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留尘铃
声音信号处理学习图像处理人工智能扩散模型学习深度学习理论推导
参考:[1]HoJ,JainA,AbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型/DiffusionModel原理讲解_哔哩哔哩_bilibili[3]扩散模型公式推导_扩散模型数学推导-CSDN博客[4]扩散
- 薛定谔的股价和巴普洛夫的投机者
血公子
“小脑开大洞”谢谢你的关注我们进行投资研究,本质上是想寻求市场运行的规律。这种探寻规律的思想起源于牛顿的经典力学,那时人们甚至认为一切现象都可以通过公式推导解释。久而久之,我们解释自然现象时普遍喜欢采用理论支撑,进而在股票市场也沿用了同样的思维,重逻辑研究而轻市场心理。特别是对于投研体系严密的机构,逻辑不甚严密的投资建议往往不被采纳。然而市场之所以有魅力,恰恰来源于其不确定性。对于股价,你往往会发
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Hey小伙伴们,今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导!项目背景你知道吗?在时间序列预测中,传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是,有一种神奇的神经网络叫做LSTM(LongShort-TermMemory),它就像是时间旅行者一样,可以记住很久以前的信息!时间旅行听起来很酷吧?那我们就来一起探索一下LSTM的世界吧!原理解析1️⃣什么是LSTM?LSTM是一种
- 自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题(03)
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面试c++职场和发展
这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网同号(lonely-stone或者lonely_stone)。关于高频面试题和C++STL面经,每次我会更新10个问题左右,每次更新过多,害怕大家可能看了就只记住其中几个点。(在个人秋招面试过程中,面试到
- 自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题(01)
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面试c++职场和发展
这两天有点忙耽搁了,抱歉!!!这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网同号(lonely-stone或者lonely_stone)。关于高频面试题和C++STL面经,每次我会更新10个问题左右,每次更新过多,害怕大家可能看了就只记住其中几个点。
- 自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列04之高频面试题(02)
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自动驾驶机器人面试
这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网同号(lonely-stone或者lonely_stone)。关于高频面试题和C++STL面经,每次我会更新10个问题左右,每次更新过多,害怕大家可能看了就只记住其中几个点。(在个人秋招面试过程中,面试到
- 手机信令数据分析&移动对象轨迹数据分析--论文摘要合集
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1、《基于电信位置数据的人群流量预测》卢光跃,李四维,赵宇翔,王天赐西安邮电大学学报摘要:将遗传算法和支持向量回归法结合起来,给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。提取出电信位置数据中的人群流量时间序列,综合考虑其不同时间点值的关联性,用支持向量回归方法对其进行预测,并使用遗传算法对支持向量回归方法的参数进行优化。综合考虑人群流量变化的横向和纵向趋势,同时考虑使用遗传算法对SVR算法的参数进
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- 机器学习常见公式推导
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线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW(注:XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵,WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵,YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。这里的WWW通常代表模型的权重,而XXX代表输入数据。)如何求∂Y∂W\frac{\partialY}{\partialW}∂W∂Y呢,通常我们只关心其一个特定的切片,即∂Yij∂Wrs\frac{\p
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一、计算公式二、太阳高度角计算太阳高度角的求解应先求解太阳赤纬角ds和太阳时角ts。2.1太阳时角定义sd为平太阳时;et为真太阳时时差;st为真太阳时;ts为太阳时角。doublesd=hour1+(minute1+(120-116.33)*4)/60;doubleet=0.0028-1.9587*sin(b)+9.9059*sin(2*b)-7.0924*cos(b)-0.6882*cos(2
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- 隐马尔科夫模型1(了解整体知识架构)
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当你去学习一个算法的时候,你首先要去搞清楚它是什么,能用来做什么。如果上来就进行公式推导,那样只会让你更加迷糊,只有彻底了解了之后学起来才会事半功倍。本篇文章主要有两个目的:1、让大家了解什么是隐马尔科夫模型。为了让大家深入理解,会先介绍什么是马尔科夫模型,然后介绍什么是隐马尔可夫模型,然后总结两者的联系和区别。2、带大家认识马尔可夫模型的三种应用场景。大家可以理解为能解决哪三种问题,以及三种场景
- 算法练习-01背包问题【含递推公式推导】(思路+流程图+代码)
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难度参考难度:困难分类:动态规划难度与分类由我所参与的培训课程提供,但需要注意的是,难度与分类仅供参考。且所在课程未提供测试平台,故实现代码主要为自行测试的那种,以下内容均为个人笔记,旨在督促自己认真学习。题目动态规划经典问题01背包?具体内容:背包最大重量为4物品如下:重量价值物品0115物品1320物品2430问背包能背的最大重量是多少?思路0-1背包问题的动态规划解法基于以下思路:子问题定义
- 推导数学规律--完成任务的最短时间(任务调度器)
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Leetcode中级算法算法动态规划leetcodehash数据结构
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- 数字PID算法基础
alex1801
未分类算法单片机嵌入式硬件
