- 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
- 【EI会议征稿通知】第九届电子技术和信息科学国际学术会议(ICETIS 2024)
搞科研的小刘选手
学术会议自然语言处理分布式机器学习信号处理区块链计算机网络
第九届电子技术和信息科学国际学术会议(ICETIS2024)The9thInternationalConferenceonElectronicTechnologyandInformationScience(ICETIS2024)ICETIS会议始于2016年,先后吸引众多来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师参与其中,共同围绕“电子技术与信息科学”主题分享专业经验,扩
- 【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
- 数实融合!低代码推动工业数字化转型走“深”向“实”
当下,“数字化、智能化”已经不再是新鲜词。毕竟,在早几年前就已经有企业喊出大举进军数字化的口号,轰轰烈烈的数字化转型运动也持续了很长一段时间,有一些业内人士甚至判断“如今的企业数字化已经走过了成熟期,来到了深水区。”但事实真的是如此吗?以工业领域为例,工业4.0时代,越来越多企业开始运用数据和算法来指导自身的研发生产实践,但从中国电子技术标准化研究院发布的《智能制造成熟度指数报告(2022)》的数
- 模拟电子技术——分压式偏置放大电路、多级放大电路、差动放大电路、互补输出级
学不明白!
模拟电子技术单片机嵌入式硬件物联网硬件工程
文章目录前言基本放大电路链接,上一篇[基本放大电路](https://blog.csdn.net/weixin_47541751/article/details/136112075?spm=1001.2014.3001.5502)一、分压式偏置放大电路什么是分压式偏置电路分压式电路组成电路分析估算静态工作点二、多级放大电路什么是多级放大电路多级放大器耦合阻容耦合基本电路与放大倍数变压器耦合多级放大
- 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
- 利用MATLAB/Simulink仿真模型加速嵌入式控制系统的开发——以多学科融合的电机控制为例
初心不忘产学研
电机控制嵌入式算法开发matlab/simulink代码生成系统开发算法模型开发
电机控制涵盖了广泛的应用领域,从家用电器到工业设备,从电动汽车到航空航天,其重要性不言而喻。从过去到现在,再到未来,电机控制技术的发展经历了显著的变革,并持续推动着相关行业的进步。一、电机控制的过去在电机控制的早期阶段,主要依赖于简单的开关和继电器来实现基本的控制功能。这些传统的控制方法存在着精度低、稳定性差等问题。随着电子技术的不断发展,出现了基于模拟电路的电机控制器,如PWM(脉宽调制)控制器
- 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
- 月薪三千五,一个PE工程师的杯具人生!出路在何方?
我是范老师
月薪三千五,一个PE工程师的杯具人生!出路在何方?本人14年应用电子技术专科毕业,首先在深圳福田某电子公司担任电子技术员,做两年后甚感枯燥乏味,工资也没提多少,始终在两千多徘徊,另外公司也就二十来个人,母的才六个,其中两个业务部的,两个财务部的,一个前台的,一个管物料的,而且要嘛结婚了,要嘛有男朋友了,这样继续呆下去有啥意思?听说关外工厂女孩多,泡妞机会大,所以果断辞职投奔工厂。现就职于关外某电子
- 【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
- 常见的单片机及其功能
科联学妹
嵌入式硬件stm3251单片机单片机
在当今电子技术快速发展的时代,单片机作为核心组件,在各类电子项目和产品中扮演着至关重要的角色。它们的应用范围从简单的家用电器控制到复杂的工业自动化系统,几乎无处不在。接下来,我们将以轻松的语言,探讨几种广泛使用的单片机,它们的起源、功能以及为何它们能在众多领域中大放异彩。首当其冲的是STM32系列,这是由意法半导体(STMicroelectronics)推出的一系列高性能单片机。STM32基于AR
- 【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
- AI+近场社交,让无人零售变得“有温度”
蓝海的渊
来自庄帅零售电商频道的雪球原创专栏提起AI,很多朋友会很自然地想到智能机器人,在脑子里出现一个拟人的画面,它拥有了智慧,能够和人谈感情,显得“有温度”。这个想像有点像我上学的时候,由于专业是电子技术应用的缘故,每天都会设想组装属于自己的小机器人,然后让它扫地、做饭,于是它就变成了扫地机器人、做饭机器人……十年前,想像中的扫地机器人大概是这样子的,一双类人的手拿垃圾或者拿扫把或者底部就是吸尘器,要有
- 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
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息