皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

异常GPT：使用LVLMs检测工业异常 DUT_LYH gpt 人工智能算法
AnomalyGPT：利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法，该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。AnomalyGPT能够检测并定位图像中的异常，无需手动设置阈值。此外，AnomalyGPT还可以提供与图像相关的详细信息，以交互方式与用户进行交流。本文详细阐述了AnomalyGPT的模型架构、解码器、提示学习器以及异常模拟方法，并在Vi
[回归指标]R2、PCC（Pearson’s r ） DJ.马 #评价指标参数和模型参数回归数据挖掘人工智能
R2相关系数R2相关系数很熟悉了，就不具体解释了。皮尔逊相关系数（PCC）皮尔逊相关系数是研究变量之间线性相关程度的量，R方和PCC是不同的指标。R方衡量x和y的接近程度，PCC衡量的是x和y的变化趋势是否相同。R方是不对称关系，PCC是对称关系。皮尔逊相关系数小结Pearson’sr只适用于线性数据。看下面的图。它们清楚地展示了一种看似非随机的关系，但是Pearson’sr非常接近于零。原因是因
面向面试的机器学习知识点（2）——数理统计小井正在努力中机器学习人工智能
本期省流版：成为数据分析师，这些数理统计知识必不可少！大样本，小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布，和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理，大数定理内容很多，创作不易，请多多支持~大样本/小样本大样本：样本量趋于无穷小样本：样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义：两个变量总体的误差，反映两个变量之间的变化趋势（eg.一个上升，
基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型宋罗世家技术屋信息资源管理与发展专栏算法 python
摘要入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除（ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination,ET-RFE）和LightGBM（LGBM）的入侵检测方法。首先对网络数据进行独热编码重构,在数据级层面均衡少量样本的攻击类别;其次,使用基于ET-RFE对流量特征进行降维处理,寻找含有信息
探索LightGBM：监督式聚类与异常检测 Echo_Wish Python 笔记 Python算法聚类数据挖掘机器学习
导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测，并提供相应的代码示例。监督式聚类监督式聚类是一种将聚类任务结合到监督学习框架中的技术。LightGBM提供了一种基于决策树的监督式聚类方法。以下是一个简单的示例：importli
Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试 deephub llama 深度学习时间序列基础模型
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R 是筱倩阿 python python numpy
使用Pandas和NumPy库，从CSV文件中读取数据，并对列名进行了更新。使用循环计算了三组数据的RMSE、标准差和相关系数，并将结果打印输出。其中，RMSE（RootMeanSquaredError）是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法；SD（StandardDeviation）是预测值和真实值之间误差的标准差；R（CorrelationCoefficient）是衡量预测值和真实值之间线性关
R语言：改造corrgram包画复合型相关性热图蟒茶 R小系列 r语言
corrgram用来画相关性热图很不错，因为此包可以使上下半个三角用于显示不同的图和信息，从而让热图信息比较充实。此函数内置了很多参数，比如可以通过lowe.pancel或者upper.panel的自带方法在上下半区显示：颜色热图，相关性系数，散点图，bar图等等。corrgram(data,diag=panel.density,lower.panel=panel.fill,#相关系数显示颜色up
利用R中的corrmorant包绘制精美的相关性热图带我去滑雪机器学习之R r语言开发语言
大家好，我是带我去滑雪！相关性热图(correlationheatmap)是一种可视化工具，用于展示数据集中各个变量之间的相关性。它以矩阵的形式显示变量之间的相关系数，并通过色彩编码来表示相关性的强度。在相关性热图中，每个变量都对应图中的一行和一列。图中的每个单元格代表两个变量之间的相关性，通常使用颜色来表示相关性的强度。通常，相关性的计算采用的是Pearson相关系数，它度量线性关系的强度和方向
R语言如何绘制相关性热图（14）心有灵犀啦 R语言绘图 r语言
1.什么是相关性热图？相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候，我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大，我们称之为正相关，若一组的值增大时，另一组的值减小，我们称之为负相关。默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系
