- 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AILLMJavaPython架构设计AgentRPA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
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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
Pythonpython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
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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
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- 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,
- matlab实现朴素贝叶斯可视化,模式识别(七):MATLAB 实现朴素贝叶斯分类器
哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
本系列文章由云端暮雪编辑,转载请注明出处多谢合作!基础介绍今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)。相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生,因为在概率论中有一条重要的公式,就是以贝叶斯命名的,这就是“贝叶斯公式”:贝叶斯分类器就是基于这条公式发展起来的,之所以这里还加上了朴素二字,是因为该分类器对各类的分布做了一个假设,即不同类的数
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
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位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
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14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本