- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 激活函数和批归一化(BatchNorm)
简单记录学习~。在神经网络中,激活函数和批归一化(BatchNorm)的配合使用是为了解决数据分布偏移和梯度不稳定问题。以下是逐步解释:1.激活函数为何导致值向上下限移动?以Sigmoid/Tanh为例:这类饱和型激活函数(如Sigmoid、Tanh)的导数在输入绝对值较大时会趋近于0(饱和区)。例如:Sigmoid的输出范围是(0,1)当输入≫0时,输出接近1;x≪0时,输出接近0。
- Python虚拟环境管理:conda、venv、pipenv三国杀
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Python虚拟环境管理:conda、venv、pipenv三国杀作为一名在Python生态系统中学习实践了六年的开发者,我深刻体会到了Python虚拟环境管理工具的重要性和复杂性。从最初接触virtualenv时的懵懂,到现在熟练使用conda、venv、pipenv等工具,每一次的学习和实践都让我对Python环境管理有了更深的理解。今天,我想和大家分享一下这几年来对这三个主流工具的使用心得,
- C#教程(2)———— 各式各样的数据类型 值类型篇
大朋Sir
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- 【C#面向对象】第二课——深入C#数据类型、值类型和引用类型的学习
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知识点:理解值类型和引用类型的区别、掌握结构类型的定义、掌握拆箱和装箱的概念、掌握使用值类型和引用类型作为方法的参数1、值类型和引用类型我们在前面学习过C#中的常用数据类型,常用的数据类型有:C#中的数据类型说明用法举例
- 元学习的认知思维棱镜
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在学习这场马拉松中,大多数人只关注如何跑得更快(学习方法),但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能,甚至理解身体(大脑)的运作机制,从而跑得更远、更有效率。元学习(Meta-Learning)——“学会学习”的底层操作系统本质:元学习,简而言之,就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识,而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机,
- Linux下基于C++11的socket网络编程(基础版本)
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第一:socket的基础知识略,网上有很多这样的知识,我觉得他们应该讲的比我好。我是跟着韩国人尹圣雨写的《TCP/IP网络编程》这本书学的。第二:使用的线程库C++11std::thread在经过自己简单的封装第三:声明因为我也是初学,可能写的不好,封装的也不好,我写这篇文章,只是希望帮助很基础的初学者,慢慢的接触socket,也给自己记录一下学习的经过。所以,如果错误的,或者不好的地方,望各位多
- Ubuntu下安装Moodle平台
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一前言Moodle是一个开源课程管理系统(CMS),也被称为学习管理系统(LMS)或虚拟学习环境(VLE),它通常用来播放符合SCORM标准的课件,但功能远不止课程管理,作业模块等功能。这里主要介绍moodle的安装方法。二安装准备Moodle通常在Linux操作系统上,基于Apache,PostgreSQL/MySQL/MariaDB和PHP进行开发。为了平台的稳定性,我们选择Linux操作系统
- FlatBuffers(概念、原理及优势、在TS中的使用)
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个人简介个人主页:前端杂货铺♂️学习方向:主攻前端方向,正逐渐往全干发展个人状态:研发工程师,现效力于中国工业软件事业人生格言:积跬步至千里,积小流成江海推荐学习:前端面试宝典100个小功能Vue2Vue3Vue2/3项目实战Node.js实战Three.js个人推广:每篇文章最下方都有加入方式,旨在交流学习&资源分享,快加入进来吧文章目录介绍在Vue中使用FlatBuffersFlatBuff
- ros学习之路径规划
许卿768503
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一、全局路径规划中的地图1、栅格地图(GridMap)2、概率图(CostMap)3、特征地图(FeatureMap4、拓扑地图(TopologicalMap)二、全局路径规划算法1、Dijkstra算法2、最佳路径优先搜索算法(BFS)3、A*搜索算法双向A*搜索算法重复A*搜索算法AnytimeRepairingA*(ARA*)搜索算法实时学习A*搜索(LRTA*)算法实时适应性A*搜索(RT
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欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
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4.主机系统配置由于NVMe控制器使用队列和数据缓冲区,这些队列和数据缓冲区可以托管在主机系统内存空间的任何位置,因此假设主机系统具有足够的内存容量和内存带宽来同时处理多个NVMe访问,以避免受到内存带宽限制。主机系统是Sapphire-Rapid2S系统,每个插槽上配置了8个DDR564GB,1DPC,运行在每个插槽上的速度为4800MTS(例如,共1TB内存容量)。4.1根端口的硬盘数量Sap
