- 实数系的基本定理_11、实数的连续性(1)
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实数系的基本定理
实数的连续性定理,图片来自网络。实数集合的连续性(简称实数的连续性或者实数的稠密性、实数的完备性)是实数系的一个基本特征,它是微积分学的坚实的理论基础.人们从不同的角度来描述和刻画实数集的完备性,得到了一连串的有关实数的连续性定理,其中包括:确界存在定理,闭区间套定理,单调有界收敛定理,聚点定理,有限覆盖定理,柯西准则,致密性定理等.定理1.1(确界存在定理,简称“确”)有上界数集必有上确界,有下
- 导数:微积分的核心概念与实用解析
你一身傲骨怎能输
数学分析导数
文章摘要导数是描述函数瞬时变化率的数学工具,定义为极限值(f’(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h)\lim_{h\to0}\frac{f(a+h)-f(a)}{h})limh→0hf(a+h)−f(a)),若存在则称函数在点a可导。其几何意义是函数图像在点(a,f(a))处切线的斜率。导数计算的是函数值增量与自变量增量比值的极限,反映瞬时变化率。例如,(f(x)=x^2)的导数为(f’
- 高等数学》(同济大学·第7版)第七章 微分方程 第三节齐次方程
没有女朋友的程序员
高等数学
同学们好!今天我们学习《高等数学》第七章第三节“齐次方程”。这是微分方程中一类重要的可转化方程,掌握它的解法对后续学习(如线性微分方程)有重要意义。我会用最通俗的语言,结合大量例子,帮你彻底掌握“齐次方程”的定义、特点和解法。一、齐次方程的定义:什么是“齐次”?1.齐次方程的两种含义在微积分中,“齐次”有两种常见含义,但这里我们特指一阶微分方程中的齐次方程:若一阶微分方程可以写成以下形式:dydx
- 认识Jacobian
一碗姜汤
统计学习线性代数矩阵
Jacobian(雅可比矩阵)是数学中用于描述多元函数在某一点处导数的重要概念,广泛应用于微积分、微分几何、数值分析等领域。以下从定义、数学表达、几何意义、应用场景等方面详细解析:一、定义与数学表达1.基本定义若有一个从欧式空间Rn\mathbb{R}^nRn到Rm\mathbb{R}^mRm的多元函数:f:Rn→Rmf:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^mf:Rn→Rm,其分量
- 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
- 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!
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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
- 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
- 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
- AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之数学基础 day26
Gsen2819
算法人工智能大模型人工智能学习算法机器学习目标检测深度学习
高等数学导数导数的概念导数(derivative)是微积分中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率(即函数在这一点的切线斜率)。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数f的自变量在一点x_0上产生一个增量h时,函数输出值的增量∆y与自变量增量∆x的比值在∆x趋于0时的极限如果存在,即为f在x_0处的导数,记作f’(x_0)、df/dx(x_0)或〖df/d
- 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
- (十七)深度学习之线性代数:核心概念与应用解析
只有左边一个小酒窝
深度学习深度学习线性代数人工智能
1线性代数在深度学习中的定位1.1深度学习的数学基础支柱线性代数是深度学习的核心数学工具之一,与微积分、概率论共同构成深度学习的理论基础。深度学习本质上是对高维数据的处理与建模,而线性代数提供了描述和操作高维空间中数据与变换的语言和方法。1.2从数据表示到模型运算的桥梁数据结构化表示:深度学习处理的图像、文本、音频等数据,通常被转化为向量、矩阵或张量(多维数组)。例如:图像:RGB图像可表示为三维
- 【大模型学习路线首发】 AI大模型学习路线:(非常详细)AI大模型学习路线,收藏这一篇就够了!
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1.打好基础:数学与编程数学基础线性代数:理解矩阵、向量、特征值、特征向量等概念。推荐课程:KhanAcademy的线性代数课程、MIT的线性代数公开课。微积分:掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。推荐课程:KhanAcademy的微积分课程、MIT的微积分公开课。概率与统计:理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。推荐课程:KhanAcademy的概率与统计课程、Coursera的“Pro
- 《三生原理》与非标准分析?
葫三生
三生学派算法人工智能机器学习量子计算数学建模
AI辅助创作:非标准分析(NonstandardAnalysis)是由美国数学家亚伯拉罕·鲁滨逊(AbrahamRobinson)于1960年创立的数学分支,旨在通过严格定义“无穷小量”和“无穷大量”重构分析学基础。其核心思想是将实数域ℝ扩展为包含无穷小(infinitesimal)和无穷大(infinite)元素的超实数域ℝ,从而绕过传统极限理论(ε-δ语言),直接以无穷小运算刻画微积分、拓扑等
- 人工智能学习进阶之路
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人工智能学习
以下是人工智能学习路径的详细规划,分5个阶段循序渐进,建议学习周期1.5-2年:一、筑基阶段(3-6个月)数学基础线性代数:矩阵运算(推荐《LinearAlgebraDoneRight》)微积分:偏导数/梯度(MIT18.01课程)概率统计:贝叶斯定理(可汗学院概率课)编程基础Python语法(《PythonCrashCourse》)数据处理库:NumPy/Pandas(官方文档+Kaggle练习
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- MATLAB简介(附电子书学习资料)
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分享matlab开发语言
MATLAB简介MATLAB(MatrixLaboratory)是由MathWorks公司开发的一款高性能数值计算和可视化编程语言及交互式环境,广泛应用于工程、科学、金融等领域。电子书资料:https://pan.quark.cn/s/02f3324bc7f3主要功能数值计算矩阵和向量运算线性代数、微积分、微分方程求解统计分析和优化算法数据可视化2D/3D绘图(曲线、曲面、散点图等)动态可视化(动
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大家好!今天我们要解锁一个神秘代码——大模型AI自学路线图。这不是枯燥的课程表,而是通往“数字造物主”的藏宝图!从零基础到训出你的第一个AI,只需五步,全程高能,即刻出发!第一关:筑基期——数学与代码的“扎马步”目标:用30天打造AI思维的基础骨骼核心装备:-数学三件套:-线性代数:矩阵是AI的乐高积木(重点:矩阵乘法、特征值)-概率统计:让AI学会“赌概率”(贝叶斯定理、正态分布)-微积分:反向
- 深入详解人工智能入门数学基础:理解向量、矩阵及导数的概念
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人工智能入门数学基础详解数学是人工智能的基石,理解数学基础对于掌握机器学习和深度学习算法至关重要。本篇文章将详细探讨线性代数和微积分中的基础概念,涵盖向量、矩阵及其运算,以及导数的基本概念。第一部分:线性代数中的向量1.向量的定义与表示向量是线性代数的核心概念之一。它不仅仅是一个数值的集合,而是一个具有大小和方向的数学对象。在多维空间中,向量可以用于表示点的位置、速度、力等物理量。1.1向量的表示
- 【动手学深度学习】2.1. 数据操作
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《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录2.预备知识2.1.数据操作1)入门2)运算符3)广播机制(broadcastingmechanism)4)索引和切片5)节省内存6)转换为其他Python对象7)小结2.预备知识学习深度学习需掌握以下基础:数据处理:涵盖存储、操作与预处理,核心技能为高效管理表格数据(样本为行,属性为列)。线性代数:矩阵运算是处理多维数据的基础,重点理解基本原理与实现,如矩阵乘法与操作。优化与微积分:通过调整
- 如何用微积分优化机器学习算法:从理论到实践的深度剖析
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微积分在数学与科学中扮演着至关重要的角色,而在机器学习的应用中,微积分的理论与技巧也不可或缺。通过微积分优化机器学习算法,不仅能提高模型的训练效率,还能增强其预测性能。本文将深入探讨如何利用微积分理论优化机器学习算法,结合经典算法、创新代码和行业案例,为读者提供清晰、可操作的指导。一、微积分在机器学习中的核心作用机器学习模型通常需要通过优化过程来调整参数,以最小化或最大化某一目标函数(例如损失函数
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- 【图像处理基石】如何入门AI计算机视觉?
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图像处理基石人工智能图像处理计算机视觉深度学习AIPyTorch
入门AI计算机视觉需要从基础理论、工具方法和实战项目三个维度逐步推进,以下是系统化的学习路径和建议:一、夯实基础:核心知识储备1.数学基础(必备)线性代数:矩阵运算、特征值分解、奇异值分解(SVD)——理解神经网络中的线性变换。概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、假设检验——支撑模型训练中的不确定性分析。微积分:导数、梯度、链式法则——深度学习优化(如反向传播)的核心。推荐资源:教材:《线性代数及
- AI数学进阶:60天Python实践计划(小学→进阶)
韩公子的Linux大集市
#Ai人工智能人工智能python机器学习
文章目录AI数学进阶:60天Python实践计划(小学→进阶)60天学习计划(每日1-2小时)第1阶段:基础数学强化(Day1-15)数学知识点Python代码示例第2阶段:线性代数(Day16-25)数学知识点Python代码示例第3阶段:微积分(Day26-35)数学知识点Python代码示例第4阶段:概率与统计(Day36-50)数学知识点Python代码示例第5阶段:优化与数值计算(Day
- AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径
星火撩猿
AI&大模型人工智能学习
一、机器学习(ML)目标:用数据“训练”模型,完成分类、回归、聚类等任务。学习阶段:(1)基础数学:线性代数、概率统计、微积分(适度)(2)ML基础算法:线性回归、决策树、KNN、SVM(用scikit-learn)(3)模型优化:交叉验证、正则化、特征工程(4)无监督学习:K-Means、PCA、DBSCAN(5)实战项目:房价预测、信用评分、客户分类等推荐工具:Python、scikit-le
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
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Spring Security(01)——初体验
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Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置