szuuser
szuuser

现代控制理论第一章学习笔记

现代控制理论第一章学习笔记

  • 控制系统的状态空间表达式
    • 1.1状态变量及状态空间表达式
    • 1.2状态变量及状态空间表达式的模拟结构图
    • 1.3状态变量及状态空间表达式的建立
      • 1.3.1从系统框图建立状态空间表达式（1）
      • 1.3.2从系统的机理出发建立状态空间表达式
    • 1.4状态变量及状态空间表达式的建立（2）
      • 1.4.1传递函数无零点时
      • 1.4.2传递函数有零点时
      • 1.4.3多输入-多输出系统微分方程的实现
    • 1.5状态矢量的线性变换（坐标变换）
      • 1.5.1系统状态空间表达式的非唯一性
      • 1.5.2系统特征值的不变性以及系统的不变性
      • 1.5.3状态空间表达式变换为约旦标准型
    • 1.6从状态空间表达式求传递函数阵
      • 1.6.1 求传递函数
      • 1.6.2 子系统在各种连接时的传递函

你可能感兴趣的:(人工智能)

  • 基于AFM注意因子分解机的推荐算法 深度学习乐园 深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
    关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
  • Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案 mmlihaio 数据库云原生python
    Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代，高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务，不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力，还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能，实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
  • 阿里云魔搭社区AIGC专区：中国AI创作的革命性平台 Liudef06小白 阿里云AIGC人工智能
    在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中，中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白，更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态，为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区：中国AI模型生态的奠基者魔搭社区（ModelScope）作为阿里云在2
  • 探秘阿里云Tair KVCache：大模型推理的加速引擎 云资源服务商 阿里云云计算人工智能
    一、引言近年来，人工智能领域发展迅猛，大语言模型（LLM）不断取得突破，其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成，从智能写作到智能翻译，大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长，大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显，成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中，KVCache技术作为一种优化手段，通过缓存历史Token的Key/Value向量
  • AI正在偷偷取代这10种职业，你的工作安全吗？
    近年来，人工智能（AI）的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容，许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利，但也让不少人开始担忧：我的工作会被AI抢走吗？今天，我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业，并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数：★★★★★AI驱动的聊天机器人（如ChatGPT、GoogleBard）已经能够处理大部分基础
  • 直播预告！探讨生成模型中的极简概念擦除 青稞社区. 青稞Talk人工智能图像处理
    主页：http://qingkeai.online/原文：https://mp.weixin.qq.com/s/yc4whKbnVY8ho1w7rgFVGg6月16日20:00，青稞Talk第55期，新加坡国立大学博士生张扬，将直播分享《生成模型中的极简概念擦除》。分享嘉宾张扬，慕尼黑工业大学计算机专业硕士，新加坡国立大学人工智能专业博士。曾于牛津大学进行学术访问，并在微软亚洲研究院及美国运通新加
  • 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南：LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群 无心水 Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
    一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中，大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计，实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上，为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • 2024年AI 智能助手（大模型）产品市场分析｜商派 徐礼昭｜商派软件市场负责人 人工智能
    一、引言人工智能的浪潮不断向前推进，智能助手作为其中的重要应用，已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点，改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析，包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面，并通过具体案例分享，帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览（一）智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
  • 高通 QCS8550 大模型性能深度解析：从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark 伊利丹~怒风 Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
    前言在人工智能技术狂飙突进的时代，大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态，从智能客服到多模态交互，从边缘推理到端侧部署，其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后，离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台，凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎，在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算，还通过软硬件协同优化
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • [Python]-基础篇1- 从零开始的Python入门指南 踏雪无痕老爷子 Pythonpython开发语言
    无论你是尚未接触编程的新手，还是想从其他语言转向Python的开发者，这篇文章都是你的入门课。一、Python是什么？Python是一种解释型、高级、通用型编程语言，以简洁明了、简单易用着称。它可以应用于网站开发、自动化脚本、数据分析、人工智能、系统操作等多种场景。二、如何安装Python步骤：访问Python官方网站选择目前最新的Python3.x版本下载Windows用户请务必勾选“AddPy
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • 潜入思维的海洋：SoftCoT++如何让语言模型更聪明 步子哥 智能涌现语言模型人工智能自然语言处理
    在人工智能的浩瀚星空下，大型语言模型（LLMs）如同一颗颗璀璨的恒星，照亮了从文本生成到复杂推理的广阔领域。然而，这些模型在推理任务中往往像是在迷雾中航行——尽管它们能抵达目的地，却常常因为固定的思维路径而错过更优的航线。2025年5月，一篇题为《SoftCoT++:Test-TimeScalingwithSoftChain-of-ThoughtReasoning》的论文如同一盏明灯，照亮了如何让
  • BI+AI实战：我们如何用3秒完成车企供应链推演 qq_43696218 人工智能
    一、BI+AI引领财务分析新纪元在财务数据分析领域，奥威BI+AI正以革命性的姿态颠覆传统。当金蝶、用友等工具仍深陷报表泥潭时，奥威BI+AI通过深度融合商业智能（BI）与人工智能（AI），实现了从滞后报表到实时洞察的飞跃。这不仅极大地提升了财务分析的效率，更为企业的战略决策提供了前所未有的精准支持。二、BI+AI的核心技术优势‌实时动态分析‌o奥威BI+AI摒弃了静态数据集，依托原始科目余额表实
  • DeepSeek-V3 通俗详解：从诞生到优势，以及与 GPT-4o 的对比 码事漫谈 AIai
    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站1.DeepSeek的前世今生1.1什么是DeepSeek？DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司，致力于打造高性能、低成本的AI模型。它的目标是让AI技术更加普惠，让更多人能够用上强大的AI工具。1.2DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3是DeepSeek公司推出的最新一代A
  • 企业级AI开发利器：Spring AI框架深度解析与实战_spring ai实战 AI大模型-海文 人工智能springpython算法开发语言java机器学习
    企业级AI开发利器：SpringAI框架深度解析与实战一、前言：Java生态的AI新纪元在人工智能技术爆发式发展的今天，Java开发者面临着一个新的挑战：如何将大语言模型（LLMs）和生成式AI（GenAI）无缝融入企业级应用。传统的Java生态缺乏统一的AI集成方案，开发者往往需要为不同AI供应商（如OpenAI、阿里云、HuggingFace）编写大量重复的接口适配代码，这不仅增加了开发成本，
  • 图扑软件智慧云展厅，开启数字化展馆新模式 智慧园区 可视化5g人工智能大数据安全云计算
    随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展，展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段，构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”，突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能，数字孪生“云展位”，1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游，模拟用户在展厅内的参观场景，在保
  • 转行要趁早！网络安全行业人才缺口大，企业招聘需求正旺！
    网络安全行业具有人才缺口大、岗位选择多、薪资待遇好、学历要求不高等优势，对于想要转行的人员来说，是一个非常不错的选择。人才缺口大网络安全攻防技术手段日新月异，特别是现在人工智能技术飞速发展，网络安全形势复杂严峻，人才重要性凸显。教育部《网络安全人才实战能力白皮书》数据显示，到2027年，我国网络安全人员缺口将达327万。近期发布的《2024年网络安全产业人才发展报告》中提到，沿用ISC2的人才缺口
  • 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
  • 误差的回响：反向传播算法与神经网络的惊天逆转 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩，成为人工智能实用化的耀眼明星时，另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义（神经网络）——正在寒冬的冻土下悄然涌动，孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判，如同沉重的封印，将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
  • 【Html实现“心形日出”（附效果+源代码）】| JavaScript面试题：解释一下异步编程中的回调函数、Promise和Async/Await的概念。它们有什么区别？ 追光者♂ html5css3心形日出前端特效JS面试题PromiseAsync/Await
    风会带走你曾经存在过的证明。——虞姬作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步，一起追光！！！
  • 青少年编程与数学 01-012 通用应用软件简介 15 人工智能助手 明月看潮生 编程与数学第01阶段青少年编程人工智能应用软件编程与数学
    青少年编程与数学01-012通用应用软件简介15人工智能助手一、什么是人工智能助手二、人工智能助手的产生和发展（一）早期探索阶段（二）技术突破阶段（三）广泛应用阶段三、人工智能助手的主要功能（一）信息查询（二）日程管理（三）设备控制（四）知识问答四、人工智能助手的商业模式（一）广告收入（二）增值服务（三）数据服务（四）硬件销售五、DeepSeek（一）基本情况（二）技术水平（三）产品功能（四）市场
  • 虚拟空间中的AI协作与任务 AI天才研究院 ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    虚拟空间与AI概述在当今信息化和数字化的时代，虚拟空间（VirtualSpace）已成为人们生活和工作的重要一部分。虚拟空间是一种通过计算机技术构建的虚拟环境，它能够模拟和增强现实世界中的各种交互和体验。而人工智能（AI）作为计算机科学的一个分支，通过模拟人类的认知能力来实现自动化和智能化的决策。虚拟空间与AI的结合，不仅为人类带来了全新的交互方式，也为各行业的发展注入了强大的动力。虚拟空间的定义
  • AI Agent: AI的下一个风口 智能体在元宇宙里的应用 AI智能应用 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AIAgent:AI的下一个风口智能体在元宇宙里的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：AIAgent,元宇宙,虚拟角色,智能交互,人工智能,虚拟世界,智能体架构,交互式应用1.背景介绍1.1问题的由来随着虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和区块链技术的不断发展，元宇宙(Metaverse)的概念逐渐兴起。元宇宙是一个由虚拟世界
  • 攻击者利用热门AI发动黑帽SEO攻击，通过污染搜索结果传播窃密木马 FreeBuf- 人工智能
    伪装成AI主题网站的恶意页面|图片来源：ZscalerZscaler威胁实验室研究人员发现一起精心策划的恶意软件攻击活动，攻击者利用ChatGPT和LumaAI等人工智能(AI)工具的热度，通过黑帽SEO（搜索引擎优化）技术劫持搜索引擎结果，诱导用户落入恶意软件陷阱。Zscaler警告称："这些攻击背后的威胁行为者正在利用ChatGPT和LumaAI等AI工具的热度。"这些欺诈活动至少从2025年
  • Python/Java/Php/C#/Go/C/C++这几个主力语言，谁到底真的不行 dotNET跨平台 javac#开发语言
    1.前言阿里最近又进行了史诗级的大裁员，IT行业肉眼可见的持续性衰退与没落。当潮水退却，才能看出谁在裸泳。作为当今计算机编程界的几大主力语言，谁才真正的裸泳者呢？2.描述1.Python:Python作为一款解释性的动态语言，它很早就诞生了。它的第一个发行版1991年出世，比Java还要早四年。可惜命运不济，一直没有大的作为。到了2014年人工智能的风口悄然兴起，Python一路高歌猛进。到了20
  • 人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）
    机器学习包括了多种建模方式，其中判别式建模（DiscriminativeModel）和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型，针对输入数据给出特定的输出。如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
  • 【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习人工智能
    目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
  • 深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
    引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
  • JAVA基础 灵静志远 位运算加载Date字符串池覆盖
    一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器 同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。 二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
  • keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
    方案说明 两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
  • java文件操作大全 0624chenhong java
    最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息    &nbs
  • android学习任务 不懂事的小屁孩 工作
    任务 完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程，并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例 已完成 复习fragem
  • zoom.js 换个号韩国红果果 oom
    它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js  transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
  • 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
    当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。 
  • spring学习——springmvc（一） a-john springMVC
    Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。   1，跟踪Spring MVC的请求 请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
  • hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
    水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
  • EJB和javabean的区别 asia007 beanejb
    EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了   1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
  • Struts的action和Result总结 百合不是茶 strutsAction配置Result配置
        一:Action的配置详解:      下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
  • 如何带好自已的团队 bijian1013 项目管理团队管理团队
    在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。 原文如下： 我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信         对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
  • Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
    Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
  • 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
    在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。   什么是Sentine
  • 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务 白糖_ DAOspringAOP框架Hibernate
    都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好，但在只有hibernate这个框架情况下，我们开启session、管理事务就往往很麻烦。 public void save(Object obj){ Session session = this.getSession(); Transaction tran = session.beginTransaction(); try
  • maven3实战读书笔记 braveCS maven3
    Maven简介 是什么？ Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具 是基于POM概念(工程对象模型) [设计重复、编码重复、文档重复、构建重复，maven最大化消除了构建的重复] [与XP：简单、交流与反馈；测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]     功能：
  • 编程之美-子数组的最大乘积 bylijinnan 编程之美
    public class MaxProduct { /** * 编程之美 子数组的最大乘积 * 题目: 给定一个长度为N的整数数组，只允许使用乘法，不能用除法，计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组，并写出算法的时间复杂度。 * 以下程序对应书上两种方法，求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。 * 但按题目的意思，是要求得这个子数组，而不
  • 读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、反射 2、oracle年-月-日 时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构 在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
  • [求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
          关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题       培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题       我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
  • RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 daizj oraclermanfilespersetPARALLELISM
    RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转 PARALLELISM --- 我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道： RMAN > configure device type disk parallelism 3 ; 表示启动三个通道，可以加快备份恢复的速度。
  • 简单排序:冒泡排序 dieslrae 冒泡排序
    public void bubbleSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++){ for(int k=0;k<array.length-i;k++){ if(array[k] > array[k+1]){
  • 初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
    concert 音乐会 tonight 今晚 famous 有名的；著名的 song 歌曲 thousand 千 accident 事故；灾难 careless 粗心的，大意的 break 折断；断裂；破碎 heart 心（脏） happen  偶尔发生，碰巧 tourist 旅游者；观光者 science （自然）科学 marry 结婚 subject 题目；
  • I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码 dcj3sjt126com redis
    wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xvzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make   前面3步应该没有问题，主要的问题是执行make的时候，出现了异常。 异常一： make[2]: cc: Command not found 异常原因：没有安装g
  • 并发容器 shuizhaosi888 并发容器
       通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。    并发容器ConcurrentHashMap       替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。   &nb
  • Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring SecurityRemember Me记住我
    Remember-Me功能   目录   1.1     概述 1.2     基于简单加密token的方法 1.3     基于持久化token的方法 1.4     Remember-Me相关接口和实现
  • 位运算 焦志广 位运算
    一、位运算符Ｃ语言提供了六种位运算符： & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 ~ 取反 << 左移 >> 右移 1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。 例如：9&am
  • nodejs 数据库连接 mongodb mysql liguangsong mongodbmysqlnode数据库连接
    1.mysql 连接    package.json中dependencies加入     "mysql":"~2.7.0"    执行 npm install      在config 下创建文件 database.js    
  • java动态编译 olive6615 javaHotSpotjvm动态编译
        在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。     HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
  • Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化storm.yaml
    nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
  • 101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
    　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。 　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。 　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
  • zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
    题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。 解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他