数字PID是由编程语言实现的PID算法并烧录到控制芯片中,控制芯片与电机驱动连接,将PID控制算法的输出转换为PWM控制信号发送给电机驱动电路,电机驱动电路与直流电机相连并将PWM控制信号转换为具有相同占空比的PWM供电电压,通过对输入电机的PWM供电电压占空比的控制实现对电机转速的调节;通过传感器监测电机转速,反馈至控制芯片,实现闭环。1、公式推导PID控制算法在连续时间序列下的公式如下:对连续
- OOA-SVR回归预测|基于鱼鹰算法优化支持向量机的塑料热压成型预测(多输入单输出)附Matlab源码
Matlab科研辅导帮
预测模型算法回归支持向量机
✅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内容介绍摘要塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等行业的制造工艺。准确预测热压成型过程中材料的厚度至关重要,
- GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model
双木的木
深度学习拓展阅读深度学习人工智能python计算机视觉图像处理stablediffusion
本文来源公众号“GiantPandaCV”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel(扩散模型),虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是Diffusio
- 通过指数拟合获取平均增长率
热爱生活的大川
数据分析中,我们常常会统计数据的平均增长率或平均下降率。事实上,我们可以通过指数拟合来得到上升比率或下降比率。如图,针对不断下降的月度数据,我们制作一个指数拟合曲线:指数拟合图中指数公式,幂的系数-0.332就是拟合到的下降比率33%了,该数据为正数时就是上升比率。公式推导令为下降比例,且假设,则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a),可知从而图中公式为:这里的x就是上述推导时的t,对应的,,解释
- 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析,学习了两种优化,无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
- GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
CquptDJ
数据挖掘机器学习机器学习算法数据挖掘人工智能大数据
本文同样不涉及公式推导及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档:XGBoost官方文档(全英文)LightGBM官方文档(全英文)关于GBDT算法,优点非常多,可以算是将boosting的思想发挥到了极致,处理许多数据效果都是非常好,但是正所谓人无完人
- 机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部:核技巧
bohu83
NLP机器学习
一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部:核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。这部分的推导过程在https://blog.csdn.net/bohu83/article/details/114198931我首先要吐槽下,对于小白很难掌握这块,因为数学公式推导要求较高。对比了机器学习40讲,我再看下之前贪心学院的NLP训练营课程。我会发现文哲老师会站在小白能方便理解的
- 手撕Buck!Buck公式推导过程
硬件工程师炼成之路
硬件硬件思维buck开关电源公式推导开关电源计算公式dcdc
这个文章我本来没打算写的,因为之前我已经写了《手撕Boost!Boost公式推导及实验验证》,在我看来,Buck与boost是完全类似的,明白一个,另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck,那么今天就来推导下buck的公式。毕竟大家基础也是各不相同,举一反三有时还比较困难,有现成的更好。如果没看过手撕boost的,我建议可以先看看,因为有很多的前提条件在那里面有详尽的解释。这些
- [leedcode]刷题有感--动态规划入门及思路模板
给我杯冰美式
动态规划算法
一、动态规划思考模板1、构造dp[]数组,想清楚dp[]数组的具体含义。2、确定本题目的递推公式3、初始化dp[]数组4、确定数组遍历顺序5、利用初始化后的dp数组结合递推公式推导dp数组,看是否符合题意要求二、题目示例1、斐波那契数列--一维动态规划斐波那契数列斐波那契数,通常用F(n)表示,形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:F(0)=
- DNS解析别名设置
蓝山_d851
DNS解析结果会出现别名,该别名也可通过”CNAME“参数解析1.A机器配置[root@svr7named]#vimtedu.cn.zone$TTL1D@
[email protected].(0;serial1D;refresh1H;retry1W;expire3H);minimumtest.cn.NSsvr7svr7A10.10.0.55wwwA10.10.0.24*A10.10.0.21f
- r语言svr模型_使用R语言建立一个决策树回归模型
weixin_39849888
r语言svr模型
决策树是一种简单但使用广泛的分类算法,根据目标变量的类型,决策树分为分类决策树(目标变量为因子型)与回归决策树(目标变量为连续数值型)。在这里,我们使用R建议一个回归决策树模型。决策树简单介绍对于一个分类问题,我们可能需要多个属性值来构建问题,通过回答这些问题(比如长度大于多少,宽度大于多少,重量大于多少),有序地得到问题的答案,并重复问题到我们得到最后的分类,把上面的过程(问题、答案)有组织的组
- 空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型
天天酷科研
空气质量预测(AQP)matlab支持向量机回归空气质量预测
文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述政府机构使用空气质量指数(AQI)向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。随着AQI的上升,公共卫生风险也会增加。不同国家有自己的空气质量指数,对应不同国家的空气质量标准。基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的回归模型也可以用于空气质量的预测。SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法,它可以通过在
- 数据结构|对称矩阵压缩存储的下标公式推导|如何求对称矩阵压缩存储对应的一维数组下标
01红C
数据结构矩阵线性代数算法
因为考试的时候可能会给很多情况的变式题,所以要会推导而不是背公式,情况变了,公式就不管用了。行优先、只存储主对角线+下三角区:矩阵下标ai,j(i>=j)->一维数组下标B[k]按照行优先的原则,确定ai,j是一维数组中B[k]中的第几个元素i是行数,j是列数ai,j在第i行,由上图可知,第i行有i个元素;ai,j在第j列,也可以理解为在第i行的弟j个位置。所以,ai,j**元素的前面一共有的元素
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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