- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- GAN生成对抗性网络
Dirschs
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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
- R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据
数据挖掘深度学习机器学习算法
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
- React16源码: React中event事件中batchedUpdates, controlled inputs以及事件绑定dispatchEvent源码实现
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event中注意事项1)概述前面把react当中事件从开始注入到事件的监听到把整个事件对象给它构造出来,最后去触发这个事件的整体的流程还有一些重要的内容,补充下batchedUpdates通过事件去触发的,大部分setState都处于batchedUpdates里面也就是这一部分的setState,它们的更新都会一起被提交,最终再一起回调就是之前的举例,调用了setState之后,对state进行
- 机器学习原理
ixtgtg
机器学习算法
神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声,提升鲁棒性决策树信息增益,熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布,在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布p(x),我们如何在计算机中生成它的样本1、蒙特卡洛
- 1.27马尔科夫链,抽样蒙特卡洛模拟(逆转化方法,接受拒绝矩阵),马尔科夫链蒙特卡洛MCMC,隐马尔科夫(HMM(V算法剪枝优化),NLP)
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机器学习&神经网络数模自然语言处理人工智能数据挖掘
马尔科夫链蒙特卡洛法模拟抽样,逆转换方法就是说由系统自带的随机函数RANDOM,通过下面这个方法,可以变为对应的随机模拟函数就是说要实现蒙特卡洛模拟,是要先有一个概率表达式,然后基于这个概率表达式,通过自带的随机RANDROM函数进行转换,最后实现这个表达式而这个转换函数就是表达式的反函数接受拒绝抽样接受拒绝抽样就是说要实现二维的随机模拟,就是要两个随机均匀分布函数,第一个是实现在-5到5的区间内
- MATLAB环境下一种贝叶斯稀疏盲反卷积算法
哥廷根数学学派
信号处理算法matlab开发语言
稀疏盲反卷积贝叶斯估计方法通常使用伯努利-高斯分布(BG)先验的稀疏序列建模,并利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行未知估计。然而,BG模型的离散性会有计算瓶颈。为了解决这个问题,提出一个替代方案,采用MCMC方法对稀疏序列进行建模(使用正反伽马先验)。除了稀疏性,还考虑了时间以及卷积序列的频域约束,通过广泛的模拟和表征计算增益相对于利用BG建模的现有方法证明了提出方法的有效性。cleara
- Multi Diffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled Image Generation——【论文笔记】
我是浮夸
论文笔记论文阅读
本文发表于ICML2023论文官网:MultiDiffusion:FusingDiffusionPathsforControlledImageGeneration一、Intorduction文本到图像生成模型已经具有合成高质量和多样化图像的能力,但是由于难以为用户提供对生成内容的直观控制,因此将文本到图像模型部署到现实世界的应用程序仍然具有挑战性。目前实现对扩散模型实现可控的图像生成主要有两种方式
- MCMC:Metropolis-Hastings抽样
一碗姜汤
贝叶斯推断算法机器学习人工智能
马尔可夫链有两个要素:一步转移概率矩阵:初始分布:如果这两个要素都确定了,这个链的转移行为就被完全确定下来了。我们就可以求得极限分布,只需解下面这个方程即可。但是MCMC试图解决的问题刚好是反过来。即已知极限分布,如何求得一步转移概率矩阵。如果这件事情能够做到,而我们的目标是想要获得服从分布的伪随机数。那么我们只需要找到一个符合条件的矩阵,然后运行这条马氏链直到达到稳态,从这一时刻之后起,生成的每
- 论文阅读:基于MCMC的能量模型最大似然学习剖析
风尘23187
MCMC论文阅读学习MCMC
OntheAnatomyofMCMC-BasedMaximumLikelihoodLearningofEnergy-BasedModels相关代码:点击本文只介绍关于MCMC训练的部分,由此可知,MCMC常常被用于训练EBM。最后一张图源于ImplicitGenerationandModelingwithEnergy-BasedModels本研究调查了马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)采样在无监督最大
- 常见推断方法一览:极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断
Debroon
#深度学习人工智能算法机器学习
常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM贝叶斯推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE):解释:假设你有一堆骰子,你投掷它们很多次,然后记录下每次的结果。极大似然估计就是一种方法,用来估计这些骰子每一面出现的概率是多少。根据实际观察到的数据来找到
- linux 静态IP设置 DHCP自动获取IP
被遗忘的秋天
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设置静态IP。使用命令ifconfig查看使用的哪块网卡。编辑/etc/sysconfig/network-scripts/下所在的网卡文件。内容如下:DEVICE="em1"BOOTPROTO="static"HWADDR="78:2B:CB:62:58:92"NM_CONTROLLED="yes"ONBOOT="yes"IPADDR="192.168.0.231"NETMASK="255.25
- A Prefetching Multi-Proposal Parallel MCMC Algorithm
风尘23187
MCMC人工智能
APrefetchingMulti-ProposalParallelMCMCAlgorithm
- 论文阅读:神经 MCMC 的深度内卷生成模型 Deep Involutive Generative Models for Neural MCMC
风尘23187
MCMC论文阅读MCMCGAN
文章总结:本文提出了使用一种生成式的模型作为MCMC算法中的建议方式,并通过GAN进行优化。原文:DeepInvolutiveGenerativeModelsforNeuralMCMC我们引入了深度内卷生成模型(一种深度生成建模的新架构),并使用它们来定义内卷神经MCMC(一种快速神经MCMC的新方法)。内卷生成模型将概率核G(ϕ→ϕ′)G(\phi→\phi')G(ϕ→ϕ′)表示为包含辅助变量π
- 变分贝叶斯近似
一碗姜汤
贝叶斯推断算法机器学习人工智能
马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一个非常有用和重要的工具,但在用于估计大型数据集的复杂后验分布或模型时可能会遇到困难。变分近似(variationalapproximations)或变分推断(variationalinference)可用于拟合贝叶斯模型(Jordanetal.1999)。对于完全贝叶斯推断,变分近似通常比MCMC快得多,在某些情况下,它有助于估计其他方法无法估计的模型。作为一
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1、在Linux上,在ifcfg-eth0上设置IP地址等信息详细配置信息如下已[root@rac01Desktop]#more/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0DEVICE=eth0BOOTPROTO=noneNM_CONTROLLED=yesONBOOT=noTYPE=EthernetUUID=3d5f18d5-73e0-48db-acbb-67
- 马尔可夫链蒙特卡罗方法,变分贝叶斯推断和巴纳赫不动点在强化学习中的应用
笑傲江湖2023
算法机器学习人工智能
1.马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法和变分贝叶斯推断方法马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法和变分贝叶斯推断方法在强化学习中的应用具有重要意义。1.1马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法MCMC方法在强化学习中被广泛应用于策略优化和值函数估计。通过MCMC采样,我们可以从复杂的后验分布中获取样本,并利用这些样本来估计策略或值函数的期望。这种方法在处理高维和非线性问题时特别有效,因为MCMC方法可以捕
- Self-correcting LLM-controlled Diffusion Models
小闫奋斗史
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题目:自校正的LLM控制的扩散模型摘要随着扩散模型的出现,文本到图像的生成取得了重大进展。尽管能够生成逼真的图像,但当前的文本到图像扩散模型仍然常常难以准确解释和遵循复杂的输入文本提示。与旨在尽最大努力生成图像的现有模型相比,我们引入了自校正LLM控制扩散(SLD)。SLD是一个框架,它根据输入提示生成图像,评估其与提示的对齐情况,并对生成图像中的不准确之处进行自我纠正。在LLM控制器的控制下,S
- 【概率方法】MCMC 之 Gibbs 采样
x66ccff
概率论人工智能
上一篇文章讲到,MCMC中的HM算法,它可以解决拒绝采样效率低的问题,但是实际上,当维度高的时候HM算法还是在同时处理多个维度,以两个变量x=[x,y]\mathbf{x}=[x,y]x=[x,y]来说,也就是同时从联合分布里面p(x)=p(x,y)p(\mathbf{x})=p(x,y)p(x)=p(x,y)进行采样,在某些情况下有维度灾难的问题。有些时候,我们从联合分布p(x,y)p(x,y)
- 互加外教英语第十课:R-controlled
河北省唐山市安各庄小学张琪
今天是我们班参与外教英语课程第十节课助学老师姓名:张琪;班级人数:27今天课程的收获:这周又要和风趣幽默的外教老师见面了,学生们非常兴奋。在上课之前,为了让学生们能够深入的参与到课堂中来,助学老师提前打印好了本课所需要的作业单,并且提前将作业单发到学生们手中,学生们看着黑白的作业单突发奇想,都想把自己的作业单装点得漂亮一点。在上课前几分钟,老师进到教师之后就看见孩子们都拿出了自己的彩笔、彩铅、画图
- 论文阅读笔记:Tailor A soft-prompt-based approach to attribute-based controlled text generation
青云遮夜雨
论文笔记论文阅读笔记prompt
文章的主要工作(1)提出了一种基于软提示的属性驱动CTG方法,名为Tailor。为了在统一的范式中同时包括单属性和多属性CTG,Tailor使用一组预训练的前缀来引导一个固定的PLM生成具有预定义属性的句子,然后有效地将它们连接起来生成多属性句子。(2)通过实验揭示了连续提示的组合能力。为了增强这种组合,在单属性CTG后探索了两种有效的策略,一种是无需训练的策略(MAPmask+RPsequenc
- 因果推断(三)各种效应和它们之间的关系:ATE、ATT、ATC、ITE、CATE、LATE
WhyNot?
因果推断算法笔记
文章目录1、思维导图2、效应3、ITE/ICE(IndividualTreatment/CausalEffect)4、ATE/ACE(AverageTreatment/CausalEffect)5、ATT/ATC(AverageTreatmentEffectontheTreated/Controlled)6、CATE(ConditionalAverageTreatmentEffect)7、LATE
- ABI(Application Binary Interface)知识总结
南国_之恋
ABI
一、WhatisABI?按照TitusWinters在提案P2028中所解释的概念,ABI是指在一个翻译单元中的实体(如函数、类型等)如何交互,平台相关、(编译器)供应商相关。原文:ABIistheplatform-specific,vendor-specified,not-controlled-by-WG21specificationofhowentities(functions,types)b
- Windows远程控制Android可行方案
找程序媛脱单,有意联系
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WindowsPCremotelycontrolAndroiddevicethroughthepublicnetworkWindows电脑通过公网远程控制安卓设备Server/服务器所需软件:fatedier/frpserverAndroidDevice(Controlled)/安卓设备(被控制端)所需软件:Node:withoutrootrequired/不需要rootfatedier/frpc
- 李航《统计学习方法》——马尔可夫链蒙特卡罗法
秋男不吃牛肉豆制品牛奶小麦
深度学习机器学习统计学习统计学习方法机器学习
这篇博客是在自学李航老师的《统计学习方法》19章MCMC的过程中,进行简要的复述和记录,之后会在二刷三刷博客的时候增加自己对方法对口语化描述及理解,关注我一起加油吧~~文章目录19.1蒙特卡罗法19.1.1随机抽样19.2数学期望估计19.3积分计算19.2马尔可夫链19.2.1基本定义19.2.3连续状态马尔可夫链19.2.4马尔可夫链的性质19.3马尔可夫链蒙特卡罗法19.4Metropo
- 深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】
_刘文凯_
深度学习基础深度学习算法生成对抗网络
目录深度学习理论知识入门首先,让我们了解第一个流程:现在,让我们看看第二个流程:EM算法GMM(高斯混合模型)深度学习理论知识入门首先,让我们了解第一个流程:EM(Expectation-Maximization):EM算法是一种迭代优化算法,用于在存在潜在变量的统计模型中进行参数估计。它通过交替的E步骤(Expectation,期望)和M步骤(Maximization,最大化)来最大化似然函数。
- 聊一聊贝叶斯和MCMC......
机器学习算法与Python学习
作者|徐炎琨来源|知乎问答整理|AI科技大本营这是这个笔记,是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现,希望能够深入浅出,叙述的容易让人理解。…▌浅谈贝叶斯不论是学习概率统计还是机器学习的过程中,贝叶斯总是是绕不过去的一道坎,大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法,没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下Chalmers一些涉及到贝叶斯统计的课程,content里的第一条
- MCMC抽样法(学习笔记)
Deer_T
前言:后验分布种给出了每个参数值的可能性,但很难看出完整的分布,也无法用分析解决。于是我们需要MCMC法;MCMC法有两大要素:蒙特卡罗模型和马尔可夫链蒙特卡罗模型蒙特卡罗模型:重复生成(大量)随机数来估计固定参数(仅给出一个参数的近似值但不能直接计算)举例:估算不规则区域面积image.png通过随机生成20个点来估计圆面积()应用:估算不规则区域面积模拟复杂过程(预测天气、估计选举结果....
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
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&nbs