- 如何有效的学习AI大模型？
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天，对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下，下午去图书馆呆了2个多小时，晚自习看了概率论与统计学，单词：talent天赋，才能，thick厚的，obstacleto对……障碍，introduce介绍，传入，thin瘦的，稀薄的，thorough彻底的，完全的，occurredto想到，invent发明，throat喉咙，ofcourse当然，thunder雷，雷声，tide潮汐，o
- PDF和CDF
薛定谔的猫_大雪
概率论
在概率论和统计学中，PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数：ProbabilityDensityFunction(PDF)：概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X，其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度，即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率，即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
- Python 数学建模——方差分析
Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容，有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的？如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别，那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途：已知一个量AAA可能会影响XXX，AAA的不同取值可能
- 数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理
天阑的芋头
#数据分析—统计学知识数据分析统计学数据分析面试
阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数，以
- 感悟文是很容易写的
林天歌
生活感悟是很容易写的，只要你生活中稍稍关注一下周围在发生什么，随便什么事情都可以，甚至编一件事都可以，然后为之赋予一个意义。举例子的话，比如说我可以写我的概率论老师，每节课三小时，两小时都是在讲课堂无关的事情，都是在讲一些她以为的人生道理，却不知道因为她讲得太多，加上她使用互联网的能力不足，她讲得已经完全不能触动到学生的神经，反倒还促进了一些学生的逃课。这就是典型的以己度人，她以为她在分享自己认为
- 深度学习算法，该如何深入，举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算
- 机械学习—零基础学习日志（概率论总笔记5）
学长小陈来帮你
学习笔记概率论算法深度学习机器学习
引言——“黑天鹅”要获得95%以上置信度的统计结果，需要被统计的对象出现上千次，但是如果整个样本只有几千字，被统计的对象能出现几次就不错了。这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”？古德-图灵折扣估计法在词语统计中，有点词语虽然是出现0次，但是实际的出现概率并不是永远不可能的零。那需要把一些概率转移给到这些词语。古德的做法实际上就是把出现1次的单词的总量，给了出现0次的，出现2次
- Python 数学建模——假设检验
Desire.984
Python数学建模python数学建模概率论
文章目录前言参数假设检验单个总体均值的假设检验σ\sigmaσ已知σ\sigmaσ未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言 假设检验是概率论中相当重要的内容。一般是先提出一个原假设H0H_0H0和一个对立的备择假设H1H_1H1，通过数学方
- 非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
南川笔记
Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模，终身受益”，但毕竟数学建模既要数学理论的支撑（不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计，更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容），还要编程的支撑（不是常规的C语言或者Java程序，也不是这几年很火的Python编程，而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R），这在一
- Python的图形化界面编程
iteye_20668
Pythonpython
2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数，概率论和线性代数的知识，想想当初把这些学的是一塌糊涂。然后上次和胡杨大大聊天的时候，他说好多东西都是在实践中去学习的。好了，继续我的Python吧，Python的图形化界面编程。impor
- python机器学习算法--贝叶斯算法
在下小天n
机器学习python机器学习算法
1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中，仍然是文字分类的一种热门（基准）方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他（如垃圾邮件、合法性、新闻分类等）的问题。原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors：矩阵，shape=[n
- 【概率论】理解贝叶斯（Bayes）公式：为什么疾病检测呈阳性，得这种病的概率却不高？
seh_sjlj
概率论概率论学习数学经验分享
先说结论：因为假阳性的人数相比于真阳性太多了。具体是怎么回事呢？咱们慢慢分析。文章目录一、贝叶斯公式二、典例分析三、贝叶斯公式的本质思考（摘自教材）一、贝叶斯公式定理1（贝叶斯公式）设有事件A,BA,BA,B，P(A)>0P(A)>0P(A)>0，P(B)>0P(B)>0P(B)>0，则P(B∣A)=P(B)P(A∣B)P(A)P(B|A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}P(B∣A
- 愚者才悲观｜每日复盘D32
_李子昂
我是李子昂，一个热爱生活、积极向上的“人生梦想家”。爱阅读、记录生活，这是我的第三十二天复盘❤2019.12.1232/3651.感恩创造的不可思议的今天早起一件事：打卡✔（每天比昨天早起两分钟）早读任务：第一课，课文两段✔马原第一章大题背诵✘古诗词一首✘三只青蛙:阅读一小时✔概率论前三章✘图片发自App2.今日小确幸感恩YCX送我的奶茶，紫薯和冬天很配❤感恩早上的挣扎顺利的早起了两分钟，明天加油
- 【晨间日记】 2020年9月23日
语瞳SAMA
2020年9月23日天气：小雨【90天践行目标】（108/120）①5：30早起②22：30早睡③写晨间日记【昨日践行】①5：41起床②22：29入睡③晨间日记已达成【今日青蛙】①完成概率论和离散数学作业②午间冥想③洗衣服*昨日三只青蛙已达成【反思日志】①早晨听这门Java课，真的有种“虽然是使用中文教学，但是上起来却和外语课一样”的感觉，好多未知的术语糅杂在一起，整堂课听着就跟猜谜似的，太离谱了
- 2.1概率统计的世界
极客探索者
量化交易概率论
欢迎来到概率统计的世界！在量化交易中，概率统计是至关重要的工具。通过理解概率，我们可以用数学的方法来描述市场行为，预测未来走势，并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始，逐步深入，揭开概率统计的神秘面纱。1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如，丢一枚硬币，正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为：在量化交易中，我们常常需要计算各种事件的概率，例如股票价
- Matlab实现多传感器信息融合（D-S证据推论）
冬天都会过去
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表示“不确定”，被广泛用来处理不确定数据。（对来自多传感器数据的融合处理）适用于：信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍（1）四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中，函数m为识别框
- 概率论中的卷积公式
Ctrl+CV九段手
概率论卷积公式卷积神经网络概率论概率论与数理统计笔记经验分享
目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么？多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？简介在概率论中，卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
- 亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析：一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为：P(A∣B)=P(B)
- AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代，AI大模型的应用越来越广泛，利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南，帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、
- 小琳 AI 课堂：机器学习
小琳ai
小琳AI课堂人工智能机器学习
嘿，朋友们！欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习，然后像个小超人似的，拥有预测和决策的超强能力！从技术实现的层面来讲，主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习：在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈，根据已知的
- 计算机保研/考研面试题——数学篇
安晴晚风
计算机保研/考研专业课面试考研面试
笔者在2023年参加了部分985和华五计算机夏令营和预推免面试，遇到了不少数学问题，以下是笔者的一些总结，从高数、线代、概率论三个方面讨论。（对保研er和考研er均适用，如需要其他学科的问题请关注我~）相关文章：计算机保研/考研面试题——数据结构与算法篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——操作系统篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——计算机网络篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——编程
- 中心极限定理
不倒的不倒翁先森
概率论
中心极限定理（CentralLimitTheorem，CLT）是概率论中的一个重要定理，它说明了在某些条件下，独立随机变量的和（或平均值）趋向于正态分布的性质。具体来说，中心极限定理可以描述为：定理表述：设(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\dots,X_n)(X1,X2,…,Xn)是一组相互独立、服从相同分布的随机变量，其数学期望为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2（有限且不为零
- 2019-03-20记录及学习计划更正
逆风飞翔的鸟
今天早晨早早的就坐上了返回学校的高铁，自己复习的进度稍慢了一些，不过没关系，这几天再追回来，最近发现虽然自己数学的做题能力有所提升，但是熟练程度还差很多，所以接下来高等数学要多做题，线性代数基础已经复习完毕，不能丢下，每天要做一定量的练习来保持住自己的水平。概率论与数理统计自己感觉有些困难，需要从课本开始认真的复习。关于英语我已经用百词斩背了有400左右的单词了，但是不是很扎实，所以自己要提升自己
- 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
- 2022-05-14
败者食尘_40a0
本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户IDif_sign:当日是否签到,1表示签到，0表示未签到问题①：请计算截止到当前每个用户已经连续签到的天数（输出表仅包含当天签到的所有用户，计算其连续签到的天数）输出表结构如下：user_id:
- 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
- 【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
已经是全速前进了
概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多，公式得敲好久，所以只得随缘更更了，想写一些机器学习相关的东西，但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管，我太难了Orz这一节的内容比较深，即使我是一个喜欢数学的工科生，也没有精力再去深究了，各式各样的大数定律及中心极限定理我
- 机器学习笔记
rl染离
机器学习笔记人工智能
什么是机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3）
- 机器学习是什么
MarkHD
机器学习
机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。机器学习算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后利用这些模式来预测新数据的结
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接：#66 Plus One
要求：
给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。
注意：
1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239
2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9
难度：简单
分析：
题目比较简单，只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
- Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵！
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下：
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一：函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是：
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得：
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。
如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
- 设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题）
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业，市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题，而且随着时间的流逝，愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题，当然这些方法常常不管用，于是，唯一能做的就是不断地尝试，逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。（jquery + c# ashx）
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发，学习java语言list遍历的三种方法，顺便测试各种遍历方法的性能，测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录，然后遍历ArrayList，发现了一个奇怪的现象，测试代码例如以下：
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源（上）——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法：
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前，这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储，因为它们由每个对服务器的请求来传递，这使得 cookie 速度很慢而且效率也不
是一个离散型随机变量，可能的取值为
，
（1）
， 