- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- OpenCV3最常用的基本操作
HeoLis
OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍,简单来说它就是处理图
- EI检索-机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议(MVIPIT 2023)邀您参会!
诗远Yolanda
图像处理人工智能计算机视觉
机器视觉是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。而图像处理等技术的快速发展也推动了机器视觉的发展。机器视觉在我国具有广泛的工业应用,核心功能包括:测量,检测,识别,定位等。第一届机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议(MVIPIT2023)将于2023年7月26日-28日在浙江杭
- Java在智能数据挖掘系统的应用
lizi88888
java数据挖掘开发语言
智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言,因其强大的性能和丰富的生态系统,在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用,并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能:数据预处理:包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别:识别数据中的模式,如分类、聚类、关联
- 图形几何算法 -- 凸包算法
CAD三维软件二次开发
算法学习算法c#3d几何学
前言常用凸包算法包括GrahamScan算法和JarvisMarch(GiftWrapping)算法,在这里要简单介绍的是GrahamScan算法。1、概念凸包是一个点集所包围的最小的凸多边形。可以想象用一根绳子围绕着一群钉子,绳子所形成的轮廓便是这些钉子的凸包。在计算几何中,凸包得到了广泛的应用,涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集(在二维平面中)
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
婉妃
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- 计算机视觉概念科普
极客代码
玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门多学科交叉的科学,旨在让计算机具备“看”的能力,即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
- 机器学习(ML)算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
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机器学习(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法:一、监督学习算法监督学习算法使用标记(即已知结果)的训练数据来训练模型,以便对新数据进行预测。线性回归:用于建立连续变量之间的关系,通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归:虽然名称中包含“回归”,但实际上是用于分类问题,特别是二分类问题。通过将线性回归模
- 让数据说话:人工智能与六西格玛的完美结合
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人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合,企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力,实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化,从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍:1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定,而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术,可以自动收集和整理大量的数据,并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
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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
- 《模式识别与机器学习》第一章
CS_Zero
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C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 六、图像的几何变换
云峰天际
计算机视觉人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、镜像变换二、缩放变换前言在计算机视觉中,图像几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换和镜像变换等操作,以改变图像的位置、尺寸、形状或视角,而不改变图像的内容。这些变换在图像处理、模式识别、机器人视觉、医学影像处理等领域具有广泛的应用。通过图像几何变换,可以实现图像的校正、配准、增强和重建等功能,为后续的图像分析和理解提供了重要的基础。一、镜像变换水平镜像(水平翻转)其原理是
- RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么,是用来干什么的?
神笔馬良
神经网络人工智能深度学习
问题描述:RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么,是用来干什么的?问题解答:RBF神经网络中的RBF是径向基函数(RadialBasisFunction)的缩写。径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型,它们通常用于构建非线性模型。在RBF神经网络中,径向基函数被用作隐藏层的激活函数,用来将输入数据从输入空间映射到一个高维的特征空间,从而实现非线性的数据拟合和模式识别。具体来说,径向
- 用脑想问题还是用心驱动脑?
风口猪炒股指标
抢财猫股票课堂我的思想大火拼脑心关系
昨天回答了几个朋友的问题,我发现提问题的人很少,这让我想起之前讲的小妞子的故事,我问了她好几个月的同一句话:你有问题吗?结果她很反感,嘿嘿。其实吧,我讲的很多东西都是实的,反而我们感知不到的日常以为真的东西其实是不真实的。比如说眼见为实,真正是眼睛看到的是你认识的真实的吗?不是,因为你脑子里有模式识别了才被识别出来,如果脑子里没有模式就无法识别,即便眼睛看到了也会忽略掉。那追问下去,如果脑子无法识
- 【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末68份仿生机器人相关行业研究报告。感知与认知技术涵盖了各种传感器的应用、模式识别和情感理解等高级认知能力,而运动与控制技术
- 计算机视觉主要知识点
superdont
计算机视觉人工智能
计算机视觉是指利用计算机和算法来解析和理解图片和视频中的内容。这是一个跨学科领域,融合了计算机科学、图像处理、机器学习和模式识别等多方面的技术。以下是一些计算机视觉入门的基本知识点:图像基础:像素:图片的最基本组成单元,包含了颜色信息。色彩空间:如RGB(红、绿、蓝)、HSV(色调、饱和度、明度)等,不同色彩空间代表图像色彩的方式不同。图像类型:位图(Bitmap)与矢量图(Vector),位图由
- 探索未来:集成存储器计算(IMC)与深度神经网络(DNN)的机遇与挑战
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开篇部分:人工智能、深度神经网络与内存计算的交汇在当今数字化时代,人工智能(AI)已经成为科技领域的一股强大力量,而深度神经网络(DNN)则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型,通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理,DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而,随着DNN模型的不断演进和复杂化,对计算资源的需求
- 机器学习系列——(十七)聚类
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引言在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中,聚类作为机器学习领域的一个重要分支,广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用,为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类?聚类是一种无监督学习(UnsupervisedLearning)技术,它的目标是将相似的对象分组到一起,形成簇(Cluster)。与有监督学习
- 「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读:时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型
Sternstunden
论文计算机视觉人工智能深度学习cvpr
本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting(时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型)”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作,针对时间序列疾病预测的问题,提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程,并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
- 探秘深度学习的巅峰之作:ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用
程序员Chino的日记
深度学习人工智能
引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化,而在这些网络中,ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。ResNet革命2015年在计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上介绍的ResNet(残差网络)家族,标志着深度学习图像识别的一个转折点。这些网络引入了残差学习的概念,解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使
- LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点,有什么推荐的好发论文的模型和代码?
