- 深度学习100问7-向量降维的算法有那些
不断持续学习ing
深度学习机器学习人工智能
一、主成分分析(PCA)PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩,这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密,比如数学好的同学一般物理也不错,化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点,把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解(SVD)SVD呢,就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
- 主成分分析(PCA)附Python实现
不染53
数学建模数学建模python算法
主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析(PCA)Python实现主成分分析方法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,将多个变量压缩为少数几个综合指标(称为主成分),是一种使用最广泛的数据降维算法。此外,由于主成分分析独特的性质,压缩之后的主成分之间线性无关,因此
- 第2章 线性代数
His Last Bow
#深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量(scalar):数向量(vector):一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
- 164基于matlab的奇异值分解、小波降噪、zoom细化
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab开发语言zoom细化小波降噪奇异值分解
基于matlab的奇异值分解、小波降噪、zoom细化。程序已调通,可直接运行。164奇异值分解小波降噪zoom细化(xiaohongshu.com)
- 机器学习入门--奇异值分解原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习人工智能
奇异值分解奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说,对于一个m
- SVD奇异值分解
jjm2002
机器学习人工智能
一、奇异值奇异值(SingularValues)是线性代数中矩阵的重要性质之一,与奇异值分解(SVD)密切相关。让我们来更详细地了解一下奇异值的概念:定义:对于一个矩阵(A),它的奇异值是矩阵(A)的奇异值分解()中对角矩阵()的对角线元素的非负实数平方根。换句话说,如果(A)是一个大小为()的矩阵,那么它有()个奇异值。几何解释:奇异值可以被视为矩阵在变换过程中每个方向的缩放因子。在奇异值分解中
- 数据处理方法—— 7 种数据降维操作 !!
JOYCE_Leo16
Python数据降维python数据处理
文章目录数据降维1.主成分分析(PCA)2.线性判别分析(LDA)3.t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)4.局部线性嵌入(LLE)5.多维缩放(MDS)6.奇异值分解(SVD)7.自动编码器(Autoencoders)总结数据降维数据降维是一种将高维数据转换为低纬数据的技术,同时尽量保留原始数据的重要信息。这对于处理大规模数据集非常有用,因为它有助于减少计算资源的需要,并提高算法的效率。以下是一些
- 每天一个数据分析题(一百五十六)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
在数据建模过程中,对于变量的筛选与维度归约,以下哪项描述是正确的?A.主成分分析适用于可解释性较强的预测模型,因为它减少了变量间的相关性。B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失,适合于所有类型的数据模型。C.因子分析通常不适用于预测类模型,因为它更侧重于变量的可解释性而非预测准确性。D.奇异值分解专门用于方阵数据的维度归约,不适用于非方阵情况。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法(GUI界面)
MatpyMaster
图像处理付费专栏算法人工智能计算机视觉
1.摘要数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色,本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解,实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息。2.研究方法算
- Moore-Penrose 伪逆与 Hadamard 乘积
ALGORITHM LOL
python
1.1Moore-Penrose伪逆Moore-Penrose伪逆Moore-Penrose伪逆是一种矩阵的广义逆,通常用于处理矩阵不可逆或奇异的情况。给定一个矩阵A,其Moore-Penrose伪逆通常表示为A⁺。计算方法计算Moore-Penrose伪逆的一种常见方法是使用奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)。假设A是一个大小为m×n的矩阵,其SVD为A=
- LSA 主题模型
dreampai
1、原理通过对大量的文本集进行统计分析,从中提取出词语的上下文使用含义。技术上通过SVD分解等处理,消除了同义词、多义词的影响,提高了后续处理的精度。分析文档集合,建立词汇-文本矩阵。对词汇-文本矩阵进行奇异值分解。对SVD分解后的矩阵进行降维使用降维后的矩阵构建潜在语义空间image.png第一个小矩阵X是对词进行分类的一个结果,它的每一行表示一个词,每一列表示一个语义相近的词类,这一行中每个非
- 【MATLAB】 SSA奇异谱分析信号分解算法
Lwcah
MATLAB信号分解算法matlab算法开发语言
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义SSA奇异谱分析(SingularSpectrumAnalysis)是一种处理非线性时间序列数据的方法,可以对时间序列进行分析和预测。它基于构造在时间序列上的特定矩阵的奇异值分解(SVD),可以从一个时间序列中分解出趋势、振荡分量和噪声。具体流程如下:根据原始时间序列构建轨迹矩阵XXX。对矩阵X进行奇异值分解:X=∑i=1rσiUiViTX=\s
- 【数学和算法】SVD奇异值分解原理、以及在PCA中的运用
Mister Zhu
数学和算法数学
详细的介绍请参考这篇博客:SVD奇异值分解SVD奇异值分解是用来对矩阵进行分解,并不是专门用来求解特征值和特征向量。而求解特征值和求解特征向量,可以选择使用SVD算法进行矩阵分解后,再用矩阵分解后的结果得到特征值和特征向量。我们先回顾一下SVD:PCA降维需要求解协方差矩阵的特征值和特征向量,而求解协方差矩阵1m∗X∗XT\color{blue}\frac{1}{m}*X*X^Tm1∗X∗XT的特
- MIT_线性代数笔记:第 29 讲 奇异值分解
浊酒南街
MIT_线性代数笔记线性代数笔记
目录如何实现用矩阵数学语言描述这一过程举例本讲介绍奇异值分解(Singularvaluedecomposition),简称SVD。这是矩阵最终也是最好的分解,任意矩阵可分解为A=UΣVTA=UΣV^TA=UΣVT,分解结果为正交矩阵U,对角阵Σ和正交矩阵V。如果矩阵A是正定矩阵,它的奇异值分解就是A=QΛQTA=QΛQ^TA=QΛQT,一个正交矩阵Q就可以满足分解,而不需要两个。而对于可对角化的矩
- MATLAB环境下基于多分辨奇异值分解和改进完备集成经验模态分解的大地电磁数据降噪方法
哥廷根数学学派
小波分析信号处理图像处理matlab算法开发语言
大地电磁测深法(MT)诞生于20世纪50年代,是一种以天然交变电磁场为场源,通过测量地表相互正交的电场和磁场,获得地下电性结构信息的地球物理方法。与有源的电磁勘探方法相比,天然大地电磁场频带范围宽且本身信号极其微弱,野外观测到的大地电磁信号不可避免地会受到各种噪声的污染。尤其是在矿集区,随处可见的高压电网、广播电台、通讯电缆、信号发射塔、各种金属管网以及用于矿山开采的大功率直流电机车等严重影响了实
- MIT_线性代数笔记:第 28 讲 相似矩阵和若尔当标准型
浊酒南街
MIT_线性代数笔记线性代数笔记
目录正定矩阵ATAA^TAATA相似矩阵Similarmatrices特征值互不相同Distincteigenvalues重特征值Repeatedeigenvalues若尔当标准型Jordanform本讲介绍相似矩阵,这些内容以及奇异值分解是线性代数最核心的概念。正定矩阵ATAA^TAATA若矩阵A满足对任意向量x≠0均有xTAx>0x^TAx>0xTAx>0,则称矩阵为正定矩阵,可以通过特征值、
- 数学建模day17-SVD和图形处理
WenJGo
数学建模数学建模
注:本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作奇异值分解(SingularValueDecomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用。本讲我们将介绍奇异值分解在图形压缩中的运用,并将简单介绍下Matlab对于图形和视频的处理。目录线性代数基础知识回顾奇异值分解三个引理例子U的计算V的计算Σ的计算SVD的证明思路利用SVD对
- Factorization Meets the Neighborhood: a MultifacetedCollaborative Filtering Model 阅读笔记
河南老♂乡唐可可
#推荐算法推荐算法算法机器学习
0.奇异值分解SingularValueDecompositionSVD是将一个m×nm\timesnm×n的矩阵分解成三个矩阵的乘积即A=UΣVTA=U\SigmaV^TA=UΣVT其中U,VU,VU,V分别为m×m,n×nnm\timesm,n\timesnnm×m,n×nn的矩阵Σ\SigmaΣ是一个m×nm\timesnm×n的对角矩阵其中UUU,是左奇异矩阵,为AATAA^TAAT的所有
- 奇异值分解(SVD)【详细推导证明】
格兰芬多_未名
机器学习机器学习矩阵分解
机器学习笔记机器学习系列笔记,主要参考李航的《机器学习方法》,见参考资料。第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一、矩阵的基本子空间二、舒尔分解三、奇异值分解(1)定义(2)证明(3)与四大
- Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
源代码•宸
计算机视觉论文深度学习BN神经网络人工智能
文章目录批标准化:缓解内部协变量偏移加快深度神经网络训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移(ICS)3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均3.2批量归一化卷积网络3.3批量归一化可实现更高的学习率奇异值分解SVD3.4批量归一化对模型进行正则化4实验4.1随着时间的推移激活4.2ImageNet分类4.2.1加速BN网络提高学
- PCA实例及代码
morie_li
在模型学习的过程中,训练集的维度较多会引起训练时间的增大,且得到的模型结构庞大,故需减少特征数量,但同时能够避免信息的丢失。将特征数量从几百上千降低到几十的过程就是数据降维。主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是数据降维的一种,实现方法一般有两种:一种用特征值分解去实现,一种用奇异值分解去实现特征值分解:推导详情见http://blog.codinglabs.
