- 深度学习如何入门?
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累,以下是一份详细的入门指南,包含了关键的学习步骤和资源:预备知识:•编程基础:熟悉Python编程语言,它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念,并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、梯度求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 线性代数基础——向量
我是李蜀黍
计算机图形学基础学习笔记线性代数几何学
向量基础属性向量的基础属性为方向与长度;向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥;单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}{\Vert\vec{a}\Vert}a=∥a∥a用来表示方向。向量的代数写法在图形学中,向量一般会写出矩阵的形式A⃗=(xy)\vec{A}=\begin{pmatrix}x\\y\end{pma
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- 人工智能中的线性代数与矩阵论学习秘诀之学习路线
audyxiao001
人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要,要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考,个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段,主要打好线性代数的理论基础,建议中文和英文教材各选一本进行学习,即从初级入门教材1~4和5~8中各选一本进行学习。在中级提高阶段,主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义,特别是线性代数的几何意义,
- 线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况,即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm
- 线性代数笔记8--AX=b:可解性、解的结构
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记
1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解,则bbb在AAA的列向量之中。举例AX=b[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]AX=b\\\begin{bmatrix}1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{bmatrix}=\begin{bmatri
- 深度学习应该如何入门?
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
- 第2章 线性代数
His Last Bow
#深度学习线性代数机器学习深度学习人工智能算法
目录1.标量、向量、矩阵和张量2.矩阵和向量相乘3.单位矩阵和逆矩阵4.线性相关和生成子空间5.范数6.特殊类型的矩阵和向量7.特征分解8.奇异值分解9.Moore-Penrose伪逆10.迹运算11.行列式1.标量、向量、矩阵和张量标量(scalar):数向量(vector):一列数x=[x1x2...xn]x=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n\end{
- octave 与 matlab
UPUPUPEveryday
matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- c# 线性代数 克·施密特(Gram Schmidt)
csdn_aspnet
C#线性代数算法
Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交(垂直)的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术,用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。Gram-Schmidt方法的主要思想是,通过一系列的投影和减法操作,将原始向量集合转化为一个正交化的向量集合。在C#中,Gram-Schmidt方法可以通过以下步骤实现:对于给定的向量集合,首先将每个向量进行标准化,即
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 向量的内积、外积、混合积、行列式,以及它们的几何意义 (还有 数量积、点乘、向量积、叉乘)
shimly123456
数学复习线性代数
参考视频1(数量积向量积混合积内积外积):https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1e78T/?vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600参考视频2(线性代数:内积、外积、行列式、特征值):https://www.bilibili.com/video/BV16J411J7yF/?vd_source=7a1a0bc7415
- 智慧树答案怎么查找? #知识分享#学习方法#学习方法
哈哈有uyfvhfvjh
学习方法
大学开学,就意味着又回到了被线性代数、大学物理等测验题折磨的状态了……网站无法手动输入题干公式,初高中用过的搜题软件又都搜不到,想找个答案解析仿佛在大海捞针!不过不用怕,今天小林就把从大学攒到毕业工作都在使用的搜题秘籍分享给大家。1.大鱼搜题这是一个公众号收录了以下网课答案:超星尔雅、智慧树、中国大学MOOC、优学院、U校园APP、iSmart视听说、高校邦、外研社、学堂在线、至善网、名华慕课、i
- 线性代数笔记2--矩阵消元
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
0.简介矩阵消元1.消元过程实例方程组{x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2\begin{cases}x+2y+z=2\\3x+8y+z=12\\4y+z=2\end{cases}⎩⎨⎧x+2y+z=23x+8y+z=124y+z=2矩阵化A=[121381041]X=[xyz]A=\begin{bmatrix}1&2&1\\3&8&1\\0&4&1\end{bmatrix}\\X=\
- Python在高等数学和线性代数中的应用
学习不止,掉发不停
数学建模python
Python数学实验与建模学习目录1.SymPy工具库1.1符号运算基础1.2用SymPy做符号函数画图2.高等数学的符号解2.1极限2.2导数2.3级数求和2.4泰勒展开2.5不定积分和定积分2.6代数方程2.7微分方程3.高等数学问题的数值解3.1一重积分3.1.1梯形计算3.1.2辛普森计算3.2多重积分3.3非线性方程数值解3.3.1二分法求根3.3.2牛顿迭代法求根3.3.3scipy工
- 深度理解实分析:超越公式与算法的学习方法
howard2005
数学之旅路漫漫学习方法
在数学的学习旅程中,微积分和线性代数为许多学生提供了直观且具体的入门体验。它们通常依赖于明确的公式、算法以及解题步骤,而这些元素往往可以通过记忆和机械练习来掌握。然而,当我们迈入实分析的领域时,我们面临着一种全新的挑战。实分析不仅难度更大,而且其本质要求我们摒弃传统的学习方式,转而采用更为深入的思维方法。实分析的核心在于对数学概念的严格定义和证明。这一领域的学习不仅仅是为了解决具体的数学问题,更是
- 如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
ABEL in China
学习chatgpt人工智能
学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术的路径通常包括以下步骤:学习基础知识:学习编程:首先,你需要学习一种编程语言,例如Python,这是大多数人工智能项目的首选语言。数学基础:深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括线性代数、微积分和概率统计。掌握机器学习和深度学习:了解机器学习和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
- 深度学习发展的艺术
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
将人类直觉和相关数学见解结合后,经过大量研究试错后的结晶,产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。科学家和工程师们借鉴了人类大脑神经元工作原理的基本直觉,并将这种生物学灵感转化为数学模型和算法。在数十年的研究和发展过程中,他们不断探索并尝试各种网络结构、优化方法、激活函数等关键组件。一方面,研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型,如线性代数、概
- 线代:认识行列式、矩阵和向量
路溪非溪
矩阵机器学习线性代数
本文主要参考的视频教程如下:8小时学完线代【中国大学MOOC*小元老师】线性代数速学_哔哩哔哩_bilibili另外这个视频可以作为补充:【考研数学线性代数基础课】—全集_哔哩哔哩_bilibili行列式的概念和定义一般会由方程组来引出行列式比如一个二阶行列式二阶行列式的计算就是主对角线的乘积减去副对角线的乘积;再看看三阶行列式举个例子帮助理解行列式越往高阶越复杂。二阶和三阶的尚且可以通过上面的方
- 线性代数第9版英文pdf_线性代数(英文版·第9版)
weixin_39726044
线性代数第9版英文pdf
《线性代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点,主要内容包括:矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。为巩固所学的基本概念和基本定理,书中每一节后都配有练习题,并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题。StevenJ.Leon1971年于密歇根州立大学数学系获得博士学位,现为马萨诸塞大学达特茅斯分校数学系首席教授,
- 线性代数的艺术
小鱼资料站
分享线性代数人工智能
推荐一本日本网友KenjiHiranabe写的《线性代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的线性代数》制作的,通过可视化的、图形化的方式理解和学习线性代数。全书内容不长,算上封面再带图一共也就12页。书中内容都是图解形式呈现,尤其矩阵这一块,描述很清楚,小白也能轻松看懂。原文完整版PDF:https://pan.quark.cn/s/e5112a1a7e5e书
- 人、机、环境及态、势、感、知之间的共轭
人机与认知实验室
机器学习决策树算法人工智能数据挖掘
一、共轭的本质在数学中,共轭通常指两个复数中的一个与另一个具有相同的实部但虚部互为相反数。例如,对于复数a+bi,其共轭是a-bi。共轭的本质在于保持复数的实部不变,但改变虚部的符号,从而使两个复数在某种程度上具有对称性。在线性代数中,共轭也可以指两个向量之间的关系。对于复数向量,共轭就是将向量的每个元素取共轭。在这种意义上,共轭的本质是在保持向量的长度和方向不变的同时改变其元素的符号。在语言学中
- Python 数组计算模块 NumPy快速入门 这篇就够了
碎像
python数据分析numpy
目录1.NumPy概述2.安装NumPy3.NumPy创建数组4.从已有的数组中创建数组5.数组的运算5.1算术运算:5.2统计运算:5.3逻辑运算:5.4比较运算:5.5线性代数运算:5.6形状操作:5.7索引和切片:5.8广播(Broadcasting):5.9随机模块:5.10其他常用函数:1.NumPy概述NumPy(NumericalPython的简称)是Python的一种开源的数值计算
- 【深度学习】S2 数学基础 P2 线性代数(下)
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习线性代数人工智能
目录范数L1范数L2范数本节博文是线性代数第二部分,主要内容为L1L1L1范数与L2L2L2范数;有关线性代数基础知识,请访问:【深度学习】S2数学基础P1线性代数(上)范数在线性代数中,范数是一个数学概念,用于量化向量或矩阵的大小或长度。范数是一个满足一系列性质的函数,这些性质包括正定性、齐次性和三角不等式。范数定义了向量空间的内积(或点积)的概念,并且与向量空间的度量空间相关联。L1范数L2范
- 2021-9-25晨间日记
JShen16
今天是什么日子起床:9:05就寝:23:40试睡0:40睡着天气:多云心情:愉快纪念日:叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:了解博士选题本月重要成果:提炼李教授书框架今日三只青蛙/番茄钟今天还是各抄一页定义定理成功日志-记录三五件有收获的事务1.昨天抄定理,逐渐对线性代数群有所了解2.完成工作:打notes3.继续读李教授书财务检视人际的投入谋事多询问他人意见开卷有益-学习/读书/听书阅读健
- 【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数(上)
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习线性代数人工智能
目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论;自本篇博文以下几遍博文,将对这三大数学基础进行重点提炼。本节博文将介绍线性代数知识,为线性代数第一部分。包含基本数学对象、算数和运算,并用数学符号和相应的张量代码实现表示它们。基本数学对象基本数学对象包含:0维:标量与变量;1维:向量;2维:
- 线性代数的本质 2 线性组合、张成的空间、基
Sanchez·J
线性代数从入门到入门线性代数
一种新的看待方式对于一个向量,比如说,如何看待其中的3和-2?一开始,我们往往将其看作长度(从向量的首走到尾部,分别在x和y上走的长度)。在有了数乘后,我们可以将其视为对向量进行缩放的标量,缩放的对象是两个特殊的向量和,这两个向量也被称为xy坐标系的基向量。也就是有:这种把向量看作向量的数乘的和的思想正体现了数乘和相加是线性代数的核心。这里很自然引出一个问题,可不可以换另外的向量作基向量?比如这里
- 课程大纲:图像处理中的矩阵计算
superdont
计算机视觉图像处理矩阵人工智能
课程名称:《图像处理中的矩阵计算》课程简介:图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算,以实现各种图像处理技术。我们将通过强调实际应用和实践活动来确保学员能够理解和掌握这些概念。课程大纲:第1章:矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解(高斯消元法)第2章:图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
- SVD奇异值分解
jjm2002
机器学习人工智能
一、奇异值奇异值(SingularValues)是线性代数中矩阵的重要性质之一,与奇异值分解(SVD)密切相关。让我们来更详细地了解一下奇异值的概念:定义:对于一个矩阵(A),它的奇异值是矩阵(A)的奇异值分解()中对角矩阵()的对角线元素的非负实数平方根。换句话说,如果(A)是一个大小为()的矩阵,那么它有()个奇异值。几何解释:奇异值可以被视为矩阵在变换过程中每个方向的缩放因子。在奇异值分解中
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST