cloudless_sky
cloudless_sky

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第1张图片
直接统计类条件密度太复杂了且样本不足，所以我们希望用一个密度函数去拟合它，比如拟合成下面的正态分布，其中的参数可以用最大似然方法或者贝叶斯估计去进行参数估计。
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第2张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第3张图片
给每个类建模一个密度函数，每个类的函数的参数θ不同；
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第4张图片
假设n个样本独立同分布
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第5张图片
每个样本可以形成一个模型，多个样本多个模型，如图1；取均值得到图2；但是可能会下溢（p很小），所以用log来解决这个问题，也称为似然；
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第6张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第7张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第8张图片
这里的Σ是协方差；t代表转置，因为x是多维向量；
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第9张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第10张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第11张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第12张图片
极大似然估计就是事先假定一个模型，用样本估计参数；所以对模型的选择依赖性很大，如果模型选错，就达不到最优。
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第13张图片
上面的公式不过是在普通的贝叶斯公式上加了个条件D，在每个概率上都加个D就行。
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第14张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第15张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第16张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第17张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第18张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第19张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第20张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第21张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第22张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第23张图片贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第24张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第25张图片

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第26张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第27张图片
贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计_第28张图片

没看懂，日后再看几遍吧。。。。。

多方参考，看看这篇博客辅助理解一下链接

你可能感兴趣的:(研究生机器学习,概率论,机器学习,深度学习)

  • 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • 轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
    定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面：轻量级设计：通过精心设计的网络结构和参数优化，在保持较高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特
  • 高效高并发调度架构 之群害马 架构
    以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：通信协议gRPC：基于HTTP/2协议，具有高性能、低延迟的特点，支持二进制序列化（通常搭配Protobuf），非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能，可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基
  • Anaconda3 介绍和安装 gorgor在码农 #python入门基础pythonconda
    介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。特点：预装丰富库：包含250+常用的数据科学工具包，无需手动安装。跨平台支持：
  • TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建 小白学视觉 论文解读IEEETPAMI深度学习顶刊论文论文解读TPAMI
    论文信息题目：SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法，能够在不使用任何3D标注的情况下，从不完整的RGB
  • 【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类 Carl_奕然 机器学习算法学习
    K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件
  • spiking neural network概念学习 Zaгathustra 科研工作深度学习神经网络机器学习
    我们认为，SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天，我们有相当成熟的神经形态传感器，来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合，以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实
  • 第二章：13.1 机器学习的迭代发展 望云山190 机器学习人工智能
    目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型：根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整：对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
  • 深度学习（1)-简单神经网络示例 yyc_audio 深度学习人工智能
    我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现
  • 简化版奇异值分解（SVD）方法详解 DuHz 数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
    简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并
  • Python爬虫——网站基本信息 IT·小灰灰 python爬虫开发语言网络
    在智能时代，数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
  • 理论一、大模型—概念 伯牙碎琴 大模型自然语言处理ai
    一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
  • Python：第三方库 衍生星球 python第三方库
    1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
  • YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器 星际编程喵 Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
    前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
  • 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术 云博士的AI课堂 AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
    第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术人工智能（AI）的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力，也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习：智能的基
  • 预测股票走势的ai模型 roxxo AI模型人工智能深度学习金融
    AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林/XGBoost深度学习预测：LST
  • DeepSeek推荐未来好就业的十大专业 东锋1.3 人工智能deepseek推荐就业
    一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业，构成了这一前沿领域的核心。这些专业旨在培养学生掌握从数据收集、处理到模型构建、算法优化的全流程能力。就业前景洞察人工智能已广泛渗透到医疗、金融、制造、交通等众多领域。在医疗领域，AI辅助诊断系统帮助医生更精准地识别疾病；金融行业里，智能风控模型有效防范风险。未来，算法工程师负责开发和优化各种
  • 人工智能推理模型（S1-32B）超越DeepSeek？ deepdata_cn 垂域模型人工智能人工智能大语言模型
    S1模型是由斯坦福大学和华盛顿大学的研究团队在李飞飞教授的领衔下开发的人工智能推理模型。从2000年李飞飞进入加州理工学院攻读研究生起，就一直从事人工智能研究，在计算机视觉领域创立了拥有1500万张图片的ImageNet数据库，为人工智能计算机视觉研究奠定了基础，也积累了深厚的人工智能技术理论和实践经验。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.19393一、发展过程模型采用
  • 使用 pip 和 conda 的安装深度学习环境 ZhengXinTang #深度学习环境pipcondapython
    在决定使用pip和conda安装包时，了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。以下是细分：1.在使用conda安装的过程中，可以先参考另外一台机器中对应虚拟环境配置成功的，所设置的镜像源，使用condacofig--show,进行查看，2.设置，将网络下载时，连接时间加长condaconfig--setremote_connect_timeout_secs60condaconfig--setre
  • 字节跳动实习生和校招生内推 飞300 pythonjavascriptphp业界资讯算法
    机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等；3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；4、熟悉相关算法在数据挖
  • 智能客服平台的架构设计：实现高效、安全、可靠的服务运行 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战LLM大模型落地实战指南自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    这篇文章将深入探讨智能客服平台的架构设计,以及如何实现高效、安全、可靠的服务运行。我会遵循您提供的要求和结构模板来撰写这篇文章。让我们开始吧。智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词：智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带。随着人工智能技术的快速发展,智能客服平台应运而生
  • 一文带你了解人工智能：现状、应用、变革及未来展望 空青726 人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
    近年来，人工智能（AI）的发展势头迅猛，它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事，为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习：深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用，深度学习算法能够从大量数据中提取出
  • 【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate Harryline-lx 机器学习机器学习人工智能深度学习
    文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati
  • 机器学习-33-机理模型和非机理模型 皮皮冰燃 机器学习机器学习
    1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法，它们具有以下特点：1.1机理模型(1)特点：机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点：机理模型能够提供深入的理解和解释，并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察，从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点：机理模型的建立需要详细的物理
  • 学习AI大模型用这十种方法，轻松入门 大模型玩家 学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
    AI大模型学习在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构：对于AI大模型的学习，首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学
  • 基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。随着网络攻击手段的不断升级和演变,传统的被动防御方式已经难以满足日益复杂的网络安全形势。网络安全态势感知(CybersecuritySituationalAwareness,CSA)作为一种主动防御策略,通过实时监测网络环境,分析安全事件,评估安全风险,预测未
  • 机器学习 网络安全 网络安全Max 机器学习web安全人工智能
    实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中，我们需要经历一系列步骤，从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤的具体操作，并附上相应的代码示例和解释。步骤下面是实现机器学习网络安全的流程，简单概括如下：步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型
  • 【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】 局外人_Jia 深度学习大数据人工智能c#
    首先，我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤，所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据，而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像，是否有合适的库，比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来，数据处理部分可能需要特征提取，比如从图像中
  • SoftEther 内网穿透配置及使用* 十八点四零 运维阿里云网络
    一、程序简介SoftEtherV*N是个由筑波大学DaiyuuNobori研究生因硕士论文开发的开源、跨平台、多重协议的虚拟专用网方案。他让一些虚拟专用网协议像是SSLV*N、L2TP、IPsec、OpenV*N以及微软SSTP都由同一个单一V*N服务器提供。在2014年一月四日以GNU通用公共授权条款方式发布。SothEtherV*N是专门被设计为穿过防火墙的。它支持NAT穿透，使他能越过政府或
  • 人工智能之数学基础：线性空间 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性空间神经网络
    本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”，其中的“点”由向量表示，而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段，而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
  • Maven Array_06 eclipsejdkmaven
    Maven Maven是基于项目对象模型(POM)， 信息来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具。 Maven 除了以程序构建能力为特色之外，还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性，所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法，许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven，而且公司
  • ibatis的queyrForList和queryForMap区别 bijian1013 javaibatis
    一.说明         iBatis的返回值参数类型也有种：resultMap与resultClass，这两种类型的选择可以用两句话说明之：         1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候，则可直接用resultClass直接指定查询结果类
  • LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重 Cwind java位运算LeetCodeAlgorithm题解
    原题链接：#191 Number of 1 Bits 要求： 写一个函数，以一个无符号整数为参数，返回其汉明权重。例如，‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。 汉明权重：指一个字符串中非零字符的个数；对于二进制串，即其中‘1’的个数。 难度：简单 分析： 将十进制参数转换为二进制，然后计算其中1的个数即可。 “
  • 浅谈java类与对象 15700786134 java
          java是一门面向对象的编程语言，类与对象是其最基本的概念。所谓对象，就是一个个具体的物体，一个人，一台电脑，都是对象。而类，就是对象的一种抽象，是多个对象具有的共性的一种集合，其中包含了属性与方法，就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象，这个对象就拥有了该类全部的属性，方法。相比于结构化的编程思路，面向对象更适用于人的思维
  • linux下双网卡同一个IP 被触发 linux
    转自： http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/ 由于需要一台机器有两个网卡，开始时设置在同一个网段的IP，发现数据总是从一个网卡发出，而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下，发现相同的问题不少： 一、 关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
  • 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开 肆无忌惮_ 安卓
    遇到一个奇怪的问题，当SplashActivity跳转到MainActivity之后，按主页键，再去打开程序，程序没法再打开（闪一下），结束任务再开也是这样，只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity   本来代码：   // 销毁这个Activity fin
  • 通过cookie保存并读取用户登录信息实例 知了ing JavaScripthtml
    通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合；通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie；通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外，将一个cookie对象发送到客户端，使用response对象的addCookie()方法。 下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。 （1）创建index.jsp文件。在改
  • JAVA 对象池 矮蛋蛋 javaObjectPool
    原文地址： http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html Jakarta对象池       ☆为什么使用对象池   恰当地使用对象池化技术，可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗，提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
  • ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法 alleni123 java
    场景如下： ArrayList<Obj> list Obj-> createTime, sid. 现在要根据obj的createTime来进行定期清理。（释放内存） ------------------------- 首先想到的方法就是 for(Obj o:list){ if(o.createTime-currentT>xxx){
  • 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝 百合不是茶 平台战略
    “耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”，“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ，主要是用来进行农业方面，将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权，还增加了土地的流通与 利用率，提高了土地的产量，有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展，阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整，但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少，国家应出台相应的法律法规保护
  • Spring注入有继承关系的类（1） bijian1013 javaspring
    一个类一个类的注入 1.AClass类 package com.bijian.spring.test2; public class AClass { String a; String b; public String getA() { return a; } public void setA(Strin
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成功
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用 bit1129 velocity
    什么是VelocityViewServlet 使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中，以Servlet+Velocity的方式实现web应用   Servlet + Velocity的一般步骤 1.自定义Servlet，实现VelocityViewServl
  • 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service bit1129 service
    Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解？   A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
  • NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 lua nginx 控制
    安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。 这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
  • java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字 bylijinnan java
    public class TwoElementEqualSum { /** * 第 14 题： 题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。 要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。 例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
  • Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder bylijinnan javanetty
    今天看Netty如何实现一个Http Server org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory： pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder()); pipeline.addLast(&quo
  • java敏感词过虑-基于多叉树原理 cngolon 违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
    基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包，用于java中的敏感词过滤 1、工具包自带敏感词词库，第一次调用时读入词库，故第一次调用时间可能较长，在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右，纯文本35毫秒左右。   2、如需自定义词库，将jar包考入WEB-INF工程的lib目录，在WEB-INF/classes目录下建一个 utf-8的words.dict文本文件，
  • 多线程知识 cuishikuan 多线程
    T1，T2，T3三个线程工作顺序，按照T1，T2，T3依次进行 public class T1 implements Runnable{           @Override      
  • spring整合activemq dalan_123 java spring jms
    整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分：     a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接      b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
  • MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime？ dcj3sjt126com mysql
      环境：Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1 第一步、创建一个表date_test（非定长、int时间） CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
  • Parcel: unable to marshal value dcj3sjt126com marshal
    在两个activity直接传递List<xxInfo>时，出现Parcel: unable to marshal value异常。   在MainActivity页面（MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>）：   Intent intent = new Intent(this, Next
  • linux进程的查看上（ps） eksliang linux pslinux ps -llinux ps aux
    ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469 http://eksliang.iteye.com         ps 这个命令的man page 不是很好查阅，因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态，为了要符合不同版本的需求，所以这个
  • 为什么第三方应用能早于System的app启动 gqdy365 System
    Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了，这里就不细述了，这里不阐述ROM启动还有bootloader，软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来（包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等）-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
  • App Framework发送JSONP请求(3) hw1287789687 jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
    App Framework 中如何发送JSONP请求呢? 使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/ 如何发送Ajax请求呢? (1)登录 /*** * 会员登录 * @param username * @param password */ var user_login=function(username,password){ // aler
  • 发福利，整理了一份关于“资源汇总”的汇总 justjavac 资源
    觉得有用的话，可以去github关注：https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用 free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍 精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2 ResumeSample 程序员简历
  • 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务 macroli java编程WebREST
    转载：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/   JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API，可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
  • CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项 超声波 oraclelinux
    前言： 这两天项目要上线了，由我负责往服务器部署整个项目，因此首先要往服务器安装oracle，服务器本身是CentOS6.5的64位系统，安装的数据库版本是11g，在整个的安装过程中碰到很多的坑，不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。   安装过程中可能遇到的问题（注
  • HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法 supben httpclient
    ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() { @Override public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) { long keepAlive
  • Spring 4.2新特性-@Import注解的升级 wiselyman spring 4
    3.1 @Import @Import注解在4.2之前只支持导入配置类 在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean 3.2 示例 演示java类 package com.wisely.spring4_2.imp; public class DemoService { public void doSomethin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他