- 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- 致良知之寄诸用明书
BonSun
众所周知,当今社会,父母和社会、学校对学生的期望往往是唯分数论,包括每个人对成功的理解也往往是功名利禄,忽视了最基本的学问。文中提到,花之千叶者无实,为其华美太发露耳。人只有沉下心来,韬光养晦,才能拥有真正的学问和本领。
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- 西风公众号留言集锦3
我来也007
1.想要暴富的韭菜,大都帮镰刀实现了暴富的理想。2.把时间精力放在方差小的事情上,有持续稳定正向反馈的事情上,去指望这个才是靠谱的。西风这个总结[强]3.饭要一口一口的吃,路要一步一步的走。不积跬步无以至千里,古人早就弄明白的道理,怎么到今天还是那么多人不明白呢?4.接盘咱不怕,关键有下家。任何时候都要牢记西风的退出机制,不要让标的烂在自己手里。5.如果说人生如棋局,高手与庸手的差别在哪里?在于算
- python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学:卡方检验
CodeWhiz
之前已经介绍的变量分析:①相关分析:一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍:卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱,只能展
- 【Python・统计学】单因素方差分析(简单原理及代码)
TUTO_TUTO
统计学pythonpython学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~本文重点:单因素方差分析(以下:方差分析)【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码(配对/独立+事后检验+效应量)】1.方差分析简单原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发明的,用
- Python【math数学函数】
Alan_Lowe
#Pythonpython
Python【math数学函数】文章目录Python【math数学函数】数论与表示函数1.ceil()和floor()2.comb()3.copysign()4.fabs()5.factorial()6.gcd()7.lcm()幂函数与对数函数1.exp()和math.e和pow()2.log()和log2()和log10()3.sqrt(x)三角函数1.asin、acos()、atan()2.s
- python 实现eulers totient欧拉方程算法
luthane
算法python开发语言
eulerstotient欧拉方程算法介绍欧拉函数(Euler’sTotientFunction),通常表示为(),是一个与正整数相关的函数,它表示小于或等于的正整数中与互质的数的数目。欧拉函数在数论和密码学中有广泛的应用。欧拉函数的性质1.**对于质数,有φ(p)=p−1∗∗φ(p)=p−1^{**}φ(p)=p−1∗∗。2.**如果是质数的次幂,即n=pkn=p^kn=pk,则φ(n)=pk−
- 线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种用于分类和降维的技术。其主要目的是找到一个线性变换,将数据投影到一个低维空间,使得在这个新空间中,不同类别的数据能够更好地分离。线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差(between-classvariance)与
- 数学建模——Box-Cox变换
Desire.984
Python数学建模数学建模python
用途:当某个随机变量XXX不服从正态分布的时候,可以尝试通过这种变换将其变成正态分布。两个常用的变换对数变换:已知随机变量XXX,如果有lnX∼N(μ,σ2)\lnX\simN(\mu,\sigma^2)lnX∼N(μ,σ2),那么对XXX使用对数变换。适合随着自变量的增加,因变量的方差也增大的模型。平方根变换:已知随机变量XXX,如果有X∼N(μ,σ2)\sqrtX\simN(\mu,\sig
- 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
- 几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...
weixin_39848097
几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- 数模原理精解【8】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能统计分析概率论数学建模
文章目录协方差概述协方差的定义协方差的计算协方差的例子协方差矩阵协方差矩阵定义协方差矩阵的性质协方差矩阵的计算协方差矩阵的例子协方差矩阵的例题多元正态分布基础多元正态分布密度函数多元正态分布密度函数Julia实现详细解释定义计算例子例题参考文献协方差概述协方差是一种统计度量,用于描述两个变量之间的线性相关程度以及它们变化的趋势是否一致。具体来说,协方差计算的是两个变量同时偏离其均值的程度。如果两个
- python产生20个随机数_python随机数,python产生20个随机整数
weixin_39637614
python产生20个随机数
1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时,应当首先知道正态分布的均值和方差(标准差),有了这些,就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数,由于逻辑非参简单,所有直接贴上代码如下:importnumpyasnp#定义从正态分布中获取随机数的函数defget_normal_random_number(lo
- 老婆痴迷玩游戏,并且在游戏里结婚,我该怎么办
古风心理咨询
网友自述:“我和媳妇是介绍认识的,住三线城市,家庭双方差不多,收入双方差不多,可谓门当户对。结婚5年,有个3岁半女儿。本来衣食无忧小城市压力也没那么大。女儿聪明可爱,没事周末俩人带孩子周围玩玩一家人其乐融融,我和媳妇感情也很好,双方价值观一致,看问题角度很像,很少争吵。但我媳妇有个毛病我一直忍不了,每天拿回家爱打游戏,开始是电脑玩,慢慢就手机玩。开始我觉得不舒服跟她沟通过,她不以为然。后来她怀孕还
- 网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码
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程序员python人工智能机器学习
文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站:NationalAeronauticsandSpaceAdministrationGoddardInstituteforSpaceStudies主要分析的是北美陆地表面
- 3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案
长脖鹿Johnny
数学算法3d游戏游戏引擎算法几何学
目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析(PCA)协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景,但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃(类银河恶魔城)的游戏,如果想要让碰撞检测更符合视觉直觉,需要采用3D碰撞体来模拟2D碰撞。本文将介绍一种实现方案。方法概述为了简化碰撞计算,原碰撞体(如武器的碰撞)只使用长方体(OBB)和
- 概率学 笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差(也不知道会不会有二)
玄晓乌屋
笔记概率论机器学习
概率不用介绍,它的定义可以用一个公式写出:事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的52张的扑克牌,每张牌都是唯一的,所以,抽一张牌时,每张牌的概率都是1/52。但是有人就会说了,A点明明有四张,怎么会是1/52的概率。这就需要精准的指出我们计算概率时,到底什么是样本,什么是
- 算法设计与分析学习(6)——数论
罗塞菈桔梨萝柚
算法学习算法线性代数
数论整除基本概念若aaa和bbb为整数,且a≠0a≠0a=0若存在整数qqq使得b=aqb=aqb=aq,那么就说aaa可以整除bbb或是bbb被aaa整除,记作a∣ba|ba∣b。aaa也被称为bbb的约数,bbb也被称为a的倍数。若bbb不能被aaa整除,则记作a∤ba\not{|}ba∣b。整数p≠0,±1p≠0,±1p=0,±1,且除了±1,±p±1,±p±1,±p外没有其他的约数
- 深度学习速通系列:归一化和批量归一化
Ven%
深度学习速通系列自然语言处理人工智能深度学习python机器学习
在深度学习中,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。下面详细解释这两种技术:归一化(Normalization)归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间,通常是[0,1]或者[-1,1],或者使其具有零均值和单位方差。这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异,使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括:最小-最大归一化(Min-MaxScaling
- matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理
刚下拖拉机
matlab发射随机信号
matlab中rand和randn是产生随机数的命令,x=rand(1,N)产生(0,1)区间均匀分布的长度为N的随机信号,x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号。matlab中产生伪随机数需要种子,把不同的种子用于不同的随机数生成器产生不同的伪随机数。betarnd贝塔分布的随机数生成器binornd二项分布的随机数生成器chi2rnd卡方分布的随机数生成
- 随机信号是什么,随机信号的分类
cxylay
声音信号随机信号分类白噪声高斯非平稳
随机信号(RandomSignal)是指在时间或空间上,信号的取值是不可预测的,或者说是由随机过程所生成的信号。随机信号广泛存在于自然界中,例如大气噪声、电磁干扰、地震波等都可以被视为随机信号。随机信号的特点:①不可预测性:随机信号的未来取值无法通过确定性规律准确预测,只能通过统计特性来描述和估计。②统计特性描述:由于随机信号的瞬时值难以预测,因此我们通常通过统计特性,如均值、方差、自相关函数、功
- Halcon基于灰度值的模板匹配
看海听风心情棒
计算机视觉人工智能
Halcon基于灰度值的模板匹配基于灰度值的模板匹配是最经典的模板匹配算法,也是最早提出来的模板匹配算法。这种算法的根本思想是,计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值总和(SAD方法)或者平方差总和(SSD方法)。其原理是:首先选择一块ROI(感兴趣区域)作为模板图像,生成基于灰度值的模板;然后将检测图像与模板图像进行粗匹配,在检测图像与模板图像中任选一点,采取隔点拽索的方式计算二者灰度
- Fréchet Inception Distance(FID)原理
代维7
生成式模型计算机视觉
原理概述:FID的核心思想是通过比较真实图像和生成图像在Inception模型特征空间中的分布差异,来评估生成模型的性能。它假设从真实数据和生成数据中提取的特征都近似服从高斯分布。具体步骤:特征提取:使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理,得到各自的特征向量。计算均值和协方差:对于真实图像的特征向量集合,计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵
- 数论——欧几里得算法
NarutoTime
数论算法c++数据结构c语言
1.欧几里得简介 欧几里得(希腊文:Ευκλειδης,约公元前330年—公元前275年),古希腊数学家,被称为“几何之父”。他最著名的著作《几何原本》是欧洲数学的基础,在书中他提出五大公设。欧几里得的《几何原本》被广泛的认为是历史上最成功的教科书。欧几里得也写了一些关于透视、圆锥曲线、球面几何学及数论的作品。2.欧几里得算法欧几里得算法用于:求解a和b的最大公约数。最大公约数英文为:Gre
- 数论——扩展欧几里得算法
NOI_yzk
欧几里得&拓展欧几里得(Euclid&Extend-Euclid)欧几里得算法(Euclid)背景:欧几里德算法又称辗转相除法,用于计算两个正整数a,b的最大公约数。——百度百科代码:递推的代码是相当的简洁:intgcd(inta,intb){returnb==0?a:gcd(b,a%b);}分析:方法说了是辗转相除法,自然没有什么好介绍的了。。Fresh肯定会觉得这样递归下去会不会爆栈?实际上在
- 数论学习1(欧几里德算法+唯一分解定理+埃氏筛+拓展欧几里德+同余与模算术)
new出新对象!
数学数算法学习
目录1.唯一分解定理2.欧几里德算法(求最大公约数)3.求最小公倍数4.埃氏筛5.拓展欧几里德算法(1)证明一下线性方程组的正数的最小值是多少,(2)如何通过裴蜀定理退出拓展欧几里得算法(贝祖定理)6.同余与模算术(1)取模运算操作加法取模运算减法取模运算乘法取模运算(2)特殊的取模操作大整数取模幂取模(3)同余式,乘法逆元,费马小定理今天也是小小的开始学习数论方面的知识了,首先数论的入门章节必然
- NDT算法
Joeybee
SLAM算法
上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法,其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法,本次博客学习NDT算法的源码。NDT算法与ICP算法的最大不同之处,在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看,NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法,和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看,NDT的收敛速度稍弱于点对面I
- 计量经济学中的检验——F检验(概念、检验假设、适用条件及操作流程)
佛系研go
计量经济学笔记
接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。什么是F检验F检验是在零假设下检验统计量具有F分布的统计检验。它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型,以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p