- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
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笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- C# vs Python:谁更适合初学者?用5个关键点教你掌握深度学习中的线性代数
墨瑾轩
一起学学C#【四】c#python深度学习
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天我们要一起探索如何使用C#来入门深度学习的世界,特别关注其中的线性代数部分。你可能会好奇:“为什么是C#而不是Python?”别急,我们会在接下来的内容中详细解释这个问题,并通过对比两种语言的特点,让你明白选择C#进行深度学习并不是一个坏主意
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- 数学:线性相关和线性无关的关系
千码君2016
数学线性代数系数唯一性定义法矩阵秩法行列式法高维空间的基线性方程组
在线性代数中,线性无关是描述向量组性质的重要概念,它反映了向量组中向量之间是否存在“冗余”或“依赖”关系。以下从定义、判断方法、几何意义及应用等方面详细说明:一、线性无关的定义才成立,则称该向量组线性无关。反之,若存在不全为0的系数使等式成立,则称向量组线性相关。二、核心理解:线性无关的本质三、线性无关的判断方法1.定义法(直接验证)2.矩阵秩法
- 4、理解线性代数的核心概念与应用
rice5
线性代数第五版深度解析线性代数向量空间子空间
理解线性代数的核心概念与应用1引言线性代数是现代数学的重要分支之一,广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。理解线性代数的基本概念和原理不仅有助于学术研究,还能够提升解决实际问题的能力。本文将深入探讨线性代数中的核心概念,帮助读者建立坚实的理论基础,并掌握实际应用技巧。2向量空间向量空间是线性代数的基础概念之一。一个向量空间(V)是指一个集合,其元素称为向量,并且这些向量之间可以进行加法运算和标量
- (线性代数最小二乘问题)Normal Equation(正规方程)
音程
数学线性代数机器学习人工智能
NormalEquation(正规方程)是线性代数中的一个重要概念,主要用于解决最小二乘问题(LeastSquaresProblem)。它通过直接求解一个线性方程组,找到线性回归模型的最优参数(如权重或系数)。以下是详细介绍:1.定义与数学表达式给定一个超定方程组(方程数量多于未知数):Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中:A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
- 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
- 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习):线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了
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简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
文章目录前言第一部分:重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分:深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分:核心区别总结第四部分:在深度学习中为何混淆?如何区分?结论前言在线性代数的殿堂里,“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而,当我们踏入深度学习的领域,面对的是更高维的数据结构——张量(Tensor),描述其大小的术语变成了“维度(Dimensions)”或更精确地说“形状(Shape)”。这两个概
- 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
- GNU Octave 基础教程(8):GNU Octave 常用数学函数
方博士AI机器人
GNUOctave基础教程机器学习算法人工智能
目录一、基本算术运二、初等数学函数三、三角函数与反三角函数四、统计函数五、复数与其他函数✅小结下一讲预告GNUOctave内置了大量数学函数,涵盖初等数学、线性代数、复数运算、统计函数等,非常适合科研、工程计算使用。本节将系统地梳理Octave中最常用的数学函数,并附上示例代码与输出结果。一、基本算术运运算符号/函数示例加法+a+b减法-a-b乘法*/.*A*B(矩阵乘法),A.*B(逐元素)除法
- 数学符号和标识中英文列表(含义与示例)
纸上笔下
MatheMatiCs算法数学符号英文中文微积分导数
数学符号和标识的参考,涵盖了数学的各个主要分支,并提供清晰的定义和示例,方便快速查找和学习收藏。目录基础数学符号几何符号代数符号线性代数符号概率与统计符号集合论符号逻辑符号微积分与分析符号数字与字母符号特点中英对照:提供符号的英文术语,方便国际交流和文献阅读。应用示例:提供典型数学表达式,例如导数计算(ddx(x2)=2x\frac{d}{dx}(x^2)=2xdxd(x2)=2x)。1.基础数学
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】数学:构建AI大厦的基石
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能AI数学AI中的数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第四节数学:构建AI大厦的基石数学是人工智能(AI)的核心基石,贯穿于AI算法的设计、模型的构建以及系统的优化过程中。正如建筑大厦需要坚实的地基,AI的发展依赖于深厚的数学理论和方法。理解和掌握这些数学原理,不仅能够提升对AI技术的理解,还能为创新和解决复杂问题提供强有力的工具。本节将系统性地探讨支撑AI的主要数学领域,包括线性代数、微积分、概率与统计、优化理论以及离散数学
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- 数学中的泛函分析与算子理论
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1数学的发展与泛函分析的产生数学作为一门科学,自古以来就在不断地发展和演变。从最初的算术、几何,到后来的微积分、线性代数,再到现代的拓扑学、概率论等,数学的研究领域不断扩展。泛函分析作为一门现代数学的分支,起源于20世纪初,它主要研究无限维空间中的函数和算子,为许多现代科学和工程问题提供了理论基础。1.2泛函分析与算子理论的关系泛函分析与算子理论密切相关。泛函分析主要研究无限维空间
- 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
- C语言实现矩阵转置
人才程序员
C语言系列课程c语言矩阵算法开发语言后端软件工程软件构建
文章目录C语言实现矩阵转置1.什么是矩阵转置?2.矩阵转置的C语言实现2.1定义矩阵2.2转置矩阵2.3示例代码2.4代码解析3.运行示例4.总结C语言实现矩阵转置矩阵转置是线性代数中的一个基本操作,它将一个矩阵的行和列交换。在计算机中,矩阵转置常常用来处理数据结构的优化、图像处理、图形学等领域。在C语言中,实现矩阵转置相对简单。本文将详细介绍矩阵转置的概念、实现方法,并通过示例代码来帮助你理解矩
- 学习大模型---需要掌握的数学知识
喜欢猪猪
决策树机器学习人工智能
1.线性代数:乐高积木的世界想象你有很多乐高积木块。线性代数就是研究怎么用这些积木块搭建东西,以及这些搭建好的东西有什么特性的学问。向量:就像一个有方向的箭头,或者一组排好队的数字。比如:一个箭头:从你家指向学校,有长度(多远)和方向(哪边)。一组数字:[身高,体重,年龄]可以代表一个人。[苹果2个,香蕉3根]可以代表你的水果篮子。向量就是描述事物的一个列表。矩阵:想象一个大表格,就像班级花名册,
- C语言实现4x4矩阵乘法的详细教程
Kimgoeunlaogong
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:矩阵乘法是线性代数的基本操作,在计算机科学的多个领域中有广泛应用。本文详细解释了如何用C语言编写程序来实现两个4x4矩阵的乘法。我们将探讨矩阵乘法的数学原理,并通过C语言的二维数组和嵌套循环来编写代码。该程序将为学习线性代数和C语言编程提供一个实践案例。1.矩阵乘法的数学原理矩阵乘法不仅在线性代数中占据着重要地位,也是计算机科学中不可或缺的一部分。了解矩阵乘法
- 【图像处理入门】8. 数学基础与优化:线性代数、概率与算法调优实战
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理线性代数算法python计算机视觉概率论算法调优
摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用,包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述,以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例,帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数:图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中,我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
- 12 行列式01---定义、计算: 二级行列式 ,三阶行列式,n 阶行列式,排列、逆序数
炫云云
深度学习数学理论线性代数自然语言处理数据挖掘深度学习
感谢各位观看这篇文章,点赞、收藏、你的支持是我前进的动力!感谢你的阅读,专栏文章持续更新!关注不迷路!!矩阵线性代数笔记整理汇总,超全面文章目录二级行列式三级行列式n级行列式1、排列2、逆序数排列的性质3、n阶行列式上三角形行列参考12行列式01—定义、计算:二级行列式,三阶行列式,n阶行列式,排列、逆序数12行列式01—定义、计算与性质:n级行列式的性质、
- 线性代数笔记1-二阶行列式和三阶行列式
jack021457
线性代数线性代数矩阵
文章目录前言一、二阶行列式1.二阶行列式的定义2.二阶行列式的计算二、三阶行列式1.三阶行列式的定义2.三阶行列式的计算三、排列与逆序1.排列定义1:定义2:2.逆序定义:逆序数偶排列和奇排列标准排列(自然排列)N(n,(n-1)...3,2,1)的逆序数有几个对换在所有的n级排列中,奇排列和偶排列个数相等,各占一半,也就是n!2\frac{n!}{2}2n!总结前言本笔记记录自B站《线性代数》高
- 线性代数导引:附录:行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中,线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释,帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- MIT线性代数第三讲笔记
可耳(keer)
线性代数笔记
视频链接https://www.youtube.com/watch?v=FX4C-JpTFgY3.1矩阵乘法以A∗B=CA*B=CA∗B=C为例,其中矩阵A是m∗nm*nm∗n,矩阵B是n∗pn*pn∗p,矩阵C则是m∗pm*pm∗p单个元素求矩阵C中的每一个元素,公式如下:cij=∑k=1naik∗bkjc_{ij}=\sum_{k=1}^na_{ik}*b_{kj}cij=k=1∑naik∗b
- MIT线性代数第二讲笔记
可耳(keer)
线性代数线性代数笔记
视频课程入下:2.EliminationwithMatrices.2.1消元法求解例题如下:{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{cases}x+2y+z=2\\3x+8y+z=12\\4y+z=2\end{cases}⎩⎨⎧x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2将方程组左侧的系数用矩阵的形式表示,这个方程组如下:[123381041]A∗[xyz]X=[212
- Python打卡训练营day20-奇异值SVD分解
sak77
python打卡训练营python机器学习奇异值分解SVD
知识点回顾:线性代数概念回顾(可不掌握)奇异值推导(可不掌握)奇异值的应用特征降维:对高维数据减小计算量、可视化数据重构:比如重构信号、重构图像(可以实现有损压缩,k越小压缩率越高,但图像质量损失越大)降噪:通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵,可以达到一定程度的降噪效果。推荐系统:在协同过滤算法中,用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD(或其变种如FunkSVD,SVD
- 程序员转向人工智能
CoderIsArt
机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- 线性代数【8】-1 线性方程组 - 非常重要的概念 - 三个基本的问题
Franklin
数学机器视觉线性代数矩阵深度学习
本文,主要来自于施光燕老师的视频:认识一个人,不能光看外表,要角度观察这个人,甚至要了解他的性格,才能真正了解这个人。这正如线性方程组的多种表达。1线性方程组的几种表达形式:一般形式增广阵形式未知数阵矩阵形式向量形式【这一段内容,施光燕老师讲的非常精彩,他从一个线性方程组的普通形式,过渡到一个不需要附加说明的标准的矩阵表达,中间的理由非常贴切生动】【X为未知数矩阵,在国外又叫变量矩阵】这四种表述中
- 线性代数导引:线性方程组
AI大模型应用实战
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线性代数导引:线性方程组线性方程组是线性代数中的基本问题之一,具有广泛的实际应用背景。本篇文章将深入探讨线性方程组的基础理论,阐述其算法原理,并通过实际代码实例详细讲解具体的操作步骤。通过学习本文,你将掌握线性方程组的解法,理解其数学模型,并能够应用相关技术解决实际问题。1.背景介绍1.1问题由来线性方程组在数学、物理、工程等领域有着广泛应用。例如,在电路分析中,线性方程组描述了电路中各节点电位之
- 李晓梅老师在并行算法领域太厉害了,为什么没有评院士?
好好学习啊天天向上
算法
李晓梅老师是我国数值并行算法研究的开拓者之一。她主持了银河-I、银河-II巨型计算机应用软件的研制与开发,首次在我国建立了“并行线性代数库”、“并行特征值特征向量库”、“并行快速变换库”,研制了我国第一个“中期数值天气预报多任务并行软件系统”,在我国首次建立起向量地震数据处理软件系统等。她为银河-I/银河-II超级计算机研制和数值天气预报、核模拟、石油勘探等领域的向量化应用软件研制,及我国并行计算
- Math.js - 高级数学运算与函数库
N201871643
javascript开发语言ecmascript
目录一、Math.js-高级数学运算与函数库二、Numer.js-高精度数值计算库三、Decimal.js-小数点精确计算库四、MathJax-数学公式渲染库五、Simplex.js-线性规划求解库一、Math.js-高级数学运算与函数库1.1Math.js简介Math.js是一个强大的JavaScript数学库,提供了一系列用于数学运算和分析的函数与方法。它支持线性代数、复杂数学、生成函数、单位
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
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android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比