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Owlet_woodBird
算法
Index本文稍后补全,推荐阅读:https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376分析实现总结本文稍后补全,推荐阅读:https://blog.csdn.net/weixin_60702024/article/details/141874376已知非空二叉树T的结点值均为正整数,采用顺序存储方式保存,数据结构定义如下:t
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
- PDF和CDF
薛定谔的猫_大雪
概率论
在概率论和统计学中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:ProbabilityDensityFunction(PDF):概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X,其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度,即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率,即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
- Python 数学建模——方差分析
Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
- 数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理
天阑的芋头
#数据分析—统计学知识数据分析统计学数据分析面试
阅读之前看这里:博主是正在学习数据分析的一员,博客记录的是在学习过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。博客地址:天阑之蓝的博客,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习的过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数,以
- 每日小计划
小糊涂神
活到老学到老到,学习永无止境,我坚持每天学习,我的学习计划如下:1.每天学习五个英语单词,和正在学习英语的儿子共同进步,方便辅导他。2.学习一节统计学或者一节线性代数课程,在此基础上进一步学习数据的处理软件。3.每天微信步数达到1万步,每天饭后过一下二人世界,不到沟通感情,而且还能强身健体!4.学习两节税务师课件,中级会计师已经通过,距离考高级还有几年,空档期考取税务师,充实自己的专业知识。5.坚
- 感悟文是很容易写的
林天歌
生活感悟是很容易写的,只要你生活中稍稍关注一下周围在发生什么,随便什么事情都可以,甚至编一件事都可以,然后为之赋予一个意义。举例子的话,比如说我可以写我的概率论老师,每节课三小时,两小时都是在讲课堂无关的事情,都是在讲一些她以为的人生道理,却不知道因为她讲得太多,加上她使用互联网的能力不足,她讲得已经完全不能触动到学生的神经,反倒还促进了一些学生的逃课。这就是典型的以己度人,她以为她在分享自己认为
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 机械学习—零基础学习日志(概率论总笔记5)
学长小陈来帮你
学习笔记概率论算法深度学习机器学习
引言——“黑天鹅”要获得95%以上置信度的统计结果,需要被统计的对象出现上千次,但是如果整个样本只有几千字,被统计的对象能出现几次就不错了。这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”?古德-图灵折扣估计法在词语统计中,有点词语虽然是出现0次,但是实际的出现概率并不是永远不可能的零。那需要把一些概率转移给到这些词语。古德的做法实际上就是把出现1次的单词的总量,给了出现0次的,出现2次
- Python 数学建模——假设检验
Desire.984
Python数学建模python数学建模概率论
文章目录前言参数假设检验单个总体均值的假设检验σ\sigmaσ已知σ\sigmaσ未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验(Kolmogorov-Smirnov检验)Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言 假设检验是概率论中相当重要的内容。一般是先提出一个原假设H0H_0H0和一个对立的备择假设H1H_1H1,通过数学方
- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
南川笔记
Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑(不是常规的C语言或者Java程序,也不是这几年很火的Python编程,而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R),这在一
- 【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数
鼠鼠龙年发大财
鼠鼠学AI系列代码合集人工智能线性代数机器学习
在前面的例子中,我们已经讨论了标量的概念,并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来,我将进一步说明该过程,并解释每一步的实现。标量(Scalar)的基本操作标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的Python代码,我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。代码实现:importtorch#定义两个标量x=torch.tensor(3.0)#标量x,值为3
- 数学基础 -- 线性代数正交多项式之勒让德多项式展开推导
sz66cm
线性代数决策树算法
勒让德多项式展开的详细过程勒让德多项式是一类在区间[−1,1][-1,1][−1,1]上正交的多项式,可以用来逼近函数。我们可以将一个函数表示为勒让德多项式的线性组合。以下是如何推导勒让德多项式展开系数ana_nan的详细过程。1.勒让德展开的基本假设给定一个函数f(x)f(x)f(x),我们希望将它表示为勒让德多项式的线性组合:f(x)=∑n=0∞anPn(x),f(x)=\sum_{n=0}^
- 线性代数基础
wq_151
mathematic线性代数
Base对于矩阵A,对齐做SVD分解,即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量,V为ATAA^TAATA的特征向量。Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。显然,U、V矩阵中的列向量相互正交,所以也可以视V为svd分解给出了A的列向量空间的正交基,其中最大奇异值(或特征值)对应的特征向量捕捉了数据变化的最大方向。求满足A
- 2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用)
面包资料屋
考研数学
2022考研数学李永乐复习全书pdf版-基础篇(数一二三通用):https://pan.baidu.com/s/1tK9cPPG5Q-xhasqb051ymQ提取码:1111本书是专门为准备参加硕士研究生入学考试提前复习的大二大三学生、在职考研人士及基础薄弱的考生编写。本书以初等数学水平为起点,阐述了考研数学要求的基本知识构架。希望本书能够帮助考生在短时间内厘清考研数学(包括高等数学、线性代数、概
- 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
取个名字真难呐
算法机器学习矩阵人工智能线性代数
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
- Python的图形化界面编程
iteye_20668
Pythonpython
2017.2.14好久没有写代码了,感觉过一个年弄的什么也没有干成,好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多,并且指针也没有那么难了,然后就是看了下机器学习,感觉有点小难,现在发现好多都涉及到高数,概率论和线性代数的知识,想想当初把这些学的是一塌糊涂。然后上次和胡杨大大聊天的时候,他说好多东西都是在实践中去学习的。好了,继续我的Python吧,Python的图形化界面编程。impor
- matlab初等变换函数,线性代数实践及 MATLAB 入门(2005年10月)
weixin_39861905
matlab初等变换函数
出版时间:2005-10-1作者:陈怀琛,龚杰民编著出版社:电子工业出版社程序集名为dsk05,课件名bk05课件内容简介本书是根据“用软件工具提高线性代数教学”的指导思想,参照美国1992—1997国家科学基金项目ATLAST的思路,编写成的线性代数补充教材,其目的是补充我国现有教材的的缺陷。它分为两篇,第一篇介绍线性代数所用的软件工具MATLAB语言,它可以作为教材,也可以作为手册使用;第二篇
- matlab线性代数电子书,实用大众线性代数 MATLAB版_13652907.pdf
三金乐了
matlab线性代数电子书
【作者】陈怀琛著【形态项】156【出版项】西安:西安电子科技大学出版社,2014.08【ISBN号】978-7-5606-3462-3【中图法分类号】O151.2【原书定价】20.00【主题词】线性代数-计算机辅助设计-MATLAB软件【参考文献格式】陈怀琛著.实用大众线性代数MATLAB版.西安:西安电子科技大学出版社,2014.08.内容提要:传统的线性代数源于数学家,教理论不教应用。工科需要
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
sz66cm
线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- Matlab初等数学与线性代数
崔渭阳
matlabmatlab线性代数数据结构
初等数学算术运算基本算术加法+添加数字,追加字符串sum数组元素总和cumsum累积和movsum移动总和A=1:5;B=cumsum(A)B=1×51361015减法-减法diff差分和近似导数乘法.*乘法*矩阵乘法prod数组元素的乘积cumprod累积乘积pagemtimes按页矩阵乘法(自R2020b起)tensorprodTensorproductsbetweentwotensors(自
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹
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线性代数机器学习决策树
矩阵的迹什么是矩阵的迹?矩阵的迹(TraceofaMatrix)是线性代数中的一个基本概念,定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用,例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA:A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1
- 线性代数 第五讲:线性方程组_齐次线性方程组_非齐次线性方程组_公共解同解方程组_详解
小徐要考研
线性代数线性代数线性方程组机器学习
线性方程组文章目录线性方程组1.齐次线性方程组的求解1.1核心要义1.2基础解系与线性无关的解向量的个数1.3计算使用举例2.非齐次线性方程的求解2.1非齐次线性方程解的判定2.2非齐次线性方程解的结构2.3计算使用举例3.公共解与同解3.1两个方程组的公共解3.2同解方程组4.方程组的应用5.重难点题型总结5.1抽象齐次线性方程组的求解5.1含有系数的非齐次线性方程组的求解及有条件求全部解问题5
- Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)
liying_tt
数学基础线性代数
七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵,数λ\lambdaλ,若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α,使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα,则λ\lambdaλ是特征值,α⃗\vec{\alpha}α是对应于λ\lambdaλ的特征向量λ\lambdaλ可以为0α⃗\vec{\alpha}α不能为0⃗\vec{0}0,且为列向量Aα⃗
- 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
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性
sz66cm
线性代数矩阵
线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性,尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA,其正定性可以通过以下条件来判断:正定矩阵:如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn,二次型xTAxx^TAxxTAx都是正的,即:xTAx>0∀x∈Rn,x≠0x^TAx>0\quad\forallx\in
- 线性代数笔记【二次型】
内 鬼
微电子专业笔记线性代数矩阵
二次型n元二次型:关于n个变量x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn的二次齐次函数KaTeXparseerror:Nosuchenvironment:align*atposition8:\begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲f(x_1,x_2,\cdo…系数全为实数的二次型叫做实二次型,除此之外还有复二次型和复二次型矩阵,但在这里不讨论标准二次型:只含
- MIT线性代数
模拟IC和AI的Learner
线性代数线性代数机器学习算法
P5置换矩阵置换矩阵是行重新排列的单位矩阵。置换矩阵用P表示,性质:n阶置换矩阵共有n!个P6零空间某个矩阵的零空间中的向量经过该矩阵的变换后都落在0向量,
- MIT线性代数
模拟IC和AI的Learner
线性代数
本文链接的原创作者为浊酒南街https://blog.csdn.net/weixin_43597208第1讲MIT_线性代数笔记:第01讲行图像和列图像-CSDN博客第2讲MIT_线性代数笔记:第02讲矩阵消元_矩阵firstpivot-CSDN博客第3讲MIT_线性代数笔记:第03讲矩阵的乘法和逆矩阵_矩阵行乘列和列乘行-CSDN博客第4讲MIT_线性代数笔记:第04讲矩阵的LU分解-CSDN博
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc