顶尖高手养成计划
顶尖高手养成计划

人工智能算法一&集成学习（随机森林）

简介

集成学习基本的理解就是对于选择出来的分类算法，求出不同训练集的概率求方差，这里的集成学习由于使用的分类算法是抉择树（和逻辑回归类似的一种分类模型），所以集成学习的时候形象的表示多个抉择树模型求方差的值，从而减低抉择树过拟合的缺点。

描述

下图的f1和f2表示的不同分类模型的算法。得到的最后的结果就是集成学习的效果。 

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第1张图片

下面举一个例子，比如下面有100个训练集数据，每一个抉择树算法都选取一定的数据进行模型训练，有随机取20的情况，和分成5份，分别取20的情况。如果想训练的效果要好而且要更加的有范化性，那么首先要满足独立性，也就是随机的选20独立性要好，还有就是要想范化性好，那么随机取20的范化性要比随机每一个模型取50要好，因为取50包含了 太多其他模型训练的数据，训练结果好，但是范化能力就会减低，这也就是trade-off原理，总是会牺牲一点来提高另一边。

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第2张图片

下面是集成树和抉择树的关系，每一个f(x)就是一个抉择树模型概率，每一个抉择树最后的方差也就是随机森林的结果。 

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第3张图片

训练效果不好解决办法

人工智能算法一&集成学习（随机森林）_第4张图片

你可能感兴趣的:(智能算法,人工智能,算法,集成学习)

  • 快速排序算法 追烽少年x 数据结构数据结构
    快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法，其核心思想是通过分治法将数组分成两部分，一部分小于某个基准值，另一部分大于基准值，然后递归地对这两部分进行排序。以下是快速排序算法的C++实现：快速排序的C++实现代码：#include#includeusingnamespacestd;voidSwap(int&a,int&b){intnTemp=a;a=b;b=nTemp;}intPartition(v
  • Python编程电子书：从基础到实践 王奥雷
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Python电子书汇集了基础语法、面向对象编程、标准及第三方库使用、文件操作、网络编程、并发编程、单元测试与调试、Python2与Python3的区别等核心知识点。通过实例和项目案例，帮助读者在Web开发、数据分析、人工智能等应用领域提升编程技能，跟上Python的技术进步。1.Python基础语法介绍Python作为一种高级编程语言，其易读性和简洁的语法使其
  • 区块链技术核心组件及应用架构的全面解析
    区块链技术是一套融合密码学、分布式系统与经济激励的复合型技术体系，以下是其核心组件及应用架构的全面解析：一、区块链核心技术栈1.分布式账本技术（DLT）核心原理：多节点共同维护不可篡改的数据链数据结构：哈希指针哈希指针区块N区块N+1区块N+2关键创新：默克尔树（MerkleTree）实现高效数据验证2.密码学保障技术算法示例应用场景非对称加密ECC/secp256k1,RSA数字签名（设备身份认
  • 03每日简报20250705 Alvin_YD 每日简报人工智能娱乐社交电子媒体传媒
    每日简报新闻简报：AI行业信任危机浮现标题：知名科技作者AlbertoRomero发文《我对AI行业正在失去所有信任》来源：TheAlgorithmicBridge（算法之桥）核心内容：作者立场：长期支持AI技术的作者AlbertoRomero公开表达对行业信任的崩塌，称"作为一个支持者，我本不愿有这种感受"。行业痛点：未具体说明的行业乱象导致公众信任度下降暗示AI发展过程中存在伦理或透明度问题传
  • 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索（七） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
    一、前言在人工智能技术飞速发展的今天，如何将先进的模型和技术无缝结合，成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议（MCP）和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型，正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力，还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景，揭示其在改善客户体验和提升运营效率
  • 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用（六） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
    一、前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛。然而，模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期，成为开发者和企业不可忽视的问题。为此，OutputGuardrail应运而生，作为一种关键的安全机制，它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤，确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容，不仅提升了AI系统的可信度，也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
  • 正则表达式 咸鱼时日翻身 正则表达式
    是指定一组与之匹配的字符串，限定符号a*a出现0或者多次a+a出现1次或者多次a？a出现0次或者1次a{2,5}出现在2到5次之间或运算法（cat|dog）匹配cat或者dog字符类[abz]+表示匹配的字符只能是中括号中的字母如果使用了^则为取反符号元字符、/d代表数字字符/w代表英文字符数字加上下划线/s代表tab和换行符其中/加大写的DWS则表示取反符号.表示任意字符不包括换行符号^a匹配行
  • 定位问题position
    1.relative相对对位：占有原来的位置。以浏览器为准定位进行移动top/left/right/bottom2.absolute绝对定位：不占有原来的位置（脱标）如果没有祖先元素或者祖先元素没有定位，以浏览器为准定位；如果祖先元素有定位（相对、绝对、固定），则以最近一级的有定位祖先元素为参考点移动位置；加了绝对定位的盒子不能通过margin：0auto垂直水平居中，但可以通过算法居中left：
  • 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践（四） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
    一、前言在人工智能迅速发展的今天，如何让AI系统更懂“你”？答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统，正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互，我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
  • 【算法刷题记录（简单题）002】字符串字符匹配（java代码实现） 挺菜的 java算法开发语言
    一、题目描述对于给定的字符串s和t，检查s中的所有字符是否都在t中出现。（一）输入描述第一行输入一个长度为1≤len(s)≤200、仅由小写字母组成的字符串s。第二行输入一个长度为1≤len(t)≤200、仅由小写字母组成的字符串t。（二）输出描述如果s中的所有字符都在t中出现，则输出true，否则输出false。（三）示例输入：bcabc输出：true二、题目解答（一）解题思路1.使用HashM
  • C语言数据结构与算法专栏目录 CodeAllen嵌入式 嵌入式C语言数据结构算法
    后序会开一个《嵌入式数据结构专栏》主要为了学习嵌入式的同学，软件能力提升和大厂面试能力，感谢大家关注！直达专栏：https://blog.csdn.net/super828/category_11083370.html《C语言数据结构与算法》专栏已经更新完毕，共计72篇分享，后期会逐渐修改错误并添加内容0数据之间的关系有哪些？1如何度量一个算法的好坏？2常见的时间复杂度实例
  • 分布式系统核心基石：CAP定理、BASE理论与一致性算法深度解析 Eqwaak00 分布式系统设计实战算法pythonjava
    一、CAP定理：分布式系统的设计边界1.1核心定义与经典三角CAP定理（Brewer'sTheorem）指出，在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（PartitionTolerance）三者不可兼得。（注：若需实际配图，可替换为Mermaid流程图或专业示意图）三大特性详解：一致性（C）：所有节点在同一时间看到的数据完全相同（强一致性）。
  • LintCode算法刷题记录（入门 + 简单部分） 隔壁敲代码的小王 算法刷题笔记算法LintCode
    由于是初学者，实现的方法都很简单，暂时不考虑效率，之后（可能）会更新1.A+B问题给出两个整数aa和bb,求他们的和。样例如果a=1并且b=2，返回3。挑战显然你可以直接returna+b，但是你是否可以挑战一下不这样做？（不使用++等算数运算符）说明a和b都是32位整数么？是的我可以使用位运算符么？当然可以注意事项你不需要从输入流读入数据，只需要根据aplusb的两个参数a和b，计算他们的和并返
  • 【优秀文章】7月优秀文章推荐
    优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者：fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者：zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题(十)作者：草莓熊Lotso飞算JavaAI：从“码农”到“代码指挥官”的终极进化论作者：可涵不会debug前端网页开发学习（HTML+CSS+JS）有这一篇就够！作者：一颗小谷粒
  • C++17 并行算法：std::execution::par
    在多核处理器普及的今天，如何高效利用硬件资源成为提升软件性能的关键。C++17引入的并行算法库（ParallelAlgorithms）为开发者提供了一套标准化的并行编程接口，通过简单的策略切换即可将顺序算法转换为并行执行。本文将深入探讨C++17并行算法中最核心的执行策略std::execution::par，从基础概念到高级应用，全面解析其原理、用法及最佳实践。一、C++17并行算法概述1.1并
  • 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析 智算菩萨 人工智能深度学习
    引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
  • 求平方根：牛顿迭代法 mjfztms leetcode算法
    应用牛顿迭代法求解方程近似解，收敛速度很快牛顿迭代法求解平方根给你一个非负整数x，计算并返回x的算术平方根n，结果只保留整数部分。算法流程图由题意得，n2=xn^2=xn2=x，即为对f(n)=n2−xf(n)=n^2-xf(n)=n2−x求解。第一步：易得：x2−x1=0−f(x1)f′(x1)x_2-x_1=\frac{0-f(x_1)}{f'(x_1)}x2−x1=f′(x1)0−f(x1)
  • 【秋招算法】2025 届搜广推方向求职历程（SSP、头部计划） 秋冬无暖阳° 搜广推等—算法面经面试职场和发展算法
