- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 拉格朗日插值多项式(Lagrange Interpolation)原理 + Python 代码
Illusionna.
python
原理部分见:拉格朗日插值—Homev1.2023.11文档https://illusionna.readthedocs.io/zh/latest/projects/Mathematics/Numerical%20Analysis/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E6%8F%92%E5%80%BC/Lagrange.html代码依赖第三方库:1.numpy2
- Numpy 自学笔记(一)
.Queenie.
numpy小白自学笔记
@numpyNumpy自学笔记(一)更加详细的学习资料请见:https://www.numpy.org.cn/user/一.基础知识NumPy的数组类被调用ndarray。它也被别名所知array。请注意,numpy.array这与标准Python库类不同array.array,后者只处理一维数组并提供较少的功能。ndarray对象更重要的属性是:importnumpyasnpa=np.arang
- 基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
首先,给出一个数组x,然后基于表达式y=3x2+2,加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后,构建一个机器学习模型,学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x,y的数据为训练数据。最后,采用梯度梯度下降法,通过多次迭代,学习到w、b的值。以下为具体步骤:1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas
- Pytorch 第九回:卷积神经网络——ResNet模型
Start_Present
pytorchcnnpython分类深度学习
Pytorch第九回:卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回,基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。该模型是基于解决因网络加深而出现的梯度消失和网络退化而进行设计的。接下来给大家分享具体思路。本次学习,借助的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu11
- 实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题
啥都鼓捣的小yao
深度学习pytorch分类人工智能深度学习
实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络,并实现分类质量>0.5。注意:因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建,所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标,后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示:我们大概所需要的功能包如下:importnumpyasnpimpor
- python可應用在金融分析的那一個方面,如何部署在linux server上面。
蠟筆小新工程師
金融
Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- pyscript的用法
新时代_打工人
pythonpython开发语言前端框架
PyScript核心特性Pythoninthebrowser:启用drop-incontent、外部文件托管(基于Pyodide项目),以及不依赖服务器端配置的应用程序托管。Python生态:提供流行的Python和科学计算软件包(例如numpy,pandas,scikit-learn等)。PythonwithJavaScript:在Python和JavaScript对象和命名空间之间进行双向通信
- 今天这道题看了好久的题解,才理解意思,看来有的时候刷题也要积累一些知识。
suohanfjiusbis
pythonleetcode算法
classSolution:defgameOfLife(self,board:List[List[int]])->None:"""Donotreturnanything,modifyboardin-placeinstead."""importnumpyasnpr,c=len(board),len(board[0])board_exp=np.array([[0for_inrange(c+2)]for
- dataframe数据常用python操作
shlay
统计分析软件python信息可视化数据分析
dataframe数据常用python操作dataframe数据常用知识点1.创建dataframe1.1使用字典创建DataFrame:1.2使用列表创建DataFrame:1.3使用numpy数组创建DataFrame:1.4从TXT文件中创建DataFrame:1.5从CSV文件中创建DataFrame:1.6从Excel文件中创建DataFrame:2.dataframe数据保存3.dat
- Python数据可视化——Matplotlib的基本绘图:图形、轴、标签
大数据张老师
python信息可视化matplotlib
Matplotlib的绘图系统是由多个层次组成的,它的基本结构包括图形(Figure)、坐标轴(Axes)、刻度(Ticks)、标签(Labels)等多个部分。理解这些基本组件,有助于更好地使用Matplotlib绘制和优化图表。在本节中,我们将结合NumPy数组,详细讲解Matplotlib的基本结构,并展示它们在实际项目中的应用。图形(Figure):整个绘图的容器在Matplotlib中,图
- 使用Python 打造专属自己的屏幕录制工具:使用NumPy、PIL和OpenCV的完整指南
LIY若依
opencv人工智能python应用开发录屏软件
简介在这篇博客中,我们将介绍如何使用NumPy、PIL和OpenCV创建一个屏幕录制工具。通过逐步解析代码片段,解释每个部分的功能,最终展示完整代码。希望这篇博客能帮助你理解如何实现屏幕录制功能。依赖库在运行代码之前,请确保已安装以下依赖库:NumPyPIL(Pillow)OpenCV可以使用以下命令安装这些库:pipinstallnumpypillowopencv-python步骤1:导入必要的
- OpenCV基础:用Python生成一幅黑白图像
superdont
计算机视觉入门python开发语言opencv人工智能计算机视觉矩阵
OpenCV的基础是处理图像,而图像的基础是矩阵。因此,如何使用好矩阵时非常关键的。下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作,从而更好地实现对图像的处理。具体要求:使用Python:生成一幅左黑右白的灰度图像,图像大小为16×16像素。借助OpenCV库。输出数值,并显示图像。Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵,修改特征
- 安装CUDA12.1和torch2.2.1下的DKG
超级无敌大好人
python
1.创建python虚拟环境setNO_PROXY=*condadeactivatecondaenvremove-nfindkgcondacreate-nfindkgpython=3.11condaactivatefindkgcondainstallpackagingsetuptoolspipuninstallnumpycondainstallnumpy=1.24.3请注意,DKG需要python
- 【numpy2】python计算BMI指数、numpy(数组、数据类型、常用属性、常见方法、索引与切片、比较运算符、基本函数、必会函数、随机数模块、赌场案例)
林光虚霁晓
数据分析pythonnumpy开发语言
1python计算BMI指数2numpy中数组的概念3numpy的数据类型4numpy的常用属性5numpy的常见方法6numpy的索引与切片7numpy的比较运算符8numpy的基本函数8.1numpy的必会函数8.2numpy的随机数模块9numpy的赌场案例1python计算BMI指数#身高height=[170,173,178,180,183]#体重weight=[76,65,70,77,
- sklearn库安装
吧啦吧啦吡叭卜
sklearn人工智能python
已经安装了numpy、matplotlib、scipy这些库一直报错×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Her
- numpy版本踩坑总结 持续更新
AI算法网奇
python宝典python基础numpy
目录1.23版本报错module'numpy'hasnoattribute'bool'.协方差矩阵第2次优化:1.23版本影响库smplx报错module'numpy'hasnoattribute'bool'.解决方法:pipinstallnumpy==1.23.2测试版本命令:python-c"importnumpyasnp;print(np.__version__)"
- Python常见的第三方库:requests、numpy、pandas
大数据张老师
pythonnumpypandas
常见的第三方库:requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库,涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。其中,requests、numpy和pandas是最常用的三个库,分别用于网络请求、数值计算和数据处理。本节将详细介绍它们的基本功能,并通过示例代码帮助理解它们的使用方法。requests:处理网络请求的库requests是Python中用于处理HTTP
- 02矩阵运算
依旧阳光的老码农
计算机视觉矩阵线性代数计算机视觉
矩阵运算教案课程目标了解矩阵的基本概念和常见运算。掌握矩阵的加法、乘法、转置、行列式、逆矩阵等运算。结合NumPy进行矩阵运算的编程实践。第一部分:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义矩阵(Matrix)是一个m×n的数表,其中:m代表行数(row)n代表列数(column)例如:A=\begin{bmatrix}1&2&3\\4&5&6\end{bmatrix}是一个2×3矩阵。第二部分:矩阵的基本运
- python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe
statistics.insight
数据科学持续学习机器学习数据挖掘数据分析人工智能python
python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe目录python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe#导入包和库#python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe#导入包和库importpandasaspdimportnumpyasnp#不显示关于在切片副本上设
- python中的numpy库有什么优缺点_python中关于numpy库的介绍
weixin_34938347
1.Numpy是什么?NumPy(NumericalPython的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深
- python numpy学习
黄小猿
pythonnumpymeshgrid
目录np.meshgridnp.where1.np.meshgrid可以生成一对协调的点,x=np.arange(-5,5,1)y=np.arange(-5,5,1)xx,yy=np.meshgrid(x,y,sparse=True)xx#输出:array([[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4]])yy#输出:array([[-5],[-4],[-3],[-2],[-1],[0],
- 深度学习主流经典框架PyTorch(day2)
inquisitor.dom
深度学习pytorch人工智能
五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy,此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
- conda的作用
一只积极向上的小咸鱼
conda
一概览Conda是一个开源的包管理和环境管理工具,主要用于Python及其他编程语言的依赖管理和环境隔离。它的核心作用有以下几点:1.包管理可以安装、更新、卸载Python及其依赖包(类似于pip)。支持多语言(不仅限于Python,还支持C/C++,R,Ruby,Lua等)。依赖自动管理,能解决复杂的库依赖问题,例如:condainstallnumpypandas2.环境管理允许创建多个独立的虚
- 【AI学习从零至壹】pytorch基础
flyyyya
AI算法人工智能学习pytorch
pytorch基础pytorch基础张量(Tensor)张量的属性张量的索引和切⽚:张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架,由Facebook的⼈⼯智能研究团队开发和维护,在学术界和⼯业界都得到了⼴泛应⽤。张量(Tensor)张量(T
- 庐山派k230使用串口通信发送数据驱动四个轮子并且实现摄像头画面识别目标检测功能
晨兆
python开发语言
我使用的是UART1frommachineimportUART,FPIOA,Pinimportosimportujsonimportaicubefrommedia.sensorimport*frommedia.displayimport*frommedia.mediaimport*fromtimeimport*importnncase_runtimeasnnimportulab.numpyasnp
- 【路径规划】二维Dijkstra启发式改进算法
神精兵院院长
Python算法算法python动态规划
我们使用了A*算法的启发式(曼哈顿距离)来改进Dijkstra算法的性能。当我们将邻居节点添加到优先队列时,我们使用了distance+heuristic作为优先级,这样我们可以更快地找到通往目标节点的路径。importheapqimportnumpyasnpdefheuristic(a,b):(x1,y1)=a(x2,y2)=breturnabs(x1-x2)+abs(y1-y2)#使用曼哈顿距
- 【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式,包括加高斯白噪声(AWGN)、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声(SIDD、DND)等
十小大
人工智能计算机视觉深度学习图像处理图像去噪pythonpytorch
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言加高斯噪声(AWGN)在numpy上加在Tensor上加完整代码加其他噪声(模拟真实世界的噪声)加随机散粒噪声和真实噪声(Possion-Gaussian)加SIDD
- python求函数最值的方法_python计算波峰波谷值的方法(极值点)
weixin_39542742
python求函数最值的方法
python求极值点主要用到scipy库。1.首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfitimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromscipyimportsignal#滤波等xxx=np.arange(0,1000)yyy=np.sin(xxx*np.pi/180)z1=np.pol
- 基于python的“扫雷”游戏实现
m0_74802518
游戏pythonwindows
一、引言:最近在学习python语言,想着尝试通过python来实现儿时玩过的小游戏,于是从"扫雷"游戏开始,依据自己的理解,编写游戏代码。若有不周到之处,还望大家批评指正。环境配置:python3.12,pygame2.6.1,numpy1.26.4二、效果展示灰色为未揭开的单元,红色表示地雷,绿色表示“插旗”(即认定此单元格为地雷)三、程序思路1.程序框架图如图所示,我们需要创建“扫雷”用的棋
- 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