- Python 实战人工智能数学基础：推荐系统应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- 机器学习算法：核心原理与前沿发展综述
fmvrj34202
机器学习算法人工智能
机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- 《扩散模型：AI图像生成革命背后的魔法》
Liudef06小白
人工智能人工智能
文章目录摘要引言一、扩散模型的基本概念与发展历程二、扩散模型的数学原理与工作机制三、扩散模型在图像生成中的革命性突破四、扩散模型面临的挑战与未来发展方向五、结论摘要本文系统阐述了扩散模型在AI图像生成领域的革命性作用及其核心原理。首先，梳理了扩散模型的基本概念、发展脉络及其相较于GANs、VAEs等传统生成模型的优势。其次，深入解析了其基于马尔可夫链和变分推断的数学基础，以及前向扩散/反向生成的核
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础，仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目（mml-book.github.io）十分感谢这本书的作者，PS：这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用：“-1”trick应用：求逆总结-如何解决线性方程组？向量空间群向量空间向量子空间线性独
- ShaderGraph节点解析(124):绕轴旋转节点（Rotate About Axis Node）详解
小李也疯狂
#unityShaderGraphUnity
目录一、节点功能概述二、端口详解控制选项三、技术原理解析3.1数学基础：罗德里格斯旋转公式3.2旋转矩阵构造3.3生成代码解析1.弧度模式（Radians）2.度模式（Degrees）3.4旋转方向：右手定则四、应用场景与实战案例4.1角色骨骼旋转（动画驱动）场景：实现角色手臂绕肱骨（上臂骨）旋转，模拟弯曲动作4.2相机环绕效果（第三人称视角）场景：让相机绕目标物体（如角色）的Y轴旋转，实现环绕观
- 深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- OpenGL: OpenGL+Qt实现介绍 (一)
程序员小马兰
OpenGL+Qt计算机视觉图形渲染前端
一、通过这个教程我们能学到什么？1、计算机图形学的基础知识。2、使用OpenGL在QT中进行编程。3、使用OpenGL做出一些很酷的效果。二、需要哪些预备知识？1、熟悉C++编程语言、Qt基本操作。2、数学基础知识(线性代数、几何、三角学)。三、为什么要学习OpenGL？各种三维图形引擎，原理都类似，几乎没什么差别，学好了OpenGL对Unity3D、虚幻引擎、OSG、webGL等的使用都会有巨大
- 【机器学习】什么是逻辑回归？从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
宸码
模式识别机器学习机器学习python逻辑回归分类人工智能算法
从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出：概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
- 《机器学习数学基础》补充资料：什么是随机变量
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能数学概率
卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题：一个边长为aaa的正三角形，CCC为其外接圆，外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦，则弦长lll大于aaa的概率为何？法1：随机半径法先拉出一条圆半径，然后随机在半径上取一点，再画出通过此点并垂直半径的弦。易知当弦心距小于R/2R/2R/2时，弦长lll大于aaa，故概率为1/21/21/2。法2：随机端点法在圆周上随机
- 推荐几本人工智能方面的书（入门级）
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍，帮助你逐步建立基础知识和理解：一、数学基础类《数学之美》推荐理由：深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理，对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称，有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等，似乎太过专业，实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂，当然本书因此也可以称得上是“高级
- 线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 学习AI机器学习所需的数学基础
frostmelody
机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位（需深度数学）学历要求：数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先（Kaggle调查显示博士占比高）薪资关联：学历与收入呈正相关2.工业界职位（基础数学）
- 【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇）
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- ICBDDM2025：大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业：是一个热门且前沿的学科领域，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具，例如线性代数在机器学习算法中
- Python 里 PyTorch 的生成对抗网络架构
Python编程之道
pythonpytorch生成对抗网络ai
Python里PyTorch的生成对抗网络架构关键词：PyTorch、生成对抗网络(GAN)、深度学习、神经网络、计算机视觉、对抗训练、生成模型摘要：本文深入探讨了在PyTorch框架下实现生成对抗网络(GAN)的完整架构。我们将从GAN的基本原理出发，详细讲解其核心组件、数学基础，并通过PyTorch代码实现一个完整的GAN模型。文章涵盖了从理论到实践的各个方面，包括模型设计、训练技巧、常见问题
- 数学基础不好，三阶段 “精通” 法如何学好算法。
干净的坏蛋
算法
首先，请你务必、务必、务必丢掉“脑子笨、数学差”的心理包袱。学习算法，尤其是为了应对面试和提升工程能力的算法，本质上不是比拼智商和数学，而是比拼正确的方法、持续的毅力和刻意练习的质量。它更像一项体育运动，比如学打篮球。没人天生会三步上篮，都需要从最基础的拍球、运球开始，通过反复练习形成肌肉记忆。算法也是一样，你需要通过正确的方法，在脑中形成对特定问题模式的“思维肌肉记忆”。这套“三阶精通法”用来学
- 如何理解，在数学上完备的 这样的描述？
fK0pS
经验分享
如何理解，在数学上完备的这样的描述？在数学中，"完备"这一术语具有多个含义，具体取决于它应用的上下文。以下是几个常见领域中“完备”的定义和理解：完备性定理（逻辑与数学基础）：在逻辑和数学基础中，特别是与形式语言和证明系统相关的领域，完备性通常指的是一个系统能够证明所有在该系统内部被认为是“真”的命题。换句话说，如果一个命题在某个逻辑系统中是真的（即，在所有模型中为真），则该系统应该能够提供一个证明
- 数据库规范化过程详解（含具体计算步骤）
empti_
数据库数据库
数据库规范化过程详解（含具体计算步骤）一、规范化过程数学基础1.核心概念定义函数依赖（FD）：X→Y表示X决定Y，即对于X的每个值，Y有且只有一个值对应闭包（X⁺）：给定FD集合F，X⁺表示能从F推导出的所有被X决定的属性集候选键：最小的属性集K，满足K⁺=R（所有属性）2.计算工具Armstrong公理：自反律：若Y⊆X，则X→Y增广律：若X→Y，则XZ→YZ传递律：若X→Y且Y→Z，则X→Z二
- 人工智能： 矩阵的秩从数学基础到综合实战！！
AI Agent首席体验官
人工智能矩阵算法
1.矩阵的秩矩阵的秩(Rank)是描述矩阵线性独立的行或列的最大数目。对于一个矩阵AAA，其秩记作rank(A)rank(A)rank(A)或r(A)r(A)r(A)。基本性质对于m×nm\timesnm×n矩阵AAA，秩满足：0≤rank(A)≤min(m,n)0\leqrank(A)\leqmin(m,n)0≤rank(A)≤min(m,n)行秩等于列秩：矩阵的线性独立的行数等于线性独立的列数
- AI大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够！
AI大模型-大飞
人工智能学习语言模型大模型大模型学习LLMAI大模型
大模型学习路线图前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos
- 【Weaviate底层机制】分布式一致性深度解析：Raft算法与最终一致性的协同设计
roman_日积跬步-终至千里
weaviate#分布式架构分布式
文章目录零、概述一、Raft算法在Weaviate元数据管理中的深度应用1、为什么选择Raft而非其他共识算法？2、元数据一致性的关键性分析3、Raft算法在Weaviate中的工程优化3.1、领导者选举的优化策略3.2、日志复制的性能优化二、数据最终一致性：无领导者架构1、无领导者设计的理论基础2、可调一致性级别的深度分析2.1、一致性级别的数学基础2.2、各级别的实际应用场景2.3、冲突检测与
- python实现SM2算法
闲人编程
密码学与信息安全python算法开发语言SM2国密密码学加解密
目录SM2算法介绍SM2算法的数学基础SM2密钥生成过程SM2签名和验证流程Python面向对象实现SM2加解密算法代码解释场景应用：数字证书签署总结SM2算法介绍SM2是中国国家密码管理局发布的国家密码标准（GB/T32918-2016）中的公钥密码算法，基于椭圆曲线离散对数问题，具有较高的安全性和性能。它在数字签名、密钥交换和加密等应用中都能提供安全的解决方案。SM2与国际通用的椭圆曲线加密算
- 数学与加密货币：区块链技术的数学基础
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《数学与加密货币：区块链技术的数学基础》关键词数学基础加密货币区块链技术密码学分布式账本摘要本文旨在探讨数学在加密货币和区块链技术中的基础性作用。通过逐步分析，我们将深入理解数学概念如何支持加密货币的安全性、去中心化和不可篡改性。文章将涵盖初等数学和高等数学的应用，以及算法原理的讲解，帮助读者了解数学与加密货币的紧密联系。目录大纲背景介绍1.1.引言1.2.加密货币与区块链的基本概念数学基础2.1
- 05、反向传播算法（Backpropagation）是如何解决了多层神经网络的参数优化问题的？
季截
数学之美算法神经网络人工智能
反向传播算法（Backpropagation，简称BP算法）是深度学习的核心技术之一，其通过高效计算梯度并结合梯度下降法，解决了多层神经网络参数优化的计算复杂度难题。以下从原理、数学基础、执行步骤及关键价值四个维度，详细解析其工作机制：一、反向传播的核心目标：高效计算参数梯度在多层神经网络中，参数优化的本质是通过调整权重矩阵W和偏置向量b，使损失函数L最小化。而梯度下降法需要计算损失对所有参数的梯
- 同等学力申硕-计算机专业-数学基础-历年真题和答案解析
同等学力申请硕士学位考试是比较适合在职人员的提升学位方式，了解过的人应该都知道，现在社会的竞争压力越来越大，为了提高职业生存能力，提升学位在所难免。为了通过同等学力申请硕士学位考试，对于计算机专业的人来说，数学基础部分往往是决定成败的关键。我将与大家分享一份珍贵的复习资料：“同等学力申硕-计算机专业-数学基础-历年真题和答案解析”，这不仅是我个人备考的心血结晶，也是助力广大考生攻克难关的利器。数学
- 数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- 算法工程师终极技能图谱：从数学基础到机器学习、运筹优化、大数据处理、AI前沿技术等全景解析
大模型教程
人工智能算法大模型LLMAgentAI程序员
在人工智能（AI）和大数据浪潮席卷全球的今天，算法工程师已成为科技行业炙手可热的核心岗位。他们是驱动智能推荐、精准广告、自动驾驶、金融风控、供应链优化等众多创新应用的关键力量。那么，想要成为一名合格乃至优秀的算法工程师，究竟需要掌握哪些核心技能呢？本文综合分析了当前主流招聘平台、行业报告和技术社区的信息，为你绘制一幅全面的算法工程师技能图谱。一、坚不可摧的数理与计算机科学基石这是理解复杂算法、进行
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错：
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令：
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称；
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数；
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：
问题：
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案：2 << 3
由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举：
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载：http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如：
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：
我遇到的问题：
sz下载A文件10M左右，没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题
解决方法：
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为：sz -be filename
如果还是有问题：
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位）
VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位）
CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3：将这个流程图导入到矩阵数据表中
4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景：
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截， 一个类对应一个request上下文，
springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的：
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数：
1、采用#{0},#{1}获得参数：
Dao层函数方法：
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件：repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本
