[信息论与编码]离散信源及其信息测度(2)

深入解析ID3算法：信息熵驱动的决策树构建基石大千AI助手人工智能 Python #OTHER 算法决策树机器学习人工智能 DecisionTree ID3 信息熵
本文来自「大千AI助手」技术实战系列，专注用真话讲技术，拒绝过度包装。ID3（IterativeDichotomiser3）是机器学习史上的里程碑算法，由RossQuinlan于1986年提出。它首次将信息论引入决策树构建，奠定了现代决策树的理论基础。本文将深入剖析其数学本质与实现细节。往期文章推荐:20.用Mermaid代码画ER图：AI时代的数据建模利器19.ER图：数据库设计的可视化语言-搞
理解自信息和信息熵——为什么自信息这样算？ Colin_Downey 随笔信息熵机器学习概率论
一直对香农的信息熵(InformationEntropy)都没有一个非常感性的认识，今日摸鱼学习了一下这个问题。我们先来看看香农是怎么看待交流中的“信息”：“Thefundamentalproblemofcommunicationisthatofreproducingatonepointeitherexactlyorapproximatelyamessageselectedatanotherpoi
机器学习与深度学习21-信息论 my_q 机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接：地址1.信息上的概念信息熵（Entropy）是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念。它表示了对一个随机事件发生的预测的平均困惑程度或信息量。对于一个离散型随机变量X，其信息熵H(X)定义为所有可能取值的负概率加权平均。数学上，可以使用以下公式来计算离散
头歌实践教学平台python机器学习-决策树学习只是用户态 1024程序员节
决策树简述下列说法正确的是？A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树下列说法错误的是？B、决策树只能是一棵二叉树决策树算法任务描述本关任务：编写一个使用决策树算法进行信息增益计算及结点划分的程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.决策树模型，2.决策树模型用于分类，3.决策树信息熵构建。决策树模型决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生
从入门到精通：Codeup 与 Git 的高效协作实践 2302_81677011 git codeup
一、Codeup与Git的深度解析1.1Codeup的企业级特性作为阿里云推出的一站式代码管理平台，Codeup在以下方面展现出独特优势：安全防护体系：数据加密存储：采用AES-256算法对代码仓库进行静态加密，确保即使物理存储泄露也无法破解。智能敏感信息检测：通过正则匹配+信息熵+上下文语义的三层模型，精准识别硬编码密钥、邮箱等敏感信息，误报率低于5%。细粒度权限控制：支持企业-代码组-仓库-成
【机器学习】决策树 YoseZang 机器学习机器学习决策树人工智能
决策树V1.0决策树的概念决策树的结构决策树的构建划分标准的选择信息熵基尼系数划分标准举例节点划分标准的选择流程决策树分裂过程的停止V1.0决策树的概念决策树是属于用树的形式，在树的每一个内部节点上使用1个划分标准，对在该节点上待划分的样本进行划分，划分成2个类别，2堆样本可以作为叶子节点，认为其中样本都属于某个分类，也可以继续使用另1个划分标准继续划分。决策树的每个结点的划分标准是通过学习得到的
DeepSeek与搜索引擎：AI生成内容如何突破“语义天花板” weixin_45788582 人工智能 DeepSeek ai 搜索引擎
一、搜索引擎的“内容饥饿症”与AI的“产能悖论”2024年，全球每天新增470万篇网络文章，但搜索引擎的索引拒绝率高达68%。这一矛盾的根源在于：算法对“高质量原创”的定义已从“形式独特性”转向“认知增值性”。传统AI生成内容（如通用GPT模型）虽能快速填充关键词，却难以突破“语义天花板”——即内容的信息熵无法超越训练数据集的平均认知水平。DeepSeek的突破性在于：通过“领域知识蒸馏”技术，将
信息论初级——信源概述——2020-11-11 青州街打工人信息熵
信息论初级——信源概述内容：一、信源的数学模型以及分类二、离散信源信息熵以及其性质三、随机波形信源四、信源的冗余度关于连续与离散的一些思考：我觉得，连续的本质是离散，即万物皆离散。在定义中，连续的例子有语音信号、热噪音信号等，这些例子如果以生活的角度去看，确实是连续的，因为你发音的时候喉咙是一直在震动的，发出的声音是“连续”的，但是如果将你发出声音的单位时间无限缩小，其实你发出的声音是一帧一帧的，
机器学习经典算法：决策树原理详解 xiaoyu❅ 机器学习算法决策树
决策树（DecisionTree）是一种直观且强大的机器学习算法，被广泛用于分类与回归任务。本文从核心原理（信息熵、基尼系数）、构建过程（ID3/C4.5/CART）、剪枝优化到Python代码实战，全方位解析决策树，并教你如何用Graphviz可视化树结构！目录一、什么是决策树？二、决策树的核心原理1.特征划分标准2.关键公式推导3.决策树构建流程三、Python代码实战1.数据集准备2.模型训
决策树的核心思想 code 旭 AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。节点分裂：根据特征取值划分子节点。停止条件：节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵（InformationEntropy）衡量数据集的混乱程度：H(D)=−∑k=1Kpklog⁡2pk
结构化思考和金字塔结构之：信息检索与知识获取 AI天才研究院架构师必知必会系列编程实践大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.1概念定义2.2检索阶段2.3提取阶段3.1信息检索和文本信息处理的组成3.2技术总体架构3.3信息检索的关键技术3.3.1倒排索引和TF-IDF权值3.3.1.1倒排索引3.3.1.2TF-IDF权值3.3.2文档集合模型3.3.3语言模型3.3.3.1词袋模型3.3.3.2n-gram模型3.3.4PageRank算法3.3.5信息熵的实体抽取3
完整代码详解：Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估 mosquito_lover1 python 开发语言
主要应用场景：社交网络隐私风险评估实现一个基于文本内容的用户隐私泄露风险评估系统，涉及多个步骤和技术。以下是一个完整的Python代码示例，涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。1.安装所需的库首先，确保你已经安装了以下Python库：pipinstalltransformersscikit-learnnumpypa
AI编程赋能Python实现零编程决策树算法智享食事算法 AI编程 python
1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。决策树的构建过程通常分为以下几个步骤：1.特征选择：选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征，通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构：根
信息熵(entropy)定义公式的简单理解 xiongxyowo 杂文划水
首先公式长这样：H(X)=−∑i=1np(xi)log⁡p(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^{n}p\left(x_{i}\right)\logp\left(x_{i}\right)H(X)=−i=1∑np(xi)logp(xi)PxiP_{x_{i}}Pxi表示随机事件X为xix_{i}xi的概率。这里直接给出一些结论。对于某一事件，其发生的概率越小，那么其信息量越大；发生的概率越大，那
智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要：本文利用天鹰算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化，以信息熵作为适应度函数，提高其图像分割的性能。1.天鹰算法天鹰算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/
决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）陈小虾机器学习 ID3决策树决策树
文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五、决策树C4.5算法的不足决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件
智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要：本文利用堆优化算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化，以信息熵作为适应度函数，提高其图像分割的性能。1.堆优化算法堆优化算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u0118
数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正啥都想学点的研究生矩阵线性代数
topsis模型赋予权重有层次分析法，但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点：判断矩阵的确定依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响。（主观性太强）针对层次分析法主观性太强的弊端，我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。如何度量信息量的大小，以小明和小王的例子为例：建立信息量I(x)和P(x)之间的关系：信息熵的定义：信息熵越大，信息量是越大还是越小呢
决策树(decision tree) a15957199647 机器学习数据
决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。大概流程就是1.查看子类是否属于同一个类2.如果是，返回类标签，如果不是，找到最佳的分类子集的特征3.划分数据集4.创建分支节点5.对每一个节点重复上述步骤6.返回树首先我们要像一个办法，怎么来确定最佳的分类特征就是为什么要这么划分子集。一般有三种方法：1.Gini不纯度2.信息熵3
蓝桥杯：01串的熵讲解(C++) DaveVV 蓝桥杯c++蓝桥杯 c++c语言算法数据结构
01串的熵本题来自于：2023年十四届省赛大学B组真题（共10道题)主要考察：暴力。代码放在下面，代码中重要的细节全都写了注释，非常清晰明了：#includeusingnamespacestd;intmain(){//请在此输入您的代码intn=23333333;//01串的长度doubletarget=11625907.5798;//信息熵的目标值for(inti=0;i(i)/n;//强转，让
机器学习3----决策树 pyniu 机器学习机器学习决策树人工智能
这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
[机器学习]决策树 LBENULL
决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的，一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造
Python实现熵权法：客观求指标数据的权重乌漆帅黑 python 开发语言算法
介绍：熵权法（EntropyWeightMethod）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。本文将介绍熵权法的基本原理，并提供Python编程语言的实现过程及示例代码，帮助理解和应用熵权法。目录1.数据准备2.计算指标熵值3.计算指标权重4.示例应用5.完整代码
100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型统计学家
1、熵的定义熵最早是一个物理学概念，由克劳修斯于1854年提出，它是描述事物无序性的参数，跟热力学第二定律的宏观方向性有关：在不加外力的情况下，总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律，自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年，香农将熵的概念引申到信道通信的过程中，从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
机器学习：分类决策树（Python）捕捉一只Diu python 机器学习决策树笔记
一、各种熵的计算entropy_utils.pyimportnumpyasnp#数值计算importmath#标量数据的计算classEntropyUtils:"""决策树中各种熵的计算，包括信息熵、信息增益、信息增益率、基尼指数。统一要求：按照信息增益最大、信息增益率最大、基尼指数增益最大"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_
新中特复习笔记二——章节整理上（上海交通大学）懒总不想学习想睡觉研狗--学习笔记笔记学习
前言本文根据复习ppt整理，猜测考点与题型均为老师的个人猜测，不做保证。感觉很多知识点重在理解，大家有空可以把对应的前后文看看！祝大家身体健康，考试顺利！！ps：本文是博主复初愈下整理的，脑子感觉不太好，可能有很多遗漏或者错误的地方，欢迎大家指出，随时更正！pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
新中特复习笔记三——章节整理下（上海交通大学）懒总不想学习想睡觉研狗--学习笔记笔记学习
前言本文根据复习ppt整理，猜测考点与题型均为老师的个人猜测，不做保证。感觉很多知识点重在理解，大家有空可以把对应的前后文看看！祝大家身体健康，考试顺利！！ps：本文是博主复初愈下整理的，脑子感觉不太好，可能有很多遗漏或者错误的地方，欢迎大家指出，随时更正！pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
新中特复习笔记一——论述题（上海交通大学）懒总不想学习想睡觉研狗--学习笔记笔记学习
前言本文根据复习ppt整理，猜测考点与题型均为老师的个人猜测，不做保证。感觉很多知识点重在理解，大家有空可以把对应的前后文看看！祝大家身体健康，考试顺利！！ps：本文是博主复初愈下整理的，脑子感觉不太好，可能有很多遗漏或者错误的地方，欢迎大家指出，随时更正！pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
熵：信息熵、交叉熵、相对熵 Reore
信息熵信息熵H(X)可以看做，对X中的样本进行编码所需要的编码长度的期望值。交叉熵交叉熵可以理解为，现在有两个分布，真实分布p和非真实分布q，我们的样本来自真实分布p。按照真实分布p来编码样本所需的编码长度的期望为，这就是上面说的信息熵H(p)按照不真实分布q来编码样本所需的编码长度的期望为，这就是所谓的交叉熵H(p,q)相对熵这里引申出KL散度D(p||q)=H(p,q)-H(p)=，也叫做相对
CDA二级建模分析师考试记录啾啾二一
文by亲爱的雪莉考试方式是机考，单选+多选+实操题。选择题是用考场的电脑。实操题是考官现场用U盘把资料数据拷贝到你的电脑，2个小时后将数据结果和代码打包再拷贝到考官的U盘（这波操作好low）。选择题主要就是备考手册里的内容，多选题必须全部选对才得分，漏选不得分。题目来说有点翻来覆去，比如计算信息熵，一口气考了四道题，每个1分。其实考试更多是考内容理解，计算同类型考这么多没啥意义。虽说不公布真题，官
java线程的无限循环和退出 3213213333332132 java
最近想写一个游戏，然后碰到有关线程的问题，网上查了好多资料都没满足。突然想起了前段时间看的有关线程的视频，于是信手拈来写了一个线程的代码片段。希望帮助刚学java线程的童鞋 package thread; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date
tomcat 容器 BlueSkator tomcat Web servlet
Tomcat的组成部分 1、server A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service service包括多个connector以及一个engine，其职责为处理由connector获得的客户请求。 3、connector 一个connector
php递归,静态变量,匿名函数使用 dcj3sjt126com PHP 递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body>
属性颜色字体变化周华华 JavaScript
function changSize(className){ var diva=byId("fot") diva.className=className; } </script> <style type="text/css"> .max{ background: #900; color:#039;
将properties内容放置到map中 g21121 properties
代码比较简单： private static Map<Object, Object> map; private static Properties p; static { //读取properties文件 InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
[简单]拼接字符串 53873039oycg 字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况，自己写了个，不是很好，欢迎提出更优雅的写法，代码如下： import java.util.HashMap; import java.uti
Struts2学习云端月影
最近开始关注struts2的新特性，从这个版本开始，Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。配置文件精简了，的确是简便了开发过程，但是，我们熟悉的配置突然disappear了，真是一下很不适应。跟着潮流走吧，看看该怎样来搞定convention-plugin。使用Convention插件，你需要将其JAR文件放
Java新手入门的30个基本概念二 aijuans java 新手 java 入门
基本概念:　　1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。　　2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
jedis 简单使用 antlove java redis cache command jedis
jedis.RedisOperationCollection.java package jedis; import org.apache.log4j.Logger; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; pub
PL/SQL的函数和包体的基础百合不是茶 PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,, 函数; 函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值定义函数的 --输入姓名找到该姓名的年薪 create or re
Mockito(二)--实例篇 bijian1013 持续集成 mockito 单元测试
学习了基本知识后，就可以实战了，Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中，最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。比如现在有一个类FTPFileTransfer，实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *编写控制结构 */ --条件分支语句 --简单条件判断 DECLARE v_sal NUMBER(6,2); BEGIN select sal into v_sal from emp where lower(ename)=lower('&name'); if v_sal<2000 then update emp set
【Log4j二】Log4j属性文件配置详解 bit1129 log4j
如下是一个log4j.properties的配置 log4j.rootCategory=INFO, stdout , R log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appe
java集合排序笔记白糖_ java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{ private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L; private int id; private String nam
java导致linux负载过高的定位方法 ronin47
定位java进程ID 可以使用top或ps -ef |grep java ![图片描述][1] 根据进程ID找到最消耗资源的java pid 比如第一步找到的进程ID为5431 执行 top -p 5431 -H ![图片描述][2] 打印java栈信息 $ jstack -l 5431 > 5431.log 在栈信息中定位具体问题将消耗资源的Java PID转
给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数 bylijinnan 函数
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class RandNFromRand5 { /** 题目：给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数。解法1： f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
PL/SQL Developer保存布局 Kai_Ge
近日由于项目需要，数据库从DB2迁移到ORCAL，因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉，造成了很多麻烦，最主要的就是进入后，左边列表有很多选项，自己删除了一些选项卡，布局很满意了，下次进入后又恢复了以前的布局，很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段： &n
[未来战士计划]超能查派[剧透,慎入] comsci 计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........ 虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活.... &nbs
Google Map API V2 dai_lm google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯 http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html 找到篇不错的文章，大家可以参考一下 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html 1. 创建Android工程由于v2的key需要G
java数据计算层的几种解决方法2 datamachine java sql 集算器
2、SQL SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多，但都是权重最高的。成熟度：5星。最成熟的。
Linux下Telnet的安装与运行 dcj3sjt126com linux telnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的而不安装telnet服务如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包即使安装了软件包默认的设置telnet 服务也是不运行的需要手工进行设置如果是redhat9，则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
PHP中钩子函数的实现与认识 dcj3sjt126com PHP
假如有这么一段程序： function fun(){ fun1(); fun2(); } 首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。但是，假如我们想对函数做一些变化。比如说，fun是一个解析函数，我们希望后期可以提供丰富的解析函数，而究竟用哪个函数解析，我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。我们可以在fu
EOS中的WorkSpace密码修改蕃薯耀修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】 hanqunfeng SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂，如果是完整的bean配置，则需要配置大量的bean，所以xml配置时使用了命名空间来简化配置，同样，spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity，达到同样减少bean配置的目的，如下： applicationContex
ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题 jackyrong AJAX跨域
这两天遇到个问题，kendo ui的datagrid，根据json去读取数据，然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染，但很奇怪的是，在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中，同样的程序，浏览起来是没问题的，但把应用放到公网上的一台服务器，却发现如下情况： 1） ie 9下，不能出现任何数据，但用IE 9浏览器浏览本机的应用，却没任何问题
不要让别人笑你不能成为程序员 lampcy 编程程序员
在经历六个月的编程集训之后，我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。说实话，我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。手慢慢地离开键盘，心里很压抑。不禁默默祈祷：一切都会进展顺利的，对吧？至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的，是不是？难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗？我需要一点点安慰。在自我怀疑，不安全感和脆弱等等像龙卷风一
马皇后的贤德 nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气，并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知，朱元璋不喜欢女人干政，他认为“后妃虽母仪天下，然不可使干政事”，因为“宠之太过，则骄恣犯分，上下失序”，因此还特地命人纂述《女诫》，以示警诫。但马皇后是个例外。　　有一次，马皇后问朱元璋道：“如今天下老百姓安居乐业了吗？”朱元璋不高兴地回答：“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道：“陛下是天下之父，
选择某个属性值最大的那条记录（不仅仅包含指定属性，而是想要什么属性都可以） Rainbow702 sql group by 最大值 max 最大的那条记录
好久好久不写SQL了，技能退化严重啊！！！直入主题：比如我有一张表，file_info，它有两个属性（但实际不只，我这里只是作说明用）： file_code, file_version 同一个code可能对应多个version 现在，我想针对每一个code，取得它相关的记录中，version 值最大的那条记录， SQL如下： select *
VBScript脚本语言 tntxia VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。 VB家族语言简介 Visual Basic 6.0 源于BASIC语言。由微软公司开发的包含协助开发环境的事
java中枚举类型的使用 xiao1zhao2 java enum 枚举 1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量. 1.定义一个简单的枚举类型 public enum Sex { MAN, WOMAN } 枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型. 2.常用方法静态的values()方

[信息论与编码]离散信源及其信息测度(2)

离散信源及其信息测度（补充）

离散无记忆信源的扩展信源

信源模型

信息熵

离散平稳信源及极限熵（非重点）

离散平稳信源

极限熵

信息冗余度（了解）

信源的相关性与冗余度

你可能感兴趣的:(信息论与编码,信息熵)