不吃姜
不吃姜

矩阵求导

害天天看论文证明总要用到记一下记一下！
基本公式：
Y = A * X --> DY/DX = A’
Y = X * A --> DY/DX = A
Y = A’ * X * B --> DY/DX = A * B’
Y = A’ * X’ * B --> DY/DX = B * A’

你可能感兴趣的:(矩阵求导)

  • 向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学 橘子学AI
    前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。话不多说，一起来看看吧。作者：ErikLearned-Miller翻译：橘子来源：橘子AI笔记（datawitch）本文旨在帮助您学习向量、矩阵和高阶张量（三维或三维以上的数组）的求导方法，以及如何求对
  • 机器学习（深度学习）路线 bigcindy 机器学习机器学习深度学习神经网络人工智能学习路线
    数学相关1.1微积分：深度学习需要掌握高数微积分的知识，例如基本的求导、偏导数、梯度概念资源：浙江大学微积分MIT微积分公开课[1]MIT微积分公开课[2]1.2线性代数：需要掌握矩阵乘法、特征值、特征向量等，了解矩阵求导，深度学习中90%的运算可能都是优化为矩阵的运算，通过NumPy等高度优化的库完成。资源：MIT线性代数公开课同济大学线性代数清华大学李永乐-线性代数1.3概率论：了解各类分布，
  • 机器学习中矩阵求导规则 米斯特芳
    求导布局：分子布局（numeratorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维列向量，标量对m*n维矩阵求导结果为n*m维，m维列向量对n维列向量求导结果为m*n维（雅克比矩阵）分母布局（denominatorlayout）：m维列向量对标量求导结果为m维行向量，标量对m*n维矩阵求导结果为m*n维，m维列向量对n维列向量求导结果为n*m维（梯度矩阵）一般规则：向量或矩阵对标量求导一般为分子
  • 正规方程求解特征参数的推导过程 梅_梅
    多变量线性回归代价函数为：其中：正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数：设有m个训练实例，每个实例有n个特征，则训练实例集为：其中表示第i个实例第j个特征。特征参数为：输出变量为：进行求导，等价于如下的形式：其中第一项：其中第二项：该矩阵求导为分母布局下的标量/向量形式：故有第三项该矩阵求导为分母布局下的标量/向量形式：因此第四项：为标量，可看成一个常数。该矩阵求导为分母布局下的
  • 常系数微分方程组的V函数构造定理的解释 a03910 笔记
    这是王高雄里的常微分方程里的二次型V函数的构造…一节的定理，定正矩阵，这个书里没注意到在哪，不过在高等代数中就是正定矩阵的意思，第二个划线部分矩阵里的微分运算，也是没见过的，看起来很有意思，但是原因呢？之前在证明刘维尔公式的时候有行列式求导运算，现在又有矩阵求导，其实没有特别的理由，就当作是一般的函数乘积求导而已，不过对于矩阵，只需要看作是n^2维向量值函数而已，然后按照数学分析中的多元函数微分即
  • 李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识 叮咚Zz 深度学习深度学习人工智能机器学习神经网络pytorch
    一、线性代数知识1.矩阵计算a.矩阵求导当y和x分别为标量和向量时候，进行求导得到的矩阵形状，矩阵求导就是矩阵A中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b.常识axis=1代表行axis=0代表列nn.model.eval()将模型设置为评估模式，只输入数据然后得出结果而不会做反向传播xxx_下划线在后面的函数代表替换函数，不是返回一个值，而是直接替
  • 普通最小二乘法平面直线回归问题的三种实现(Python) 飞机火车巴雷特 Python相关线性代数矩阵pythonnumpy
    最小二乘法（LeastSquaresMethod）由马里·勒让德在1806年发现，距今已经有两个世纪。它是一种数学回归分析工具，可以应用于误差估计、不确定性度量、预测等任务。关于用矩阵求解最小二乘法的文章有很多，其中这篇知乎文章总结不错，得到了很多人的点赞。但这篇文章有个缺点，就是跳跃性有点强，比如矩阵求导那里，我看了就很不理解为什么可以这样求导，并且评论中也有人问但作者并没有给出回复。由于对矩阵
  • 矩阵微分笔记（2） 碧蓝的天空丶 矩阵笔记
    目录前言基本求导规则1.向量变元的实值标量函数1.14个法则1.2常用公式2.矩阵变元的实值标量函数2.14个法则2.2常用公式参考前言这篇笔记的内容是基于参考的文章写出的，公式部分可以会沿用文章本来的式，但会加入我自己的一些思考以及注释，如果读者认为我写的不够好得话可以参考原文章~本笔记的内容是学习向量变元的实值标量函数、矩阵变元的实值标量函数中最基础的矩阵求导公式(会对个别重要的公式做证明)。
  • 矩阵微分笔记（1） 碧蓝的天空丶 矩阵笔记
    目录前言1.矩阵求导的布局形式1.1矩阵求导的基本单元functionfunctionfunction是一个标量functionfunctionfunction是一个向量functionfunctionfunction是一个矩阵1.2矩阵求导的本质1.3矩阵求导的布局形式1.3.1向量对标量函数的导数1.3.2矩阵对标量函数的导数1.3.3矩阵对矩阵函数的导数1.3.4分子布局和分母布局的本质参考
  • [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础 LiongLoure 数学基础学习笔记数学基础
    本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导，分母布局，分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2向量方程对向量的导数1.2案例分析，线性回归1.3矩阵求导的链式法则2.Ch0-2特征值与特征向量2.1定义2.1.1线性变换2.1.2求解特征值，特征向量2.1.3应用：对角化矩阵——解耦Dec
  • 【MIMO 从入门到精通】[P3]【Channel Estimation】 明朝百晓生 机器学习人工智能
    前言：MIMO是无线通讯里面的核心技术之一.这里面主要参考《QuickIntroductiontoMIMOChannelEstimation》ProfessorandanIEEEFellow：Iain讲解一下MIMO（multipletransmitantennasandmultiplereceivers）里面的信道估计原理.如果对线性代数比较感兴趣可以看一下我之前的博客《矩阵求导术》目录：1：模
  • 矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质 这一wa是晚安 深度学习矩阵线性代数深度学习
    大佬讲解的实在太吊了。就拿大佬的总结说明一下：矩阵求导结果，无非就是分子的转置、向量化，分母的转置、向量化，它们的各种组合而已。1、分子布局的本质：分子是标量、列向量、矩阵向量化后的列向量；分母是标量、列向量转置后的行向量、矩阵的转置矩阵、矩阵向量化后的列向量转置后的行向量。2、分母布局的本质：分子是标量、列向量转置后的行向量、矩阵向量化后的列向量转置后的行向量；分母是标量、列向量、矩阵自己、矩阵
  • 【机器学习/深度学习】数学基础——矩阵求导 第五季度 深度学习机器学习深度学习矩阵线性代数
    文章目录矩阵求导的实质分子布局和分母布局链式求导法则常用矩阵求导公式向量对向量求导标量对向量求导向量对标量求导矩阵求导的实质A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。分子布局和分母布局广义上，矩阵可以认为是一个单独的标量（矩阵中只有一个元素）、一个向量（m1矩阵或者1n矩阵）。那么矩阵对矩阵求导实际上可以分为以下几种：标量对向量求导向量对标量求导向量对向量求导求导结
  • 可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！ 你若盛开，清风自来！ 线性回归算法回归
    ps：此处的特征向量有别于线性代数中的特征向量，准确来讲这里的特征向量是一个样本的所有属性值。用梯度下降慢慢逼近这个最小值点本文图片来源于可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！_哔哩哔哩_bilibili可以结合视频来学习，本文是一个图片教程，有错误欢迎大家指正，多多交流！所用到的两个矩阵求导公式参考于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273729929，里面有公式
  • 数学learning 熬夜患者 算法
    目录移动平均简单移动平均加权移动平均指数移动平均矩阵求导矩阵对标量求导Matrix-by-scalar标量对矩阵求导Scalar-by-matrix参考博客移动平均优化算法里面会涉及到一个知识点：指数移动平均。但是为了知识的完整性，这里会将常见的移动平均全部过一遍首先，移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受到周期变动和不
  • AlgoC++第五课：基于矩阵的算法实现 爱听歌的周童鞋 AlgoC++c++算法人工智能
    目录基于矩阵的算法实现前言1.矩阵2.矩阵求导推导3.矩阵示例代码3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归5.多元逻辑回归6.最小二乘法7.岭回归(L2)8.多元牛顿法9.高斯牛顿法10.Levenberg-Marquardt(修正牛顿法/阻尼牛顿法)总结基于矩阵的算法实现前言手写AI推出的全新
  • 动手学深度学习——矩阵求导之矩阵的迹和微分 时生丶 深度学习笔记深度学习矩阵机器学习线性代数
    目录一、矩阵的迹1.迹的定义2.迹的性质二、微分与全微分1.（全）微分的表达式2.（全）微分的法则三、矩阵的微分1.矩阵微分的实质2.矩阵微分的意义3.矩阵微分的法则4.矩阵微分的常用公式四、矩阵求导实例1.迹在微分中的应用2.利用微分求导本篇博客总结自知乎文章：矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——进阶篇），需要详细推导过程可以查看原文学习。文章主要介绍了矩阵迹的性质，并将矩阵微分引入到矩阵求导中
  • 矩阵求导总结 孤嶋 矩阵线性代数矩阵求导
    矩阵求导总结参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748一、标量对矩阵求导术首先，标量fff对矩阵X\mathbf{X}X的导数，定义为：∂f∂X=[∂f∂Xij]\frac{\partialf}{\partial\mathbf{X}}=[\frac{\partialf}{\partial\mathbf{X_{ij}}}]∂X∂f=[∂Xij∂f]，即fff
  • 【视觉slam14讲】公式推导 我要算BA 视觉slam14讲学习c++
    李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点：容易产生锯齿二阶梯度法（牛顿法）？？？写为内积不是很懂？？？牛顿法缺点：H不容易计算，H的逆也不容易计算
  • 矩阵求导之二 satadriver 线性代数矩阵线性代数
    上一篇：https://blog.csdn.net/m0_37567738/article/details/133444201?spm=1001.2014.3001.5502参考网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/262751195在机器学习的算法推导里，通常遵循以下布局的规范：如果向量或者矩阵对标量求导，则以分子布局为准。如果标量对向量或者矩阵求导，则以分母布局为准。
  • 【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络 AmosTian AI#机器学习#深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习多层感知器
    文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习反向传播算法目标计算∂z(l)∂wij(l)\frac{\partialz^{(l)}}{\partialw^{(l)}_{ij}}∂wij(l)∂z(l)计算∂z(l)∂b(l)\frac{\p
  • 矩阵求导中的分子布局和分母布局 阿波拉 数学基础机器学习人工智能typoraMarkdown矩阵线性代数
    1.求偏导的自变量的符号区别使用标量、向量和矩阵总共有九种可能性。请注意，当我们考虑每个自变量和因变量中更多数量的分量时，我们可能会留下非常多的可能性。下表收集了最能以矩阵形式最整齐地组织的六种导数。在这里，我们使用了最一般意义上的术语“矩阵”，认识到向量和标量只是分别具有一列和一行的矩阵。此外，我们使用粗体字母表示向量，使用粗体大写字母表示矩阵。此表示法自始至终使用。请注意，我们还可以讨论向量相
  • 矩阵求导数 satadriver 线性代数矩阵线性代数
    矩阵A=∣1212−13∣,计算f(x)=∣∣Ax∣∣2∣∣x∣∣2的最大值。矩阵A=\begin{vmatrix}1&2&1\\2&-1&3\end{vmatrix},计算f(x)=\frac{||Ax||_2}{||x||_2}的最大值。矩阵A=122−113,计算f(x)=∣∣x∣∣2∣∣Ax∣∣2的最大值。解：根据导数定义和性质，极值处导数为0。首先求出矩阵的导数，置为0后求解。首先f(x
  • 【深度学习实验】前馈神经网络（六）：自动求导 QomolangmaH 深度学习实验深度学习神经网络人工智能
    目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.标量求导2.矩阵求导3.计算图一、实验介绍PyTorch提供了自动求导机制，它是PyTorch的核心功能之一，用于计算梯度并进行反向传播。自动求导机制使得深度学习中的梯度计算变得更加简单和高效。二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下：1.配置虚拟环境condacreate-n
  • 回归 Regression accosmos AI线性回归算法回归
    之前讲的逻辑回归是处理分类问题，而线性回归是处理连续问题。与线性回归不同的是，逻辑回归由于其联系函数的选择，它的参数估计方法不再使用最小二乘法，而是极大似然法。最小二乘法是最小化预测和实际之间的欧氏距离，极大似然法的思想也是如出一辙的，但是它是通过最大化预测属于实际的概率来最小化预测和实际之间的“距离”。损失函数：对w求导，令其=0，找出最小loss。矩阵求导：两个最基本的概念：分子布局和分母布局
  • 【白话机器学习系列】白话梯度下降 JarodYv 白话机器学习机器学习人工智能深度学习梯度下降数学
    白话梯度下降梯度下降是机器学习中最常见的优化算法之一。理解它的基本实现是理解所有基于它构建的高级优化算法的基础。文章目录优化算法一维梯度下降均方误差梯度下降什么是均方误差单权重双权重三权重三个以上权重矩阵求导结论优化算法在机器学习中，优化是寻找理想参数或权重以最大化或最小化成本或损失函数的过程。全局最大值是函数定义域上的最大值，而全局最小值是函数的最小值。虽然只有一个全局最大值和/或最小值，但可以
  • 最小二乘法 wzNote
    概念最小二乘就是最小化真实值和预测值差的平方。常用于曲线拟合。数学形式写成矩阵的形式：展开：求解最小化问题，极值点在导数为0处：即：则：这样就把参数求解变成了矩阵运算的形式矩阵求导公式：https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/54381248
  • 《视觉SLAM十四讲》读书笔记（四） 家家的快乐空间 视觉SLAM十四讲读书笔记slam状态估计非线性优化
    非线性优化6.1状态估计问题6.1.1批量状态估计与最大后验估计6.1.2最小二乘的引出6.1.3最小二乘问题解析解6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法（1）最速下降法（2）牛顿法（3）小结1（4）**补充：矩阵求导公式**6.2.2高斯牛顿法**高斯牛顿法的缺陷**6.2.3列文伯格——马夸尔特方法列文伯格-马夸尔特算法伪代码6.2.4Dogleg最小化法（占坑）6.3实践：曲线拟合问
  • 【线性代数】矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇） BH04250909 线性代数线性代数人工智能矩阵
    矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇）说在前面一.函数与标量、向量、矩阵二.矩阵求导的本质三.矩阵求导结果的布局四.分子布局、分母布局的本质五.向量变元的实值标量函数说在前面我将严谨地说明矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质。希望对初学的同学、想理解本质的同学提供一些帮助。注1:看懂本文只需了解本科阶段高等数学的偏导如何求、本科阶段线性代数的矩阵的定义，无需任何其他知识
  • 机器学习中常用的矩阵求导公式 城市中迷途小书童
    矩阵求导好像读书的时候都没学过，因为讲矩阵的课程上不讲求导，讲求导的课又不提矩阵。如果从事机器学习方面的工作，那就一定会遇到矩阵求导的东西。维基百科上：http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus根据Y与X的不同类型（标量==实数，向量，矩阵），给出了具体的求导公式，以及一堆相关的公式，查起来都费劲。其实在实际的机器学习工作中，最常用到的就是标量函数y对
  • springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出 杨白白 enumfreemarker
    spring mvc freemarker 中遍历枚举 1枚举类型有一个本地方法叫values（），这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。 enum public enum BooleanEnum { TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
  • 实习简要总结 byalias 工作
    来白虹不知不觉中已经一个多月了，因为项目还在需求分析及项目架构阶段，自己在这段 时间都是在学习相关技术知识，现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结： （1）工作技能方面 大体分为两个阶段，Java Web 基础阶段和Java EE阶段 1）Java Web阶段 在这个阶段，自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL，这些知识的核心点都过 了一遍，也
  • Quartz——DateIntervalTrigger触发器 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述 simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间，这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1：00AM 执行任务，如果使用 SimpleTrigger，间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题，即当有 misfired 的任务并且恢复执行时，该执行时间
  • Unix快捷键 18289753290 unixUnix；快捷键;
    复制，删除，粘贴： dd:删除光标所在的行                             &nbs
  • 获取Android设备屏幕的相关参数 酷的飞上天空 android
    包含屏幕的分辨率  以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp   TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text); DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics(); text.append("getResources().ge
  • 要做物联网？先保护好你的数据 蓝儿唯美 数据
    根据Beecham Research的说法，那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。 在Beecham的物联网安全威胁图谱上，展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。 Beecham Research的技术主管Jon Howes说：“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件，是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署，也就
  • Java取模（求余）运算 随便小屋 java
            整数之间的取模求余运算很好求，但几乎没有遇到过对负数进行取模求余，直接看下面代码： /** * * @author Logic * */ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO A
  • SQL注入介绍 aijuans sql注入
    二、SQL注入范例 这里我们根据用户登录页面 <form action="" > 用户名：<input type="text" name="username"><br/> 密 码：<input type="password" name="passwor
  • 优雅代码风格 aoyouzi 代码
    总结了几点关于优雅代码风格的描述： 代码简单：不隐藏设计者的意图，抽象干净利落，控制语句直截了当。 接口清晰：类型接口表现力直白，字面表达含义，API 相互呼应以增强可测试性。 依赖项少：依赖关系越少越好，依赖少证明内聚程度高，低耦合利于自动测试，便于重构。 没有重复：重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现，及时重构消除重复。 战术分层：代码分层清晰，隔离明确，
  • 布尔数组 百合不是茶 java布尔数组
      androi中提到了布尔数组;   布尔数组默认的是false,  并且只会打印false或者是true   布尔数组的例子;  根据字符数组创建布尔数组 char[] c = {'p','u','b','l','i','c'}; //根据字符数组的长度创建布尔数组的个数 boolean[] b = new bool
  • web.xml之welcome-file-list、error-page bijian1013 javaweb.xmlservleterror-page
    welcome-file-list 1.定义： <welcome-file-list> <welcome-file>login.jsp</welcome> </welcome-file-list>  2.作用：用来指定WEB应用首页名称。   error-page1.定义： <error-page&g
  • richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件 sunjing clearRichfaces 4fileupload
     页面代码               <h:form id="fileForm">            <rich:
  • 技术文章备忘 bit1129 技术文章
    Zookeeper http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
  • org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案 白糖_ Hibernate
    文章摘自：http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181   在编写HQL时，可能会出现这种代码： select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id  如果这是HQL，那么这段代码就是错误的，因为HQL不支持
  • sqlserver按照字段内容进行排序 bozch 按照内容排序
    在做项目的时候，遇到了这样的一个需求：           从数据库中取出的数据集，首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示，例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面；          select * fro
  • 编程珠玑-第一章-位图排序 bylijinnan java编程珠玑
    import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.io.Writer; import java.util.Random; public class BitMapSearch {
  • Java关于==和equals chenbowen00 java
    关于==和equals概念其实很简单，一个是比较内存地址是否相同，一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难，但是有时存在一些理解误区，如下情况： 1、 String a = "aaa"; a=="aaa"; ==> true 2、 new String("aaa")==new String("aaa
  • [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕 comsci it
          我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...       如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
  • oracle 数据块结构 daizj oracle块数据块块结构行目录
    oracle 数据块是数据库存储的最小单位，一般为操作系统块的N倍。其结构为： 块头－－〉空行－－〉数据，其实际为纵行结构。 块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块（Standard Block）。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块（Nonstandard Block）。同一数据库中，Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
  • github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 dengkane github
    github上一些觉得对自己工作有用的项目收集 技能类 markdown语法中文说明 回到顶部 全文检索 elasticsearch bigdesk elasticsearch管理插件 回到顶部 nosql mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用 C
  • 初二上学期难记单词二 dcj3sjt126com englishword
    dangerous 危险的 panda 熊猫 lion 狮子 elephant 象 monkey 猴子 tiger 老虎 deer 鹿 snake 蛇 rabbit 兔子 duck 鸭 horse 马 forest 森林 fall 跌倒；落下 climb 爬；攀登 finish 完成；结束 cinema 电影院；电影 seafood 海鲜；海产食品 bank 银行
  • 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用 dcj3sjt126com mysql
    一、基本概念 1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同，所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引，但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引，InnoDB不能自动地创建索引。 2、外键可以是一对一的，一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接，或者是一对多的，一个表的记录与另一个表的多条记录连接。 3、如
  • java循环标签 Foreach shuizhaosi888 标签java循环foreach
    1. 简单的for循环 public static void main(String[] args) { for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) { System.err.println("i=" + i + " y="
  • Spring Security（05）——异常信息本地化 234390216 exceptionSpring Security异常信息本地化
    异常信息本地化          Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化，这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息（如配置错误）则是不能够进行本地化的，它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
  • DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response javamingtingzhao 架构DUBBO
     废话不多说，警告日志如下，不知道有哪位遇到过，此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告)，后续运行没问题，找了好久真心不知道哪里错了。    WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
  • JS中Date对象中几个用法 leeqq JavaScriptDate最后一天
    近来工作中遇到这样的两个需求 1. 给个Date对象，找出该时间所在月的第一天和最后一天 2. 给个Date对象，找出该时间所在周的第一天和最后一天   需求1中的找月第一天很简单，我记得api中有setDate方法可以使用 使用setDate方法前，先看看getDate var date = new Date(); console.log(date); // Sat J
  • MFC中使用ado技术操作数据库 你不认识的休道人 sqlmfc
    1.在stdafx.h中导入ado动态链接库 #import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
  • Android Studio加速 rensanning android studio
    Android Studio慢、吃内存！启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。 （1）设置Android Studio a) 禁用插件 File -> Settings...  Plugins 去掉一些没有用的插件。 比如：Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
  • 各数据库的批量Update操作 tomcat_oracle javaoraclesqlmysqlsqlite
    MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同，因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的 sql语句，懂得SQL语句，那么MyBatis部分的操作就简单了。 　　注意：下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行，要不全部成功，要不全部回滚。 MSSQL的SQL语句 　WITH R AS（ 　　SELECT 'John' as name, 18 as
  • html禁止清除input文本输入缓存 xp9802 input
    多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法： 方法一： 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他