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四月是你的
机器学习
@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
- 统计学中的样本&概率论中的样本
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题概率论
不知道当初谁想的把概率论和数理统计合并,作为一门课。这本身是可以合并,完整的一条线,看这里。但是,作为任课老师应该从整体上交代清楚,毕竟是两个学科,不同的学科合并必然会有各种不协调的问题。举个最基本的名词冲突的例子。统计学中的样本在统计学中,样本是从总体(Population)中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体,并用于估计总体的特征或参数。例如,如果我们想了解一个城市居民的平均收入,我
- P3978 [TJOI2015] 概率论
洛谷之蒟蒻
概率论
题目描述为了提高智商,ZJY开始学习概率论。有一天,她想到了这样一个问题:对于一棵随机生成的n个结点的有根二叉树(所有互相不同构的形态等概率出现),它的叶子节点数的期望是多少呢?判断两棵树是否同构的伪代码如下:算法1Check(T1,T2)Require:两棵树的节点ifT1=nullorT2=nullthenreturnT1=nullandT2=nullelsereturnCheck(T1→le
- svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
张炜大师傅
svmpython模型绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有
- 【AI中数学-概率论-综合实例-包括python实现】 预测的守望者:动态贝叶斯网络在风险预警中的应用
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能概率论python贝叶斯网络机器学习AI数学
第四章:概率论-综合实例第2节预测的守望者:动态贝叶斯网络在风险预警中的应用在许多现实世界的应用中,预测和风险评估通常不仅依赖于静态的输入数据,而是需要考虑时间维度和动态变化。动态贝叶斯网络(DBN,DynamicBayesianNetwork)作为一种扩展了传统贝叶斯网络的工具,可以有效地处理时间序列数据,并进行时序预测。与静态贝叶斯网络不同,DBN能够通过建模系统状态随时间的变化,揭示出更为复
- 数学:机器学习的理论基石
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- Python字典详解
2401_89224765
python开发语言
print(dict4)需要注意的是:fromkeys方法只用来创建新字典,不负责保存。当通过一个字典来调用fromkeys方法时,如果需要后续使用一定记得给他复制给其他的变量。②访问字典:第一阶段:基操勿6!如果要想获取字典中某个键的值,可以通过访问键的方式来显示对应的值。上代码:dict={‘线代’:“99”,“数据分析”:“99”,“概率论”:“98”}#创建字典print(‘小红同学的线代
- 【概率论与数理统计】第三章 多维随机变量及其分布(3)
Arthur古德曼
概率论与数理统计概率论多维随机变量二维随机变量独立性概率分布夏明亮
2随机变量的独立性2.1两个随机变量的独立性在多维随机变量中各分量的取值有时会互相影响,但有时也会毫无影响。例如,一个人的身高XXX和体重YYY之间就会互相影响,但与收入ZZZ一般就没什么影响。这里,我们根据两个事件的独立性引出两个随机变量的独立性:之前我们这样描述:事件{X≤x}\{X\lex\}{X≤x}与事件{Y≤y}\{Y\ley\}{Y≤y}的积事件{X≤x,Y≤y}\{X\lex,\Y
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
- PDF和CDF
薛定谔的猫_大雪
概率论
在概率论和统计学中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:ProbabilityDensityFunction(PDF):概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X,其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度,即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率,即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
- Python 数学建模——方差分析
Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
- 数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理
天阑的芋头
#数据分析—统计学知识数据分析统计学数据分析面试
阅读之前看这里:博主是正在学习数据分析的一员,博客记录的是在学习过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。博客地址:天阑之蓝的博客,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习的过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数,以
- 感悟文是很容易写的
林天歌
生活感悟是很容易写的,只要你生活中稍稍关注一下周围在发生什么,随便什么事情都可以,甚至编一件事都可以,然后为之赋予一个意义。举例子的话,比如说我可以写我的概率论老师,每节课三小时,两小时都是在讲课堂无关的事情,都是在讲一些她以为的人生道理,却不知道因为她讲得太多,加上她使用互联网的能力不足,她讲得已经完全不能触动到学生的神经,反倒还促进了一些学生的逃课。这就是典型的以己度人,她以为她在分享自己认为
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 机械学习—零基础学习日志(概率论总笔记5)
学长小陈来帮你
学习笔记概率论算法深度学习机器学习
引言——“黑天鹅”要获得95%以上置信度的统计结果,需要被统计的对象出现上千次,但是如果整个样本只有几千字,被统计的对象能出现几次就不错了。这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”?古德-图灵折扣估计法在词语统计中,有点词语虽然是出现0次,但是实际的出现概率并不是永远不可能的零。那需要把一些概率转移给到这些词语。古德的做法实际上就是把出现1次的单词的总量,给了出现0次的,出现2次
- Python 数学建模——假设检验
Desire.984
Python数学建模python数学建模概率论
文章目录前言参数假设检验单个总体均值的假设检验σ\sigmaσ已知σ\sigmaσ未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验(Kolmogorov-Smirnov检验)Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言 假设检验是概率论中相当重要的内容。一般是先提出一个原假设H0H_0H0和一个对立的备择假设H1H_1H1,通过数学方
- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
南川笔记
Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑(不是常规的C语言或者Java程序,也不是这几年很火的Python编程,而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R),这在一
- Python的图形化界面编程
iteye_20668
Pythonpython
2017.2.14好久没有写代码了,感觉过一个年弄的什么也没有干成,好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多,并且指针也没有那么难了,然后就是看了下机器学习,感觉有点小难,现在发现好多都涉及到高数,概率论和线性代数的知识,想想当初把这些学的是一塌糊涂。然后上次和胡杨大大聊天的时候,他说好多东西都是在实践中去学习的。好了,继续我的Python吧,Python的图形化界面编程。impor
- 数据结构——初始数据结构!!!
