- 深度学习如何入门？
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累，以下是一份详细的入门指南，包含了关键的学习步骤和资源：预备知识：•编程基础：熟悉Python编程语言，它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念，并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 线性代数基础——向量
我是李蜀黍
计算机图形学基础学习笔记线性代数几何学
向量基础属性向量的基础属性为方向与长度；向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥；单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}{\Vert\vec{a}\Vert}a=∥a∥a用来表示方向。向量的代数写法在图形学中，向量一般会写出矩阵的形式A⃗=(xy)\vec{A}=\begin{pmatrix}x\\y\end{pma
- 线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
- 深度学习如何入门？
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。（2）学习编程语言，Python是目前最流行的深度学习语言，因其简洁易学且有大量的库支持。（3）了解机器学习基础，包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论：（1）理解神经网络的基本组成，如神经元、激活函数
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线
audyxiao001
人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要，要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考，个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段，主要打好线性代数的理论基础，建议中文和英文教材各选一本进行学习，即从初级入门教材1～4和5～8中各选一本进行学习。在中级提高阶段，主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义，特别是线性代数的几何意义，
- 线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况，即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm
- 线性代数笔记8--AX=b:可解性、解的结构
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记
1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解，则bbb在AAA的列向量之中。举例AX=b[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]AX=b\\\begin{bmatrix}1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{bmatrix}=\begin{bmatri
- 深度学习应该如何入门？
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域，但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始，用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先，我们要掌握一些数学知识，如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外，选择一门编程语言作为工具，如Python，掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 第2章 线性代数
His Last Bow
#深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量（scalar）：数向量（vector）：一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系：Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的，它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作，使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库，包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- c# 线性代数 克·施密特（Gram Schmidt）
csdn_aspnet
C#线性代数算法
Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交（垂直）的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术，用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。Gram-Schmidt方法的主要思想是，通过一系列的投影和减法操作，将原始向量集合转化为一个正交化的向量集合。在C#中，Gram-Schmidt方法可以通过以下步骤实现：对于给定的向量集合，首先将每个向量进行标准化，即
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）自然语言处理
- 向量的内积、外积、混合积、行列式，以及它们的几何意义 （还有 数量积、点乘、向量积、叉乘）
shimly123456
数学复习线性代数
参考视频1(数量积向量积混合积内积外积)：https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1e78T/?vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600参考视频2(线性代数:内积、外积、行列式、特征值)：https://www.bilibili.com/video/BV16J411J7yF/?vd_source=7a1a0bc7415
- 智慧树答案怎么查找？ #知识分享#学习方法#学习方法
哈哈有uyfvhfvjh
学习方法
大学开学，就意味着又回到了被线性代数、大学物理等测验题折磨的状态了……网站无法手动输入题干公式，初高中用过的搜题软件又都搜不到，想找个答案解析仿佛在大海捞针！不过不用怕，今天小林就把从大学攒到毕业工作都在使用的搜题秘籍分享给大家。1.大鱼搜题这是一个公众号收录了以下网课答案：超星尔雅、智慧树、中国大学MOOC、优学院、U校园APP、iSmart视听说、高校邦、外研社、学堂在线、至善网、名华慕课、i
- 线性代数笔记2--矩阵消元
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
0.简介矩阵消元1.消元过程实例方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{cases}x+2y+z=2\\3x+8y+z=12\\4y+z=2\end{cases}⎩⎨⎧x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2矩阵化A=[121381041]X=[xyz]A=\begin{bmatrix}1&2&1\\3&8&1\\0&4&1\end{bmatrix}\\X=\
- Python在高等数学和线性代数中的应用
学习不止，掉发不停
数学建模python
Python数学实验与建模学习目录1.SymPy工具库1.1符号运算基础1.2用SymPy做符号函数画图2.高等数学的符号解2.1极限2.2导数2.3级数求和2.4泰勒展开2.5不定积分和定积分2.6代数方程2.7微分方程3.高等数学问题的数值解3.1一重积分3.1.1梯形计算3.1.2辛普森计算3.2多重积分3.3非线性方程数值解3.3.1二分法求根3.3.2牛顿迭代法求根3.3.3scipy工
- 深度理解实分析：超越公式与算法的学习方法
howard2005
数学之旅路漫漫学习方法
在数学的学习旅程中，微积分和线性代数为许多学生提供了直观且具体的入门体验。它们通常依赖于明确的公式、算法以及解题步骤，而这些元素往往可以通过记忆和机械练习来掌握。然而，当我们迈入实分析的领域时，我们面临着一种全新的挑战。实分析不仅难度更大，而且其本质要求我们摒弃传统的学习方式，转而采用更为深入的思维方法。实分析的核心在于对数学概念的严格定义和证明。这一领域的学习不仅仅是为了解决具体的数学问题，更是
- 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术
ABEL in China
学习chatgpt人工智能
学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术的路径通常包括以下步骤：学习基础知识：学习编程：首先，你需要学习一种编程语言，例如Python，这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习
- 深度学习发展的艺术
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
将人类直觉和相关数学见解结合后，经过大量研究试错后的结晶，产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。科学家和工程师们借鉴了人类大脑神经元工作原理的基本直觉，并将这种生物学灵感转化为数学模型和算法。在数十年的研究和发展过程中，他们不断探索并尝试各种网络结构、优化方法、激活函数等关键组件。一方面，研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型，如线性代数、概
- 线代：认识行列式、矩阵和向量
路溪非溪
矩阵机器学习线性代数
本文主要参考的视频教程如下：8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】线性代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充：【考研数学线性代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积；再看看三阶行列式举个例子帮助理解行列式越往高阶越复杂。二阶和三阶的尚且可以通过上面的方
- 线性代数第9版英文pdf_线性代数（英文版·第9版）
weixin_39726044
线性代数第9版英文pdf
《线性代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。为巩固所学的基本概念和基本定理，书中每一节后都配有练习题，并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题。StevenJ．Leon1971年于密歇根州立大学数学系获得博士学位，现为马萨诸塞大学达特茅斯分校数学系首席教授，
- 线性代数的艺术
小鱼资料站
分享线性代数人工智能
推荐一本日本网友KenjiHiranabe写的《线性代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的线性代数》制作的，通过可视化的、图形化的方式理解和学习线性代数。全书内容不长，算上封面再带图一共也就12页。书中内容都是图解形式呈现，尤其矩阵这一块，描述很清楚，小白也能轻松看懂。原文完整版PDF:https://pan.quark.cn/s/e5112a1a7e5e书
- 人、机、环境及态、势、感、知之间的共轭
人机与认知实验室
机器学习决策树算法人工智能数据挖掘
一、共轭的本质在数学中，共轭通常指两个复数中的一个与另一个具有相同的实部但虚部互为相反数。例如，对于复数a+bi，其共轭是a-bi。共轭的本质在于保持复数的实部不变，但改变虚部的符号，从而使两个复数在某种程度上具有对称性。在线性代数中，共轭也可以指两个向量之间的关系。对于复数向量，共轭就是将向量的每个元素取共轭。在这种意义上，共轭的本质是在保持向量的长度和方向不变的同时改变其元素的符号。在语言学中
- Python 数组计算模块 NumPy快速入门 这篇就够了
碎像
python数据分析numpy
目录1.NumPy概述2.安装NumPy3.NumPy创建数组4.从已有的数组中创建数组5.数组的运算5.1算术运算：5.2统计运算：5.3逻辑运算：5.4比较运算：5.5线性代数运算：5.6形状操作：5.7索引和切片：5.8广播（Broadcasting）：5.9随机模块：5.10其他常用函数：1.NumPy概述NumPy（NumericalPython的简称）是Python的一种开源的数值计算
- 【深度学习】S2 数学基础 P2 线性代数（下）
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习线性代数人工智能
目录范数L1范数L2范数本节博文是线性代数第二部分，主要内容为L1L1L1范数与L2L2L2范数；有关线性代数基础知识，请访问：【深度学习】S2数学基础P1线性代数（上）范数在线性代数中，范数是一个数学概念，用于量化向量或矩阵的大小或长度。范数是一个满足一系列性质的函数，这些性质包括正定性、齐次性和三角不等式。范数定义了向量空间的内积（或点积）的概念，并且与向量空间的度量空间相关联。L1范数L2范
- 2021-9-25晨间日记
JShen16
今天是什么日子起床：9:05就寝：23:40试睡0:40睡着天气：多云心情：愉快纪念日：叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：了解博士选题本月重要成果：提炼李教授书框架今日三只青蛙/番茄钟今天还是各抄一页定义定理成功日志-记录三五件有收获的事务1.昨天抄定理，逐渐对线性代数群有所了解2.完成工作：打notes3.继续读李教授书财务检视人际的投入谋事多询问他人意见开卷有益-学习/读书/听书阅读健
- 【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数（上）
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习线性代数人工智能
目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论；自本篇博文以下几遍博文，将对这三大数学基础进行重点提炼。本节博文将介绍线性代数知识，为线性代数第一部分。包含基本数学对象、算数和运算，并用数学符号和相应的张量代码实现表示它们。基本数学对象基本数学对象包含：0维：标量与变量；1维：向量；2维：
- 线性代数的本质 2 线性组合、张成的空间、基
Sanchez·J
线性代数从入门到入门线性代数
一种新的看待方式对于一个向量，比如说，如何看待其中的3和-2？一开始，我们往往将其看作长度（从向量的首走到尾部，分别在x和y上走的长度）。在有了数乘后，我们可以将其视为对向量进行缩放的标量，缩放的对象是两个特殊的向量和，这两个向量也被称为xy坐标系的基向量。也就是有：这种把向量看作向量的数乘的和的思想正体现了数乘和相加是线性代数的核心。这里很自然引出一个问题，可不可以换另外的向量作基向量？比如这里
- 课程大纲：图像处理中的矩阵计算
superdont
计算机视觉图像处理矩阵人工智能
课程名称：《图像处理中的矩阵计算》课程简介：图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算，以实现各种图像处理技术。我们将通过强调实际应用和实践活动来确保学员能够理解和掌握这些概念。课程大纲：第1章：矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解（高斯消元法）第2章：图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
- SVD奇异值分解
jjm2002
机器学习人工智能
一、奇异值奇异值（SingularValues）是线性代数中矩阵的重要性质之一，与奇异值分解（SVD）密切相关。让我们来更详细地了解一下奇异值的概念：定义：对于一个矩阵(A)，它的奇异值是矩阵(A)的奇异值分解()中对角矩阵()的对角线元素的非负实数平方根。换句话说，如果(A)是一个大小为()的矩阵，那么它有()个奇异值。几何解释：奇异值可以被视为矩阵在变换过程中每个方向的缩放因子。在奇异值分解中
- Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题：
在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖，编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递
1.传递的意思是项目A，引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误：
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity
CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则：
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven：
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压，
我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，
并将它放在 D:\tools目录下，
即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。
饿汉式：
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如：
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码：
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客，应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客，应该是有方向的:
我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。
2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢？ 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以，为避免这种不确定性风险，我
- 一个 sql优化 （[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看 ）
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境：
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。
步骤：
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比：
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1，处理超大量的数据
2，运行在便宜的PC服务器集群上，
3，击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型：
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下：
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入：
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默
