- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之著名教材
audyxiao001
人工智能怎么学人工智能线性代数矩阵学习方法
线性代数是大学数学中非常核心的基础课程,教材繁多,国内外有许多经典的教材。国内比较有名且使用较为广泛的线性代数中文教材见书籍8。书籍8线性代数中文教材推荐:(a)简明线性代数(丘维声);(b)线性代数(居于马);(c)线性代数(李尚志);(d)线性代数(李炯生等);(e)线性代数五讲(龚昇);(f)线性代数的几何意义(任广千等)北京大学的丘维声教授编写的《简明线性代数》[17]是北京市高等教育精品
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线
audyxiao001
人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要,要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考,个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段,主要打好线性代数的理论基础,建议中文和英文教材各选一本进行学习,即从初级入门教材1~4和5~8中各选一本进行学习。在中级提高阶段,主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义,特别是线性代数的几何意义,
- Schur引理
patrickpdx
矩阵论矩阵
这是Schur引理的引理Schur引理的复矩阵版本和实矩阵版本摘自《矩阵论教程》第2版,张绍飞,p49
- 矩阵函数
patrickpdx
矩阵论
文章目录矩阵函数的定义一些常见的矩阵函数矩阵函数的性质通过相似对角化求矩阵函数通过Jordan标准形求矩阵函数待定系数法求矩阵函数矩阵函数的定义一些常见的矩阵函数矩阵函数的性质通过相似对角化求矩阵函数本段摘自程云鹏.矩阵论(第二版)[M]//矩阵论(第二版).西北工业大学出版社,2000.p158通过Jordan标准形求矩阵函数本段摘自程云鹏.矩阵论(第二版)[M]//矩阵论(第二版).西北工业大
- 矩阵分解——QR分解
patrickpdx
矩阵论
文章目录满秩方阵的QR分解矩阵QR分解例题列满秩矩阵的QR分解满秩方阵的QR分解可以看到,该证明过程是构造性的,即通过构造出了QQQ,RRR的方式,证明了QR分解的存在性,不仅证明了存在性,还为我们提供了QR分解中QQQ和RRR的求解方法矩阵QR分解例题摘自《矩阵论》程云鹏,西安交通大学,1999年6月第2版,p203列满秩矩阵的QR分解摘自《矩阵论教程》第二版张绍飞2.1节
- 【线性代数与矩阵论】矩阵的酉相似
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵
矩阵的酉相似(合同变换)2023年11月7日#algebra文章目录矩阵的酉相似(合同变换)1.酉矩阵2.酉相似3.Schur分解定理4.正规矩阵5.酉相似对角化6.Hermit矩阵,反Hermit矩阵及酉矩阵的特性7.Hermit矩阵的正定性下链1.酉矩阵设A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n,若A{A}A满足AHA=AAH=IA^\mathrmHA=AA^
- 深度学习如何弄懂那些难懂的数学公式?是否需要学习数学?
搬砖班班长
深度学习人工智能学习经验分享
经过1~2年的学习,我觉得还是需要数学有一定认识,重新捡起高等数学、概率与数理、线代等这几本,起码基本微分方程、求导、对数、最小损失等等还是会用到。下面给出几个链接,可以用于平时充电学习。知乎上的:机器学习与深度学习中的数学知识点汇总-SIGAI的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/81834108推荐书籍:1.高等数学/微积分2.线性代数与矩阵论3.概率论与信息论
- 【线性代数与矩阵论】范数理论
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵概率论范数
范数理论2023年11月16日文章目录范数理论1.向量的范数2.常用向量范数3.向量范数的等价性4.矩阵的范数5.常用的矩阵范数6.矩阵范数与向量范数的相容性7.矩阵范数诱导的向量范数8.由向量范数诱导的矩阵范数9.矩阵范数的酉不变性10.矩阵范数的等价性11.长方阵的范数下链1.向量的范数向量的长度也称为向量的二范数[!quote]-长度的定理设x,y,z∈Cn , λ∈C{x,y,z\in
- 【线性代数与矩阵论】矩阵的谱半径与条件数
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵概率论条件数
矩阵的谱半径与条件数2023年11月18日文章目录矩阵的谱半径与条件数1.矩阵的谱半径2.谱半径与范数的关系3.矩阵的条件数下链1.矩阵的谱半径定义设A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n,λ1,λ2,⋯ ,λn{\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n}λ1,λ2,⋯,λn是A的特征值,则称ρ(A)=max1≤i≤n∣λi∣\
- SVD分解原理及基于SVD分解的图像压缩和去噪
nwsuaf_huasir
信号处理
SVD分解是矩阵论中的一个知识点,特征值分解可以得到特征值与特征向量,特征值表示的是这个特征到底有多重要,而特征向量表示这个特征是什么,可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间,我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情。SVD分解的公式如下,其中U和V都为正交矩阵,中间的为特征值构成的对角矩阵,相对于正交对角分解,SVD分解的适应性更强,应为A不必是方阵,下面是SVD分解的公式。用SVD做图像压
- 个人猜测:关于《矩阵论》中的QR分解为什么用Q来表示正交矩阵(orthogonal matrix )
SleepingBug
矩阵线性代数
为什么QR分解用Q来表示正交矩阵(orthogonalmatrix)?搜过Google,问过ChatGPT,什么说是约定俗成,什么说是历史原因,都没有一个合理的解释。都没有准确的答案,下面这两个链接还有人追溯最开始用QR写法的文章,但还是没有结论1)linearalgebra-Whyareorthogonalmatricessooftendenoted$Q$?-MathOverflow2)line
- 只不过孤岛罢了:我的2023年总结
染念
折腾心得年终总结人工智能深度学习性能优化c++
2023已悄然过去,还记得跨年夜那天,我突然接到一星期要期末考的消息,我的内心是多么奔溃,先不说一天一门强度如此之高,重要的是矩阵论,工程优化等等科目,还要速成,于是麻木得预习一日又一日,终于在10号结束了研一上的所有考试。剩下的就靠老师捞菜菜了。好了,吐槽的完了,现在正式地总结我的23年。文章目录身份上知识上比赛上思想上创作内容上感情上项目上数码产品上总结身份上这年惊喜的是1月份,我在蓝桥云课获
- 加密解密工具 之 希尔密码
一个工具箱
希尔密码(HillCipher),是运用基本矩阵论原理的替换密码,每个字母当作26进制数字:A=0,B=1,C=2...一串字母当成n维向量,跟一个n×n的矩阵相乘,再将得出的结果mod26。用作加密的矩阵(即密匙)必须是可逆的,否则就不可能译码。只有矩阵的行列式和26互质,才是可逆的。简介希尔密码是运用基本矩阵论原理的替换密码,由LesterS.Hill在1929年发明。每个字母当作26进制数字
- 利用矩阵特征值解决微分方程【1】
唠嗑!
信息论安全矩阵网络安全
目录一.特征值介绍二.单变量常微分方程三.利用矩阵解决微分方程问题四.小结4.1矩阵论4.2特征值与特征向量内涵4.3应用一.特征值介绍线性代数有两大基础问题:如果A为对角阵的话,那么问题就很好解决。需要注意的是,矩阵的基础行变换会改变特征值的大小。在已知解的情况下,可以利用矩阵行列式解决问题。根据Cramer定则:将以下矩阵的行列式看成一个多项式:该多项式的根即为特征值。当矩阵维度较高时,这个方
- 《矩阵分析》笔记
热水过敏
矩阵笔记线性代数
来源:【《矩阵分析》期末速成主讲人:苑长(5小时冲上90+)】https://www.bilibili.com/video/BV1A24y1p76q?vd_source=c4e1c57e5b6ca4824f87e74170ffa64d这学期考矩阵论,使用教材是《矩阵论简明教程》,因为没时间听太长的课,就看了b站上这个视频,笔记几乎就是原视频copy,和教材相比有一些没提到(如奇异值分解、House
- [矩阵论]哈尔滨工业大学全72讲
东北霸主劳德利
全科笔记矩阵python机器学习
主页有博主其他上万字精品笔记,例如数值分析,电磁学.01哈尔滨工业大学严质彬教授的矩阵分析课程,讲解了矩阵分析的基础知识和重要性。教材没有特别指定,建议购买北京理工大学的水荣昌的《矩阵分析》。课程假定学生已经学过高等数学中的线性代数,旨在为控制学科打下基础。讲授了线性空间和线性映射的概念,介绍了集合的笛卡尔积和映射的记号。00:00矩阵分析课程介绍:这个视频是关于矩阵分析课程的介绍。讲师强调了矩阵
- 【线性代数与矩阵论】Jordan型矩阵
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵机器学习线性控制系统Jordan型矩阵
Jordan型矩阵2023年11月3日#algebra文章目录Jordan型矩阵1.代数重数与几何重数2.Jordan块与Jordan标准型2.1最小多项式与Jordan标准型2.2两类重要矩阵3.矩阵的Jordan分解3.1Jordan分解的应用下链1.代数重数与几何重数在对向量做线性变换时,向量空间的某个向量的方向不发生改变,而只是在其方向上进行拉伸,则该向量是线性变换的特征向量,其在变换中被
- 实对称矩阵的特征值求法_正交矩阵学习小结
weixin_39548193
实对称矩阵的特征值求法已知协方差矩阵求特征值矩阵转置相关公式
整理一下矩阵论学习中的相关概念。从正交矩阵开始正交矩阵定义1称n阶方阵A是正交矩阵,若正交矩阵有几个重要性质:A的逆等于A的转置,即A的行列式为±1,即A的行(列)向量组为n维单位正交向量组上述3个性质可以看做是正交矩阵的判定准则,我们可以通过上述准则简单地判断一个矩阵是否是正交矩阵。下面,我们将从线性变换的角度,来看正交矩阵还有哪些独特的性质。首先给出正交变换的定义:定义2欧氏空间V的线性变换T
- 机器学习算法工程师
prolrj2015
算法
职位要求1、扎实的数学功底和分析技能,精通计算机视觉中的数学方法;高等数学(微积分)、线性代数(矩阵论)、随机过程、概率论、摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等;2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识;对图像特征、机器学习有深刻认识与理解;3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法;常见的图像处理算法,包括增强、分割、复原
- 【矩阵论】Chapter 4—特征值和特征向量知识点总结复习
unique_pursuit
课程矩阵线性代数
文章目录1特征值和特征向量2对角化3Schur定理和正规矩阵1特征值和特征向量定义设σ\sigmaσ为数域FFF上线性空间VVV上的一个线性变换,一个非零向量v∈Vv\inVv∈V,如果存在一个λ∈F\lambda\inFλ∈F使得σ(v)=λv\sigma(v)=\lambdavσ(v)=λv,则λ\lambdaλ称为σ\sigmaσ的特征值。σ\sigmaσ的特征值的集合称为σ\sigmaσ的
- 【矩阵论】Chapter 2—内积空间知识点总结复习
unique_pursuit
课程矩阵线性代数机器学习
文章目录内积空间1内积空间2标准正交向量集3Gram-Schmidt正交化方法4正交子空间5最小二乘问题6正交矩阵和酉矩阵内积空间1内积空间内积空间定义设VVV是在数域FFF上的向量空间,则VVV到FFF的一个代数运算记为(α,β)(\alpha,\beta)(α,β)。如果(α,β)(\alpha,\beta)(α,β)满足以下条件:(α,β)=(β,α)‾(\alpha,\beta)=\ove
- 雷达算法相关技术栈
奔袭的算法工程师
算法
作为一名雷达算法工程师,总结一下相关的技术栈。一、数学基础信号与系统、数字信号处理、概率论与数理统计、随机信号分析、随机过程、矩阵论二、雷达算法1.雷达基本原理(测距、测速、测角)2.波形设计对雷达测量的影响3.距离模糊、速度模糊、角度模糊产生的原因和解决办法4.调频连续波的测距、测速、测角原理(多维FFT累加)5.波束形成和滤波器设计,以及对于波束的影响6.检测门限、概率与奈-皮尔逊准则7.不同
- 《矩阵论》学习笔记(一):第一章 线性空间与线性变换
熊宝宝爱学习
数学线性代数矩阵
《矩阵论》学习笔记:第一章线性空间与线性变换文章目录《矩阵论》学习笔记:第一章线性空间与线性变换一、线性空间1.1线性空间1.2线性变换及其矩阵1.2.1线性变换及其应用1.2.2线性变换的矩阵表示1.2.3特征值和特征向量1.2.4对角矩阵1.2.6jordan标准型1.3两个特殊的线性空间1.3.1欧氏空间1.3.2酉空间二、线性变换及其性质第一章线性空间与线性变换一.线性空间二.线性变换及其
