- 论数据治理的价值:解锁数字时代的核心竞争力
ShiTuanWang
java大数据人工智能数据提取数据挖掘数据治理
在数字化转型浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业最宝贵的资产之一,其重要性不亚于传统的资本、人力和技术。然而,随着数据量的爆炸性增长和来源的多样化,如何有效管理、利用和保护这些数据,成为了摆在企业面前的重要课题。数据治理,作为一套系统化的管理框架,其价值日益凸显,成为企业解锁数字时代核心竞争力的关键。一、提升数据质量,奠定决策基石数据治理的首要价值在于提升数据质量。通过制定统一的数据标准、规范数据采
- pytorch torch.norm函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.norm函数用于计算张量的范数(norm),可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型,它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数,如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数
- 6. 深度学习中的正则化技术:防止过拟合
Network_Engineer
机器学习深度学习人工智能
引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。为了防止过拟合,研究者们提出了多种正则化技术,如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性,有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。1.过拟合的原因与影响过拟合通常发生在模型的复
- 利用全核范数去噪技术优化彩色图像处理
潦草通信狗
人工智能深度学习
一、引言图像去噪是图像处理领域中一个经典且重要的问题。随着技术的发展,各种算法不断涌现,其中全变分(TotalVariation,TV)方法因其在边缘保持方面的优势而广受欢迎。本文将介绍一种基于全核范数(TotalNuclearNorm,TNN)的去噪技术,该技术在处理彩色图像时表现出色。二、算法原理全核范数去噪技术基于全变分理论,通过最小化包含数据保真项和正则项的目标函数来实现去噪。数据保真项确
- 第二届协同经济理论创新叙述研讨会
你说我叫啥
北京邮电大学-闫强《国际视角下的数字经济的发展》总结要点1.主要包括数字经济的测度、规则、内容2.特征:包容、灵活、协同提高用户覆盖面提高公民的使用数字化经济的素养规范数字经济的发展政府数字经济商业模式的创新网络信用或者数字信用企业、政府、个人大大的使用数字服务、ICT服务,未来数字经济将大行其道开篇提出在国际上怎么样讲好中国方案,怎么样去寻找共同的话语体系,在国际的对话空间上,在数字经济上大家是
- python奇数平方和_平方和
weixin_39807352
python奇数平方和
平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点,它们之间并不是相互排斥的,而是相互联系
- 2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)
'Matlab学习与应用
matlab工程应用算法matlab均值算法自适应正则化核模糊均值聚类框架脑磁共振图像的分割
基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM),用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法,分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。利用邻域中灰度的异质性获取局部信息,并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通,可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
婉妃
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- 2023-03-11
牵手到永远
为什么需要在元宇宙中规范数字身份?在互联网上,大多数人没有属于自己的数字身份相反,他们将有关自己的信息存入网站或应用程席,然后该网站或应用程序可以通过多种方式使用这些数据,其中一种方式是将其资产化的能力.如果用户想跨越多个数字平台和元宇宙,就其数字身份而言,而不是作为其他各方持有的信息片段,那么他们将需要一个属于自己的独特数字身份从某种意义上说,这种身份已经存在,即能够使用另一个网站(如Faceb
- 回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出
机器不会学习CL
智能优化算法回归预测回归matlab数据挖掘
回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM回归预测流程二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出一、基本原理NGO-RELM回归预测结合了
- 24.8.26学习心得
kkkkk021106
人工智能
验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别:1.验证数据集(ValidationSet)目的:超参数调整:验证数据集主要用于调整模型的超参数,如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择:用于选择最佳模型。例如,在交叉验证中,通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过
- 24.8.24学习心得
kkkkk021106
学习
x.grad.zero_()y=x.sum()y.backward()x.gradtensor([1.,1.,1.,1.])因为y是x中所有元素的总和,所以x的每个元素对y的贡献都是相等的,因此每个元素的梯度都是1。u=y.detach()detach()方法用于从计算图中分离出一个张量,使其不再跟踪历史,这样就不会在反向传播时影响u。范数(Norm)是一个数学概念,在不同的领域有不同的应用,比如
- 【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
Lossya
机器学习回归人工智能算法特征工程
引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征,以提高模型的性能和预测能力LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)回归是一种用于回归分析的线性模型,它通过引入L1正则化(Lasso正则化)来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术
- 【机器学习】3. 欧式距离,曼哈顿距离,Minkowski距离,加权欧式距离
pen-ai
机器学习机器学习人工智能深度学习pythonscikit-learn
Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−
- Logistic 回归
零 度°
机器学习回归数据挖掘人工智能
文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化5.1正则化的目的与类型5.1.1正则化的目的5.1.2正则化的类型5.2L1和L2正则化5.2.1L1正则化5.2.2L2正则化6.多分类问题6.1一对多(OvA)6.2一
- Python中的惩罚分析:理论与实践指南
theskylife
数据分析python开发语言数据分析数据挖掘机器学习
目录写在开头1.理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型(L1和L2正则化)2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题2.6性能评估3.高级应用:自定义惩罚分析3.1设计自定义惩罚项的依据3.2实现自定义惩罚项的代码示例3.3如何
- 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
- 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{
- 挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
laafeer
python
文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将调参过后的模型重新进行训练并与原模型比较6总结1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于机器学习与大数据的糖尿病预测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常
- 数据库设计
数据库mysql
数据库表设计设计思路a.进行需求分析,梳理业务流程,识别业务实体,明确数据库表的功能和目标。b.确定各个实体的属性,建立各实体之间的关系,包括一对一,一对多,多对多等等。c.尽量遵循数据库三范式(列不可分割,属性完全依赖主键,属性之间不相互依赖)进行具体的设计。适当时候可以反范式设计,比如通过个别冗余的字段来减少联表查询,以空间换时间。设计准则1.命名规范数据库表名、字段名、索引名需要命名规范,一
- 【机器学习基础】正则化
为梦而生~
机器学习机器学习人工智能
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】机器学习入门(1)【机器学习基础】机器学习入门(2)【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
- 【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
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- 数值计算·第二集:矩阵的条件数(Matlab版)
J@u1
数值优化数值计算
条件数的倒数:rcond(A):A为矩阵,rcond(A)为A的1范数的条件数的倒数的估计值。如果A的条件数越好,那么其值在1.0附近;反之,则在无穷小附近。%%矩阵的条件数A=[11,2,3,4;7,-2,-3,-4;0.1,0.2,0.3,0.5;5,7,8,9];%1范数的条件数Ac1=cond(A,1);%2范数的条件数Ac2=cond(A,2);%无穷范数的条件数Acw=cond(A,i
- 无法收敛问题
yizone
1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、损失函数4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足
- 【深度学习】Pytorch 系列教程(三):PyTorch数据结构:2、张量的数学运算(1):向量运算(加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制)
QomolangmaH
#PyTorch深度学习pytorch数据结构向量运算范数
文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor(张量)1.维度(Dimensions)2.数据类型(DataTypes)3.GPU加速(GPUAcceleration)2、张量的数学运算1.向量运算a.简单运算b.广播操作c.运算函数加法add乘法mul内积(点积)dot外积(叉积)cross范数norm一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之向量运算
- 论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion
七元权
论文阅读论文阅读深度图补全NLSPNSPN深度学习
文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全,简称为NLSPN。(1)为什么需要深度图补全?在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中,需要知道物体
- 【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿:2024年的关键突破与趋势
浅夏的猫
随笔热门话题java大数据人工智能深度学习ai
文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络(NeuralNetworks)1.2前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)1.3反向传播算法(Backpropagation)1.4激活函数(ActivationFunction)1.5深度神经网络(DeepNeuralNetworks)1.7优化算法1.8正则化1.9批量训练(BatchTraining)02深度学
- 通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现
superdont
计算机视觉python开发语言人工智能计算机视觉opencv矩阵
定义L0范数(L0-Norm)L0范数并不是真正意义上的一个范数,因为它不满足范数的三角不等式性质,但它在数学优化和信号处理等领域有着实际的应用。L0范数指的是向量中非零元素的个数。它通常用来度量向量的稀疏性。数学上表示为:[|x|_0=\text{numberofnon-zeroelementsin}x]例如,向量(x=[1,0,2,0,3])的L0范数是3,因为该向量中有三个非零元素。L1范数
- 基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题
- Easy
优化python数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包,为凸优化提供方便使用的用户接口,适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming,二阶锥规划convexoptimization-凸优化,nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度,polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$