    【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程（SSP、头部计划）文章目录【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程（SSP、头部计划）1.背景2.日常实习3.暑期实习3.1暑期BG3.2暑期记录4.秋招4.1秋招BG4.2转正4.3头部4.4提前批4.5正式批5.面试记录5.1Coding5.2其他高频编程题5.3常见八股、面经6.关于搜广推1.背景关于日常实习、暑期实习、提前批，秋招、春招、补招何为大
  • 推荐算法（推广搜）——广告和推荐有什么不同？
    导语近几年新兴起一个行业：推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下，广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比，但因为广告算法里面还有“搜索广告”，搜索广告和推荐系统差异性就太大了，这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。（图
  • 算法分析与设计实验2：实现克鲁斯卡尔算法和prim算法 表白墙上别挂我 算法笔记经验分享
    实验原理（一）克鲁斯卡尔算法：一种用于求解最小生成树问题的贪心算法，该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序，然后依次选择边，并加入生成树中，同时确保不会形成环路，直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤：边的排序：将所有边按照权重从小到大排序。初始化：创建一个空的生成树（可以是一个空的图结构），以及一个用于记录每个顶点所属集合（或称为连通分量）的数据结构（例如并查集）。边的选择：依次选择排序
  • （面经总结）一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法 南淮北安 冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
    文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组，然后通过二分查找，找到合适的位置，插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找，要求待查找的序列有
  • Python常考面试题汇总（附答案） TT图图 面试职场和发展
    写在前面本文面向中高级Python开发，太基本的题目不收录。本文只涉及Python相关的面试题，关于网络、MySQL、算法等其他面试必考题会另外开专题整理。不是单纯的提供答案，抵制八股文！！更希望通过代码演示，原理探究等来深入讲解某一知识点，做到融会贯通。部分演示代码也放在了我的github的该目录下。语言基础篇Python的基本数据类型Python3中有六个标准的数据类型：Number（数字）(
  • opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系 剑心缘 零碎小知识pythonopencv
    opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版，带一些收费或者专利的算法，还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。官网对contrib模块的简介（点击链接跳转）参考链接
  • 通信算法之278：数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计 秋风战士 无线通信基带处理算法MATLAB仿真软件无线电算法无人机经验分享
    MIMO(2T2R)-OFDM系统系列–实际工程应用算法代码第一章：系统指标需求拆解分析第二章：通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章：通信业务速率设计及理论解调门限第四章：同步序列设计及同步性能仿真验证第五章：数据业务设计及性能仿真验证第六章：信道模型设计第七章：接收关键算法设计及仿真验证第八章：其它待补充本文目录MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码一、实际项目：系
  • 通信算法之287：通信技术点咨询 秋风战士 MATLAB仿真软件无线电无线通信基带处理算法网络算法无人机经验分享
    专业技术咨询方向第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线OFDM系统（SFBC码）帧结构设计第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线
  • MongoDB + Voyage AI 详解：重塑数据库与AI的协同范式 csdn_tom_168 NoSQL数据库mongodb人工智能AI
    MongoDB+VoyageAI详解：重塑数据库与AI的协同范式2025年2月，MongoDB官方宣布收购VoyageAI，这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力，MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构，为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。一、收购背景与技术战略1.行业趋势驱动AI数据挑战：随着生成式AI与大语言
  • HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型：个性化作业批改系统架构设计与实现 H老师带你学鸿蒙 系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
    人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型，构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
  • 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码) 毕设工作室_wlzytw python论文项目知识图谱人工智能
    目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
  • 反向传播神经网络极简入门 自信哥
    单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}是复数个向量，其中的元素分别属于单个层，而每个层的组成单元，就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”（感知机）组成的，每个神经元图示如下：这其实就是一个单层感知机，其输入是由和+1组成的向量，其
  • 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！ 数据库观点资讯人工智能
    背景随着生成式人工智能（GenerativeAI）从概念验证迈向规模化商业落地，AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于：数据孤岛导致知识库分散，通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护，
  • tomcat基础与部署发布 暗黑小菠萝 Tomcat java web
    从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。 做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。 一、Tomcat安装     安装方式：①运行.exe安装包      &n
  • 网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
    1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
  • [信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
          如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题   如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?    是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?  &n
  • 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码 商人shang mavendebug查看源码tomcat-plugin
    *首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
  • 大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
    大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简 要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
  • cache 服务器 小猪猪08 cache
    Cache   即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。 　　1.Cache   是怎么样工作的? 　　Cache   是分配在服务器上
  • mysql存储过程 香水浓 mysql
    Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
  • CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScriptUI框架Ajaxcss
      CSS的class、id、css文件名的常用命名规则     (一)常用的CSS命名规则 　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
  • 全局数据源 AILIKES javatomcatmysqljdbcJNDI
    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
  • xml 验证 pengfeicao521 xmlxml解析
    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他