- 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习概率论
目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中;如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为“猫”的概率是1,即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
- 《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。
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目录1.全身黑衣服合理概率2.真的是导演组允许?3.粉丝的证据是否站得住?4.总结感谢up主链接:【理工春山学】只谈事实从统计角度深度剖析春山学,她使用贝叶斯统计合理分析了在舞台中白敬亭、双魏、导演组出错的概率。接下来我采用一个新角度继续开辟《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。1.全身黑衣服合理概率要量化计算白敬亭穿全身黑衣服合理的概率,我们可以采用概率论的方法,结合已知信息和
- 趣学贝叶斯统计:概率密度分布(probability density function)
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趣学贝叶斯统计r语言算法pdf概率论
目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率:导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。在连续型随机变量的情况下,具体取某个数值的概率是0,因此PDF并不直接给出某个点的概率,而是给出了在某个区间内随机变量出现的概率密度。在数学上,PDF就是定义在连续值上的概率密度函数。概率密度函数(probabil
- 艾滋病检测里的贝叶斯公式
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假设一个地区的艾滋病发病率是千分之一。某种测试手段出现真阳性(确实患有hiv,且检查结果为阳性)概率为100%;出现假阳性(误诊为阳性)概率为5%如果目前有一个未知病史的人被测出HIV阳性,那么这个人真携带HIV的可能性是多少?一个人的测试结果用A表示,一个是是否携带HIV用B表示,则题目可描述为:已知,,求解:又一个人是否携带HIV是互斥事件,所以:设,则:求得,
- GAN生成对抗性网络
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一、GAN原理出发点:机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络,其拟合能力最好G(Generator):用于捕获数据分布的生成模型(生成图像的网络);接收到随机的噪声z,通过噪声z生成图像。尽可能多地模拟、建模和
- 【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯
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贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
- 《为什么》第二章:因果推断的起源
苏耀勇
如题所示,这一章主要讲解的是因果关系的历史和起源。从高尔顿的弹珠台,到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和贝叶斯定律。高尔顿的弹珠台:高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性,比如身高在人类中的分布基本上符合(a)这样的钟形(正态分布)。但是,这样的模型存在一个致命的缺陷,如果用若干级弹珠台模拟若干代人群的遗传特性的话,底部的钟形分布就会越来越宽,越来越散开,这意味着身高的人的后代会越来
- Task4 - 建模与调参
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1.内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;模型调参:贪心调参方法;网格调参方法;贝叶斯调参方法;2.一些基本模型线性回归(LinearRegress
- 朴素贝叶斯算法
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朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法:机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯(NB)是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯算法简单易懂,其核心思想是假设在给定目标值时,各个属性之间相互独立。在实际应用中,朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中表现出色。它不仅准确率高,而且速度快
- 21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
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朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn,它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)和伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)。自然界的现象比较适合用高斯朴素贝叶斯来处理,而文本分类是使用多项式朴素贝叶斯或者伯努利朴
- 品牌推广:贝叶斯公式与大数定律下的概率之旅
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在品牌推广的浩瀚海洋中,每一次尝试都伴随着对成功的渴望与对未知的探索。如何在这波澜壮阔的旅程中把握方向,确保每一步都稳健而有力?迅腾文化作为品牌推广通过巧妙运用这两大原理,助力品牌破浪前行。一、品牌推广与概率的碰撞品牌推广,本质上是一场概率的游戏。在这个游戏中,品牌方需要预测其推广动作是围绕品牌定位被目标受众接受的可能性,而这一可能性,正是概率的核心所在。然而,品牌推广的复杂性在于,这个概率并非一
- 【BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention回归预测】基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
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- 机器学习:多项式模型朴素贝叶斯分类器(原理+python实现)
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简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理,其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致,唯一的区别在于单词的计数方式,由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知,在文本处理的环节中,我们将单词是否出现在词组作为特征,但在多项式朴素贝叶斯中,我们将单词在词组中出现的次数作为特征,因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可,变成如下方式:defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
- 8、python多项式贝叶斯文本分类(完整)
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数据挖掘实战多项式贝叶斯文章分类
1、贝叶斯定理(BayesTheorem)朴素贝叶斯分类(NaiveBayesClassifier)贝叶斯分类算法,是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯BernoulliNB伯努利贝叶斯MultionmialNB多项式贝叶斯(需要知道具体每个特征的数值大小)
- Arxiv网络科学论文摘要16篇(2020-05-07)
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利用夜间灯光和空气质量数据的COVID-19对中国人类活动和环境影响的时空分布模式;社交距离的支持和新兴技术:全面综述;店内流行病行为:规模发展和验证;COVID-19流行病的贝叶斯模型:日本案例;演化网络中的出生-爆发;大规模的工业和专业职业数据集;巴西和印度大选期间在WhatsApp上共享的事实检查图像数据集;高中生网络科学暑期课程;一个根据经验数据创建电池-电动汽车时间序列的开放工具:emo
- sklearn:机器学习 分类特征编码category_encoders
Cachel wood
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- 【数据+代码】贝叶斯优化KNN算法
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1、引言本文主要内容包括两方面:KNN模型建立、BY-KNN模型建立。KNN是一种简单但有效的分类算法,它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。在本文中,我们将KNN作为基线模型,用默认参数进行训练。其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类,首先从数据集中进行读取数据
- 传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?
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问题描述:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?问题解答:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者之间的主要区别在于采用的方法和技术的不同,以及对图像特征的处理方
- 机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
Dr.Cup
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朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
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洛谷算法概率论
条件概率Probability|Given-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)样例解释:需要学习条件概率和贝叶斯定理//12-0.1*0.2*(1-0.3)==0.014//1-30.1*0.8*0.3==0.024//-230.9*0.2*0.3==0.054//0.092//(0.014+0.024)/0.092==0.413043包含1的概率除以所有情况的概率之和就是1买
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亚图跨际
数学机器学习Pythonpython算法概率建模统计
要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论,衡量一个或多个变量相互依赖性,从数据中学习概率模型参数,贝叶斯决策论,信息论,线性代数和优化Python线性判别分析分类模型,逻辑回归,线性回归,广义线性模型Python结构化数据,图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中,概率学习开辟了自己独特的空间。在统计和概率的驱动下,概率学习侧重于对数据中存在的
- 【机器学习】支持向量机(SVM)
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机器学习机器学习支持向量机人工智能
支持向量机(SVM)1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的(概率)K-近邻样本是空间(例如欧氏空间)中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机(SupportVectorMachine)样本是空间(例如欧氏空间)中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的背景信息当前版本的支持向量机大部分是由Vapnik和他的同事在A
- 第十二天crowd
别吵吵的得到心得
12怎样用逻辑和算法,撬动群体智慧今天的认知训练,我想要告诉你的是,如果你正确地向群体智慧借力,你能战胜所有对手。因为,在绝大多数时候,一群人合起来都会比一个人更有智慧。问题是每个人天生都知道怎么运用自己的智慧,但群体是个人的集合,汇聚许多人的智慧,需要方法。我今天讲四种层层递进的方法,简单平均、贝叶斯推理、动态加权、极化。类似的实验已经做过无数次。把一头牛牵到集市,让赶集的农夫目测其体重。最后下
- 103贝叶斯方法数据分析实战--网站转换率评估
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网站转换率评估贝叶斯A/B测试场景模拟使用贝叶斯解决问题的原因接下来,让我们使用贝叶斯方法来解决这个问题。image.png真实数据可以理解为一件事情发生的概率,而观测频率只是频率而已。举个例子,众所周知,骰子的数字1朝上的真实频率为1/6。但是,事实上,就算我们实验六次,也不一定能观测到数字为1的那一面(这就是观测频率)。在现实生活中,真实频率的前面经常会出现很多的噪音以及其他复杂情况的干扰。因
- 和米老师思维碰撞
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最近和米老师的交流,发现自己在学习方法上,还有人生认知上,有很多需要向米老师学习的地方,有很多需要大家帮助的地方,也有很多需要我自己克服的地方,仅以此文记录下和老师交流的几个问题,供大家思考。一,贝叶斯定理贝叶斯公式贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。请问:左边的A,B和右边的A,B一样的吗?答:既一样,又不一样一样在
- r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据
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- R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据
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原文链接:http://tecdat.cn/?p=11161最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。概率编程使我们能够实现统计模型,而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例stan简介Stan是用于贝叶斯推理的C++库。它基于No-U-Turn采样器(NUTS),该采样器用于根据用户指定的模型和数据估计后
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一