找不着工作的小北‍️
找不着工作的小北‍️

空间三点确定圆心坐标及半径

问题：

已知空间三点坐标：
P 1 ( x 1 , y 1 , z 1 ) P_{1}(x_{1}, y_{1} ,z_{1}) P1​(x1​,y1​,z1​)
P 2 ( x 2 , y 2 , z 2 ) P_{2}(x_{2}, y_{2} ,z_{2}) P2​(x2​,y2​,z2​)
P 3 ( x 3 , y 3 , z 3 ) P_{3}(x_{3}, y_{3} ,z_{3}) P3​(x3​,y3​,z3​)
求三点所确定的圆心坐标及半径。

分析：

约束条件：

  • 三点共面
  • 三点到空间圆心坐标的距离相等
求解：

空间三点确定圆心坐标及半径_第1张图片

附：

求解线性代数方程组：
空间三点确定圆心坐标及半径_第2张图片
空间三点确定圆心坐标及半径_第3张图片
解得：
空间三点确定圆心坐标及半径_第4张图片

参考资料：
空间三点确定圆心坐标

你可能感兴趣的:(几何学,线性代数)

  • 阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
    阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
  • C# vs Python：谁更适合初学者？用5个关键点教你掌握深度学习中的线性代数 墨瑾轩 一起学学C#【四】c#python深度学习
    关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天我们要一起探索如何使用C#来入门深度学习的世界，特别关注其中的线性代数部分。你可能会好奇：“为什么是C#而不是Python？”别急，我们会在接下来的内容中详细解释这个问题，并通过对比两种语言的特点，让你明白选择C#进行深度学习并不是一个坏主意
  • 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
  • 数学：线性相关和线性无关的关系 千码君2016 数学线性代数系数唯一性定义法矩阵秩法行列式法高维空间的基线性方程组
    在线性代数中，线性无关是描述向量组性质的重要概念，它反映了向量组中向量之间是否存在“冗余”或“依赖”关系。以下从定义、判断方法、几何意义及应用等方面详细说明：一、线性无关的定义才成立，则称该向量组线性无关。反之，若存在不全为0的系数使等式成立，则称向量组线性相关。二、核心理解：线性无关的本质三、线性无关的判断方法1.定义法（直接验证）2.矩阵秩法
  • 4、理解线性代数的核心概念与应用 rice5 线性代数第五版深度解析线性代数向量空间子空间
    理解线性代数的核心概念与应用1引言线性代数是现代数学的重要分支之一，广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。理解线性代数的基本概念和原理不仅有助于学术研究，还能够提升解决实际问题的能力。本文将深入探讨线性代数中的核心概念，帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握实际应用技巧。2向量空间向量空间是线性代数的基础概念之一。一个向量空间(V)是指一个集合，其元素称为向量，并且这些向量之间可以进行加法运算和标量
  • （线性代数最小二乘问题）Normal Equation（正规方程） 音程 数学线性代数机器学习人工智能
    NormalEquation（正规方程）是线性代数中的一个重要概念，主要用于解决最小二乘问题（LeastSquaresProblem）。它通过直接求解一个线性方程组，找到线性回归模型的最优参数（如权重或系数）。以下是详细介绍：1.定义与数学表达式给定一个超定方程组（方程数量多于未知数）：Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中：A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
  • ICBDDM2025：大数据与数字化管理前沿峰会 鸭鸭鸭进京赶烤 学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
    在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业：是一个热门且前沿的学科领域，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具，例如线性代数在机器学习算法中
  • 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习)：线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了 Ven% 简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
    文章目录前言第一部分：重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分：深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分：核心区别总结第四部分：在深度学习中为何混淆？如何区分？结论前言在线性代数的殿堂里，“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而，当我们踏入深度学习的领域，面对的是更高维的数据结构——张量（Tensor），描述其大小的术语变成了“维度（Dimensions）”或更精确地说“形状（Shape）”。这两个概
  • 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！ AI大模型-大飞 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
  • GNU Octave 基础教程（8）：GNU Octave 常用数学函数 方博士AI机器人 GNUOctave基础教程机器学习算法人工智能
    目录一、基本算术运二、初等数学函数三、三角函数与反三角函数四、统计函数五、复数与其他函数✅小结下一讲预告GNUOctave内置了大量数学函数，涵盖初等数学、线性代数、复数运算、统计函数等，非常适合科研、工程计算使用。本节将系统地梳理Octave中最常用的数学函数，并附上示例代码与输出结果。一、基本算术运运算符号/函数示例加法+a+b减法-a-b乘法*/.*A*B（矩阵乘法），A.*B（逐元素）除法
  • 数学符号和标识中英文列表(含义与示例) 纸上笔下 MatheMatiCs算法数学符号英文中文微积分导数
    数学符号和标识的参考，涵盖了数学的各个主要分支，并提供清晰的定义和示例，方便快速查找和学习收藏。目录基础数学符号几何符号代数符号线性代数符号概率与统计符号集合论符号逻辑符号微积分与分析符号数字与字母符号特点中英对照：提供符号的英文术语，方便国际交流和文献阅读。应用示例：提供典型数学表达式，例如导数计算(ddx(x2)=2x\frac{d}{dx}(x^2)=2xdxd(x2)=2x)。1.基础数学
  • 【AI中的数学-人工智能的数学基石】数学：构建AI大厦的基石 云博士的AI课堂 AI中的数学人工智能AI数学AI中的数学AI数学大模型
    第一章人工智能的数学基石第四节数学：构建AI大厦的基石数学是人工智能（AI）的核心基石，贯穿于AI算法的设计、模型的构建以及系统的优化过程中。正如建筑大厦需要坚实的地基，AI的发展依赖于深厚的数学理论和方法。理解和掌握这些数学原理，不仅能够提升对AI技术的理解，还能为创新和解决复杂问题提供强有力的工具。本节将系统性地探讨支撑AI的主要数学领域，包括线性代数、微积分、概率与统计、优化理论以及离散数学
  • python scipy简介 凤枭香 Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
    scipyscipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算，后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster：包含聚类算法co
  • 数学中的泛函分析与算子理论 AI天才研究院 计算AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
    1.背景介绍1.1数学的发展与泛函分析的产生数学作为一门科学，自古以来就在不断地发展和演变。从最初的算术、几何，到后来的微积分、线性代数，再到现代的拓扑学、概率论等，数学的研究领域不断扩展。泛函分析作为一门现代数学的分支，起源于20世纪初，它主要研究无限维空间中的函数和算子，为许多现代科学和工程问题提供了理论基础。1.2泛函分析与算子理论的关系泛函分析与算子理论密切相关。泛函分析主要研究无限维空间
  • 数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全 猫头虎技术团队 已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
    数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
  • C语言实现矩阵转置 人才程序员 C语言系列课程c语言矩阵算法开发语言后端软件工程软件构建
    文章目录C语言实现矩阵转置1.什么是矩阵转置？2.矩阵转置的C语言实现2.1定义矩阵2.2转置矩阵2.3示例代码2.4代码解析3.运行示例4.总结C语言实现矩阵转置矩阵转置是线性代数中的一个基本操作，它将一个矩阵的行和列交换。在计算机中，矩阵转置常常用来处理数据结构的优化、图像处理、图形学等领域。在C语言中，实现矩阵转置相对简单。本文将详细介绍矩阵转置的概念、实现方法，并通过示例代码来帮助你理解矩
  • 学习大模型---需要掌握的数学知识 喜欢猪猪 决策树机器学习人工智能
    1.线性代数：乐高积木的世界想象你有很多乐高积木块。线性代数就是研究怎么用这些积木块搭建东西，以及这些搭建好的东西有什么特性的学问。向量：就像一个有方向的箭头，或者一组排好队的数字。比如：一个箭头：从你家指向学校，有长度（多远）和方向（哪边）。一组数字：[身高,体重,年龄]可以代表一个人。[苹果2个,香蕉3根]可以代表你的水果篮子。向量就是描述事物的一个列表。矩阵：想象一个大表格，就像班级花名册，
  • C语言实现4x4矩阵乘法的详细教程 Kimgoeunlaogong
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：矩阵乘法是线性代数的基本操作，在计算机科学的多个领域中有广泛应用。本文详细解释了如何用C语言编写程序来实现两个4x4矩阵的乘法。我们将探讨矩阵乘法的数学原理，并通过C语言的二维数组和嵌套循环来编写代码。该程序将为学习线性代数和C语言编程提供一个实践案例。1.矩阵乘法的数学原理矩阵乘法不仅在线性代数中占据着重要地位，也是计算机科学中不可或缺的一部分。了解矩阵乘法
  • 【图像处理入门】8. 数学基础与优化：线性代数、概率与算法调优实战 小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家图像处理线性代数算法python计算机视觉概率论算法调优
    摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用，包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述，以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例，帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数：图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中，我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
  • 算法导论第十八章 计算几何：算法中的空间艺术
    第十八章计算几何：算法中的空间艺术“几何学是描绘宇宙秩序的永恒诗篇。”——约翰内斯·开普勒计算几何将数学的优雅与算法的实用性完美结合，在计算机图形学、机器人导航和地理信息系统中扮演着关键角色。本章将带您探索几何问题的算法解决方案，从基础的点线关系到复杂的空间剖分，揭示算法如何理解和操纵我们的几何世界。18.1几何基础：点、线和多边形18.1.1几何对象的表示在计算几何中，我们使用简洁的数学结构表示
  • 12 行列式01---定义、计算: 二级行列式 ，三阶行列式，n 阶行列式，排列、逆序数 炫云云 深度学习数学理论线性代数自然语言处理数据挖掘深度学习
    感谢各位观看这篇文章，点赞、收藏、你的支持是我前进的动力！感谢你的阅读，专栏文章持续更新！关注不迷路！!矩阵线性代数笔记整理汇总，超全面文章目录二级行列式三级行列式n级行列式1、排列2、逆序数排列的性质3、n阶行列式上三角形行列参考12行列式01—定义、计算:二级行列式，三阶行列式，n阶行列式，排列、逆序数12行列式01—定义、计算与性质:n级行列式的性质、
  • 线性代数笔记1-二阶行列式和三阶行列式 jack021457 线性代数线性代数矩阵
    文章目录前言一、二阶行列式1.二阶行列式的定义2.二阶行列式的计算二、三阶行列式1.三阶行列式的定义2.三阶行列式的计算三、排列与逆序1.排列定义1：定义2：2.逆序定义：逆序数偶排列和奇排列标准排列（自然排列）N(n,(n-1)...3,2,1)的逆序数有几个对换在所有的n级排列中，奇排列和偶排列个数相等，各占一半，也就是n!2\frac{n!}{2}2n!总结前言本笔记记录自B站《线性代数》高
  • 线性代数导引：附录：行列式几何解释 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发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
    1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支，它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中，线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念，它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释，帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
  • MIT线性代数第三讲笔记 可耳（keer） 线性代数笔记
    视频链接https://www.youtube.com/watch?v=FX4C-JpTFgY3.1矩阵乘法以A∗B=CA*B=CA∗B=C为例，其中矩阵A是m∗nm*nm∗n,矩阵B是n∗pn*pn∗p,矩阵C则是m∗pm*pm∗p单个元素求矩阵C中的每一个元素，公式如下：cij=∑k=1naik∗bkjc_{ij}=\sum_{k=1}^na_{ik}*b_{kj}cij=k=1∑naik∗b
  • MIT线性代数第二讲笔记 可耳（keer） 线性代数线性代数笔记
    视频课程入下：2.EliminationwithMatrices.2.1消元法求解例题如下：{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{cases}x+2y+z=2\\3x+8y+z=12\\4y+z=2\end{cases}⎩⎨⎧x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2将方程组左侧的系数用矩阵的形式表示，这个方程组如下：[123381041]A∗[xyz]X=[212
  • Python打卡训练营day20-奇异值SVD分解 sak77 python打卡训练营python机器学习奇异值分解SVD
    知识点回顾：线性代数概念回顾（可不掌握）奇异值推导（可不掌握）奇异值的应用特征降维：对高维数据减小计算量、可视化数据重构：比如重构信号、重构图像（可以实现有损压缩，k越小压缩率越高，但图像质量损失越大）降噪：通常噪声对应较小的奇异值。通过丢弃这些小奇异值并重构矩阵，可以达到一定程度的降噪效果。推荐系统：在协同过滤算法中，用户-物品评分矩阵通常是稀疏且高维的。SVD(或其变种如FunkSVD,SVD
  • 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
  • 线性代数【8】-1 线性方程组 - 非常重要的概念 - 三个基本的问题 Franklin 数学机器视觉线性代数矩阵深度学习
    本文，主要来自于施光燕老师的视频：认识一个人，不能光看外表，要角度观察这个人，甚至要了解他的性格，才能真正了解这个人。这正如线性方程组的多种表达。1线性方程组的几种表达形式：一般形式增广阵形式未知数阵矩阵形式向量形式【这一段内容，施光燕老师讲的非常精彩，他从一个线性方程组的普通形式，过渡到一个不需要附加说明的标准的矩阵表达，中间的理由非常贴切生动】【X为未知数矩阵，在国外又叫变量矩阵】这四种表述中
  • 线性代数导引：线性方程组 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    线性代数导引：线性方程组线性方程组是线性代数中的基本问题之一，具有广泛的实际应用背景。本篇文章将深入探讨线性方程组的基础理论，阐述其算法原理，并通过实际代码实例详细讲解具体的操作步骤。通过学习本文，你将掌握线性方程组的解法，理解其数学模型，并能够应用相关技术解决实际问题。1.背景介绍1.1问题由来线性方程组在数学、物理、工程等领域有着广泛应用。例如，在电路分析中，线性方程组描述了电路中各节点电位之
  • 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 &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他