时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之逐步回归及信息标准

传感器融合(UWB+IMU+超声波)，使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究（Matlab代码实现）科研_研学社算法 matlab 开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍（一）UWB（超宽带）（二）IMU（惯性测量单元）（三）超声波传感器三、定位算法（一）卡尔曼滤波器（二）多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献
Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽是Dream呀 python opencv 开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
【事件触发扩散卡尔曼滤波器】基于UWB实测数据的基于事件触发的扩散卡尔曼滤波器的定位【DEKF、EKF】（Matlab代码实现） wlz249 matlab 开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌
《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目陈辰学长 python 课程设计开发语言
大家好，我是陈辰学长，一名在Java圈辛勤劳作的码农。今日要和大家分享的是一款《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目。项目源码以及部署相关事宜，请联系陈辰学长，文末会附上联系信息哦。作者：陈辰学长个人简介：在Java领域已沉浸十余年，对Java、微信小程序、Python、Android等技术颇为精通。若大家在这些领域有任何问题，欢迎一起交流探讨！各类成品Java毕业设计丰富多
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙陈辰学长 kmeans 聚类机器学习
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析想成为高手499 机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询花千树-010 RAG 数据库 postgresql AI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件，用于存储和检索向量数据，并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先，确保你已经安装了PostgreSQL。可以
未来教育：AI知识库如何重塑学习体验知识管理知识库知识库软件
在科技日新月异的今天，教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI知识库的广泛应用，正在重塑我们的学习体验，使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育，以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等
ATB是什么？人工智能深度学习
1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略，包括算法优化、硬件优化和软件优化，能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度，同时降低能耗和成本。具体来说，ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
【TVM 教程】内联及数学函数
ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：TianqiChen尽管TVM支持基本的算术运算，但很多时候，也需要复杂的内置函数，例如exp取指函数。这些函数是依赖target系统的，并且在不同target平台中可能具有不同的名称。本教程会学习到如何调用这些target-spe
mindspore编译报错小乐快乐深度学习神经网络
1、重新创建个工程后无法正常运行，2、使用代码为：华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?mod=redirect&goto=findpost&pid=1364937&ptid=165780][color=#999999]回复：HS12发表于2021-10-3018:16[/color][/url][/size]报错信息
ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）... weixin_39639505 ai照片放大python源码
好吧，伙计们，我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。OK废话少说下面开始正是话题。解锁原理：
线性回归：从基础到进阶的全面解析 tester Jeffky 大模型线性回归机器学习算法
线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量（目标变量）与一个或
什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿非凡暖阳人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景，旨在为读者勾勒出这一
MATLAB 路径管理鱼弦人工智能时代 matlab 算法数据库
MATLAB路径管理MATLAB路径管理是MATLAB中非常重要的功能，它决定了MATLAB如何查找和加载函数、脚本、数据文件等资源。合理的路径管理可以提高代码的可维护性和执行效率。1.介绍MATLAB路径管理主要包括以下内容：路径：MATLAB查找文件的目录列表。当前文件夹：MATLAB当前工作目录。路径操作：添加、删除、保存和加载路径。路径函数：addpath,rmpath,genpath,s
AI大模型如何赋能电商行业，引领变革虞书欣的C 人工智能开发语言
•个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数 weixin_39878698 pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数 weixin_39747075 差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。（用遗传算法也可以，下面会给出效果比较）首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
数学：机器学习的理论基石每天五分钟玩转人工智能机器学习人工智能
一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用，它提供了一种数学模型来描述数据和模式，以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
【机器学习：二十六、决策树】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
机器学习数学基础-极值和最值华东算法王（原聪明的小孩子小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得
17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector 拉达曼迪斯II AIGC学习数据库管理工具 AI创业数据库 postgresql 人工智能机器学习 AIGC 搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？
matlab实现一个雷达信号处理的程序，涉及到对原始图像的模拟、加权、加噪以及通过迭代算法对图像进行恢复和优化处理 max500600 MATLAB 算法算法 matlab 信号处理
clcclearcloseallloadscene3.mat%加载原始图像，自己设计设计为一个300*400的矩阵300是距离向长度，400是方位向长度Map_ori=scene3;[M,N_K]=size(Map_ori);figureimagesc(scene3)v=100;%机载速度，单位m/sbandwidth=30*1e6;%信号带宽，决定距离分辨率，单位Hzc=3*1e8;%光速R_R
matlab代码实现了一个基于 SVM（支持向量机）的图像分割系统 go5463158465 MATLAB专栏算法深度学习 matlab 支持向量机开发语言
clear;clc;main();%1.数据加载和预处理function[features,labels]=prepareData(imageFolder)%获取所有图像和JSON文件imgFiles
Prometheus Alertmanager设置与告警规则配置详解范范0825 prometheus
PrometheusAlertmanager设置与告警规则配置详解Prometheus是一个开源的监控和告警系统，其设计理念是通过时间序列数据库存储指标数据，并通过多维数据模型和查询语言进行数据分析。Prometheus的告警系统由两部分组成：Prometheus服务器本身和Alertmanager。Alertmanager负责接收来自Prometheus的告警，执行通知的分发、抑制和聚合。本文将
windows下python运行的方法好烦好烦方法
python有2中运行模式，一种是交互运行模式，一种是脚本运行模式。（假设用户已经安装好，网上很多例子）交互运行方和matlab命令窗口有点类似，有2中方法，一种是用它自带的开发环境IDLE，一种是在命令窗口下运行，建议2种方法都掌握，因为我们要在命令窗口模式下运行脚本文件。用开始菜单键win+r直接打开命令窗口，输入python字符回车，应该会出现如下提示： ![打开](https://im
【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库程序员洲洲数据库数据库 mysql 导入导出sql sql文件备份迁移
本文摘要：本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群，也可以直接vx联系（文末有名片）v：bdizztt随时
简单线性插值去马赛克算法的Python实现大DA_辉 ISP图像处理_python python 计算机视觉人工智能
在图像处理领域中，去马赛克（Demosaicing）是一项关键技术，用于从单色彩滤波阵列（CFA）图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法，并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示如何从Bayer格式的图像数据恢复出RGB全彩图像。什么是马赛克图像？马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式
计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN） ZhShy23 javascript 深度学习
在人工智能领域，计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据，从而做出有意义的决策。其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法 zhangbin_237 Python机器学习机器学习算法 python kmeans k-means 均值算法
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
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、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode 通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
mongoDB 用户管理开窍的石头 mongoDB用户管理
1:添加用户第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin） db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]}); 第一个参数用户的名字第二个参数
[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu java spring local global transaction
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Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linux alias
用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
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响应格式当处理一个 RESTful API 请求时，一个应用程序通常需要如下步骤来处理响应格式：确定可能影响响应格式的各种因素，例如媒介类型，语言，版本，等等。这个过程也被称为 content negotiation。资源对象转换为数组，如在 Resources 部分中所描述的。通过 [[yii\rest\Serializer]]
MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
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拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
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