一、二项分布(伯努利分布)1、伯努利分布又称二点分布或0-1分布,即一次试验只有正例和反例两种可能,以随机变量表示就是X只能取0或1,伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验,假设一次试验出现正例的概率为p(0
概率论与数理统计——二、随机变量及其分布
米妮爱分享
1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象,并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律(一)(0-1)分布(二)伯努力试验、二项分布(三)泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时,根据其分布律,计算某一范围的概率时,左边x是小于不等于x的,当等于时,拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率,见例子。4
趣学贝叶斯统计:逻辑与二项分布
Ashleyxxihf
Python与统计统计概率论开发语言Courserapython
目录前言关键词:第三章逻辑第四章创建二项分布1.二项分布的结构2.组合学(combinatorics)3.计算期期望结果概率4.代码总结前言高中时概率与统计中,大家学过逻辑符号、二项分布。今天我们重新复习一下基本知识,系统梳理推导过程,并稍微进阶到代码和库的运用中。关键词:ANDORBUT二项分布概率质量函数(probabilitymassfunction,PMF)累计分布函数(Cumulativ
VBA小模板,一个不放回的抽奖用的例子
奔跑的犀牛先生
VBAVBA
1问题一个不放回的抽奖用VBA怎么写,下面用一个类似对对碰/翻牌子的游戏(抽到的奖励不放回,可抽的东西越来越少)来举例说明1.1首先要回顾下几个经典的随机模型古典概型,重点就是每次抽奖的各个奖品,概率都相等。一般就是丢骰子,丢硬币是典型的古典概型丢骰子丢硬币N重伯努利试验,重点是每次试验概率稳定不变,其中二项分布等都是属于N重伯努利试验0-1分布几何分布二项分布不放回抽样,抽奖,重点是抽奖后会影响
【通信系统仿真系列】8位16位64位等任意数量用户CDMA直接序列扩频通信系统的Matlab仿真
sys_rst_n
仿真算法信号处理matlab其他
8位16位64位等任意数量用户CDMA直接序列扩频通信系统的Matlab仿真前言模型缺点原理码元扩频扩频码叠加调制解调二项分布中心极限定理最优解调的实现解扩&码元判决实验结果仿真代码代码说明代码下载链接代码可修改的参数主函数双极性码生成模块walsh矩阵生成模块扩频模块解扩模块码元判决模块叠加模块载波生成模块调制模块解调模块误码率计算模块前言前一篇写直接序列扩频系统仿真的文章中的模型现在发现了严重
学习:StatQuest-二项分布,正态分布极大似然
小潤澤
二项分布极大似然这个概念既是对二项分布在极大似然的条件下的参数估计,求每个数据点似然值的乘积。我们还是用之前的例子,我们调查7个人,假设每个人喜欢两种口味芬达的概率各为0.5,恰好有4人喜欢橘子味的芬达,3个人喜欢葡萄味的芬达的概率:image.png那么我们换个话题,我想求调查7个人,有4个人选择橘子味的芬达,每个人选择橘子味芬达的概率p=0.5的似然值image.png右边式子不变(里面参数值
什么叫概率分布?
CA&AI-drugdesign
GPT4概率论
概率分布是描述随机变量可能取值及其相应概率的数学函数或规律。它提供了随机变量在各个取值上的概率信息,用于表示随机现象的不确定性和随机性。概率分布可以分为两类:离散概率分布和连续概率分布。1.离散概率分布:适用于描述离散随机变量的概率分布。它列举了随机变量可能的取值及其对应的概率。常见的例子包括二项分布、泊松分布等。离散概率分布的例子:二项分布二项分布:描述在一系列独立的重复试验中成功次数的概率分布
Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习python线性回归python机器学习广义线性回归模型Meta分析meta_analysis算法项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念,可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据,例如:1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布,而是二项分布(如成功率)、泊松分布(如发病率)或其他分布时,可以通过GLM设定适当的链接函数和分布族来适应。2.在进
2019-04-07
YX_Andrew
常见概率分布离散型1.二项分布Binomialdistribution:binom二项分布指的是N重伯努利实验,记为X~b(n,p),E(x)=np,Var(x)=np(1-p)pbinom(q,size,prob),q是特定取值,比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数,prob指每次实验成功发生的概率dbinom(x,size,prob),x同上
【课程复习-01】国科大-随机过程知识点精简版
lzl2040
我的笔记随机过程国科大期末
国科大-随机过程知识点精简版目录国科大-随机过程知识点精简版前言随机过程及其分类常见分布的概率密度和分布0-1分布二项分布泊松分布几何分布均匀分布指数分布正态分布随机过程的两种描述方式例题随机过程X(t)的数字性质单个随机过程两个随机过程随机过程的分类方式参数集和状态空间的特性统计特征或概率特征随机过程独立条件数学期望马尔可夫过程马尔可夫链定义C-K方程m步转移概率C-K方程马尔可夫链状态的分类到
机器学习之伯努利分布及二项分布
WEL测试
人工智能机器学习人工智能
伯努利分布:又称两点分布或0-1分布,其样本空间只有两个点,一般取{0,1},不同的伯努利分布只是取到这两个值的概率不一样。伯努利分布只有一个参数p(用描述取1的概率),记作Bernoull(p)Bernoull(p)Bernoull(p)或XXX~B(p)B(p)B(p)读作X服从参数为p的伯努利分布。参数p是通过大量重复的伯努利试验计算的来的。公式:p=1−qp=1-qp=1−q,q表示为1的
统计学之常见的分布介绍
亦旧sea
机器学习概率论人工智能
统计学中常见的分布有:1.正态分布(NormalDistribution):也称为高斯分布,是最常见的分布之一,具有钟形曲线,对称且均值和标准差可以完全描述该分布。2.二项分布(BinomialDistribution):描述了重复进行一系列独立的二元试验,例如抛硬币或进行有限次数的成功与失败的实验。它的特征是具有确定的成功概率和试验次数。3.泊松分布(PoissonDistribution):适
统计学假设检验方法简单介绍
亦旧sea
python数学建模
统计学的假设检验方法有以下几种:1.单样本t检验:用于检验一个样本均值是否与给定的理论值相等。2.独立样本t检验:用于比较两个独立样本的均值是否相等。3.配对样本t检验:用于比较同一组样本的两个相关变量的均值是否相等。4.卡方检验:用于检验观察频数与理论频数之间是否存在显著差异。5.方差分析:用于比较多个样本均值是否相等。6.二项式检验:用于检验两个二项分布之间的差异。7.Wilcoxon符号秩检
统计学-R语言-5.1
柔雾
统计学-R语言r语言开发语言
文章目录前言随机性和规律性概率变量的分布离散型--二项、泊松、几何二项分布几何分布泊松分布连续型--均匀、正态均匀分布正态分布其它统计分布--χ2分布、t分布、F分布χ2分布t分布F分布练习前言从本篇文章开始介绍有关概率与分布的介绍。随机性和规律性当不能预测一件事情的结果时,这件事就和随机性联系起来了。随机性和规律性是事物的正反面,是相对统一的。单个的事情可能具有随机性。例如,掷硬币时,我们并不能
数据挖掘04-常见数据分布
南小明
小白入门数据挖掘,从零开始,每周一更。01均匀分布均匀分布很好理解,随机取区间内的值X,每个值出现的概率相等实际应用场景没有找到,可能要到深入学习算法的时候才会用到。公式概率密度图如下02伯努利分布又称为“两点分布”,随机变量X取值只有0或1两个值实际场景中,试验一次的丢硬币是老掉牙的案例了。概率计算公式概率密度函数期望方差公式03二项分布如果做n次伯努利试验,每次结果只有0,1两种结果实际场景中
数据分析学习Day2---商务与统计(第五章)
ghostdogss
1.参数统计量表示样本,而参数表示总体2.有偏估计与无偏估计但统计量都是无偏估计时,应该考虑方差即分散程度,选取最小方差的无偏估计。3.抽样分布的性质4.中心极限定理5.样本比例的抽样分布(即二项分布)
概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计
Espresso Macchiato
基础数学概率论参数估计极大似然估计矩估计区间估计
概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计1.正态分布2.指数分布3.二项分布4.均匀分布5.泊松分布3.贝叶斯估计3.点估计的优良性准则1.无偏性1.均值2.方差3.标准差2.最小方差无偏估计3.相合性4.区间估计1.
【机器学习前置知识】狄利克雷分布
Axlsss
深度学习统计知识机器学习机器学习人工智能
在阅读本文前,建议先食用以下几篇文章以能更好地理解狄利克雷分布:二项分布Beta分布多项分布共轭分布狄利克雷分布狄利克雷分布(Dirichletdistribution)是Beta分布的扩展,把Beta分布从二元扩展到多元形式就是狄利克雷分布,Beta分布是狄利克雷分布的二元特例。在共轭方面,可以类比Beta分布与二项分布的关系,狄利克雷分布是多项分布的共轭分布,因此狄利克雷分布常作为多项分布的先
统计学基础——常用的概率分布(二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布)
xia ge tou lia
统计学概率论概率分布正态分布二项分布泊松分布
变量类型:连续型变量如:指数分布、正态分布离散型变量如:二项分布、泊松分布三者之间的关系二项分布(Binomialdistribution)二项分布(Binomialdistribution)是n重伯努利试验成功次数的离散概率分布,记作。伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验。伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如,抛一次硬币是正面向上吗?刚出生的小孩是个女孩吗?等等如果试验E是一个伯努
二项分布的泊松逼近matlab,二项分布和泊松概率分布2018-04-17
Samuel Solomon
二项分布的泊松逼近matlab
说起二项分布(binomialdistribution),不得不提的前提是伯努利试验(Bernoulliexperiment),也即n次独立重复试验。伯努利试验是在同样的条件下重复、相互独立进行的一种随机试验。伯努利试验的特点是:(1)每次试验中事件只有两种结果:事件发生或者不发生,如硬币正面或反面,患病或没患病;(2)每次试验中事件发生的概率是相同的,注意不一定是0.5;(3)n次试验的事件相互
二项分布近似泊松分布
Random南荞
概率论数学建模
从二项分布推导泊松分布二项分布近似泊松分布—般来说,当n≥20,p≤0.02的时候,二项分布近似泊松分布。且泊松分布满足可加性。
泊松分布与二项分布的可加性
奔跑的乌龟_
概率论与数理统计概率论数理统计
泊松分布与二项分布的可加性泊松分布的可加性例:设X,YX,YX,Y相互独立,X∼P(λ1)X\simP(\lambda_1)X∼P(λ1),Y∼P(λ2)Y\simP(\lambda_2)Y∼P(λ2),求证Z=X+YZ=X+YZ=X+Y服从参数为λ1+λ2\lambda_1+\lambda_2λ1+λ2的泊松分布证明:由题意,XXX的分布律为P{X=i}=λ1ii!e−λ1,i=0,1,2,⋯P
技术学习|CDA level I 描述性统计分析(常用的数据分布)
咻~电脑
CDA数据分析学习概率论机器学习数据分析
推断性统计分析方法的基础理论——常用的分布(两点分布、二项分布、正态分布[含标准正态分布]、χ2分布、t分布、F分布。随机试验:结果不确定的实验,例如,进行一次抛硬币实验,结果是不确定的。对于随机试验的结果,称为随机事件。用于表示随机事件的变量称为随机变量,若随机变量的取值可一一列举,则称为离散型随机变量;若不可一一列举,则称为连续性随机变量。对于多个随机事件,若其结果互不影响,则称其相互独立。概
统计学学习-1
caokai001
看了几篇统计学资料:恍然间不知道概率分布[二项分布]与抽样分布[t分布]差别。课本大家知道,统计学分为描述性统计和推断统计两大部分。描述性统计可以继续细分为图表法和数值法。而推断统计则包含概率论、抽样理论、估计理论、假设检验这四大组成部分。这四大组成部分是层层递进的,是各种统计分析方法的基础,在此基础之上各种各样的统计方法层出不穷,因此充分掌握这些基础知识,可以使我们更好、更灵活地运用统计分析方法
【机器学习前置知识】多项式分布
Axlsss
统计知识机器学习深度学习机器学习人工智能
多项式分布是二项式分布的推广。在二项分布这篇文章中我们曾以抛硬币举例:在一次抛硬币实验中结果只有两种情况,正面或反面向上;在nnn次抛硬币实验中,正面向上出现kkk次的有Cnk=n!k!(n−k)!C_{n}^k={n!\over{k!(n-k)!}}Cnk=k!(n−k)!n!种可能,概率表示为:P(X=k)=(nk)pk(1−p)n−kP(X=k)=\binom{n}{k}p^k(1-p)^{
【机器学习前置知识】二项分布
Axlsss
统计知识机器学习概率论
二项分布在概率论和统计学里,二项分布表示的是N次独立试验中成功次数的概率分布。其中的每次独立试验又可称为伯努利试验,伯努利试验是这样的:在每次独立试验中,结果只有成功或失败两种情况,其中成功的概率为ppp,p∈[0,1]p∈[0,1]p∈[0,1],失败的概率为q=1−pq=1-pq=1−p。二项分布其实是伯努利分布的扩展,当n=1时,二项分布等价于伯努利分布。二项分布也常用于对N次有放回抽样进行
【机器学习前置知识】Beta分布
Axlsss
统计知识机器学习python机器学习概率论人工智能
Beta分布与二项分布的关系Beta分布与二项分布密切相关,由二项分布扩展而来,它是用来描述一个连续型随机变量出现的概率的概率密度分布,表示为XXX~Beta(a,b)Beta(a,b)Beta(a,b),a、ba、ba、b是形状参数。Beta分布本质上也是一个概率密度函数,只是这个函数的自变量和因变量都表示某种概率。下面我们会先温故下二项分布的知识,然后循序渐进地引出Beta分布。在二项分布这篇
安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
[Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {