- C语言生成负指数分布,泊松分布与负指数分布的关系
梦猫人读书
C语言生成负指数分布
指数分布和泊松分布的区别?分布不同泊松分布参数是单位时间(或单位面积)随机事件发生的平均次数。泊松分布适用于描述单位时间内的随机事件数。指数分布可以用来表示独立随机事件的时间间隔,如旅客进入机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等。(排队论)服务时间服从负指数分布到底怎么理解?我正在做随机petri网方面的论文,构建了一个随机Petri网,同构一MC然后负指数分布(也称为指数分布)是描述
- 概率论与数理统计——二、随机变量及其分布
米妮爱分享
1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象,并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律(一)(0-1)分布(二)伯努力试验、二项分布(三)泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时,根据其分布律,计算某一范围的概率时,左边x是小于不等于x的,当等于时,拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率,见例子。4
- 108贝叶斯方法数据分析实战--大数定律
Jachin111
大数定律大数定律的概念image.png由于已经定义了Zi只能取c1或c2。接下来,让我们将大数定律套用到泊松变量中,观察其收敛图像。实例:随机变量的收敛假设我们有三组由同一个泊松分布函数产生的随机变量,接下来,让我们先产生这三组随机变量:importnumpyasnpfromIPython.core.pylabtoolsimportfigsizeimportmatplotlib.pyplotas
- R语言统计系列第12篇-泊松回归
拾光_2020
今天是各类统计方法R语言实现的第12期,我们主要介绍泊松回归。泊松回归计数型,如某地区某年发生肿瘤患者的人数等,常用泊松回归,假设因变量Y服从泊松分布。此处分析的是robust包中的Breslow癫痫数据,我们需要预测癫痫的发病次数。#载入数据library(robust)##Loadingrequiredpackage:fit.modelsdata(breslow.dat,package="ro
- 转《泊松分布、指数分布与伽马分布》
井底蛙蛙呱呱呱
转自泊松分布、指数分布与伽马分布:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B3%8A%E6%9D%BE%E5%88%86%E4%BD%88http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.htmlhttp://www.ruanyifeng.com/blog/201一、泊松分布泊松分布:随机事件在单位时
- 什么叫概率分布?
CA&AI-drugdesign
GPT4概率论
概率分布是描述随机变量可能取值及其相应概率的数学函数或规律。它提供了随机变量在各个取值上的概率信息,用于表示随机现象的不确定性和随机性。概率分布可以分为两类:离散概率分布和连续概率分布。1.离散概率分布:适用于描述离散随机变量的概率分布。它列举了随机变量可能的取值及其对应的概率。常见的例子包括二项分布、泊松分布等。离散概率分布的例子:二项分布二项分布:描述在一系列独立的重复试验中成功次数的概率分布
- Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习python线性回归python机器学习广义线性回归模型Meta分析meta_analysis算法项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念,可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据,例如:1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布,而是二项分布(如成功率)、泊松分布(如发病率)或其他分布时,可以通过GLM设定适当的链接函数和分布族来适应。2.在进
- 【课程复习-01】国科大-随机过程知识点精简版
lzl2040
我的笔记随机过程国科大期末
国科大-随机过程知识点精简版目录国科大-随机过程知识点精简版前言随机过程及其分类常见分布的概率密度和分布0-1分布二项分布泊松分布几何分布均匀分布指数分布正态分布随机过程的两种描述方式例题随机过程X(t)的数字性质单个随机过程两个随机过程随机过程的分类方式参数集和状态空间的特性统计特征或概率特征随机过程独立条件数学期望马尔可夫过程马尔可夫链定义C-K方程m步转移概率C-K方程马尔可夫链状态的分类到
- 机器学习之泊松分布及均匀分布
WEL测试
人工智能机器学习人工智能
泊松分布适合描述单位时间或单位面积内随机事件的平均发生率。泊松分布的概率质量函数为:P(X=k)=e−λλk/k!P(X=k)=e^{-\lambda}\lambda^k/k!P(X=k)=e−λλk/k!参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生频率。把一个随机变量X服从参数为λ的泊松分布,记作X~Poisson(λ),或X~P(λ)。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生次数的概率分
- 统计学之常见的分布介绍
亦旧sea
机器学习概率论人工智能
统计学中常见的分布有:1.正态分布(NormalDistribution):也称为高斯分布,是最常见的分布之一,具有钟形曲线,对称且均值和标准差可以完全描述该分布。2.二项分布(BinomialDistribution):描述了重复进行一系列独立的二元试验,例如抛硬币或进行有限次数的成功与失败的实验。它的特征是具有确定的成功概率和试验次数。3.泊松分布(PoissonDistribution):适
- 统计学R语言实验2 :概率与分布
Blossom i
R语言r语言开发语言
实验2概率与分布一、实验目的1.掌握理解离散型概率分布的相关概念。2.掌握理解连续型概率分布的相关概念。3.熟悉R语言等语言的集成开发环境。二、实验分析与内容完成教材P52-53的第2题和第8题2.一条食品生产线每8小时一班中出现故障的次次数服从平均值为1.5的泊松分布。求:(1)晚班期间恰好发生两次事故的概率>lambda=1.5>dpois(2,lambda)[1]0.2510214(2)
- 统计学-R语言-5.1
柔雾
统计学-R语言r语言开发语言
文章目录前言随机性和规律性概率变量的分布离散型--二项、泊松、几何二项分布几何分布泊松分布连续型--均匀、正态均匀分布正态分布其它统计分布--χ2分布、t分布、F分布χ2分布t分布F分布练习前言从本篇文章开始介绍有关概率与分布的介绍。随机性和规律性当不能预测一件事情的结果时,这件事就和随机性联系起来了。随机性和规律性是事物的正反面,是相对统一的。单个的事情可能具有随机性。例如,掷硬币时,我们并不能
- 概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计
Espresso Macchiato
基础数学概率论参数估计极大似然估计矩估计区间估计
概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计1.正态分布2.指数分布3.二项分布4.均匀分布5.泊松分布3.贝叶斯估计3.点估计的优良性准则1.无偏性1.均值2.方差3.标准差2.最小方差无偏估计3.相合性4.区间估计1.
- SpikingJelly笔记之泊松编码
Mr_Stutter
Python机器学习SNNSpikingJelly泊松编码
文章目录前言一、泊松编码的原理二、生成符合泊松分布的脉冲序列三、SpikingJelly中的泊松编码四、Lena图像的泊松编码与还原1.原始图像2.图像编码3.图像还原总结前言记录SpikingJelly中泊松编码的使用方法,对图像数据进行编码与还原一、泊松编码的原理基于频率的编码方式,将输入编码为发放次数分布符合泊松过程的脉冲序列P(X=k)=λkk!e−λP(X=k)=\frac{{\lamb
- 2019-03-30 专业综合错题
Berry521
专业题型分值:25个选择题25分拿15分8个简答题16分拿10分4个计算题34分拿20分3个案例分析题25分拿15分统计学计算题:数理统计:均值,方差(样品方差是N-1),离散系数,常见的几种分布:正态分布X~N(N>30)t分布X2分布(自由度)F分布泊松分布](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/4268168-82eab87b64f64
- 翻译:Utilization-Aware Adaptive Back-Pressure Traffic Signal Control
岚花落_
论文论文阅读
先更新第二、三部分II.系统建模信号交叉口的建模是开发背压控制算法的必要基础。在本节中,我们将介绍用于模拟交叉口的排队网络。交叉口就像一个服务器,由一组链路组成,使交通流成为可能。车辆根据泊松分布从网络外部到达,从网络内的其他交叉口到达。每个控制阶段都会打开所有链接的一个子集,允许车辆向特定方向转移。A.队列网络我们将信号化十字路口建模为一个有向图,节点数为N={Ni∣i∈N}N=\left\{N
- 统计学基础——常用的概率分布(二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布)
xia ge tou lia
统计学概率论概率分布正态分布二项分布泊松分布
变量类型:连续型变量如:指数分布、正态分布离散型变量如:二项分布、泊松分布三者之间的关系二项分布(Binomialdistribution)二项分布(Binomialdistribution)是n重伯努利试验成功次数的离散概率分布,记作。伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验。伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如,抛一次硬币是正面向上吗?刚出生的小孩是个女孩吗?等等如果试验E是一个伯努
- 二项分布近似泊松分布
Random南荞
概率论数学建模
从二项分布推导泊松分布二项分布近似泊松分布—般来说,当n≥20,p≤0.02的时候,二项分布近似泊松分布。且泊松分布满足可加性。
- 泊松分布的独立可加性
遇上彩虹pkq
概率论泊松分布的独立可加性
泊松分布有独立可加性:p(λ1)+p(λ2)=p(λ1+λ2)两个独立的泊松分布相加依然服从泊松分布相关证明:参考链接b站证明
- 泊松分布与二项分布的可加性
奔跑的乌龟_
概率论与数理统计概率论数理统计
泊松分布与二项分布的可加性泊松分布的可加性例:设X,YX,YX,Y相互独立,X∼P(λ1)X\simP(\lambda_1)X∼P(λ1),Y∼P(λ2)Y\simP(\lambda_2)Y∼P(λ2),求证Z=X+YZ=X+YZ=X+Y服从参数为λ1+λ2\lambda_1+\lambda_2λ1+λ2的泊松分布证明:由题意,XXX的分布律为P{X=i}=λ1ii!e−λ1,i=0,1,2,⋯P
- 基于MATLAB的泊松分布,正态分布与伽玛分布(附完整代码与例题)
唠嗑!
MATLABmatlab概率论网络安全
目录一.泊松分布1.1理论部分1.2MATLAB函数模型1.3例题二.正态分布2.1理论部分2.2MATLAB函数模型2.3例题三.伽玛分布3.1理论部分3.2MATLAB函数模型3.3例题一.泊松分布1.1理论部分Poisson分布是离散的,其x值只能取自然数。Poisson分布的概率密度函数如下:其中是一个固定的正整数常数。在泊松分布中,参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。泊
- 概率论与数理统计 第四章 随机变量的数字特征
Jarkata
课前导读求随机变量的数字特征,需要用到高等数学中积分和级数收敛的定义。第一节数学期望离散型随机变量数学期望(均值)的定义:注意,该级数需要绝对收敛连续型随机变量的数学期望:数学期望的物理含义:质心。常用离散随机变量的数学期望:两点分布;二项分布;泊松分布以上三种分布的期望的直观解释:常用连续型随机变量的数学期望:均匀分布:;指数分布;正态分布直观解释:三、数学期望的性质数学期望的性质定理:严格意义
- 计算机网络中的泊松分布与指数分布
茉莉使者
网络概率论
一、概率论知识1.1泊松分布一个时间段里某件事发生的概率,用泊松分布来描述。1.2指数分布两个事件的间隔时间为某个值的概率,用指数分布来描述。1.3两者关系其中,服从泊松分布的事件,其间隔时间服从指数分布。二、计算机网络知识2.1网络层的数据包网络信息在网络层由数据包的形式传输,两个数据包之间具有传输时延。网络层面的信息传输,以地址信息为引导,由发送端经过若干中继路由找到接收端。2.2传输层的TC
- 考研数学笔记-概率论-参数估计与假设检验
噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦
概率论机器学习人工智能
参数估计与假设检验编辑于2021/12/2011:42李鹤年知识图整理:当前知识点所涉及的其他知识点:(1)求期望的时候要会看分布**(均匀分布,泊松分布,拉拉杂杂)**(2)求导数要会导数,偏导**(高数部分)**(3)在评选估计的时候涉及到**(大数定理,概率与频率之间的关系)**当前知识点联系到的其他领域:(1)机器学习参数的最优选择使用了无偏估计和最大似然估计主要内容1.点估计(数三)矩估
- 记一次GUI关于entry的get()的bug
JerryLoveCoding
fromtkinterimport*root=Tk(className='生成泊松分布随机数')root.geometry("400x300")entry2=Entry(root)number=entry2.get()entry2.grid(row=1,column=1)defjudge():ifnumber=='':print("输入为空或没get到")else:print("get到了")这段
- 概率与数理统计学习笔记1-随机变量
悠悠zzz
概率与数理统计学了好几遍都学不清楚,今天再刷一遍,整理出第一篇学习笔记。随机变量:随机事件的数量表现,两种类型,离散型随机变量和连续型随机变量离散型随机变量:变量取值有限个分布律:每个取值的概率0-1分布:取值只有0和1伯努利试验,二项分布:伯努利试验是试验结果只有正反两种结果的试验;二项分布是n重伯努利试验;二项分布当n=1结果就是0-1分布泊松分布:近似二项分布概率的计算方式,当n>20,p=
- 概率论与数理统计常用公式大全
iioSnail
机器学习概率论线性代数
文章目录事件的关系与运算概率的基本性质条件概率相关公式常用分布离散型分布0-1分布B(1,p)B(1,p)B(1,p)二项分布B(n,p)B(n,p)B(n,p)泊松分布P(λ)P(\lambda)P(λ)几何分布G(p)G(p)G(p)超几何分布H(N,M,n)H(N,M,n)H(N,M,n)连续型分布均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)指数分布E(λ)E(\lambda)E(λ)正态分
- 学习计划
黏小莲
1、完成《mysql必知必会》学习2、条件概率,贝叶斯公式,相关独立,几何分布,泊松分布,正态分布,统计抽样,估计,置信区间,假设检验。学习标准-理解公式,会推导公式3、pandas、numpy,scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归,多元线性回归,回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归,决策树,支持向量机c-聚类算法:kmeans以前也自学过,但都无疾而终。。。希望在疯狂数据分析的督
- 25_PyTorch的十九个损失函数(L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss 、CTCLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss 、KLDivLoss等)
涂作权的博客
#Pytorch学习笔记
1.20.PyTorch的十九个损失函数1.20.1.L1Loss(L1范数损失)1.20.2.MSELoss(均方误差损失)1.20.3.CrossEntropyLoss(交叉熵损失)1.20.4.CTCLoss(连接时序分类损失)1.20.5.NLLLoss(负对数似然损失)1.20.6.PoissonNLLLoss(目标泊松分布的负对数似然损失)1.20.7.KLDivLoss(KL散度损失
- 查理·芒格思维模型(1)
不出局007
最近在看查理芒格和他推荐的相关书籍,其中芒格一直强调思维模型,他说:你首先必须要去学习关键学科中的这些bigideas,然后你将这些模型串成网格,并确保在你的余生里可以对这个网格调用自如。这一部分非常主要,值得深入学习并用到我们生活中。例说一些生活中常用的模型:比如奥卡姆的剃刀(哲学)、格雷欣法则(经济学)、泊松分布(统计概率学)、确认偏误(心理学)、邓巴的数字(人类学)、帕累托定律(经济学)、机
- Spring4.1新特性——综述
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
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL