- Matlab 数字图像 第二章 矩阵及其运算
肌肉猛1大序子
matlab矩阵开发语言图像处理
目录2.1矩阵的创建2.1.1直接输入：2.1.2载入外部数据文件2.1.3利用内置函数创建2.2矩阵的寻访2.2.1下标元素访问2.2.2访问单元素2.3矩阵的拼接2.3.1矩阵拼接符[]2.3.2函数2.4矩阵的运算2.4.1加减2.4.2乘除2.4.3乘方2.4.4按位运算2.4.5行列式与秩2.4.6逆与迹2.4.7矩阵的范数（?)2.4.8特征值和特征向量PS纯纯用来记笔记，要是有错随时
- 线性代数小述（三）
天宫风子
线性代数决策树机器学习
线性代数小述（三）byAmamiyaFuko此去经年返，安知胡不归？前言FU⭐️KO首先需要对上一篇的线性组合的概念做一个更正，然后是考虑行列式相关的内容。目录1.线性组合2.行列式-行列式运算的定义-拉普拉斯展开线性组合线性组合是对一个向量的分解。考虑一个二维空间，若某一向量与两个向量在同在该空间中，且这两个向量是线性无关的（不平行的），则必然有这个向量对于后两个向量的线性组合表示，如Av1ˇ+
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建？
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入，同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作：一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构，涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域，需先掌握以下基础：数学基础线性代数：矩阵运算、特征值分解（用于相机姿态估计）、奇异值分解（SVD，用于基础矩阵求解）
- 2020年10月17日，panda出生的第558天
小妖怪潘达
今天麻麻有点情绪失控，把粑粑骂了一顿，因为感觉线性代数还是一塌糊涂，简直没办法面对考试，突然又看到了粑粑之前跟一个公司签的代理合同，气不打一处来，所以就对粑粑好凶好凶，好在粑粑并没有反抗，低眉顺眼的接受麻麻的狂风暴雨，答应麻麻提出的草率要求，麻麻居然不再生气，甚至还有一点内疚，麻麻知道粑粑为了我们将来，一直特别努力，可是如今的一切是好不容易得来的，麻麻战战兢兢，如履薄冰
- 【证明】对极几何：本质矩阵内在性质
Powerful_QI
slam线性代数矩阵
--这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述 本质矩阵(EssentialMatrix)EEE是一个3阶方阵，满足E=t∧RE=t^{\land}RE=t∧R其中RRR为旋转矩阵，ttt为平移量，t∧t^{\land}t∧运算定义如下（参考了
- 线性代数同济教材每一部分的现实意义
ZhuBin365
其它算法
一、行列式(Determinants)的现实意义：不仅仅是数字，而是“尺度”和“特性”行列式虽然计算结果是一个数值，但它绝不是一个孤立的数字，它在现实世界中代表着“尺度”和“特性”的重要信息：现实意义核心：“衡量变化的能力”和“判定系统特性”“尺度”：衡量体积/面积的缩放比例：在现实世界中，很多变换都会改变物体的形状和大小。行列式就像一个“尺度”，衡量了线性变换对面积(二维)或体积(三维及以上)的
- Python 用 NumPy 进行矩阵分解
Python用NumPy进行矩阵分解关键词：NumPy,矩阵分解,线性代数,奇异值分解,QR分解,LU分解,特征值分解摘要：本文将深入探讨使用NumPy进行矩阵分解的各种技术。我们将从基础的线性代数概念出发，详细讲解五种核心矩阵分解方法：LU分解、QR分解、奇异值分解(SVD)、特征值分解和Cholesky分解。每种方法都将配有数学原理说明、NumPy实现代码和实际应用案例。文章还将介绍矩阵分解在
- GNN--知识图谱（逐步贯通基础到项目实践）
峙峙峙
图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接：知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义：前向理解：A–>B，A为B的基础铺垫知识，通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法，可以理
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础，仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目（mml-book.github.io）十分感谢这本书的作者，PS：这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用：“-1”trick应用：求逆总结-如何解决线性方程组？向量空间群向量空间向量子空间线性独
- reveiw of test --welcome www.1maitao.com
从0到1的技术进阶
数据结构算法出版网络生活
--welcomewww.1maitao.comA数学的复习：1.最好能在7月前开始，如果你基础不是很好，又想在数学多拿分的话。2.课本很重要，08和09的题已经充分说明了基础的重要性，最好在5——6月把两册高数书及例题过两遍，有个宏观的把握，拿到题，就知道是在考什么。3.参考书的选择：个人觉得李永乐那本复习全书更注重基础，更贴近这2年的考研风格。全书中线性代数那100多页讲得超好。4.复习进度：
- 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成？（秩为1的矩阵）
松下J27
LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
二维高斯核，Rank秩等于一的矩阵之前，我在学习图像处理的时候，会经常用到Gaussianblur，也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中，现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了，完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图，例如：直到后来，我学习高斯图像金字塔的时候发现，在别人的代码里面，他在生成二维高斯核的时候，并不是直接写
- 线性代数向量内积_向量的点积| 使用Python的线性代数
cumubi7453
python线性代数机器学习numpy算法
线性代数向量内积Prerequisite:LinearAlgebra|DefiningaVector先决条件：线性代数|定义向量Linearalgebraisthebranchofmathematicsconcerninglinearequationsbyusingvectorspacesandthroughmatrices.Inotherwords,avectorisamatrixinn-dim
- OpenGL: OpenGL+Qt实现介绍 (一)
程序员小马兰
OpenGL+Qt计算机视觉图形渲染前端
一、通过这个教程我们能学到什么？1、计算机图形学的基础知识。2、使用OpenGL在QT中进行编程。3、使用OpenGL做出一些很酷的效果。二、需要哪些预备知识？1、熟悉C++编程语言、Qt基本操作。2、数学基础知识(线性代数、几何、三角学)。三、为什么要学习OpenGL？各种三维图形引擎，原理都类似，几乎没什么差别，学好了OpenGL对Unity3D、虚幻引擎、OSG、webGL等的使用都会有巨大
- python数据分析scipy库安装与使用
范哥来了
python数据分析scipy
安装scipy库scipy是一个用于科学计算的Python库，它依赖于numpy。如果你还没有安装scipy，可以使用以下命令来安装：pipinstallscipy或者，如果你使用的是Anaconda环境，可以通过conda来安装：condainstallscipy使用scipy库scipy提供了许多用于科学计算的功能，包括统计、优化、积分、线性代数等。下面是一些常见的用法示例。1.导入scipy
- SciPy 安装使用教程
小奇JAVA面试
安装使用教程scipy
一、SciPy简介SciPy（ScientificPython）是基于NumPy的开源科学计算库，提供了数值积分、优化、信号处理、线性代数、统计分析等高级科学计算功能。它是构建Python科学计算生态系统的核心组件之一，常用于科研、工程、数据分析等领域。二、安装SciPy2.1使用pip安装（推荐）pipinstallscipy2.2使用Anaconda安装（科学计算推荐）condainstall
- 《高等代数》线性相关和线性无关无关典型例题
代码小白菜菜
高等代数笔记高等代数
说明：此文章用于本人复习巩固，如果也能帮到大家那就更加有意义了。注：1）一般情况下题目要求证明哪个向量组线性相关或线性无关就用线性相关和线性无关的定义将等式写出来，然后再用适当的方法进行求解。2）在这题中，利用了行列式有解无解和线性相关和线性无关的关系进行判断是线性相关还是线性无关。
- 线性相关和线性无关
我推是大富翁
线性代数线性代数
在线性代数中，线性相关和线性无关是刻画向量组性质的核心概念，以下是关于它们的重要结论总结：一、基本定义与核心判定线性相关的定义向量组{α1,α2,…,αm}\{\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_m\}{α1,α2,…,αm}线性相关，当且仅当存在不全为零的实数k1,k2,…,kmk_1,k_2,\dots,k_mk1,k2,…,km线性无关的定义向量组{α1,α2,…,
- 线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 爪形行列式
CyberMuse
算法
好的！我用一个具体的数值4阶“爪形”矩阵举例，配合一步一步推导，完整展示“列变换消元求行列式”的过程。---#例题计算行列式\[D=\begin{vmatrix}4&2&3&1\\6&5&0&0\\7&0&4&0\\8&0&0&3\end{vmatrix}.\]---#Step1：确认结构-第一行：\(a_0=4,b_1=2,b_2=3,b_3=1\)；-从第二行开始主对角为\(a_1=5,a_2
- 矩阵的行列式和逆矩阵的行列式的关系
音程
数学矩阵线性代数
矩阵的行列式和它的逆矩阵的行列式之间有明确的数学关系。我们来详细解释这个关系。✅前提条件：要讨论逆矩阵的行列式，首先必须满足矩阵是可逆的（即：非奇异矩阵），也就是说：矩阵AAA是一个方阵（行数等于列数）且其行列式det(A)≠0\det(A)\neq0det(A)=0核心公式：设AAA是一个n×nn\timesnn×n的可逆矩阵，则其逆矩阵A−1A^{-1}A−1存在，并且满足以下关系：det
- 重排利器：行列式点过程（DPP）在推荐系统中的应用
Jay Kay
推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段，我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆，导致用户体验单调。行列式点过程（DeterminantalPointProcesses,DPP）通过数学建模相关性与多样性的平衡，成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程，其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)（精排输出的Top-N物料），DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- 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
- 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
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？
产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接：#9 Palindrome Number
要求：
判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间
难度：简单
分析：
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。
注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。
首先，需要显示一个JFrame界面：
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下：
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址：
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流
1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例（依赖注入和控制反转）
bijian1013
spring
前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
- nginx定制500，502，503，504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单，和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目：
输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明：
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里：
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存？
Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的？
Hibernate缓存包括两大类：Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用
在XML里；
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步：
一、扫描蓝牙设备：
1、注册并监听广播：
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误，很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享：从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本：1.1
需要JQuery版本：1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态， 比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring
