- 人工智能与机器学习原理精解【17】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能机器学习概率论
文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶
- NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型(2)
人生百态,人生如梦
nlp从零开始自然语言处理人工智能
3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型,以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积:序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料,其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例,平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
- Matlab实现多传感器信息融合(D-S证据推论)
冬天都会过去
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。(对来自多传感器数据的融合处理)适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍(1)四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中,函数m为识别框
- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法,主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析:一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为:P(A∣B)=P(B)
- 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习概率论
目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中;如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为“猫”的概率是1,即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
- 自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
在自然语言生成任务(NLG)中,采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。1、GreedyDecodingGreedyDecoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出,直到生成结束。在贪婪解码中,生成模型根据输入序列,逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。在每个时间步,模型根据当前的隐藏状态和已生成的部分序列计算每个词语的条件
- 扩散模型原理+DDPM案例代码解析
Mikey@Li
机器学习人工智能深度学习
扩散模型原理+代码解析一、数学基础1.1一般的条件概率形式1.2马尔可夫链条件概率形式1.3先验概率和后验概率1.4重参数化技巧1.5KL散度公式二、扩散模型的整体逻辑(以DDPM为例)2.1Diffusion扩散过程(Forward加噪过程)2.2逆向过程(reverse去噪过程)三、训练过程和采样过程3.1训练过程3.2采样过程3.3模型训练的一些细节3.3.1网络的选择3.3.2一些超参数的
- Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型
Longlongaaago
机器学习深度学习
PixelRecurrentNeuralNetworkspixelrnn是生成模型的一种,基于autoregressivemodels。他的思想很简单,就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据,以条件概率的方式,逐点预测和计算。并且每个像素点的预测都在[0-255]之间,(单通道情况下)如下图1所示:图1,autoregressivemodels在二维图片上的预测方式。其
- 机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习概率论人工智能
朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
- UVA11181条件概率 Probability|Given
DBWG
洛谷算法概率论
条件概率Probability|Given-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)样例解释:需要学习条件概率和贝叶斯定理//12-0.1*0.2*(1-0.3)==0.014//1-30.1*0.8*0.3==0.024//-230.9*0.2*0.3==0.054//0.092//(0.014+0.024)/0.092==0.413043包含1的概率除以所有情况的概率之和就是1买
- 【2018-10-02】条件随机场
BigBigFlower
条件随机场:给定随机变量x条件下,随机变量y的马尔科夫随机场。设X和Y是随机变量,P(Y|X)是在给定X的条件下Y的条件概率分布,若随机变量Y构成一个由无向图G=(V,E)表示的马尔科夫随机场,即满足马尔科夫性:w~v(与v连接的所有w)线性链条件随机场线性链条件随机场的参数形式:tk边上的特征函数,sl节点上的特征函数条件随机场的概率计算问题前向-后向算法定义前向向量:递推公式:定义后向向量:前
- 和米老师思维碰撞
eSoo
最近和米老师的交流,发现自己在学习方法上,还有人生认知上,有很多需要向米老师学习的地方,有很多需要大家帮助的地方,也有很多需要我自己克服的地方,仅以此文记录下和老师交流的几个问题,供大家思考。一,贝叶斯定理贝叶斯公式贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。请问:左边的A,B和右边的A,B一样的吗?答:既一样,又不一样一样在
- Sklearn之StandardScaler(数据预处理)
爱睡觉的琪
sklearn机器学习python
1.哪些机器学习算法不需要(需要)做归一化?概率模型(树形模型)不需要归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF、XGboost。而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用:使得经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。且是针对每一个特征维度来做的,而不是针
- 浅谈生成式和判别式模型的区别和联系
浅白Coder
机器学习机器学习人工智能
我们假设有一些已知的训练数据,包括属性集合X和对应的类别标记Y。现在有一个新样本,我们想要预测它的类别。我们的目标是通过求取条件概率的最大值来对新样本进行分类。1.1判别式模型:判别式模型通过训练数据得到一个分类函数和决策边界,例如使用支持向量机(SVM)模型得到一个分界面,然后直接计算条件概率,选择最大概率对应的类别作为新样本的分类结果。判别式模型只对条件概率进行建模,学习不同类别之间的最优边界
- NLP——数学基础
晴晴_Amanda
自然语言处理
文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability)贝叶斯公式(Bayes’theorem)贝叶斯决策理论(Bayesiandecisiontheory)最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策二项式分布(binomialdistrib
- 朴素贝叶斯原理
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法人工智能机器学习
朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法(NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,P(A|B)在女神喜欢的条件下,职业是程序员的概率?女
- NLP_语言模型的雏形N-Gram
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理语言模型人工智能
文章目录N-Gram模型1.将给定的文本分割成连续的N个词的组合(N-Gram)2.统计每个N-Gram在文本中出现的次数,也就是词频3.为了得到一个词在给定上下文中出现的概率,我们可以利用条件概率公式计算。具体来讲,就是计算给定前N-1个词时,下一个词出现的概率。这个概率可以通过计算某个N-Gram出现的次数与前N-1个词(前缀)出现的次数之比得到4.可以使用这些概率来预测文本中下一个词出现的可
- 贝叶斯的缺点
人机与认知实验室
机器学习人工智能
贝叶斯方法是一种统计学习方法,通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下,后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效,但也存在一些缺点。以下是一些贝叶斯方法的缺点的例子:1、先验概率的选择贝叶斯方法依赖于先验概率的选择,先验概率的不准确性可能导致后验概率的不准确性。选择先验概率是非常困难的,特别是在没有明确领域知识或可靠数据支持的情况下。2、计算复杂度在贝叶斯方法中,计算后验概
- 条件概率、全概率和贝叶斯公式
mjiansun
常用数学知识
1、条件概率公式设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditionalprobability)为:P(A|B)=P(AB)/P(B)分析:一般说到条件概率这一概念的时候,事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合,事件A和事件B一般是有交集的,若没有交集(互斥),则条件概率为0,例如:①扔骰子,扔出的点数介于[1,3]称为事件A,扔出的点数介于[
- 概率论中的全概率公式、贝叶斯公式解析
实名吃香菜
数学概率论
全概率公式定义全概率公式是用来计算一个事件的概率,这个事件可以通过几个互斥事件的并集来表示。这几个互斥事件称为“完备事件系”。实质是由原因推结果。公式用途全概率公式通常用于计算一个事件的总概率,特别是当这个事件与几个不同的因素相关时。它可以让我们将复杂事件的概率分解为更简单事件概率的组合。贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用,它描述了两个事件的关系,其中一个事件发生后,对另一个事件概率的影
- 概率论基础-条件概率、全概率公式、贝叶斯公式
Salute=
数学知识深度学习概率论机器学习
目录一、条件概率 1.1条件概率定义 1.2条件概率例题 1.3乘法定理 1.4乘法定理例题 1.5全概率公式 1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率 1.1条件概率定义 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为:P(A∣B)P(A|B)P(A∣B),读作“在B的条件下A的概率”。 1.2条件概率例题 投掷一枚硬币2次**,A表示“至
- 移动机器人激光SLAM导航(四):GMapping SLAM 篇
Robot_Yue
自主探索导航学习ROSSLAM机器人导航GMapping点云畸变去除map_server占据栅格地图
参考引用GMappingROS-Wiki从零开始搭二维激光SLAMGMapping漫谈小白学移动机器人机器人工匠阿杰wpr_simulation移动机器人激光SLAM导航(文章链接汇总)1.GMapping1.1FastSLAM问题分解概率论相关公式1.条件概率公式:p(x,y)=p(x∣y)p(y)=p(y∣x)p(x)p(x,y)=p(x|y)p(y)=p(y|x)p(x)p(x,y)=p(x
- 条件概率、全概率公式
一只特立独行的猫
概率论学习概率论
条件概率定义:设A,B为两个事件,,且P(B)>0,则称P(A|B)=P(AB)P(B)\frac{P(AB)}{P(B)}P(B)P(AB)为事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率,即P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)条件概率有如下性质:1.任意A,P(AB)≥02.P(Ω|B)=13.A1,A2,...AnA_1
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益5.2.3信息增益比5.3.1ID3算法5.3.2C4.5的生成算法5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于pyt
- 朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战
沪上小乔
NLP文本处理自然语言处理python概率论
朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战1.什么是贝叶斯2.什么是朴素贝叶斯3.如何用朴素贝叶斯来进行文本分类问题1数据精度问题问题2log(0)得到负无穷问题4.程序设计1以单词为单位进行计数2以文本为单位进行计数3以变化的权重值进行计数5实验结果分析6总结1.什么是贝叶斯贝叶斯本质上就是条件概率分布,(通俗来讲,条件概率分布就是当我们知道了某一条件之后,所得出的用该条件所能推测得它属于的各个类别的概率
- 强化学习(王树森)
leukocyten
强化学习
目录基本概念价值函数目的基本概念**策略函数(policy)**是根据观测到的状态做出决策策略函数π\piπ:S×\times×A→\rightarrow→[0,1]是一个条件概率函数:π\piπ(a|s)=P(A=a|S=s)策略函数的输入是状态s和动作a,输出是一个0到1之间的概率值奖励(reward)是在智能体执行一个动作之后,环境返回给智能体的一个数值状态转移是指当前状态s变成新的状态s’
- 大数据期望最大化(EM)算法:从理论到实战全解析
星川皆无恙
机器学习与深度学习大数据人工智能大数据大数据算法深度学习人工智能
文章目录大数据期望最大化(EM)算法:从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计(MLE)Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望(E)步骤最大化(M)步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型(GMM)高斯混合模型的定义分量权重E步骤在GMM中的应用M步骤在GMM中的应用五、实战案例
- 条件概率、全概率和贝叶斯公式
紫色蜘蛛爬啊爬
数据分析概率论数据分析
目录1.条件概率1.1条件概率说明1.2举例说明1.3条件概率公式2.全概率公式2.1条件概率公式2.2一个特例公式2.3全概率公式的意义3.贝叶斯公式3.1贝叶斯公式的推导3.2贝叶斯公式一个特例3.3贝叶斯公式的意义4.先验概率&后验概率4.1举例4.2先验概率&后验概率的定义1.条件概率1.1条件概率说明在一间事情已经发生的情况下,另一件事情发生的概率。1.2举例说明将一枚硬币抛掷两次,观察
- 武忠祥2025高等数学,基础阶段的百度网盘+视频及PDF
m0_54050778
pdf概率论
考研数学武忠祥基础主要学习以下几个方面的内容:1.微积分:主要包括极限、连续、导数、积分等概念,以及它们的基本性质和运算方法。2.线性代数:主要包括向量、向量空间、线性方程组、矩阵、行列式、特征值和特征向量等概念,以及它们的基本性质和运算方法。3概率论与数理统计:主要包括随机事件和概率、条件概率、独立性、随机变量及其分布、数学期望方差和协方差、大数定律和中心极限定理等概念以及它们的基本性质和运算方
- 贝叶斯概率学习笔记
feiyu66666
数学学习笔记概率论其他
条件概率之前发现自己不是很能记住条件概率的公式,然后上了课明白了可以这样:上面这个例子,要求的是在C条件下A发生的概率。怎么说好呢,其实条件概率基本的定义我是明白的,就是考虑的样本空间发生改变了嘛,但我没想到可以用这点来记忆,唉。也就是说,P(C)作为分母,其实就是(C)的意思。嘛,说到底就还不是以概率为考虑对象,而是以概率的定义作为考虑对象。独立事件就相当于这个公式变形后的进一步变形(因为A,C
- 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
JavaScriptjquery
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
javaspring@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
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 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_
javaDAOspring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