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【PMP考试通】是一款专门为备考PMP的免费刷题小程序。【PMP考试通】涵盖了考试中的所有考点,能帮你顺利通过PMP考试。还有最新的考试咨讯提供给大家,随时了解考试的动态,考试更安心。有两种练习模式,可以实现不同的练习需求。1、考试模式:完全模拟考试,做完之后计算得分,并可以查看相应解析2、练习模式:练习与学习,遇到不能解答的题目时,可以直接查看解析,学习当前知识点3、做题类型:章节练习、每日一练
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根据system.map查看内核中PCIe加载流程:root@zh-vm:~#cat/boot/System.map-5.15.0-130-generic|greppci|grepinitcallffffffff8350ff68d__initcall__kmod_pci__453_6907_pci_realloc_setup_params0ffffffff83510098d__initcall__
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3.1、_mainENTRY(_main)#ifdefined(CONFIG_TPL_BUILD)&&defined(CONFIG_TPL_NEEDS_SEPARATE_STACK)ldrr0,=(CONFIG_TPL_STACK)/*TPL(三级引导)使用独立栈*/#elifdefined(CONFIG_SPL_BUILD)&&defined(CONFIG_SPL_STACK)ldrr0,=(C
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Linux运维工程师是一个融合多学科的综合性技术岗位,除了掌握相关技术之外,还需要具备沟通、销售、管理等非技术能力,因此也给运维工程师提供了非常广阔的发展空间。那么Linux运维工程师要学多久?以下是详细的内容介绍。Linux运维工程师要学多久?Linux运维工程师学习周期需结合学习方式来决定,不同的学习方式,周期是不同的。现在学习Linux运维技术分为两种情况。一种是自学,如果选择自学的话,学习
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目录1、总结rocky系统的启动流程,grub工作流程1.1系统启动整体流程(基于BIOS/UEFI)1.2硬件初始化阶段1.2.1BIOS(传统模式)1.2.2UEFI(新模式)1.3引导加载程序(GRUB2)阶段1.4内核加载与初始化阶段1.5用户空间初始化(systemd阶段)2、总结内核设计流派及特点。3、总结systemd服务配置文件4、总结DNS域名三级结构,DNS服务工作原理,涉及递
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第二十五节:Linux运维职业规划与学习路径指南随着云计算、容器化、自动化运维的快速发展,Linux运维工程师已经成为技术岗位中的重要角色之一。要想在运维领域长期发展,不仅要掌握扎实的基础技能,更要有清晰的职业规划和学习路径。一、Linux运维职业方向概览职业方向技术关键词基础运维工程师Linux、Shell、网络、服务部署、安全配置自动化运维/DevOpsAnsible、Docker、Jenki
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以下是一个Linux运维详细学习路线:一、Linux基础入门(第1-2个月)操作系统安装与基本概念学习Linux系统的安装,包括常见发行版(如Ubuntu、CentOS、Debian等)的选择。了解安装过程中的分区设置(如根分区、交换分区)、文件系统类型(如ext4、xfs)的选择及其对系统性能的影响。熟悉Linux的基本概念,如内核、shell、文件系统层次结构(FHS)标准。掌握文件系统的目录
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在当今快节奏的商业环境中,企业竞争日益激烈,员工培训成为提升企业核心竞争力的关键因素之一。为了满足企业对员工培训的需求,职星学院企业培训系统应运而生。该系统旨在为企业提供一个高效、便捷、个性化的在线学习平台,帮助员工不断提升专业技能和综合素质,从而推动企业的持续发展。系统概述职星学院企业培训系统是一款集知识库管理、培训计划制定、在线考试与测评、学习进度跟踪等功能于一体的综合性在线培训平台。系统采用
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uwvwko
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//KMP算法#include#include#include#includeusingnamespacestd;//next数组值的推导voidgetNext(string&str,vector&next){intstrlong=str.size();//next数组的0位为0next[0]=0;//i为当前字符的位置,从1位(第2个开始)inti=1;//length为当前字符之前的最长匹配子
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
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例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。