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LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点,有什么推荐的好发论文的模型和代码?时间序列分析是处理时间相关数据的一种方法,常用于预测、趋势分析和模式识别等应用。下面是一些常见的时间序列分析方法和相应的MATLAB代码示例:移动平均法:%计算简单移动平均data=[1,2,3,4,5,6];windowSize=3;movingAverage=movmean(data,windowSize);自回归模型(
- 机器学习简要概述
@Duang~
机器学习机器学习人工智能算法
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取,采用分类器(如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等)进行分类。机器学习:特征提取+分类器分类特征提取难,制约发展。深度学习出现,一定程度解决了特征提取的难题,机器学习繁荣起来。机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分:方法:
- 大脑的工作原理
珊珊_带你重返年轻
今天继续阅读《微习惯》第二章,大脑的工作原理。今天这一章有点烧脑。大脑分成两个部分-潜意识部分和意识部分。重复就是(潜意识)大脑使用的语言。建立习惯的目标是用重复来改变大脑。事实上改变习惯的两个关键点是重复和回报,如果有回报,大脑更愿意重复做一件事。我们的行为中有45%是自动完成的,无须思考的。大脑是由执行决策和进行自动行为模式识别的两部分组成的系统。前额皮层的管理功能相当活跃,反应灵敏,但同时也
- 计算机视觉比较有名的期刊和会议
anycedo
中文SCI级:《物理学报》《红外与毫米波学报》etc.(IF比较低,也不是特别专门针对计算机视觉)EI级:《自动化学报》《光学精密工程》《电子学报》《软件学报》《计算机研究与发展》《计算机学报》《计算机辅助设计与图形学学报》《系统工程与电子技术》、一些大学的学报,etc.(质量参差不齐)中文核心《中国图象图形学报》《模式识别与人工智能》《机器人》《图学学报》《电光与控制》etc.国际会议1.ICC
- 工信部颁发的《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书
人工智能技术与咨询
人工智能计算机视觉自然语言处理
计算机视觉(ComputerVision)是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说,计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。为实现这个目标,计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用,如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等。随着深
- 【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域(2)语音识别
giszz
学习笔记人工智能人工智能学习笔记
今天来梳理语音识别相关的关键技术和发展脉络。语音识别:定义、关键技术、技术发展、应用场景与商业化成功一、语音识别的定义语音识别,也称为自动语音识别(ASR),是指将人类的语音转换为机器可读的文本或命令的技术。它是人机交互的重要组成部分,旨在让计算机能够理解并执行人类的语音指令。语音识别技术涉及到信号处理、模式识别、自然语言处理等多个领域的知识。二、关键技术信号处理和特征提取:语音信号是一种复杂的时
- 深度学习在智能交互中的应用:人与机器的和谐共生
wd90119
深度学习人工智能
深度学习与人类的智能交互是当前人工智能领域研究的热点之一。深度学习作为机器学习的一个重要分支,具有强大的特征学习和模式识别能力,可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。而人类的智能交互则是指人类与机器之间的信息交流和操作互动,包括语音识别、图像识别、自然语言处理等技术。深度学习与人类的智能交互相结合,可以实现更加自然、高效和智能的人机交互方式。例如,通过深度学习的语音识别技术,机器可以理解和识别
- 深度学习的进展
csdn_aspnet
深度学习人工智能
一、深度学习的基本原理和算法:深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能,通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。以下是深度学习的基本原理和算法:1、输入层:深度学习的输入层接收原始数据,这可以是图像、文本、音频等各种形式的数据。2、隐藏层:深度学习的核心是多层的隐藏层。每一层都由大量的神经元(节点)组成,每个神经元都与上一层的所有神经元相连,
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
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Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1