Ekko、无心
Ekko、无心

吴恩达《机器学习》课程笔记---第三章Linear Algebra Review

本章节主要介绍了些线性代数中的基础知识的回顾。

Table of Contents

矩阵，向量

基本概念

矩阵运算

矩阵运算法则

单位矩阵

矩阵的逆

矩阵的转置

矩阵，向量

基本概念

主要讲了些基本概念，可由图直观理解。

矩阵  \left[ \begin{array}{lll}{a} & {b} & {c} \\ {d} & {e} & {f} \\ {g} & {h} & {i} \\ {j} & {k} & {l}\end{array}\right]  向量 \left[ \begin{array}{l}{w} \\ {x} \\ {y} \\ {z}\end{array}\right]

矩阵运算

矩阵加，减法（需要两个矩阵规模完全一致）

 

\left[ \begin{array}{ll}{a} & {b} \\ {c} & {d}\end{array}\right]+\left[ \begin{array}{ll}{w} & {x} \\ {y} & {z}\end{array}\right]=\left[ \begin{array}{ll}{a+w} & {b+x} \\ {c+y} & {d+z}\end{array}\right]

\left[ \begin{array}{ll}{a} & {b} \\ {c} & {d}\end{array}\right]-\left[ \begin{array}{ll}{w} & {x} \\ {y} & {z}\end{array}\right]=\left[ \begin{array}{ll}{a-w} & {b-x} \\ {c-y} & {d-z}\end{array}\right]

实数和矩阵的运算（会对矩阵中每一个元素应用操作）

\left[ \begin{array}{ll}{a} & {b} \\ {c} & {d}\end{array}\right] * x=\left[ \begin{array}{ll}{a * x} & {b * x} \\ {c * x} & {d * x}\end{array}\right]

\left[ \begin{array}{ll}{a} & {b} \\ {c} & {d}\end{array}\right] / x=\left[ \begin{array}{ll}{a / x} & {b / x} \\ {c / x} & {d / x}\end{array}\right]

矩阵乘法（两个矩阵相乘，需要第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数相同）

\left[ \begin{array}{ll}{a} & {b} \\ {c} & {d} \\ {e} & {f}\end{array}\right] * \left[ \begin{array}{l}{x} \\ {y}\end{array}\right]=\left[ \begin{array}{l}{a * x+b * y} \\ {c * x+d * y} \\ {e * x+f * y}\end{array}\right]

矩阵运算法则

不符合交换律    A * B \neq B * A

满足结合律    (A * B) * C=A *(B * C) 

单位矩阵

只有主对角线为1，其他元素均为0的方阵,用E表示（有的资料里也用I）

\left[ \begin{array}{lll}{1} & {0} & {0} \\ {0} & {1} & {0} \\ {0} & {0} & {1}\end{array}\right]

矩阵的逆

满足A^{^{-1}}*A=E。

非方阵没有逆矩阵，但是可以用Matlab中的pinv()函数计算，方阵的逆用inv()计算。没有逆的矩阵称为奇异的或者退化的。

 

矩阵的转置

满足A_{i j}=A_{j i}^{T}，矩阵的转置就像将矩阵沿顺时针方向旋转90°然后将其左右反转。（其实是沿着主对角线，翻转）

\begin{array}{c}{A=\left[ \begin{array}{ll}{a} & {b} \\ {c} & {d} \\ {e} & {f}\end{array}\right]} \\ {A^{T}=\left[ \begin{array}{lll}{a} & {c} & {e} \\ {b} & {d} & {f}\end{array}\right]}\end{array}

 

 

这些都是些基本概念，无需过多理解，但是有些矩阵运算的其他法则和概念在遇到时候可能还需要再简单回顾下。

 

 

你可能感兴趣的:(笔记,吴恩达,《机器学习)

  • C练题笔记之：Leetcode-393. UTF-8 编码验证 月团子 c语言leetcode算法
    题目：给定一个表示数据的整数数组data，返回它是否为有效的UTF-8编码。UTF-8中的一个字符可能的长度为1到4字节，遵循以下的规则：对于1字节的字符，字节的第一位设为0，后面7位为这个符号的unicode码。对于n字节的字符(n>1)，第一个字节的前n位都设为1，第n+1位设为0，后面字节的前两位一律设为10。剩下的没有提及的二进制位，全部为这个符号的unicode码。这是UTF-8编码的工
  • 如何让AI真正理解你的意图（自适应Prompt实战指南） nine是个工程师 大语言模型人工智能prompt
    目前的LLM模型，在理解用户意图方面，正在使用自适应Prompt技术，来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言：为什么你的AI总是"答非所问"？相信很多人都遇到过这样的情况：你问：“帮我写一个Python爬虫”AI答：给你一堆理论知识和完整教程（你只想要简单代码）你问：“推荐一部电影”AI答：推荐了《教父》（你想看轻松喜剧）你问：“解释一下机器学习”A
  • 如何创建Python工程目录 九月恒心 Pythonpython自动测试
    如何创建一个简单但是比较规范的python工程目录，本文是学习了LearnPythontheHardWay相关内容后做的一些笔记。安装python第三方包1.pipfromhttp://pypi.python.org/pypi/pip用于安装python第三方包的工具2.distributefromhttp://pypi.python.org/pypi/distribute已被弃用，是SetupT
  • AI人工智能与机器学习的大数据融合应用 AI智能探索者 人工智能机器学习大数据ai
    AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词：AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要：本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构，对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系，给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理，并通过Python源代码进行说明
  • AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅 人工智能tensorflowpythonai
    AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
  • notepad++正则表达式 痞子IT 嵌入式开发语言xmlc语言
    notepad++正则表达式使用笔记：1.查找空行：^\s*\r\n2.排除以（开头的行：^(?!（).*$3.查找第二行以A-D开头的情况：(\r\n)(^[A-D])4.查找不含有helloworld的行：^(?!.*helloworld).*$5.查找不以com结尾的字符串：^.*?(?|"']|"[^"]*"|'[^']*')*?(?:/>|>.*?)11.查找非换行空白：(\s)(?)及
  • SystemVerilog LRM 学习笔记 -- clocking块
    1clocking...endclocking块clocking块是SV新feature，主要是为了更好解决testbench和DUT之间的timing和同步建模的问题，可以使user基于clockcycle在更高的抽象层次上写testbench(如“##3”，表示三个clock)。clocking只能在module/interface/checker/program中声明，不能在function
  • JavaWeb（苍穹外卖）--学习笔记03（登录生成令牌） 老虎0627 JavaWeb（苍穹外卖）学习笔记java
    前言本片文章是学习B站黑马程序员苍穹外卖的学习笔记。在Day01（如果学到登录界面这里卡住了，可以看看这篇文章），登陆界面的后端实现大致可以分为两部分登录功能和登录校验，其中登陆校验的实现是基于令牌JWT技术来实现会话追踪（校验部分还有拦截器Interceptor这个我没太学懂视频也没提，以后在更）JWT令牌基本概念JWT是一种在Web应用程序，简单且安全地处理用户身份验证和信息交换的技术，首先我
  • Vue3-尚硅谷笔记 八月份的天气 Vue3-笔记笔记
    1.Vue3简介2020年9月18日，Vue.js发布版3.0版本，代号：OnePiece（n经历了：4800+次提交、40+个RFC、600+次PR、300+贡献者官方发版地址：Releasev3.0.0OnePiece·vuejs/core截止2023年10月，最新的公开版本为：3.3.41.1.【性能的提升】打包大小减少41%。初次渲染快55%,更新渲染快133%。内存减少54%。1.2.【
  • Golang基础笔记十之goroutine和channel
    本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：Golang基础笔记十之goroutine和channel这一篇介绍Golang里的goroutine和channel通道。以下是本篇笔记目录：goroutinechannelgoroutine与channel的使用1、goroutinegoroutine是一种轻量级线程（用户态线程），由Go运行时管理而非操作系统，它是Go并发模型的核心，能高效处理大量
  • 计算机网络（王道考研）笔记个人整理——第六章：应用层 onlyTonight 计算机网络计算机网络考研笔记
    第六章：应用层点击上方专栏查看六章全部笔记个人笔记整理位置：个人笔记完整版b站视频：王道考研（2019版）概述应用层对应用程序的通信提供服务。应用层协议定义：应用程序交换的报文类型（请求or响应）；各个报文类型的语法，如报文中的各个字段及其详细描述；字段的语义，即包含在字段中的信息的含义；进程何时、如何发送报文，以及对报文进行响应的规则。功能：文件传输、访问和管理；电子邮件；虚拟终端；查询服务和远
  • 笔记本电脑外接屏幕/台式电脑屏幕调节亮度方法 小宇蛋 电脑显示器
    我之前找了很多办法都不顶用，因为屏幕电源和主机电源不一个，所以无法通过系统调节屏幕亮度。但其实办法很简单很简单，就问卖你屏幕的店家调节亮度的按钮在哪，直接通过屏幕上的按钮调节。
  • 如何使用Python控制笔记本电脑屏幕亮度？ 很酷的站长 编程笔记电脑python开发语言
    Python已成为世界上最受欢迎的编程语言之一，这要归功于它的简单性、多功能性和广泛的应用程序。凭借其广泛的库和框架，Python可用于从Web开发到机器学习以及介于两者之间的任何内容。在Python中，最流行的数据分析和操作库之一是Pandas，它提供了处理表格数据的强大工具。在本教程中，我们将使用Python和屏幕亮度控制库来探索如何控制笔记本电脑屏幕亮度。我们将向您展示如何使用Python通
  • 10、 量子神经网络：从理论到实践 安检 量子神经网络PennyLaneQiskit
    量子神经网络：从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNNs）是量子计算与经典机器学习相
  • huggingface 笔记： Trainer UQI-LIUWJ 笔记人工智能
    Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
  • huggingface笔记：文本生成Text generation UQI-LIUWJ python库整理笔记深度学习python
    1加载LLM模型fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttorchimportosmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2",device_map="auto",#自动分配到所有可用设备（优先GPU）torch_dtype=torch.bfloat16)2编码
  • 深度学习之迁移学习 路溪非溪 人工智能迁移学习机器学习
    认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能，尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）
  • 【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天） 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • python transformers库笔记（BertForTokenClassification类） 夏末蝉未鸣01 自然语言处理pythontransformer自然语言处理
    BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务（如命名实体识别NER、词性标注POS）设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层，用于对每个token进行分类。1、特点任务类型：专为Token-level分类设计，即对输入序列中的每一个tok
  • debian-arm64-docker 笔记
    文章目录构建debian-arm64docker宿主机系统UBUNT20.04-X86下环境安装下载文件拷贝文件文件释放修改文件qemu-arm-static环境切换环境debian网络配置,分区配置域名解析服务器串口控制台调整打包debianarm64根文件系统debian-arm64宿主机系统安装基础软件基础工具安装docker安装ubuntu20.04-X86上制作arm64-docker镜
  • Linux笔记之Docker安装，基于Debian 11（bullseye） 名字太长真的很奇怪꒰⑅•ᴗ•⑅꒱ Linuxlinuxdebiandocker
    前置条件Debian平台版本为Debian11（bullseye）安装的是DockerCommunityEdition（docker-ce）安装步骤1.重新安装卸载旧版，初次安装请跳过sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdrunc2.初次安装时，安装依赖sudoapt-getinstallapt-transport-https
  • CentOS6的“ifupdown“与Debian的“ifupdown“有什么不同? 笔记250706
    CentOS6的"ifupdown"与Debian的"ifupdown"有什么不同?笔记250706CentOS6与Debian的ifupdown深度对比一、架构与设计差异维度CentOS6Debian核心组件Shell脚本集合二进制程序（C语言）配置存储分散式：/etc/sysconfig/network+/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-*集中式：/et
  • 《算法笔记》学习日记——4.4 贪心 囷囷 《算法笔记》学习日记贪心算法算法c语言数据结构c++
    目录4.4贪心问题A:看电视问题B:出租车费问题C:ToFillorNottoFill问题D:RepairtheWall问题E:FatMouse'sTrade问题F:迷瘴问题G:找零钱小结4.4贪心CodeupContestID:100000584问题A:看电视题目描述暑假到了，小明终于可以开心的看电视了。但是小明喜欢的节目太多了，他希望尽量多的看到完整的节目。现在他把他喜欢的电视节目的转播时间表
  • crazyswarm无人机集群搭建笔记（一）资料索引 X_SWARM 无人机集群无人机笔记stm32
    前言为了开展无人机集群虚实结合任务调度算法测试，这次采购了crazyflie套件，本系列主要记录从零开始搭建crazyswarm集群的详细步骤。本节主要包含crazyflie安装调试主要参考的文章和教程。一、crazyflie安装使用基本资料1.Bitcraze官方网站（1）Bitcraze官方网站主页（2）Bitcraze官网安装教程（3）crazyswarm2官方文档（4）crazyswarm
  • 深入理解Spring Bean的生命周期
    在Spring框架的学习中，Bean的生命周期是一个核心知识点，它贯穿了从Bean的创建到销毁的全过程。掌握Bean的生命周期，不仅能帮助我们更好地理解Spring容器的工作原理，还能在实际开发中更灵活地控制Bean的行为。本文将基于学习笔记，详细解析Bean生命周期的七个阶段，并补充关键细节和实践要点。一、Bean定义阶段：蓝图的绘制Bean定义阶段就如同建筑前的设计图纸绘制，它决定了Bean的
  • 20250708-02-redis通用key操作命令_笔记
    一、Redis1.通用键值操作1）键的查看操作keys命令基本功能：查询当前数据库中的所有key，支持精确查询和模糊查询与memcached区别：memcached无法查询所有key，这是Redis特有的功能查询示例：keys*返回所有key（如"age"和"site"）keyssite精确查询指定keykeyss*查询以s开头的key通配符三种通配符：*：匹配任意多个字符（如key
  • redis学习笔记
    1.在docker上安装redis之后，具体可以看我之前的docker教程一.进入docker的redis容器中#进入docker的redis容器中dockerexec-itredis/bin/bash#启动redisredis-cli#设置键setmykeyabc#取出键getmykey#删除键delmykey二，Redis数据类型字符串（string），哈希（hash），列表（list），集合
  • Java面向对象三大特性精华实战笔记：static、继承、多态与接口
    文章目录Java面向对象三大特性精华实战笔记：static、继承、多态与接口一、static1.静态变量2.静态方法二、工具类1.Javabean类2.测试类3.工具类三、继承四、多态定义表现形式多态的前提多态的好处五、接口接口的定义和使用接口中成员的特点总结Java面向对象三大特性精华实战笔记：static、继承、多态与接口一、static在public后加上static表示老师名字这个属性被所
  • 算法学习笔记：10.Prim 算法——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题 呆呆企鹅仔 算法学习算法学习笔记JavaPrim
    在图论的世界里，最小生成树（MinimumSpanningTree,MST）是一个至关重要的概念，它在通信网络设计、电路布线、交通规划等领域有着广泛的应用。求解最小生成树的算法中，Prim算法以其独特的“逐步扩展”思想占据着重要地位。Prim算法的基本概念在正式介绍Prim算法之前，我们先回顾一下最小生成树的定义：对于一个具有n个顶点的带权连通图，其最小生成树是包含所有n个顶点的一棵无环子图，且该
  • 算法学习笔记：11.冒泡排序——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
    在排序算法的大家族中，冒泡排序是最基础也最经典的算法之一。它的核心思想简单易懂，通过重复地走访待排序序列，一次比较两个相邻的元素，若它们的顺序错误就把它们交换过来，直到没有需要交换的元素为止。虽然冒泡排序的时间复杂度较高，在大规模数据排序中并不常用，但它是理解排序算法思想的绝佳入门案例，也是计算机考研408和算法学习中的基础内容。冒泡排序的基本概念冒泡排序（BubbleSort）之所以被称为“冒泡
  • 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet 周凡杨 javaHttpServlet源理GenericService源码
    在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到，要实现javax.servlet.Servlet接口（即写自己的Servlet应用），你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ，也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet（这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
  • MySQL性能优化 bijian1013 数据库mysql
            性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有：         a.优化查询         b.优化数据库结构  
  • ThreadPool定时重试 dai_lm javaThreadPoolthreadtimertimertask
    项目需要当某事件触发时，执行http请求任务，失败时需要有重试机制，并根据失败次数的增加，重试间隔也相应增加，任务可能并发。 由于是耗时任务，首先考虑的就是用线程来实现，并且为了节约资源，因而选择线程池。 为了解决不定间隔的重试，选择Timer和TimerTask来完成 package threadpool; public class ThreadPoolTest {
  • Oracle 查看数据库的连接情况 周凡杨 sqloracle 连接
    首先要说的是，不同版本数据库提供的系统表会有不同，你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。 select * from dict where table_name like '%SESSION%'; 就可以查出一些表，然后根据这些表就可以获得会话信息 select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
  • 类的继承 朱辉辉33 java
    类的继承可以提高代码的重用行，减少冗余代码；还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends 格式:public class 类名（子类）extends 类名（父类）{ } 子类可以继承到父类所有的属性和普通方法，但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和 protected属性，但要使用private属性仍需通过调用。 子类的方法可以重写，但必须和父类的返回值类
  • android 悬浮窗特效 肆无忌惮_ android
    最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画，类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于，需求是浮出一个窗口，之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下：   一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡，ListView+动画也没法精确定位到目标点。   后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。   自定义一个Dialog后，在styl
  • hadoop伪分布式搭建 林鹤霄 hadoop
    要修改4个文件    1: vim hadoop-env.sh  第九行    2: vim core-site.xml            <configuration>     &n
  • gdb调试命令 aigo gdb
    原文：http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362   一、GDB常用命令简介   r run 运行.程序还没有运行前使用 c             cuntinue 
  • Socket编程的HelloWorld实例 alleni123 socket
    public class Client { public static void main(String[] args) { Client c=new Client(); c.receiveMessage(); } public void receiveMessage(){ Socket s=null; BufferedRea
  • 线程同步和异步 百合不是茶 线程同步异步
    多线程和同步 : 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B依言执行，再将结果给A；A再继续操作。 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回，同时其它线程也不能调用这个方法   多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知     &
  • JSP中文乱码分析 bijian1013 javajsp中文乱码
            在JSP的开发过程中，经常出现中文乱码的问题。         首先了解一下Java中文问题的由来：         Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面，
  • js实现页面跳转重定向的几种方式 bijian1013 JavaScript重定向
            js实现页面跳转重定向有如下几种方式： 一.window.location.href <script language="javascript"type="text/javascript"> window.location.href="http://www.baidu.c
  • 【Struts2三】Struts2 Action转发类型 bit1129 struts2
     在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action，配置如下   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
  • 【HBase十一】Java API操作HBase bit1129 hbase
    Admin类的主要方法注释：   1. 创建表 /** * Creates a new table. Synchronous operation. * * @param desc table descriptor for table * @throws IllegalArgumentException if the table name is res
  • nginx gzip ronin47 nginx gzip
    Nginx GZip 压缩 Nginx GZip 模块文档详见：http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule 常用配置片段如下： gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例，比例越大，压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
  • java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针，比如 h1 ， h2 ，判断这俩个链表是否相交 bylijinnan java
    public class LinkListTest { /** * we deal with two main missions: * * A. * 1.we create two joined-List(both have no loop) * 2.whether list1 and list2 join * 3.print the join
  • Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作 bylijinnan javaspring
    Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法，Spring只是做了一下改造和封装 JDBC的batch操作： String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " + "(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
  • [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展 comsci 工作流
        生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........     竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
  • base64编码和url编码 cuityang base64url
    import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.io.UnsupportedEncodingException;
  • web应用集群Session保持 dalan_123 session
    关于使用 memcached 或redis 存储 session ，以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis，不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化，还因为它支持的单个对象比较大，而且数据类型丰富，不只是缓存 session，还可以做其他用途，一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐，因为它的服务器使用范围比较多，不仅限于tomcat ，而且实现的原理比较简
  • Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式'] dcj3sjt126com 数据库
        public function getMinLimit () {        $sql = "...";        $result = yii::app()->db->createCo
  • solr StatsComponent（聚合统计） eksliang solr聚合查询solr stats
    StatsComponent 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2169134 http://eksliang.iteye.com/ 一、概述        Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询，也就是min、max、avg、count、sum的功能   二、参数
  • 百度一道面试题 greemranqq 位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
    那天看朋友提了一个百度面试的题目：怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5}  找出出现次数为奇数的数字.   我这里复制的是原话，当然顺序是不一定的，很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决，但是效率不高。   还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...！   还有觉得应该先排序...   还有觉
  • Spring之在开发中使用SpringJDBC ihuning spring
      在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式：   1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入；     JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
  • JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节 justjavac json
    2013年5月，Yehuda Katz 完成了JSON API(英文，中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后，在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
  • 网站项目建设流程概述 macroli 工作
    一.概念 网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。 二.需求分析 项目立项 　　我们接到客户的业务咨询，经过双方不断的接洽和了解，并通过基本的可行性讨论够，初步达成制作协议，这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组，小组成员包括：项目经理，网页设计，程序员，测试员，编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。 客户的需求说明书 　　第一步是需
  • AngularJs 三目运算 表达式判断 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
    事件回顾：由于需要修改同一个模板，里面包含2个不同的内容，第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样，其他过滤器，内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not，继续追究其源码。 var b = "{{", a = "}}"; this.startSymbol = function(a) {
  • Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量 superlxw1234 sparkspark算子Spark RDD分区元素
    关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量     Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。   可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
  • Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持 wiselyman Spring 3
                  Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。          请大家及时准备及时升级到Spring
  • fis纯前端解决方案fis-pure zccst JavaScript
    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他