- 机器学习---概率图模型(概率计算问题)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.直接计算法给定模型和观测序列,计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列,求各个状态序列I与观测序列的联合概率,然后对所有可能的状态序列求和,得到。状态序列的概率是对固定的状态序列,观测序列的概率是。,O和I同时出现的联合概率为。然后,对所有可能的状态序列I求和,得到观测序列O的概率,即但是,利用公式计算量很大,是阶的,这种算法不可行。2.
- 机器学习---学习与推断,近似推断、话题模型
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习学习人工智能
1.学习与推断基于概率图模型定义的分布,能对目标变量的边际分布(marginaldistribution)或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型,还需确定具体分布的参数,称为参数估计或学习问题,通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量,则参数估计过程和推断十分相似,可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x={x1,x2,···,xn}能分为XE
- 机器学习---概率图模型(隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据(例如训练样本)对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测。概率模型(probabilisticmodel)提供了一种描述框架,将描述任务归结为计算变量的概率分布,在概率模型中,利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。生成式:计算联合分布(,,),判别式:
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- NLP系列学习:CRF条件随机场(1)
云时之间
大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实
- HMM隐马尔可夫模型和维特比算法
Y·Not·Try
NLPHMM维特比算法自然语言处理算法机器学习
前言一、HMM的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习(监督学习)四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型,属于生成模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐马尔可夫模型常用来处理诸如分词,词性标注,命名
- 8、VAE:变分自编码器
O_meGa
AIGC论文笔记深度学习人工智能计算机视觉深度学习
目录一、背景与动机二、创新与卖点三、实现细节VAE模型架构损失函数VAE的背后的数学原理简易代码四、总结一、背景与动机在深度学习领域,数据的有效表示和生成模型一直是研究的重点。VAE,即变分自编码器(VariationalAuto-Encoder),正是在这种背景下应运而生的前沿技术。它结合了自编码器和概率图模型的优点,旨在解决高维复杂数据的高效表示和生成问题。VAE最想解决的问题是什么?首先是如
- 图像生成之变分自动编码器(VAE)
Wilson_Hank
机器学习人工智能
简要介绍“概率图模型+神经网络”、“EM算法、变分推断”自动编码器是一种无监督学习方法,将高维的原始数据映射到一个低维特征空间,然后从低维特征学习重建原始的数据。变分自编码器(VariationalAutoencoder,简称VAE)是一种生成模型,结合了自编码器和概率图模型的思想。VAE在建模生成模型时是显式地定义了条件概率分布,通过最大似然估计来学习生成模型的参数,使其能够生成与训练数据相似的
- 【机器学习】条件随机场
十年一梦实验室
机器学习人工智能
一、马尔可夫随机场1.1概率图模型什么是有向图模型和无向图模型?https://www.jianshu.com/p/dabbc78471d7团、极大团、最大团-简书(jianshu.com)1.2马尔可夫随机场二、条件随机场概述2.1条件随机场简介条件随机场(ConditionalRandomField,简称CRF)是一种用于序列标注(sequencelabeling)的概率模型。它是马尔可夫随机
- .【机器学习】隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)
十年一梦实验室
机器学习人工智能
概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类:有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络,它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络,它用无向图表示变量之间的相关关系。概率图模型可以用于机器学习,人工智能,自然语言处理,计算机视觉,生物信息学等领域。一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到,采
- EM算法及公式推导
XI-C-Li
概率图模型算法机器学习人工智能
含隐变量的概率图模型的参数估计问题在解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题时,一种简单的想法是取使其对数边际似然最大的作为估计的参数。为观测变量的观测数据,是一个向量,为隐变量的取值(但实际上无法观测)是一个向量,需要通过求和(积分)的形式去除。但函数中存在对数函数内部带有求和的形式,这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中,隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数,
- 模式识别与机器学习-概率图模型
Kilig*
机器学习机器学习人工智能
模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题,即表示(Representation)、推断(Inference)和学习(Learning)。这三个问题是概率图模型中关键的核心概念。表示(Representation):表示问题涉及选择合适的图结构
- 【多传感器融合导航论文阅读】
今天我刷leetcode了吗
论文阅读学习方法
多传感器融合导航论文积累知识点总结因子图一致因子图文献阅读笔记[IF18.6]知识点总结因子图FactorGraph是概率图的一种,是对函数因子分解的表示图,一般内含两种节点,变量节点和函数节点。因子图存在着:两类节点:变量节点和对应的函数节点变量节点所代表的变量是函数节点的自变量。同类节点之间没有边直接相连。一致因子图一致性指的是在该框架中能够保持一致性地更新变量的值,使得整个概率图模型中的变量
- VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现
篝火者2312
机器学习人工智能笔记python机器学习开发语言深度学习
1、前言变分自编码器是近些年较火的一个生成模型,我个人认为其本质上仍然是一个概率图模型,只是在此基础上引入了神经网络。本文将就变分自编码器(VAE)进行简单的原理讲解和数学推导。2、引入2.1、高斯混合模型生成模型,可以简单的理解为生成数据(不止,但我们暂且就这么理解它)\boxed{(不止,但我们暂且就这么理解它)}(不止,但我们暂且就这么理解它)。假如现在我们有样本数据,而我们发现这些样本符合
- 优化概率神经网络_用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合优化问题...
weixin_39849671
优化概率神经网络
Idea半成品,现在不做了,分享下(尾附资料库和代码)~主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《
- 用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合优化问题
Monte0539
深度学习神经网络
主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《BeliefPropagationNeuralNetwo
- 概率图模型(PGM):贝叶斯网(Bayesian network)初探
虫小宝
1.从贝叶斯方法(思想)说起-我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括贝叶斯方法创始人ThomasBayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度。1763年,民间科学家ThomasBayes发表了一篇名为《Anessaytowardssolvingaprobleminthedoctrineofchance
- 【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器
giszz
人工智能学习笔记人工智能
一、变分自动编码器(VAE)变分自动编码器(VariationalAutoencoder,简称VAE)是一种生成式模型,属于深度学习领域中的一种重要技术。它通过结合深度学习和概率图模型的思想,能够学习到数据分布的潜在表示,并生成新的数据样本。变分自动编码器是一种基于变分贝叶斯方法的深度学习模型,用于学习数据分布的潜在表示。它通过最大化数据的对数似然下界(ELBO)来学习数据生成过程。VAE由两部分
- 机器学习 (第9章 概率图模型)
komjay
机器学习人工智能
一、学习目标1.学习概率图模型中两种重要的模型:贝叶斯网络和马尔科夫随机场2.学习使用概率图模型去进行实际问题的学习与推断3.学习近似推断二、贝叶斯网络概率图模型基于图,而图这种数据结果分为两种:有向图和无向图,针对有向(无环)图结构,实现的是贝叶斯网络,针对无向图,则为马尔可夫随机场。1.有向无环图根据图中每个结点不同,可提取出不同的相关结点,如以x3为例2.联合概率分布我们之所以搞出这么一个图
- Arxiv网络科学论文摘要17篇(2020-09-02)
ComplexLY
理解在线社会网络衰退动力学的理论模型;强关系对之间的内部迁移和移动通信模式;国际关系中联盟与竞争网络的结构平衡;金融网络中的或然可转换债券;当代价高昂的惩罚逐渐演变为有利时;可见度有限的多数投票模型:对滤泡的调查;基于增强学习的黑盒规避攻击进行动态图中的链路预测;基于概率图模型和递归神经网络的语义情感分析;网络增长模型中节点影响的动态;社交用户的前k位社交-空间协同参与位置选择;利用网络分析探索农
- 机器学习 | 概率图模型
西皮呦
机器学习机器学习人工智能
见微知著,睹始知终。见到细微的苗头就能预知事物的发展方向,能透过微小的现象看到事物的本质,推断结论或者结果。概率模型为机器学习打开了一扇新的大门,将学习的任务转变为计算变量的概率分布。实际情况中,各个变量间存在显式或隐式的相互依赖,如朴素贝叶斯方法直接基于训练数据去求解变量的联合概率分布在时间复杂度还是空间复杂度均是不可行、不划算的。直接基于训练数据求解变量联合概率分布困难。Probabilist
- 自然语言处理之概率图模型--预备知识
罗宇翔
概述本章将介绍一些概率论、图、信息论、马尔可夫等相关基础知识,这些知识点将会贯穿于概率图多个模型的讲解中,在相应模型篇章的开头,也会再次列出这些基础知识。概率论联合概率两个及以上随机变量image.png,可以用联合概率分布image.png描述其各个状态的概率,简称为联合概率分布。根据随机变量的不同,联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数
- python 大数据 选题推荐
L学长
一、python毕设选题推荐以下为学长手动整理python毕业设计项目,完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向,给各位同学参考项目分享,毕设指导:https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/python/README.md1基于MapReduce的气候数据的分析2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现3基于概率图模型的蛋白质功能预测4基于第三方库
- 贝叶斯网络 (人工智能期末复习)
倒杯Whisky
人工智能人工智能贝叶斯网络D分离法条件概率表贝叶斯网络独立性
文章目录贝叶斯网络(概率图模型)定义主要考点例题-要求画出贝叶斯网络图-计算各节点的条件概率表-计算概率-分析独立性贝叶斯网络(概率图模型)定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图(DAG)。主要考点给出一定表述,要求画出贝叶斯网络图;给出每个节点的条件概率表;使用贝叶斯网络计算概率;分析贝叶斯网络的独立性;例题-要求画出贝叶斯网络图臭鸡蛋(E)或灾难后动物的尸体(M)都会发出一种奇怪
- 贝叶斯网络在R语言中的应用
CodeMaven
r语言开发语言R语言
贝叶斯网络是一种概率图模型,用于建模变量之间的依赖关系。它在许多领域都有广泛的应用,包括机器学习、人工智能和统计分析等。本文将介绍如何在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要安装并加载相关的R包。在R中,有几个包可以用于构建和分析贝叶斯网络,如bnlearn和gRain等。这里我们以bnlearn包为例进行说明。#安装bnlearn包install.packa
- VAE模型及pytorch实现
Miracle Fan
生成模型计算机视觉pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
VAE模型及pytorch实现VAE模型推导部分最小化KL散度推导代码部分损失函数Encoder部分Decoder部分VAE整体架构VAE问题参考资料VAE(变分自编码器)是一种生成模型,结合了自编码器和概率图模型的思想。它通过学习数据的潜在分布,可以生成新的数据样本。VAE通过将输入数据映射到潜在空间中的分布,并在训练过程中最大化数据与潜在变量之间的条件概率来实现。其关键思想在于编码器将输入数据
- 【深度学习】概率图模型(二)有向图模型详解(条件独立性、局部马尔可夫性及其证明)
QomolangmaH
深度学习人工智能贝叶斯网络局部马尔可夫性条件独立性概率图
文章目录一、有向图模型1.贝叶斯网络的定义2.条件独立性及其证明a.间接因果关系X3→X2→X1X_3\rightarrowX_2\rightarrowX_1X3→X2→X1b.间接果因关系X1→X2→X3X_1\rightarrowX_2\rightarrowX_3X1→X2→X3c.共因关系X1←X2→X3X_1\leftarrowX_2\rightarrowX_3X1←X2→X3d.共果关系
- 【深度学习】概率图模型(一)概率图模型理论简介
QomolangmaH
深度学习深度学习概率论人工智能概率图模型贝叶斯网络马尔可夫随机场
文章目录一、概率图模型1.联合概率表2.条件独立性假设3.三个基本问题二、模型表示1.有向图模型(贝叶斯网络)2.无向图模型(马尔可夫网络)三、学习四、推断 概率图模型(ProbabilisticGraphicalModel,PGM)是一种用图结构来表示和推断多元随机变量之间条件独立性的概率模型。图模型提供了一种直观且有效的方式来描述高维空间中的概率分布,通过图结构表示随机变量之间的关系,使得模
- 机器学习——周志华_笔记
Pandy Bright
机器学习笔记人工智能学习神经网络支持向量机深度学习
机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍——基于机器学习_周志华支持向量机SVM介绍支持向量机SVM介绍——基于机器学习_周志华贝叶斯分类器贝叶斯分类器——基于机器学习_周志华EM算法EM算法——基于机器学习
- 概率图模型——基于机器学习_周志华
Pandy Bright
机器学习人工智能神经网络算法深度学习支持向量机
上篇主要介绍了半监督学习,首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发,引入了半监督学习的基本概念,即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法;接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法:生成式方法基于对数据分布的假设,利用未标记样本隐含的分布信息,使得对模型参数的估计更加准确;TSVM给未标记样本赋予伪标记,并通过不断调整易出错样本的标记得到最终输出;基于分歧的方法结合了集成学习的思想,通过
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要