R实用绘图--相关性热图数据之帆 R语言 r语言笔记经验分享
R实用绘图系列主要是带领大家绘制一些实用、好看而又不太复杂的科研常用图形，该系列会持续更新，希望对小伙伴们有所帮助。那我们就正式开始啦。所需数据格式准备好相关系数和显著性两个数据文件，数据展示如下。相关系数矩阵显著水平矩阵数据处理#加载包library(corrplot)#读取相关系数矩阵corr<-read.csv('./corr.csv',row.names=1)#读取显著水平矩阵pvalue
《为什么》第二章：因果推断的起源苏耀勇
如题所示，这一章主要讲解的是因果关系的历史和起源。从高尔顿的弹珠台，到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和贝叶斯定律。高尔顿的弹珠台：高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性，比如身高在人类中的分布基本上符合（a）这样的钟形（正态分布）。但是，这样的模型存在一个致命的缺陷，如果用若干级弹珠台模拟若干代人群的遗传特性的话，底部的钟形分布就会越来越宽，越来越散开，这意味着身高的人的后代会越来
pearson correlation coefficient dingtom
要理解Pearson相关系数，首先要理解协方差（Covariance），协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标，如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小，那么这两个变量的协方差就是正值，反之相反，公式如下：Pearson相关系数公式如下：由公式可知，Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的，虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度（协方差大于0的时候表示两者正相关，小于0的
基于UI交互意图理解的异常检测方法美团测试
美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作，基于业务实际场景，自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。本文从大前端质量保障领域的痛点出发，介绍了UI交互意图识别的方法设计与实现。基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1.背景近年来，随着美团多种业务线的扩充和迭代，
Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试人工智能深度学习python
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
概率论自复习思路 Miracle Fan 概率论
概率论复习思路（存在纰漏）文章目录概率论复习思路（存在纰漏）基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间，和事件、差事件两个事件的关系：相不相容、是不是对立、两者之间的关系（ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面，还可能存在非线性关系）事件发生的概率和发生关系：比如概率为0不一定代表
数据分析 — Numpy 数组处理永远十八的小仙女~ 数据分析数据分析 numpy
目录一、简介1、概念2、优点3、特点4、作用5、引用二、创建数组1、创建一维数组3、创建二维数组三、属性和数组运算1、基本属性2、数据类型3、数组运算四、索引和切片1、基本索引2、多维数组索引3、基本切片4、多维数组切片5、布尔索引6、花式索引7、修改元素值五、统计函数1、均值2、中位数3、总和4、乘积5、最小值6、最大值7、标准差8、方差9、协方差10、百分位数11、直方图12、相关系数六、按条
异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2 Rank_Fan007
异常检测的学习笔记并非原创，而是搜索各位大佬的帖子整理而得。如有冒犯，请联系我。1.概述统计学⽅法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由⼀个统计模型产⽣，而不遵守该模型的数据是异常点。异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是：学习⼀个拟合给定数据集的⽣成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。根据如何指定和学习模型，异常检测的统计学⽅法可以划分为两个主要类型：参数⽅法和⾮参数⽅
用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？东方草堂的数据【工具】Excel
用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。接下来的用Excel进行数据分析系列教程，都是基于Excel2013，今天我们讲讲Excel2013的数据分析工具在哪里？分析工具库是在安装MicrosoftO
相关系数绝对值小于等于1的证明（扩展2）工业机器视觉设计和实现机器视觉算法
再归纳：p=E(a-Ea)(b-Eb)/(sqrt(E(a-Ea)(a-Ea))*sqrt(E(b-Eb)(b-Eb)))当(b-Eb)是常量c时，上式子退化为E(a-Ea)/sqrt(E(a-Ea)(a-Ea))分子分母平方，(E(a-Ea)*E(a-Ea))/(E(a-Ea)(a-Ea)).令x=a-Ea，则x的方差，Dx=E(x-Ex)*(x-Ex)=E(x)(x)-(Ex)*(Ex)由方差
ncc匹配（五，匹配提速的思考）工业机器视觉设计和实现机器视觉
感觉ncc（相关系数匹配）与bpnet（bp神经网络）相似，但ncc简洁方便快速，计算量小，问题点也少。都有归一化的动作，都是相关性的学习，不过bpnet可以学习多种类型，ncc好像不行。卷积神经网络（cnn），我觉得跑不出ncc，bpnet，以及基于轮廓匹配的范畴。cnn的概念都在以上三种匹配的概念中，没有什么新的东西了。扯远了，回到ncc的提速上来：前面有ncc提速和旋转的思考，这里是另外的方
Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译） appron 入侵检测异常检测网络攻击检测
前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器，即时连接同步训练的特征提取器和分类器)1.通用规范特征学习1.1自动编码器。(特征提取器即分类器）1.2生成对抗网络。(AnoGAN,f-A
【Day 556】亲其师，信其道——观《每个孩子都需要一个冠军》有感昕芸_411
《每个孩子都需要一个冠军》是美国教育家丽塔·皮尔逊在美国教育论坛峰会上一次激情澎湃的演讲。整个演讲只有短短的七分钟，却给了我深刻的感受。一、亲其师，信其道7分钟的演讲，我从中看到了皮尔逊老师对孩子的真诚、友善和她特有的幽默感。当她讲错知识时，她真诚的像孩子们道歉；当她面对孩子的错误时，没有歇斯底里，只是换了个方式去处理；在短短的7分钟演讲中，皮尔逊老师用她风趣幽默的语言向我们展现出她与学生之间和谐
【机器学习笔记】回归算法住在天上的云机器学习笔记回归线性回归人工智能
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量X：平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术，通常用于预测分析，预测的结果多为连续值（也可为离散值，二值）线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系，就
SPSS双变量相关分析数据科学作家 SPSS SPSS学习 SPSS入门统计分析相关分析数据分析统计学
双变量相关分析通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量，适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的，或具有已排序的类别，相互之间的相关关系不是线性的，则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。本小节用于分析的数据是《中国2020年1~12月货币供应量统计》
ICCV 2023 | 腾讯优图16篇论文入选！轻量级主干、异常检测和扩散模型等方向 Amusi（CVer）
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉和论文写作】交流群来源：腾讯优图实验室作为全球计算机领域顶级的学术会议之一，ICCV2023（InternationalConferenceonComputerVision）国际计算机视觉大会将于今年10月在法国巴黎举行。近日，ICCV公布了论文录用结果，本届会议共有8068篇投稿，接收率为26.8%。今年
ICCV 2023 | 8篇论文看扩散模型diffusion用于图像检测任务：动作检测、目标检测、异常检测、deepfake检测... 机器学习与AI生成创作目标检测人工智能计算机视觉
1、动作检测DiffTAD:TemporalActionDetectionwithProposalDenoisingDiffusion基于扩散方法提出一种新的时序动作检测（TAD）算法，简称DiffTAD。以随机时序proposals作为输入，可以在未修剪的长视频中准确生成动作proposals。从生成建模的视角，与先前的判别学习方法不同。首先将真实proposals从正向扩散到随机proposa
智能运维哪些算法？智能运维包含哪些云呐AIOps 智能运维 AIOps 运维管理系统运维
在智能运维领域，详细介绍一些关键的算法，并阐述这些算法是如何被应用于智能运维系统中的。此外，关于智能运维中包含的主要组成部分或功能模块，以及它们各自的作用和重要性。如何应用再场景中应用在智能运维行业，一些关键算法包括：机器学习算法：如决策树、随机森林、svm算法等，从历史数据中学习方法和规律，预测未来的特点和故障。在智能操作和维护系统中，这些算法被应用于故障预测、异常检测、资源调度等方面，以帮助操
NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结 STLearner 大数据智慧城市 pytorch 数据挖掘论文阅读深度学习
祝大家中秋国庆双节快乐！NeurIPS2023将于11月28日到12月9日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。根据官方公布的邮件显示，今年共有12343篇投稿，接受率为26.1%，官网显示一共有3564篇论文。本文总结了NeurIPS23时间序列（不含时空数据，已经另外总结）的相关论文。包括时间序列预测，分类，异常检测，因果发现，交通，医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.
