- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- Python实现快速傅里叶变换(FFT)
haodawei123
工作总结
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600赫兹,根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍,所以这里设置采#样频率为1400赫兹(即一秒内有1400个采样点,一样意思的)x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号,频率分量有180,390和600y=7np.sin(2np.p
- 如何理解,在数学上完备的 这样的描述?
fK0pS
经验分享
如何理解,在数学上完备的这样的描述?在数学中,"完备"这一术语具有多个含义,具体取决于它应用的上下文。以下是几个常见领域中“完备”的定义和理解:完备性定理(逻辑与数学基础):在逻辑和数学基础中,特别是与形式语言和证明系统相关的领域,完备性通常指的是一个系统能够证明所有在该系统内部被认为是“真”的命题。换句话说,如果一个命题在某个逻辑系统中是真的(即,在所有模型中为真),则该系统应该能够提供一个证明
- Spring Boot在Java领域的分布式系统应用
Java技术栈实战
javaspringbootwpfai
SpringBoot在Java领域的分布式系统应用关键词:SpringBoot、分布式系统、微服务架构、服务治理、分布式配置、服务容错、Java开发摘要:本文系统解析SpringBoot在Java分布式系统中的核心应用,从基础架构到高级实践逐层展开。首先阐述分布式系统核心概念与SpringBoot的技术优势,通过CAP定理、一致性模型等理论构建技术框架;然后结合具体代码示例讲解服务注册发现、配置管
- 第九课:大白话教你朴素贝叶斯
顽强卖力
机器学习-深度学习-神经网络算法python大数据数据分析
这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯(NaiveBayes),这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”,但其实它是个超级实用的分类工具!我会用最接地气的方式,从定义讲到代码实战,保证你笑着学会,还能拿去忽悠朋友!一:朴素贝叶斯是啥?——当概率论遇上“天真”假设1.1定义:贝叶斯定理的“偷懒版”问题:你想判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理(原版):[P(A|B)=\frac
- 贝叶斯算法:从概率推断到智能决策的基石
weixin_47233946
算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性,在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发,深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式,揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理:概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系:$$P(A|B)
- [信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析
庭师_Official
信号与系统信号与系统信号处理
前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。[信号与系统]有关滤波器的一些知识背景[信号与系统]关于LTI系统的转换方程、拉普拉斯变换和z变换[信号与系统]关于双线性变换IIR滤波器的数学表达式IIR(InfiniteImpulseResponse)滤波器的输出信号y[n]y[n]y[n]可以用输入信号x[n]x[n]x[n]和滤波器系数表示
- 数学:什么是余弦定理?
千码君2016
数学几何原本几何构造法向量点积法坐标系解析法反推角的大小合力大小文本向量相似性度量
余弦定理是欧氏平面几何学基本定理,它是勾股定理的推广,描述了任意三角形中三条边和一个角的余弦之间的关系。具体内容如下:历史渊源:对余弦定理的研究可追溯到公元前3世纪欧几里得的《几何原本》,但最初它只是以几何定理的身份出现。直到16世纪,法国数学家韦达首次写出了三角形式的余弦定理。17-18世纪,对余弦定理的应用不多,直到19-20世纪,余弦定理才得到广泛应用。应用场景:在解三角形问题中,若已知三边
- AI大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够!
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人工智能学习语言模型大模型大模型学习LLMAI大模型
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- 【C语言练习】100. 使用C语言实现简单的自然语言理解算法
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100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法关键词匹配算法简介示例代码:简单的关键词匹配算法代码说明示例运行扩展功能其他方法基于规则的方法统计机器学习方法C语言中统计机器学习方法概述常见统计机器学习算法的C实现贝叶斯定理基础算法核心思想常见变体实现示例(Python)优缺点优化库与工具性能与注意事项有限状态自动机(FSA)深度学习接口调用混合方法100.
- Power Strings POJ - 2406(kmp算法求最小循环节)
poj-2406题目大意:给出一个字符串问它最多由多少相同的字串组成如abababab由4个ab组成题目分析:要用到KMP中的next数组来计算最小循环节。KMP最小循环节、循环周期:定理:假设S的长度为len,则S存在最小循环节,循环节的长度L为len-next[len],子串为S[0…len-next[len]-1]。(1)如果len可以被len-next[len]整除,则表明字符串S可以完全
- 08 Redis之集群的搭建和复制原理+哨兵机制+CAP定理+Raft算法
5Redis集群2.8版本之前,Redis采用主从集群模式.实现了数据备份和读写分离2.8版本之后,Redis采用Sentinel哨兵集群模式,实现了集群的高可用5.1主从集群搭建首先,基本所有系统,“读”的压力都大于“写”的压力Redis的主从集群是一个“一主多从”的读写分离集群(运用哨兵机制后会升级为3主多从)。集群中的Master节点负责处理客户端的读写请求,而Slave节点仅能处理客户端的
- 深度学习——激活函数
笨小古
深度强化学习深度学习人工智能
深度学习——激活函数激活函数是人工是人工神经网络中一个关键的组成部分,它被设计用来引入非线性特性到神经网络模型中,使神经网络能够学习和逼近复杂的非线性映射关系。1.引入非线性能力没有激活函数的神经网络本质上只是线性变换的叠加,无论多少层也只能表示线性函数,能力有限。激活函数使网络可以逼近任意复杂函数(依据万能逼近定理)2.控制信息流动某些激活函数可以抑制部分神经元的输出(如ReLU),是模型更稀疏
- 相机标定与校正原理及代码(Python、C++)实现
吃旺旺雪饼的小男孩
自动驾驶pythonc++自动驾驶
相机标定与校正一、相机标定理论背景1.1相机模型1.2畸变模型二、详细标定流程2.1数据采集2.2角点提取2.3构造对应关系2.4标定求解2.5图像校正2.6标定精度分析三、Python代码详细示例四、C++代码详细示例五、常见问题与注意事项六、总结一、相机标定理论背景1.1相机模型针孔模型:相机可以用针孔模型描述,即假设所有光线都通过一个单一的光心,然后在成像平面上成像。该模型定义了相机的内参和
- 扩展欧几里得算法求逆元
hesorchen
#扩展欧几里得算法#逆元
扩展欧几里得算法应该是最优的求逆元算法之一,他和费马小定理具有同样的时间复杂度O(log(n))O(log(n))O(log(n)),但是费马小定理需要模数为质数,扩展欧几里得算法则不需要。逆元定义若aaa与ppp互素,则满足(a×x)modp=1(a\timesx)modp=1(a×x)modp=1的xxx为aaa的逆元。显然,有(k×p+1)modp=1(k\timesp+1)modp=1(k
- 读书笔记—颠覆式创新:移动互联网时代的生存法则
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操作系统嵌入式移动开发
颠覆式创新:移动互联网时代的生存法则作者:李善友引言有一个非常著名的哥德尔第一定理。它这样讲:任何一个体系,它必是内部和外部自洽的,这样才能有效运行。但是任何一个内部逻辑完全自洽的体系,一定存在自身的边界,一旦越过边界,这套体系一定是失效的,边界外是另一个新的体系。哥德尔是一个数学家,他的体系是一个纯粹的数学体系,即便是这样的数学体系,也会存在逻辑陷阱,何况其他体系呢?我们生活在一个已知的世界,往
- 程序员转向人工智能
CoderIsArt
机器学习与深度学习人工智能
以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- 大数定律与中心极限定理:概率论的双子星
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概率论与数理统计概率论
目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律:频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理:正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比:LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
- 通信之PCM
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信息与通信
PCM即脉冲编码调制,是一种将模拟信号转换为数字信号的技术。原理-采样:对模拟信号按一定的时间间隔进行采样,获取离散的样本值。根据奈奎斯特采样定理,采样频率应不低于模拟信号最高频率的两倍,以保证能够无失真地恢复原始信号。-量化:将采样得到的样本值按照一定的量化等级进行量化,将其映射到有限个离散的数值上。量化过程会引入量化误差,量化等级越多,量化误差越小,信号还原度越高。-编码:把量化后的数值用二进
- 网络流总结
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图论算法
目录一些概念最大流最大流—最小割定理算法实现——FF增广EK算法Dinic算法经典模型1.1无源汇上下界可行流1.2有源汇上下界可行流1.3有源汇上下界最大流1.3有源汇上下界最小流一些trick最小割求法模型求割边数量基本模型平面图最小割转对偶图最短路最大权闭合图最大密度子图最小点权覆盖集最大点权独立集最小路径覆盖文理分科模型切糕模型(距离限制模型)最小割树费用流求法建模技巧拆点有源汇上下界最小
- 探索依赖类型:从理论到实践
t0_54program
大数据与人工智能个人开发
在编程语言的广袤世界里,依赖类型(DependentTypes)宛如一颗璀璨的明珠,逐渐吸引着众多开发者的目光。它不仅为我们带来了更为精确和灵活的类型表达,还在定理证明、元编程等领域展现出了巨大的潜力。依赖类型的定义与理解依赖类型,简单来说,就是类型可以依赖于值。在传统的编程语言如Haskell和Java中,我们常见的是类型依赖于其他类型,比如List类型需要指定其内部元素的类型,像ListofI
- 【概率论】正态分布的由来——从大一同学的视角出发
应有光
基础知识概率论机器学习
数学系大佬勿喷,本文以非数同学的视角出发0.启发与思考正态分布平时常常遇到,无论是在概率论中的“中心极限定理”,还是平时在学习ML中遇到的“高斯混合模型”,或者是在深度学习中,常常将一些数据假设为正态分布的情况。我们平时可能由于知到中心极限定理,因此默认正态分布是一个很好的分布。但是,这为什么不能是平均分布呢?二项分布呢?泊松分布?或者是其它抽样分布?接下来我们将简要探讨正态分布的由来:1.背景我
- 机器学习新手指南:用Python实现贝叶斯方法与概率模型
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机器学习python人工智能深度学习cnn自然语言处理分类
在机器学习的世界里,贝叶斯方法和概率模型是一类非常重要的工具。它们通过概率的方式来建模和解决问题,能够提供对数据的深刻理解和预测的不确定性估计。今天,我们将从零开始,用Python实现一个简单的贝叶斯分类器,带你走进贝叶斯方法的世界!一、贝叶斯方法与概率模型:初识(一)什么是贝叶斯方法?贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的统计方法,它通过结合先验知识和数据来更新对问题的理解。贝叶斯定理的核心公式如下:
- 【大模型学习路线首发】 AI大模型学习路线:(非常详细)AI大模型学习路线,收藏这一篇就够了!
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人工智能学习程序员大模型学习AI大模型大模型大模型教程
1.打好基础:数学与编程数学基础线性代数:理解矩阵、向量、特征值、特征向量等概念。推荐课程:KhanAcademy的线性代数课程、MIT的线性代数公开课。微积分:掌握导数、积分、多变量微积分等基础知识。推荐课程:KhanAcademy的微积分课程、MIT的微积分公开课。概率与统计:理解概率分布、贝叶斯定理、统计推断等概念。推荐课程:KhanAcademy的概率与统计课程、Coursera的“Pro
- 大矩阵可以分解为低秩矩阵的乘积
二分掌柜的
数学物理矩阵线性代数
大矩阵可以分解为低秩矩阵的乘积flyfish核心结论:矩阵的秩分解定理任何矩阵均可分解为两个秩等于其自身秩的矩阵的乘积。设矩阵A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m\timesn}A∈Rm×n的秩为rrr,则存在矩阵B∈Rm×rB\in\mathbb{R}^{m\timesr}B∈Rm×r和C∈Rr×nC\in\mathbb{R}^{r\timesn}C∈Rr×n,使得A=BCA=BCA=
- 样本与抽样分布:统计推断的基石
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概率论与数理统计概率论
目录引言6样本与抽样分布6.1总体与样本核心概念6.2统计量:样本的数学摘要定义常用统计量重要性质证明:E(S2)=σ2E(S^2)=\sigma^2E(S2)=σ26.3三大抽样分布:统计推断的支柱6.3.1χ2\chi^2χ2分布:多个独立标准正态分布变量的平方和定义性质6.3.2ttt分布(学生氏分布)定义性质6.3.3FFF分布定义性质6.4正态总体的抽样分布定理6.4.1单正态总体情形6
- NewSQL 架构设计:如何实现高性能与高可用性
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NewSQL架构设计:如何实现高性能与高可用性关键词:NewSQL、分布式数据库、高性能、高可用性、ACID、CAP定理、分布式事务摘要:本文将深入解析NewSQL数据库的核心设计思想,通过生活类比、技术原理解读和实战案例,系统讲解其如何在保证传统关系型数据库ACID特性的同时,实现NoSQL级别的扩展性与高可用性。我们将从核心概念、架构设计、关键技术(如分布式事务、一致性协议)到实际应用场景,逐
- 高等代数(四)-矩阵03:矩阵乘积的行列式与秩
u013250861
高等代数矩阵线性代数
§3§3§3矩阵乘积的行列式与秩在这一节我们来看一下矩阵乘积的行列式与秩和它的因子的行列式与秋的关系.关于乘积的行列式有定理1设A,B\boldsymbol{A},\boldsymbol{B}A,B是数域PPP上的两个n×nn\timesnn×n矩阵,那么∣AB˙∣=∣A∣∣B∣.|\dot{AB}|=|A||B|\text{.}∣AB˙∣=∣A∣∣B∣.即矩阵乘积的行列式等于它的因子的行列式的乘
- MongoDB:大数据分布式存储的理想之选
大数据洞察
mongodb大数据分布式ai
MongoDB分布式存储架构:从第一性原理到大数据实践的技术全景解析关键词MongoDB、分布式存储、NoSQL、大数据分片、副本集、CAP定理、BASE理论摘要本报告以MongoDB为核心,系统解析其作为大数据分布式存储理想之选的技术本质。通过第一性原理推导(CAP/BASE理论)、层次化架构拆解(分片/副本集/存储引擎)、多维度实践验证(性能优化/部署策略/场景适配),构建从理论到落地的完整知
- C++循环综合运用题
I空j
c++算法数据结构
费马定理不会纸盒的最大体积是多少?#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,max=-1,m=0,chicun=0,tiji=0;cin>>n;while(true){tiji=(n-2*chicun)*(n-2*chicun)*chicun;if(tiji>max){max=tiji;}chicun=2*m;if(n-2*musingnamespacest
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo