- 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
- 【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
- 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习概率论
目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
- 《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。
Ashleyxxihf
趣学贝叶斯统计算法统计傅立叶分析动态规划
目录1.全身黑衣服合理概率2.真的是导演组允许？3.粉丝的证据是否站得住？4.总结感谢up主链接:【理工春山学】只谈事实从统计角度深度剖析春山学，她使用贝叶斯统计合理分析了在舞台中白敬亭、双魏、导演组出错的概率。接下来我采用一个新角度继续开辟《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。1.全身黑衣服合理概率要量化计算白敬亭穿全身黑衣服合理的概率，我们可以采用概率论的方法，结合已知信息和
- 机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)
点灯的棉羊
机器学习Jupyter笔记机器学习人工智能numpypython
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
- CDF和PDF的比较
武小胖儿
数学知识
以下内容来自ChatGPT，科技改变生活CumulativeDistributionFunction(CDF)（累积分布函数）和ProbabilityDensityFunction(PDF)（概率密度函数）是统计学和概率论中两个重要的概念，用于描述随机变量的性质。它们之间的区别如下：定义：CDF（累积分布函数）：CDF表示一个随机变量小于或等于某个特定值的概率。对于随机变量X，其CDF通常表示为F
- 不一样的一周cp
芷澜吟
（今天胃不太舒服所以没写文，所以找了一篇之前写的小段落）高二的时候就开始关注概率论这个公众号，当时迫于年龄没法参加一周cp活动，就通过一些深夜活动结识了来自全国各地的朋友，从他们的口中得知了大千世界的各种故事，发现了外面世界的精彩，甚至通过一个朋友改变了我的高考志愿。上大学之后，可以参加一周cp了，一直到现在大二，每次活动发布时，我都会报名参与，还算幸运只有一次落选。至少在我看来，参加这个活动的各
- 概率论自复习思路
Miracle Fan
概率论
概率论复习思路（存在纰漏）文章目录概率论复习思路（存在纰漏）基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间，和事件、差事件两个事件的关系：相不相容、是不是对立、两者之间的关系（ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面，还可能存在非线性关系）事件发生的概率和发生关系：比如概率为0不一定代表
- 概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe
货又星
概率论经验分享笔记python开源
Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat：1297767084GitH
- 【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：
- 尽人事，听天命
可恶的王阿狗
概率论学迷糊了，越学越暴躁，哈哈哈哈啊哈，本来最简单的题也不会了，我可是认真学过来的啊……可能只是我学的时间太长，脑子乱了而已，不是我不会。今天好好睡一觉，明天起床就一定都思路清晰了。考试一定都考我和丽丽复习过的，会的。加油
- 【概率论】作业八
蓝鲸瓜皮小正义
概率论与数理统计
作业八151220129计科吴政亿习题五第2题设随机变量X为终端在使用的数量，则X~B(120,0.05)，EX=120∗0.05=6,DX=120∗0.05∗0.95=5.7近似为正态分布有X−65.7√~N(0,1),则P(X≥10)=1−Φ(10−65.7√)≈0.0465习题五第4题设随机变量Xi为每个数舍入的误差，X为总的舍入的误差，1.Xi~U[−0.5,0.5],E(Xi)=0,D(
- 指数随机变量 泊松过程跳_随机过程学习笔记(1)：指数分布与泊松过程
姐姐妹妹向前冲
指数随机变量泊松过程跳
笔记主要基于中文版《应用随机过程IntroductiontoProbabilityModels》(SheldonM.Ross)，只有非常少的一部分是我自己的注解。写这个笔记的目的是自己复习用，阅读需要一定的微积分和概率论基础。本人为初学者，且全部为自学，如果笔记中有错误，欢迎指正。提示：概率论和指数分布作为本节的基础，我把一些重要公式写在开头，但是可以直接从泊松过程开始阅读，在泊松过程中用到相关知
- 随机过程及应用学习笔记（一）概率论（概要）
苦瓜汤补钙
学习笔记
概率是随机的基础，在【概率论（概要）】这个部分中仅记录学习随机过程及应用的基本定义和结果。前言首先，概率论研究的基础是概率空间。概率空间由一个样本空间和一个概率测度组成，样本空间包含了所有可能的结果，而概率测度则描述了每个结果发生的可能性大小。研究者通过定义适当的概率测度，可以更准确地描述各种随机现象的发生概率。一、概率空间(Ω,F,P)Samplespace样本空间：随机试验的所有可能结果构成的
- 面向数据科学的概率论 三、随机变量
布客飞龙
三、随机变量原文：prob140/textbook/notebooks/ch03译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译许多数据科学涉及数值变量，它的观察值取决于几率。其他值提供的变量的预测值，随机样本中观察到的不同类别个体的数量，以及自举样本的中值，仅仅是几个例子。你在Data8中看到了更多例子。在概率论中，随机变量是在结果空间上定义的数值函数。也就是说，函数的定义域是Ω，它
- 什么是正态分布
数学
正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。在正态分布中，均值、中位数和众数是相等的，而且它们位于曲线的中心。正态分布的概率密度函数可以表示为：f(x)=(1/(σ*√(2π)))*exp(-((x-μ)^2/(2*σ^2)))其中，μ是分布的均值，σ是标准差，π是圆周率，ex
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正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。在正态分布中，均值、中位数和众数是相等的，而且它们位于曲线的中心。正态分布的概率密度函数可以表示为：f(x)=(1/(σ*√(2π)))*exp(-((x-μ)^2/(2*σ^2)))其中，μ是分布的均值，σ是标准差，π是圆周率，ex
- Python概率建模算法和图示
亚图跨际
数学机器学习Pythonpython算法概率建模统计
要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中，概率学习开辟了自己独特的空间。在统计和概率的驱动下，概率学习侧重于对数据中存在的
- Pytorch 复习总结 1
ScienceLi1125
pythonpytorchpython
Pytorch复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论部分见Pytorch复习总结1；Pytorch线性神经网络部分见Pytorch复习总结2；Pytorch多层感知机部分见Pytorch复习总结3；Pytorch深度学习计算部分见Pytorch复习总结4；
- 上海交通大学考研加油
润石
专业：高分子材料科学与工程考研专业课程：高分子化学，高分子物理记录着每一天考研过程今天目标物理化学概率论有机化学化工原理考研英语高分子化学高分子物理相信自己不看手机不玩手机晚上跑步
- 单身日记
Elsa_cbab
今天，早上起床就是六点半呢！揉揉惺忪的睡眼，刷牙，洗脸，然后呢，为自己冲一杯红豆薏米粉里面再加上姜红糖，咦，怎么有咖啡的滋味，哀家就给它起名吧，崔氏咖啡，啧啧啧啧！匆匆，七点前，要去点到，今天满课耶，额，有点不想学～为什么？因为有物理化学课，概率论，呜呜呜呜！没事没事，你那么聪明的脑瓜，怎么会搞不定它们，你可是要下决心以后为国家环境作贡献的人呢！那好，那我加加油，我捏捏自己的脸，哇塞，自己要不要这
- 考研第一百零七天
xiaozii小子
本来是不咋开心的一天，到晚上了，突然感觉心情还不错。早上七点一十就自然醒了，上午状态也比较好，除了腰有点疼其他都还好。死磕了一早上数学，有个知识点还是没有理清，一直到晚上还是没有弄懂。而且我感觉这个知识点好简单。还是好废物，头脑不够灵活。不过我觉得张宇讲得也不是很好，直接带过了，没有用正统的方法给我们仔细讲。还有就是，概率论我中学只学过皮毛，和线代的情况相同，我都是完全开始接受一个新东西。所以思维
- 计算机视觉所需要的数学基础
superdont
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉领域中使用的数学知识广泛而深入，以下是一些关键知识点及其在计算机视觉中的应用：线性代数：-矩阵运算：用于图像的表示和处理，如图像旋转、缩放、裁剪等。-向量空间：用于描述图像中的点、方向和形状。-特征值和特征向量：用于图像的特征提取和降维。微积分：-导数：用于图像边缘检测，通过计算图像亮度的变化率来识别边缘。-积分：用于图像的面积和体积计算，以及光流法中的运动估计。概率论与统计学：-概率分
- 纳瓦尔宝典
安明扬
互联网极大的拓展了人们的职业选择判断力很重要，决策就是一切。如果一个事情决策困难，答案就是否定的重视基础数学，哲学，逻辑学，概率论与统计学的知识避免竞争的方法，做独一无二的自己不要追逐畅销书，好书多读几遍，不要追求读书的数量。人生就是不断选择跟谁在一起，做什么事的过程。一个职业的创造性越高，投入与产出越不匹配。宁静的心，健康的身体，有爱的的家庭，是用钱买不来的，是需要我们努力的。所有的智慧，来源于
- Python 数据分析
CFF_伊人
Python数据分析和可视化
数据分析基础学好数据分析首先需要了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。下面列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；线性回归，时间序列；数据分析工具SQL语言数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。关于SQL的学习推荐两个学习路径：w3schoolSQL必知必会Excel基本操作作为微软的一个出色表格处理工具，Exce
- 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）
， 