- 【机器学习】算法分类
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- 从零实现KV存储项目实战
程序员老舅
C++Linux后端c++c++存储kv存储分布式存储后端项目c++项目cpp项目
本项目是从零实现一个完整的、兼容Redis协议的KV数据库项目。通过每一行代码的编写。你会对整个系统了如指拿,这样对自己基本功的锻炼、对编程能力的提升都是很大的项目提供完整的视频教程+代码下面是关于KV存储项目的技术大纲:如果你在学习的过程当中,遇到有任何问题,都可以在项目社群提出了,有专人给大家答疑的。适用人群这个KV存储项目对以下同学应该都非常的合适,包括但不限于:●想入门数据库的同学,存储对
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
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3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 微服务即时通信系统---(五)框架学习
YangZ123123
微服务即时通信系统学习微服务算法
目录ODB介绍安装build2安装odb-compiler安装ODB运行时库安装mysql和客户端开发包安装boostprofile库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射ODB编程类与接口介绍mysql连接池对象类mysql客户端操作句柄类mysql事务操作类针对可能为空的字段封装的类似于智能指针的类型针对查询结果所封装的容器类和条件类mysql操作句
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- win32汇编环境,网络编程入门之九
一品人家
汇编
;在上一教程里,我们学习了在连接成功网站后,应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里,简单地运行了套接字机制连接网站的方式,这是字节级的网络连接,扩展几乎是无限的。;想了想,这个开个头就行了,暂时放下来,再讲下去越搞越复杂,还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始,讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提,1个是WinInet,还1个是Win
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
shuoac
机器学习人工智能python
随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- Jarslink 是一个 SOFA 方舟插件,用于管理多应用部署
后端java
前言大家好,我是老马。sofastack其实出来很久了,第一次应该是在2022年左右开始关注,但是一直没有深入研究。最近想学习一下SOFA对于生态的设计和思考。sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技?SOFABoot-02-模块化隔离方案SOFABoot-03-sofaboot介绍SOFABoot-04-快
- CCNP之IGP学习笔记(2022)
码龄4年 审核中
笔记OSPFRIPEIGRPIGPCCNP
evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF(OpenVirtualizationFormat:开放虚拟化格式)和OVA(OpenVirtualizationAppliance:开放虚拟化设备)appliance器具collaborative合作的;协力完成的translation翻译;译文;译本;转化CollaborativeTranslationFrame
- 学习-Java常用类之Calendar类
AIains
Educoder—Javajava
第1关:学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务:获取给定年月的最后一天。相关知识我们通过之前的学习已经能够格式化并创建一个日期对象了,但是我们如何才能设置和获取日期数据的特定部分呢,比如说小时,日,或者分钟?我们又如何在日期的这些部分加上或者减去值呢?calendar类是一个抽象类,是Java日期处理的核心类之一。Calendar类为操作日历字段,
- 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
科技文章:高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要:随着自然语言处理(NLP)技术的进步,DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术,广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek,并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例,帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时,本
- 【嵌入式学习2】指针 - 数组
XYN5114
嵌入式学习学习笔记嵌入式硬件c语言
目录##概述##指针###指针特点##指针变量###指针变量特点##区别##指针变量的使用定义指针变量时:使用指针变量时:##通过指针间接修改变量的值##指针大小指针大小与数据类型无关:无论指针指向什么类型的数据(int、char、double等),指针本身的大小只取决于系统的位数(32位或64位)。##指针步长###指针步长的计算方式##空指针和野指针##多级指针##指针与常量##函数参数传递内
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- RK平台下Buildroot驱动编译环境入门
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RK系统-驱动驱动学习KernelUbuntuBuildroot
提示:低配置电脑下驱动编译环境搭建,驱动学习环境准备文章目录目的需求环境Ubuntu18Desk桌面开发环境Buildroot编译环境基本要求个人环境VM环境配置+Buildroot编译环境配置Buildroot编译总结目的搭建驱动开发编译环境硬件环境要求不达标如何进行配置规避,使编译环境编译OK为后续自己开发工作中,学习环境做一个简单的指导需求这里我需要搭建的环境是Ubuntu上面用Linux源
- 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署?
openwin_top
量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中,机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程,以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例:1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中,数据是最重要的资产。收集的数
- 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗
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人工智能
大家好,给大家分享一下英语不好能学python编程吗,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能,就不得不提Python编程语言,大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码,满屏的英文字母,想想就头疼,觉得自己不会英语,肯定学不好Python,但是不会英语到底能不能够学习Python呢,下面小编给大家分析分析。其实各位想要
- C#基础学习(二)C#数组生存手册:从入门到“血压拉满“的奇妙旅程
FAREWELL00075
c#学习开发语言数组Array
作为一只C#萌新,当你试图用数组装下整个世界时,系统可能会温柔地弹出一句**"Indexwasoutsidetheboundsofthearray."**。别慌!这份求生指南将用段子教你玩转数组一、数组是什么数组简单来说就是由相同元素组成的一个集合,数组里面不一定是数,还可能是bool,string等类型组成的集合。那么他有些什么特点呢:本质:装着相同类型元素的集装箱(比如一箱肥宅快乐水)特性:长
- 笔记:代码随想录算法训练营day60:并查集理论基础、寻找存在的路径
jingjingjing1111
笔记
本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司,而不是当前上司,最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己,要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点,而非根节点。join(u,v)的功能为将v的根节点挂到u的根节点下模拟过程可以看出,join中的find中的路径压缩要在长度大于2(路径大于1)的时候才会体现出来107.寻找存在的路径卡码网题
- 计算机基础:编码04,认识反码和补码
水饺编程
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专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏,故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。(一)WIn32专栏导航上一篇:计算机基础:编码03,根据十进制数,求其原码回到目录下一篇:无(二)MFC专栏导航上一篇:计算机基础:编码03,根据十进制数,求其原码回到目录下一篇:无本节前言在前两节,我讲解了关于原码的知识。本节,我来讲解反码和补码。在学习本节之前,你需
- 【access开发】导入excel 并生成表
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hi,大家好呀!最近天气越来越暖了,在这个春暖花开的季节了,每天心情应该都是美美的,正所谓一年之计在于春,在这个美好的季节,大家一起努力学习学习吧!那我们来看看今天学点啥呢?大家在刚接触access时,很多都是excel的高手,学习的过程中,总会想着,怎么把现在的excel数据导入到access,那这个时候该怎么来操作呢?如果是新手,那肯定是导入excel就可以了,那如果你是一个爱show技术的e
- Android Jetpack 应用架构指南
小李子学编程
Android开发文档指南androidandroidjetpack学习
AndroidJetpack应用架构指南本指南涵盖Android应用开发的最佳实践和推荐架构,助力开发者构建健壮高效的应用程序。。前置要求本文假设您已具备Android框架基础知识。若需系统学习Android开发,建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考
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使用Python构建去中心化预测市场:从概念到实现大家好,我是Echo_Wish。今天,我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场,并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方,通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等,基于去中心化平台,利用区块链技术确保
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SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时,要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供,迭代比较快,版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同,就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程,
- 回答我!!!如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型?
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刚开始学习计算机网络时,会比较难理解计算机网络的五层协议,毕竟确实挺抽象的,接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议(物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层),帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层(PhysicalLayer)——交通工具和道路快递中的比喻:卡车、飞机、轮船等运输工具,以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能:负责将包裹(数据)从一个地点物理传输到另一个地点,不关
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
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- 【Spark】查询优化中分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)是什么关系?什么时候应当分区,什么时候应当分桶?
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在学习Spark的过程中,分区和分桶乍一看很像,都能为了计算加速,但是仔细一想,一查还是有些差异的,甚至说差异很大。那么具体有什么差异点,有什么相同点。我做出了如下的整理,供大家参考,欢迎指正。相同点分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)在很多方面具有相似性,它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的:优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 【笔记】扩散模型(五):Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
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DiffusionModels笔记机器学习深度学习
论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite