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whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。另外,在绝大多数机器学习算法情况下(如LR),损失函数要复杂的多,根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法,这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法,但是其基础
- 2023年数学建模国赛D题思路+模型+代码+论文
冲冲冲数模
贪心算法线性回归决策树模拟退火算法随机森林逻辑回归支持向量机
一、数学建模常用方法各赛题思路开赛后会第一时间更新数学建模是将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法进行求解和分析的过程。在数学建模中,常用的模型算法非常多,下面列举了一些常见的模型算法。线性回归:线性回归是一种常见的建模方法,用于建立因变量与自变量之间的线性关系模型。通过最小二乘法估计模型参数,可以预测因变量的取值。非线性回归:与线性回归不同,非线性回归建立了非线性关系模型。这种模型常用于描述实
- 岭回归算法
码银
回归数据挖掘人工智能
回归分析方法是利用数理统计方法分析数据,建立自变量和因变量间的回归模型,用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项,使回归模型具有较好泛化能力和稳定性,但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。岭回归,又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法,是对最小二乘回归的一种补充,岭回归
- 人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
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人工智能线性回归回归
2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展,简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
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龙行泽雨
计算方法最小二乘法c++机器学习
曲线拟合插值与拟合较为相似,同样是给出了数据点,要求求出一个函数,但是插值要求插值数据必须100%正确,即求出来的函数必须都过这些点,而拟合则不一定,因为拟合的数据点本身就不一定正确,比如拿尺子测量某物体的形变趋势,在测量的过程中,本身就存在测量误差,拟合函数强行经过这些点毫无意义,并且这个测量过程中会产生大量的测量数据,使用插值的方法也不适合。因此我们可以得出使用插值的条件:插值数据必须100%
- 计量经济学计算机输出结果,计量经济学作业答案A..doc
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计量经济学作业答案A.计量经济学(本科)第一次作业(FirstAssignment)答案问题1某一元回归模型y=?0+?1x+u中?1的估计量(OLS法-最小二乘法)用表示。检验?1=0的t统计量定义为t=,其中S()为的样本标准差(StandardError)。问题:1)请找出t统计量和F统计量之间的关系。2)请找出F统计量和可决系数()的关系。(2)问题2已知澳大利亚1980-2007年国内生
- 数值分析大作业c语言版,数值分析大作业3
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数值分析大作业c语言版
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼数值分析大作业3一、设计方案1.使用牛顿迭代法,对原题中给出的,,()的11*21组分别求出原题中方程组的一组解,于是得到一组和对应的。2.对于已求出的,使用分片二次代数插值法对原题中关于的数表进行插值得到。于是产生了z=f(x,y)的11*21个数值解。3.从k=1开始逐渐增大k的值,并使用最小二乘法曲面拟合法对z=f(x,y)进行拟合,得到每次的。当时
- 最小二乘法的计算复杂度Computational complexity of least square regression operation
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https://math.stackexchange.com/questions/84495/computational-complexity-of-least-square-regression-operationhttps://courses.grainger.illinois.edu/cs357/fa2021/notes/ref-17-least-squares.html
- 介绍一下四参数曲线拟合算法
耄先森吖
四参数曲线拟合是一种数学方法,用于通过拟合一条曲线来描述一组数据。它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析,以获得一条函数方程,用于对未来的数据进行预测。四参数曲线拟合的具体方法是:首先确定一条曲线的形式,例如二次曲线或三次曲线等。然后,确定这条曲线的四个参数,即曲线方程中的常数项。最后,使用最小二乘法或其他优化算法,通过拟合给定数据来确定这四个参数的最优值。四参数曲线拟合算法可以用于许多不同的应
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数学建模\MATLAB数学建模算法matlab线性回归数据挖掘
多元线性回归是指在一个多维特征空间中,通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。多元线性回归的数学表达式为:y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε其中,y为输出变量,x1,x2,…,xn为输入变量,β0,β1,β2,…,βn为回归系数,ε为误差项。通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值,通常使用最小二乘法来求解。多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题,它可以用于预测和建
- 移动最小二乘法
EasonZzzzzzz
数学之美最小二乘法机器学习人工智能
移动最小二乘法(MovingLeastSquare,MLS)主要应用于曲线与曲面拟合,该方法基于紧支撑加权函数(即函数值只在有限大小的封闭域中定义大于零,而在域外则定义为零)和多项式基函数,通过加权最小二乘法建立适合散点(Scatteredpoints)模型的拟合函数。其主要特点是:不需对拟合和插值区域进行划分,只需散点模型;由于MLS引入了紧支撑权函数,因此具有局部拟合或插值特点。改变基函数的多
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- 【最详解】如何进行点云的凹凸缺陷检测(opene3D)(完成度80%)
荒野火狐
点云3d点云open3d
文章目录前言实现思路想法1想法2想法3补充实现想法1想法2代码想法3代码总结前言读前须知:首先我们得确保你已经完全知晓相关的基本的数学知识,其中包括用最小二乘法拟合曲二次曲面,以及曲面的曲率详细求解。若还是没弄清楚,则详细请看下面链接。【点云、图像】学习中常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中](建议从一个标题上从上往下看,比较循序渐进)补充:曲率:反映曲面在某一点处的弯曲程度,它与
- 用C#实现最小二乘法(用OxyPlot绘图)
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C#c#最小二乘法开发语言
最小二乘法介绍✨最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常见的数学优化技术,广泛应用于数据拟合、回归分析和参数估计等领域。其目标是通过最小化残差平方和来找到一组参数,使得模型预测值与观测值之间的差异最小化。最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量(y)与至少一个自变量(x)之间的关系建立为:在OLS方法中,我们必须选择一个b1和b0的值,以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小
- 刹车距离问题matlab参数估计
日光倾
一个模型拟合实例中车辆刹车距离案例中的最小二乘法参数估计内容及其源代码一、原始数据二、我的计算结果三、视频计算结果四、思考发现实际计算结果和视频中的计算结果不同,即出现了较大的误差。五、最小二乘准则拟合多项式的相关知识在matlab里使用ployfit函数进行拟合
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dracularking
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在线性回归中,我们通常使用最小二乘法(OrdinaryLeastSquares,OLS)来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线,使得预测值与实际值的平方差最小化。假设有数据集其中是输入特征,是对应的输出。线性回归的模型假设是:其中,是输入特征,是模型的参数。损失函数(成本函数)表示预测值与实际值之间的差异。对于线性回归,损失函数通常采用均方误差(MeanSquaredError,MSE):其
- 机器学习-线性回归法
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人工智能机器学习线性回归人工智能
线性回归算法解决回归问题思想简单,实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个,称为:简单线性回归通过分析问题,确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数,获得机器学习的模型几乎所有参数学习算法都是这样的套路最小二乘法代码实现简单线性回归法加载数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplota
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matlab工程应用matlab开发语言降噪效果评估信号处理自适应滤波
基于Matlab的光纤陀螺随机噪声和信号,利用固定步长和可调步长的LMS自适应滤波、最小二乘法、滑动均值三种方法进行降噪处理,最后用阿兰方差评价降噪效果。程序已调通,可直接运行。156信号处理自适应滤波降噪效果评估(xiaohongshu.com)
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1、Theil-SenMedian方法又称为Sen斜率估计,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。它通过考虑数据集中所有可能的点对,计算这些点对之间的斜率,并选择这些斜率的中位数来获取整体趋势的稳健估计。Theil-Sen方法提供了一种对数据趋势的鲁棒估计。与传统的最小二乘法相比,这使得Theil-Sen方法对于异常值或离群值更为鲁棒。Theil-Sen方法是确定性的,这意味着对于给定的数据集,它
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第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归,线性判别分析(二选一)3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集:打乱数据顺序,取前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入,SalePrice作为模型的输出在训练集上,使用最小二乘法求解模型
- 最小二乘法
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本文为转载,原文链接:最小二乘法(LeastSquares)-mathwater的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/128083562最小二乘法,为什么叫二乘法?二乘其实是指平方的意思,为什么用平方呢?因为平方可以消除误差正负方向上的差异,单纯的只比较长度。另一种通俗的说法叫距离(学术一点叫欧氏距离),距离不分上下、左右,只有大小,所以可以用来衡量目标与估计的所有
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目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理1.极大似然法系统参数辨识2.最小二乘法系统参数辨识5.完整程序1.程序功能描述分别对比基于极大似然法的系统参数辨识以及基于最小二乘法的系统参数辨识,输出起参数辨识收敛曲线以及辨识误差。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序c1=[0.0001,0.0001,0.0001,0.0001
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偏最小二乘法(PLS)和正交偏最小二乘法(OPLS)是统计模型,用于寻找两组数据矩阵之间的关系。它们广泛应用于化学计量学、生物信息学、经济预测等领域。偏最小二乘法(PLS)偏最小二乘法是一种多变量分析方法,主要用于找到两组数据(通常是预测变量集和响应变量集)之间的线性关系。在PLS模型中,从预测变量的数据集中提取出几个主成分(潜变量),并尝试使这些潜变量尽可能多地解释响应变量的方差。这使得PLS特
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机器学习模型预测贷款审批作者:i阿极作者简介:数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者:博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞收藏评论+关注哦!如果有小伙伴需要数据集和学习交流,文章下方有交流学习区!一起学习进步!大家好,我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持专栏案例:机器学习案例机器学习(一):线性回归之最小二乘法机器学习(二):线性回归之梯度下降法机器学习(三):基于线性回归对
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线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值,线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即一般用向量形式写成:和确定后,模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*(d+1)大小的矩阵,其中每行对应于一个实例,每行前d个元素对应于实例的d个属性值,最后一个元素恒置于1,即(一)均方误差(meansquarederror)基于欧几里得距
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一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')#points[0,0]#提取points中的两列数据,分别作为x,yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#plt.s
- 2024.1.28 GNSS 学习笔记
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学习笔记GNSS全球卫星导航系统算法PPP
1.基于地球自转改正卫地距以及伪距码偏差重构定位方程:先验残差计算公式如下所示:2.观测值如何定权?权重如何确定?每个卫星的轨钟精度以及电离层模型修正后的误差都有差异,所以我们不能简单的将各个观测值等权处理。理论上来说,我们头顶的卫星穿过电离层区域相对较短,且不容易受地面建筑物的遮挡,理论上来说观测值精度更高。3.最小二乘法与最小二乘的状态量解4.等效距离方差UERE?定位精度因子?等效距离误差:
- MiniTab的拟合回归模型的分析
红狐九尾
MiniTab回归数据挖掘人工智能数据分析数据模型
拟合回归模型概述使用拟合回归模型和普通最小二乘法可以描述一组预测变量和一个连续响应之间的关系。可以包括交互作用项和多项式项、执行逐步回归和变换偏斜数据。例如,房地产评估人员想了解城市公寓与多个预测变量(包括建筑面积、可用单元数量、建筑年限和到市中心的距离)之间的相关性。检验员可以使用多个回归来确定预测变量是否与销售价格显著相关。在执行分析之后,Minitab将存储模型,以便执行如下操作:预测新观测
- 在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析(OPLS-DA)
维凡生物
Question1:什么是PLS-DA?与PCA不同,PLS是“有监督”模式的偏最小二乘法分析,也就是在分析数据时,已知样本的分组关系,这样可以更好的选择区分各组的特征变量,确定样本之间的关系。DA是判别分析,PLS-DA用偏最小二乘回归的方法,在对数据“降维”的同时,建立了回归模型,并对回归结果进行判别分析。OPLS-DA是在PLS-DA的基础上,进行了正交变换的矫正,可以滤除与分类信息无关的噪
- 2019-12-20
ZZ_87c3
data<-read.csv("C:/Users/ZWPC/Desktop/pls.csv",header=F)pls<-plsr(V1~.,data=data,30,validation="CV")#全波段最小二乘法selectNcomp(pls,plot=T)cor(data$V1,pls$fitted.values[,,10])^2summary(pls)#查看plot(data$V1,pl
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那