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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
- 【matlab】基本操作(二)实验报告
Linyeji
数学建模matlab
实验目的与要求:1熟悉matlab工作环境2掌握建立矩阵的方法和基本的矩阵运算3掌握matlab各种表达式的书写规则以及常用函数的使用4用矩阵求逆法解线性方程组实验内容:P3601,3,4P3624,5(1)一、先求下列表达式的值。提示:利用冒号表达式生成向量。二、设有矩阵A和B求它们的乘积C。求A+A、A*A、A^2。求B+1、B-1、B-C、B.*3、B.^2、B./2。(4)取A矩阵的最后一
- 从运动学到机械臂控制学习(优质网址记录,实时更新)
学机械的鱼鱼
MATLAB机器人计算与应用机器人仿真学习matlab矩阵
基础知识:位姿矩阵【古月居】从RP关节入门机器人学https://mp.weixin.qq.com/s/xc6tcW6QlSoTXmlfHUqGsw【古月居】位置角度平移旋转,“乱七八糟”的坐标变换https://mp.weixin.qq.com/s/FE8xa1JV92_0xpUZug19aw【古月居】机械臂的坐标系与数学模型:传说中的DH参数https://mp.weixin.qq.com/s
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weixin_40006185
魔方矩阵c语言
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- 乘法-逆矩阵
取个名字真难呐
线性代数矩阵算法线性代数
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- 华为机试题-最小矩阵
@业精于勤荒于嬉
华为机试华为矩阵算法
题目给定一个矩阵,包含N∗M个整数,和一个包含K个整数的数组。现在要求在这个矩阵中找一个宽度最小的子矩阵,要求子矩阵包含数组中所有的整数。输入描述:第一行输入两个正整数N,M,表示矩阵大小。接下来N行M列表示矩阵内容。下一行包含一个正整数K。下一行包含K个整数,表示所需包含的数组,K个整数可能存在重复数字所有输入数据小于1000。输出描述:输出包含一个整数,表示满足要求子矩阵的最小宽度,若找不到,
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我是李蜀黍
计算机图形学基础学习笔记线性代数几何学
向量基础属性向量的基础属性为方向与长度;向量a⃗\vec{a}a的长度写为∥a⃗∥\Vert\vec{a}\Vert∥a∥;单位向量a^=a⃗∥a⃗∥\widehat{a}=\frac{\vec{a}}{\Vert\vec{a}\Vert}a=∥a∥a用来表示方向。向量的代数写法在图形学中,向量一般会写出矩阵的形式A⃗=(xy)\vec{A}=\begin{pmatrix}x\\y\end{pma
- regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结
饮啦冰美式
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简单来说,就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时,因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中,假设因变量(被预测变量)与自变量(预测变量)之间存在着线性关系,也就是说,因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,可以找到
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琛哥的程序
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在MATLAB中创建和操作矩阵是该科学计算软件的核心功能之一。MATLAB的名字本身就来自于“矩阵实验室”(MatrixLaboratory)的缩写,它提供了丰富而强大的矩阵处理能力。下面将详细解释如何在MATLAB中创建和操作矩阵,内容将尽量达到2000字。一、创建矩阵1.直接输入在MATLAB中,可以直接在命令窗口中输入矩阵元素来创建矩阵。矩阵元素按行输入,同一行的元素之间用空格或逗号分隔,不
- (60)矩阵中的局部最大值
月临水
C语言你必须要会的C语言练习题c语言矩阵
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- 国考综合每日一题2020.2.25
庐陵鹿鸣君
本题节选自国考2017年真题单选第六题低机会、低威胁的业务被称为()A.理想业务B.冒险业务C.成熟业务D.困难业务【正确答案】C【所属学科】《市场营销》第三章,市场营销环境分析。【难易程度】容易【考点解析】企业在分析市场营销环境时,企业的最高管理层可以用“环境威胁矩阵图”和“市场机会矩阵图”来分析、评价。环境威胁矩阵图的纵列代表“出现威胁的可能性”,横排代表“潜在的严重性”,表示盈利减少的程度。
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
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案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
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一、回形取数题目描述回形取数就是沿矩阵的边取数,若当前方向上无数可取或已经取过,则左转90度。一开始位于矩阵左上角,方向向下。输入描述输入第一行是两个不超过200的正整数m,n,表示矩阵的行和列。接下来m行每行n个整数,表示这个矩阵。输出描述输出只有一行,共mn个数,为输入矩阵回形取数得到的结果。数之间用一个空格分隔,行末不要有多余的空格。输入33123456789输出147896325解法:m,
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输入是m*n的矩阵,在将数据输入的时候就是按照m*n矩阵的转置(n*m)输入的。我们正常输入矩阵时是按行输入,但在矩阵转置的算法中,我们以为自己是按行输入,其实是按列输入,在输入完成时已经完成了转置。接下来只需要按行输出即可即输入是for(i=0;i>a[j][i]//将原矩阵的行以列输入}}输出是循环语句改为i<n和j<m执行语句改为cout<<a[i][j]转置完成!
- 隐马尔可夫模型(HMM) |前向算法 |一个简单的例子说清计算过程 |一般步骤总结
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算法隐马尔可夫模型
如是我闻:本文通过一个简单的例子来详细说明隐马尔可夫模型(HMM)的前向算法我们求解的问题类型是:给定模型及观测序列计算其出现的概率。隐马尔可夫模型由三个主要部分组成:隐藏状态集合观测状态集合以及三个概率矩阵(状态转移概率矩阵、观测概率矩阵、和初始状态概率向量)1.示例说明假设有一个简化的天气模型,其中隐藏状态是“晴朗”(Sunny)和“雨天”(Rainy),观测状态是“干燥”(Dry)和“湿润”
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文章目录动态规划矩阵动态规划矩阵接下来我们深入一下,看几道矩阵类型的题目:62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?对于每一个i,j都是到到第i-1,j和i,j-1位置的和所以有dp[i][j]=dp[i−1][j]+dp[i]
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大白羊_Aries
题解leetcode
题目描述1439.有序矩阵中的第k个最小数组和解法一:暴解(C++)这里的排序工作我们借助了一下multiset来完成classSolution{public:intkthSmallest(vector>&mat,intk){vectorres(mat[0]);intm=mat.size(),n=mat[0].size();for(inti=1;is;for(intx:res)for(inty:m
- 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
- 二维的旋转平移矩阵
#君君#
算法算法
在二维空间中,旋转和平移变换可以通过2x2的旋转矩阵和2x3的变换矩阵来表示。二维旋转矩阵用于表示一个点或向量在二维平面上的旋转。对于绕原点逆时针旋转θ角的变换,其旋转矩阵为:复制代码R=|cosθ-sinθ||sinθcosθ|如果有一个二维点P(x,y),则旋转后的点P'(x',y')可以通过矩阵乘法得到:复制代码|x'||cosθ-sinθ||x||y'|=|sinθcosθ||y|计算后得
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吹吹晚风-
矩阵算法数据结构
1.螺旋矩阵给你一个正整数n,生成一个包含1到n2所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的nxn正方形矩阵matrix。输入:n=3输出:[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]]defgenerateMatrix(n):nums=[[0]*nfor_inrange(n)]start_x=0start_y=0offset=1s=n//2要进行的圈数count=1#从1开始进行螺旋loop=n
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audyxiao001
人工智能怎么学线性代数人工智能矩阵
线性代数和矩阵论的学习对于打好AI的理论基础非常重要,要加以重视和认真学习。下面给出学习的路线仅供参考,个人可以根据自己的知识储备、数学能力以及研究方向加以调整。具体的学习路线见图3-8。在初级入门阶段,主要打好线性代数的理论基础,建议中文和英文教材各选一本进行学习,即从初级入门教材1~4和5~8中各选一本进行学习。在中级提高阶段,主要弄清楚线性代数理论的本质和物理含义,特别是线性代数的几何意义,
- 线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况,即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm
- python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现
weixin_39650139
python可以构建sem模型
导读结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法,也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合,可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系,替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
- 线性代数笔记8--AX=b:可解性、解的结构
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记
1.求解Ax=bAX=bAX=bAX=b有解,则bbb在AAA的列向量之中。举例AX=b[1222246836810][x1x2x3x4]=[b1b2b3]AX=b\\\begin{bmatrix}1&2&2&2\\2&4&6&8\\3&6&8&10\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\\x_4\end{bmatrix}=\begin{bmatri
- 深度学习应该如何入门?
wypdao
人工智能深度学习人工智能
深度学习是一门令人着迷的领域,但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始,用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。首先,我们要掌握一些数学知识,如线性代数、微积分和概率统计。这些知识在深度学习算法中非常常见。另外,选择一门编程语言作为工具,如Python,掌握其基本语法和常用库的使用。2.学习机器学习吴恩达的机器学习课程是一个很好的入门教程。虽然有些地
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精品西红柿
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Leetcodehot100二分查找1.搜索插入位置2.二分查找3.搜索二维矩阵4.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置5.搜索旋转排序数组Question二分查找1.搜索插入位置搜索插入位置考虑这个插入的位置pos,它成立的条件为:nums[pos−1]=target的,left左侧数必然是&nums,inttarget){intn=nums.size();intl=0,r=n-1,ans
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菜鸟要加油!
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目录二分查找1.前提条件:2.二分查找边界2.移除元素有序数组的平方长度最小的子数组59.螺旋矩阵II54.螺旋矩阵二分查找参考链接https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE.html#%E6%80%9D%E8%B7%AF1.前提条件:数组为有序数组,无重复元素:因为一旦有重复元素,使用二分查找法返回的元
- 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{
- 小红书引流教程 小红书新手矩阵引流
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小红书是近年来备受关注的社交电商平台,不仅具有着巨大的用户规模,还有着强大的商业价值和创新的营销手段。如何利用小红书进行引流成为许多商家和市场人士探索的问题。下面就为大家分享一些小红书引流的技巧。防失联:xhs1.net小红书全类目业务,有需求请联系微:jiu991144,jiu994455【tg:jiuke1】Q:741463949281104541.发表原创好文小红书以精美的图片、优质的内容和
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gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>