数学总体框架及各分类学科框架

深度学习如何入门？科学的N次方深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累，以下是一份详细的入门指南，包含了关键的学习步骤和资源：预备知识：•编程基础：熟悉Python编程语言，它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念，并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
10个不起眼但却利润恐怖的网站高省张导师
1、张十五笔记这是一个工众号。上面货原课程非常齐全，娴鱼搬砖、小红书卖貨学习资料都有，博主也是位大咖，我通过她的方法，一个月挣3-5000还是挺容易的，建议各位学习一下。2、卖资料就找“笑通学长”上面有很多虚拟课程，比如学习资料、四六级考研、分享，对小白很友好非常建议大家去看看。3、卖课程就找“结果星球”上面课程非常齐全有学习资料有副业资料，还有很多干货资料。4、搬砖就找“高省”“氧惠”利润很恐怖
买孩子学习资料陈海锋_b91c
我今天上午去书店，我看了好多学习资料，现在的学习资料太多了，挑的我眼花，不知道买什么，我最后挑了一加一四年级语文、数学、英文还有一年级的小学教材全解的语文、数学，还要一年级的王朝霞语文、数学和闯关100分语文、数学，还要一套卷子语文、数学。当时我没看好，拿了两本一年级的小学教材全解语文，害得我有跑一趟，又换了一本数学。现在小学一年级的学习资料太多了，有时候大人也觉得受不了，现在的社会太现实了，没文
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:
线性代数基础——向量我是李蜀黍计算机图形学基础学习笔记线性代数几何学
向量基础属性向量的基础属性为方向与长度；向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥；单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}{\Vert\vec{a}\Vert}a=∥a∥a用来表示方向。向量的代数写法在图形学中，向量一般会写出矩阵的形式A⃗=(xy)\vec{A}=\begin{pmatrix}x\\y\end{pma
线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现科学的N次方人工智能线性代数 cnn 人工智能
案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
C++从零开始(day44)——二叉搜索树云淡风轻kk c++开发语言
这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于二叉搜索树的知识点1.二叉搜索树概念二叉搜索树又叫做二叉排序树，有以下性质（或为空树）1.左子树结点所有结点的值都小于根节点的值2.右子树结点所有结点的值都大于根节点的值3.它的左右子树也都是二叉搜索树2.二叉搜索树操
深度学习如何入门？ nanshaws yolov5 深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。（2）学习编程语言，Python是目前最流行的深度学习语言，因其简洁易学且有大量的库支持。（3）了解机器学习基础，包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论：（1）理解神经网络的基本组成，如神经元、激活函数
C++从零开始(day49)——AVLTree模拟实现云淡风轻kk c++开发语言
这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于AVLTree模拟实现1.AVLTree概念二叉搜索树可以缩短查找的效率，但如果数据有序或接近有序二叉树将退化为单支树，查找元素相当于在链表中搜索元素，效率低下，因此，两位俄罗斯的数学家G.M.Adelson-Vels
人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线 audyxiao001 人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要，要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考，个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段，主要打好线性代数的理论基础，建议中文和英文教材各选一本进行学习，即从初级入门教材1～4和5～8中各选一本进行学习。在中级提高阶段，主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义，特别是线性代数的几何意义，
线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间 _不会dp不改名_ 线性代数线性代数笔记矩阵
1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况，即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm
【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】已经是全速前进了概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多，公式得敲好久，所以只得随缘更更了，想写一些机器学习相关的东西，但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管，我太难了Orz这一节的内容比较深，即使我是一个喜欢数学的工科生，也没有精力再去深究了，各式各样的大数定律及中心极限定理我
机器学习笔记 rl染离机器学习笔记人工智能
什么是机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3）
线性代数笔记8--AX=b:可解性、解的结构 _不会dp不改名_ 线性代数线性代数笔记
1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解，则bbb在AAA的列向量之中。举例AX=b[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]AX=b\\\begin{bmatrix}1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{bmatrix}=\begin{bmatri
深度学习应该如何入门？ wypdao 人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域，但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始，用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先，我们要掌握一些数学知识，如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外，选择一门编程语言作为工具，如Python，掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
C++从零开始的打怪升级之路(day45) 云淡风轻kk c++开发语言
这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于二叉树的题目1.根据二叉树创建字符串606.根据二叉树创建字符串给你二叉树的根节点root，请你采用前序遍历的方式，将二叉树转化为一个由括号和整数组成的字符串，返回构造出的字符串。空节点使用一对空括号对"()"表示，转
第2章线性代数 His Last Bow #深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量（scalar）：数向量（vector）：一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
【日记星球第471篇】——感恩日记神秘园的简书
2021年8月30日星期一我无限祝福并深深地感恩，昨天上午写了第3篇《怦然心动的人生整理魔法--实践解惑篇》的读书笔记。下午收拾屋子时准备实施，因为没有选定心动的整理范围，只是扔了一些包装盒，常规打扫擦擦桌子柜子，灶台附近清理整齐。我无限祝福并深深地感恩，昨天最大的成就感是，又整理了一些微信的学习资料，距离清理完微信记录又进了一步，争取月底前把微信升级。我无限祝福并深深地感恩，周六傍晚跟爱人散步民
C++从零开始的打怪升级之路(day38) 云淡风轻kk c++开发语言
这是关于一个普通双非本科大一学生的C++的学习记录贴在此前，我学了一点点C语言还有简单的数据结构，如果有小伙伴想和我一起学习的，可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于适配器了解以及一些简单适配器实现1.容器适配器1.1什么是适配器适配器是一中设计模式（设计模式是一套被反复使用，多数人知晓的，经过分类编目的，代码设计经验的总结），该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另一个接口也就
23、认知天性摘抄 47ee4fd45a42
初次阅读过后，隔一段时间再阅读是有意义的。那些不给自己出题的学生，容易过高地估计自己对学习资料的掌握程度。如果我们不把考试看作衡量学习成果的标尺，而是把它看成从记忆中检索学问的一种练习，并非考试。主动检索--考试---可以强化记忆，而且检索花费的心思越多，受益就越多。一个人对已知掌握得越好，他就越能用有创造力的方法解决新问题。培养学生更高层次的学习能力--分析、综合，以及应用。练习从记忆中检索新知
octave 与 matlab UPUPUPEveryday matlab 开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系：Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的，它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作，使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库，包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
机器学习是什么 MarkHD 机器学习
机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。机器学习算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后利用这些模式来预测新数据的结
c# 线性代数克·施密特（Gram Schmidt） csdn_aspnet C#线性代数算法
Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交（垂直）的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术，用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。Gram-Schmidt方法的主要思想是，通过一系列的投影和减法操作，将原始向量集合转化为一个正交化的向量集合。在C#中，Gram-Schmidt方法可以通过以下步骤实现：对于给定的向量集合，首先将每个向量进行标准化，即
D-Bus学习（二）：基本概念恺风 Linux 嵌入式Linux interface object server path socket unix
D-Bus的方式在移动手机操作系统中非常重要，包括Maemo，Moblin等以Linux为基础的操作系统。估计Andriod也大量使用。D-Bus的相关学习资料见：http://www.freedesktop.org/wiki/Software/dbus，在网上也有大量的学习资料，在http://blog.chinaunix.net/u3/111961/中有不少的中文资料，收集了很多网络资料。我决
【人工智能学习思维脉络导图】 AK@ 人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）自然语言处理
PHP+vue+mysql网络考试系统成绩学习资料系统7wivi 计算机专业码农一枚 php vue.js mysql
开发语言：php后端框架：Thinkphp前端框架：vue.js服务器：apache数据库：mysql运行环境:phpstudy/wamp/xammp等随着互联网的发展，教育也迎来了互联网的春天，现代教育更加依托于互联网的应用，网上选课，发布通知，在线授课等形式层出不穷。随着教育形式的变革，教育环节中重要的一项考试方式也发生着改变，人们更加倾向于使用互联网在线考试，这样就不用受地理限制可以随时随地
向量的内积、外积、混合积、行列式，以及它们的几何意义（还有数量积、点乘、向量积、叉乘） shimly123456 数学复习线性代数
参考视频1(数量积向量积混合积内积外积)：https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1e78T/?vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600参考视频2(线性代数:内积、外积、行列式、特征值)：https://www.bilibili.com/video/BV16J411J7yF/?vd_source=7a1a0bc7415
吴恩达机器学习全课程笔记第二篇亿维数组 Machine Learning 机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇，第一篇笔记请见：吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下：吴恩达机器学习教程（bilibili）推荐网站：scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料（gith
I2C驱动EEPROM芯片AT24C02笔记 K-ei-th 单片机嵌入式硬件
前言最近在做51的课程设计，要用到很多以前只是浅浅学过的通信协议，趁这个机会好好复习一下，学习资料参考普中51单片机开发攻略I2CI2C介绍常规的I2C共有两条管腿，分别为SCL（时钟）和SDA（数据），这是一种半双工的串行协议，优点为节省硬件资源且传输速度较快，缺点是不能同时收发数据，相较SPI这样的协议传输数据速度较慢，下面按照硬件层和软件层来介绍一下I2C硬件层如上图所示，I2C常规的用法就
【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码） suoge223 机器学习实用指南机器学习人工智能 python
专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发，快速上手机器学习项目，在案例中成长，摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏，订阅用户可私聊进入机器学习交流群（知识交流、问题解答），并获赠丰厚的机器学习相关学习资料（教材、源码
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
Django model字段类型清单 2002wmj django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
1、启动外部程序引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
summary_keep_rate coollyj SUM
BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中注册服务器地址 */ DE
hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoop hdfs 扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" . 上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件，总之默认不是使用自身目录 pr
设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 *********************************
8、数组豆豆咖啡二维数组数组一维数组
一、概念数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。二、好处可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素三、格式 //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
Decode Ways hcx2013 decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
系统:centos 5.x 需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
如何在Swift语言中创建http请求 shoothao http swift
概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
Spring事务的传播方式 uule spring事务
传播方式：新建事务 required required_new - 挂起当前非事务方式运行 supports &nbs

数学总体框架及各分类学科框架

数学·包含学科

国家学科分类

计算机科学技术

心理学

管理学

国外学科分类

你可能感兴趣的:(学习资料,拓扑学,几何学,概率论,线性代数,抽象代数)