- 【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
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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
- 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
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在