- LU分解算法（串行、并行）
清榎
高性能计算并行程序高性能计算数值分析
一、串行LU分解算法（详细见MIT线性代数）1.LU分解矩阵分解LU分解分解形式L（下三角矩阵）、U（上三角矩阵）目的提高计算效率前提（1）矩阵A为方阵；（2）矩阵可逆（满秩矩阵）；（3）消元过程中没有0主元出现，也就是消元过程中不能出现行交换的初等变换LU分解其实就是将线性方程组：Ax=bAx=bAx=b分解为：LUx=bLUx=bLUx=b这样一来就会有：{Ly=bUx=y\begin{cas
- 线性代数-MIT 18.06-6(a)
儒雅的钓翁
数学基础线性代数矩阵机器学习
文章目录26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性：矩阵分解（谱定理）定理证明和复数推广对称矩阵和投影矩阵正定性性质1性质227.复数矩阵和快速傅里叶变换复数向量复数矩阵对称性正交性傅里叶矩阵快速傅里叶变换本文在学习《麻省理工公开课线性代数MIT18.06LinearAlgebra》总结反思形成视频链接：MITB站视频笔记部分：总结参考子实26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性：特征值为实
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的秩
sz66cm
线性代数矩阵机器学习
矩阵的秩：概念与应用1.概述矩阵的秩（Rank）是线性代数中的一个基本概念，它衡量了矩阵中行或列向量的线性无关性。矩阵的秩在解线性方程组、矩阵分解、确定线性变换的维度等方面起着重要作用。2.矩阵的秩的定义矩阵的秩可以从以下几个角度进行定义：行秩：矩阵的行秩是指矩阵中最大线性无关行向量的个数。列秩：矩阵的列秩是指矩阵中最大线性无关列向量的个数。在一个矩阵中，行秩和列秩总是相等的，因此我们通常将矩阵的
- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能开发语言
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基
- Python(C)图像压缩导图
亚图跨际
PythonC/C++交叉知识傅里叶压缩制作树结构象限量化模型有损压缩压缩解压缩算法矩阵分解
要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法Python图像压缩图像压缩可以是有损的，也可以是无损的。无损压缩是档案用途的首选，通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法，尤其是在低比特率下使用时，会产生压缩伪影。有损方法特别
- 主成分分析（PCA）附Python实现
不染53
数学建模数学建模python算法
主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析（PCA）Python实现主成分分析方法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，将多个变量压缩为少数几个综合指标（称为主成分），是一种使用最广泛的数据降维算法。此外，由于主成分分析独特的性质，压缩之后的主成分之间线性无关，因此
- 数学基础（四）
几两春秋梦_
数学基础算法人工智能机器学习
一、特征值与特征向量特征空间：特征向量的应用：特征值表达了重要程度且和特征向量所对应，那么特征值大的就是主要信息了，基于这点我们可以提供各种有价值的信息。二、SVD矩阵分解基变换：特征值分解：SVD：离散型随机变量概率函数（概率质量函数）：连续型随机变量似然函数
- OSQP文档学习
Big David
决策规划控制数值优化osqpc数值优化求解器
OSQP官方文档1QSQP简介OSQP求解形式为的凸二次规划：x∈Rnx∈R^nx∈Rn：优化变量P∈S+nP∈S^n_+P∈S+n：半正定矩阵特征（1）高效：使用了一种自定义的基于ADMM的一阶方法，只需要在设置阶段进行单个矩阵分解。（2）鲁棒：该算法设置之后不需要对问题数据进行假设（问题只需要是凸的）。（3）原始/对偶不可行问题：当问题是原始或对偶不可行时，OSQP会检测到它。这是第一个基于一
- 矩阵分解——QR分解
patrickpdx
矩阵论
文章目录满秩方阵的QR分解矩阵QR分解例题列满秩矩阵的QR分解满秩方阵的QR分解可以看到，该证明过程是构造性的，即通过构造出了QQQ,RRR的方式，证明了QR分解的存在性，不仅证明了存在性，还为我们提供了QR分解中QQQ和RRR的求解方法矩阵QR分解例题摘自《矩阵论》程云鹏,西安交通大学,1999年6月第2版,p203列满秩矩阵的QR分解摘自《矩阵论教程》第二版张绍飞2.1节
- 机器学习入门--奇异值分解原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习人工智能
奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m
- 如何从矩阵分解MF的角度理解因子分解机FM
程序媛的学习笔记
昨天在了解FM[1]模型的时候一直没有弄清楚这个模型如何应用到推荐场景中，也没有弄清楚FM和MF这两个模型之间的关系，在此感谢师兄的指导。在分享FM模型之前，先简单的介绍一下MF[2]模型。矩阵分解是推荐系统中的核心技术，我们将用户和物品构造成一个二维矩阵（后称U-I矩阵），其中每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，由于U-I矩阵的稀疏性，许多用户对物品没有过相应的评分，那么预测某一个用户对某一
- 图神经网络与图表示学习: 从基础概念到前沿技术
cooldream2009
AI技术知识图谱神经网络学习php
目录前言1图的形式化定义和类型1.1图的形式化定义1.2图的类型2图表示学习2.1DeepWalk:融合语义相似性与图结构2.2Node2Vec:灵活调整随机游走策略2.3LINE:一阶与二阶邻接建模2.4NetMF:矩阵分解的可扩展图表示学习2.5Metapath2Vec:异构图的全面捕捉3图神经网络系列3.1基本组成和分类3.2典型模型4图神经网络预训练4.1基于生成模型的预训练4.2基于对比
- python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib
Hi-Lu
ｐｙｔｈｏｎpython机器学习数据分析人工智能数据结构
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- Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解
小旺不正经
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Tensor中统计学相关的函数torch.mean()#返回平均值torch.sum()#返回总和torch.prod()#计算所有元素的积torch.max()#返回最大值torch.min()#返回最小值torch.argmax()#返回最大值排序的索引值torch.argmin()#返回最小值排序的索引值torch.std()#返回标准差torch.var()#返回方差torch.media
- 【数学和算法】SVD奇异值分解原理、以及在PCA中的运用
Mister Zhu
数学和算法数学
详细的介绍请参考这篇博客：SVD奇异值分解SVD奇异值分解是用来对矩阵进行分解，并不是专门用来求解特征值和特征向量。而求解特征值和求解特征向量，可以选择使用SVD算法进行矩阵分解后，再用矩阵分解后的结果得到特征值和特征向量。我们先回顾一下SVD：PCA降维需要求解协方差矩阵的特征值和特征向量，而求解协方差矩阵1m∗X∗XT\color{blue}\frac{1}{m}*X*X^Tm1∗X∗XT的特
- 详解矩阵的LDU分解
唠嗑！
格密码的数学基础算法网络安全线性代数
目录一.矩阵分解二.解方程三.例题说明四.矩阵的LDU分解五.矩阵三角分解的唯一性一.矩阵分解其实我们可以把一个线性系统（LinearSystem）看成两个三角系统（TriangularSystems），本文章将解释为什么可以这么看待解线性方程组，以及这样理解到底有什么好处。我们知道高斯消元法其实跟矩阵的三角分解有关，如下：A=LU其中，A为任意方阵，L为下三角矩阵且对角线处元素均为1，U为上三角
- 人工智能之数学(二) ------ 矩阵分解
千喜Ya
一.目的理论上都是为了简化计算1.比如求解矩阵的多次幂可用矩阵分解方法实现快速手酸2.用于求解线性方程,比如正交分解就可以用来求解不相容的最小二乘方程组(没有确切的解)比如Ax=b:用A的列向量线性组合表示b,求出线性组合的各个系数(组成x),对于b来说,如果b本身不在A的列向量线性组合组成的线性空间中,那么线性方程组就是不相容的,此时要求一个最小二乘解增广矩阵(A,b)的秩与矩阵A的秩相等的时候
- 三维重建（6）--多视图几何
Struart_R
三维重建人工智能三维重建计算机视觉
目录一、运动恢复问题（SfM）二、欧式结构恢复问题1、概述2、算法流程3、本质矩阵分解4、欧式结构恢复歧义三、仿射结构恢复问题1、概述2、因式分解法3、仿射结构恢复歧义四、透视结构恢复问题1、概述2、透视结构恢复歧义3、代数方法4、捆绑调整五、P3P问题六、随机采样一致性（RANSAC）一、运动恢复问题（SfM）运动恢复问题：通过三维场景的多张图像，恢复出该场景的三维结构信息以及每张图片对应的摄像
- 数学建模day17-SVD和图形处理
WenJGo
数学建模数学建模
注：本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用。本讲我们将介绍奇异值分解在图形压缩中的运用，并将简单介绍下Matlab对于图形和视频的处理。目录线性代数基础知识回顾奇异值分解三个引理例子U的计算V的计算Σ的计算SVD的证明思路利用SVD对
- 单细胞分析实录(17): 非负矩阵分解(NMF)代码演示
TOP生物信息
本次演示使用的数据来自2017年发表于Cell的头颈鳞癌单细胞文章：Single-CellTranscriptomicAnalysisofPrimaryandMetastaticTumorEcosystemsinHeadandNeckCancer。本次演示提供处理好的测试数据，以及所有代码，一共6个脚本（我目前写得最详细的教程，也是全网少有的）。数据的预处理就不演示了，预处理的代码存放在0.pre
- 基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法
谦谦菜鸟
深度学习机器学习人工智能
传统做法现阶段局限创新方法结果相关工作目前推荐算法基于矩阵分解的推荐算法基于深度学习的推荐算法基于图神经网络的推荐算法创新点模型设计本文的核心任务是训练出一个模型LGDL模型框架嵌入层ID特征嵌入评论文本特征嵌入前向传播层关联关系提取偏好特征提取评分预测层模型优化传统做法利用深度学习方法从用户ID、评论文本等数据中提取其中所隐藏的用户物品特征，根据该特征预测用户对新物品的打分从而给出推荐是传统推荐
- 详解矩阵的三角分解A=LU
唠嗑！
格密码的数学基础算法线性代数网络安全
目录一.求解Ax=b二.上三角矩阵分解三.下三角矩阵分解四.矩阵的三角分解举例1：矩阵三角分解举例2：三角分解的限制举例3：主元和乘法因子均为1举例4：U为单位阵小结一.求解Ax=b我们知道高斯消元法可以对应矩阵的基础变换。先来看我们比较熟悉的Ax=b模型，如下：解这个方程很简单，只需要三步高斯消元步骤，分别乘以2，-1，-1.第一步：第二行减去第一行乘以2倍；第二步：第三行减去第一行乘以-1；第
- 推荐系统｜2.1 协同过滤与矩阵分解简介 2.2 协同过滤
晓源Galois
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文章目录显式特征和隐式特征协同过滤基于用户的协同过滤基于商品的协同过滤显式特征和隐式特征可以类比感性认识和理性认识。显式特征是指可以直接获取，并且可以用作判断的依据。而隐式特征是指需要进一步加工分析提炼，才能作为判断的依据。比如说评论，评论包括好评和差评，需要进一步分析其情感倾向，才会有所意义。协同过滤基于用户的协同过滤比如说用户C买了商品a、b、c、d。而用户A只买了商品b、c，可以预设用户A将
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晓源Galois
推荐系统推荐算法
文章目录矩阵分解矩阵分解的必要性和方法隐向量矩阵分解矩阵分解的必要性和方法比如原本是一个m×nm\timesnm×n规模大小的矩阵,经过分解后可得到两个矩阵一个是m×km\timeskm×k，另外一个是k×nk\timesnk×n,于是总占用空间为(m+n)×k(m+n)\timesk(m+n)×k注意，分解是以一种近似的情况来进行分解。由于分解完，再复原回去，其实也可以将原本空白的位置填上数据，
- 【学习笔记】mark一篇推荐系统的文章
Jweeeeee
在做一道RNA中Dropout事件填充的建模题，里面要用到低秩矩阵的填充，基于矩阵分解的填充方法参考了推荐系统的相关算法。mark一篇推荐系统的文章基于矩阵分解的推荐算法
- 基于WEKWS模型的语音唤醒关键词识别
伪_装
语音识别深度学习人工智能机器学习深度学习语音语音识别语音唤醒
一、模型描述1.1论文解读本文所使用的模型网络结构继承自论文《CompactFeedforwardSequentialMemoryNetworksforSmall-footprintKeywordSpotting》，文中研究了将低秩矩阵分解与传统FSMN相结合的紧凑型前馈顺序记忆网络（cFSMN）用于远场关键字检测任务。此外，文中还分析了其结构参数的影响，为了降低计算成本，将多帧预测（MFP）应用
- Factorization Meets the Neighborhood: a MultifacetedCollaborative Filtering Model 阅读笔记
河南老♂乡唐可可
#推荐算法推荐算法算法机器学习
0.奇异值分解SingularValueDecompositionSVD是将一个m×nm\timesnm×n的矩阵分解成三个矩阵的乘积即A=UΣVTA=U\SigmaV^TA=UΣVT其中U,VU,VU,V分别为m×m,n×nnm\timesm,n\timesnnm×m,n×nn的矩阵Σ\SigmaΣ是一个m×nm\timesnm×n的对角矩阵其中UUU，是左奇异矩阵，为AATAA^TAAT的所有
- 机器学习中的SVD总结
一只胖猪猪
1.矩阵分解1.1矩阵分解的作用矩阵填充(通过矩阵分解来填充原有矩阵，例如协同过滤的ALS算法就是填充原有矩阵)清理异常值与离群点降维、压缩个性化推荐间接的特征组合(计算特征间相似度)1.2矩阵分解的方法（1）特征值分解（2）PCA(PrincipalComponentAnalysis)分解,作用：降维、压缩。（3）SVD(SingularValueDecomposition)分解，也叫奇异值分解
- 【MATLAB】SVMD_LSTM神经网络时序预测算法
Lwcah
MATLAB时序预测算法神经网络matlablstm
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义SVMD-LSTM神经网络时序预测算法是一种结合了单变量经验模态分解（SingularValueDecomposition，SVD）和长短期记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。SVD是一种矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个部分：左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵。在时间序列分析中，可以将时间序列数据转化为矩
- 用于高光谱和多光谱数据融合的耦合非负矩阵分解-解混合
油豆皮
矩阵线性代数python计算机视觉
论文：CoupledNonnegativeMatrixFactorizationUnmixingforHyperspectralandMultispectralDataFusion摘要：本文提出了耦合非负矩阵分解解混合（CNMF），用于低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱数据的融合，以产生具有高空间和光谱分辨率的融合数据。CNMF算法将高光谱数据和多光谱数据交替地分解为端元矩阵和丰度矩阵。端元矩
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码：
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候，
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二（ 一些基础语法）
小桔子
pthon基础语法
紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别：
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难，问了几个问题，记录下；
1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。
3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊）
4，stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架：
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展：使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种：
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker，
一个Topic
Topic中只有一个Partition（） 1. Producer：
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时，肯定是查找树
*2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时，出错
访问数据库的代码大概是这样：
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的：
作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点：
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介：
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。
二.用法：
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
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程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
- Android：TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config：存放tomcat的配置文件
temp ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work ： 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 （一）
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识：
继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解：
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
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- 基础数据结构和算法八：Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！
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12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！
1.gets()函数
问：请找出下面代码里的问题：
#include<stdio.h>
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7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。
7月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：
《Java性能优化权威指南》
