- 非精线搜索步长规则Armijo规则&Goldstein规则&Wolfe规则
Nie_Xun
算法
非精确线搜索步长规则在数值优化中,线搜索是一种寻找合适步长的策略,以确保在目标函数上获得足够的下降。如最速下降法,拟牛顿法这些常用的优化算法等,其中的线搜索步骤通常使用Armijo规则、Goldstein规则或Wolfe规则等。设无约束优化问题:minf(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn参数迭代过程:xk+1←xk+αkdkx_
- 牛顿法与拟牛顿法
Nie_Xun
linux运维服务器
文章目录牛顿法&拟牛顿法1牛顿法2拟牛顿法2.1对称秩1校正2.2DFP2.3BFGS牛顿法&拟牛顿法设无约束优化问题:minf(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn1牛顿法基本思想,通过泰勒二阶展开,通过对泰勒展开求导,并令其等于0,从而求得极小值。将f(x)f(x)f(x)在xkx_kxk处进行泰勒展开:f(x)≈f(xk)+Δ
- 牛顿法和拟牛顿法介绍
格兰芬多_未名
凸优化算法
最优化笔记,主要参考资料为《最优化:建模、算法与理论》文章目录一、经典牛顿法(1)迭代格式(2)收敛性二、拟牛顿法(1)割线方程(2)BFGS公式(3)BFGS全局收敛性参考资料梯度法仅仅依赖函数值和梯度的信息(即一阶信息),如果函数f(x)f(x)f(x)充分光滑,则可以利用二阶导数信息构造下降方向dkd^kdk.牛顿类算法就是利用二阶导数信息来构造迭代格式的算法.由于利用的信息变多,牛顿法的实
- 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
- 算法中的最优化方法与实现 (第5 6课 无约束的非线性规划)
komjay
算法中的最优化方法与实现算法1024程序员节
一、学习目标1.了解非线性问题的标准形式和各种求解方法2.学习牛顿法和拟牛顿法3.学习方向测定-线性最小方法4.学习各种搜索法二、非线性问题1.非线性问题的规范式相比于前两种问题,会显得十分简单:需要注意:这节课先讨论没有约束条件的非线性问题,这样能保证我们在使用后续算法进行自由的搜索。2.求解算法分三类:第一类是以牛顿法为主体的方法;第二类是通过方向测定和线性优化的方法进行优化;第三类是不进行求
- 最优化方法Python计算:BFGS算法
戌崂石
最优化方法python机器学习最优化方法
按秩1法(详见博文《最优化方法Python计算:秩1拟牛顿法》)计算的修正矩阵Qk+1=Qk+Ek\boldsymbol{Q}_{k+1}=\boldsymbol{Q}_k+\boldsymbol{E}_kQk+1=Qk+Ek无法保证其正定性。这时,dk+1=−Qk+1gk+1\boldsymbol{d}_{k+1}=-\boldsymbol{Q}_{k+1}\boldsymbol{g}_{k+1
- 无约束优化问题求解(4):牛顿法
碧蓝的天空丶
算法笔记
目录5.牛顿法5.1基本牛顿法5.1.1牛顿法的定义5.1.2牛顿法的性质5.1.3牛顿法的优缺点5.2阻尼牛顿法5.3拟牛顿法5.3.1拟牛顿法基本思想5.3.2拟牛顿法的求解构造秩1校正秩2校正Reference5.牛顿法5.1基本牛顿法5.1.1牛顿法的定义牛顿法的基本原理是对目标函数在当前点的局部邻域采用二次多项式q(x)q(x)q(x)来做近似,并用q(x)q(x)q(x)的最小值点作为
- 【Matlab算法】拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)(附MATLAB完整代码)
Albert_Lsk
MATLAB最优化算法算法matlab数据可视化优化算法MATLAB
拟牛顿法(Quasi-NewtonMethods)前言正文代码实现可运行代码迭代结果前言拟牛顿法是一类迭代优化算法,用于求解无约束优化问题。与牛顿法类似,拟牛顿法的目标是通过迭代逼近目标函数的最优解,但是它不显式计算目标函数的二阶导数(Hessian矩阵)。相反,它通过逐步构建一个拟牛顿矩阵(Quasi-NewtonMatrix)来模拟Hessian矩阵的逆。以下是拟牛顿法的基本思想和步骤:初姶伙
- 最优化算法基础
锦子
机器学习机器学习优化算法
一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法3.2.2修正牛顿法3.2.3拟牛顿法-DEP3.2.4拟牛顿法-BFGS3.2.5拟牛顿法-L-BFGS3.2.6OWL-QN3.3坐标下降法一、问题定义空间有两个点:,求过两个点的直线。假设
- 最优化基础知识
青盏
optimization
主要方法有:解析法、最速下降法、共轭方向法、牛顿法、拟牛顿法、坐标轮换法、鲍威尔方法及其改进、随机方向法、内点法和外点法、Lagerange乘子法、模拟退火、遗传算法、蚁群算法
- 【优化方法学习笔记】第二章:无约束优化
-YueLin-
优化方法学习笔记算法
本章目录1.点列的收敛速度2.共轭方向2.1共轭与共轭方向组2.2共轭方向组的性质2.3共轭方向组的求法3.一维搜索3.1进退算法3.2精确一维搜索3.2.1平分法3.2.2黄金分割法(0.618法)3.2.3牛顿法3.2.4抛物线法3.3非精确一维搜索4.多元函数的下降算法4.1最速下降法、牛顿法和阻尼牛顿法4.2拟牛顿法(变尺度法)4.3共轭梯度法1.点列的收敛速度设序列{xk}\left\l
- LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别
我有明珠一颗
机器学习Python精修sklearn机器学习LogisticRegresssklearnscikit-learnpython
LogisticRegression和LogisticRegressionCV是scikit-learn库中用于逻辑回归的两个类,它们之间的区别如下。1、LogisticRegressionLogisticRegression是用于二分类或多分类问题的逻辑回归模型。可以使用不同的优化算法(如拟牛顿法、坐标下降法)来拟合逻辑回归模型。可以根据需要设置正则化项(L1正则化或L2正则化)以控制模型的复杂
- 机器人中的数值优化|【六】线性共轭梯度法,牛顿共轭梯度法
影子鱼Alexios
algorithm控制理论机器人算法
机器人中的数值优化|【六】线性共轭梯度法,牛顿共轭梯度法往期回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法理论与推导机器人中的数值优化|【四】L-BFGS理论推导与延伸机器人中的数值优化|【五】BFGS算法非凸/非光滑处理关于牛顿-共轭梯度法,笔者
- 机器人中的数值优化|【五】BFGS算法非凸/非光滑处理
影子鱼Alexios
控制理论algorithm机器人算法
机器人中的数值优化|【五】BFGS算法的非凸/非光滑处理往期内容回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法理论与推导机器人中的数值优化|【四】L-BFGS理论推导与延伸在往期中我们对拟牛顿法以及BFGS等算法进行了详细的推导和学习,但是之前讨论
- 机器人中的数值优化|【七】线性搜索牛顿共轭梯度法、可信域牛顿共轭梯度法
影子鱼Alexios
algorithm控制理论机器人算法
机器人中的数值优化|【七】线性搜索牛顿共轭梯度法、可信域牛顿共轭梯度法LineSearchNewton-CG,TrustRegionNewton-CG往期回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法理论与推导机器人中的数值优化|【四】L-BFGS
- 机器人中的数值优化|【四】L-BFGS理论推导与延伸
影子鱼Alexios
algorithm控制理论机器人
机器人中的数值优化|【四】L-BFGS理论推导与延伸往期内容回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法理论与推导L-BFGS方法在上一节中我们对拟牛顿法进行了详细的推导,特别是对BFGS的推导过程比较熟悉了,我们发现BFGS虽然解决了牛顿法中h
- 机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法,共轭梯度法理论与推导
影子鱼Alexios
控制理论algorithm机器人算法线性代数
机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法,共轭梯度法理论与推导拟牛顿法Quasi-NewtonMethods为什么引入拟牛顿法在前面的章节中,我们学习了牛顿法,牛顿法的核心是先通过将函数泰勒展开,近似为一个二阶项目,对这个二阶项求导,可以得到极值点,则直接找到了在函数展开点附近的最优点。注意,我们这里说的是函数展开点附近的最优点。因为泰勒展开存在截断误差,我们是不能认为该点就是精确解的。下面
- CRF的实现-tensorflow版本
不分享的知识毫无意义
0.前言CRF的原理已经够难理解了,需要解决的问题主要包括三大块:概率计算问题,前向—后向算法,是一个递推公式,这个和hmm是一样的。学习问题,这是判别式模型必须要有的东西,得训练参数,常用的方法是改进的迭代尺度法,拟牛顿法。预测问题,维特比算法,这是个动态规划方法,hmm和crf都会用到。这个好像废话,目的都是为了预测,当然要用。数学公式一大堆,什么向量形式,矩阵形式,着实难以理解,但是关于事先
- 牛顿法
Mr.RottenPeach
数学基础知识
《牛顿法》 牛顿法(Newtonmethod)和拟牛顿法(quasiNewtonmethod)是求解无约束最优化问题的常用方法,有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法,每一步都需求解目标函数的海塞矩阵(HessianMatrix),计算比较复杂。拟牛顿法通过正定矩阵近似海塞矩阵的逆矩阵或海塞矩阵,简化了这一计算过程。KeyWords:牛顿法、函数零点、最优化Beijing,2020作者:RaySu
- 机器学习笔记之最优化理论与方法(八)无约束优化问题——常用求解方法(中)
静静的喝酒
最优化理论与方法机器学习深度学习牛顿法拟牛顿法牛顿法的python实现牛顿法的缺陷
机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[中]引言回顾:最速下降算法的缺陷经典牛顿法基本介绍经典牛顿法的问题经典牛顿法的优点与缺陷经典牛顿法示例修正牛顿法介绍拟牛顿法拟牛顿法的算法过程矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的获取方法获取矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的基本要求矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的选择引言本节将
- 机器学习笔记之最优化理论与方法(九)无约束优化问题——常用求解方法(下)
静静的喝酒
最优化理论与方法机器学习深度学习ShermanMorrisonBFGS拟牛顿法DFP拟牛顿法SR-1拟牛顿法经典牛顿法的缺陷
机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[下]引言回顾:经典牛顿法的缺陷与拟牛顿法思想经典牛顿法缺陷与修正牛顿法拟牛顿法与矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的选择拟牛顿法之DFP\text{DFP}DFP方法DFP\text{DFP}DFP迭代公式的推导过程小插曲:DFP\text{DFP}DFP方法与最小范数方法拟牛顿法之BFGS\text{BFGS}B
- 【数值计算方法】导论
QomolangmaH
人工智能数值计算
目录一、极简数学史1.萌芽时期2.古典数学时期3.近代前期4.近代后期5.现代数学二,计算方法学什么?1.数值代数a.线性代数方程组求解(等价变换)b.矩阵特征值特征向量(相似变换)c.二次型(合同变换)2.数值逼近a.插值b.曲线拟合c.数值积分d.数值微分e.迭代法f.近似求解常微分方程3.数值优化a.最优化问题的建模b.梯度下降法:c.牛顿法和拟牛顿法d.进化算法e.约束优化f.全局优化4.
- 回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度(SGD、BGD)、逻辑回归(牛顿法)、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet
XuZhiyu_
学习笔记算法python机器学习人工智能
目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法:牛顿法切线法另一种理解方式改进:拟牛顿法SoftmaxRegression算法Softmax回归代价函数L1/L2正则化L1L2L1和L2对比正则化目的Ridge与LassoElasticNet线性回归回归分析目标函数:线性回归方
- PyTorch基础知识
几时见得清梦
一.常用优化方法最小二乘法,牛顿法,拟牛顿法,梯度下降法二.tensor和numpyarray的相互转换定义一个numpyarraynp_data=np.arange(6).reshape((2,3))numpyarray转tensortensor_data=torch.from_numpy(np_data)tensor转numpyarraynumpy_array=tensor_data.nump
- 非线性规划——qjzcy的博客
Pillars-Creation
机器学习非线性规划最大熵条件随机场支持向量机最优化
非线性规划流程总图:定义:如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时的最优化问题叫非线性规划问题。比如目标函数是f(x)=kx+bx>9线性规划f(x)=xlogxx>9非线性规划线性规划高中内容就不说了非线性规划非线性规划又分为无约束和有约束两种1、无约束:解法一般就这几种方法:(1)梯度法,(2)牛顿法(3)拟牛顿法。嗯我们起个引子,单独开一篇说这个2、有约束:总思路:转换成无无约束,
- 25.9 matlab里面的10中优化方法介绍—— 惩罚函数法求约束最优化问题(matlab程序)
素馨堂
matlab开发语言数据分析人工智能搜索引擎算法
1.简述一、算法原理1、问题引入之前我们了解过的算法大部分都是无约束优化问题,其算法有:黄金分割法,牛顿法,拟牛顿法,共轭梯度法,单纯性法等。但在实际工程问题中,大多数优化问题都属于有约束优化问题。惩罚函数法就可以将约束优化问题转化为无约束优化问题,从而使用无约束优化算法。2、约束优化问题的分类约束优化问题大致分为三类:等式约束、不等式约束、等式+不等式约束。其数学模型为:等式约束s.thv(x)
- 优化类问题建模解析
来杯茶_要绿的
数学建模数学建模算法
模型建立阶段线性规划模型:目标函数和约束条件均为线性整数规划或0-1规划:决策变量取值被限制为整数或0、1动态优化模型:以时间为划分阶段的动态过程优化问题非线性规划模型:目标函数或约束条件中包括非线性函数多目标规划模型:目标函数不唯一,同时存在多个目标函数模型求解阶段基于梯度的求解算法:最速下降法、随机梯度下降、动量梯度下降、拟牛顿法智能优化算法:粒子群算法、模拟退火、遗传算法在数学中,一个优化问
- 梯度下降优化
好记性+烂笔头
#深度学习python机器学习开发语言
二阶梯度优化1.无约束优化算法1.1最小二乘法1.2梯度下降法1.3牛顿法/拟牛顿法2.一阶梯度优化2.1梯度的数学原理2.2梯度下降算法3.二阶梯度优化梯度优化3.1牛顿法3.2拟牛顿法1.无约束优化算法在机器学习中的无约束优化算法中,除了梯度下降以外,还有最小二乘法,牛顿法和拟牛顿法。1.1最小二乘法最小二乘法是计算解析解,如果样本量不算很大,且存在解析解,最小二乘法比起梯度下降法要有优势,计
- 最优化简明版(下)
愤怒的可乐
数学基础算法机器学习人工智能
最优化方法牛顿法和拟牛顿法都是求解无约束最优化问题的常用方法,具有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法,每一步需要求解目标函数的海森矩阵的逆矩阵,计算比较复杂,而且有时候海森矩阵不一定存在逆阵。拟牛顿法通过正定矩阵近似海森矩阵的逆矩阵或海森矩阵,简化了这一计算过程。牛顿法考虑无约束最优化问题minx∈Rnf(x)(23)\min_{x\in\BbbR^n}f(x)\tag{23}x∈Rnminf(
- ardupilot 最优化算法
魔城烟雨
ardupilot学习算法机器学习人工智能
目录文章目录目录摘要1.最小二乘法1.1定义1.2基本思想1.3基本原理1.4举例子1.5最小二乘法和梯度法区别2.梯度下降法2.1什么是梯度2.2什么是梯度下降3.牛顿迭代法3.0牛顿迭代3.1牛顿基本原理3.2拟牛顿法4.高斯牛顿法到Levenberg-Marquart修正5.ardupilot加速度校准算法5.1加速度计的误差模型15.2加速度计的误差模型25.3加速度计的误差模型3
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,