吴恩达老师机器学习课程笔记 05 Octave教程

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类 CV视界模式识别机器学习与图像处理机器学习 python 人工智能
模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能（程序与算法）系列讲解-总目录，同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅，优惠价只需9.9元，请多多支持！目录标题模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和paz
Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码 weixin_30777913 音视频语言模型大数据人工智能
ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖，以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性，使得它能够高效地处理海量数据，并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面，I
投票法：简单而强大的分类利器 ningaiiii 机器学习与深度学习分类机器学习人工智能
投票法：简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中，我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天，让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。一、投票法原理（一）通俗易懂的理解投票法就像一场班级选举。假设有一个班级要选出最受欢迎的水果，每个同学心中都有自己的选择（这就好比一个个分类器给出的分类结果）。最后统计每个水果获得的票数，得票最多的水果就当选（对应分类任务中，票数最多的
初入机器学习辰尘_星启机器学习人工智能深度学习 python mxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容，防止自己遗忘，也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习：本质是建模，将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型，合理设置初始模型，要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习：本质是系统，直接将训练得到的模型视作系统本身（激进的像“端到端”）侧重于最大化当前环境下的奖励，最终目标是寻找环
PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程（NeuralODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同，NeuralODEs将变换过程视为深度（或时间）的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向，尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn（一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库）
周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总双木的木深度学习拓展阅读 python拓展学习人工智能 transformer 算法深度学习 YOLO chatgpt 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|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！-CSDN博客arXiv每日学术速递|强强联合：CNN与Transformer融合创新提升模型性能！！-CSDN博客AI生成未来|字节提出VideoWo
最小边际采样在分类任务中的应用 ningaiiii 机器学习与深度学习分类数据挖掘人工智能
最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里，如何高效利用有限的标注数据，一直是研究的重点。最小边际采样（LeastMarginSampling）作为主动学习策略中的一种，为解决这一问题提供了独特的思路。本文将深入探讨最小边际采样在分类任务中的原理、应用以及优势与挑战。一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预
使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测 m0_57781768 支持向量机算法机器学习
使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题，也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测，投资者可以做出更明智的决策，从而获得更高的回报。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，已被广泛应用于各种分类和回归问题。本文将详细介绍如何使用C++和支持向量机进行股票市场预测，并提供完整的代码示例。支持向量机简介支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，最初用
【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常屿小夏 java 开发语言
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的进步和互联网的普及，人脸识别技术因其在安全验证、生物特征识别、智能监控等多个领域的广泛应用而迅速崛起。从传统的门禁系统到现代的人脸支付、社交媒体的自动登
深度学习：基础原理与实践阿尔法星球深度学习 python 人工智能
1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而不需要人为设计特征提取算法。定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。发展历程：深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理 GoAI 自然语言处理NLP 深入浅出AI 深入浅出LLM 深度学习 LLM 人工智能大模型
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接【书生·
详解大模型微调数据集构建方法(持续更新) herosunly 大模型微调数据集构建方法
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距 herosunly 大模型 system prompt gpt4 claude kimi ChatGLM4
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了从SystemPrompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM
Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率是Dream呀 python 神经网络开发语言
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
python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa... weixin_39621044 python cv2 matchtemplate
1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明：src目标图像，template模板，method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值，即其对应的(x,y)的位置参数说明：min_val，max_val,min_lo
机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔) weixin_33908217 人工智能 python
拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码：第一步：读入图片第二步：进行样本的下采样第三步：进行样本的上采样第四步：原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
决策树ID3算法小波LFZZB 算法决策树机器学习数据挖掘 sklearn
决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。树形结构图，树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径代表的某个可能的属性值，每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景 BugNest AI 学习 ai 机器学习人工智能
在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。学习方式：模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练，这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数
python（scikit-learn）实现k均值聚类算法嘿哈哈哈哈哈哈机器学习聚类 python 算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
Scikit-Learn K均值聚类对许 #Python #人工智能与机器学习 scikit-learn 聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
数据挖掘常用算法优缺点分析天波烟客00 数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测 SVR 人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估 Java资深爱好者机器学习 scikit-learn 算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
数据挖掘常用算法 kaiyuanheshang AI 数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒，缺乏解释性支持
因果关系推断与机器学习 hhhh106 读书笔记大数据
因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因，即因果关系X→Y存在，当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况：X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况，我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究 matlab科研助手 matlab 算法开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习 2401_84239830 程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
因果推断与机器学习—因果推断入门（1）樱花的浪漫因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景（如社交网络、电商、搜索引擎等）的今天，因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2（system2，这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品，人类大脑由两套系统构成：系统1负责快速思考，做出下意识的反应；系统2则负责比较耗时的思考，如理解事物之间的因果关系）的畅想中强调，在实现
人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程 AI_DL_CODE 人工智能深度学习药物研发 deep learning
摘要：本文探讨了人工智能（AI）在药物研发中的应用，强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用，并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
windows下源码安装golang 616050468 golang安装 golang环境 windows
系统： 64位win7，开发环境：sublime text 2， go版本： 1.4.1 1. 安装前准备(gcc, gdb, git) golang在64位系
redis批量删除带空格的key bylijinnan redis
redis批量删除的通常做法： redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del 上面的命令在key的前后没有空格时是可以的，但有空格就不行了： $redis-cli keys "blacklist*" 1) "blacklist:12: [email protected]
oracle正则表达式的用法 0624chenhong oracle 正则表达式
方括号表达示方括号表达式描述 [[:alnum:]] 字母和数字混合的字符 [[:alpha:]] 字母字符 [[:cntrl:]] 控制字符 [[:digit:]] 数字字符 [[:graph:]] 图像字符 [[:lower:]] 小写字母字符 [[:print:]] 打印字符 [[:punct：]] 标点符号字符 [[:space:]]
2048源码(核心算法有，缺少几个anctionbar，以后补上) 不懂事的小屁孩 2048
2048游戏基本上有四部分组成， 1：主activity，包含游戏块的16个方格，上面统计分数的模块 2：底下的gridview，监听上下左右的滑动，进行事件处理， 3：每一个卡片，里面的内容很简单，只有一个text，记录显示的数字 4：Actionbar，是游戏用重新开始，设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现) 写代码的流程 1：设计游戏的布局，基本是两块，上面是分
jquery内部链式调用机理换个号韩国红果果 JavaScript jquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象（通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this（结合下面的setStyles）指向这个对象） function create(type){ var element=document.createElement(type); //this=element;
你订酒店时的每一次点击背后都是NoSQL和云计算蓝儿唯美 NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司，它运营着89个网站，跨越68个国家，三年前开始实验公有云，以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。云端本身是用于驱动网站的部分小功能的，如搜索框的自动推荐功能，还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。 Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
java笔记1 a-john java
1，面向对象程序设计（Object-oriented Propramming，OOP）：java就是一种面向对象程序设计。 2，对象：我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说，对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型，哈士奇可以是狗的一个实例，也就是对象。 3，面向对象程序设计方式的特性： 3.1 万物皆为对象。
C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题必备考点（一） aijuans C/C++求职面试必备考点
找工作在即，以后决定每天至少写一个知识点，主要是记录，逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益，后学幸运之至也。如有错误，还希望大家帮忙指出来。感激不尽。后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的，咱人笨，以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
程序员写代码时就不要管需求了吗？ asia007 程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了，刚开始不懂的什么都跟需求走，需求是怎样就用代码实现就行，也不管这个需求是否合理，是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样，但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码，而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理，那么，我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。我的技术不是很好，但是就不代
Activity的四种启动模式百合不是茶 android 栈模式启动 Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ; 启动模式xml中配置 <activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别 bijian1013 java spring @Resource @Autowired @Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解，还支持由JSR-250规范定义的几个注解，如：@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。 1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的，需导入 Package:org.springframewo
Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2 sunjing Changes Enable SOAP 1.1 SOAP 1.2
JAX-WS SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition) Which style of WSDL
【Hadoop二】Hadoop常用命令 bit1129 hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例， hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop，需要说明的是，这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行 Hadoop HDFS相关命令 hadoop fs -ls 列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
java异常处理（初级）白糖_ java DAO spring 虚拟机 Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了，个人觉得对java只了解皮毛，很多东西都是用到再去慢慢学习，编程真的是一项艺术，要完成一段好的代码，需要懂得很多。最近项目经理让我负责一个组件开发，框架都由自己搭建，最让我头疼的是异常处理，我看了一些网上的源码，发现他们对异常的处理不是很重视，研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码，通过他们对异常处理的解决方案，我终
记录整理-工作问题 braveCS 工作
1）那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。 2）今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题，以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压，支持中文 bylijinnan apache
刚开始用java.util.Zip，发现不支持中文（网上有修改的方法，但比较麻烦）后改用org.apache.tools.zip org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子下面的程序根据实际需求，实现了压缩指定目录下指定文件的方法 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWrit
读书笔记-4 chengxuyuancsdn 读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签 2、避免SQL注入 3、字符串逆转方法 4、字符串比较compareTo 5、字符串替换replace 6、分拆字符串 1、JSTL 核心标签库标签共有13个，学习资料：http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html 功能上分为4类： (1)表达式控制标签：out
[物理与电子]半导体教材的一个小问题 comsci 问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
Flashback Database --闪回数据库 daizj oracle 闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的，因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性，必须启用自动撤销管理表空间。在Oracle 10g中， Flash back家族分为以下成员： Flashback Database， Flashback Drop，Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
简单排序:插入排序 dieslrae 插入排序
public void insertSort(int[] array){ int temp; for(int i=1;i<array.length;i++){ temp = array[i]; for(int k=i-1;k>=0;k--)
C语言学习六指针小示例、一维数组名含义，定义一个函数输出数组的内容 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p; int i = 5; char ch = 'A'; //p = 5; //error //p = &ch; //error //p = ch; //error p = &i; //
centos下php redis扩展的安装配置3种方法 dcj3sjt126com redis
方法一 1.下载php redis扩展包代码如下复制代码 #wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz 2 tar -zxvf 解压压缩包，cd /扩展包（进入扩展包然后运行phpize 一下是我环境中phpize的目录，/usr/local/php/bin/phpize (一定要
线程池(Executors) shuizhaosi888 线程池
在java类库中，任务执行的主要抽象不是Thread，而是Executor，将任务的提交过程和执行过程解耦 public interface Executor { void execute(Runnable command); } public class RunMain implements Executor{ @Override pub
openstack 快速安装笔记 haoningabc openstack
前提是要配置好yum源版本icehouse，操作系统redhat6.5 最简化安装，不要cinder和swift 三个节点 172 control节点keystone glance horizon 173 compute节点nova 173 network节点neutron control /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward =
从c面向对象的实现理解c++的对象（二） jimmee C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct，类的方法，可以理解为通过函数指针的方式实现的，类对象分配内存时，只分配成员变量的，函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。 2. c++中类的构造函数，就是进行内存分配(malloc)，调用构造函数 3. c++中类的析构函数，就时回收内存(free) 4. c++是基于栈和全局数据分配内存的，如果是一个方法内创建的对象，就直接在栈上分配内存了。专门在
如何让那个一个div可以拖动 lingfeng520240 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/1999/xhtml
第10章高级事件（中） onestopweb 事件
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/
计算两个经纬度之间的距离 roadrunners 计算纬度 LBS 经度距离
要解决这个问题的时候，到网上查了很多方案，最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。 /** * * @param longitudeA * 经度A点 * @param latitudeA * 纬度A点 * @param longitudeB *
最具争议的10个Java话题 tomcat_oracle java
1、Java8已经到来。什么！？ Java8 支持lambda。哇哦，RIP Scala！　　随着Java8 的发布，出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论，最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围，但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。　　2、Java 9 即将到来　　 Oracle早在8月份就发布
zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟) 阿尔萨斯 rar
题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情

吴恩达老师机器学习课程笔记 05 Octave教程

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