- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之著名教材
audyxiao001
人工智能怎么学人工智能线性代数矩阵学习方法
线性代数是大学数学中非常核心的基础课程,教材繁多,国内外有许多经典的教材。国内比较有名且使用较为广泛的线性代数中文教材见书籍8。书籍8线性代数中文教材推荐:(a)简明线性代数(丘维声);(b)线性代数(居于马);(c)线性代数(李尚志);(d)线性代数(李炯生等);(e)线性代数五讲(龚昇);(f)线性代数的几何意义(任广千等)北京大学的丘维声教授编写的《简明线性代数》[17]是北京市高等教育精品
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线
audyxiao001
人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要,要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考,个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段,主要打好线性代数的理论基础,建议中文和英文教材各选一本进行学习,即从初级入门教材1~4和5~8中各选一本进行学习。在中级提高阶段,主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义,特别是线性代数的几何意义,
- Schur引理
patrickpdx
矩阵论矩阵
这是Schur引理的引理Schur引理的复矩阵版本和实矩阵版本摘自《矩阵论教程》第2版,张绍飞,p49
- 矩阵函数
patrickpdx
矩阵论
文章目录矩阵函数的定义一些常见的矩阵函数矩阵函数的性质通过相似对角化求矩阵函数通过Jordan标准形求矩阵函数待定系数法求矩阵函数矩阵函数的定义一些常见的矩阵函数矩阵函数的性质通过相似对角化求矩阵函数本段摘自程云鹏.矩阵论(第二版)[M]//矩阵论(第二版).西北工业大学出版社,2000.p158通过Jordan标准形求矩阵函数本段摘自程云鹏.矩阵论(第二版)[M]//矩阵论(第二版).西北工业大
- 矩阵分解——QR分解
patrickpdx
矩阵论
文章目录满秩方阵的QR分解矩阵QR分解例题列满秩矩阵的QR分解满秩方阵的QR分解可以看到,该证明过程是构造性的,即通过构造出了QQQ,RRR的方式,证明了QR分解的存在性,不仅证明了存在性,还为我们提供了QR分解中QQQ和RRR的求解方法矩阵QR分解例题摘自《矩阵论》程云鹏,西安交通大学,1999年6月第2版,p203列满秩矩阵的QR分解摘自《矩阵论教程》第二版张绍飞2.1节
- 【线性代数与矩阵论】矩阵的酉相似
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵
矩阵的酉相似(合同变换)2023年11月7日#algebra文章目录矩阵的酉相似(合同变换)1.酉矩阵2.酉相似3.Schur分解定理4.正规矩阵5.酉相似对角化6.Hermit矩阵,反Hermit矩阵及酉矩阵的特性7.Hermit矩阵的正定性下链1.酉矩阵设A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n,若A{A}A满足AHA=AAH=IA^\mathrmHA=AA^
- 深度学习如何弄懂那些难懂的数学公式?是否需要学习数学?
搬砖班班长
深度学习人工智能学习经验分享
经过1~2年的学习,我觉得还是需要数学有一定认识,重新捡起高等数学、概率与数理、线代等这几本,起码基本微分方程、求导、对数、最小损失等等还是会用到。下面给出几个链接,可以用于平时充电学习。知乎上的:机器学习与深度学习中的数学知识点汇总-SIGAI的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/81834108推荐书籍:1.高等数学/微积分2.线性代数与矩阵论3.概率论与信息论
- 【线性代数与矩阵论】范数理论
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵概率论范数
范数理论2023年11月16日文章目录范数理论1.向量的范数2.常用向量范数3.向量范数的等价性4.矩阵的范数5.常用的矩阵范数6.矩阵范数与向量范数的相容性7.矩阵范数诱导的向量范数8.由向量范数诱导的矩阵范数9.矩阵范数的酉不变性10.矩阵范数的等价性11.长方阵的范数下链1.向量的范数向量的长度也称为向量的二范数[!quote]-长度的定理设x,y,z∈Cn , λ∈C{x,y,z\in
