虎山行不行
虎山行不行

加权最小二乘法matlab,加权最小二乘法matlab

k k 1;v?k zk h?k k 1 matlab最小二乘法拟合 [a,Jm...

卡尔曼MATLAB-最小二乘法例子的代码_信息与通信_工程科技_专业资料。 Ts...

最小二乘法曲线拟合原理及matlab实现_数学_自然科学_专业资料。曲线拟合(c...

[10x10 double] df: 22 normr: 1.6178e-07 MATLAB 的最优化工具箱还提供了 lsqcurvefit()函数命令进行最小二乘曲线拟合(Solve nonlinear curve-fitting (data-......

基于matlab的最小二乘法应用_数学_自然科学_专业资料。基于 matlab 非线性曲线最小二乘拟摘要:在工程计算与科学研究中,常常需要从一组测量数据出发,寻找变量 x ......

最小二乘法的基本原理和多项式拟合 matlab 实现 最小二乘法的基本原理和多项式拟合 matlab 实现 最小二乘 法的基本原理和多项式拟合 一、 最小二乘法的基本原理......

计 082-2 班 学号 撰写时间: 撰写时间: 2012-3-1 成绩评定: 成绩评定: 自动化专业综合设计报告 一.设计目的 1、学会用 Matlab 实现最小二乘法辨识系统参数......

7 MATLAB 的最优化工具箱还提供了 lsqcurvefit()函数命令进行最小二乘曲线拟 合(Solve nonlinear curve-fitting (data-fitting) problems in least-squares sense)......

1.目的 目的 1.1 掌握系统辨识的理论、方法及应用 1.2 熟练 Matlab 下最小二乘法编程 1.3 掌握 M 序列产生方法 2.设备 设备 PC 机 1 台(含 Matlab ......

? z?k ? ? h v 1 matlab最小二乘法拟合 [a,Jm]=lsq...

matlab 最小二乘法拟合 最小二乘法在曲线线合中比线普遍。线合的模型主要有 ...

你可能感兴趣的:(加权最小二乘法matlab)

  • matlab按行读取txt文件数据集 地上悬河 matlab开发语言
    功能：使用Matlab按行读取txt文件，按照特定符号进行分割后加入数组中fid=fopen('coordinate.txt');%首先打开文本文件coordinate.txttemp=[]while~feof(fid)%while循环表示文件指针没到达末尾，则继续%每次读取一行,str是字符串格式str=fgetl(fid);%以','作为分割数据的字符,结果为cell数组s=regexp(st
  • 优化选址问题 | 基于和声搜索算法求解基站选址问题含Matlab源码 天天酷科研 优化选址问题（LP）matlab和声搜索算法基站选址问题
    目录问题代码问题和声搜索算法（HarmonySearch,HS）是一种模拟音乐创作过程中乐师们凭借自己的记忆，通过反复调整各乐器的音调，直至达到最美和声状态为启发，通过反复调整解向量的各分量来寻求全局最优解的智能优化算法。下面是一个基于和声搜索算法求解基站选址问题的Matlab伪代码框架。请注意，这个框架是一个基本的实现，你可能需要根据你的具体问题和约束条件进行调整和优化。代码%和声搜索算法求解基
  • matlab ICP配准高阶用法——统计每次迭代的配准误差并可视化 点云侠 matlab点云工具箱matlab开发语言计算机视觉线性代数算法
    目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、概述  在进行论文写作时，需要做对比实验，来分析改进算法的性能，期间用到了迭代误差分布统计的比较分析，为直观表示配准误差，需要进行可视化
  • MATLAB/Simulink 基础入门讲解(一) 紗梨酱 小萌新初学simulinkmatlabsimulink
    MATLAB/Simulink基础总结相信很多朋友总是遇到这种情况，学过的知识总是忘记，尤其是针对课外知识较多的专业技巧课程，老师或者是师兄师姐只是带你入门，然后讲几个例子，你认真地听，最开始觉得也就是如此简单的一个东西罢了，轮到实际操作时，又开始梦游，学过但又没完全学过，每次总是重复在第一个学过的技巧点上。本次就全面的总结一个基础视频，把MATLAB/Simulink中需要使用到的基础知识都化成
  • 路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现 算法如诗 路径优化算法（PathOptimization）算法matlab路径优化算法
    蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，用于解决如旅行商问题（TSP）等组合优化问题。在蚁群算法中，每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素，并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移，较短的路径上累积的信息素会更多，从而吸引更多的蚂蚁，最终找到最优路径。在城市路径优化问题中，蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径
  • 【matlab】基本操作（二）实验报告 Linyeji 数学建模matlab
    实验目的与要求：1熟悉matlab工作环境2掌握建立矩阵的方法和基本的矩阵运算3掌握matlab各种表达式的书写规则以及常用函数的使用4用矩阵求逆法解线性方程组实验内容：P3601，3，4P3624，5（1）一、先求下列表达式的值。提示：利用冒号表达式生成向量。二、设有矩阵A和B求它们的乘积C。求A+A、A*A、A^2。求B+1、B-1、B-C、B.*3、B.^2、B./2。（4）取A矩阵的最后一
  • MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估 zmjia111 机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
    在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能，更以其简洁易用的语法和强大的算法库，为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言，MATLAB的语法更为直观，上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅
  • MATLAB中的符号计算是什么？如何使用它？ 爱花的程序 算法
    一、符号计算概述符号计算，顾名思义，是一种基于符号而非数值的计算方式。在MATLAB中，符号计算是通过符号表达式来实现的，这些表达式由符号变量、符号运算符和括号等组成。符号变量可以是任何字母或单词，它们代表数学上的未知量或变量。符号运算符则包括加减乘除、幂运算、函数等常见的数学运算。符号计算的主要优点是能够进行精确的计算，避免了浮点数计算带来的误差。这对于需要高精度结果的工程和科学计算来说至关重要
  • 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习 zkzhzy ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
    近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
  • ubuntu20.04下安装anaconda+配置环境变量+运行+创建快捷方式 Terry Cao 漕河泾 ubuntulinux
    原来是在windows下用matlab进行数据处理与算法验证，在ubuntu下进行C++部署应用，需要不断的重启切换双系统，太麻烦，打算在ubuntu下用python进行数据处理与算法验证。安装anaconda如下1.官网下载anacondaFreeDownload|Anaconda2.安装，在文件夹下打开命令窗口，输入bashAnaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh具体
  • MATLAB使用OMP实现图像的压缩感知实例 superdont 计算机视觉入门matlab计算机视觉图像处理机器学习图像加密人工智能算法
    OMP（OrthogonalMatchingPursuit）是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。基本步骤以下是OMP算法的简要步骤：初始化残差：将残差初始化为测量向量。迭代过程：a.原子选择：在每次迭代中，从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.更新估计：使用所选的原子更新信号的估计。c.更新残差：更新残差，将其减去已匹配的部分。停止条件：重复步骤
  • 如何在MATLAB中创建和操作矩阵？ 琛哥的程序 算法数据结构
    在MATLAB中创建和操作矩阵是该科学计算软件的核心功能之一。MATLAB的名字本身就来自于“矩阵实验室”（MatrixLaboratory）的缩写，它提供了丰富而强大的矩阵处理能力。下面将详细解释如何在MATLAB中创建和操作矩阵，内容将尽量达到2000字。一、创建矩阵1.直接输入在MATLAB中，可以直接在命令窗口中输入矩阵元素来创建矩阵。矩阵元素按行输入，同一行的元素之间用空格或逗号分隔，不
  • matlab命令窗口作用是什么,matlab的命令窗口的作用是什么 松脂领花 matlab命令窗口作用是什么
    窗口设置为：*命令窗口(CommendWindow)*工作空间窗口(Workspace)*当前目录浏览器(CurrentDirectory)(Currentfolder7.9版)*命令历史窗口(CommendHistory)*启动平台(LaunchPad)6.x版*帮助窗口(Help)*M文件优化器(Profiler)命令窗口：(Commandwindow)MATLAB的主要交互窗口。用于输入MA
  • 基于冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer，CPO)的无人机三维路径规划（MATLAB） IT猿手 无人机路径规划优化算法MATLAB无人机matlab开发语言人工智能多目标优化算法算法
    一、无人机路径规划模型介绍无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径，使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一，它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹，以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。二、算法介绍冠豪猪优化算法(CrestedPorcupineOptimizer，CPO)由MohamedAbdel-Basset等人于2024年提出，该算法
