- Python | 基于支持向量机(SVM)的图像分类案例
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支持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类和回归任务。在本文中,我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时,它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率,例如,如果图像是200像素宽和200像素高,则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度,而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255,表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- 自动化测试--概念篇
.比奇堡派大星.
软件测试自动化测试selenium
博主主页:码农派大星.数据结构专栏:Java数据结构数据库专栏:数据库JavaEE专栏:JavaEE软件测试专栏:软件测试关注博主带你了解更多知识目录1.⾃动化1.1自动化概念1.1.1回归测试1.2⾃动化分类接⼝⾃动化UI⾃动化1.3⾃动化测试⾦字塔2.web⾃动化测试安装驱动管理3.Selenium安装selenium库使⽤selenium编写代码selenium+驱动+浏览器的⼯作原理1.⾃
- 6 回归集成:xgb、lgb、cat
汀沿河
#2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
这个代码是从kaggle上拷贝过来的:如何使用三个树模型模块化训练;文本特征如何做,如何挖掘;时间特征的处理;模型权重集成;importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
- LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归
兔兔爱学习兔兔爱学习
竞赛代码实践回归数据挖掘
importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
- 【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
半截诗
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文章目录从零到精通:全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分:深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn?2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分:深入理解Scikit-Learn的高级
- 神经网络|(三)线性回归基础知识
西猫雷婶
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【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
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Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- 线性回归——最小二乘法代数详细计算过程
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Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考:最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义:通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程,就是线性回归的过程。在上图呈现的这个过程中,通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程,就是线性回归的过程。而线性回归中的「线性」代指线性关系,也就是图中所绘制的红色直线。所以,找到最适合的那一条红色直线,就成为了线性回归中需要解决的目
- 66道软件工程面试八股文(答案、分析和深入提问)整理
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面试题软件工程面试职场和发展
1.软件测试的策略是什么?回答软件测试的策略是确保软件产品的质量和稳定性,以便满足用户需求和期望。下面是一些常见的软件测试策略:手动测试与自动化测试:手动测试:测试人员手动执行测试用例,以发现软件缺陷。自动化测试:使用自动化工具执行测试,提高效率和可重复性,尤其适用于回归测试。黑盒测试与白盒测试:黑盒测试:关注于软件的功能和输出,不考虑内部实现细节。白盒测试:关注软件内部的逻辑结构,测试代码的每个
- 梯度提升决策树树(GBDT)公式推导
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###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题,其输出是一个概率值。对于二分类问题,逻辑回归模型的输出可以表示为:\[P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中\(F(x)\)是一个线性组合函数,通常表示为:\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的\(h_m(x)\)是学习到的决策树。###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\),逻
- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
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有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- c++计算精解【12】
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文章目录多元线性回归决定系数数学原理R2R^2R2调整R2R^2R2c++实现参考文献多元线性回归决定系数数学原理R2R^2R2R2R^2R2(决定系数)反映了自变量(输入变量)对因变量(输出变量)变异的解释能力。R2=1−SSresidualSStotalR^2=1-\frac{SS_{\text{residual}}}{SS_{\text{total}}}R2=1−SStotalSSresid
- 【数据挖掘实战】 房价预测
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本次对kaggle中的入门级数据集,房价回归数据集进行数据挖掘,预测房屋价格。本人主页:机器学习司猫白机器学习专栏:机器学习实战PyTorch入门专栏:PyTorch入门深度学习实战:深度学习ok,话不多说,我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量(几乎)描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面,需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传,大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
- 深度学习基础18(多层感知机代码实现)
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多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
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【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- CSS加载与页面阻塞:看似平凡,背后却藏着优化的艺术
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CSS加载与页面阻塞:看似平凡,背后却藏着优化的艺术引言:CSS阻塞?你所忽略的页面性能杀手!你曾经是否在浏览器打开一个网页时,发现页面内容加载得有些慢?或者,你是否曾经听到过一句话:“CSS加载会造成页面阻塞”?这一切的背后,真的只是一堆代码的问题吗?如果你以为它只是简单的CSS加载,或许你错了。今天,我们就来揭开CSS加载背后的层层面纱,探讨它是如何影响页面渲染性能,并且如何通过深度优化将这些
- 岭回归预测PM2.5
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#-*-coding:utf-8-*-#@File:demo2.py#@Author:CJH#@Date:2019/4/9#@Software:PyCharm#@Desc:天气PM2.5预测importcsvimportnumpyasnpfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeltraining
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
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基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- Transformer 架构对比:Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析
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1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT)编码器-解码器模型(如BART,T5)DenseTransformerDenseTransformer的优势是什么DenseTransform
- 机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解
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一、什么是逻辑回归?逻辑回归并不是传统意义上的回归分析,而是一种用于处理二分类问题的线性模型。它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类,尽管名字中有“回归”二字,但它实际上是一种分类算法。简单来说,逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。二、逻辑回归的基本原理在讲原理之前,我们先来了解一下逻辑回归的数学基础。逻辑回归的核心是一个Logistic函数(或称为Sigmoid函数),它的公式如下
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
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自我介绍;针对项目:CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速;CNN模型CNN,即卷积神经网络,是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说,CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据,并将其转换为
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软件测试工程师笔试试题首先,我不急于回答你的问题你先自己检查一下自己所说的话语中有没有错误,软件测试最关键在于是细心,认真。其次,你的问题1.你们是怎样进行回归测试的,一般进行几轮,具体说一下?2.你们一个项目总工要写多少用例?3.你知道一个项目代码有多大?4.你们公司的测试流程?5.在测试之前,你们干什么?6.测试计划中,你们项目经理是依据什么给你们分配任务的?7.你们的测试数据主要来自哪?8.
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
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摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 线性回归:从基础到进阶的全面解析
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线性回归:从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一,广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型,并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归?线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量(目标变量)与一个或
- 软件工程练习:模块化,单元测试,回归测试,TDD
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这是《构建之法》实战教学的一部分。适合作为同学们的第二个程序作业。第一个程序作业:请看“概论”一章的练习,或者老师的题目,例如这个。作业要求:软件工程的作业越来越有意思了,我们在第一个作业中,用各种语言实现了一个命令行的四则运算小程序。我们看看如果要把我们的小程序升级为能稳定运行,解决用户问题的软件,应该怎么做。建议在做下面的题目的时候,采用结对编程的方式,在练习中,让同学们学会模块化编程,信息隐
- 【机器学习:二十六、决策树】
KeyPan
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1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,既可以用于分类任务,也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集,从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点(Node):每个节点表示一个特定的决策条件。根节点(RootNode):树的起点,包含所有样本。分支(Branch):每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点(LeafNode):终止节点,表示最终的决策结果。优点直观可解释:
- 机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法
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一、feature_importances_属性在机器学习中,分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用,通过feature_importances_属性,您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要,从而可以进行特征选择或特征工程,以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
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机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
- 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程
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专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- 通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现
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可解释机器学习python算法
理解样条函数(SplineFunctions)是掌握广义加性模型(GAMs)及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式,在不同区间内灵活地拟合数据,从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。如果这篇文章对你有一点点的帮助,欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦!我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容,以期记录成长、普及技
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
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谨小慎微。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f