- 【线性代数与矩阵论】矩阵的谱半径与条件数
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵概率论条件数
矩阵的谱半径与条件数2023年11月18日文章目录矩阵的谱半径与条件数1.矩阵的谱半径2.谱半径与范数的关系3.矩阵的条件数下链1.矩阵的谱半径定义设A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n,λ1,λ2,⋯ ,λn{\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n}λ1,λ2,⋯,λn是A的特征值,则称ρ(A)=max1≤i≤n∣λi∣\
- SVD分解原理及基于SVD分解的图像压缩和去噪
nwsuaf_huasir
信号处理
SVD分解是矩阵论中的一个知识点,特征值分解可以得到特征值与特征向量,特征值表示的是这个特征到底有多重要,而特征向量表示这个特征是什么,可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间,我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情。SVD分解的公式如下,其中U和V都为正交矩阵,中间的为特征值构成的对角矩阵,相对于正交对角分解,SVD分解的适应性更强,应为A不必是方阵,下面是SVD分解的公式。用SVD做图像压
- 个人猜测:关于《矩阵论》中的QR分解为什么用Q来表示正交矩阵(orthogonal matrix )
SleepingBug
矩阵线性代数
为什么QR分解用Q来表示正交矩阵(orthogonalmatrix)?搜过Google,问过ChatGPT,什么说是约定俗成,什么说是历史原因,都没有一个合理的解释。都没有准确的答案,下面这两个链接还有人追溯最开始用QR写法的文章,但还是没有结论1)linearalgebra-Whyareorthogonalmatricessooftendenoted$Q$?-MathOverflow2)line
- 只不过孤岛罢了:我的2023年总结
染念
折腾心得年终总结人工智能深度学习性能优化c++
2023已悄然过去,还记得跨年夜那天,我突然接到一星期要期末考的消息,我的内心是多么奔溃,先不说一天一门强度如此之高,重要的是矩阵论,工程优化等等科目,还要速成,于是麻木得预习一日又一日,终于在10号结束了研一上的所有考试。剩下的就靠老师捞菜菜了。好了,吐槽的完了,现在正式地总结我的23年。文章目录身份上知识上比赛上思想上创作内容上感情上项目上数码产品上总结身份上这年惊喜的是1月份,我在蓝桥云课获
- 加密解密工具 之 希尔密码
一个工具箱
希尔密码(HillCipher),是运用基本矩阵论原理的替换密码,每个字母当作26进制数字:A=0,B=1,C=2...一串字母当成n维向量,跟一个n×n的矩阵相乘,再将得出的结果mod26。用作加密的矩阵(即密匙)必须是可逆的,否则就不可能译码。只有矩阵的行列式和26互质,才是可逆的。简介希尔密码是运用基本矩阵论原理的替换密码,由LesterS.Hill在1929年发明。每个字母当作26进制数字
- 利用矩阵特征值解决微分方程【1】
唠嗑!
信息论安全矩阵网络安全
目录一.特征值介绍二.单变量常微分方程三.利用矩阵解决微分方程问题四.小结4.1矩阵论4.2特征值与特征向量内涵4.3应用一.特征值介绍线性代数有两大基础问题:如果A为对角阵的话,那么问题就很好解决。需要注意的是,矩阵的基础行变换会改变特征值的大小。在已知解的情况下,可以利用矩阵行列式解决问题。根据Cramer定则:将以下矩阵的行列式看成一个多项式:该多项式的根即为特征值。当矩阵维度较高时,这个方
- 《矩阵分析》笔记
热水过敏
矩阵笔记线性代数
来源:【《矩阵分析》期末速成主讲人:苑长(5小时冲上90+)】https://www.bilibili.com/video/BV1A24y1p76q?vd_source=c4e1c57e5b6ca4824f87e74170ffa64d这学期考矩阵论,使用教材是《矩阵论简明教程》,因为没时间听太长的课,就看了b站上这个视频,笔记几乎就是原视频copy,和教材相比有一些没提到(如奇异值分解、House
- [矩阵论]哈尔滨工业大学全72讲
东北霸主劳德利
全科笔记矩阵python机器学习
