- 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=1Kpklog2pk
- 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JavaPython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)logp(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
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- 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
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- 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
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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
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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
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- 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
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- 熵:信息熵、交叉熵、相对熵
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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
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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
- 分类模型的机器学习算法
青椒rose炒饭
决策树为输入选择正确标签的流程图。叶子节点为标签,其他的节点为决策节点。决策树桩只有一个节点的决策树,基于一个特征为输入分类。要建立树桩首先应该决定哪些特征应该使用。最简单的办法是为每一个特征都建立决策树桩然后在训练集上测试选择得分最高的特征。熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵,如果标签非常不同熵就高,如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计
- 推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
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作者:ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型,本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割,直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图:根据分割指标和分割方法,可分为:ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法:以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵(度量样本集合纯
- c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵(三)
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c语言求信源的信息熵
接上一节第二章-信源与信息熵(二)2.4连续信源的熵与互信息1.实际中,连续信源a)幅度连续b)时间或频率上也连续2.统计特性a)概率密度函数3.用离散变量来逼近连续变量连续信源熵1.定义连续信源的状态概率用概率密度来表示。如果连续随机变量X,取值为实数域R,其概率密度函数为p(x),则如果取值为有限实数域[a,b],则X的概率分布函数为利用离散信源熵的概念来定义连续信源熵设一在[a,b]取间的连
- Visual Studio 2010+C#实现信源和信息熵
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算法c#visualstudio信息论信息熵经验分享笔记
1.设计要求以图形界面的方式设计一套程序,该程序可以实现以下功能:从输入框输入单个或多个概率,然后使用者可以通过相关按钮的点击求解相应的对数,自信息以及信息熵程序要能够实现马尔可夫信源转移概率矩阵的输入并且可以计算该马尔可夫信源在每一个状态下每输出一个符号的平均信息量,稳态概率以及最后的信息熵。结果在在界面中直接呈现2.设计过程首先进行图形界面的设计,根据要求界面中应该包括相关标签,输入,输出以及
- 蓝桥杯典型真题分析详解--编程思维--01串的熵
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c++蓝桥杯冲刺特训蓝桥杯算法职场和发展c语言c++
2023年十四届省赛大学B组真题(共10道题)【问题描述】对于一个长度为n的01串S=x1x2x3...xn.香农信息熵的定义为:其中p(0),p(1)表示在这个01串中0和1出现的占比。比如,对于S=100来说,信息熵H(S)=-1/3log2(1/3)-2/3log2(2/3)-2/3log2(2/3)=1.3083。对于一个长度为23333333的01串,如果其信息熵为11625907.57
- 决策树系列之决策树知识点
coffeetea01
机器学习机器学习决策树
1、什么是决策树;(decisiontree)决策树是一种树型结构,其中:每个内部的结点表示在一个属性的测试;每个分支代表一个测试的输出;每个叶节点代表一种类别;决策树是以实例为基础的归纳学习,采取的是自顶向下的递归方法;其基本思想是,以信息熵为度量构建一颗熵值下降最快的树,到叶子结点处的熵值为0,此时所有的叶节点的熵值都属于同一类。附上:叶节点的信息熵公式为:2、决策树算法的整体特点:最大的特点
- 1.27CNN(输入层,特征提取(卷积,最大池化),输出),损失函数(KL散度,交叉熵推导),熵(物理、信息熵推导),点积矩阵运算(CPU,GPU,NPU)
CQU_JIAKE
机器学习&神经网络数模cnn人工智能算法
CNN损失函数KL散度,交叉熵B部分是训练集的真实实际值,是常数,C部分是训练结果,目的是要让这个损失最小化,与模型参数紧密相关,取出C(带负号),C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间,N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是,M次抽样,一共N种情况,每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的,也就是N个小球(情况)里占了多少个小球(分配到了多少个小球、情况),如果分配到的小球
- 李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码
詹sir的BLOG
大数据python决策树算法剪枝
目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法(classificationandregressiontree)5.1回归树算法5.2分类树的生成5.3CART剪枝6PYTHON代码实例决策树算法可以应用于分类问题与回归问题,李航的书中主要讲解的是分类树,构建决策树分为三个过程,分别是特征选择、决策树生成、决
- ID3算法 决策树学习 Python实现
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算法算法决策树
算法流程输入:约束决策树生长参数(最大深度,节点最小样本数,可选),训练集(特征值离散或连续,标签离散)。输出:决策树。过程:每次选择信息增益最大的属性决策分类,直到当前节点样本均为同一类,或者信息增益过小。信息增益设样本需分为KKK类,当前节点待分类样本中每类样本的个数分别为n1,n2,…,nKn_1,n_2,…,n_Kn1,n2,…,nK,则该节点信息熵为I(n1,n2,…,nK)=−∑i=1
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
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cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo