既是张大牙更是张大侠
既是张大牙更是张大侠

降维和度量学习（二）

流形学习

“流形”：在局部有欧式空间的性质
虽然样本在高维空间中的分布看起来非常复杂，但只要他们在聚不上仍具有欧式空间的性质，因此可以在局部建立降维映射关系，然后再设法将局部映射关系推广到全局。

等度量映射

保持近邻样本之间的距离，因为测地线距离和高位空间的直线距离是不相等的降维和度量学习（二）_第1张图片
其中，近邻图如何构建

  • k近邻图：指定k个点为近邻点
  • \epsilon 近邻图：定义距离阈值epsilon
    对于新样本如何变换
  • 构建高维坐标和低维坐标的回归器
局部线性嵌入算法

降维和度量学习（二）_第2张图片

度量学习

每个空间其实对应了样本属性上定义的距离度量，寻找合适的空间的本质是寻找一个合适的距离度量。度量学习的基本动机是学习得到一个合适的“度量”。降维和度量学习（二）_第3张图片
降维和度量学习（二）_第4张图片

NCA

前面学习过k近邻以邻居投票的形式决定自身的标签，假设将一邻一票替换成概率投票，降维和度量学习（二）_第5张图片
降维和度量学习（二）_第6张图片

你可能感兴趣的:(机器学习,人工智能)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
    随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
  • 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首 张三叨
    你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
  • nosql数据库技术与应用知识点 皆过客，揽星河 NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
  • Python开发常用的三方模块如下： 换个网名有点难 python开发语言
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉python图像处理
    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
  • 人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么 kkai人工智能 chatgpt人工智能
    一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制，其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时，受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出：“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • 如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验 h17711347205 回归算法安全系统架构交友小程序
    在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程 设计师早上好
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • 机器学习-聚类算法 不良人龍木木 机器学习机器学习算法聚类
    机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索 AI大模型应用之禅 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支，旨在模拟人类智能行为，实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中，工具执行搜索是至关重要
  • 未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
    目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • Rust 所有权 简介 东离与糖宝 rust后端rust开发语言
    文章目录发现宝藏1.所有权基本概念2.所有权规则3.变量作用域4.栈与堆4.1栈（Stack）4.2堆（Heap）5.String类型5.1String类型5.2String的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动（Move）6.2.克隆（Clone）7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通
  • python中zeros用法_Python中的numpy.zeros()用法 江平舟 python中zeros用法
    numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。句法numpy.zeros(shape,dtype=float,order='C'参数形状：整数或整数元组此参数用于定义数组的尺寸。此参数用于我们要在其中创建数组的形状,例如(3,2)或2。dtype：数据类型(可选)此参数用于
  • 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数 二七830 numpy
    欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
  • 【中国国际航空-注册_登录安全分析报告】 风控牛 验证码接口安全评测系列安全行为验证极验网易易盾智能手机
    前言由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：1.暴力破解密码，造成用户信息泄露2.短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉3.带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞所以大部分网站及App都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评，图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？请看具体分析一、中国国际航空PC
  • 机器学习 流形数据降维：UMAP 降维算法 小嗷犬 Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
    ✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
  • 七.正则化 愿风去了
    吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
  • 机器学习-------数据标准化 罔闻_spider 数据分析算法机器学习人工智能
    什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类
  • 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
    作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
  • 如何做好人生的选择题？百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案 伽马有话说
    赫伯特·西蒙是谁？想必知道的人非常少。但当看到他的履历后，相信没有人再怀疑他是个“天才”。西蒙出生于1916年6月15日，是个美国人，他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙，在2001年2月9日与世长辞，在这84年的岁月中，西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端，先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能、科学哲学、应用数学、统计学、运筹学、控制论、数理经济学、公共管理等领域，在这些
  • 软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务 霍格沃兹-慕漓 django微服务sqlite
    霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向开发人员、测试人员与运维人员，课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。为大家提供更全面、更深入、更系统化的学习体验，课程还增加了名企私教服务内容，不仅有名企经理为你1v1辅导，还有行业专家进行技术指导，针对性地解决学习、工作中遇到的难题。让找
  • cmd泛滥_与您的后泛滥同事见面：人工智能机器人 weixin_26644585 人工智能leetcode
    cmd泛滥Readytoswapyouroldcube-mateforadisembodiedAI?IPsoftCEOChetanDube,creatorofAIco-workerAMELIA,giveshistakeonthepost-COVIDofficelandscape.准备将您的旧立方体伙伴换成无形的AI？AIsoft同事AMELIA的创始人IPsoft首席执行官ChetanDube阐述
  • 二分查找排序算法 周凡杨 java二分查找排序算法折半
    一：概念 二分查找又称 折半查找（ 折半搜索/ 二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
  • java中的BigDecimal bijian1013 javaBigDecimal
            在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。         原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
  • Shell echo命令详解 daizj echoshell
    Shell echo命令 Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式： echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致： echo Itis a test 2.显示转义
  • Oracle DBA 简单操作 周凡杨 oracle dba sql
    --执行次数多的SQL select sql_text,executions from (      select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc      ) where rownum<81;  &nb
  • 画图重绘 朱辉辉33 游戏
      我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。   在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
  • 线程之初体验 西蜀石兰 线程
    一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。 之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。 线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。 你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
  • linux集群互相免登陆配置 林鹤霄 linux
    配置ssh免登陆 1、生成秘钥和公钥    ssh-keygen -t rsa 2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub    其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密    c
  • mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction aigo mysql
    原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html   原因是你使用的InnoDB   表类型的时候, 默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s, 因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.   你可以把这个时间加长,或者优化存储
  • Socket编程 基本的聊天实现。 alleni123 socket
    public class Server { //用来存储所有连接上来的客户 private List<ServerThread> clients; public static void main(String[] args) { Server s = new Server(); s.startServer(9988); } publi
  • 多线程监听器事件模式(一个简单的例子) 百合不是茶 线程监听模式
        多线程的事件监听器模式   监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到        创建多线程的事件监听器模式 思路:    1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记     2,创建队
  • spring InitializingBean接口 bijian1013 javaspring
    spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下： public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{ ... } TransactionTemplate继承了DefaultT
  • Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户 bijian1013 oracle数据库权限
            Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。 select t.table_name as "表名", t.grantee as "被授权的属组", t.owner as "对象所在的属组"
  • 【Struts2五】Struts2 参数传值 bit1129 struts2
    Struts2中参数传值的3种情况 1.请求参数绑定到Action的实例字段上 2.Action将值传递到转发的视图上 3.Action将值传递到重定向的视图上   一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上 Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
  • 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A] bit1129 kafka
    I got serveral questions about  auto.offset.reset. This configuration parameter governs how  consumer read the message from  Kafka when  there is no initial offset in ZooKeeper or
  • nginx gzip压缩配置 ronin47 nginx gzip 压缩范例
    nginx gzip压缩配置 更多 0 nginx gzip 配置   随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？ gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
  • java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 bylijinnan java
    two cursors. Make the first cursor go K steps first. /* * 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 */ public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){ ListNode p1=head,p2=head;
  • Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject bylijinnan javaspring
    JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法： 1. Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType) 2. Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper) 第1个方法是只查
  • [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术? comsci 技术
         看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?      那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...   &nb
  • js 获取浏览器型号 cuityang js浏览器
    根据浏览器获取iphone和apk的下载地址 <!DOCTYPE html> <html> <head>     <meta charset="utf-8" content="text/html"/>     <meta name=
  • C# socks5详解 转 dalan_123 socketC#
    http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html  这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
  • 运维 Centos问题汇总 dcj3sjt126com 云主机
    一、sh 脚本不执行的原因 sh脚本不执行的原因 只有2个 1.权限不够 2.sh脚本里路径没写完整。   二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root 修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件 MailTo = MailFrom   三、查询连接数
  • Yii防注入攻击笔记 dcj3sjt126com sqlWEB安全yii
    网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表： http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
  • MongoDB简介[一] eksliang mongodbMongoDB简介
    MongoDB简介 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用        MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型数据库。与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有行的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”模型。        另外，不
  • zookeeper windows 入门安装和测试 greemranqq zookeeper安装分布式
    一、序言       以下是我对zookeeper 的一些理解：      zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。       栗子1号：       假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
  • Spring之使用事务缘由(2-注解实现) ihuning spring
      Spring事务注解实现   1. 依赖包：     1.1 spring包：           spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar           spring-context-4.0.0.
  • iOS App Launch Option 啸笑天 option
    iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:，其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象，里面存储有此程序启动的原因。   launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。 1、若用户直接
  • jdk与jre的区别（_） macroli javajvmjdk
    简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。  JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。 如果安装了JDK，会发同你
  • Updates were rejected because the tip of your current branch is behind qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点众观千象git
    $ git push joe prod-2295-1 To [email protected]:joe.le/dr-frontend.git ! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward) error: failed to push some refs to '[email protected]
  • [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hivehive元数据结构
    关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构   之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。 本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。   文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
  • Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他