主页有博主其他上万字精品笔记,例如数值分析,电磁学.01哈尔滨工业大学严质彬教授的矩阵分析课程,讲解了矩阵分析的基础知识和重要性。教材没有特别指定,建议购买北京理工大学的水荣昌的《矩阵分析》。课程假定学生已经学过高等数学中的线性代数,旨在为控制学科打下基础。讲授了线性空间和线性映射的概念,介绍了集合的笛卡尔积和映射的记号。00:00矩阵分析课程介绍:这个视频是关于矩阵分析课程的介绍。讲师强调了矩阵
- 【线性代数与矩阵论】Jordan型矩阵
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵机器学习线性控制系统Jordan型矩阵
Jordan型矩阵2023年11月3日#algebra文章目录Jordan型矩阵1.代数重数与几何重数2.Jordan块与Jordan标准型2.1最小多项式与Jordan标准型2.2两类重要矩阵3.矩阵的Jordan分解3.1Jordan分解的应用下链1.代数重数与几何重数在对向量做线性变换时,向量空间的某个向量的方向不发生改变,而只是在其方向上进行拉伸,则该向量是线性变换的特征向量,其在变换中被
- 实对称矩阵的特征值求法_正交矩阵学习小结
weixin_39548193
实对称矩阵的特征值求法已知协方差矩阵求特征值矩阵转置相关公式
整理一下矩阵论学习中的相关概念。从正交矩阵开始正交矩阵定义1称n阶方阵A是正交矩阵,若正交矩阵有几个重要性质:A的逆等于A的转置,即A的行列式为±1,即A的行(列)向量组为n维单位正交向量组上述3个性质可以看做是正交矩阵的判定准则,我们可以通过上述准则简单地判断一个矩阵是否是正交矩阵。下面,我们将从线性变换的角度,来看正交矩阵还有哪些独特的性质。首先给出正交变换的定义:定义2欧氏空间V的线性变换T
- 机器学习算法工程师
prolrj2015
算法
职位要求1、扎实的数学功底和分析技能,精通计算机视觉中的数学方法;高等数学(微积分)、线性代数(矩阵论)、随机过程、概率论、摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等;2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识;对图像特征、机器学习有深刻认识与理解;3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法;常见的图像处理算法,包括增强、分割、复原
- 【矩阵论】Chapter 4—特征值和特征向量知识点总结复习
unique_pursuit
课程矩阵线性代数
文章目录1特征值和特征向量2对角化3Schur定理和正规矩阵1特征值和特征向量定义设σ\sigmaσ为数域FFF上线性空间VVV上的一个线性变换,一个非零向量v∈Vv\inVv∈V,如果存在一个λ∈F\lambda\inFλ∈F使得σ(v)=λv\sigma(v)=\lambdavσ(v)=λv,则λ\lambdaλ称为σ\sigmaσ的特征值。σ\sigmaσ的特征值的集合称为σ\sigmaσ的
- 【矩阵论】Chapter 2—内积空间知识点总结复习
unique_pursuit
课程矩阵线性代数机器学习
文章目录内积空间1内积空间2标准正交向量集3Gram-Schmidt正交化方法4正交子空间5最小二乘问题6正交矩阵和酉矩阵内积空间1内积空间内积空间定义设VVV是在数域FFF上的向量空间,则VVV到FFF的一个代数运算记为(α,β)(\alpha,\beta)(α,β)。如果(α,β)(\alpha,\beta)(α,β)满足以下条件:(α,β)=(β,α)‾(\alpha,\beta)=\ove
- 雷达算法相关技术栈
奔袭的算法工程师
算法
作为一名雷达算法工程师,总结一下相关的技术栈。一、数学基础信号与系统、数字信号处理、概率论与数理统计、随机信号分析、随机过程、矩阵论二、雷达算法1.雷达基本原理(测距、测速、测角)2.波形设计对雷达测量的影响3.距离模糊、速度模糊、角度模糊产生的原因和解决办法4.调频连续波的测距、测速、测角原理(多维FFT累加)5.波束形成和滤波器设计,以及对于波束的影响6.检测门限、概率与奈-皮尔逊准则7.不同
- 《矩阵论》学习笔记(一):第一章 线性空间与线性变换
熊宝宝爱学习
数学线性代数矩阵
《矩阵论》学习笔记:第一章线性空间与线性变换文章目录《矩阵论》学习笔记:第一章线性空间与线性变换一、线性空间1.1线性空间1.2线性变换及其矩阵1.2.1线性变换及其应用1.2.2线性变换的矩阵表示1.2.3特征值和特征向量1.2.4对角矩阵1.2.6jordan标准型1.3两个特殊的线性空间1.3.1欧氏空间1.3.2酉空间二、线性变换及其性质第一章线性空间与线性变换一.线性空间二.线性变换及其
- 《矩阵理论》笔记 1 — 线性空间与线性变换
frozendure
矩阵理论矩阵线性代数学习
矩阵论-线性空间与线性变换文章目录矩阵论-线性空间与线性变换一、线性空间1、线性空间1.1向量空间1.2线性空间1.3线性空间典型例子2、线性空间的基和维数2.1线性组合2.2线性相关与线性无关2.3基和维数2.4坐标3.基变换和坐标变换4.线性空间的同构4.1等价关系4.2性质二、线性子空间1、线性子空间2、维数公式3、子空间的直和三、线性变换1、映射2、线性变换3、线性变换的运算3.1线性变换
- 【矩阵论】矩阵的相似标准型(3)
kodoshinichi
数学#矩阵论线性代数矩阵论对角化线性变换
矩阵的相似标准型之“可对角化的条件”本节主要围绕着矩阵(或线性变换)能否进行对角化以及如何进行对角化进行讨论。【对角化的判断】矩阵的对角化:对给定的矩阵,判断能否相似于对角阵线性变换的对角化:对给定的线性空间上的线性变换,判断是否存在空间的一组基,使得其矩阵是对角阵。前面有关线性变换、线性空间和矩阵讨论了那么多,我们已经可以在矩阵和线性变换之间建立一个对应关系了,因此矩阵的对角化问题和相似变换的对
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之知识体系
audyxiao001
人工智能怎么学人工智能线性代数矩阵学习方法
很多人学完线性代数、矩阵论两门课程后,完全不知道自己学了些什么,也不知道学这两门课程有什么用,心中满是疑惑。首先线性代数和矩阵论属于代数学范畴,既然如此,让我们先回忆一下从小学到高中是如何学习代数的。以实数为例,先了解什么是实数,然后学习实数的基本运算,接下来将多个实数打包在一起构成集合并研究不同集合的性质和变换。现在将实数换成向量,按照类似的步骤走一遍这个流程,我们将得到:“先了解什么是向量,然
- 【线性代数与矩阵论】坐标变换与相似矩阵
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵机器学习
坐标变换与相似矩阵2023年11月4日#algebra文章目录坐标变换与相似矩阵1.基变换与坐标变换2.相似变换下链1.基变换与坐标变换坐标变换与基变换都要通过过渡矩阵AAA来实现。设有一向量f⃗\vecff,xxx是在基α\alphaα下该向量的坐标,yyy是在新基β\betaβ下该向量的坐标,则基变换为:β=αA , A=α−1β\beta=\alphaA\,\,,\,\,A=\alpha
- 矩阵论(零):线性代数基础知识整理(2)——矩阵的秩与向量组的秩
exp(i)
机器学习的数学基础线性代数矩阵论机器学习
矩阵论专栏:专栏(文章按照顺序排序)本篇博客承接上篇矩阵论(零):线性代数基础知识整理(1)——逆矩阵、初等变换、满秩分解,主要整理秩相关的结论。线性方程组的解与向量组的秩线性方程组的解(初步讨论)向量组的秩线性方程组的解(进一步讨论)零矩阵的判定定理关于秩的重要结论(结合向量组的秩、分块矩阵的秩的方法进行总结)矩阵的秩与向量组的秩的关系常用矩阵秩相关的等式和不等式公式1:∣r(A)−r(B)∣⩽
- 矩阵论(零):线性代数基础知识整理(5)——特征值与相似
exp(i)
机器学习的数学基础线性代数矩阵
矩阵论专栏:专栏(文章按照顺序排序)本篇博客的上篇是矩阵论(零):线性代数基础知识整理(4)——线性空间与线性变换,梳理了线性空间与线性变换的相关内容。本文主要整理矩阵的特征值与相似的相关内容。方阵的特征值特征值的定义及性质特殊矩阵的特征值与特征向量(对角矩阵、上(下)三角矩阵、酋矩阵、分块矩阵)AAA、ATA^TAT、AHA^HAH的特征值的关系AHAA^HAAHA和AAHAA^HAAH的特征值
- [矩阵论] Unit 6. 矩阵的 Kronecker 积与 Hadamard 积 - 知识点整理
PeakCrosser
矩阵论矩阵线性代数
注:以下内容均由个人整理,不保证完全准确,如有纰漏,欢迎交流讨论参考:杨明,刘先忠.矩阵论(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,20056矩阵的Kronecker积与Hadamard积6.1Kronecker积与Hadamard积的定义K-积和H-积定义K-积:Am×n⊗Bs×t=[aijB]ms×nt=[a11B⋯a1nBa21B⋯a2nB⋯⋯⋯am1B⋯amnB]A_{m\timesn}
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo