
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c++开发语言c语言游戏程序游戏windows
制作团队:洛谷813622(Igallta)989571(_ayaka_)Mod:_ayaka_双人模式:Igallta公告:原先的9.8改名为Alpha1.0,以后每次更新都增加0.1。Alpha1.11改为Beta1.0。手铐机制:朝自己开枪也算一个回合,例如:上手铐+朝自己开枪->朝对面开枪->对面回合Data:Data9.3:新增设定:对方死了之后对方的手铐也会解掉。DataAlpha1.
- BLENDFUNCTION结构体
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AlphaBlend是Window自带的GDI函数,在作GUI的时候为了达到更漂亮的效果我们常常用它。这种结构的混合控制通过指定源和目标位图的混合功能。typedefstruct_BLENDFUNCTION{BYTEBlendOp;BYTEBlendFlags;BYTESourceConstantAlpha;BYTEAlphaFormat;}BLENDFUNCTION,*PBLENDFUNCTIO
- Python 小练习 —— 统计字符串各类字符数量
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需求允许用户不断输入一个字符串。写一个函数负责统计该字符串中的字符、数字、空格、特殊字符的个数。代码如下:#统计字符、数字、特殊字符的个数fromtypingimportTuple#使用类型注释所需的库#定义函数,用到了类型注释。defcount_characters(msg:str)->Tuple[int,int,int,int]:digit_count=0#数字计数器alpha_count=0
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投资组合风险管理市场风险信用风险流动性风险风险指标收益率波动率最大回撤α\alphaα(詹森指数),β\betaβ卡玛比率月胜率上/下行捕获比夏普比率索提诺比率经风险调整的收益率(2)特雷诺比率信息比率IR风险价值(VaR)条件风险价值(CVaR)R2R^2R2金融风险是与金融有关的风险,比如金融市场风险、金融产品风险和金融机构风险等,如果按照风险来源不同,则可以分为信用风险、市场风险、操作风险和
- python股票分析系统部署操作过程及代码实现
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部署一个股票分析系统涉及多个步骤,包括后端服务、前端界面和实时数据更新。以下是一个详细的部署过程,涵盖从代码编写到服务器部署的完整步骤。1.系统架构概述后端:使用Flask提供RESTfulAPI和数据处理服务。前端:使用PlotlyDash构建动态界面,实时显示股票价格走势。数据源:从金融数据API(如AlphaVantage、YahooFinance)获取实时数据。2.系统开发步骤2.1安装必
- Compose - 权限申请
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一、概念二、使用AccompanistPermissions官方介绍&最新版本不同版本中,权限状态(如PermissionState)中获取属性的方法不同,例如在“0.23.1”中,通过PermissionState.hasPermission属性拿到是否通过的Boolean值,在“0.35.0-alpha”中,通过PermissionState.status.isGranted属性拿到。单个权限
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
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一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- SYN-TFO伪造攻击.c
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- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
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一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
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/*1.6by:tg@alphachnhkCHN———————————————————————————————————————————1.1CHANGELOG:-Addedredirecthandler-Addedcookieparser-Fixedupdateheaders-Addedproxyconnstats-RemovedUAMoption1.2CHANGELOG:-Addedconfig
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- DDOS僵尸后端.c
金猪报喜-阿尔法
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- AF3 gdt函数解读
qq_27390023
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AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算,用于衡量蛋白质结构预测的准确性。GDT评分衡量的是预测结构(p1)和真实结构(p2)之间的相似度,主要用于蛋白质结构比较。源代码:defgdt(p1,p2,mask,cutoffs):"""CalculatetheGlobalDistanceTest(GDT)scorefor
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
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深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- Kubernetes (K8S)决定弃用 Docker!Kubernetes (K8S)学习详解
熙媛
学习笔记javadockerjenkinslinux服务器
确实如此。Kubernetes现已弃用Docker!!!目前,Kubernetes中的Docker支持功能现已弃用,并将在之后的版本中被删除。Kubernetes之前使用的是一个名为dockershim的模块,用以实现对Docker的CRI支持。但Kubernetes社区发现了与之相关的维护问题,因此建议大家考虑使用包含CRI完整实现(兼容v1alpha1或v1)的可用容器运行时。简而言之,Doc
- 高等代数复习:线性空间
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高等代数线性代数学习笔记
文章目录线性空间定义和性质线性相关性与秩基与维数矩阵的秩同构坐标子空间子空间的定义和性质子空间的和与交直和陪集和商空间解线性方程组本篇文章适合个人复习翻阅,不建议新手入门使用线性空间定义和性质定义:(线性空间)设集合VVV和数域K\mathbb{K}K,在VVV上定义加法+:V×V→V,(α,β)↦α+β+:V\timesV\toV,(\alpha,\beta)\mapsto\alpha+\bet
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
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- AF3 drmsd函数解读
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drmsd(distanceRootMeanSquareDeviation,距离均方根偏差)函数在AlphaFold3的src.utils.validation_metrics模块中定义,用于计算两个蛋白质结构(或其他分子结构)之间的距离偏差。它衡量了两个结构的成对原子间距离差异,而不是直接比较原子坐标。这种度量方式比RMSD(RootMeanSquareDeviation,均方根偏差)更能反映全
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亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习机器学习pytorch激活函数
文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元:RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])
- 39. I2C实验
lljss2020
LinuxLinux
一、IIC协议详解1、ALPHA开发板上有个AP3216C,这是一个IIC接口的器件,这是一个环境光传感器。AP3216C连接到了I2C1上:I2C1_SCL:使用的是UART4_TXD这个IO,复用位ALT2I2C1_SDA:使用的是UART4_RXD这个IO。复用为ALT22、I2C分为SCL和SDA,这两个必须要接上拉电阻到VCC,比如3.3V,一般是4.7K上拉电阻。3、I2C总线支持多从
- z变换的性质
-nightingale
离散时间傅立叶变换
Z域变换的主要性质复频域(z域)变换的性质大多与拉普拉斯变换的性质相似,其与k域有不可分割的关系。复频域(z域)变换的性质既适用于单边z变换,也适用双边z变换,其性质有九条。其中标出来的性质是比较重要的。1.线性性质若f1(k)↔F1(z),α10,则f(k±m)↔z±mF(z),αα(α为正实数)f(k)\leftrightarrowF(z),|z|>\alpha(\alpha为正实数)f(k)
- 机器学习数学基础:18.向量组及其线性组合
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
向量组与线性表示:案例与教程详解一、基础概念(一)向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中,向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]},这
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh ickes@192.168.27.211
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_