- 变分法:基本的符号和公式
mbshqqb
数学
数学基础知识可查看公众号:摆渡考研工作室。分部积分设函数u=u(x)u=u(x)u=u(x)和v=v(x)v=v(x)v=v(x)具有连续导数,则两个函数乘积的导数公式为:(uv)′=u′v+uv′(uv)'=u'v+uv'(uv)′=u′v+uv′⟹uv′=(uv)′−u′v\Longrightarrowuv'=(uv)'-u'v⟹uv′=(uv)′−u′v⟹∫uv′dx=uv−∫u′vdx\L
- 【最优控制笔记】——3动态规划之离散系统
Piccab0o
最优控制课堂笔记笔记动态规划算法
动态规划说明:将前述内容进一步扩展,尝试推广到动态规划问题。6.0.1求解最优控制的方法:1)经典最优控制方法经典变分法、庞特里亚金极值原理、动态规划方法、微分博弈;2)智能控制方法模型预测控制、自适应动态规划、数据驱动控制、平行控制。6.0.2最优控制的离散化1)时间对时间t∈[t0,tf]t\in[t_0,t_f]t∈[t0,tf]而言,其离散化为:Δt=(tf−t0)N\Deltat=\fr
- 概率图概要
琰琰璜璜
精确推断:变量消除化多重求和为多次求和信念传播叶到根,根到叶近似推断:MC采样变分推断利用简单分布族逼近一般分布,利用变分法推导。人工推导略多,高度较高,先精确再近似。
- 2024美赛数学建模资料---100%获奖资料
知新_ROL
数学建模
很好的教程了一共二十四章每一章都是一个模型并且有matlab编程编码第一章线性规划第二章整数规划第三章非线性规划第四章动态规划第五章图与网络第六章排队论第七章对策论第八章层次分析法第九章插值与拟合第十章数据的统计描述和分析第十一章方差分析第十二章回归分析第十三章微分方程建模第十四章稳定状态模型第十五章常微分方程的解法第十六章差分方程模型第十七章马氏链模型第十八章变分法模型第十九章神经网络模型第二十
- ICLR 2023 | 扩散生成模型新方法:极度简化,一步生成
PaperWeekly
人工智能计算机视觉机器学习深度学习算法
©作者|刘星超单位|德州大学奥斯汀分校研究方向|生成式模型DiffusionGenerativeModels(扩散式生成模型)已经在各种生成式建模任务中大放异彩,但是,其复杂的数学推导却常常让大家望而却步,缓慢的生成速度也极大地阻碍了研究的快速迭代和高效部署。研究过DDPM的同学可能见到过这种画风的变分法(VariationalInference)推导(截取自WhatareDiffusionMod
- 网格形变算法(Gradient-Based Deformation)
zdy0_2004
图形图形
http://www.cnblogs.com/shushen/p/4932089.html将三角网格上的顶点坐标(x,y,z)看作3个独立的标量场,那么网格上每个三角片都存在3个独立的梯度场。该梯度场是网格的微分属性,相当于网格的特征,在形变过程中年不发生变化(避免网格形变后畸形)。那么当用户拖拽网格上的控制点集时,网格形变问题即变为求解以下式子:根据变分法,上式最小化即求解泊松方程:其中Φ为待求
- [变分法介绍]优美的旋轮线:最速下降线问题,通过费马光学原理的初等证明
memor樱花poi
几何学变分法
[变分法介绍]优美的旋轮线:最速下降线问题,通过费马光学原理的初等证明变分法费马光学原理最速下降线问题旋轮线旋轮线最速下降性质的证明一些旋轮线及变形参考书目:1696年约翰·伯努利在写给他哥哥雅克布·伯努利的一封公开信中提出了如下的“捷线”问题:设想一个质点沿连接点A和一个更低的点B的一条曲线无摩擦力地下滑,如果质点仅在重力的影响下,那么沿怎样一条曲线才使质点下滑所需时间最少?容易看出,质点沿不同
- [足式机器人]Part3 变分法Ch01-2 数学预备知识——【读书笔记】
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机器人变分法
本文仅供学习使用本文参考:《变分法基础-第三版》老大中《变分学讲义》张恭庆《CalculusofVariationsofOptimalControlTheory》-变分法和最优控制论-DaneilLiberzonCh01-2数学基础-预备知识11.3.2向量场的通量和散度1.3.3高斯定理与格林公式1.3.2向量场的通量和散度设有向量场a⃗\vec{a}a,在场内取一有向曲面SSS,dSdSdS是
- 数学建模--模型总结(5)
viperrrrrrr
数学建模
优化问题:线性规划,半定规划、几何规划、非线性规划,整数规划,多目标规划(分层序列法),最优控制(结合微分方程组)、变分法、动态规划,存贮论、代理模型、响应面分析法、列生成算法预测模型:微分方程,小波分析,回归分析,灰色预测,马尔可夫预测,时间序列分析(ARMAARMAARIMA,LSTM神经网络),混沌模型时间序列预测,支持向量机,神经网络预测(与机器学习部分很多重合)动态模型:微分方程模型(O
- [足式机器人]Part3 变分法Ch01-1 数学预备知识——【读书笔记】
LiongLoure
变分法笔记
本文仅供学习使用本文参考:《变分法基础-第三版》老大中《变分学讲义》张恭庆《CalculusofVariationsofOptimalControlTheory》-变分法和最优控制论-DaneilLiberzonCh01-1数学基础-预备知识11数学基础-预备知识1.1泰勒公式1.1.1一元函数的泰勒公式1.1.2二元函数的泰勒公式1.1.3m元函数(多元函数)的泰勒公式1.2含参变量的积分1.2
- 机器学习与数据挖掘的学习路线图
thousand_
https://my.oschina.net/siiiso/blog/810554正式学习之前,你所需要的预备知识(主要是数学)应该包括:微积分(偏导数、梯度等等)、概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)、最优化方法(比如梯度下降、牛顿-拉普什方法、变分法(欧拉-拉格朗日方程)、凸优化等等)——如果你对其中的某些名词感到陌生,那么就说明你尚不具备深入开展数据挖掘算法学习的
- 理论力学专题:守恒量的证明
River Chandler
力学与理论力学理论力学
运动积分在力学系统的运动过程中,描述其状态的2s个变量q_i,\dot{q_i}(i=1,2,⋯)随时间变化。但是存在关于这些变量的某些函数,其值在运动过程中保持恒定,且仅由初始条件决定,这样的函数称为广义动量广义速度与哈密顿量变分法的运算规则守恒量的证明拉格朗日方程根据运动积分定义能量,动量,角速度拉格朗日函数的时间均匀性拉格朗日函数的空间均匀性拉格朗日函数的空间各向同性例题处于重力场中的若干带
- 最优控制问题求解综述
Yuhong Tang
ADP内容运营
最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门,解决最优控制问题的主要方法有古典变分法、极小值原理和动态规划。最优控制理论已被应用于综合和设计最速控制系统、最省燃料控制系统、最小能耗控制系统等。同时,这篇综述也阐释了几种常见方法之间的关系。1、最优控制问题基本介绍最优控制是使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法,是现代控制理论的核心之一,是从大量实际问题中提炼出来的。它
- 最优控制 2:使用变分法求解最优控制问题
Peaceful-Boy
RL数学基础知识控制
最优控制2:使用变分法求解最优控制问题引言1.末段时刻固定的最优问题解1.1末端时刻固定,末端状态固定的最优控制的必要条件1.2末段时刻固定,终端状态自由的最优控制的必要条件1.2末段时刻固定,终端状态受约束的最优控制的必要条件2.末段时刻自由的最优控制问题解2.1终端时刻自由,终端状态固定(δx1\deltax_1δx1没了,但是只是固定,并不是受约束)2.2终端时刻自由,终端状态自由(δx1\
- 最优控制 3:最优控制理论中的极小值原理与动态规划
Peaceful-Boy
RL数学基础知识控制理论最优控制强化学习控制
最优控制3:使用极小值原理求解最优控制问题引言极小值原理tft_ftf固定的情况tft_ftf自由的情况动态规划连续系统HJB方程的推导引言经典变分法是一种特别强大的工具,但是它要求控制量必须可导且无界,这在很多问题中都是不成立的。着陆器的软着陆,卫星的姿态控制,等等。从主观上都可以分析出来,着陆器的软着陆控制,肯定是先让着陆器自由落体,然后从某一个高度开始反向喷气,最后落地一瞬间速度刚好为0。卫
- 十八世纪的微积分(一)
现在开始发呆
十八世纪微积分的内容大大扩展:1、产生新分支如微分方程、无穷级数、微分几何、变分法、复变函数等等;2、创造新一元、二元、多元函数,并推广微分、积分技巧到这些函数;3、补充微积分的逻辑基础。这一时期数学家在没有明确数学思想的指导下对微积分做了一些纯形式的处理,这些手段后来经历了批判性检查,并由此产生了伟大的思想线索。数学家大胆地占领了敌人的领土,必须要用更广阔、彻底、谨慎的行动以保卫这些暂时被控制的
- 分析力学基本原理介绍4.2:变分法的简单应用
有限与微小的面包
通过前篇内容我们对变分原理有了一定了解,并利用变分法得到了能使形如的泛函取得驻值的条件:接下来,我打算展示一些关于这个方程的简单应用。需要注意的是,由于习惯,我们通常将函数视为因变量,为自变量,所以我为了保持一致,将上面积分中的考虑成了单向的,但这个习惯与大部分问题中的变量和充当的角色刚好相反(通常才是单向的,并非),导致有的问题可以使用原来的表示习惯得到正确答案,有的却不能。所以在下面的例子中,
- 变分法原理
正仪
基础数学类
原文链接:浅谈变分法原理首发于烤羚羊的理科教室写文章浅谈变分原理烤羚羊吃老本的物理教师、民科老咸鱼784人赞同了该文章对付数学物理中极值问题,变分大法(variationalprinciple)可谓是杀人放火居家旅行的必备工具。今天这篇就来介绍变分法的基本思想。碎碎念:我一个教物理的,为啥成天一个劲写数学呢???变分大法轶事大约1696年的6月,瑞士数学家JohannBernoulli在ActaE
- 变分法(欧拉 - 拉格朗日)和梯度下降求泛函最优解
我与春风皆过客。
图像传统分割-水平集图像处理
泛函的简单理解:是的变量,这样的就叫泛函.加个积分,这样的就叫积分泛函.欧拉-拉格朗日(E-L)公式:定义一个能量泛函如下:我们的目的是找到能使取到极值的时候的取值,所以我们就假设就是当前能使取极值时的一个函数:所以一定有:其中和都是关于的函数,也就是和.且我们把看成一个为变量的函数,当时,所以可以推断出.原式:由于:对后一项使用分部积分公式:合并第一项和第三项:文章开头我们提过,所以,若原式,则
- 水平集Chan-Vese模型的变分法梯度下降
我与春风皆过客。
图像传统分割-水平集图像处理
回顾:在之前的水平集方法中,我们最后得出了一个能量泛函如下:不要出现误区,我们的目的是得到水平集函数,使整体能量泛函最小化,这里水平集函数的初始值是给定的,因为要有一个差不多的初始轮廓,初始轮廓是一个面就是的初始值(形式是一个和图像一样尺寸的矩阵,轮廓内数值为1,轮廓外为-1),就是要通过变分法梯度下降,一点一点的调整,最后得到一个个,使能量泛函越来越趋近于极值.(变分法梯度下降推导过程在这里)再
- 计算机视觉之图像分割——水平集方法_ACWE2001
Vic时代
计算机视觉函数acwe轮廓检测level-set
一个简单的例子引入能量函数其实是Mumford-Shah的特例用水平集函数表示曲线变分法得到欧拉-拉格朗日公式迭代法解偏微分方程算法问题这篇博客介绍的是2001年的一篇文章ActiveContoursWithoutEdges,作者是TonyChan。这篇文章介绍了一种改进的activecontour图像分割或者说轮廓检测方法。作者首先分析了已有的activecontour/snakes模型的缺点。
- 论文解读 - 城市自动驾驶车辆运动规划与控制技术综述 (第3部分)
同学来啦
论文自动驾驶规划与控制
文章目录IV.MothonPlanning(运动规划)A.PathPlanning(路径规划)B.TrajectoryPlanning(轨迹规划)C.VariationalMethods(变分法)IV.MothonPlanning(运动规划)Themotionplanninglayerisresponsibleforcomputingasafe,comfortable,anddynamically
- C语言求解黎曼 函数非平凡零点,51、黎曼函数的“非平凡零点 (1/2)z”是什么玩意?...
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C语言求解黎曼函数非平凡零点
51、黎曼函数的“非平凡零点(1/2)z”是什么玩意?黎曼函数提出了“非平凡零点(1/2)z”都在“临界直线(1/2)i(1/2)”吗?的猜测。我们对这个猜测回答是肯定的,但要有一个证明,简要的证明过程如下。在现行的数学、物理应用的求解中,对于一维(弦)、二维(面)、限制的三维(体)问题求解是成熟的,对于大于三体的“多体问题”至今没有精确解,在量子力学中我们可以习惯地看到,它们求解中通过变分法,再
- 数学物理方程的求解
River Chandler
微分方程数学物理方程的求解线性代数球函数分离变数法
为了不让我们的文章充斥着难以读懂的乱码,我们还是先上LaTeX比较好数学物理定解问题的求解方法行波法分离变量法幂级数解格林函数法积分变换包角变换变分法数值解importnumpyasnpimportscipyasspimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.specialasssimportsympyassy特殊函数开始前,一定要仔细检查文献中这些函数的具体定
- 《Python 计算机视觉编程》学习笔记(九)
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计算机视觉python学习
文章目录第9章图像分割引言9.1图割(GraphCut)从图像创建图用户交互式分割9.2利用聚类进行分割9.3变分法9.4小结第9章图像分割引言图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。9.1图割(GraphCut)图论中的图(graph)是由若干节点(有时也称顶点)和连接节点的边构成
- 图像处理数学基础
Caramel_biscuit
图像处理计算机视觉人工智能
泛函分析函数:数域->数域泛函:函数->数域算子:函数->函数在适当的函数类中选择一个函数使得某值取得最值,变分法就是求泛函极值的方法。泛函分析在图像处理应用:图像去噪图像分割以分割曲线为参数构造能量泛函,使曲线与目标重合的时候能量最小,不重合的时候始终大于零。通过最小化能量方程,就可以求出目标的轮廓。即将图像分割过程转变为求解泛函的最小值的过程。机器学习模型选择变换分析正交变换:为了用正交函数或
- 计算机知识体系图谱总结
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【人工智能AI】
机器学习的算法总结:感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率:回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网Markov随机场近似推断技术马尔科夫链蒙特卡洛方法变分法最有法生成塔普映射(generativetopographicmapping)深度学习的框架:深度学习里面主要是(
- 最优控制理论 二、哈密尔顿函数法
倪偲001
最优控制数学建模
Hamilton函数方法是变分法应用在控制系统上的标准化方法,即使不懂变分法,简单套用表格中的公式也可以列写出方程,这个方法是最优控制理论用的最多的方法。本篇博客是本系列最长也是最重要的一篇,持续更新,欢迎同学和朋友们提出修改建议。Hamiltonian目录1.规范化的最优控制问题2.Hamilton函数法2.1Hamilton函数的性质2.1.1哈密尔顿系统2.1.2时间不变性2.2Hamilt
- 最优控制理论 一、变分法和泛函极值问题
倪偲001
最优控制数学建模
变分法是最优控制问题的三大基石之一,下面讨论一些变分法的常用理论。1.性能指标泛函无约束最优控制问题,若固定起止时间,两端状态固定,即x(0)=x0,x(tf)=xf,t∈[0,tf]x(0)=x_0,x(t_f)=x_f,t\in[0,t_f]x(0)=x0,x(tf)=xf,t∈[0,tf]需要求出最优路径path(轨迹trajectory、最优实现):x∗(t)x^*(t)x∗(t)。而这个
- 数模准备
qq_42783288
步骤数学建模中常用的方法:类比法、二分法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划(线性规划,非线性规划,整数规划,动态规划,目标规划)、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法(禁忌搜索算法,模拟退火算法,遗传算法,神经网络)。这些方法可以解一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
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<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc