铃灵狗
铃灵狗

【纯感性】【无数学公式】关于状态估计的总结和一点思考

推导的几种方法

贝叶斯推断

根据贝叶斯推断可以直接求出后验概率 且贝叶斯推断的分母一般可以忽略 或者涵盖在了分子前的系数那里

联合高斯概率密度

对于一对服从多元正态分布的变量我们很容易求得它们的联合概率密度函数 然后我们也可以很容易的将联合密度分解成两个因子的乘积形式 然后用联合概率除掉边缘概率就能得到条件概率 即我们要求的后验概率
其中广义高斯滤波采用的就是这种方式

批量优化

对于后验概率我们可以采用迭代的方式 这里包含牛顿法高斯牛顿法等 是从贝叶斯推断得不到解析解的情况下使用迭代的方式获得最优解 但本质其实还是贝叶斯推断(觉得不妥可以忽略这句话,毕竟也是从贝叶斯的基础上进行迭代的)

线性高斯系统

批量式估计

批量式估计的方法分为MAP即最大后验估计和贝叶斯推断
MAP求的是模 即最大的点 贝叶斯推断求的是分布 又因为是高斯分布 所以等同于求均值 因为是线性高斯系统 因此模即高斯分布的均值 求解出的解析解也是相等的

递归式估计

平滑算法

递归式估计中有平滑算法 平滑算法的求解用到了cholesky等分解方法 求解本质上是传递式求解
平滑算法分为前向和后向过程 前向过程其实就是卡尔曼滤波 或者可以理解为只是通过k时刻之前的数据就能推断出k时刻的状态
而后项过程是通过下一时刻的信息更新之前的估计
所以平滑算法无法在线运行

卡尔曼滤波

因平滑算法的后向过程需要下一时刻的信息更新之前的估计 所以我们可以只使用平滑算法的前向过程 其实就是卡尔曼滤波算法
本质上就是前一时刻的后验传递出去被当作当前时刻的先验
再通过观测 对当前时刻的先验进行调整 作为当前时刻的后验 输出
换种方式理解：就是从先验和观测中 根据协方差矩阵呢决定更相信先验还是更相信观测 二者取权重 综合二者作为后验的结果
卡尔曼滤波器可以从MAP得出 也可以从贝叶斯推断得出

三个重要假设

  1. 线性系统
  2. 高斯分布 状态和噪声全部都是高斯分布
  3. 马尔可夫性 即当前时刻仅和上一时刻的状态有关

非线性非高斯系统

扩展卡尔曼滤波

扩展卡尔曼滤波的推导是基于贝叶斯推导得出来的结果,这里做了很多假设:

  1. 马尔科夫性假设
  2. 噪声服从高斯分布且是线性 加在非线性函数的外面
  3. 状态也是服从高斯分布 或者可以理解用高斯分布去近似实际的分布
  4. 在均值处进行线性化

讨论如下:
NLNG系统本身大多数情况就不符合一个波峰的分布 因此贝叶斯滤波本质上是从高斯分布去近似 但真值如果是多个波峰的情况用高斯分布去近似本身就非常不准
另外均值出进行线性化说明EKF认为均值就是模或者至少很近似 但实际情况如果模和均值相差的很远 这种情况就会导致EKF不能收敛
所以EKF不能够保证在一般的非线性系统中能够充分的发挥作用（机器人学中的状态估计P91）

广义高斯滤波

广义高斯滤波上文提到过 是基于联合概率分解出条件概率和边缘概率得到的后验概率 对于非线性的情况我们大概能得到表达上的解析解 但是由于是非线性 很多变量我们实际情况中无法计算 因此也不适合处理NLNG系统 但是从广义高斯滤波我们能够推出下面的迭代扩展卡尔曼滤波IEKF

迭代扩展卡尔曼滤波

和扩展卡尔曼滤波的区别就是线性化点从均值（EKF）调整到了最开始随意一点 然后得到的结果传入广义高斯滤波中 得到的后验结果作为新的线性化点 直到线性化点和后验差值很小的时候认为收敛了才算完成迭代
讨论如下:
之前说道广义高斯滤波无法应用到NLNG系统是因为很多值无法求得 所以这里采用了线性化的方法使得很多值在这里能够求出 这是其一
其二这里仍然是用高斯分布近似NLNG 但是和EKF相比至少是一定可以收敛的 EKF不能收敛是算法本身最大的问题

