陌雨’
陌雨’

数值计算中的矩阵的例子 | 病态矩阵 |稀疏矩阵 | 无法使用迭代法的矩阵

做线性方程组计算的时候，想找一些病态矩阵来测试算法的优劣性。希尔伯特矩阵太难搞了，于是就想找一个没那么病态的，而且方便记忆和使用的。

这里我会分享一些碰到的病态矩阵的例子

A = ( 6 1 8 6 1 8 6 1 ⋱ ⋱ ⋱ 8 6 1 8 6 1 8 6 ) A=\begin{pmatrix} 6 & 1 & & &&\\ 8 & 6 & 1 & &&\\ & 8 & 6 & 1 & \\ & &\ddots &\ddots &\ddots\\ & & &8 &6 &1\\ & & & &8 &6 &1\\ & & & & &8 &6 \\ \end{pmatrix} A=⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎛​68​168​16⋱​1⋱8​⋱68​168​16​⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎞​

供参考的线性方程组：
( 6 1 8 6 1 8 6 1 ⋱ ⋱ ⋱ 8 6 1 8 6 1 8 6 ) ( 1 1 1 ⋮ 1 1 1 ) = ( 7 15 15 ⋮ 15 15 14 ) \begin{pmatrix} 6 & 1 & & &&\\ 8 & 6 & 1 & &&\\ & 8 & 6 & 1 & \\ & &\ddots &\ddots &\ddots\\ & & &8 &6 &1\\ & & & &8 &6 &1\\ & & & & &8 &6 \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1\\ 1\\ 1\\ \vdots\\ 1\\ 1\\ 1\\ \end{pmatrix} =\begin{pmatrix} 7\\ 15\\ 15\\ \vdots\\ 15\\ 15\\ 14\\ \end{pmatrix} ⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎛​68​168​16⋱​1⋱8​⋱68​168​16​⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎞​⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎛​111⋮111​⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎞​=⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎛​71515⋮151514​⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎞​

2022年4月28日13:44:58

再分享一个不能用Gauss_Seidel，jacobi迭代法求解的例子

数值计算中的矩阵的例子 | 病态矩阵 |稀疏矩阵 | 无法使用迭代法的矩阵_第1张图片

2022年6月13日18:07:27

你可能感兴趣的:(线性代数,线性代数)

  • 对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法 DuHz 机器学习人工智能信号处理算法矩阵信息与通信线性代数
    对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。这些方法虽然都会产生一个（或多个）正交矩阵，但它们在适用范围、分解形式、计算重点和应用场景等方面各不相同。本文将尽量对这些分解方法进行系统地介绍与对比。1.正交矩阵（Orthogonal/Unita
  • 人工智能知识架构详解 CodeJourney. 数据库人工智能算法架构
    人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一，正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能，构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学（一）线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如，在图
  • 人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
    本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
  • 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
    本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念，它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵，不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去，而且也能够把线性空间中的一个坐标系（基）表换到另一个坐标系（基）去，这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换：定义：基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
  • SciPy 安装指南 froginwe11 开发语言
    SciPy安装指南引言SciPy是一个开源的Python科学计算库，它基于NumPy库，提供了大量的科学和工程计算功能。SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。安装前的准备在开始安装SciPy之前，请确保您的系统满足以下条件：您已安装Python，且版本在3.5或更高。您已安装pi
  • 如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer 红豆和绿豆 杂谈大数据算法
    成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
  • 【数学 线性代数】差分约束 软件架构师何志丹 #算法基础线性代数c++数学差分约束负环最短路
    前言C++算法与数据结构本博文代码打包下载什么是差分约束x系列是变量，y系列是常量，差分系统由若干如下不等式组成。x1-x2classCDisNegativeRing//贝尔曼-福特算法{public:boolDis(intN,vector>edgeFromToW,intstart){vectorpre(N,iDef);pre[start]=0;for(intt=0;tm_vDis;};最长路对应
  • 探索未来计算的新篇章：量子++（Quantum++） 傅尉艺Maggie
    探索未来计算的新篇章：量子++（Quantum++）qppModernC++quantumcomputinglibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qpp/qpp项目简介Quantum++是一个现代化的C++通用量子计算库，专注于模板头文件的设计。这个库采用C++17标准编写，依赖性极低，仅依赖于高效能的线性代数库Eigen3和可选的OpenMP并行处
  • matlab 矩阵的数组平方和,MATLAB中的矩阵和数组 跟英语死磕到底 matlab矩阵的数组平方和
    本文概述MATLAB一次处理整个矩阵和数组。所有类型的数据变量都存储为多维数组,可以是字符,字符串或数字。二维数组称为矩阵,通常用于线性代数。在MATLAB中创建数组我们可以在MATLAB中以多种方式创建数组：通过在元素之间使用空格：此命令创建一个具有一行四列的数组变量”A”。存储在工作空间中的’A’变量和输出将在命令窗口中显示为：通过在元素之间使用逗号：此命令将创建一个具有一行四列的数组变量”a
  • 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步 -一杯为品- 数学线性代数矩阵
    本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数：x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
  • 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作 -一杯为品- 机器学习深度学习人工智能
    主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
  • AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】 AI大模型-大飞 人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
    引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
  • 人工智能之数学基础:线性代数中矩阵的初印象 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习深度学习
    本文重点从本篇文章开始，我们将开始学习矩阵的概念，矩阵，作为线性代数的核心概念之一，就像是一个个精心编织的网格，将复杂的数据和关系以一种简洁而直观的方式呈现出来。矩阵矩阵的初印象想象一下，你手里有一张空白的表格，上面布满了等待填充的格子。这些格子按照行和列整齐排列，形成了一个二维的平面结构。如果我们把数字、符号或者更复杂的元素填入这些格子中，那么这个表格就变成了一个“矩阵”。简单来说，矩阵就是一个
  • 计算机视觉入门 109702008 人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
    计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线，旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础：线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言：掌握至少一门编程语言，Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言，其次是C++。2.计算机视觉基础数字
  • 计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 云梦优选 计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
    一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
  • 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数 odoo中国 AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
    深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量：单个数字，用斜体表示，通常赋予小写字母变量名。向量：数字数组，按顺序排列，用粗体小写字母表示，元素通过下标访问。矩阵：二维数字数组，用粗体大
  • 形象理解线性代数的本质（三） 矩阵的升维和降维 _躬行_ 线性代数机器学习基础矩阵线性代数
    引子：降维打击科幻小说《三体》里一种很魔幻的攻击方法——降维打击，以其神奇的作用方式和巨大的威力刷新了我们的三观。而在矩阵乘法计算中，这种降维打击时刻存在着。本节讲解一下矩阵乘法中造成的升维和降维。一、矩阵的降维还用游戏的例子，有4个角色，每个人都有不同的能力，将其用矩阵表示出来现在我们要评估他们的两种能力：领兵打仗的能力和协同将领的能力只要将两个矩阵相乘，就能根据方法X对象的法则评估出他们这两种
  • 使用 Math.NET 进行数值计算的指南 墨瑾轩 一起学学C#【一】.net决策树算法
    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，编程之旅更有趣使用Math.NET进行数值计算的指南️‍♂️数值计算的魅力：从基础到进阶引言在科学计算、工程设计甚至是金融分析等领域，数值计算都是不可或缺的一环。Math.NETNumerics作为.NET平台上的一款强大而全面的数值计算库，提供了包括线性代数、概率统计、信
  • Math.NET Numerics 库怎么装 9677 .net
    你提到的缺少的库是Math.NETNumerics。关于Math.NETNumericsMath.NETNumerics是一个用于.NET平台的开源数学库，提供了以下功能：线性代数（矩阵运算、求解线性方程组等）。数值计算（积分、微分、优化等）。统计和概率分布。回归分析（包括多元线性回归）。它是C#中进行科学计算和数据分析的常用工具。安装Math.NETNumerics你可以通过NuGet包管理器安
  • 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等 chljerry_mouse 线性代数深度学习机器学习
    前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
  • 机器学习背后的数学芝士 小技工丨 机器学习机器学习人工智能
    在当今快速发展的科技领域，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将了解一下机器学习背后的关键数学芝士。线性代数：数据处理的基础工具向量与矩阵向量是有序数字的集合，常用于表示数据点，例如用户的特征向量可能包括年龄、性别、收入等信息。矩阵则是二维数组，广泛应用于数据集的表示和变换操作。线性变换线性变换描述了向量在空间中的拉伸、压缩或旋转过程。这类变换在数据预处理、
  • 7.2 奇异值分解的基与矩阵 passxgx #第7章奇异值分解（SVD）矩阵线性代数
    一、奇异值分解奇异值分解（SVD）是线性代数的高光时刻。AAA是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，可以是方阵或者长方形矩阵，秩为rrr。我们要对角化AAA，但并不是把它化成X−1AXX^{-1}AXX−1AX的形式。这是因为XXX中的特征向量有三个大问题：它们通常并不正交，并不总是有足够数量的特征向量，并且Ax=λxA\boldsymbolx=\lambda\boldsymbolxAx=λx
  • 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础 Unknown To Known 动手学习深度学习深度学习人工智能
    视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络——
  • 10.【线性代数】—— 四个基本子空间 sda42342342423 math线性代数基本子空间
    十、四个基本子空间1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm2.零空间N(A)N(A)N(A)inRnR^nRn3.行空间C(AT)C(A^T)C(AT)inRnR^nRn4.左零空间N(AT)N(A^T)N(AT)inRmR^mRm综述5.新的向量空间讨论矩阵Am∗nA_{m*n}Am∗n的四个基本空间，m行n列1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm[col11col21
  • 12.【线性代数】——图和网络 sda42342342423 math线性代数
    十二图和网络（线性代数的应用）图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}1.关联矩阵2.AAA矩阵的零空间，求解Ax=0Ax=0Ax=0电势3.ATA^TAT矩阵的零空间，电流总结电流图结论图graph={nodes,edges}graph=\{nodes,edges\}graph={nodes,edges}13245n
  • 机器学习之线性代数 珠峰日记 AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
    文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
  • PyTorch 学习路线 gorgor在码农 #python入门基础pythonpytorch
    学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码，逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐，适合从入门到进阶：1.基础知识准备前提条件Python基础：熟悉Python语法（变量、函数、类、模块等）。数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础
  • （Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新） 孔表表uuu 神经网络深度学习pytorch人工智能
    深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
  • 人工智能之数学基础：对线性代数中逆矩阵的思考？ 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习逆矩阵向量
    本文重点逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，它在线性方程组、矩阵方程、动态系统、密码学、经济学和金融学以及计算机图形学等领域都有广泛的应用。通过了解逆矩阵的定义、性质、计算方法和应用，我们可以更好地理解和应用线性代数知识，解决各种实际问题。关于逆矩阵的思考现在我们有一个计算过程如上所示，我们知道矩阵的作用就是函数，向量a先经过矩阵1进行函数作用，然后再经过矩阵2函数作用最后可以得到输出向量c，这个过
  • 00计算机视觉学习内容 依旧阳光的老码农 计算机视觉计算机视觉人工智能
    计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换（用于3D计算机视觉）✅概率统计（
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他