时间之里
时间之里

吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数

代价函数

本例中如下图所示：代价函数实际目的是为了通过寻找 θ1， θ2两个参数实现拟合的直线最接近数据点。
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第1张图片
本例中代价函数的定义 θ1， θ2
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第2张图片

寻找θ1，θ2参数最优值

寻找 θ1的最优解

当θ1 = 1时
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第3张图片
当θ1 = 0.5时
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第4张图片
当θ1 =0时
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第5张图片
如上图右侧所示，寻当θ1 的最优解相当于寻找曲线偏导数等于零的点
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第6张图片
上图为两个参数同时作用时候生成的数据三维图

下图为数据对应的等高线：
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第7张图片
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第8张图片
通过实际数据测试发现当在等高线最中央时拟合的直线最接近数据集。
吴恩达机器学习笔记：（二）代价函数_第9张图片

你可能感兴趣的:(机器视觉,Deep,learning,机器学习)

  • C++学习笔记（lambda函数） __TAT__ C&C++c++学习笔记
    C++learningnote1、lambda函数的语法2、lambda函数的几种用法1、lambda函数的语法lambda函数的一般语法如下：[capture_clause](parameters)->return_type{function_body}capture_clause：需要捕获的变量，但要求该变量必须在这个作用域中。通常的捕获方式有以下几种：[]：不捕获任何变量[&]：按引用捕获变
  • 大创项目推荐 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉) laafeer python
    文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
  • ES-LTR粗排模块 poins jenkins运维
    ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名。它为维基媒体基金会和Snagajob等地方的搜索提供了动力！这个插件有什么功能此插件：允许您在Elasticsearch中存储特征（Elasticsearch查询模板）记录特征得分（
  • python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践 weixin_39805119 python清华大学出版社答案
    第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
  • UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM语言模型人工智能自然语言处理
    UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
  • OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库） 简介 愚梦者 OpenCV人工智能人工智能opencvc++图像处理计算机视觉开源
    返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
  • 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估 一只特立独行猪 机器学习机器学习线性回归人工智能
    文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
  • 【早安心语】 壹典心理咨询
    【2021-5-17】早安春夏秋冬Lifeishappybecauseofgiving,happinessisincreasedbysharing,thesoulhasahome,lifehasaway,onlybylearningtobealonewithoneself,thesoulwillbeclean,themindwillbemature,andtheheartwillbebroad.B
  • 2022-05-14 败者食尘_40a0
    本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户IDif_sign:当日是否签到,1表示签到，0表示未签到问题①：请计算截止到当前每个用户已经连续签到的天数（输出表仅包含当天签到的所有用户，计算其连续签到的天数）输出表结构如下：user_id:
  • Android 实现照片抠出人像。 No Promises﹉ android
    谢谢阅览、关注！！一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型；使用第三方API服务：利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤：集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
  • Python机器学习笔记：CART算法实战 战争热诚
    完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法，C4.5算法，并且大概的了
  • 机器学习是什么 三花学编程 机器学习
    机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？机器学习，顾名思义，是机器（通常指计算机）进行学习的过程。这个过程模仿了人类的学习方式，通过经验积累，不断优化自身性能，最终能够在没有人类直接干预的情况下，进行决策或预测。简单来说，机器学习就是让计算机具备从数据中学习并自动改进的能力。机器学习
  • Vue监视属性 pilgrim11
    监视属性watch：1、当被监视的属性变化时，回调函数自动调用，进行相关操作。2、监视的属性必须存在，才能进行监视。3、监视的两种写法：（1）newVue时传入watch配置（2）通过vm.$watch监视。深度监视：（1）Vue中的watch默认不监测对象内部值的改变（一层）。（2）配置deep：true可以监测对象内部值的改变（多层）。备注：（1）Vue自身可以监测对象内部值的改变，但Vue提
  • 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习 zkzhzy ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
    近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
  • 神奇的微积分 科学的N次方 人工智能人工智能ai
    微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
  • 机器学习简介 Dayueban
    @我的博客：有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与R语言》稍微系统学一遍，该书为美国的BrettLantz所著，翻译工作由我国学者李洪成、许金炜、李舰完成。学习本书的主要目的是了解机器学习的思想，以及所应用的领域，当然
  • regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结 饮啦冰美式 机器学习回归学习
    简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
  • 二十二、elasticSearch的most-fields策略 书写只为分享
    1、most-fields策略best-fields策略，主要是说将某一个field匹配尽可能多的关键词的doc优先返回回来most-fields策略，主要是说尽可能返回更多field匹配到某个关键词的doc，优先返回回来，用法和上面的一样当我们相查找与learningcourses相关的数据时如果数据如下：{"update":{"_id":"1"}}{"doc":{"sub_title":"le
  • 线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据 M.D 线性回归逻辑回归学习
    线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例：线性回归(LinearRegression)线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp
  • 【Conda】详细讲解 程序员不想敲代码啊 conda
    Conda1.前言2.关键特点3.Conda命令1.前言Conda是一个流行的包管理器和环境管理器，主要用于Python编程语言，但也可以用来安装、运行和更新包和环境中的任何语言，如R、Ruby、Lua、Scala、Java等。Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：
  • 机器学习常用框架 碧落&凡尘 机器学习人工智能
    机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架：TensorFlow：由Google开发，是一个开源的软件库，用于数据流编程，广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算，能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch：由Faceboo
  • TensorFlow的介绍和简单案例 科学的N次方 人工智能tensorflow人工智能python
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。数据流图是一个由节点和边组成的有向图，其中节点表示操作，边表示数据的流动。TensorFlow通过在数据流图中定义操作和变量来表示机器学习模型，并使用图的计算能力进行训练和推理。TensorFlow支持多种机器学习
  • DeePhage：预测噬菌体的生活方式 CAAS_IFR_zp 生活
    GitHub-shufangwu/DeePhage:Atoolfordistinguishtemperatephage-derivedandvirulentphage-derivedsequenceinmetaviromedatausingdeeplearning安装condacreate-ndeephagecondaactivatedeephagepipinstallnumpypipinstal
  • 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例 GT开发算法工程师 pythonopencv开发语言人工智能计算机视觉
    引言：本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。目录原理：代码部分：注意：原理：产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先，通过图像处理技术提取出产品码区域，去除背景干扰，增强产品码的可识别性。然
  • 前端开发小技巧【Vue篇】 - 样式穿透 + 绑定变量 禁止摆烂-才浅 Vue3Vue2vue.js前端javascript
    前言样式穿透Vue都是通过深度选择器来样式穿透的。当我们在写项目的时候，经常会导入第三方库，有些特殊的情况，就是在导入第三方库后，呈现的样式并不是我们想要的样式，所以我们需要对第三方的样式进行修改；如果按照传统的修改方式，会发现我们新加的样式不生效，此时就需要进行样式穿透操作；一、样式穿透的几种方式对比如果使用后CSS，没有使用CSS预处理器，则可以使用>>>、/deep/、::v-deep这三种
  • 2018-12-13 JennietheQueen
    补12.12每日一词1.ItisalarmingthatsuicideinAmericahasbeenontheriseinthepastfewyears.2.Itisalarmingthatmyfriendspentfivesyears'learningFrenchbutnevermadeprogress.太震惊了，我有一个朋友学了五年法语但是从未进步。
  • 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 刘小董 学习心得机器学习
    K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如
  • Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models liferecords LLM语言模型深度学习神经网络
    SimpleandScalableStrategiestoContinuallyPre-trainLargeLanguageModels相关链接：arxiv关键字：LargeLanguageModels、Pre-training、ContinualLearning、DistributionShift、Adaptation摘要大型语言模型(LLMs)通常会在数十亿个tokens上进行预训练，然后新数
  • 挑战杯 机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯 laafeer python
    文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com
  • 阿里云分布式深度学习训练架构Whale qwfys200 Reading阿里云分布式深度学习
    阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架Whale入选USENIXATC’22
  • 枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan javaenum单例
    首先从使用enum实现单例说起。 为什么要用enum来实现单例？ 这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
  • CMake 教程 aigo C++
    转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/   CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。 介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
  • cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 springWebgis
      cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character     Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
  • jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
    <script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的 高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
  • 将数据库中的数据转换成dbs文件 何必如此 sqldbs
    旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：         主要生成数据库配置文件(.conf文
  • 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
    在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
  • Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 springmvcbeanRESTJSF
             自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X  struts2.X   jsf 。。。。。 这个view 层的技术一个接一个！ 都用过！不敢说哪个绝对的强悍！ 要看业务，和整体的设计！      最近公司要求开发个新系统！
  • Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger springbean工作quartz
    有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
  • 大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
    大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32  字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html         小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
  • Nginx负载均衡配置实例详解 avords
    [导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。 负载均衡 先来简单了解一下什么是负载均衡
  • 乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
    从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！ 这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多， 瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。 也可以把软件开发理
  • 欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
    　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
  • 包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipsemavenexclusions包冲突
    包冲突是开发过程中很常见的问题： 其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就 抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
  • 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
    先来一段废话： 实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
  • sudoku solver in Haskell bookjovi sudokuhaskell
    这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。   现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
  • java apache ftpClient bro_feng java
    最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。 看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
  • 面试记录语 chenyu19891124 招聘
    或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。 今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
  • Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作workflowGoogle
    Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
  • Python向脚本传参 daizj python脚本传参
    如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？ 需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名：    sys.argv[0] 参数1：     sys.argv[1] 参数2：     sys.argv[
  • 管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
    NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
  • 郝斌老师数据结构课程笔记 dcj3sjt126com 数据结构与算法
    <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
  • yii2 cgridview加上选择框进行操作 dcj3sjt126com GridView
    页面代码 <?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?> <?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
  • linux mysql fypop linux
    enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
  • Scramble String hcx2013 String
    Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
  • 跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
    历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。     ----广告-----------------------------------------------------
  • nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
         nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
  • Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
    　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
  • java之List排序 shiguanghui list排序
       在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。 　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
  • servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程servlet
    转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html 和   http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html Servlet 单例多线程 Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他