其他方法

其他的方法除了蒙特卡罗和粒子滤波 大概都是线性化或高斯近似 例如UKF 这里不做过多感性的介绍并不是他们的效果不好 而是本质上差别不大
真正能够解决NLNG系统的其实是蒙特卡罗和粒子滤波算法

蒙特卡罗

蒙特卡罗方法是真的大哥 将所有的样本都输入进非线性函数中求得非常是准确的分布 蒙特卡罗是无敌的 但是由于这种大数的方法 导致非常低效 非常非常低效导致一般不会使用它在线估计（不排除有黑魔法之类的我没体会到）

粒子滤波

粒子滤波是唯一一种能够处理非高斯噪声 非线性观测模型和运动模型的实用技术 甚至不需要知道解析表达式（机器人学中的状态估计P100）
大意为抽取一定数量的样本 然后将这些样本传入非线性函数中 得到后验分布的预测（这里只是后验分布的预测而不是后验分布 强调一下） 然后因为我们在当前时刻产生了一些实际的观测 然后我们将上面得到的预测再传入非线性观测模型中同样能够得到不一样的观测 根据这个我们可以对不同的粒子赋予不同的权重 称为重采样（重采样的方法有很多 这里不细说 感性认识）然后重复上述步骤知道和当前的观测分布差不多 则认为粒子的分布就是后验的分布

非线性批量优化问题

这里即是一些牛顿法高斯牛顿法的地盘 和线性高斯系统的区别就是这里没有办法得到解析解 只能找到误差函数减小的方向 然后沿着这个方向一直做迭代 直到更新的状态量小于一定阈值为止。从贝叶斯推断和MAP都可以推导出迭代的解析式（Hx=b）两种推导方式本质上没有区别 都是线性化+用高斯分布去近似。因为二者都是使用线性化的方式在得到的均值附近进行迭代 所以两者的方法解析上得到相同的均值表达式 这里不做过多的介绍

最大似然的偏差估计

这里其实是因为最大似然对期望的估计是有偏差的嘛 那我在更新线性化点的时候减掉这个偏差的期望 理论上能够得到更为理想的结果 但是感觉上这种方法好像网上资料不多 从状态估计的书中感觉这种方法比较脆弱 只能在轻度非线性系统中使用？

连续时间的批量优化问题

所有的变量都是和时间有关的 你能想到的 全部 都是和时间有关的 有时间整死我吧还是 这里不做探讨

你可能感兴趣的:(算法,概率论,状态估计)

  • 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
  • Goolge earth studio 进阶4——路径修改与平滑 陟彼高冈yu Googleearthstudio进阶教程旅游
    如果我们希望在大约中途时获得更多的城市鸟瞰视角。可以将相机拖动到这里并创建一个新的关键帧。camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径，所以当我们通过这个关键帧时，不是一个生硬的角度，而是一个平滑的曲线。camera_target_clip_8路径上有贝塞尔控制手柄，允许我们调整路径的形状。右键单击，我们可以选择“平滑路径”，这是默认的自动平滑算法，或者我们可
  • 从鸡肉高汤到记忆的魔法再到有效提示的艺术 步子哥 人工智能
    还记得小时候那些天马行空的白日梦吗？也许只要按下键盘上的某个神奇组合，电脑就会发出滴滴的声响，一个隐藏的世界突然在你眼前展开，让你获得超凡的能力，摆脱平凡的生活。这听起来像是玩过太多电子游戏的幻想，但实际上，间隔重复系统给人的感觉惊人地相似。在最佳状态下，这些系统就像魔法一样神奇。本文将以一个看似平凡的鸡肉高汤食谱为例，深入浅出地探讨如何编写有效的间隔重复提示，让你像掌握烹饪技巧一样轻松地掌握记忆
  • 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割 智能算法研学社（Jack旭） 智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
    智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
  • 【加密社】Solidity 中的事件机制及其应用 加密社 闲侃区块链智能合约区块链
    加密社引言在Solidity合约开发过程中，事件（Events）是一种非常重要的机制。它们不仅能够让开发者记录智能合约的重要状态变更，还能够让外部系统（如前端应用）监听这些状态的变化。本文将详细介绍Solidity中的事件机制以及如何利用不同的手段来触发、监听和获取这些事件。事件存储的地方当我们在Solidity合约中使用emit关键字触发事件时，该事件会被记录在区块链的交易收据中。具体而言，事件
  • 读书||陶新华《教育中的积极心理学》1—28 流水淙淙2022
    读一本好书，尤如和一位高尚者对话，亦能对人的精神进行洗礼。但是若不能和实践结合起来，也只能落到空读书的状态。读书摘要与感想1、塞利格曼在《持续的幸福》一书中提出了幸福2.0理论，提出幸福由5个元素决定——积极情绪、投入的工作和生活、目标和意义、和谐的人际关系、成就感。2、人的大脑皮层在进行智力活动时，都伴有皮下中枢活动，对这些活动进行体验请假，并由此产生了情感解读。人的情绪情感体验总是优先于大脑的
  • 121. 买卖股票的最佳时机 薄荷糖的味道_fb40
    给定一个数组，它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价格需要大于买入价格。示例2:输入:
  • 每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树） 肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进java算法数据结构
    目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
  • 回溯算法-重新安排行程 chirou_ 算法数据结构图论c++图搜索
    leetcode332.重新安排行程这题我还没自己ac过，只能现在凭着刚学完的热乎劲把我对题解的理解记下来。本题我认为对数据结构的考察比较多，用什么数据结构去存数据，去读取数据，都是很重要的。classSolution{private:unordered_map>targets;boolbacktracking(intticketNum,vector&result){//1.确定参数和返回值//2
  • 自我意识 徐立华
    ----读帕克.帕尔默《教学勇气》（P18----19）5.铸造我们的学科帕克.帕尔默说学科知识对我们的自身认同和外部世界有启发意义。学科会铸造我们。“在我们与学科的命题概念和学科的生活框架相遇之前，自我意识知识处于潜伏状态，通过回想学科是怎样唤醒自我意识，我们就可以找回教学心灵。”《教学勇气》（P18）我们的自我意识像冰山表面下无限延伸的冰层，常常处于潜伏状态。但是在我们对所教授的学科进行深入思
  • 第六集如何安装CentOS7.0，3分钟学会centos7安装教程 date分享
    从光盘引导系统按回车键继续进入引导程序安装界面，选择语言这里选择简体中文版点击继续选择桌面安装下面给系统分区选择磁盘，点击完成选择基本分区，点击加号swap分区,大小填内存的两倍在选择根分区，使用所有可用的磁盘空间选择文件系统ext4点击完成，点击开始安装设置root密码，点击完成设置普通用户和密码，点击完成整个过程持续八分钟左右根据个人配置不同，时间长短不同好，现在点击重启系统进入重启状态点击本
  • 基于CODESYS的多轴运动控制程序框架：逻辑与运动控制分离，快速开发灵活操作 GPJnCrbBdl python开发语言
    基于codesys开发的多轴运动控制程序框架，将逻辑与运动控制分离，将单轴控制封装成功能块，对该功能块的操作包含了所有的单轴控制（归零、点动、相对定位、绝对定位、设置当前位置、伺服模式切换等等）。程序框架由主程序按照状态调用分归零模式、手动模式、自动模式、故障模式，程序状态的跳转都已完成，只需要根据不同的工艺要求完成所需的动作即可。变量的声明、地址的规划都严格按照C++的标准定义，能帮助开发者快速
  • 2019-3-23晨间日记 红红火火小耳朵
    今天是什么日子起床：7点40就寝：23点半天气：有太阳，不过一会儿出来一会儿进去特别清爽的凉意，还蛮舒服的心情：小激动要给女朋友过生日啦纪念日：田田女士过生日任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.英语一对一2.运动计划3.认真护肤习惯养成：调整状态周目标·完成进度英语七天打卡（5/7）轻课阅读（87/180）音标课（25/30）读书（福尔摩斯一章）学习·信息·阅读#英语课#Cookingte
  • Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器 网络·魚 大数据faiss
    Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
  • mac电脑命令行获取电量 小米人er 我的博客macos命令行
    在macOS上，有几个命令行工具可以用来获取电量信息，最常用的是pmset命令。你可以通过以下方式来查看电池状态和电量信息：查看电池状态：pmset-gbatt这个命令会返回类似下面的输出：Nowdrawingfrom'BatteryPower'-InternalBattery-0(id=1234567)95%;discharging;4:02remainingpresent:true输出中包括电
  • 【Git】常见命令(仅笔记) 好想有猫猫 GitLinux学习笔记git笔记elasticsearchlinuxc++
    文章目录创建/初始化本地仓库添加本地仓库配置项提交文件查看仓库状态回退仓库查看日志分支删除文件暂存工作区代码远程仓库使用`.gitigore`文件让git不追踪一些文件标签创建/初始化本地仓库gitinit添加本地仓库配置项gitconfig-l#以列表形式显示配置项gitconfiguser.name"ljh"#配置user.namegitconfiguser.email"[email protected]
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1） 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
  • insert into select 主键自增_mybatis拦截器实现主键自动生成 weixin_39521651 insertintoselect主键自增mybatisdelete返回值mybatisinsert返回主键mybatisinsert返回对象mybatisplusinsert返回主键mybatisplus插入生成id
    前言前阵子和朋友聊天，他说他们项目有个需求，要实现主键自动生成，不想每次新增的时候，都手动设置主键。于是我就问他，那你们数据库表设置主键自动递增不就得了。他的回答是他们项目目前的id都是采用雪花算法来生成，因此为了项目稳定性，不会切换id的生成方式。朋友问我有没有什么实现思路，他们公司的orm框架是mybatis，我就建议他说，不然让你老大把mybatis切换成mybatis-plus。mybat
  • k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
    ?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
  • openssl+keepalived安装部署 _小亦_ 项目部署keepalivedopenssl
    文章目录OpenSSL安装下载地址编译安装修改系统配置版本Keepalived安装下载地址安装遇到问题安装完成配置文件keepalived运行检查运行状态查看系统日志修改服务service重新加载systemd检查配置文件语法错误OpenSSL安装下载地址考虑到后面设备可能没法连接到外网，所以采用安装包的方式进行部署，下载地址：https://www.openssl.org/source/old/
  • 2021-07-31 比峰
    七月的最后一天，过了今天，就是八月，心脏在颤抖……昨天两点半才睡，一直在以两倍的语速的听之前的课程，虽然隔得时间不长，但是很多知识点已经忘了差不多了，为了让自己能够掌握的稍微全面一点，还是磨刀不误砍柴工的比较好。正因为晚上睡得晚，今天一上午的状态都不好，也可能因为上午都是待在家里，所以多数时间自己是在补觉。既然太累，那就睡觉吧，总比浪费时间的好。下午到咖啡馆做题，一道差错更正一下子让自己的实力暴露
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 生于八十年代--我的姐姐 自南向北
    姐姐大我四岁，幸亏有了她，才有了我。要是头一个是男孩，估计在家里就是另一个孩子了。在我儿时的记忆里，姐姐是一下子蹦出来的，为什么这么说？因为在我五六岁前的印象里是没有她的，五六岁后就突然出现在了我家。上学前的那段时间我俩一直在一起，母亲白天上班，把午饭准备好后，就出门了。屋里就留下两个孩子，由着我们在田间地头，屋前河边到处转悠，现在想来是危险至极，但是在当时却也没有旁的办法。生活是第一位的，父亲在
  • 推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
    importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
  • K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
    importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
  • 数据结构 | 栈和队列 TT-Kun 数据结构与算法数据结构栈队列C语言
    文章目录栈和队列1.栈：后进先出（LIFO）的数据结构1.1概念与结构1.2栈的实现2.队列：先进先出（FIFO）的数据结构2.1概念与结构2.2队列的实现3.栈和队列算法题3.1有效的括号3.2用队列实现栈3.3用栈实现队列3.4设计循环队列结论栈和队列在计算机科学中，栈和队列是两种基本且重要的数据结构，它们在处理数据存储和访问顺序方面有着独特的规则和应用。本文将详细介绍栈和队列的概念、结构、实
  • python语法——三目运算符 HappyRocking pythonpython三目运算符
    在java中，有三目运算符，如：intc=(a>b)?a:b表示c取两者中的较大值。但是在python，不能直接这样使用，估计是因为冒号在python有分行的关键作用。那么在python中，如何实现类似功能呢？可以使用ifelse语句，也是一行可以完成，格式为：aifbelsec表示如果b为True，则表达式等于a，否则等于c。如：c=(aif(a>b)elseb)同样是完成了取最大值的功能。
  • [Python] 数据结构 详解及代码 AIAdvocate 算法python数据结构链表
    今日内容大纲介绍数据结构介绍列表链表1.数据结构和算法简介程序大白话翻译,程序=数据结构+算法数据结构指的是存储,组织数据的方式.算法指的是为了解决实际业务问题而思考思路和方法,就叫:算法.2.算法的5大特性介绍算法具有独立性算法是解决问题的思路和方式,最重要的是思维,而不是语言,其(算法)可以通过多种语言进行演绎.5大特性有输入,需要传入1或者多个参数有输出,需要返回1个或者多个结果有穷性,执行
  • 趁吾身未老 逍遥书生111
    趁吾身未老池非2020年，一场突如其来的新冠脑炎疫情，打破了原有的状态。工作与生活的轨迹发生了不确定的变化。01因为隔离防疫，正常的教学不能进行，线上网课成为教学的新形式，年过五十的我面对新的教学形式有些应不暇。只得退而求次，不再负责高考班级的课程。这样，就不用上网课做直播了。感觉很轻松很闲的同时，也感觉到了英雄迟暮。不得不承认，老了。该交班了。因为不能出门，整天呆在家里，一开始还很兴奋，终于可以
  • Python算法L5：贪心算法 小熊同学哦 Python算法算法python贪心算法
    Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点：缺点：结语贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是，在保证每一步局部最优的情况下，希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
  • 多线程编程之卫生间 周凡杨 java并发卫生间线程厕所
    如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
  • How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linuxInstallDesktopGUI
    http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html   I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
  • Shell 函数 daizj shell函数
    Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
  • Linux服务器新手操作之一 周凡杨 Linux 简单 操作
    1.whoami      当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。      此时可以使用whoami命令。      [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami       e
  • 浅谈Socket通信（一） 朱辉辉33 socket
    在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。    首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包    ServerSock
  • 关于框架的简单认识 西蜀石兰 框架
    入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。 前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。 后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。 都说学前端的要知道三大框架，目前node.
  • You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
    You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids  ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
  • MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
    注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存    [client]   port=3306   [mysql]   default-character-set=utf8     [mysqld]   port=3306   basedir=D:/mysql-5.6.21-win
  • mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 alxw4616 mysql
    mysql 全文模糊查找 便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
  • 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶 单项链表双向链表
         链表与动态数组的实现方式差不多,    数组适合快速删除某个元素    链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的       单项链表;数据从第一个指向最后一个   实现代码:        //定义动态链表 clas
  • threadLocal实例 bijian1013 javathreadjava多线程threadLocal
    实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
  • activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 javaactivemq
            ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
  • 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
    本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。   范型内容 范型集合类 范型类
  • 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
    在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证   1. 建立一个有两个列族的表   create 'members','colfam1','colfam2'   2. 在members表中的colfam1中插入50*5
  • Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
    user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
  • java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环 bylijinnan java
    //use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
  • 返回null还是empty bylijinnan javaapachespring编程
    第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？ 第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？ 先看第一个问题 有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》） 理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
  • [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
          在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。         在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
  • 过度设计-举例 cuityang 过度设计
    过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。 未来的事情，比如 访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式  都是无法预料的 再举一个例子，对闰年的判断逻辑： 　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if (   ($Year%4==0  &am
  • java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
    记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
  • 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
      协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 　　两类服务： 　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
  • mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysqllinuxmac
    参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html  感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
  • MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodbmongodb 查询mongodb find
    MongDB查询 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}  参数含义： query:查询参数 fie
  • base64，加密解密 经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
    String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
  • JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
      什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。   JSP起源    在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。  如果使用Servl
  • apple watch 指南 啸笑天 apple
    1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina） 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
  • java经典的基础题目 macroli java编程
    1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
  • 你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
    var v = 'C9CFBAA3CAD0'; console.log(v); var arr = v.split(''); for (var i = 0; i < arr.length; i ++) { if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i]; } console.log(arr.join('')); console.log(v.r
  • [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
    关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics   类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。   表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；   14.1 新表的统计信息 对于一个新创建
  • Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。   这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。   官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。   项目首页 | 源
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他