皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan 加速却甩不掉伤悲 pytorch 神经网络人工智能
记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测：检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）人工智能-猫猫人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题，下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能，设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法皮皮冰燃数据分析数据分析
参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节，广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。在时间序列数据中，异常通常指的是与正常数据模式显著不同的数据点，可能由系统故障、错误或外部干扰引起。异常数据，也称为离群点，是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为，可能
【大数据】孤立森林算法大雨淅淅大数据算法 python 大数据人工智能
目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉：异常点是数据中的少数派，它们在特征空间中的分布与正常数据点不同
基于STM32的工厂安全监测系统：采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化，实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案（代码示例）极客小张 stm32 安全 grafana 算法物联网 c++异常检测算法
一、项目概述项目目标与用途随着工业自动化的不断推进，工厂的安全问题成为了企业管理者关注的重点。工厂中的温度、湿度、气体浓度、烟雾、压力等环境参数直接影响着生产的安全性和产品的质量。本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统，实时监测工厂环境中的关键安全参数，通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析，从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。项目解决的问题与价值实时监测：实时采集工厂内的温度、
数学建模—SPSS学习笔记 shellier 数学建模—SPSS学习笔记学习笔记数学建模
1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。条件二：样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大（不能包含离群点或异常值）。条件三：每组样本之间相互独立。条件四：皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据（两个对象）之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX
python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理... weixin_39849930 黄恒秋
1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算，提取相关特征，并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析：移动平均法，移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析：AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换，不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数
Python相关系数导图亚图跨际交叉知识 Python 神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中，皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率；因此，它本质上是协方差的标准化测量，其
每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析数据挖掘
在主成分分析中，主成分的选择通常是按照（）的大小排序来进行的。A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据分析从业者刷题必备神器！
电力行业电气领域相关数据集下载地址汇总输电线路变电站电网应用数据集汇总(全网最全) FL1623863129 数据集目标检测
在电力行业电气领域，数据集扮演着至关重要的角色。这些数据集涵盖了从发电到用电的各个环节，包括输电线路图像、变电站监测、电力负荷预测等多样化内容。例如，输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄，包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像，为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。此外，还有针对变电站烟火检测、导线破损检测等特定任务的数据集，这些数据集通过收集实际场景中的图像和视频，帮助研究人员训练更加精准
周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总双木的木深度学习拓展阅读深度学习人工智能 transformer 算法 python stable diffusion llama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长|快速学习一个算法，集成学习-CSDN博客Coggle数据科学|行业落地分享：大模型RAG汽车应用实践_rag中的意图识别-CSD
协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系迷路爸爸180 python 机器学习
协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系文章目录协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系引言协方差的概念与背景数学公式推导实例背景数据收集计算过程结果解释计算相关系数为什么使用协方差？结论商业启示引言在日常生活中，我们经常会遇到需要分析两个变量之间关系的情况。其中一个重要的统计量就是协方差，它可以帮助我们理解两个变量之间的线性关系方向和强度。本文将通
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
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
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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
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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
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皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）

一、函数介绍

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