[线性代数]线性方程组(秦静老师主讲)

干货|自我介绍这三个坑，99%的概率你踩过！夏麦生命的魔术师
自我介绍——每个人都需要的一张名片。图片源自网络从2018年到现在，在做演讲俱乐部的2年时间里，我在演讲活动现场听过1000+人的自我介绍，自我介绍做得超棒的人真不多！最近，我花了近几个月时间，仔细研究了500+人线上场景的自我介绍，发现优秀的自我介绍也不多！为什么做一张优秀的自我介绍就这么难呢？这个问题，在我帮几十个人打造了自我介绍的过程一直困扰着我。经过了几个月的时间思考与实践，终于发现三个—
防不胜防的宝宝湿疹竟然因为这样做而渐渐消除。。。 xinju8830
宝宝在未满一周岁之前很容易罹患湿疹，婴儿湿疹是一种过敏性皮肤炎症，1-3个月的婴儿出生后就可以发现。南方婴儿湿疹在春夏季是高发季节，北方婴儿湿疹高发季在春秋时节。因为婴儿患湿疹的环境因素最主要是潮湿、阴暗造成的，南方的春夏最为潮湿，所以婴儿患湿疹的概率也就增加。能够引起婴幼儿湿疹的因素除了环境因素之外，还有遗传、饮食等多方因素，令家长防不胜防。那么在孩子出现了湿疹的症状时，妈妈们都应该怎么做?如何
经济金融学公开课学习总汇（九）佳佳爱科技AITech
本章内容：1.什么是金融风险2.什么是风险偏好与满意度，人都是风险厌恶吗3.单一投资还是多元投资4.无差别曲线金融风险：金融风险是指金融变量的各种可能值偏离期望的可能性以及幅度，所以风险不是说，一定会发生概率的亏损或者偏离回报，它也有可能发生超额的回报作为理财的投资人，我们一般只关注系统风险（经济环境不好造成房市大跌等）。还有非系统性风险（购买理财，卷款跑路等）。其中系统风险是可分散的风险；后者是
数据库系统第53节数据库并发控制 hummhumm 数据库 oracle python java database sql 后端
数据库并发控制是确保在多个用户或进程同时访问数据库时，数据的完整性和一致性得到维护的一种机制。并发控制技术主要分为两大类：乐观并发控制和悲观并发控制。下面将详细叙述这两种技术，以及多版本并发控制（MVCC），这是一种在数据库系统中广泛使用的并发控制方法。乐观并发控制(OptimisticConcurrencyControl,OCC)乐观并发控制的核心思想是假设事务之间的冲突发生的概率较低，因此它允
架构师备考的一些思考（三） kiba518 网络
前言这个考题的大部分内容，我感觉都是我们会的，但所有的考题都穿上了马甲，穿上马甲我们就不好认了，而且如果是一个两个人穿马甲，还好推断，如果1000人穿马甲，你识别的概率就会急速下降。有些题的内容则是即无法识别，也无法背，因为它也没有个前因后果，完全是出题人拍脑袋想的，所以，这种题我们是无法通过知识来判断的，因为用知识来判断，你会发现，四个选项全是正确的，这时我们可以采用逐字读题法，就是一个字一个字
红源随笔红源随笔
2020年3月26日红源悟语自我觉醒:想都是问题；做才是答案！今日成长健身的本质诉求，是让你在高强度的工作中游刃有余，在工作之外还有精力去享受生活。今日感悟在这个信息爆炸、竞争激烈的全球化时代，谁的精力充沛，谁在竞争中胜出的概率就更高。
关于灵感的一些想法高温若寒的坚持
灵感是个稍纵即逝的东西，如果不好好抓住，只能与它挥手告别。相信我们都有过这样的时刻，走着走着路或者吃着吃着饭时一个想法的出现，那就是灵感的再现。灵感虽然是个可遇不可求的东西，但我们可以通过一些途径增加灵感出现的概率。1.多和别人聊天。相信大家都知道《聊斋志异》这部作品，而蒲松龄创作这部小说的灵感多来自于与周围人的聊天之中。我们如果想增加灵感出现的概率，就要多和身边的人聊聊天，特别是和优秀的榜样人物
adb有线连接正常，adb connect失败 cheri-- adb android
adbconnect失败1.确认两个设备在同一个局域网2.确认此网络是否有adb连接的权限(有的公司网络不允许adb)3.确认防火墙设置如果前面3步都确认没问题，Pingip也能成功，那么有可能就是端口的问题:step1：先用有线连接设备，执行adbtcpip5555step2:拔掉有线step3:adbconnect192.168.1.105这样大概率就能成功了
Ihandy Unity开发面试题 2024 z2014z 面试职场和发展
1.当i>10时，调用test是否会出现死锁？原因是什么？voidtest(inti){lock(this){if(i>10){i--;test(i);}}}2.有一个表有n条记录，每条记录有两个字段，weight和id，写出程序保证id出现的概率与权重相同3.从1到n，一共有多少个14.二叉树的层次遍历5.给定两个链表，将对应数值相加6.检查两棵树是否相同
如何获得巨大的成功心水
什么是巨大的成功？举个例子，你赢得了一家客户算是小小的成功，你赢得100家客户就算是巨大的成功，巨大的成功会让你感觉到质变、跃迁和震撼的感觉。要获得巨大的成功虽然很难，但并不是不可能的，做好下面四点能大幅提高获得巨大成功的概率。1.将一个因素最大化。以微信的巨大成功为例，这个因素是什么呢?我觉得是张小龙和微信团队对一个好产品原则的坚守。第一条，好的产品是有创意的，它必须是一个创新的东西；第二条，好
【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计傻傻虎虎系统架构设计系统架构系统安全
【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计可靠性概述系统故障模型系统配置方法组成结构‌‌功能与应用场景‌‌技术含量与成本‌系统可靠性可靠性概述这里有几个名词要做好区分，可靠度是某一个时间区间内能正常运行的概率；可用度是某一时刻可运行的概率；可维度是指系统失效后，在时间间隔内被修复的概率；平均无故障时间是从0时开始到故障发生时，系统的持续运行时间的期望值；平均故障修复时间就是字面意思；平均故障间隔时间是
成功学不能学润物老师
成功是一个小概率事件，混得太惨也是。大部分人，还是过着不太成功不太失败的日子。如果我们要修理一辆汽车,你会只坚持用扳手,不用螺丝刀么?我们既可以用扳手,也可以用螺丝刀。关键是,目标是把车修好。要点拆解一、成功永远是小概率事件通过对炼金术的案例，以及数学中的正态分布曲线，即无论什么群体，随机变量的概率分布大多数总会停留在某一个值前后，离这个值越远，出现的概率越少。来说明，成功也是个小概率事件，混的太
2021年3月11日复盘：第二次企稳信号！老威期权说
今天大会闭幕，沪指数据收敛，大盘借机上破强阻力位3410点，并以最高点收光头光脚阳线，下未触及支撑位，发出短期企稳信号！这是年后高点下跌以来第二次发出企稳信号！上一次发出企稳信号是3月1日！结果2号大跌后、3号大涨、4日又开始下跌！根据我们的理解，企稳信号发出后，再下跌才是低买时机；不跌继续涨的话，就要注意冲高后的风险！明天周五，周五走势大概率都和下周行情负相关，即周五好看，下周要小心；周五难看，
如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习剑海风云 Artificial Intelligence 人工智能机器学习概率潜在语义分析 PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World Terry Cao 漕河泾 3d 人工智能计算机视觉目标跟踪
基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而，尽管它们能够实现最先进的结果，大多数方法的计算开销很大，需要大量资源来实时运行。在下文中，我们基于之前的工作，开发了SRT3D，这是一种稀疏的基于区域的3D物体跟踪方法，旨在弥合效率上的差距。我们的方法在所谓的对应线（这些线模型化了物体轮廓位置的概率）上稀疏地考虑图像信息。由此，我们改进了当前的技术，并引入了考虑定义
婚前没有满足男人的“择爱观”，婚后老公出轨的概率会变高文秀木子
相信很多女孩子会听过这样的话：你这样的女人适合过日子，可以娶回家当老婆；你这样的女人适合谈恋爱，但不适合过日子，不能娶回家的。成熟理性的男人，对于选女朋友和选老婆，标准是不一样的，我希望正在恋爱或者准备恋爱的姑娘们能明白这一点。在这里，我先和大家分享两组概念：一是短择和长择；二是择爱观和择偶观。短择和长择：短择，顾名思义，就是短期择偶。男人只是想和你玩一玩，玩腻了就抛弃，他并不打算和你发展长期稳定
概率图模型（PGM）综述医学影像处理概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系：贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
写作界的火云邪神，一篇标题甩出来，打破你的思维定势晓菲悦读
砍柴书院&写作营丹老师在开营的时候说:“作为五年的新媒体编辑，在接下来的这一个月的时间里，我能为大家提供的帮助是，关于写作的建议，文章的优化，以及思维力的变化。”丹老师的每一节课都有趣、有料，有浅显易懂的理论，有恰如其分的例子。让我们在欢乐轻松的氛围中听的懂，学的会。4月27日上的是标题课——《如何写出不影响调性，又能打开概率高的标题》(上课前，教导主任“小鹿波比”就喊我们:“今晚上有热情的互动，
处于苍蝇模式，寻找蜜蜂模式雷宇plus
对于我这个七零后生人，即将步入知命之年年龄的人来说，选择一项下一辈子靠谱的职业确实是一个极其慎重和重要的事。虽说我也读过《百年人生》，按照目前医学科学技术的发展进步，这一代的人也许能够活到八十到一百岁，五十上下的年龄也就是中青年。但不可否认的是，相比于年轻人，除了在智力、经验上不输之外，在人体机能和精力上确实再走下坡路，这是不容辩解的，虽说这个年龄段有少量的人的体力和精力很好，但要看概率，用概率这
潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习剑海风云 Artificial Intelligence 人工智能机器学习潜在狄利克雷分配 LDA
定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二） FFmpeg123 Pytorch cnn 深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程
可惜我还是很喜欢你（10）陈奶盖
陈奶盖135有次不太高兴，跟夏来说我奶奶不喜欢我因为重男轻女，所以我奶奶对我和我妈妈都不好，我很怕以后遇到这样的婆婆。他很温柔的跟我说，他妈妈是很好的人，他奶奶也是，我不会有这样的苦恼的。......现在想起来，就也挺难过。136我俩的大学不是在厦门嘛，我是福建人他不是。有次聊到什么，我跟他说可能大概率我以后会回福州工作吧。他问我为什么，（因为我也不是福州人。）“因为家里在福州有房子，我父母给我买
美欧阳星羽
试问，谁又会拒绝美、变得更美呢？故事父子俩见一辆豪车驶来，儿子说:开这种车的人，肚子里一定没什么文化。父亲:说这种话的人，兜里一定没有钱。好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂万里挑一，说这句话的人，大概率没有一副好看的皮囊。绝杀但凡好看的皮囊再加上那么一点优点，就能组成绝杀！+才，集美貌与才华于一身；+财，无往不利；+德，人美心善；……没有比外貌更能万搭的品质了，绝无仅有。美就像一个超级放大镜，任何优点
日记2021-3-8 思考z
今天开课第一天，对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下，下午去图书馆呆了2个多小时，晚自习看了概率论与统计学，单词：talent天赋，才能，thick厚的，obstacleto对……障碍，introduce介绍，传入，thin瘦的，稀薄的，thorough彻底的，完全的，occurredto想到，invent发明，throat喉咙，ofcourse当然，thunder雷，雷声，tide潮汐，o
【机器学习】朴素贝叶斯可口的冰可乐机器学习机器学习概率论
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好
软考高项-信息系统项目管理师-必考知识点1 围城客软考软考信息系统项目管理师
NO1、制定成本预算的步骤(1)将项目总成本分摊到项目工作分解结构的各个工作包(2)将各个工作包成本再分配到该工作包所包含的各项活动上(3)确定各项成本预算支出的时间计划及项目成本预算计划PS：1、分到工作包2、分到工作包中的活动3、确定各项成本指定预算NO2、定性风险分析的方法定性风险分析的技术方法有风险概率与影响评估法、概率和影响矩阵、风险紧迫性评估等PS:概率与影响评估法经常考到，容易与定量
AdaBoost算法（AdbBoost Algorithm）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习剑海风云 Artificial Intelligence 人工智能机器学习提升方法 AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中，xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念 Lossya 机器学习人工智能 python 贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V
每日复盘分享 Collue
3-90/Day15/有效学习，从每日复盘分享开始【2021.8.3社科篇】《人生算法》——第二部分人生算法十八关【一】收获新知第2关、狭隘/穷人思维是打折甩卖了概率权——商业世界的算法，是通过概率权分配游戏。尤其是万物皆被编码，这意味着，可以通过数字化的“码”控制物理世界的“万物”——为了公平，这类控制通常是通过概率权实现权利与财富的转移。——狭隘是我们面临的第二个人生难题。人和人之间的差异很多
Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？小麦麦子 spring mvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。问题：在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
maven依赖范围 bitcarter maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包 2.compile 只有编译和打包时才会依赖 3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包 4.runtime 运行时依赖，编译不依赖 5.默认compile 依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递 1.传递的意思是项目A，引用
Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file darrenzhu xml premature JAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误： org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file 很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
CSS Specificity 周凡杨 html 权重 Specificity css
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。规则： HTML标签的权重是1 Class 的权重是10 Id 的权重是100
java与servlet g21121 servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释写道 Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
eclipse中安装maven插件 510888780 eclipse maven
1.首先去官网下载 Maven： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz 下载完成之后将其解压，我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，并将它放在 D:\tools目录下，即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
jpa@OneToOne关联关系布衣凌宇 jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。 Nruser实体类 //***************************************************************** @Entity @Table(name="nruser") @DynamicInsert @Dynam
我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置 aijuans spring 事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
java 动态代理简单实现 antlove java handler proxy dynamic service
dynamicproxy.service.HelloService package dynamicproxy.service; public interface HelloService { public void sayHello(); } dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl package dynamicp
JDBC连接数据库百合不是茶 JDBC编程 JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中; JDBC链接数据库的代码和固定写法; 1,加载oracle数据库的驱动; &nb
单例模式中的多线程分析 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。饿汉式： package com.bijian.study; public class Singleton { private Singleton() { } // 注意这是private 只供内部调用 private static
javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性 bijian1013 JavaScript prototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource bit1129 dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如： <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <data
我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5 bitcarter c MD5 base64decode urldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码： string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0
腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密 ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素 bylijinnan java
public class MinOfShiftedArray { /** * Q69 旋转数组的最小元素 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 * 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 */ publ
看博客，应该是有方向的 Cb123456 反省看博客
看博客，应该是有方向的: 我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客. 我刚突然想到的: 1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。 2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的. 为什么要写
[开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖 comsci 开源项目
为什么这样说呢？因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。所以，为避免这种不确定性风险，我
一个 sql优化（[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看） cwqcwqmax9 sql
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Hibernat and Ibatis dashuaifu Hibernate ibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
备份MYSQL脚本 dcj3sjt126com mysql
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iOS第三方开源库的吐槽和备忘 dcj3sjt126com ios
转自 ibireme的博客做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。首先整理了一份 Github上排名靠
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移动端页面侧边导航滑入效果 ini jquery Web html5 css javascirpt
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在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。 @Override public String get(String key) { // long start = System.currentTimeMillis(); // System.out.println("Be
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[线性代数]线性方程组(秦静老师主讲)

线性方程组

齐次线性方程组

基础概念集合

齐次线性方程组定义

系数矩阵

未知向量

方程组的代数形式

方程组的矩阵形式

方程组的向量方程形式

零解

非零解 (非零解向量)

解空间

基础解系

通解

行最简形矩阵

自由未知量

真未知量

同解方程组

齐次线性方程组解的性质

性质1：ξ是解向量，则kξ也是解向量

性质2：ξ1，ξ2是解向量，则ξ1+ξ2也是解向量

例题

基础解系的求法

基础解系存在判定定理

基础解系求解推论

基础解系有非零解推论

基础解系求解步骤

例题

非齐次方程组

非齐次有解判定定理

增广矩阵

非齐次解的性质

性质1 非齐次方程组(1)的两个解的差是它的导出组的解。

性质2 非齐次方程组(1)的一个解与其导出组的一个解的和是非齐次方程组(1)的解.

非齐次线性方程组的通解

非齐次通解的相关推论

非齐次方程组的求解步骤

例题

含参数的方程组

行列式法使用准则

例题

初等变换法使用准则

例题

方程组习题课

例题1 与方程组的基本理论有关的题目

例题2与向量组的线性表示有关的题目

与方程组有关的证明题

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