- 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估
一只特立独行猪
机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时,首先要建立评估的测试数据集(测试集不能与训练集相同),然后选择合适的评估方法,实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率(确定系数)。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估,输入的测试集如表所示。面积/(m2)售价/(万元)面积/(m2)售价
- 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
- 训练时损失出现负数,正常吗?为什么
苏苏大大
机器学习深度学习人工智能
在训练神经网络时,通常期望损失函数的值是非负的,因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。然而,有时候在训练过程中,损失函数可能会出现负数的情况,这可能是正常的,也可能是因为某些原因导致了不寻常的行为。出现损失函数为负数的情况可能有以下几种原因:1.数值不稳定性:如果在计算损失函数时使用了数值不稳定的操作,比如过大或过小的数值,可能会导致损失函数出现负数。这可能是由于数值计算中的舍入误差
- Kalman滤波参数、调整原则
Terry Cao 漕河泾
VSLAM人工智能算法
1.Q、P、R关系P的迭代为P=QTPQ;R为观测的协方差;状态延时高,说明收敛速度慢。估计参数P越大,收敛的越快。测量误差R越小,收敛的越快。调整这两个参数即可,从状态更新上说,测量误差越小,估计参数误差越大,说明我们越相信测量值,自然收敛的快。缺点就是会让系统变化过快,如果测量值更加不准,则精度会下降,系统不够稳定。2.K与Q、R关系k~Q/(R+Q)P0/(Q+R),收敛的快慢程度。总结下自
- regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结
饮啦冰美式
机器学习回归学习
简单来说,就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时,因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中,假设因变量(被预测变量)与自变量(预测变量)之间存在着线性关系,也就是说,因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,可以找到
- 【基于PSINS】误差计算函数
Evand J
PSINS笔记笔记
输入真值(参考值)、对比量、待比较值,输出误差的最大值、平均值、标准差的函数程序源码function[err]=EV_error_output(out_flag,avp_flag,avp,varargin)%draw_flag:以字符串的形式输入绘图的数据,eg:["EKF","UKF"]%avp:基准%avp_:用于对比的加速度、速度、位置%avp_flag:选择输出的是a、v、p中的哪一个,e
- 深度学习——梯度消失、梯度爆炸
小羊头发长
深度学习机器学习人工智能
本文参考:深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源:深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法?深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成,每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x),因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
- 回溯法与分支限界法(以0-1背包问题为例)
Loading_Reparo.
算法数据结构算法
回溯法与分支限界法(以0-1背包问题为例)回溯法总体上概述来讲:回溯法:原则上依据深度优先遍历的寻找方式,每次都是一直深入寻找的过程,只不过在这个深入的过程中,我们限定一定的上界条件,可以实现事先判断该条深入路线是否可以得到目前情况下的一个比我们手上有的最优值要优的或者是压根这条路得到的值明显离我们的期望值差的很远的,可以直接舍弃。舍弃后便会发生回溯,重新选择一条路继续探索直到到达叶子节点。(这里
- python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)
weixin_39618169
python可以构建sem模型
为什么要用结构方程模型(SEM)呢?首先,由于心理测量的构面不可能不受到测量误差的影响,SEM能处理测量误差;除此之外,SEM还能评估构面是否具有信效度、处理复杂的模型或理论(如,模型中有中介、调节效应等)、有效率的处理MissingData(SEM的多重插补法比用平均值取代缺失值更有优势);最后,使用Mplus跑结构方程模型的话,Mplus软件独特的估计方法(WLSMV)能够处理类别或顺序数据,
- 验证二叉搜索树(leetcode习题)
Benttto
题目集leetcode算法职场和发展
题目给你一个二叉树的根节点root,判断其是否是一个有效的二叉搜索树。思路设计一个递归函数helper(root,lower,upper)来递归判断,表示以root为根的子树,判断子树中的所有节点的值是否都在(l,r)的范围内(开区间)根据二叉搜索树的性质,在递归调用左子树时,需要把上界upper改为root.val,同理调用右子树时,需要把上界改为root.val/***Definitionfo
- 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
- 【数据结构】_包装类与泛型
_周游
数据结构(Java)数据结构java
目录1.包装类1.1基本数据类型和对应的包装类1.2(自动)装箱和(自动)拆箱1.2.1装箱与拆箱1.2.2自动(显式)装箱与自动(显式)拆箱1.3valueOf()方法2.泛型类2.1泛型类与Object类2.2泛型类语法2.3泛型类示例2.4裸类型(RawType)2.5泛型类的编译2.5.1擦除机制2.5.2泛型类型数组的实例化2.6泛型的上界2.6.1N为接口2.6.2Number为类3.
- Matplotlib
matplotlib
Matplotlib1.什么是MatplotlibMatplotlib是一个强大的Python绘图库,主要用于数据可视化。2.Matplotlib功能图表类型丰富:支持线图、散点图、条形图、直方图、饼图、柱状图、误差线图、箱线图等多种图表类型。高度自定义:用户可以自定义图表的样式,包括颜色、线型、标记、标题、坐标轴标签等。良好的兼容性:与NumPy、Pandas等Python科学计算库兼容,方便处
- 发票查验小知识-发票开出后多久可以查真伪
翔云 OCR API
api人工智能
发票查验一直是困扰企业财务工作者的一大难题,难点不是在于发票查验工作需要具备多少的技术含量,而是过程十分繁琐,需要人工手动录入发票四要素信息,输入验证码后才可进行查验,速度慢效率低不说,还极易出现人为误差,而发票作为企业做账、报税等的主要依据与凭证,对所收到的发票进行及时查验显得尤为重要。对此,为保证发票查验速度,助力企业规避不必要的税务风险,全国增值税发票查验平台对于当日开具的发票当日即可进行查
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
机器学习人工智能
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- Python学习DAY06_面向对象编程_基础
是憧憬呀
Python学习python
面向对象编程面向对象思想有3大要素:封装、继承和多态。把一组数据结构和处理它们的方法组成对象(object),把相同行为的对象归纳为类(class),通过类的封装(encapsulation)隐藏内部细节,通过继承(inheritance)实现类的特化(specialization)和泛化(generalization),通过多态(polymorphism)实现基于对象类型的动态分派。上面是比较官
- 11 - GRACE数据处理-泄露误差改正-多尺度引子法
咋(za)说
经验分享论文笔记笔记
GRACE数据处理-泄露误差改正-多尺度引子法 有单一尺度因子方法,那就有多尺度因子法,多尺度因子法是单尺度因子的一个扩展,具体做法是:先对原始GLDAS网格数据进行球谐展开,然后分别计算经过滤波和未滤波的网格区域陆地水储量变化,最后代入下面函数计算多尺度因子,多尺度因子同样是网格数据,每个格网表示一个单尺度因子结果。%计算多尺度因子%{old_grid,new_grid滤波前后网格数据%}fu
- 1.深度学习基础-模型评估指标
alstonlou
深度学习指南深度学习人工智能机器学习算法python
模型评估指标针对不同类型的任务,需要通过不同的模型评价指标进行评价,在实际应用中,可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行,常用的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)。在回归任务中,我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
- 【机器学习】多元线性回归
Mount256
#机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm)特征工程(featureengineering)特征缩放(featurescaling)正则化线性回归(regularizationlinearregress
- 2021年秋招算法岗面经-字节跳动
机器学习面试基地
【欢迎关注公众“机器学习面试基地”,获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC,而不用别的AB测试时,为什么是基于用户划分,而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法(解决过拟合的方法)二面20210922(一个小时)自我介绍先做道题吧:矩阵中的路径https://leetcode-cn.com/proble
- TenorFlow多层感知机识别手写体
Phoenix Studio
深度学习opencv数据挖掘语音识别机器学习神经网络
文章目录数据准备建立模型建立输入层x建立隐藏层h1建立隐藏层h2建立输出层定义训练方式建立训练数据label真实值placeholder定义lossfunction选择optimizer定义评估模型的准确率计算每一项数据是否正确预测将计算预测正确结果,加总平均开始训练画出误差执行结果画出准确率执行结果评估模型的准确率进行预测找出预测错误GITHUB地址https://github.com/fz86
- 2021-07-06
夕阳若兰
5G文化旅游场景化发展研究院院长付宝华在5G时代城市品牌营销不颠覆,不创新,将让城市品牌营销走入死境现在城市已经进入5G传播时代,但现在城市品牌营销和5G传播好像还没有搭上界,好像还没有接上火。大多城市认为城市上了多少多少基站,市民拍了城市生活的视频发出去就直播出去了。其实,在各网络平台限制流量的制约中,可以说根本就没有流量。还有人说,5G时代城市品牌营销不颠覆,不创新将枉为城市的大好场景。现在城
- LeetCode 77. 组合 回溯算法+剪枝
迷途小羔羊。
LeetCode算法leetcodec语言回溯组合
思路:回溯三部曲:定义两个全局变量,result存放结果集,path存放任何条件的结果。startIndex记录下一层递归搜索的起始位置。终止条件:当到达叶子节点,即pathTop==k时,result收集path,return。单层搜索过程。处理节点、递归函数、回溯操作。关于剪枝操作:画图可以观察出,要完成剪枝操作,只需在单层搜索过程中改动即可。搜索起点的上界=n-还需要的元素个数+1;即j<=
- leetcode 77 组合
baj001
回溯leetcode深度优先算法
原题链接首先要定义结果集合res和判断集合长度的队列path,写终止条件,然后进入递归函数,最后返回结果集res递归函数部分:首先写终止条件,在什么条件下将结果集进行保存?res.add(newArrayList分析搜索起点的上界进行剪枝搜索起点的上界+接下来要选择的元素个数-1=n其中,接下来要选择的元素个数=k-path.size(),整理得到:搜索起点的上界=n-(k-path.size()
- Google Earth Engine(GEE)——基于Landsat的1985-2020年美国西部地区土地分类数据集
此星光明
GEE数据集专栏gee分类数据集土地植被覆盖
数据介绍:美国西部的牧场生态系统对气候变化、火灾和其他人为干扰有动态反应。牧场状况、监测、评估和预测(RCMAP)产品旨在通过使用1985-2020年的Landsat图像量化美国西部牧场组成部分的覆盖百分比、相关误差和趋势来捕捉这种反应。RCMAP使用1985-2020年的Landsat图像,量化了美国西部牧场各组成部分的覆盖率(根据Rigge等人,2020)。RCMAP时间序列由八个部分组成:一
- 第二十八封情书:“很认真的道歉,对不起。”
谢丹儒
“理论是灰色的,而生活之树常青。”——歌德·《浮士德》作者丨谢丹儒图片丨Neal1.记忆中已经两次惹你不开心了。开心这件事本身是无法保证的,但是不开心通常是有原因的,而有原因,找到原因,然后解决问题,避免重蹈覆辙,这就是进步了。于我,这样的进步虽然建立在不开心的基础上,但想到以后能够减少一些类似的不开心,那还是挺好的。正如初中物理学的一个原理,“无法避免,但能够减少误差”。当然,这个原理具体是什么
- 机器学习---强化学习
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.什么是强化学习在连接主义学习中,在学习的方式有三种:非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习,需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果,学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差,所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
- (十六)梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))
羽天驿
一、GBDT算法中有两个值,一个预测值,一个真实值,梯度提升树,减小残差,使梯度减小。梯度提升回归树,裂分条件是:MSE均方误差是真实值,预测值梯度提升回归树,划分指标mse算法示例mse.pngfor循环,计算所有的裂分方式的mse,找变化最大的,作为裂分条件!!!为什么变化最大,最好的裂分条件???因为,变化大,我们将相似的数据划归到相同的组中。梯度提升树--gradientBoostingD
- 深度学习图像算法工程师--面试准备(1)
小豆包的小朋友0217
深度学习算法人工智能
1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction?采⽤Sigmoid等函数,算激活函数时(指数运算),计算量⼤,反向传播求误差梯度时,求导涉及除法和指数运算,计算量相对⼤,⽽采⽤ReLU激活函数,整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络,Sigmoid函数反向传播时,很容易就会出现梯度消失的情况(在Sigmoid接近饱和区时,变换太缓慢,导数趋于0,这种情况会造成信
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&