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数学建模
一、题目(一)赛题原文2024ICMProblemE:SustainabilityofPropertyInsuranceExtreme-weathereventsarebecomingacrisisforpropertyownersandinsurers.Theworldhasendured“morethan$1trillionindamagesfrommorethan1,000extreme-w
- 2018-8-9 托福强化口语
L7_526d
TPO10-14第5题五、单词发音七宗罪1.应当是长音还是短音?长音“一”,短音“呀”Heat(长音),extreme(长音),miss(短音),peak(长音),pick(短音)2.力度够不够?net,kind,easily(前三个都是“一指音”),box(尖角音)3、有没有儿化音?China,famous,grandpa,gorgeous,difficult4、Th音应该怎么发?thought
- 《极致C语言》第10章 -- Unix 内核及其体系结构
平平无奇打工 Yang
极致C语言学习笔记c语言学习笔记unix
《极致C语言》第10章–Unix内核及其体系结构extreme-c-learning-notesch10《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构《极致C语言》第10章--Unix内核及其体系结构1.Unix架构1.1指导思想1.2Unix洋葱2.系统调用(systemcalls)3.内核4.硬件1.Unix架构1.1指导思想Unix主要是为程序员而不是普通终端用户设计开发的:因此,Uni
- CVPR2020生成类超分网络阅读笔记
full_adder
笔记超分辨率重建深度学习计算机视觉
三篇竞赛相关,该竞赛针对的似乎是16倍超分,提供数据。一.CIPLab文章:InvestigatingLossFunctionsforExtremeSuper-Resolution链接:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w31/Jo_Investigating_Loss_Functions_for_Extreme_Sup
- Synoptic and Mesoscale Forcing of Southern California Extreme Precipitation
榴莲气象
SynopticandMesoscaleForcingofSouthernCaliforniaExtremePrecipitation南加州的水资源严重依赖于每个冬季的少量极端降水事件,这决定了该地区年际累积的高度变化。在圣安娜河流域,平均每年有三次极端事件造成年降水量的一半,但在这些事件中驱动降水的中尺度过程研究相对较少。本研究使用一种基于成分的方法来确定地震强迫,动力强迫和对流不稳定对107个
- 6、梯度提升XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
AI算法蒋同学
中级机器学习boosting集成学习机器学习
XGBoost梯度提升结构化数据最精确的建模技术。在本节课中,我们将学习如何使用梯度增强来构建和优化模型。这种方法在Kaggle的许多竞争中占据主导地位,并在各种数据集上获得了最先进的结果。本课程所需数据集夸克网盘下载链接:https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码:uDzP文章目录1、简介2、梯度提升3、举例4、参数调整4.1`n_estimators`4.2早
- XGBOOST(Extreme Gradient Boosting)算法原理详细总结
天才厨师1号
机器学习算法机器学习
上篇我们对传统的GBDT算法原理进行了探讨,本篇我们来探讨一个具有王者地位的算法:XGBOOST(ExtremeGradientBoosting)。XGBOOST是来自于华盛顿大学的一个研究项目,2016年由陈天奇和CarlosGuestrin在KDD上发表:XGBoost:AScalableTreeBoostingSystem。自此之后,XGBOOST不仅在kaggle比赛中赢得一席之地,而且也
- XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
appron
机器学习机器学习python决策树
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种最新的基于决策树集成学习算法,它结合了BoostedTrees算法和GradientBoosting框架的优势,并引入了一种全新的优化策略,使得在大规模数据集下训练的决策树模型能够快速并且高效的构建出来。XGBoost的基本原理和GradientBoosting类似,都是采用加法模型的形式来建立基本分类器集合,不过和普通的Gra
- XGBoost eXtreme Gradient Boosting
JasonH2021
机器学习算法机器学习人工智能pythonXGBoost
目录前言一、XGBoost是什么?二、XGBoost的优点和缺点三、XGBoost的应用场景四、构建XGBoost模型的注意事项五、XGBoost模型的实现类库六、XGBoost模型的评价指标七、类库xgboost实现XGBoost的例子八、XGBoost的模型参数总结前言XGBoost是机器学习中有监督学习的一种集成学习算法。一、XGBoost是什么?XGBoost(eXtremeGradien
- 机器学习——eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)模型实战
Alphoseven
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XGBoost实战笔记最近在做的项目中,有利用XGBoost模型作为Baseline进行比较。本篇文章记录了一些学习资源和在写代码过程中遇到的一些问题及解决方法。I.学习资源XGBoost论文原文XGBoost的解读及对参数解释XGBoost调参方法(若要详细了解可以参考这篇paper,但不一定能打开)(。ì_í。)II.实战笔者第一次接触XGBoost,若有写的不对的地方请见谅。a.导入必要的包
- 机器学习之集成学习 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)附代码
贾斯汀玛尔斯
数据湖机器学习boosting人工智能
概念XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种用于机器学习的开源软件库,它实现了梯度提升框架。梯度提升是一种集成学习技术,通过组合多个弱学习器(通常是决策树)来构建一个强学习器。XGBoost在梯度提升算法的基础上引入了一些创新,使其在性能上更为优越。特点XGBoost最初是由陈天奇在2014年开发的,它在许多数据科学竞赛中取得了显著的成功,因其高效性和准确性而受到广泛
- XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
草明
数据结构与算法boosting集成学习机器学习
什么是机器学习XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种梯度提升树算法,它在梯度提升框架的基础上引入了一些创新性的特性,以提高模型性能和训练速度。XGBoost在解决结构化数据的分类和回归问题上表现出色,成为许多数据科学竞赛中的常胜将军。以下是XGBoost的基本原理和使用方法:基本原理弱学习器:XGBoost使用决策树作为基础学习器,这些决策树被称为“提升树”。正则化
- 低代码的应用场景
低代码小观
低代码开发平台低代码
Gartner在2019年的低代码调研报告中,曾经绘制过一张用来阐述低代码适用场景的“应用金字塔”,如下图所示:应用级别划分:从下往上,分别为工作组级(WorkgroupClass)、部门级(DepartmentalClass)、企业级(EnterpriseClass)、可扩展需求极强的企业级(Extreme-ScaleEnterpriseClass)。容易看出来,它主要的划分维度就是应用所面向的
- 工智能基础知识总结--什么是XGBoost
北航程序员小C
深度学习专栏机器学习专栏人工智能学习专栏机器学习人工智能深度学习神经网络
什么是XGBoostXGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进。XGBoost本质上还是一个GBDT,但是力争把速度和效率发挥到极致,所以叫X(Extreme)GBoosted。先来举个例子,我们要预测一家人对电子游戏的喜好程度,考虑到年轻和年老相比,年轻更可能喜欢电子游戏,以及男性和女性相比,男性更喜欢电子游戏,故先根据年龄大小区
- NX二次开发-PK找极限点
曹大师
c++
PK_BODY_find_extreme()体找极限,PK_FACE_find_extreme()面找极限,PK_EDGE_find_extreme()边找极限,这里介绍一下体找极限,其余同理。输入三个方向XYZ,找到输入的实体在Z方向最远的点(一般会有多个,也可能只有一个),三个方向取反再找一次就是对角的极限点,具体实现效果可以参照UG菜单栏-分析-测量极限-3D极限点。/*body_tag*/
- 图像融合论文阅读:DeepFuse: A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pair
qiang42
图像融合论文阅读
@inproceedings{ram2017deepfuse,title={Deepfuse:Adeepunsupervisedapproachforexposurefusionwithextremeexposureimagepairs},author={RamPrabhakar,KandSaiSrikar,VandVenkateshBabu,R},booktitle={Proceedingsof
- Trends of Extreme Precipitation in Eastern China and Their Possible Causes
榴莲气象
总结:极端降水的增加可能还是主要和全球变暖有关,很难把气溶胶区分出来全球总年降水量(相当于全球蒸发量,由全球地表能量预算确定)随全球温度的增加而增加,相当小的比例约为2%-3%K-1(Cubasch等,2001)。政府间气候变化专门委员会第四次评估报告(AR4)分析了陆地上两个长期基于规模的降水数据集-全球历史气候学网络(GHCN)(Vose等,1992)和气候研究单位(Mitchell)数据集-
- 一文带你了解XP和Scrum
会编程的道君
软件工程概论项目管理敏捷开发
序章XP和Scrum都是敏捷开发。而敏捷开发是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法。它不是一门技术,它是一种开发方法,也就是一种软件开发的流程,它会指导我们用规定的环节去一步一步完成项目的开发;而这种开发方式的主要驱动核心是人;它采用的是迭代式开发。Scrum和XP就是敏捷开发的具体方式,Scrum偏重于过程,XP则偏重于实践,但是实际中,两者是结合一起应用的。简介XP极限编程(Extreme
- lenovo联想笔记本ThinkPad P1 Gen5/X1 Extreme Gen5(21DC,21DD,21DE,21DF)原装出厂Windows11预装OEM系统
17855069
远程维修电脑安装重装系统Lenovo联想LENOVO联想联想笔记本ThinkPadX1ThinkPadP1恢复出厂系统win11系统安装原厂系统
链接:https://pan.baidu.com/s/13E97Nwc-0-N7ffPjEeeeOw?pwd=ep4l提取码:ep41原装出厂系统自带所有驱动、出厂主题壁纸、Office办公软件、联想电脑管家等预装程序所需要工具:32G或以上的U盘文件格式:ISO文件大小:16.94GB注:恢复时会清空电脑上所有盘的数据,请提前转移备份好重要资料!!
- Extreme-scale model training
张博208
Extreme-scalemodeltraining人工智能深度学习python
我们于今年2月份发布了DeepSpeed。这是一个开源深度学习训练优化库,其中包含的一个新的显存优化技术——ZeRO(零冗余优化器),通过扩大规模,提升速度,控制成本,提升可用性,极大地推进了大模型训练能力。DeepSpeed已经帮助研究人员开发了图灵自然语言生成模型(Turing-NLG),其在发表时为世界上最大的语言模型(拥有170亿参数),并有着最佳的精度。我们在5月份发布了ZeRO-2——
- Extreme sports
不阿绝唱
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- 论文笔记:Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points (CVPR 2019)
weixin_40304882
计算机视觉神经网络深度学习机器学习
- Extreme road racing
程序媛小曦酱
Short-distanceracingcompetition,inordertowinthegamebyshort-strokeaccelerationistheskill.Inthegame,playersearnmoneybywinningafieldmatch.Themoneyyougetcanbeusedtoupgradeacarorbuyanewcar.Playersgainspeed
- 【机器学习】随机森林(Random Forest)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
小丫么小阿豪
机器学习随机森林boosting
随机森林步骤bootstrappeddataset:创建一个引导数据集根据引导数据集创建决策树,每一步用变量的一个随机子集(列的随机子集)创建不断重复上述两个过程bagging:bootstrapping+aggregateGBDT好处:决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程,比如可以不用做特征标准化,可以很好的处理字段缺失的数据,也可以不用关心特征间是否相互依赖等。决策树能够自动组合多个特
- Transformer之傲慢与偏见:主流大语言模型的技术细节揭秘
Walter Sun
transformer语言模型深度学习
文章首发地址目前,主流的大语言模型包括GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)、XLNet(eXtreme-LongTransformer)等。以下是这些模型的技术原理细节:GPT系列(如GPT-3)Transformer架构:GPT使用Tran
- 英国首次发布“致命”高温预警2022-07-19
卓电子天平
▍原文Red"extreme"heatwarningshavebeenhoistedinpartsofBritainforthefirsttimeonrecordwheretemperaturesof40°Chavebeenforecast.Britain'sMetOfficeisdescribingthesituationasa"nationalemergency,"warningthatthe
- xDeepFM架构理解及实现
slade_sal
本文主要是为了讲解xDeepFM的框架,及如何用tensorflow去实现主干部分,如果需要直接拆箱可用,可以参考:xDeepFM,我的部分代码也来自于其中,这边主要是和大家一起对比着看下,xDeepFM到底做了哪些事情?我的工程实现代码等待我司项目上线稳定后开源。XDeepFM到底extreme在哪里?首先,我在做论坛帖子推荐的时候遇到这么一个问题(问题真实,问题内容纯属虚构),用户A:带有如下
- Extreme Learning Machine 翻译
weixin_33868027
人工智能数据结构与算法matlab
本文是作者这几天翻译的一篇经典的ELM文章,是第一稿,所以有很多错误以及不足之处。另外由于此编辑器不支持MathType所以好多公式没有显示出来,原稿是word文档。联系:
[email protected]可以获得原稿。转载请注明出处2019-01-2022:50:33极限学习机:一个新的前馈神经网络的学习方案摘要:很明显,前馈神经网络的学习速度通常远远低于要求,并且在过去几十年中它一直是其应用的主
- Extreme Learning Machine
谁梦蓝天
翻译ELM翻译极限学习机随机权神经网络
好多公式并没有显示出来,MathType编辑的,原稿是word.可以公众号搜索Sky机器学习获得原稿。这是初稿还有待完善,希望大家能提点意见。转载请注明出处。极限学习机:一个新的前馈神经网络的学习方案摘要:很明显,前馈神经网络的学习速度通常远远低于要求,并且在过去几十年中它一直是其应用的主要瓶颈。其中两个主要的原因是:1)缓慢的基于梯度下降的算法被广泛用于训练神经网络。2)网络中所有的参数都是使用
- Cross-person activity recognition using reduced kernel extreme learning machine (译)
LiuXiaozeeee
AR
Abstract:对于发展健康领域,个性化推荐领域,使用手机内嵌入的加速度传感器来进行活动识别已经变得非常重要了。但是,不同用户产生的不同的加速度数据相差非常大。对于一个人进行训练出的模型在另外一个人上面表现就可能变得非常差。为了解决这个问题,我们提出了一个快速而又准确的方法,也就是TransRKELM(TransferlearningReducedKernelExtremeLearningMac
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少