只是甲
只是甲

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM

文章目录

  • 一. 深度学习简介
    • 1.1 深度学习
    • 1.2 深度学习领域大佬
  • 二.BP神经网络
    • 2.1 BP神经网络概述
    • 2.2 多层前馈神经网络
    • 2.3 学习规则:最速下降BP法
    • 2.4 BP神经网络实现图像压缩
    • 2.5 基于BP网络的个人信贷信用评估
  • 三. Hopfield神经网络
  • 四. 基于数学原理的神经网络
    • 4.1 支持向量机神经网络
    • 4.2 神经网络芯片
    • 4.3 广义的RBF神经网络
  • 参考:

一. 深度学习简介

1.1 深度学习

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第1张图片

1.2 深度学习领域大佬

Andrew Wu
机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第2张图片

Geoffrey Hinton
机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第3张图片

Yann LeCun
机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第4张图片

二.BP神经网络

2.1 BP神经网络概述

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第5张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第6张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第7张图片

2.2 多层前馈神经网络

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第8张图片

单个感应器无法解决的问题
机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第9张图片

2.3 学习规则:最速下降BP法

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第10张图片

2.4 BP神经网络实现图像压缩

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第11张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第12张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第13张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第14张图片

2.5 基于BP网络的个人信贷信用评估

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第15张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第16张图片

德国信用数据库:
机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第17张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第18张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第19张图片

三. Hopfield神经网络

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第20张图片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第21张图片

应用:OCR
机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第22张图片

OCR的思路:
机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第23张图片

四. 基于数学原理的神经网络

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第24张图片

4.1 支持向量机神经网络

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第25张图片

4.2 神经网络芯片

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第26张图片

4.3 广义的RBF神经网络

机器学习9-通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM_第27张图片

参考:

  1. http://www.dataguru.cn/article-4063-1.html

你可能感兴趣的:(数据分析,+,机器学习,机器学习,神经网络,支持向量机)

  • 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
    Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
  • 条件概率：不确定性决策的基石 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
    条件概率是概率论中的核心概念，用于描述在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件，且(P(B)>0)：条件概率(P(A\midB))表示
  • Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树） 蓝婷儿 pythonpython数据分析逻辑回归
    ✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集/测试集）第6天逻辑回归模
  • 用mysql作excel数据分析_怎样用 Excel 做数据分析？ 一只帅鸟
    基本Excel快捷键【最好用的复制命令】Ctrl+R向右复制Ctrl+D向下复制【选择格式粘贴】Ctrl+Alt+V【求和功能】Alt+=然后按回车键【格式调整】Ctrl+Shift+7加上外边框Ctrl+Shift+-去掉边框Ctrl+Shift+5改成%数值格式【视图调整及编辑】Ctrl+Shift+=插入行Ctrl+-删除【终极】开始工具栏所有的命令都可以通过Alt-H-调用(如下图键入相应
  • Spring Boot 牵手EasyExcel：解锁高效数据处理姿势 灵犀学长 SpringBoot全栈开发springbootjava架构微服务后端
    引言在日常的Java开发中，处理Excel文件是一个极为常见的需求。无论是数据的导入导出，还是报表的生成，Excel都扮演着重要的角色。例如，在企业的财务管理系统中，需要将每月的财务数据导出为Excel报表，方便财务人员进行数据分析和审计；在人力资源管理系统中，可能需要导入员工的基本信息、考勤记录等数据到系统中。然而，传统的Excel处理方式，如使用POI等工具，虽然功能强大，但在面对复杂的业务场
  • Linux: perf: debug问题一例，cpu使用率上升大约2%；多线程如何细化cpu及perf数据分析 mzhan017 kernel系统性能linux服务器网络
    文章目录前提面临的问题内核级别函数的差别继续debug总结根据pid前提一个进程安置在一个CPU上，新功能上线之后，固定量的业务打起来，占用的CPU是42%。之前没有新功能的情况下，CPU占用是40%。差了大约2%。而且这个进程里的线程数非常多，有50多个线程。从差距看变化不大，没有别的办法，只能使用perf来抓取数据来看。但是使用perf也要面临很多的问题。面临的问题面临的问题有一堆：两次per
  • 量子化学仿真软件：NWChem_（17）.NWChem与其他软件的接口 kkchenjj 化工仿真2数据库服务器前端化工仿真
    NWChem与其他软件的接口在量子化学仿真中，NWChem经常需要与其他软件进行接口连接，以便利用其他软件的优势或扩展其功能。本节将详细介绍NWChem与其他常用软件的接口，包括电子结构软件、分子动力学软件、数据分析工具等。我们将探讨如何通过这些接口实现数据交换、功能调用和联合仿真。1.NWChem与Gaussian的接口Gaussian是另一款广泛使用的量子化学软件，具有强大的电子结构计算功能。
  • 人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
  • 推客系统全栈开发指南：从架构设计到商业化落地 ywyy6798 系统小程序分销系统短剧系统海外短剧系统推客系统推客小程序
    一、推客系统概述推客系统（TuiKeSystem）是一种结合社交网络与内容分发的创新型平台，旨在通过用户间的相互推荐机制实现内容的高效传播。这类系统通常包含用户关系管理、内容发布、智能推荐、数据分析等核心模块，广泛应用于电商导购、知识分享、新闻资讯等领域。推客系统的核心价值在于：利用社交关系链实现内容病毒式传播通过激励机制提升用户参与度基于用户行为数据优化推荐算法构建内容生产者与消费者的良性互动生
  • 《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》 CodeJourney. 支持向量机算法机器学习
    在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
  • 支持向量机（SVM）在肝脏CT/MRI图像分类（肝癌检测）中的应用及实现 猿享天开 医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
    博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
  • 产品经理-埋点分析文档（DRD） - AxureMost AxureMost NPDP产品经理开源知识库产品经理
    埋点分析文档（DRD）-AxureMost数据埋点文档是产品、数据分析师和开发人员之间沟通的桥梁，用于明确需要收集哪些用户行为数据，以及如何收集这些数据。它详细记录了数据埋点的需求、规范和实施细节，确保数据收集的准确性和一致性。以下是数据埋点文档的定义、内容、作用以及规范的详细说明：定义数据埋点文档是一种技术文档，它详细描述了在产品中需要埋点的位置、事件类型、数据字段、统计逻辑等信息。它是产品需求
  • 机器学习20-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型，它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归（LinearRegression）:线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
  • 机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
  • 机器学习19-Transformer和AlexNet思考 坐吃山猪 机器学习机器学习transformer人工智能
    Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？AlexNet的主要核心思路是什么，为什么表现那么好？现在有什么比AlexNet更优秀的算法2-思路整理1-Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？Word2Vec的作用Word2
  • 机器学习21-线性网络思考 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能线性网络
    机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法，包括它们的损失函数和计算思路：1.感知机（Perceptron）损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的，其目标是最小化
  • 【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归（全代码） 干了这一碗BUG 线性回归回归算法
    老规矩，涉及到的数学原理，想深入了解的可以自行查阅相关资料，这里直接上干货用Python实现。目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语：自变量：应用于因变量预测的输入特征或预测因子。因变量：逻辑回归模型中的目标变量，即我们试图预测的变量。逻辑函数：用于表示自变量和因变量之间关系的公式。逻辑函数将输入变量转换为0到
  • Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧 AI扶我青云志 自然语言处理人工智能
    好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。核心概念目标：训练一个模型，使其能够根据给定的输入序列（如前一个词、图像编码、时间步数据等）预测下一个输出元素（如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等）。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
  • Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat
    HuggingFaceInferenceEndpoints允许您在云中部署和提供机器学习模型，并通过API对其进行访问。开始使用有关HuggingFaceInferenceEndpoints的更多详细信息，请访问此处。前提条件添加spring-ai-huggingface依赖关系：org.springframework.aispring-ai-huggingface获取HuggingFaceAPI
  • 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法 盒子6910 运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
    三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。什么是自编码器？自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频，
  • DeepFM算法原理及应用场景
    DeepFM（DeepFactorizationMachine）是一种结合了因子分解机（FactorizationMachines,FM）和深度神经网络（DNN）的混合模型，主要用于处理高维稀疏数据（如推荐系统中的点击率预测）。其核心思想是同时捕捉低阶（线性）和高阶（非线性）特征交互。1.算法原理模型结构如下：FM部分：负责捕捉低阶特征交互（如一阶和二阶特征组合）。一阶项：线性特征权重。二阶项：通