WWW 2024 | 时间序列（Time Series）和时空数据（Spatial-Temporal）论文总结 STLearner 时空数据人工智能机器学习深度学习数据挖掘智慧城市论文阅读
WWW2024已经放榜，本次会议共提交了2008篇文章，researchtracks共录用约400多篇论文，录用率为20.2%。本次会议将于2024年5月13日-17日在新加坡举办。本文总结了WWW2024有关时间序列（TimeSeries）和时空数据（Spatial-Temporal）的相关文章，部分挂在了arXiv上。时间序列Topic：时序预测，异常检测，时域频域，大模型等时空数据Topic
JAVA基础灵静志远位运算加载 Date 字符串池覆盖
一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
方案说明两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
java文件操作大全 0624chenhong java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息 &nbs
android学习任务不懂事的小屁孩工作
任务完成情况搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用已完成熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别已完成熟练使用android的线程handler,并敲示例代码进行中了解游戏2048的流程，并完成其代码工作进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例已完成复习fragem
zoom.js 换个号韩国红果果 oom
它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。
spring学习——springmvc（一） a-john springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。 1，跟踪Spring MVC的请求请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
EJB和javabean的区别 asia007 bean ejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了 1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
Struts的action和Result总结百合不是茶 struts Action配置 Result配置
一:Action的配置详解: 下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
如何带好自已的团队 bijian1013 项目管理团队管理团队
在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。原文如下：我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。什么是Sentine
使用代理实现Hibernate Dao层自动事务白糖_ DAO spring AOP 框架 Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好，但在只有hibernate这个框架情况下，我们开启session、管理事务就往往很麻烦。 public void save(Object obj){ Session session = this.getSession(); Transaction tran = session.beginTransaction(); try
maven3实战读书笔记 braveCS maven3
Maven简介是什么？ Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具是基于POM概念(工程对象模型) [设计重复、编码重复、文档重复、构建重复，maven最大化消除了构建的重复] [与XP：简单、交流与反馈；测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区] 功能：
编程之美-子数组的最大乘积 bylijinnan 编程之美
public class MaxProduct { /** * 编程之美子数组的最大乘积 * 题目: 给定一个长度为N的整数数组，只允许使用乘法，不能用除法，计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组，并写出算法的时间复杂度。 * 以下程序对应书上两种方法，求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。 * 但按题目的意思，是要求得这个子数组，而不
读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
1、反射 2、oracle年-月-日时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
[求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 daizj oracle rman filesperset PARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系转 PARALLELISM --- 我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道： RMAN > configure device type disk parallelism 3 ; 表示启动三个通道，可以加快备份恢复的速度。
简单排序:冒泡排序 dieslrae 冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++){ for(int k=0;k<array.length-i;k++){ if(array[k] > array[k+1]){
初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
concert 音乐会 tonight 今晚 famous 有名的；著名的 song 歌曲 thousand 千 accident 事故；灾难 careless 粗心的，大意的 break 折断；断裂；破碎 heart 心（脏） happen 偶尔发生，碰巧 tourist 旅游者；观光者 science （自然）科学 marry 结婚 subject 题目；
I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码收藏代码 dcj3sjt126com redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xvzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make 前面3步应该没有问题，主要的问题是执行make的时候，出现了异常。异常一： make[2]: cc: Command not found 异常原因：没有安装g
并发容器 shuizhaosi888 并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。并发容器ConcurrentHashMap 替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。 &nb
Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring Security Remember Me 记住我
Remember-Me功能目录 1.1 概述 1.2 基于简单加密token的方法 1.3 基于持久化token的方法 1.4 Remember-Me相关接口和实现
位运算焦志广位运算
一、位运算符Ｃ语言提供了六种位运算符： & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 ~ 取反 << 左移 >> 右移 1. 按位与运算按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。例如：9&am
nodejs 数据库连接 mongodb mysql liguangsong mongodb mysql node 数据库连接
1.mysql 连接 package.json中dependencies加入 "mysql":"~2.7.0" 执行 npm install 在config 下创建文件 database.js
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在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。 HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化 storm.yaml
nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1

皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

一、函数介绍

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