_归尘_
_归尘_

深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础

线性代数和概率统计基础

  • 微分方程
    • 什么是微分方程
    • 特解和通解
    • 齐次微分方程
    • 全微分方程
    • 积分因子
    • 刘维尔公式
    • 常系数齐次线性微分方程
    • 一阶微分方程
    • 常微分方程的初值问题的解的存在唯一性定理
    • n阶线性齐次微分方程
    • 微分方程组解的存在唯一性条件
    • 欧拉方程
    • 解矩阵和基解矩阵
    • 皮卡序列构造
    • 拉普拉斯变换
  • 概率
    • 什么是概率
    • 什么是随机变量
    • 蒲丰投针
    • 分布函数
    • 密度函数
    • 二点分布和二项分布
    • 伽马分布和指数分布、卡方分布
    • 三大分布和正态分布
    • 几何分布、超几何分布和二项分布
    • 对数正态分布和正态分布
    • 直方图和条形图
    • 饼图与环形图
    • 众数、中位数和平均数
    • 偏度和峰度
    • 特征函数和母函数
    • 重期望
    • 频率和概率
    • 依概率收敛、依分布收敛、依概率1收敛
    • 切比雪夫不等式和马尔可夫不等式
    • 大数定律
    • 中心极限定理
    • 统计量
    • 经验分布函数
    • 格里纹科定理
    • 样本偏度和样本峰度
    • 估计量和估计值
    • 无偏估计
    • 参数估计、点估计、矩估计和极大似然估计
    • 假设检验和区间估计
    • 方差分析
    • 回归分析
    • 相关系数
    • 参数最小二乘估计
    • 回归模型、回归方程、估计的回归方程
    • 总平方和、回归平方和、残差平方和
    • 判断回归直线拟合的好坏
    • 置信区间估计和预测区间估计
    • 多重共线性

最近开始看深度学习的内容，发现数学基础需要梳理一下，刚好发现在家妹妹整理的笔记不错，贴出来大家一起学习！

微分方程

什么是微分方程

特解和通解

齐次微分方程

全微分方程

积分因子

刘维尔公式

常系数齐次线性微分方程

一阶微分方程

常微分方程的初值问题的解的存在唯一性定理

n阶线性齐次微分方程

微分方程组解的存在唯一性条件

欧拉方程

解矩阵和基解矩阵

皮卡序列构造

拉普拉斯变换

深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第1张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第2张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第3张图片

概率

什么是概率

什么是随机变量

蒲丰投针

分布函数

密度函数

二点分布和二项分布

伽马分布和指数分布、卡方分布

三大分布和正态分布

几何分布、超几何分布和二项分布

对数正态分布和正态分布

直方图和条形图

饼图与环形图

众数、中位数和平均数

偏度和峰度

特征函数和母函数

重期望

频率和概率

依概率收敛、依分布收敛、依概率1收敛

切比雪夫不等式和马尔可夫不等式

大数定律

中心极限定理

统计量

经验分布函数

格里纹科定理

样本偏度和样本峰度

估计量和估计值

无偏估计

参数估计、点估计、矩估计和极大似然估计

假设检验和区间估计

方差分析

回归分析

相关系数

参数最小二乘估计

回归模型、回归方程、估计的回归方程

总平方和、回归平方和、残差平方和

判断回归直线拟合的好坏

置信区间估计和预测区间估计

多重共线性

深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第4张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第5张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第6张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第7张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第8张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第9张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第10张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第11张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第12张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第13张图片
深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础_第14张图片

整理完之后发现，老妹儿更多的是面向考试整理的知识点，具体介绍不够详尽，可能还需要进一步进行详细介绍。大家有什么想了解的问题，也欢迎评论，我再进行细化的介绍。

你可能感兴趣的:(线性代数,深度学习,概率论)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 【树一线性代数】005入门 Owlet_woodBird 算法
    Index本文稍后补全，推荐阅读：https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376分析实现总结本文稍后补全，推荐阅读：https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376已知非空二叉树T的结点值均为正整数，采用顺序存储方式保存，数据结构定义如下:t
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战 逼子歌 深度学习车牌识别神经网络字符识别YOLO卷积神经网络
    一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • 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
  • 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程 牙牙要健康 深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
    【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
  • java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO) Cb123456 VOTOBOPOJODAO
    转: http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html   -------------------------------------------------------------------  O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映
  • spring ioc原理（看完后大家可以自己写一个spring） aijuans spring
             最近，买了本Spring入门书：spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的，我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
  • MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法 Kai_Ge MyEclipse2014
    高高兴兴下载个MyEclipse2014，发现工具条上多了个手机开发的按钮，心生不爽就想弄掉他！ 结果发现Customize Persperctive失效！！ 有说更新下就好了，可是国内Myeclipse访问不了，何谈更新... so~这里提供了更新后的一下jar包，给大家使用！ 1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中 2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
  • SpringMvc上传 120153216 springMVC
      @RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE) @ResponseBody public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) { try { //
  • Javascript----HTML DOM 事件 何必如此 JavaScripthtmlWeb
    HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。 事件通常与函数结合使用，函数不会在事件发生前被执行！ 注：DOM： 指明使用的 DOM 属性级别。 1.鼠标事件 属性               
  • 动态绑定和删除onclick事件 357029540 JavaScriptjquery
    因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉，今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。      在我的查询页面，我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数，这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox，但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的，当
  • HttpClient|HttpClient请求详解 7454103 apache应用服务器网络协议网络应用Security
    HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient，然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多的 Java 应用程序需
  • 递归 逐层统计树形结构数据 darkranger 数据结构
    将集合递归获取树形结构: /** * * 递归获取数据 * @param alist:所有分类 * @param subjname:对应统计的项目名称 * @param pk:对应项目主键 * @param reportList: 最后统计的结果集 * @param count:项目级别 */ public void getReportVO(Arr
  • 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因 aijuans struts2
    <frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">        
  • MAVEN常用命令 avords
    Maven库： http://repo2.maven.org/maven2/ Maven依赖查询： http://mvnrepository.com/ Maven常用命令： 1. 创建Maven的普通java项目：    mvn archetype:create    -DgroupId=packageName 
  • PHP如果自带一个小型的web服务器就好了 houxinyou apache应用服务器WebPHP脚本
    最近单位用PHP做网站，感觉PHP挺好的，不过有一些地方不太习惯，比如，环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本，但用PHP做程序时还要下载apache，配置起来也不太很方便，虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境，但用起来总是心里不太舒服，因为我要的只是一个开发环境，如果是真实的运行环境，下个apahe也无所谓，但只是一个开发环境，总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    3.list类型及操作         List是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等，操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素，这样list既可以作为栈，又可以作为队列。   &nbs
  • 谁在用Hadoop？ bingyingao hadoop数据挖掘公司应用场景
    Hadoop技术的应用已经十分广泛了，而我是最近才开始对它有所了解，它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网，其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop，这些公司涵盖各行各业，不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等，主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
  • 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL bit1129 mysql
    package spark.examples.db import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager} import com.mysql.jdbc.Driver import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object SparkMySQLInteg
  • Scala: JVM上的函数编程 bookjovi scalaerlanghaskell
        说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过，Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来，对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想，scala主要的有点在于Java庞大的package优势，这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失，MS家.net上已经有了F#，JVM怎么能不跟上呢？     对本人而言
  • jar打成exe bro_feng java jar exe
    今天要把jar包打成exe，jsmooth和exe4j都用了。 遇见几个问题。记录一下。 两个软件都很好使，网上都有图片教程，都挺不错。 首先肯定是要用自己的jre的，不然不能通用，其次别忘了把需要的lib放到classPath中。 困扰我很久的一个问题是，我自己打包成功后，在一个同事的没有装jdk的电脑上运行，就是不行，报错jvm.dll为无效的windows映像，如截图 最后发现
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化 简单理解： 1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的，因为不同的策略，只是算法不同，需要传递的参数
  • cmd命令值cvfM命令 chenyu19891124 cmd
         cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件   例如：      在d：\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件，现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d：\wor
  • OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台 comsci java框架Web项目管理企业应用
        OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员，他最近推出了新版本的快速应用开发平台  OpenJWeb(1.8)，我帮他做做宣传   OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心，整合先进的java 开源框架，本着自主开发+应用集成相结合的原则，旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
  • Python 报错：IndentationError: unexpected indent daizj pythontab空格缩进
        IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题，也有可能是tab和空格混用啦     Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里，缩进而非花括号或者某种关键字，被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
  • HttpClient 超时设置 dongwei_6688 httpclient
    HttpClient中的超时设置包含两个部分： 1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间 2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间   在HttpClient 4.x中如下设置：   HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
  • 小鱼与波浪 dcj3sjt126com
    一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。　　小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。　　小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。”　　波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。”　　小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！”　　很快，小鱼
  • Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table dcj3sjt126com mysql
    快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！ 今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示： Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
  • 枚举类型详细介绍及方法定义 gaomysion enumjavaee
    转发 http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm 枚举其实就是一种类型，跟int, char 这种差不多，就是定义变量时限制输入的，你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看，这两篇文章，《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》，供大家参考。 枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
  • Merge Sorted Array hcx2013 array
    Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
  • Expression Language 3.0新特性 jinnianshilongnian el 3.0
    Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了；目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括：如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好，对大多数新特性
  • 超越算法来看待个性化推荐 liyonghui160com 超越算法来看待个性化推荐
             一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。       就像任何
  • 写给Javascript初学者的小小建议 pda158 JavaScript
    　　一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 　　如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在 了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
  • Java 枚举 ShihLei javaenum枚举
    注：文章内容大量借鉴使用网上的资料，可惜没有记录参考地址，只能再传对作者说声抱歉并表示感谢！   一 基础 1）语法      枚举类型只能有私有构造器（这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例）      枚举实例必须最先定义 2）特性     &nb
  • Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制 uuhorse javaHotSpotGC垃圾回收VM
    官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html   Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他