- 《矩阵理论》笔记 1 — 线性空间与线性变换
frozendure
矩阵理论矩阵线性代数学习
矩阵论-线性空间与线性变换文章目录矩阵论-线性空间与线性变换一、线性空间1、线性空间1.1向量空间1.2线性空间1.3线性空间典型例子2、线性空间的基和维数2.1线性组合2.2线性相关与线性无关2.3基和维数2.4坐标3.基变换和坐标变换4.线性空间的同构4.1等价关系4.2性质二、线性子空间1、线性子空间2、维数公式3、子空间的直和三、线性变换1、映射2、线性变换3、线性变换的运算3.1线性变换
- 【矩阵论】矩阵的相似标准型(3)
kodoshinichi
数学#矩阵论线性代数矩阵论对角化线性变换
矩阵的相似标准型之“可对角化的条件”本节主要围绕着矩阵(或线性变换)能否进行对角化以及如何进行对角化进行讨论。【对角化的判断】矩阵的对角化:对给定的矩阵,判断能否相似于对角阵线性变换的对角化:对给定的线性空间上的线性变换,判断是否存在空间的一组基,使得其矩阵是对角阵。前面有关线性变换、线性空间和矩阵讨论了那么多,我们已经可以在矩阵和线性变换之间建立一个对应关系了,因此矩阵的对角化问题和相似变换的对
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之知识体系
audyxiao001
人工智能怎么学人工智能线性代数矩阵学习方法
很多人学完线性代数、矩阵论两门课程后,完全不知道自己学了些什么,也不知道学这两门课程有什么用,心中满是疑惑。首先线性代数和矩阵论属于代数学范畴,既然如此,让我们先回忆一下从小学到高中是如何学习代数的。以实数为例,先了解什么是实数,然后学习实数的基本运算,接下来将多个实数打包在一起构成集合并研究不同集合的性质和变换。现在将实数换成向量,按照类似的步骤走一遍这个流程,我们将得到:“先了解什么是向量,然
- 【线性代数与矩阵论】坐标变换与相似矩阵
你哥同学
线性代数与矩阵论线性代数矩阵机器学习
坐标变换与相似矩阵2023年11月4日#algebra文章目录坐标变换与相似矩阵1.基变换与坐标变换2.相似变换下链1.基变换与坐标变换坐标变换与基变换都要通过过渡矩阵AAA来实现。设有一向量f⃗\vecff,xxx是在基α\alphaα下该向量的坐标,yyy是在新基β\betaβ下该向量的坐标,则基变换为:β=αA , A=α−1β\beta=\alphaA\,\,,\,\,A=\alpha
- 矩阵论(零):线性代数基础知识整理(2)——矩阵的秩与向量组的秩
exp(i)
机器学习的数学基础线性代数矩阵论机器学习
矩阵论专栏:专栏(文章按照顺序排序)本篇博客承接上篇矩阵论(零):线性代数基础知识整理(1)——逆矩阵、初等变换、满秩分解,主要整理秩相关的结论。线性方程组的解与向量组的秩线性方程组的解(初步讨论)向量组的秩线性方程组的解(进一步讨论)零矩阵的判定定理关于秩的重要结论(结合向量组的秩、分块矩阵的秩的方法进行总结)矩阵的秩与向量组的秩的关系常用矩阵秩相关的等式和不等式公式1:∣r(A)−r(B)∣⩽
- 矩阵论(零):线性代数基础知识整理(5)——特征值与相似
exp(i)
机器学习的数学基础线性代数矩阵
矩阵论专栏:专栏(文章按照顺序排序)本篇博客的上篇是矩阵论(零):线性代数基础知识整理(4)——线性空间与线性变换,梳理了线性空间与线性变换的相关内容。本文主要整理矩阵的特征值与相似的相关内容。方阵的特征值特征值的定义及性质特殊矩阵的特征值与特征向量(对角矩阵、上(下)三角矩阵、酋矩阵、分块矩阵)AAA、ATA^TAT、AHA^HAH的特征值的关系AHAA^HAAHA和AAHAA^HAAH的特征值
- [矩阵论] Unit 6. 矩阵的 Kronecker 积与 Hadamard 积 - 知识点整理
PeakCrosser
矩阵论矩阵线性代数
注:以下内容均由个人整理,不保证完全准确,如有纰漏,欢迎交流讨论参考:杨明,刘先忠.矩阵论(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,20056矩阵的Kronecker积与Hadamard积6.1Kronecker积与Hadamard积的定义K-积和H-积定义K-积:Am×n⊗Bs×t=[aijB]ms×nt=[a11B⋯a1nBa21B⋯a2nB⋯⋯⋯am1B⋯amnB]A_{m\timesn}
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