- 手把手教程:在 VS2017 32位 Windows 环境下编译 OR-Tools 9.6 并集成到 C++ 项目
A小庞
C++知识算法c++开发语言or-tools算法库
OR-Tools是Google开源的优化算法库,支持路径规划、线性规划、约束编程等多种功能。本文将详细介绍在VisualStudio201732位Windows环境下编译OR-Tools9.6的两种方法:联网自动下载依赖和手动编译依赖项,并提供避坑指南。方法一:联网自动下载依赖(推荐新手)步骤1:克隆OR-Tools仓库gitclonehttps://github.com/google/or-to
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- C# vs Python:谁更适合初学者?用5个关键点教你掌握深度学习中的线性代数
墨瑾轩
一起学学C#【四】c#python深度学习
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天我们要一起探索如何使用C#来入门深度学习的世界,特别关注其中的线性代数部分。你可能会好奇:“为什么是C#而不是Python?”别急,我们会在接下来的内容中详细解释这个问题,并通过对比两种语言的特点,让你明白选择C#进行深度学习并不是一个坏主意
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- 数学:线性相关和线性无关的关系
千码君2016
数学线性代数系数唯一性定义法矩阵秩法行列式法高维空间的基线性方程组
在线性代数中,线性无关是描述向量组性质的重要概念,它反映了向量组中向量之间是否存在“冗余”或“依赖”关系。以下从定义、判断方法、几何意义及应用等方面详细说明:一、线性无关的定义才成立,则称该向量组线性无关。反之,若存在不全为0的系数使等式成立,则称向量组线性相关。二、核心理解:线性无关的本质三、线性无关的判断方法1.定义法(直接验证)2.矩阵秩法
- 4、理解线性代数的核心概念与应用
rice5
线性代数第五版深度解析线性代数向量空间子空间
理解线性代数的核心概念与应用1引言线性代数是现代数学的重要分支之一,广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。理解线性代数的基本概念和原理不仅有助于学术研究,还能够提升解决实际问题的能力。本文将深入探讨线性代数中的核心概念,帮助读者建立坚实的理论基础,并掌握实际应用技巧。2向量空间向量空间是线性代数的基础概念之一。一个向量空间(V)是指一个集合,其元素称为向量,并且这些向量之间可以进行加法运算和标量
- (线性代数最小二乘问题)Normal Equation(正规方程)
音程
数学线性代数机器学习人工智能
NormalEquation(正规方程)是线性代数中的一个重要概念,主要用于解决最小二乘问题(LeastSquaresProblem)。它通过直接求解一个线性方程组,找到线性回归模型的最优参数(如权重或系数)。以下是详细介绍:1.定义与数学表达式给定一个超定方程组(方程数量多于未知数):Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中:A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
- 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习):线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了
Ven%
简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
文章目录前言第一部分:重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分:深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分:核心区别总结第四部分:在深度学习中为何混淆?如何区分?结论前言在线性代数的殿堂里,“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而,当我们踏入深度学习的领域,面对的是更高维的数据结构——张量(Tensor),描述其大小的术语变成了“维度(Dimensions)”或更精确地说“形状(Shape)”。这两个概
- AI大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够!
AI大模型-大飞
人工智能学习语言模型大模型大模型学习LLMAI大模型
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- GNU Octave 基础教程(8):GNU Octave 常用数学函数
方博士AI机器人
GNUOctave基础教程机器学习算法人工智能
目录一、基本算术运二、初等数学函数三、三角函数与反三角函数四、统计函数五、复数与其他函数✅小结下一讲预告GNUOctave内置了大量数学函数,涵盖初等数学、线性代数、复数运算、统计函数等,非常适合科研、工程计算使用。本节将系统地梳理Octave中最常用的数学函数,并附上示例代码与输出结果。一、基本算术运运算符号/函数示例加法+a+b减法-a-b乘法*/.*A*B(矩阵乘法),A.*B(逐元素)除法
- 数学符号和标识中英文列表(含义与示例)
纸上笔下
MatheMatiCs算法数学符号英文中文微积分导数
数学符号和标识的参考,涵盖了数学的各个主要分支,并提供清晰的定义和示例,方便快速查找和学习收藏。目录基础数学符号几何符号代数符号线性代数符号概率与统计符号集合论符号逻辑符号微积分与分析符号数字与字母符号特点中英对照:提供符号的英文术语,方便国际交流和文献阅读。应用示例:提供典型数学表达式,例如导数计算(ddx(x2)=2x\frac{d}{dx}(x^2)=2xdxd(x2)=2x)。1.基础数学
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】数学:构建AI大厦的基石
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能AI数学AI中的数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第四节数学:构建AI大厦的基石数学是人工智能(AI)的核心基石,贯穿于AI算法的设计、模型的构建以及系统的优化过程中。正如建筑大厦需要坚实的地基,AI的发展依赖于深厚的数学理论和方法。理解和掌握这些数学原理,不仅能够提升对AI技术的理解,还能为创新和解决复杂问题提供强有力的工具。本节将系统性地探讨支撑AI的主要数学领域,包括线性代数、微积分、概率与统计、优化理论以及离散数学
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- 数学中的泛函分析与算子理论
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1数学的发展与泛函分析的产生数学作为一门科学,自古以来就在不断地发展和演变。从最初的算术、几何,到后来的微积分、线性代数,再到现代的拓扑学、概率论等,数学的研究领域不断扩展。泛函分析作为一门现代数学的分支,起源于20世纪初,它主要研究无限维空间中的函数和算子,为许多现代科学和工程问题提供了理论基础。1.2泛函分析与算子理论的关系泛函分析与算子理论密切相关。泛函分析主要研究无限维空间
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- C语言实现矩阵转置
人才程序员
C语言系列课程c语言矩阵算法开发语言后端软件工程软件构建
文章目录C语言实现矩阵转置1.什么是矩阵转置?2.矩阵转置的C语言实现2.1定义矩阵2.2转置矩阵2.3示例代码2.4代码解析3.运行示例4.总结C语言实现矩阵转置矩阵转置是线性代数中的一个基本操作,它将一个矩阵的行和列交换。在计算机中,矩阵转置常常用来处理数据结构的优化、图像处理、图形学等领域。在C语言中,实现矩阵转置相对简单。本文将详细介绍矩阵转置的概念、实现方法,并通过示例代码来帮助你理解矩
- 学习大模型---需要掌握的数学知识
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决策树机器学习人工智能
1.线性代数:乐高积木的世界想象你有很多乐高积木块。线性代数就是研究怎么用这些积木块搭建东西,以及这些搭建好的东西有什么特性的学问。向量:就像一个有方向的箭头,或者一组排好队的数字。比如:一个箭头:从你家指向学校,有长度(多远)和方向(哪边)。一组数字:[身高,体重,年龄]可以代表一个人。[苹果2个,香蕉3根]可以代表你的水果篮子。向量就是描述事物的一个列表。矩阵:想象一个大表格,就像班级花名册,
- C语言实现4x4矩阵乘法的详细教程
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:矩阵乘法是线性代数的基本操作,在计算机科学的多个领域中有广泛应用。本文详细解释了如何用C语言编写程序来实现两个4x4矩阵的乘法。我们将探讨矩阵乘法的数学原理,并通过C语言的二维数组和嵌套循环来编写代码。该程序将为学习线性代数和C语言编程提供一个实践案例。1.矩阵乘法的数学原理矩阵乘法不仅在线性代数中占据着重要地位,也是计算机科学中不可或缺的一部分。了解矩阵乘法
- 【图像处理入门】8. 数学基础与优化:线性代数、概率与算法调优实战
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图像处理:从入门到专家图像处理线性代数算法python计算机视觉概率论算法调优
摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用,包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述,以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例,帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数:图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中,我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
- 12 行列式01---定义、计算: 二级行列式 ,三阶行列式,n 阶行列式,排列、逆序数
炫云云
深度学习数学理论线性代数自然语言处理数据挖掘深度学习
感谢各位观看这篇文章,点赞、收藏、你的支持是我前进的动力!感谢你的阅读,专栏文章持续更新!关注不迷路!!矩阵线性代数笔记整理汇总,超全面文章目录二级行列式三级行列式n级行列式1、排列2、逆序数排列的性质3、n阶行列式上三角形行列参考12行列式01—定义、计算:二级行列式,三阶行列式,n阶行列式,排列、逆序数12行列式01—定义、计算与性质:n级行列式的性质、
- 线性代数笔记1-二阶行列式和三阶行列式
jack021457
线性代数线性代数矩阵
文章目录前言一、二阶行列式1.二阶行列式的定义2.二阶行列式的计算二、三阶行列式1.三阶行列式的定义2.三阶行列式的计算三、排列与逆序1.排列定义1:定义2:2.逆序定义:逆序数偶排列和奇排列标准排列(自然排列)N(n,(n-1)...3,2,1)的逆序数有几个对换在所有的n级排列中,奇排列和偶排列个数相等,各占一半,也就是n!2\frac{n!}{2}2n!总结前言本笔记记录自B站《线性代数》高
- 线性代数导引:附录:行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发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
1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中,线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释,帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- MIT线性代数第三讲笔记
可耳(keer)
线性代数笔记
视频链接https://www.youtube.com/watch?v=FX4C-JpTFgY3.1矩阵乘法以A∗B=CA*B=CA∗B=C为例,其中矩阵A是m∗nm*nm∗n,矩阵B是n∗pn*pn∗p,矩阵C则是m∗pm*pm∗p单个元素求矩阵C中的每一个元素,公式如下:cij=∑k=1naik∗bkjc_{ij}=\sum_{k=1}^na_{ik}*b_{kj}cij=k=1∑naik∗b
- MIT线性代数第二讲笔记
可耳(keer)
线性代数线性代数笔记
视频课程入下:2.EliminationwithMatrices.2.1消元法求解例题如下:{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{cases}x+2y+z=2\\3x+8y+z=12\\4y+z=2\end{cases}⎩⎨⎧x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2将方程组左侧的系数用矩阵的形式表示,这个方程组如下:[123381041]A∗[xyz]X=[212
- Python打卡训练营day20-奇异值SVD分解
sak77
python打卡训练营python机器学习奇异值分解SVD
知识点回顾:线性代数概念回顾(可不掌握)奇异值推导(可不掌握)奇异值的应用特征降维:对高维数据减小计算量、可视化数据重构:比如重构信号、重构图像(可以实现有损压缩,k越小压缩率越高,但图像质量损失越大)降噪:通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵,可以达到一定程度的降噪效果。推荐系统:在协同过滤算法中,用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD(或其变种如FunkSVD,SVD
- 程序员转向人工智能
CoderIsArt
机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- 线性代数【8】-1 线性方程组 - 非常重要的概念 - 三个基本的问题
Franklin
数学机器视觉线性代数矩阵深度学习
本文,主要来自于施光燕老师的视频:认识一个人,不能光看外表,要角度观察这个人,甚至要了解他的性格,才能真正了解这个人。这正如线性方程组的多种表达。1线性方程组的几种表达形式:一般形式增广阵形式未知数阵矩阵形式向量形式【这一段内容,施光燕老师讲的非常精彩,他从一个线性方程组的普通形式,过渡到一个不需要附加说明的标准的矩阵表达,中间的理由非常贴切生动】【X为未知数矩阵,在国外又叫变量矩阵】这四种表述中
- 线性代数导引:线性方程组
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
线性代数导引:线性方程组线性方程组是线性代数中的基本问题之一,具有广泛的实际应用背景。本篇文章将深入探讨线性方程组的基础理论,阐述其算法原理,并通过实际代码实例详细讲解具体的操作步骤。通过学习本文,你将掌握线性方程组的解法,理解其数学模型,并能够应用相关技术解决实际问题。1.背景介绍1.1问题由来线性方程组在数学、物理、工程等领域有着广泛应用。例如,在电路分析中,线性方程组描述了电路中各节点电位之
- 李晓梅老师在并行算法领域太厉害了,为什么没有评院士?
好好学习啊天天向上
算法
李晓梅老师是我国数值并行算法研究的开拓者之一。她主持了银河-I、银河-II巨型计算机应用软件的研制与开发,首次在我国建立了“并行线性代数库”、“并行特征值特征向量库”、“并行快速变换库”,研制了我国第一个“中期数值天气预报多任务并行软件系统”,在我国首次建立起向量地震数据处理软件系统等。她为银河-I/银河-II超级计算机研制和数值天气预报、核模拟、石油勘探等领域的向量化应用软件研制,及我国并行计算
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分