- 【概率论】理解贝叶斯(Bayes)公式:为什么疾病检测呈阳性,得这种病的概率却不高?
seh_sjlj
概率论概率论学习数学经验分享
先说结论:因为假阳性的人数相比于真阳性太多了。具体是怎么回事呢?咱们慢慢分析。文章目录一、贝叶斯公式二、典例分析三、贝叶斯公式的本质思考(摘自教材)一、贝叶斯公式定理1(贝叶斯公式)设有事件A,BA,BA,B,P(A)>0P(A)>0P(A)>0,P(B)>0P(B)>0P(B)>0,则P(B∣A)=P(B)P(A∣B)P(A)P(B|A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}P(B∣A
- 艾滋病检测里的贝叶斯公式
gyher
假设一个地区的艾滋病发病率是千分之一。某种测试手段出现真阳性(确实患有hiv,且检查结果为阳性)概率为100%;出现假阳性(误诊为阳性)概率为5%如果目前有一个未知病史的人被测出HIV阳性,那么这个人真携带HIV的可能性是多少?一个人的测试结果用A表示,一个是是否携带HIV用B表示,则题目可描述为:已知,,求解:又一个人是否携带HIV是互斥事件,所以:设,则:求得,
- 品牌推广:贝叶斯公式与大数定律下的概率之旅
迅腾文化
大数据媒体人工智能产品运营信息可视化
在品牌推广的浩瀚海洋中,每一次尝试都伴随着对成功的渴望与对未知的探索。如何在这波澜壮阔的旅程中把握方向,确保每一步都稳健而有力?迅腾文化作为品牌推广通过巧妙运用这两大原理,助力品牌破浪前行。一、品牌推广与概率的碰撞品牌推广,本质上是一场概率的游戏。在这个游戏中,品牌方需要预测其推广动作是围绕品牌定位被目标受众接受的可能性,而这一可能性,正是概率的核心所在。然而,品牌推广的复杂性在于,这个概率并非一
- 和米老师思维碰撞
eSoo
最近和米老师的交流,发现自己在学习方法上,还有人生认知上,有很多需要向米老师学习的地方,有很多需要大家帮助的地方,也有很多需要我自己克服的地方,仅以此文记录下和老师交流的几个问题,供大家思考。一,贝叶斯定理贝叶斯公式贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。请问:左边的A,B和右边的A,B一样的吗?答:既一样,又不一样一样在
- 机器学习:朴素贝叶斯笔记
Ningbo_JiaYT
机器学习机器学习笔记分类算法
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法,广泛应用于机器学习和数据挖掘中。“朴素”体现在对特征之间的独立性做出了假设,即一个特征或者一个属性的出现不依赖于其他特征的出现。目录基本原理1.贝叶斯定理2.朴素的独立性假设贝叶斯定理1.简介2.贝叶斯公式算法过程1.训练模型2.预测类别类型注意事项基本原理1.贝叶斯定理朴素贝叶斯算法的核心是贝叶斯定理,即对于给定的样本数据
- NLP——数学基础
晴晴_Amanda
自然语言处理
文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability)贝叶斯公式(Bayes’theorem)贝叶斯决策理论(Bayesiandecisiontheory)最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策二项式分布(binomialdistrib
- 朴素贝叶斯原理
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法人工智能机器学习
朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法(NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,P(A|B)在女神喜欢的条件下,职业是程序员的概率?女
- 贝叶斯分类器
抄书侠
总结本节从贝叶斯公式出发,通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数,基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子,但实际情况下,不一定是正态分布的,此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的,如果数据点都来自同一个分布,就是使用最大似然估计,如果数据点不是来自同一个分布,我们引入混合模型,采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数,但我们如果在没有假设基
- 条件概率、全概率和贝叶斯公式
mjiansun
常用数学知识
1、条件概率公式设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditionalprobability)为:P(A|B)=P(AB)/P(B)分析:一般说到条件概率这一概念的时候,事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合,事件A和事件B一般是有交集的,若没有交集(互斥),则条件概率为0,例如:①扔骰子,扔出的点数介于[1,3]称为事件A,扔出的点数介于[
- 概率论中的全概率公式、贝叶斯公式解析
实名吃香菜
数学概率论
全概率公式定义全概率公式是用来计算一个事件的概率,这个事件可以通过几个互斥事件的并集来表示。这几个互斥事件称为“完备事件系”。实质是由原因推结果。公式用途全概率公式通常用于计算一个事件的总概率,特别是当这个事件与几个不同的因素相关时。它可以让我们将复杂事件的概率分解为更简单事件概率的组合。贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用,它描述了两个事件的关系,其中一个事件发生后,对另一个事件概率的影
- 概率论基础-条件概率、全概率公式、贝叶斯公式
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数学知识深度学习概率论机器学习
目录一、条件概率 1.1条件概率定义 1.2条件概率例题 1.3乘法定理 1.4乘法定理例题 1.5全概率公式 1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率 1.1条件概率定义 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为:P(A∣B)P(A|B)P(A∣B),读作“在B的条件下A的概率”。 1.2条件概率例题 投掷一枚硬币2次**,A表示“至
- 条件概率、全概率和贝叶斯公式
紫色蜘蛛爬啊爬
数据分析概率论数据分析
目录1.条件概率1.1条件概率说明1.2举例说明1.3条件概率公式2.全概率公式2.1条件概率公式2.2一个特例公式2.3全概率公式的意义3.贝叶斯公式3.1贝叶斯公式的推导3.2贝叶斯公式一个特例3.3贝叶斯公式的意义4.先验概率&后验概率4.1举例4.2先验概率&后验概率的定义1.条件概率1.1条件概率说明在一间事情已经发生的情况下,另一件事情发生的概率。1.2举例说明将一枚硬币抛掷两次,观察
- 朴素贝叶斯算法
汪汪军师
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。贝叶斯公式:换种写法:例题:患有贝叶死的情况下,测出为阳性的概率为P(A|B1)=99.9%,没有患贝叶死,但测出为阳性的概率为P(A|B2)=0.1%。对万分之一的解读:。患有贝叶死的概率为P(B1)=0.01%,没有患贝叶死的概率P(B2)=99.
- 从三个例子理解贝叶斯定理
城市中迷途小书童
TimeFlies##贝叶斯定理推荐阅读:如何理解贝叶斯公式?条件概率,全概率,贝叶斯公式理解警察抓酒鬼问题描述:酒鬼有90%概率外出喝酒,只有可能在A、B、C三个酒吧,概率相等,警察想去抓酒鬼,已知去了前两个酒吧都没抓到他,求去第三个酒吧抓到酒鬼的概率。自己的解法:用A、B代替前两个酒吧,C代替最后一个酒吧,C=1代表在酒吧C中抓到酒鬼,C=0代表没有在酒吧C中抓到酒鬼在C=1发生的情况下,A=
- 贝叶斯公式
热带的雨和风
最近因为听播客,对概率学产生了极大的兴趣的。吐槽一下:没想到我一个从高中开始就不愿意学数学的人会有对概率学产生兴趣的一天。不过话说回来,如果当初的数学老师把那些理论结合到生活实例上的话,我想我不会如此厌弃数学。毕竟我从高中开始不喜欢数学的原因就是“学这跟我的生活有什么关系,我买菜需要用代数、微积分吗”思考题:胡润富豪榜国内上榜人士半数没有高学历,所以读书无用吗?你觉得这句话有道理吗?接下来先了解一
- 论文阅读:Bayesian GAN
风尘23187
视频生成MCMC论文阅读生成对抗网络人工智能
BayesianGAN点击访问paper官方github半监督学习对比算法1.简介贝叶斯GAN(Saatchi和Wilson,2017)是生成对抗网络(Goodfellow,2014)的贝叶斯公式,我们在其中学习生成器参数θg\theta_gθg和鉴别器参数θd\theta_dθd的分布,而不是优化用于点估计。贝叶斯方法的优点包括在参数空间中灵活地建模多模态,以及在最大似然(非贝叶斯)情况下防止模
- 如何简单易懂地理解变分推断(variational inference)?
小小何先生
正在学,把网上优质文章整理了一下。 我们经常利用贝叶斯公式求posteriordistribution 但posteriordistribution求解用贝叶斯的方法是比较困难的,因为我们需要去计算,而通常会是一个高维的随机变量,这个积分计算起来就非常困难。在贝叶斯统计中,所有的对于未知量的推断(inference)问题可以看做是对后验概率(posterior)的计算。因此提出了Varia
- 理论U2 贝叶斯决策理论
轩不丢
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文章目录一、概率统计理论基础1、乘法公式2、全概率公式3、贝叶斯公式二、贝叶斯决策理论1、用处2、解决问题3、决策基础4、一些概念5、核心公式三、最小错误率贝叶斯决策1、目标2、例题分析3、问题1)决策的风险四、最小风险贝叶斯决策1、背景2、基本概念1)损失函数2)条件期望损失:3)期望风险:3、目标4、决策5、算法步骤6、例题分析五、两种贝叶斯的关系六、朴素贝叶斯决策1、问题2、概念3、例题分析
- 朴素贝叶斯算法-分类算法
Quinto0
机器学习分类算法朴素贝叶斯算法机器学习拉普拉斯平滑
朴素贝叶斯算法-分类算法1概率基础概率定义为一件事情发生的可能性联合概率:包含多个条件,且所有条件同时成立的概率,记作P(A,B)条件概率:事件A在另一个事件B已经发生条件下的发送概率,记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下,条件概率的特性:P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W:特征向量C:类别贝叶斯公式最常用于文本分类,上式左边可以理解为给定一个文本词向量W,那
- [数理知识]统计决策理论——贝叶斯决策与两类错误率
身披白袍
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文章目录前序1决策理论与方法1.1基于先验概率的决策过程1.2基于贝叶斯公式的决策过程1.3决策错误率2贝叶斯决策的优化2.1最小错误率贝叶斯决策2.1.1二分类问题的决策错误率2.1.2二分类问题的决策面2.2最小风险贝叶斯决策2.2.1决策风险及其计算2.2.2最小风险贝叶斯决策向最小错误率决策的转化3两类错误率3.1正确分类的指标3.2错误分类的指标3.3ROC曲线前序[数理知识]贝叶斯公式
- 第一部分 随机事件和概率
星与星熙.
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目录无放回题目(一次摸多个)方法:例1有放回题目(进行多次,每次情况一致)方法:例2事件的概率方法:例3条件概率方法:例4全概率公式方法:例5贝叶斯公式方法:例6无放回题目(一次摸多个)方法:a!=从a乘到1的结果如5!=5×4×3×2×13!=3×2×1特别注意0!=1例1盒子里有3绿4红共7个小球,无放回的摸3个,试求摸出1绿2红的概率解例2钱包里有3张100元,5张10元,3张5元的纸币,随
- 【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式 (Prior Distribution Posterior Distribution and Bayesian Formula)
木心
数学专栏概率论机器学习人工智能
【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式(PriorDistributionPosteriorDistributionandBayesianFormula)为了进行贝叶斯公式的简单推导,在推导之前先介绍条件概率:P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)意思为事件AAA在事件BBB发生的条件下发生的概率可以记为,P(A∣B)
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机器学习人工智能
贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布,利用贝叶斯公式计算后验概率,将样本根据概率进行分类。常用贝叶斯网络:1.朴素贝叶斯分类器;2.半朴素贝叶斯分类器;3.贝叶斯网;4.EM算法朴素贝叶斯分类器:纯粹贝叶斯公式进行后验分布计算,从而完成对样本的分类半朴素贝叶斯分类器:为了降低贝叶斯公式中估计后验概率的困难,朴素贝叶斯分类器中采用的是属性条件独立的假设,但是在现实中往往很难成立。而半朴素贝
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兔兔爱学习兔兔爱学习
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人工智能学习算法分类纯算法类1.回归算法回归分析是在一系列的已知或能通过获取的自变量与因变量之间的相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,把回归方程作为算法模型,通过其来实现对新变量得出因变量的关系。回归其实就是一个名词,没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes:朴素贝叶斯公式decisiontree:决策
- [概率论]四小时不挂猴博士
东北霸主劳德利
概率论
贝叶斯公式是什么贝叶斯公式是概率论中的一个重要定理,用于计算在已知一些先验信息的情况下,更新对事件发生概率的估计。贝叶斯公式的表达式如下:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。贝叶斯公式的应用非常广泛,特别是在统计学、机器学习和人
- 第五章 概率与概率分布
热爱生活的五柒
应用统计(数理统计)概率论
重点总结:事件A发生的概率:P(A)条件概率:事件B发生条件下事件A发生的条件概率。记为P(A|B)=P(AB)/P(B)事件的独立性、全概率公式、贝叶斯公式随机变量,一般用大写字母X,Y,Z表示,可以表示如取到次品的个数,顾客数,顾客性别.具体情况见下表:(主要理解定义)试验随机变量可能的取值抽查100个产品一家餐馆营业一天电脑公司一个月的销售销售一辆汽车取到次品的个数顾客数销售量顾客性别0,1
- 机器学习之贝叶斯判别和分类器
頔潇
机器学习机器学习knn
贝叶斯分类器贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。其分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。如果密度估计值收敛到真密度,则分类器成为贝叶斯分类器使用无穷样本由此产生的误差是贝叶斯误差,即给定基本分布的最小可实现误差
- 【AI】数学基础——数理统计(概念&参数估计)
AmosTian
数学AI#机器学习人工智能AI机器学习数理统计参数估计
概率论文章目录3.6数理统计概念与定理3.6.1概率论与数理统计区别3.6.2基本定理大数定理马尔科夫不等式切比雪夫不等式中心极限定理3.6.3统计推断的基本问题3.7参数估计3.7.1频率派点估计法矩阵估计法极大似然估计点估计量的评估区间估计3.7.2贝叶斯派贝叶斯定理条件概率独立性变式贝叶斯公式贝叶斯定理贝叶斯定理计算概率贝叶斯估计贝叶斯预测模型比较理论实例:垃圾邮件过滤数理统计(假设检验&数
- 为什么机器学习能够比我们懂得更多
东方欲晓_253c
图片发自App贝叶斯公式,在大学数学有接触过,我们用它来计算条件概率,如医学诊断的检测结果是阳性时真正患某病的可能性。但我们并没有意识到这个美妙公式背后蕴含的智慧,及其在机器学习领域越来越重要的地位。P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)贝叶斯公式是贝叶斯思想的数学表达,贝叶斯思想区别于人类习惯性思维,提供了一种从不确定性(也叫概率性)去理解世界的新角度。它认为我们所看到的世间万物,只是各自
- 【机器学习】朴素贝叶斯(Naive Bayes)
蓝色蛋黄包
机器学习
【机器学习】k近邻算法(KNN)【机器学习】决策树(DecisionTree)【机器学习】朴素贝叶斯(NaiveBayes)1.概述贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法,朴素贝叶斯分类(NaiveBayes)是贝叶斯分类中最简单的一种。分类原理:利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为”朴素”,是因为贝叶斯分类只做最原始、
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
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tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象