fa4a50c8ddcd
fa4a50c8ddcd

熵20201008

1、儿子早上醒来发现是跟我们睡的，笑得很开心

2、阳光城E1栋，刻图260元，长2.7m 高2.3米，大约40元1平方

3、丙村的河也是石窟河，客都人家造价3亿'

4、老街有家潮汕的阿肥肠粉可以去试一下

你可能感兴趣的:(熵20201008)

  • 互信息的定义与公式 亲持红叶 信息论相关机器学习人工智能
    互信息定义公式从条件熵中我们知道，当获取的信息和要研究的食物”有关系时“，这些信息才能帮助我们消除不确定性。如何衡量获取信息和要研究事物“有关系”呢？比如常识告诉我们，一个随机事件“今天深圳下雨”和另一个随机事件“过去24小时深圳空气湿度”相关性很大，但是相关性到底有多大？怎么衡量？再比如“过去24小时深圳空气湿度”似乎就和“北京天气”相关性不大。香农在信息论中提出”互信息“的概念作为两个随机事件
  • 给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化 利万国潮科技 A9.36(asi智神版) 经验分享
    我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**：-**均方误差（MSE）**：记录每次投篮偏离篮筐的距离（比如差30cm记0.3分，差50cm记0.5分），最后算平均分-**交叉熵损失**：专用于选择题考试（比如识别猫狗图片），答错一题扣2分
  • 概率图模型家族（HMM、MaxEnt、MEMM和CRF） ErbaoLiu 自然语言处理&大模型机器学习&大模型概率图概率图模型贝叶斯网络隐马尔科夫模型最大熵模型条件随机场
    目录概率图（ProbabilisticGraphical）有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型（HMM）最大熵模型（MaxEnt）最大熵马尔科夫模型（MEMM）条件随机场（ConditionalRandomField）一般CRF一般CRF参数化线性链CRF线性链CRF参数化总结简单应用——基于CRF地名识别隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）、最大熵模型（MaximumEnt
  • 机器学习·逻辑回归 AAA顶置摸鱼 python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
    前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差（MSE）
  • 基于计算图的Softmax层反向传播推导 KaiMing Zhu 深度学习反向传播
    0.前言经朋友推荐，近日阅读斋藤康毅先生编写的《深度学习入门·基于Python的理论与实现》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程，但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候，将Softmax函数与交叉熵计算函数直接相连，视为同一个层次，并且给出这个层次的反向传播计算图推导，这篇文章主要关注于两点：将Sof
  • AGI方向研究 微醺欧耶 agi
    要成为一名合格的AGI（通用人工智能）实习生，你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析：---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计
  • torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte） 老肝犯 人工智能深度学习python机器学习神经网络
    目录关于torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于ignore_index类别概率（独热编码属于此类）代码示例结果和数学公式之间的关系代码展示结果关于报错提示0Dor1Dtargettensorexp
  • 交叉熵和它的朋友 Jamence AI数学知识人工智能语言模型chatgpt
    交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异，定义为：H(P,Q)=−∑iP(i)log⁡Q(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中，P(i)P(i)P(i)是真实分布，Q(i)Q(i)Q(i)是预测分布。交叉熵与熵的关系熵用于衡量随机变量的不确定性，定义为：H(P)=−∑iP(i)log⁡P(i)H(P)=-\sum_{i}
  • 软件熵：AI如何平衡系统的复杂性与可维护性 前端
    软件开发的世界，充满了挑战。随着项目规模的扩大和功能的迭代，软件系统不可避免地会走向复杂，如同宇宙的熵增一般，这就是所谓的“软件熵”。软件熵的增加会导致代码难以理解、维护成本飙升，最终影响软件的质量和用户体验。如何有效对抗软件熵，提升软件开发效率和可维护性，成为了摆在开发者面前的一道难题。而近年来兴起的AI写代码工具，例如ScriptEcho，为我们提供了一种全新的解决方案。对抗软件熵的挑战：传统
  • 信息熵(entropy)定义公式的简单理解 xiongxyowo 杂文划水
    首先公式长这样：H(X)=−∑i=1np(xi)log⁡p(xi)H(X)=-\sum_{i=1}^{n}p\left(x_{i}\right)\logp\left(x_{i}\right)H(X)=−i=1∑np(xi)logp(xi)PxiP_{x_{i}}Pxi表示随机事件X为xix_{i}xi的概率。这里直接给出一些结论。对于某一事件，其发生的概率越小，那么其信息量越大；发生的概率越大，那
  • 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数 知识鱼丸 machinelearning机器学习
    自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
  • 智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割 智能算法研学社（Jack旭） 智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
    智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要：本文利用天鹰算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化，以信息熵作为适应度函数，提高其图像分割的性能。1.天鹰算法天鹰算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/
  • 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 和 最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model, MEMM） 苏西月 人工智能
    1.HMM（隐马尔可夫模型）HMM是生成式模型（GenerativeModel）HMM通过建模整个联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)来进行序列标注，其中：X=(x1,x2,...,xn)X=(x_1,x_2,...,x_n)X=(x1,x2,...,xn)是观测序列（例如一个句子中的单词）。Y=(y1,y2,...,yn)Y=(y_1,y_2,...,y_n)Y=(y1,y2,...
  • LAMMPS实操系列（四）: 高熵合金FCC-CoCrCuFeNi的退火模拟 测试狗科研 科研测试材料测试统一建模语言
    我们前几期文章内容详细介绍了通过LAMMPS程序进行大量FCC-CoCrCuFeNi高熵合金建模与最稳定结构的筛选，并最终赛选出了我们所建1000个模型中能量最小也就是最稳定的结构。本章我们将继续通过LAMMPS程序对我们筛选出来的最稳定结构进行退火处理。退火是一种对材料的热处理工艺，指的是将材料缓慢加热到一定温度，保持足够时间，然后以适宜速度冷却。其目的是降低材料的残余应力，减少变形与裂纹倾向，
  • Day29（补）-【AI思考】-精准突围策略——从“时间贫困“到“效率自由“的逆袭方案 一个一定要撑住的学习者 #AI深度思考学习方法人工智能unity游戏引擎
    文章目录精准突围策略——从"时间贫困"到"效率自由"的逆袭方案**第一步：目标熵减工程（建立四维坐标）**与其他学习方法的结合**第二步：清华方法本土化移植**与其他工具对比**~~第三步：游戏化改造方案~~****第四步：环境重塑工程****第五步：技术杠杆矩阵****第六步：风险对冲策略**可行性验证模型甘特图OKR看板精准突围策略——从"时间贫困"到"效率自由"的逆袭方案让思想碎片重焕生机的
  • 决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树） 陈小虾 机器学习ID3决策树决策树
    文章目录一、决策树原理1.1决策树简介1.2基本概念二、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五、决策树C4.5算法的不足决策树是一种特殊的树形结构，一般由节点和有向边组成。其中，节点表示特征、属性或者一个类。而有向边包含有判断条件
  • 深度学习中交叉熵函数的导数:(极简) 洪小帅 深度学习人工智能神经网络python
    文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
  • 智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割 智能算法研学社（Jack旭） 智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
    智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要：本文利用堆优化算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化，以信息熵作为适应度函数，提高其图像分割的性能。1.堆优化算法堆优化算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u0118
  • 基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割 python 图像算法打怪 图像分割算法python开发语言
    基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python文章目录基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python1.最小交叉熵阈值分割原理2.基于纵横交叉优化的多阈值分割3.算法结果：4.参考文献：5.Python代码摘要：本文介绍基于最小交叉熵的图像分割，并且应用纵横交叉算法进行阈值寻优。1.最小交叉熵阈值分割原理1993年，Li等人将交叉熵的概念引入到图像处理领域，提出了基于一维灰
  • 软件工程的熵减：AI代码生成器如何降低系统复杂度 前端
    软件开发的世界，如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长，代码库日益庞大，系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加，这如同物理学中的熵增原理一样，系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”，我们需要寻找有效的手段，而AI代码生成器的出现，为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下，开发者花费大量时间处理重复性工作，例如编写大量的样板代码，这不仅效率低下，而且容易引入
  • 软件工程的熵减：AI代码生成器如何降低系统复杂度 前端
    软件开发的世界，如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长，代码库日益庞大，系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加，这如同物理学中的熵增原理一样，系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”，我们需要寻找有效的手段，而AI代码生成器的出现，为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下，开发者花费大量时间处理重复性工作，例如编写大量的样板代码，这不仅效率低下，而且容易引入
  • 软件工程的熵减：AI代码生成器如何降低系统复杂度 前端
    软件开发的世界，如同一个不断膨胀的宇宙。随着项目规模的增长，代码库日益庞大，系统复杂度也随之水涨船高。维护、扩展和协作的难度成倍增加，这如同物理学中的熵增原理一样，系统朝着混乱无序的方向发展。为了对抗这种“熵增”，我们需要寻找有效的手段，而AI代码生成器的出现，为我们提供了一种强大的武器。在传统的软件开发模式下，开发者花费大量时间处理重复性工作，例如编写大量的样板代码，这不仅效率低下，而且容易引入
  • 【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用 丶2136 AI分类人工智能损失函数
    引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。为了有效解决类别不平衡问题，Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen
  • 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss） 我叫罗泽南 深度学习人工智能
    原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下：CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
  • dice系数 交叉熵_一文搞懂交叉熵损失 weixin_39721853 dice系数交叉熵
    本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。设\(X\)是一个离散型随机变量，其取值为集合\(X={x_0,x_1,\dots,x_n}\)，则其概率分布函数为\(p(x)=Pr(X=x),x\inX\)，则定义事件\(X=x_0\)的信息量为：\[I(x_0
  • 交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节 专业发呆业余科研 深度模型底层原理人工智能深度学习python
    在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系，并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）常用于多类分类问题，即每个样本只能属于一个类别，但总类别数量较多。例如，在手
  • 【机器学习：二十、拆分原始训练集】 KeyPan 机器学习机器学习人工智能深度学习pytorch神经网络
    1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。优化损失函数：根据任务特点选择合适的损失函数，例如交叉熵损失或均方误差。调整超参数
  • 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割 智能算法研学社（Jack旭） 智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
    智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
  • 神经网络-损失函数 红米煮粥 神经网络人工智能深度学习
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
  • 自信 净域
    今天我打击了某人的自信我的自信回来了损有余而补不足不得不说我喜欢这个特殊的正能量不是会放大缩小而是类似熵平衡的那种奇怪的平衡
  • html 周华华 html
    js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){    for(var y=x-1;y<arr.length;y++){      if(arr[x]<arr[y]){     &
  • 【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
    Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。   Struts2中自定义拦截器的步骤是：
  • make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux命令未知make cc
    安装rz sz程序时，报下面错误：   [root@slave2 src]# make posix cc   -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127   系统：centos 6.6 环境：虚拟机   错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
  • Oracle之Job应用 周凡杨 oracle job
    最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。   一：查看相关job信息    1、相关视图  dba_jobs  all_jobs  user_jobs  dba_jobs_running 包含正在运行
  • 多线程机制 朱辉辉33 多线程
    转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程： 程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 老A不折腾 web报表finereportjava报表报表工具
    FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。   1、address pool is full： 含义：地址池满，连接数超过并发数上
  • mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄 没有my.cnf
    Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的， 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法， 第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动， 第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
  • Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
    原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/   Step 4: Run ADB command from your PC   On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
  • javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
    // 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m
  • 定时器和获取时间的使用 百合不是茶 时间的转换定时器
    定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多   Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类  由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。       定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
  • JDK1.5 Queue bijian1013 javathreadjava多线程Queue
    JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须 保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
  • http认证原理和https bijian1013 httphttps
    一.基础介绍         在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。         Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
  • 【Java范型五】范型继承 bit1129 java
    定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2   package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
  • 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
    1. worker_processes    8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行   nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
  • lua 遍历Header头部 ronin47 lua header 遍历　
    local headers = ngx.req.get_headers()   ngx.say("headers begin", "<br/>")   ngx.say("Host : ", he
  • java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序. * * 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3
  • redis 开窍的石头 redis
    在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码 打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
  • [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？ comsci java语言
          无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情       
  • 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu
    这个情况，一般属于显卡驱动问题。 可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。 按键盘三个键：CTRL + ALT  +  F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端： 安装amd的显卡驱动 sudo  apt-get  install  fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo  ap
  • SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密ssl证书密钥签名
    SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥，握手协议本身是基于非对称加密机制的，之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
  • Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu
    在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。 转载不是错： Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载. 1. 以D
  • php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHPComposer
    http://www.phpcomposer.com/   Composer是 PHP 用来管理依赖（dependency）关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries），Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。 中文文档  入门指南  下载  安装包列表 Composer 中国镜像
  • Gson使用四（TypeAdapter） eksliang jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述        Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例        例如我们通常去注册时（那些外国网站），会让我们输入firstName，lastName,但是转到我们都
  • JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 htmlxmlcss
    在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。 只需要将data-role="navbar"赋给div即可： <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
  • 利用归并排序算法对大文件进行排序 iwindyforest java归并排序大文件分治法Merge sort
      归并排序算法介绍，请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想： 大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数 低于限制行数的子文件直接排序 两个排序好的子文件归并到父文件 直到最后所有排序好的父文件归并到输入
  • iOS UIWebView URL拦截 啸笑天 UIWebView
    本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
  • 索引的碎片整理SQL语句 macroli sql
    SET NOCOUNT ON DECLARE @tablename VARCHAR (128) DECLARE @execstr VARCHAR (255) DECLARE @objectid INT DECLARE @indexid INT DECLARE @frag DECIMAL DECLARE @maxfrag DECIMAL --设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
  • Angularjs同步操作http请求with $promise qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
    // Define a factory app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) { var deferred = $q.defer(); AccountService.getProfile().then(function(res) {
  • hibernate联合查询问题 sxj19881213 sqlHibernateHQL联合查询
    最近在用hibernate做项目，遇到了联合查询的问题，以及联合查询中的N+1问题。 针对无外键关联的联合查询，我做了HQL和SQL的实验，希望能帮助到大家。（我使用的版本是hibernate3.3.2）   1 几个常识：  （1）hql中的几种join查询，只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。  （2）hql的默认查询策略，在进行联合查询时，会产
  • struts2.xml wuai struts
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他