(0-1)分布

条件概率：不确定性决策的基石大千AI助手人工智能 Python #OTHER 决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念，用于描述在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件，且(P(B)>0)：条件概率(P(A\midB))表示
人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等） weisian151 人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
概率密度基本概念 Summer_Anny 概率论
概率密度（ProbabilityDensity）是概率论中用于描述随机变量分布的一种方式，特别适用于连续随机变量。它并不是一个概率值，而是表示单位范围内的概率大小或“浓度”。更具体地说，概率密度表示在某个特定值附近，随机变量可能取到某个值的相对可能性。概率密度的几个关键点：概率密度与概率的关系：概率密度函数（PDF）本身并不能直接给出某个特定值发生的概率。因为对于连续随机变量，单一值的概率是零。然
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
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
第九课：大白话教你朴素贝叶斯顽强卖力机器学习-深度学习-神经网络算法 python 大数据数据分析
这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯（NaiveBayes），这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”，但其实它是个超级实用的分类工具！我会用最接地气的方式，从定义讲到代码实战，保证你笑着学会，还能拿去忽悠朋友！一：朴素贝叶斯是啥？——当概率论遇上“天真”假设1.1定义：贝叶斯定理的“偷懒版”问题：你想判断一封邮件是不是垃圾邮件，或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理（原版）：[P(A|B)=\frac
贝叶斯算法：从概率推断到智能决策的基石 weixin_47233946 算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中，贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性，在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发，深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式，揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理：概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系：$$P(A|B)
清风数学建模个人笔记--模糊综合评价 fvdj0 数学建模笔记
目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用：模糊综合评价（评判）一、量①确定性：经典数学（几何、代数）②不确定性：随机性（概率论、随机过程）灰性（灰色系统）模糊性（模糊数学）二、分类：偏小型：年轻、小、冷中间型：中年、中、暖偏大型：年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法（1）模糊统计法（设计调查问卷，不推荐，主观性最弱）（2）借助已有的尺度（需要已有的指标，并能收集到数据）论域模糊集隶属
【西瓜书】机器学习（周志华）学习问题记录 _linyu__ 基础知识机器学习周志华西瓜书
简述西瓜书的鼎鼎大名早有耳闻，于是毫无疑问买来入门。写此文章的时候刚要做完第二章的练习题。在看的时候有一些感慨：需要一定的数理基础，尤其是概率论的内容。但是如果没学过也不建议直接去啃概率论，只要把相关的部分看看即可。周老师默认我们能力很强，所以有些地方说得不够详细，仅靠此书无法理解，需要自己另行查阅。有一些疑似谬误的地方，但是我自己能力较差，又苦于没有人佐证，所以并不敢说周老师一定错了。在看的过程
数学中的泛函分析与算子理论 AI天才研究院计算 AI大模型应用入门实战与进阶 ChatGPT 实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 计算 AI大模型应用
1.背景介绍1.1数学的发展与泛函分析的产生数学作为一门科学，自古以来就在不断地发展和演变。从最初的算术、几何，到后来的微积分、线性代数，再到现代的拓扑学、概率论等，数学的研究领域不断扩展。泛函分析作为一门现代数学的分支，起源于20世纪初，它主要研究无限维空间中的函数和算子，为许多现代科学和工程问题提供了理论基础。1.2泛函分析与算子理论的关系泛函分析与算子理论密切相关。泛函分析主要研究无限维空间
【图像处理入门】8. 数学基础与优化：线性代数、概率与算法调优实战小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家图像处理线性代数算法 python 计算机视觉概率论算法调优
摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用，包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述，以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例，帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数：图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中，我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
AI大模型从0到1记录学习大模型技术之机器学习 day27-day60 Gsen2819 算法大模型人工智能人工智能学习机器学习
机器学习概述机器学习（MachineLearning,ML）主要研究计算机系统对于特定任务的性能，逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能（AI）是计算机科学的一个广泛领域，
大数定律与中心极限定理：概率论的双子星 Algo-hx 概率论与数理统计概率论
目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律：频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理：正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比：LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
（十七）深度学习之线性代数：核心概念与应用解析只有左边一个小酒窝深度学习深度学习线性代数人工智能
1线性代数在深度学习中的定位1.1深度学习的数学基础支柱线性代数是深度学习的核心数学工具之一，与微积分、概率论共同构成深度学习的理论基础。深度学习本质上是对高维数据的处理与建模，而线性代数提供了描述和操作高维空间中数据与变换的语言和方法。1.2从数据表示到模型运算的桥梁数据结构化表示：深度学习处理的图像、文本、音频等数据，通常被转化为向量、矩阵或张量（多维数组）。例如：图像：RGB图像可表示为三维
（详细介绍）什么是 Spherical Gaussian（球形高斯分布）音程数学数学
文章目录什么是SphericalGaussian？几何意义：为什么叫“球形”？特点总结：应用场景举例：✅示例代码（Python）相关概念对比：SphericalGaussian（球形高斯分布）是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念，尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian？SphericalGaussianDistribution（球形高斯分
贝叶斯原理：解锁不确定性的智慧钥匙（全网最详细）富士达幸运星贝叶斯原理人工智能机器学习
在浩瀚的统计学与概率论海洋中，贝叶斯原理如同一盏明灯，照亮了我们在不确定性中前行的道路。它不仅仅是一种计算方法，更是一种深刻的思维方式，让我们能够基于有限的信息和先验知识，对未知事件做出更加合理的预测和判断。本文将带您一窥贝叶斯原理的奥秘，探索它如何在各个领域发光发热。一、贝叶斯原理的起源与核心概念起源贝叶斯原理得名于18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes），尽管他本人并未直接
为什么计算机不用e进制，按道理说e进制难道不是最高效的吗？e进制理论上为何被认为信息编码更优，但实际却难以实现？前端
在现代计算机科学中，二进制无疑是计算机体系结构的根基，这一选择深刻影响了计算机的设计、性能以及发展方向。然而，数字系统的底层进制理论却远远不止二进制一种可能性。从数学的角度来看，常用进制中有一个特殊的数——数学常数e（自然对数的底，约等于2.71828），它在无数数学和物理领域扮演着极其重要的角色。e的独特性质使得很多数学函数的表达变得简洁自然，且e在连续复利、概率论、信息论等领域都有着独特的优势
【概率论】正态分布的由来——从大一同学的视角出发应有光基础知识概率论机器学习
数学系大佬勿喷，本文以非数同学的视角出发0.启发与思考正态分布平时常常遇到，无论是在概率论中的“中心极限定理”，还是平时在学习ML中遇到的“高斯混合模型”，或者是在深度学习中，常常将一些数据假设为正态分布的情况。我们平时可能由于知到中心极限定理，因此默认正态分布是一个很好的分布。但是，这为什么不能是平均分布呢？二项分布呢？泊松分布？或者是其它抽样分布？接下来我们将简要探讨正态分布的由来：1.背景我
【概率论与数理统计】第二章随机变量及其分布(1) Arthur古德曼概率论与数理统计概率论随机变量分布离散型连续型夏明亮
第二章随机变量及其分布第一章种学习了随机现象、随机试验、随机事件等概念，讨论了随机事件的关系、运算以及概率；且只考虑了个别事件下的频率问题。接下来，进一步第需要建立随机试验结果与实数的对应关系，这类似于函数的映射，我们称之为随机变量，以便使用高等数学的方法来研究随机试验。1离散型随机变量1.1随机变量的概念随机变量的数学定义：**定义1：**设EEE为随机试验，Ω\OmegaΩ为其样本空间，若对于
随机变量及其分布：概率论的量化核心 Algo-hx 概率论与数理统计概率论
标题引言2随机变量及其分布2.1随机变量定义与分类2.2离散型随机变量：概率质量函数(PMF)概率分布律性质经典分布4.**各分布之间的关系**2.3分布函数(CDF)：统一描述工具定义性质离散型应用2.4连续型随机变量：概率密度函数(PDF)定义性质经典分布均匀分布指数分布正态分布2.5随机变量函数的分布问题：已知XXX分布，求Y=g(X)Y=g(X)Y=g(X)分布解法框架重要公式（当ggg严
詹森不等式（Jensen’s Inequality）——EM算法的基础 phoenix@Capricornus 模式识别中的数学问题机器学习
詹森不等式（Jensen’sInequality）是数学中一个非常重要的不等式，广泛应用于概率论、统计学、凸优化、信息论等领域。它基于凸函数和凹函数的性质。一、基本定义设函数fff是定义在区间III上的凸函数（convexfunction），且随机变量XXX的取值落在III内，期望存在，则有：E[f(X)]⩾f(E[X]){E}[f(X)]\geqslantf({E}[X])E[f(X)]⩾f(E
机器学习与深度学习16-概率论和统计学01 my_q 机器学习与深度学习机器学习深度学习概率论
目录前文回顾1.什么是概率论和统计学2.概率的基本概念3.什么是概率密度函数和累积分布函数4.均值、中位数与众数前文回顾上一篇文章地址：链接1.什么是概率论和统计学概率论和统计学是数学中重要的分支，用于研究随机事件和数据的分布、关联性以及不确定性。概率论是研究随机事件发生的可能性和规律的数学学科。它提供了一套工具和方法来描述和分析随机变量、随机过程以及他们之间的关系。概率论包括概率分布、随机变量、
Python概率论麻辣小兔喵 Python python 概率论机器学习
概率论是数学的一个分支，它研究随机事件的概率和统计规律。在Python中，有很多强大的概率统计库可以帮助我们进行概率计算和数据分析，比如NumPy、SciPy和Pandas等库。下面我将为您介绍一些基本的概率概念以及如何在Python中实现它们。1.概率的基本概念在概率论中，我们通常会用以下的符号表示：P(A)：表示事件A发生的概率，其取值范围在[0,1]之间。P(A|B)：表示在事件B发生的条件
C++概率论算法详解：理论基础与实践应用
清言神力，创作奇迹。接受福利，做篇笔记。参考资料[0]概率论中均值、方差、标准差介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现.https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/73323475.[4]C++中的随机数及其在算法竞赛中的使用-博客园.https://www.cnblogs.com/cmy-blog/p/random.html.[
我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线大模型老炮学习人工智能程序员 Agent 大模型教学知识库大模型
大模型学习路线图第一阶段：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》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcad
神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！大模型学习路线非常详细_大模型学习路线（2025最新）程序员辣条学习人工智能大模型产品经理智能体大模型教程 AI大模型
大模型学习路线图第一阶段：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》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcade
最大似然估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别江湖小妞概率论
最大似然估计与最小二乘估计的区别标签（空格分隔）：概率论与数理统计最小二乘估计对于最小二乘估计来说，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值与观测值之差的平方和最小。设Q表示平方误差，Yi表示估计值，Ŷi表示观测值，即Q=∑ni=1(Yi−Ŷi)2最大似然估计对于最大似然估计来说，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本的观测值的概率最大，也就是概率分布函数或者
概率论的基本概念 Mr.魏（魏先生）
概率论的起源与发展概率论产生于十六世纪十六世纪中叶，卡当在赌博时研究不输的方法1654年，德·美黑——“合理分配赌注问题”1657年，惠更斯——《论机会游戏的计算》1933年，柯尔莫哥洛夫——《概率论的基本概念》数理统计的历史1763年,贝叶斯贝叶斯方法1809年，高斯和勒让德——最小二乘法皮尔逊、戈赛特、费歇——频率曲线、多元分析、估计和方差分析概率论是数理统计学的基础，数理统计学是概率论的一种
【概率论基本概念01】点估计无水先生概率模型统计学模型概率论
一、说明关于概率和统计的学习，需要从根本上、原始概念中一点一点积累，这些基本概念的头绪特别多，一次性交待它们的面有困难，我们只能从点上入手，将点与点的关系连成面，最后完成系统学习的目的，这是一个长期任务。二、关于估计的基本概念2.1我们将学习哪些关于“估计”内容我们将主要指向如下学习内容：学习如何找到总体参数的最大似然估计量。学习如何找到总体参数的矩估计方法。学习如何检查估计量对于特定参数是否无偏
《算法导论(第4版)》阅读笔记：p1178-p1212 算法
《算法导论(第4版)》学习第25天，p1178-p1212总结，总计35页。一、技术总结1.AppendixC:CountingandProbability附录C介绍了计数理论(如：和规则，积规则，串，排列，组合，二项式系数，二项式界等)，概率理论(如：样本空间，事件，概率论公理，离散概率分布，连续均匀概率分布，贝叶斯定理等)，几何分布与二项分布，二项分布的尾部探究。第5章会时不时的涉及这些内容，
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
maven An error occurred while filtering resources blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错： maven An error occurred while filtering resources Maven -> Update Proje
jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
Jqplot之折线图 antlove js jquery Web timeseries jqplot
timeseriesChart.html <script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
[转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java 多线程线程安全 HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScript AngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题解决方法：上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题：那就是文
通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结 Oracle SQL语法 Oracle基本操作 Oracle SQL
一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表 2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图 3：将这个流程图导入到矩阵数据表中 4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2 springMVC
SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截，一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
windows常用命令行命令 dcj3sjt126com windows cmd command
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例 ios iPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行 hae jquery easyui datagrid 数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess $( '#dg' ).datagrid({onLoadSuccess : function (data){ $( '#dg' ).datagrid( 'selectRow' ,3); }}); 2.onL
jQuery用户数字打分评价效果 ini JavaScript html jquery Web css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
mybatis的paramType kerryg DAO sql
MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数： Dao层函数方法： public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml <select id="selectUser" result
centos 7安装mysql5.5 MrLee23 centos
首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。 #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
利用thrift来实现消息群发 qifeifei thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
实现一个sizeof获取Java对象大小 teasp java HotSpot 内存对象大小 sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上适用。
SVN错误及处理 xiangqian0505 SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found 文件：repository/db/txn_current、repository/db/current 其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本

(0-1)分布

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