  • Python设置国内镜像教程 wh3933 python开发语言
    ####引言Python是一种广泛使用的高级编程语言，用于各种编程任务，从简单的脚本到复杂的机器学习算法。在安装Python包时，通常需要从Python包索引（PyPI）下载。由于网络原因，直接从PyPI下载可能速度较慢，因此，使用国内的镜像源可以显著提高下载速度。本文将详细介绍如何在Python中设置国内镜像。####文章目的本篇文章旨在指导用户如何将Python的包管理工具`pip`的默认源切
  • 机器学习宝典——第6章 爱看烟花的码农 机器学习人工智能
    第6章：聚类算法(Clustering)你好，同学！欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同，这里的我们没有“标准答案”（标签），我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具，它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法：K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
  • 【深度学习】神经网络剪枝方法的分类 烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
    神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型，特别是大语言模型（LLM）的参数量爆炸式增长，模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝（Pruning）作为模型压缩的关键技术之一，应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类，深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝？2分类方法一：剪什
  • 初始CNN(卷积神经网络) 超龄超能程序猿 机器学习cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁，还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别，背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前，传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征，例如使用SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等算法。这些
  • QtitanRibbon打造现代办公软件新体验：提升效率的专业界面解决方案 界面开发小八哥 QtitanRibbonqtribbon界面控件UI开发c++
    在现代办公环境中，无论是日常公文处理、文档编辑、任务协同还是数据分析，桌面办公软件仍扮演着不可替代的角色。然而，许多传统系统依旧使用菜单繁杂、图标混乱、交互老旧的界面，用户操作效率低、上手慢、满意度差。QtitanRibbon是一款基于Qt构建、全面实现MicrosoftOffice风格的Ribbon控件组件，旨在帮助开发者为办公类桌面应用打造现代化、高可用、可拓展的用户界面，提升软件体验的同时，
  • R 语言安装使用教程 小奇JAVA面试 安装使用教程r语言开发语言
    一、R语言简介R是一种用于统计分析、数据挖掘和可视化的编程语言和环境。它在学术界和数据分析领域中广泛使用，拥有丰富的统计函数库和绘图功能。二、安装R语言2.1下载R安装包前往CRAN官网下载适合你操作系统的安装程序：官网地址：https://cran.r-project.org/2.2Windows安装下载.exe安装包；双击安装程序，按默认选项一路安装即可；安装完成后，可通过RGUI或命令行启动
  • 结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变（修改提纲） 刘海东刘海东 人工智能机器学习算法
    结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构型智能的转变1.信息型智能科技概述1.1传统计算机科技的信息型继承者1.2信息型智能环境1.3信息型智能主体1.4机器学习创造的智能1.5信息型智能科技的缺陷2.结构型智能科技概述2.1传统计算机科技向生命结构的发展2.2结构型智能科技的环境2.3结构型智能科技创造的机器生命2.4结构型智能科技的科学性3.结构型智能科技的关键可行性——信息型智能向结构
  • 典型的几种神经网络 Victor Zhong AI框架神经网络人工智能深度学习
    骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数）、池化层（没有权重系数）、全连接层，还有残差块？和Inception模块？。；输出层：RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图：三级目录
  • ClickHouse【理论篇】01：什么是ClickHouse
    ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统（Column-OrientedDBMS），专为高性能实时数据分析（OLAP,OnlineAnalyticalProcessing）场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发（2016年开源），目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护，广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位：OLAP场景的“性能标杆”传统关
  • SAX解析xml文件 小猪猪08 xml
    1.创建SAXParserFactory实例 2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例 3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler，并且实例化这个类 4.SAXParser实例的parse来获取文件     public static void main(String[] args) { //
  • 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长？ brotherlamp linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
    我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。 当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时，恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。 一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table，所以问题是： ibdata1存了什么？ 当你启用了 i
  • Quartz-quartz.properties配置 eksliang quartz
    其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。   下面是这些默认值的解释 #-----集群的配置 org.quartz.scheduler.instanceName =
  • informatica session的使用 18289753290 workflowsessionlogInformatica
    如果希望workflow存储最近20次的log，在session里的Config  Object设置，log  options做配置，save  session log :sessions  run  ;savesessio log for  these runs:20 session下面的source 里面有个tracing 
  • Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误 酷的飞上天空 scrapy
    Scrapy版本0.14.4 出现问题现象： ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx  CRC check failed   解决方法   1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'   明确表示不支持任何形式的压缩格式，避免程序的解压
  • java Swing小集锦 永夜-极光 java swing
    1.关闭窗体弹出确认对话框   1.1   this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);   1.2   this.addWindowListener ( new WindowAdapter () { public void windo
  • 强制删除.svn文件夹 随便小屋 java
              在windows上，从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹，手动删除太麻烦，并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的，所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除，所以只能采用windows命令方式进行删除
  • GET和POST有什么区别？及为什么网上的多数答案都是错的。 aijuans get post
        如果有人问你，GET和POST，有什么区别？你会如何回答？ 我的经历      前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的，POST，一般用于将数据发给服务器之用。     这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别？我说这就是个名字而已，如果服务器支持，他完全可以把G
  • 谈谈新浪微博背后的那些算法 aoyouzi 谈谈新浪微博背后的那些算法
    本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。 微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针
  • Connection reset 连接被重置的解决方法 百合不是茶 java字符流连接被重置
    流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置   被重置的代码如下;   客户端代码; package 通信软件服务器; import java.io.BufferedWriter; import java.io.OutputStream; import java.io.O
  • web.xml配置详解之filter bijian1013 javaweb.xmlfilter
    一.定义 <filter> <filter-name>encodingfilter</filter-name> <filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding<
  • Heritrix Bill_chen 多线程xml算法制造配置管理
    作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix，其功能极其强大，且扩展性良好，深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱，但它配置较为复杂，且源码不好理解，最近又使劲看了下，结合自己的学习和理解，跟大家分享Heritrix的点点滴滴。 Heritrix的下载（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/）安装、配置，就不罗嗦了，可以自己找找资
  • 【Zookeeper】FAQ bit1129 zookeeper
    1.脱离IDE，运行简单的Java客户端程序 #ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient    1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作，需要添加异步处理的代码 2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房，那么Leader/
  • The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 白糖_ localhost
    今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */  原来最初
  • javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript刷新父页面showModalDialog
    在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候，如果想在子页面中操作父页面中的某个节点，可以通过如下的进行：       window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self       在子页面使用w
  • 编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class BookDiscount { /**编程之美 买书折扣 书上的贪心算法的分析很有意思，我看了半天看不懂，结果作者说，贪心算法在这个问题上是不适用的。。 下面用动态规划实现。 哈利波特这本书一共有五卷，每卷都是8欧元，如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣，三卷10%，四卷20%，五卷
  • 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要 chenbowen00 strutsWEB安全
    因为近期负责的几个银行系统软件，需要交付客户，因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测，结果发现了诸如跨站执行脚本，远程执行漏洞以及弱口令等问题。 下面记录下本次解决的过程以便后续 1、首先从最简单的开始处理，服务器的弱口令问题，首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户，默认是不需要密码的，经过分析发现服务器使用了FTP协议， 而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
  • [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温 comsci
          在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....       不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?   &nbs
  • oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数 daizj oracle
    O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
  • 比较全面的MySQL优化参考 dengkane mysql
    本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了，可以参考本站的一些优化案例或者联系我，下方有我的联系方式。这是上篇。   1、硬件层相关优化   1.1、CPU相关   在服务器的BIOS设置中，可
  • C语言homework2，有一个逆序打印数字的小算法 dcj3sjt126com c
    #h1#   0、完成课堂例子 1、将一个四位数逆序打印 1234 ==> 4321 实现方法一： # include <stdio.h> int main(void) { int i = 1234; int one = i%10; int two = i / 10 % 10; int three = i / 100 % 10;
  • apacheBench对网站进行压力测试 dcj3sjt126com apachebench
       ab 的全称是 ApacheBench ， 是 Apache 附带的一个小工具 ， 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing ， 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。 通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
  • 2种办法让HashMap线程安全 flyfoxs javajdkjni
    多线程之--2种办法让HashMap线程安全 多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点 多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)     HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.  
  • Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security认证过程
    认证简介 目录 1.1     认证过程 1.2     Web应用的认证过程 1.2.1    ExceptionTranslationFilter 1.2.2    在request之间共享SecurityContext   1
  • Java 位运算 Javahuhui java位运算
    // 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
  • mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
    1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
  • MFC和ado数据库使用时遇到的问题 你不认识的休道人 sqlC++mfc
    =================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
  • 表单重复提交Double Submits rensanning double
    可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax） （1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。 这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
  • Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java正则表达式
    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他