- 机器学习中的SVD总结
一只胖猪猪
1.矩阵分解1.1矩阵分解的作用矩阵填充(通过矩阵分解来填充原有矩阵,例如协同过滤的ALS算法就是填充原有矩阵)清理异常值与离群点降维、压缩个性化推荐间接的特征组合(计算特征间相似度)1.2矩阵分解的方法(1)特征值分解(2)PCA(PrincipalComponentAnalysis)分解,作用:降维、压缩。(3)SVD(SingularValueDecomposition)分解,也叫奇异值分解
- 【MATLAB】 SSA奇异谱分析信号分解算法
Lwcah
MATLAB信号分解算法matlab算法开发语言
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义SSA奇异谱分析(SingularSpectrumAnalysis)是一种处理非线性时间序列数据的方法,可以对时间序列进行分析和预测。它基于构造在时间序列上的特定矩阵的奇异值分解(SVD),可以从一个时间序列中分解出趋势、振荡分量和噪声。具体流程如下:根据原始时间序列构建轨迹矩阵XXX。对矩阵X进行奇异值分解:X=∑i=1rσiUiViTX=\s
- 奇异值分解在图形压缩中的应用
蒋志昂
线性代数线性代数
奇异值分解在图形压缩中的应用在研究奇异值分解的工程应用之前,我们得明白什么是奇异值?什么是奇异向量?奇异值与奇异向量概念:奇异值描述了矩阵在一组特定向量上的行为,奇异向量描述了其最大的作用方向。奇异值分解(SVD)矩阵A的分解涉及一个m×nm\timesnm×n的矩阵Σ\SigmaΣ,其中Σ\SigmaΣ=[D000]\begin{bmatrix}D&0\\0&0\end{bmatrix}[D00
- SVD和EVD的关系
快把我骂醒
算法笔记
文章目录SVD和EVD基本概念具体计算中的关系SVD和EVD基本概念奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)和特征值分解(EigenvalueDecomposition,EVD)是矩阵分解的两种常见方法,它们在线性代数、统计学和机器学习等领域中经常被使用。虽然它们有一些相似之处,但也存在一些重要的区别。定义和形式:SVD(奇异值分解):对于任意矩阵(AAA),SV
- 利用矩阵分解实现推荐算法
无人不智能,机器不学习
算法矩阵分解推荐算法
利用矩阵分解实现推荐算法1.矩阵分解方法矩阵分解在推荐算法中有着广泛的应用,提起矩阵分解我们首先想到的是SVD奇异值分解。(1)因此这里我们首先介绍一下SVD分解,在推荐算法中,我们一般把评分矩阵进行SVD分解,然后,通过选择部分较大的奇异值进行降维,如果我们要计算用户i对物品j的评分则只需要计算分解后的矩阵的乘积,通过这种方法就可以将评分表中没有评分的位置得到一个预测评分,通过找到最高评分对应的
- 使用机器学习方法进行分析和处理:对高质量图像进行压缩
Aurora_木迦
机器学习人工智能
使用SVD进行图像压缩与普通压缩工具压缩的区别使用SVD(奇异值分解)进行图像压缩与普通压缩工具压缩的主要区别在于压缩原理和压缩效果。1.压缩原理:普通图像压缩工具通常采用有损压缩或无损压缩算法,如JPEG、PNG等,它们主要针对图像的像素进行变换和编码。而SVD图像压缩是基于图像的奇异值分解,将图像矩阵近似表示为低秩矩阵,从而实现图像的降维和压缩。2.压缩效果:SVD图像压缩与普通图像压缩工具相
- 奇异值分解(SVD)的推导和应用简介
图学习小组
SVD奇异值分解机器学习
特征值分解学过线性代数的同学都知道,n阶方阵可以被特征分解为特征向量和特征值。特征向量可以组成特征矩阵,特征值组成对角矩阵,表示成下面的形式。如果是对称矩阵还可以分解成标准形。奇异值分解那么如果我们要处理的矩阵不是方阵它能不能被分解呢?当然可以。分解的方法被称为奇异值分解,即SVD。奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛,例如图像去噪,降维,另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A(m*n),我们
- 矩阵的满秩分解
神经飞鱼
数学
参考资料https://wenku.baidu.com/view/da5a1f14f18583d049645976.html?re=view今天看SVD(奇异值分解),讲到了满秩分解,我查阅了一下资料,顺便做一下笔记。定理设A∈Cm×nr,那么存在B∈Cm×rr,C∈Cr×nr,使得:A=BC;其中B为列满秩矩阵,C为行满秩矩阵;这样的分解为矩阵的满秩分解。证明1因为rank(A)=r,所以A有r
- 《矩阵分析》笔记
热水过敏
矩阵笔记线性代数
来源:【《矩阵分析》期末速成主讲人:苑长(5小时冲上90+)】https://www.bilibili.com/video/BV1A24y1p76q?vd_source=c4e1c57e5b6ca4824f87e74170ffa64d这学期考矩阵论,使用教材是《矩阵论简明教程》,因为没时间听太长的课,就看了b站上这个视频,笔记几乎就是原视频copy,和教材相比有一些没提到(如奇异值分解、House
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情