  • Canny详解 kxg916361108 计算机视觉图像处理人工智能
    Canny边缘检测是一种经典的图像处理技术，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。它由JohnF.Canny在1986年提出，是一种多阶段的边缘检测算法，具有高精度和低错误率的特点。Canny边缘检测的步骤：高斯滤波（GaussianBlur）：Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理，以减少图像中的噪声。高斯滤波器将图像中的每个像素与周围像素进行加权平均，从而模糊图像并减少噪声。计算图像梯度
  • EKF+PF的MATLAB例程 Evand J matlab开发语言
    EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费）%date:2024-1-10%Ver2clear;clc;closeall;rng(0);%%参数设置N=100;%粒子总数
  • 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水 海绵波波107 遥感反演与解译技术笔记c#
    目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展，由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响，所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确，本文使用水云模型去除植被散射影响，在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
  • MATLAB图像拼接算法及实现 程序员小溪 算法matlab计算机视觉MATLAB人工智能
    图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像
  • 用自编码器检测小波散射异常 MATLAB 闪闪发亮的小星星 数字信号处理与分析matlab开发语言
    小波散射LSTM自编码器卷积自编码器卷积自编码器比LSTM自编码器快！modwpt主要参考：https://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ug/detect-anomalies-using-wavelet-scattering-with-autoencoders.html代码及部分注释%加载数据parentDir='';%ifexist(fullfile(parent
  • 186基于matlab的信号盲源分离算法 顶呱呱程序 matlab工程应用matlab开发语言自然梯度和普通梯度RLS变步长盲源分离EASI信号盲源分离算法
    基于matlab的信号盲源分离算法，包括变步长盲源分离（EASI）,RLS(自然梯度和普通梯度)，并将三种方法分离结果进行对比。程序已调通，可直接运行。186信号盲源分离算法变步长盲源分离(xiaohongshu.com)
  • 显著性目标检测评价指标Smeasure, wFmeasure, MAE, adpEm, meanEm, maxFm 一只懒洋洋 人工智能机器学习
    一、评价指标：Smeasure(StructureMeasure)结构度量是一种综合评估指标，用于评估预测的分割结果与真实分割之间的结构相似性。它考虑了分割结果的边缘连通性、区域完整性和边界偏移等因素，值越接近1表示分割结果与真实分割结构越相似。wFmeasure(WeightedF-measure)加权F-measure是精度和召回率的加权平均值，其中精度衡量了分割结果中正确分类的像素数量，而召
  • MAB建模规范介绍 马上到我碗里来 #代码生成MABMatlabSimulink
    前言MAB建模规范（Model-BasedDesignAcrossMathWorksProducts）是MathWorks公司制定的用于提高MATLAB和Simulink模型可读性、可维护性和可重用性的建模规范。该规范涵盖了模型结构、命名约定、注释、代码生成等方面的内容。①主要目标MAB建模规范的主要目标包括：提高模型的可读性，使模型更容易理解和维护。提高模型的可维护性，使模型更容易修改和更新。提
  • 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
  • Matlab在同一张图中如何加入多个图例 daijingxin matlab开发语言
    根据代码最终画出的图片如下：其实原理很简单，就是在一张figure中画多个坐标轴，每个坐标轴都有对应的图例，之后再将多余坐标轴隐藏，只保留一个即可。代码如下：clearall;closeall;dd_linewidth=1;a=0.5;b=1;c=2;d=3;e=4;semilogy(a,b,'r',a,c,'g',a,d,'m',a,e,'b','LineWidth',dd_linewidth)
  • 【MATLAB源码-第154期】基于matlab的OFDM系统多径信道下块状和梳妆两种导频插入方式误码率对比仿真。 Matlab程序猿 OFDM信道估计与均衡MATLABmatlab开发语言信息与通信
    操作环境：MATLAB2022a1、算法描述OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交频分复用）是一种高效的无线信号传输技术，广泛应用于现代通信系统，如Wi-Fi、LTE和5G。OFDM通过将宽带信道划分为多个正交的窄带子载波来传输数据，有效地提高了频谱利用率并降低了多径传播引起的干扰。接下来，我们将详细讨论OFDM系统的关键组成部分，包括导频、
  • MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 电力程序小学童 机器预测matlab神经网络分类预测
    目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析
  • 定时发文，会员的福利之一 麦小东
    本人购买会员的目的，除了希望靠赠送的加成卡增加权重，并以此提高自己的热度值之外，还有另外两个目的。其一，避免广告。其二，定时发文。定时发文的好处是：可以事先把私密文章按照自己预定的顺序，依次设置发布日期和时间，这样就不会因为忙于其他事情而断了日更。即使设置了定时发文以后，日期和时间也可以随便更改，文章内容也可以随时编辑。如果不是会员，定时发文则需要一定的代价，如下图——
  • Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层 肆十二 Pytorch语法cnn人工智能神经网络
    Pyotrch-卷积神经网络基础组件之全连接层关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本原理介绍卷积神经网络（CNN）中的全连接层通常出现在网络的最后几层，用于对前面层提取的特征进行加权和。在全连接层中，每个神经元都与其前一层的所有神经元进行全连接。全连接层的作用是将前面层提取的特征综合起来，形成一个一维的特征向量，以便于后续的分
  • 人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归 ALGORITHM LOL 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
  • 【MATLAB源码-第152期】基于matlab的子空间方法(subspace method)的信道盲估计仿真，16QAM调制。 Matlab程序猿 matlab开发语言信息与通信
    操作环境：MATLAB2022a1、算法描述基于子空间方法的信道盲估计是一种在通信领域中广泛使用的技术，用于在不直接知道发送信号的情况下估计通信信道的特性。这种方法的核心思想是通过接收到的信号来分析信号空间的结构，从而推断出信道的特性。下面将详细介绍子空间方法的原理、实现步骤、优缺点及其在实际应用中的表现。一、子空间方法的基本原理子空间方法的基本原理是将接收信号的空间分解为信号子空间和噪声子空间。
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他