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一壶浊酒..
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岭回归数据的特征比样本点还多,非满秩矩阵在求逆时会出现问题岭回归即我们所说的L2正则线性回归,在一般的线性回归最小化均方误差的基础上增加了一个参数w的L2范数的罚项,从而最小化罚项残差平方和简单说来,岭回归就是在普通线性回归的基础上引入单位矩阵。回归系数的计算公式变形如下岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况,现在也用于在估计中加入偏差,从而得到更好的估计。这里通过引入λ来限制了所有w之和,通过
- 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
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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
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潦草通信狗
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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
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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
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kkkkk021106
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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
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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−
- 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{
- 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
- 数值计算·第二集:矩阵的条件数(Matlab版)
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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
- 【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)
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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
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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
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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
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chapter22.4线性相关和生成子空间一组向量的生成子空间:原始向量线性组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为线性相关,列向量线性相关的方阵称为奇异矩阵。2.5范数范数常被用于衡量向量的大小。L2范数即机器学习中常用的MSE,但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时,使用L1范数。衡量矩阵的大小:frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定:所
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种棵二叉树
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数据库范式及函数依赖数据库设计是数据库系统中至关重要的一环,而范式理论是数据库设计中的基础概念之一。在数据库设计中,我们通常使用范式来规范数据库中的关系模式,以减少数据冗余、提高数据一致性,并保证数据的完整性。在这篇博客中,我们将介绍数据库设计中的三种主要范式,以及与之相关的函数依赖。1.第一范式(1NF)第一范式要求关系模式中的每个属性都是原子的,即不可再分。这意味着属性的域中不能包含集合、列表
- 【深度学习】S2 数学基础 P2 线性代数(下)
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
目录范数L1范数L2范数本节博文是线性代数第二部分,主要内容为L1L1L1范数与L2L2L2范数;有关线性代数基础知识,请访问:【深度学习】S2数学基础P1线性代数(上)范数在线性代数中,范数是一个数学概念,用于量化向量或矩阵的大小或长度。范数是一个满足一系列性质的函数,这些性质包括正定性、齐次性和三角不等式。范数定义了向量空间的内积(或点积)的概念,并且与向量空间的度量空间相关联。L1范数L2范
- Bytebase 签约 Aptive,助力北美商住害虫控制服务领导者构建统一数据库操作平台
在数字化快速发展时代,有效的规范数据库管理对企业安全运营至关重要。近日,数据库DevOps团队协同管理工具Bytebase签约北美商住害虫控制服务的领导者AptiveEnvironmental,旨在全面优化AptiveEnvironmental的数据库操作管理,收口全体员工的变更和查询操作,以提高整体业务效率,数据安全及合规。AptiveEnvironmental,成立于2015年,总部位于美国犹
- 泛函分析 第二章 线性算子与线性泛函
73826669
数学#泛函分析
文章目录第二章线性算子与线性泛函线性算子的概念定义2.1.1线性算子定义2.1.8线性算子的连续性定义2.1.12算子的范数Riesz定理及其应用定理2.2.1F.Riesz纲与开映像定理定义2.3.1疏定义2.3.4纲集定理2.3.6Baire纲定理定理2.3.7Banach逆算子定理定理2.3.8开映像定理定义2.3.9闭线性算子定理2.3.12B.L.T定理2.3.13等价范数定理定理2.3
- 大规模机器学习简介
思诺学长
机器学习人工智能
1.非线性回归问题1.1问题描述我们有一组实验数据,每个实验都给出了输入和输出对(Xn,Yn)。每个输入是空间中的一个点,每个输出是空间中的一个点。这些数据点被假设为独立同分布(i.i.d)。我们的目标是找到一个函数fw,它能够最好地拟合数据,形式如下:这里是一个参数化的函数族,参数属于空间,而是误差项。要找到最佳拟合,我们需要解决以下形式的优化问题:这里的表示欧几里得范数,也就是常说的L2范数,
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一、录入规范数据1.手动输入序列录入有效性信息选择需要录入有效性的所有单元格选择【数据】——【有效性】——【有效性】在【允许】输入的值之间选择【序列】在【序列】输入框中输入想要选择的值,中间用逗号(必须是英文逗号)隔开。点击【确定】,效果如下所示:2.选择有效性信息序列有时候需要输入的序列过多,我们可以将需要输入的序列单独放在一个单元格,方便后面鼠标选择输入。选择需要添加有效性信息的单元格选择【数
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本文翻译自文章:DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~ 在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为:1)L1范数vsL2范数的损失函数;2)L1正则化vsL2正则化。作为损失函数 L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE
- GradNorm理解
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主要参考这一篇,GradNorm:GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks,梯度归一化_gradnorm-CSDN博客14:20-15:30提前需要理解的概念损失函数,衡量ypred与ytruth的差距。GradLoss定义为:各个任务【实际的梯度范数】与【理想的梯度范数】的【差的绝对值和】;先把范数简
- Pytorch入门> 1.1张量的运算广播机制及其他操作
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Pytorchpytorchpython张量
1.张量运算张量的四则运算:加x+y,减x-y,乘x*y,除x/y其他运算:幂x**y,指数函数torch.exp()对张量所有元素求和.sum()张量的范数torch.norm(),其中tensor必须为浮点数。importtorchu=torch.tensor([3.,4.])torch.norm(u)2.torch.cat()张量的拼接dim=0时按行拼接(加在后面),dim=1时按列拼接(
- 数据治理到底是什么?为什么要做数据治理?
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数据治理的两个目标:一个是提质量,一个是控安全。通过业务流程优化,规范数据从产生、处理、使用到销毁的整个生命周期,使得数据在各阶段、各流程环节安全可控,合规使用。数据治理治的是“数据”吗?数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。数据可以分为两个部分,一是数字,二是文字。数字是没有意义的抽象符号,数据是有意义的数字。文
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在数字化快速发展时代,有效的规范数据库管理对企业安全运营至关重要。近日,数据库DevOps团队协同管理工具Bytebase签约北美商住害虫控制服务的领导者AptiveEnvironmental,旨在全面优化AptiveEnvironmental的数据库操作管理,收口全体员工的变更和查询操作,以提高整体业务效率,数据安全及合规。AptiveEnvironmental,成立于2015年,总部位于美国犹
- L1归一化和L2归一化范数的详解和区别
code_Rocker
algorithm&&dataprocess机器学习L1L2
一句话介绍就是:L1norm就是绝对值相加,又称曼哈顿距离;L2norm就是欧几里德距离之和2范数:在向量范数范围内:1范数就是等于各个值的绝对值相加,这里不贴公式了。从公式上来说:L1的公式:绝对值相加L2的公式:欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比:在正则化中二者的区别:同时注意由于L1是绝对值之和,因此同一个问题得出的解可能有多个:祭出万年不变的求街区最短路径,
- 03-规范日期格式
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需求分析shell脚本开发存在的一个问题是各种不一致的数据格式。规范数据格式的难度可小可大。数据格式算是其中最有挑战性的工作之一,这是因为指定日期的方法各种各样。哪怕是提示过特定的格式,例如按照“月-日-年”,照样有可能得到不一致的输入:月份没有采用数字,而是用了月份名称或月份名称缩写,甚至还有全部是大写字母的月份全称。有鉴于此,一个能够规范日期的函数,尽管本身很基础,却能在后续的脚本编写工作中帮
- 2018-10-13找准方向,学会选择
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【回顾行动目标】锁定结果,快速完成制表只提取有效信息【寻找事实结果】对不规的数据源进行规范化【分析差距原因】定位和选择性粘贴可以在规范数据源的同时做到快速,准确。为整理表格节约时间。在数据源中找出文本格式数值,批注,公式,根据要求作调整。快速实现跨表,跨工作薄的信息检索快速找不同【跟踪反馈结果】目标明确,以结果为导向进行数据更新,在制表过程中提高效率。有目标,有行动,结果自然高效。Excel表格中
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
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分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
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Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
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linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
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Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_