404_NOT_FOUND@
数据结构与算法数据结构算法
本章将简单介绍数据结构,欢迎大家点赞➕收藏,蟹蟹!!!个人主页:404_NOT_FOUND@1.简介是一门基础学科研究的是数据如何在计算机中进行组织和存储,使得我们可以高效的获取数据和修改数据2.数据结构可以分为三类2.1线性数据结构线性数据结构是指数据元素之间存在一对一的关系,即每个元素都有一个前驱和一个后继元素,形成线性序列常见的线性数据结构包括:数组(Array):一组连续存储的元素,通过索
- python机器学习算法--贝叶斯算法
在下小天n
机器学习python机器学习算法
1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- 【概率论】理解贝叶斯(Bayes)公式:为什么疾病检测呈阳性,得这种病的概率却不高?
seh_sjlj
概率论概率论学习数学经验分享
先说结论:因为假阳性的人数相比于真阳性太多了。具体是怎么回事呢?咱们慢慢分析。文章目录一、贝叶斯公式二、典例分析三、贝叶斯公式的本质思考(摘自教材)一、贝叶斯公式定理1(贝叶斯公式)设有事件A,BA,BA,B,P(A)>0P(A)>0P(A)>0,P(B)>0P(B)>0P(B)>0,则P(B∣A)=P(B)P(A∣B)P(A)P(B|A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}P(B∣A
- 愚者才悲观|每日复盘D32
_李子昂
我是李子昂,一个热爱生活、积极向上的“人生梦想家”。爱阅读、记录生活,这是我的第三十二天复盘❤2019.12.1232/3651.感恩创造的不可思议的今天早起一件事:打卡✔(每天比昨天早起两分钟)早读任务:第一课,课文两段✔马原第一章大题背诵✘古诗词一首✘三只青蛙:阅读一小时✔概率论前三章✘图片发自App2.今日小确幸感恩YCX送我的奶茶,紫薯和冬天很配❤感恩早上的挣扎顺利的早起了两分钟,明天加油
- 【晨间日记】 2020年9月23日
语瞳SAMA
2020年9月23日天气:小雨【90天践行目标】(108/120)①5:30早起②22:30早睡③写晨间日记【昨日践行】①5:41起床②22:29入睡③晨间日记已达成【今日青蛙】①完成概率论和离散数学作业②午间冥想③洗衣服*昨日三只青蛙已达成【反思日志】①早晨听这门Java课,真的有种“虽然是使用中文教学,但是上起来却和外语课一样”的感觉,好多未知的术语糅杂在一起,整堂课听着就跟猜谜似的,太离谱了
- 2.1概率统计的世界
极客探索者
量化交易概率论
欢迎来到概率统计的世界!在量化交易中,概率统计是至关重要的工具。通过理解概率,我们可以用数学的方法来描述市场行为,预测未来走势,并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始,逐步深入,揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如,丢一枚硬币,正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为:在量化交易中,我们常常需要计算各种事件的概率,例如股票价
- Matlab实现多传感器信息融合(D-S证据推论)
冬天都会过去
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。(对来自多传感器数据的融合处理)适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍(1)四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中,函数m为识别框
- 概率论中的卷积公式
Ctrl+CV九段手
概率论卷积公式卷积神经网络概率论概率论与数理统计笔记经验分享
目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么?多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题,例如信号处理中的噪声消除?在统计学中,卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的?卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子?如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性?简介在概率论中,卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法,主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析:一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为:P(A∣B)=P(B)
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 小琳 AI 课堂:机器学习
小琳ai
小琳AI课堂人工智能机器学习
嘿,朋友们!欢迎来到小琳AI课堂机器学习:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习,然后像个小超人似的,拥有预测和决策的超强能力!从技术实现的层面来讲,主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习:在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈,根据已知的
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla