- 机器学习-------数据标准化
罔闻_spider
数据分析算法机器学习人工智能
什么是归一化,它与标准化的区别是什么?一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是(真实值-平均值)/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度:标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性,提高分类
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 用DESeq2包来对RNA-seq数据进行差异分析
Seurat_Satija
差异分析的套路都是差不多的,大部分设计思想都是继承limma这个包,DESeq2也不例外。DESeq2是DESeq包的更新版本,看样子应该不会有DESeq3了,哈哈,它的设计思想就是针对count类型的数据。可以是任意features的count数据,比如对各个基因的count,或者外显子,或者CHIP-seq的一些feature,都可以用来做差异分析。使用这个包也是需要三个数据:表达矩阵分组矩阵
- python图像处理的图像几何变换
yava_free
图像处理python计算机视觉
一.图像几何变换图像几何变换不改变图像的像素值,在图像平面上进行像素变换。适当的几何变换可以最大程度地消除由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真所产生的负面影响。几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤,是图像归一化的核心工作之一[1]。一个几何变换需要两部分运算:空间变换:包括平移、缩放、旋转和正平行投影等,需要用它来表示输出图像与输入图像之间的像素映射关系。灰度插值算法:按照这
- 数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化
sz66cm
线性代数机器学习人工智能
格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化(Gram-SchmidtOrthogonalization)是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。通过该过程,我们能够从原始向量组中构造正交基,并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。算法步骤假设我们有一组线性无关的向量{v1,v2,…,vn}\{v_1,v_2,\dots,v_n\}{v1,v2,…,vn},其目标是将这些向量正交化
- Java在智能数据挖掘系统的应用
lizi88888
java数据挖掘开发语言
智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言,因其强大的性能和丰富的生态系统,在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用,并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能:数据预处理:包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别:识别数据中的模式,如分类、聚类、关联
- 深度学习速通系列:归一化和批量归一化
Ven%
深度学习速通系列自然语言处理人工智能深度学习python机器学习
在深度学习中,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。下面详细解释这两种技术:归一化(Normalization)归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间,通常是[0,1]或者[-1,1],或者使其具有零均值和单位方差。这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异,使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括:最小-最大归一化(Min-MaxScaling
- 2025秋招计算机视觉面试题(十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化
微凉的衣柜
计算机视觉人工智能语言模型机器学习
问题在将图像输入到深度学习网络之前,一般先对图像进行预处理,即图像归一化,为什么需要这么做呢?问题背景在面试的时候,面试官先问的问题是“机器学习中为什么要做特征归一化”,我的回答是“特征归一化可以消除特征之间量纲不同的影响,不然分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的特征,另外从梯度下降的角度理解,数据归一化后,最优解的寻优过程明显会变得平缓,更容易正确的收敛到最优解”。接着面试官又问“图像的像
- 识别实验笔记和经验总结
Wils0nEdwards
笔记
1.跑对比实验之前,首先保证对比的公平性和可靠性!在进行图像分类模型对比实验时,为了确保对比的公平性和可靠性,以下几个因素需要重点考虑:数据集的一致性:数据集分割:确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。数据集大小:确保数据集的样本数量充足且具有代表性,避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理:图像预处理方法:所有模型使用相同的预处理方法(如归一化、裁剪
- 深度学习(二)
小泽爱刷题
深度学习人工智能
CuDNN(CUDADeepNeuralNetworklibrary)是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库,专门优化了深度神经网络(DNN)的常见操作,如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力,提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作:卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络(CNN)中最重要且最计算密集的
- Lucece评分公式OKapi BM25原理解析(中)
双人余_先生
背景:延续上篇写了TF/IDF的公式解析,本篇为BM25解析简单介绍。BM25起源于概率相关性模型,而不是矢量空间模型,但是该算法与Lucene的实际评分功能有很多共同点。两者都使用Term词频率,逆文档频率和字段长度归一化,但是每个因素的定义都略有不同。与其详细解释BM25公式,不如将重点放在BM25提供的实际优势上。BM25是一个词袋检索功能,它基于每个文档中出现的查询词对一组文档进行排名,而
- 用MATLAB 画一个64QAM的星座图
nb_lte_5G
matlab算法开发语言
由于QAM采用幅度和相位二维调制,其频谱效率大大提高,而且不同点的欧式距离也要大于调幅AM调制方式,QAM也是LTE和5GNR首选的调制方式,本期教大家画一个64QAM的星座图。如下:首先产生一个64QAM的调制数据,幅度归一化SymbolAlphabet=[complex(3,3)complex(3,1)complex(1,3)complex(1,1)complex(3,5)complex(3,
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
-Helslie
机器学习机器学习
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
- matlab图像归一化方法
有梦想的炸豆皮
matlabmatlab
B为二维矩阵,大小为16*16一、max-min归一化:Bmax=max(max(B));Bmin=min(min(B));B=(B-Bmin)/(Bmax-Bmin);二、B=B/255B=B/65535三、B=im2double(B)%把图像转换成double精度类型(0~1)
- 相机坐标系转换世界坐标系,zed&imu&depth
Diros1g
数码相机计算机视觉人工智能
1.问题背景相机的安装的是带一定的倾角,而且车辆是行驶在非铺装路面,车辆是会倾斜的。1.1根据内参消除畸变,修正焦点转换关系焦距(fx,fy):焦距参数表示成像平面与相机光心之间的距离,它们决定了成像的大小。在数学上,fx和fy是归一化焦距,它们与相机的实际焦距f以及像素尺寸dx和dy(单位通常为毫米/像素)有关,具体关系为fx=f*dx,fy=f*dy。焦距参数影响成像的视角和物体在图像中的大小
- 使用clusterProfiler进行GO、KEGG富集分析(有参情况)
纪伟讲测序
寻找差异表达的基因并识别它们的功能,是我们进行RNA测序的最主要目的。很明显,这些差异的基因必然与功能改变密切相关,例如,比较患病个体与正常个体的组织表达谱,不难想到这些显著失调的基因参与了生物学过程、信号通路等,导致了疾病的发生。前面已经讲了如何使用DESeq2、edgeR基于转录组测序获得的基因表达值鉴定差异表达基因。那么,后续如何继续通过生信分析的方法,探索差异表达的基因发挥了怎样的功能,参
- PyTorch 基础学习(14)- 归一化
花千树-010
PyTorchpytorch学习人工智能
系列文章:《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一,它可以将数据调整到特定的范围或分布,有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围,通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
- YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测机器学习神经网络
1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势,能够更有效地提取图像特征。(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制,充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力,以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。通过这种多样化的组合,EPAAttent
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
天天酷科研
粉丝福利算法回归学习SSA-KELM-Ada
以下是使用麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例:matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
- 第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模神经网络人工智能
目录摘要一.问题重述二.模型假设三.符号说明四.问题分析五.数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六.问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集6.1.3三层BP神经网络结构6.1.4BP神经网络的参数6.1.6相关性分析6.2小波神经网络预测模型6.2.1小波神经网络的结构6.2.2小波神经网络的基函数6.2.3小波神
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- C++ 多路音频pcm混音算法
独行者717
音视频pcm
1、均值化混音算法不适合商用,声音的损失比较大,不建议用,建议用第二种声音混音shortremix(shortpcm1,shortpcm2){intvalue=pcm1+pcm2;return(short)(value/2)}2、归一化混音算法输入数据为48Khz-2-16bit音频数据方法:为避免发生溢出,使用一个可变的衰减因子对语音进行衰减。这个衰减因子也就代表语音的权重,衰减因子随着音频数据
- [转载] Python 快速入门实战教程
ey_snail
参考链接:Python|如何以及在哪里应用特征缩放/归一化课程介绍2017年末,Python在国务院《新一代人工智能发展规划的通知》中被列入教学大纲,一时风头无两。Python因其在人工智能领域的先天优势,深受欢迎,不难预见,它在未来将大有可为。两年前,因项目需要,作者首次接触Python,从此便一发不可收,基于Python完成了多个项目的开发。一路走来,深感书本与实践脱离之痛,市面上种类繁多的编
- VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差雅可比推导
兔子不吃草~
从零开始手写VIO视觉重投影残差与雅可比推导从0手写vio
VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建文章目录VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建3视觉重投影残差的Jacobian3.1视觉重投影残差①估计值(预测值)推导引出因子图-优化变量简化形式②观测值3.2重投影残差雅可比J①残差对归一化坐标点fcj{\mathbf{f}_{c_j}}fcj导数②归一化坐标点fcj{\mathbf{f}_{c_j}}fc
- 【华为OD机试题】寻找最优的路测线路 Java代码实现
一般路过糸.
华为odjava开发语言动态规划
题目描述评估一个网络的信号质量,其中一个做法是将网络划分为栅格,然后对每个栅格的信号质量计算。路测的时候,希望选择一条信号最好的路线(彼此相连的栅格集合)进行演示。现给出R行C列的整数数组Cov。每个单元格的数值S即为该栅格的信号质量(已归一化,无单位,值越大信号越好)。要求从[0,0]到[R-1,C-1]。设计一条最优路测路线。返回该路线得分规则:1.路测路线可以上下左右四个方向,不能对角2.路
- 09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理
机器不会学习CSJ
数据回归专栏算法神经网络回归机器学习matlab
文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习
- GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析(2015-2023年滇池为例)
此星光明
GEE案例分析前端服务器时序sentinel影像JavaScript面积
简介Sentinel-2是一颗遥感卫星,其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。其中,利用归一化水体指数(NormalizedDifferenceWaterIndex,NDWI)来进行长时序水域分析是一种常见的方法。本文将介绍NDWI的定义和计算方法,并结合Sentinel-2影像的使用,详细说明如何进行长时序水域分析。首先,我们来看一下NDWI的定义和计算方法。N
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- 【无标题】Matlab 之axes函数——创建笛卡尔坐标区
weixin_44202064
matlab开发语言
**基本用法:**axes在当前图窗中创建默认的笛卡尔坐标区,并将其设置为当前坐标区。应用场景1:在图窗中放置两个Axes对象,并为每个对象添加一个绘图。要求1:指定第一个Axes对象的位置,使其左下角位于点(0.10.1)处,宽度和高度均为0.7。指定第二个Axes对象的位置,使其左下角位于点(0.650.65)处,宽度和高度均为0.28。默认情况下,所有值为基于图窗的归一化值。将这两个Axes
- 车牌识别-基于模板匹配
勇敢歪歪
matlab开发语言
基于模板匹配的车牌识别一、设计思路二、功能模块1、GUI界面创建2、图片选择3、车牌粗定位4、灰度化5、倾斜矫正6、二值化和第一次形态学处理7、精确定位8、第二次形态学处理9、字符分割10、归一化切割后的字符以及模板11、字符匹配12、语音播报13、退出系统和关于按钮三、总的操作图一、设计思路车牌识别程序的设计主要基于车牌的固有特点,这些特点指导算法的设计。在一个识别系统中首先选择某一个或几个车牌
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的