xiewenbo
xiewenbo

LR loss/cost function 的一些推导

https://blog.csdn.net/alwaysyxl/article/details/82881272

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51165444

LR loss/cost function 的一些推导_第1张图片

 

LR loss/cost function 的一些推导_第2张图片

LR loss/cost function 的一些推导_第3张图片

LR loss/cost function 的一些推导_第4张图片

你可能感兴趣的:(优化算法)

  • 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割 智能算法研学社（Jack旭） 智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
    智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】 wang151038606 深度学习入门pythonnumpy神经网络
    3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（
  • TensorFlow的基本概念以及使用场景 张柏慈 决策树
    TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten
  • 如何让大模型更聪明？ 吗喽一只 人工智能算法机器学习
    随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。让大模型更聪明，从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发，我们可以采取以下策略：一、算法创新优化损失函数：损失函数是优化算法的核心，直接影响模型的最终性能。在大模型中，需要设计更为精细的损失函数来捕捉数据中的复杂性和细微差别。例如，结合任务特性和数据特性，设计多任务
  • 2-90 基于matlab的总图专业平面布置优化程序 'Matlab学习与应用 matlab工程应用物流强度物流关系数数据物流流进厂房标号总图专业平面布置优化matlab
    基于matlab的总图专业平面布置优化程序，输入数据物流流进厂房标号、物流关系数、物流关系标号、物流强度，双目标优化算法计算最优平面布置方案。程序已调通，可直接运行。下载源程序点链接：2-90基于matlab的总图专业平面布置优化程序
  • Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
    引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
  • 基于深度学习的结构优化与生成 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素，旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。1.结构优化与生成的核心概念结构优化：涉及通过调整结构设计参数（如形状、材料、厚度等）来改善其特定性能指标，如强度、刚度、重量、成本或安全性。传统的优化方法依赖于数值仿真和数学优化算法，
  • 系统架构设计师——架构评估（一） 吴代庄 #系统架构设计师系统架构架构数据库系统架构设计师
    质量属性1.性能：性能通常指软件系统的响应时间、处理速度和资源消耗等。高性能的软件应用能够快速响应用户请求，处理大量数据而不影响用户体验。在设计阶段，需要考虑优化算法、高效编码和适当的硬件资源配置来提高系统性能。提升性能提升性能是软件系统中至关重要的方面，尤其是在高负载和高并发的场景下。以下是提升性能的策略，包括资源需求、资源管理和资源仲裁：资源需求减少处理事件时对资源的占用：通过优化算法和数据结
  • 约束优化求解之罚函数法 姑苏隐士 工程计算与计算物理数值优化方法算法线性代数机器学习数值计算最优化
    罚函数法本部分考虑约束优化问题：min⁡f(x)s.t.x∈χ(1)\begin{aligned}\minf(x)\\s.t.x\in\chi\end{aligned}\tag{1}minf(x)s.t.x∈χ(1)这里χ⊂Rn\chi\subset\mathbb{R}^nχ⊂Rn为问题的可行域。与无约束问题不同，约束优化问题中自变量xxx不能任意取值，这导致无约束优化算法不能使用。例如梯度法中沿
  • 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版） 不染53 数学建模数学建模算法python
    目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖，备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法，足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
  • 深度学习--机器学习相关（2） 在下小天n 深度学习深度学习机器学习人工智能
    1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S
  • pyro.optim pyro ppl 概率编程 优化器 pytorch zhangfeng1133 pytorch人工智能python
    最佳化¶该模块pyro.optim为Pyro中的优化提供支持。特别是，它提供了焦光性，用于包装PyTorch优化器并管理动态生成参数的优化器(参见教程SVI第一部分供讨论)。任何自定义优化算法也可以在这里找到。烟火优化器¶is_调度程序(【计算机】优化程序)→弯曲件[来源]¶帮助器方法，用于确定PyTorch对象是PyTorch优化器(返回false)还是包装在LRScheduler中的优化器Re
  • DAY60-图论-Bellman_ford No.Ada LeetCode刷题手册图论
    Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);intn=scan.nextInt();intm=scan.nextInt();//初始化List>edges=newArrayListtemp=newArrayListqueue=newLinkedListt
  • Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架 沙雕是沙雕是沙雕 人工智能机器学习
    目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制，无法捕捉数据中的真实关系时，即使找到了最优的参数，模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
  • 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法 小陈phd 机器学习机器学习算法神经网络
    反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
  • 提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了 ngu2008
    首先看一张函数图像：函数图像很明显，这个函数最小值点在E点，而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法，需要加入一些扰动或者其他策略，避免函数陷入局部最优解，所以最优化算法有一个非常重要的点就是要避免算法
  • 【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game xhyu61 机器学习学习笔记论文笔记论文阅读人工智能深度学习
    Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame)，通过游戏，各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下，这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution)，可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL，推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
  • 数学建模强化宝典（7）模拟退火算法 IT 青年 建模强化栈数学建模模拟退火算法编程
    前言模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种基于概率的全局优化算法，它模拟了固体退火过程中的物理现象，通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。以下是对模拟退火算法的详细解析：一、算法起源与背景起源：模拟退火算法的思想最早由N.Metropolis等人在1953年提出，用于研究粒子在金属中的退火过程。1983年，S.Kirkpatrick等人成功地将这一思想引入到组
  • 分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出 机器不会学习CL 分类预测智能优化算法分类支持向量机matlab
    分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM多特征输入多类别输出文章目录一、基本原理1.最小二乘支持向量机（LSSVM）LSSVM的基本步骤：2.鲸鱼优化算法（WOA）WOA的基本步骤：3.WOA-LSSVM的结合流程结合的流程如下：总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的
  • 这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位 量子位AI 人工智能机器学习深度学习
    全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。FQT在尽量减少数值精度的同时，保持了训练的有效性。研究人员一直在研究1位FQT的可行性，试图探索这些限制。该研究首先从理论上分析了FQT，重点关注了如Adam和随机梯度下降（SGD）等知名的优化算法。分析中出现了一个关键发现，那就是FQT收敛
  • 遥感之智能优化算法大纲介绍 遥感-GIS 遥感之智能优化算法图像处理arcgis启发式算法
    介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法，本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料，对智能优化算法做些详细的整理和总结，以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。书籍大纲为：第一篇仿人智能优化算法描述模拟人脑思维、人体系统、
  • 二进制基础和STM32的常用位运算 千千道 STM32C语言stm32单片机算法
    目录一、引言二、二进制基础1.二进制的表示2.二进制的优势3.二进制与十进制的转换三、位运算基础1.按位与（&）2.按位或（|）3.按位异或（^）4.按位取反（~）5.左移（>）四、STM32的常用位运算1.清0操作2.置1操作五、实际应用场景六、注意事项一、引言在计算机科学中，二进制和位运算是非常基础且重要的概念。它们在底层编程、优化算法、数据压缩等方面都有着广泛的应用。本文将深入介绍二进制的基
  • 这才是老板喜欢的数据分析简历 itLeeyw 简历怎么写数据分析数据挖掘简历简历模板速创猫AI简历
    速创猫今天给大家分享的是应届毕业生数据分析简历优化案例，希望对大家求职有帮助。速创猫总结了以下七条简历制作干货，希望对大家有帮助：明确目标岗位：在简历的开头，清晰地标明你申请的职位和行业，让HR一眼就能看出你的求职意向。量化成果：用具体的数字来展示你的成就，比如“通过优化算法，提升了数据处理效率20%”，这样的描述比“提高了数据处理效率”更有说服力。技能与工具：列出你熟悉的数据分析工具和编程语言，
  • 【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码 matlab科研助手 lstm分类cnn
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
  • 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法（SHO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。 Matlab程序猿小助手 通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
    操作环境：MATLAB2022a1、算法描述海马优化器（SeaHorseOptimizer,SHO）是一种近年来提出的新型启发式算法，其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式，特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世，它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题，海马优化器正是这样一
  • EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比 天天Matlab代码科研顾问 matlablstm开发语言
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍风电作为一种清洁、可再生能源，近年来得到了快速发展。准确预测风电功率输出对于提高风电场运行效率，优化电
  • 代码随想录算法训练营Day61 || 图论part 10 傲世尊 图论
    Bellman_ford队列优化算法：又叫做SPFA，在做松弛操作时，只更新以目前操作节点为出发点能到达的节点的minDist，避免多余操作。判断负权回路：如果有负权回路，进行第n次松弛的时候，minDist数组会有变化。最多经过k个城市，那么就对所有边进行k+1次松弛即可。
  • Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02 z are 人工智能深度学习
    目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。公式如下：θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中，θ表示模型参数，η表示学习率，L表示损失函数，∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模
  • 没有免费的午餐定理 做程序员的第一天 机器学习人工智能机器学习
    没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有效．如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差．也就是说，不能脱离具体问题来谈论算法的优劣，任何算法都有局限性．必须要“具体问题具体分析”．没有免费午
  • 书其实只有三类 西蜀石兰 类
    一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。 知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？ 知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
  • 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
    《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。 这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
  • Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linuxIP
    一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
  • Informatica update strategy transformation 18289753290
    更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward  rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
  • 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态 酷的飞上天空 request
    现象就是： 程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。 刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。 经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
  • 利用预测分析技术来进行辅助医疗 蓝儿唯美 医疗
    2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。  克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
  • java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java多线程线程
                                                            &nbs
  • Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
    最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析： 疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？ 分析之我见： doGet方法的
  • 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
    玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。   　　近日，一直坚持微信粉丝营销
  • Java web的会话跟踪技术 百合不是茶 url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
    会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点   会话:多次请求与响应的过程     1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术          格式:传一个参数的 url?名=值     传两个参数的 url?名=值 &名=值   关键代码
  • web.xml之Servlet配置 bijian1013 javaweb.xmlServlet配置
    定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
  • 利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN同步E000022svnsync镜像
    1. 在备份SVN服务器上建立版本库    svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件     cd test/hooks/     cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
  • 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
    本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括： 数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题 多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性 一致性图表(Consistency Chart) 数据
  • Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法 白糖_ Flash
    问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。   那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
  • Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用window
    平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？    下面坐下总结：         1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache  , IIS , Php等等；         2
  • 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式） bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class MinMaxInArray { /** * 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法 * 两种形式 */ public static void main(String[] args) { int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23}; int[]
  • Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式perl
    首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是： 匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m） 替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
  • [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
          举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........    &
  • Oracle Profile 使用详解 daizj oracleprofile资源限制
    Oracle Profile 使用详解 转 一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。 二、条件： 创建profile必须要有CREATE PROFIL
  • How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearchLucene
    This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual space, one you might not
  • 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序 dcj3sjt126com c算法
    # include <stdio.h> int main(void) { int n; int i; int f1, f2, f3; f1 = 1; f2 = 1; printf("请输入您需要求的想的序列："); scanf("%d", &n); for (i=3; i<n; i
  • macbook的lamp环境 dcj3sjt126com lamp
      sudo vim /etc/apache2/httpd.conf   /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录   重启Mac上的Apache服务   这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查： 停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
  • java ArrayList源码 下 shuizhaosi888 ArrayList源码
    版本 jdk-7u71-windows-x64   JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890     /** * 从这个列表中移除所有c中包含元素 */ public boolean removeAll(Collection<?> c) {
  • Spring Security（08）——intercept-url配置 234390216 Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
    intercept-url配置 目录 1.1     指定拦截的url 1.2     指定访问权限 1.3     指定访问协议 1.4     指定请求方法   1.1   &n
  • Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
    linux系统下的oracle安装 本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
  • hotspot虚拟机 leichenlei javaHotSpotjvm虚拟机文档
    JVM参数  http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html   JVM工具 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html   JVM垃圾回收 http://www.oracle.com
  • 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” noaighost Webnode.js
    读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” 眼里的Node.JS 初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
  • 快速开发Android应用 rensanning android
    Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。 编码越少，Bug越少，效率自然会高。 但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
  • 理解Java中的弱引用 tomcat_oracle java工作面试
    　不久之前，我 面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
  • 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签 xshdch jsp
    http://back-888888.iteye.com/blog/1181202 关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签， &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他