rusty6kimo
rusty6kimo

27th June Learning summary of probability

Today I got into the beginning of new phase on binomial coefficient, which I've touched a little bit before,

it's something about 2 power to the number.

Like how many ways you can get two heads of flipping coins by six times,

it is equivalent to calculate how many ways of choosing 2 people to be committee from 6 people.

Let's keep going, and don't worry, everything is going to be fine, Wallace Tiger : ) 

你可能感兴趣的:(27th June Learning summary of probability)

  • LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏 宇直不会放弃 GKD-Middlelayer人工智能pythonchatgptgpu算力深度学习机器学习神经网络
    LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/
  • 第五周作业——第十章动手试一试 hongsqi
    10-1Python学习笔记学习笔记：在文本编辑器中新建一个文件，写几句话来总结一下你至此学到的Python知识，其中每一行都以“InPythonyoucan”打头。将这个文件命名为learning_python.txt，并将其存储到为完成本章练习而编写的程序所在的目录中。编写一个程序，它读取这个文件，并将你所写的内容打印三次：第一次打印时读取整个文件；第二次打印时遍历文件对象；第三次打印时将各行
  • Python 变量起名全攻略：新手避坑与大神指南 科雷learning 学习AIpython编程python开发语言
    学习AI科雷learning2025年03月10日22:19江苏一、引言：变量起名的“玄学”难题在Python编程的世界里，变量命名看似简单，实则暗藏玄机，常常让新手们踩坑不断。本文将带你深入了解Python变量命名规则，助你从新手小白变身命名大神。二、基础规则：保命口诀要牢记小白的困惑小白：（举着写满报错的代码）大神快看！我就写了个3D效果=True，Python竟然说我语法错误？专家的解答专家
  • XGBClassifiler函数介绍 浊酒南街 #算法机器学习XGB
    目录前言函数介绍示例前言XGBClassifier是XGBoost库中用于分类任务的类。XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。函数介绍XGBClassifiler(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,objective='binary:logistic',boo
  • 深度学习和机器学习的差异 The god of big data 教程深度学习机器学习人工智能
    一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。以支持向量机（SVM）为例，算法通过核函数将数据映射到高维空间，但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习（DeepLearning）作为机器
  • PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南 任铃冰Flourishing
    PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pybroker一、项目目录结构及介绍PyBroker项目遵循了清晰的组织结构来简化其源码管理和维护。以下是该仓库的主要目录及其简介：├──docs#文
  • 大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习 安意诚Matrix 机器学习笔记机器学习人工智能
    以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略，驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现
  • Pyhton网络编程_UDP_TCP(IP地址--端口--socket编程) Felix-微信(Felixzfb) 网络编程TCPUDP
    Python高级语法——网络编程——进阶学习笔记项目中案例参考：https://github.com/FangbaiZhang/Python_advanced_learning/tree/master/03_Python_network_programming1网络通信使用网络能够把多方链接在一起，然后可以进行数据传递所谓的网络编程就是，让在不同的电脑上的软件能够进行数据传递，即进程之间的通信1.
  • 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware 寻丶幽风 论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
    ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积，且人类演示可能是非平稳的，提出了ACT（ActionChunkingwithTransformers）方法。ActionChunking模仿学习中，compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
  • 【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南 euffylee ChatGPTPrompt官方课程gptprompt人工智能
    欢迎来到ChatGPT开发人员提示工程课程（ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers）！本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。本课程由OpenAI的IsaFulford和DeepLearning.AI的AndrewNg主讲，深入了解LLM的运作方式，提供即时工程的最佳实践，并演示LLMAPI在各种应用程序中的使
  • 当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法 带上一无所知的我 智能体的自我修炼：强化学习指南深度学习算法人工智能DQN
    当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数，解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言：代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚，我突然意识到：强化学习的过程，竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
  • python | flower，一个强大的 Python 库！ 双木的木 python拓展学习python库python开发语言计算机视觉人工智能算法联邦学习深度学习
    本文来源公众号“python”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：flower，一个强大的Python库！大家好，今天为大家分享一个强大的Python库-flower。Github地址：https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长，联邦学习（FederatedLearning，FL）逐渐成为一个重要方向。联邦学习允许多个客户端在不共享原始数据的情
  • 深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南 软件职业规划 java深度学习开发语言
    一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。它由Skymind公司开发并维护，旨在将深度学习技术应用于大规模商业应用。DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的
  • el-table（elementui）表格合计行使用以及滚动条默认样式修改 白小水i elementuivue.js前端
    一、el-table新增合计行以及el-table展示数据出现的问题1.使用合计行el-table的属性show-summary设为true，即可在表格尾部展示合计行。默认情况下，第一列不展示数据，而显示合计二字，可以通过sum-text自己配置，其余列会显示本列所有数据的和。__自定义合计逻辑:__在el-table标签使用summary-method传入一个方法，该方法会返回一个数组，该数组的
  • 34.二叉树进阶3（平衡二叉搜索树 - AVL树及其旋转操作图解） 橘子真甜～ C++基础/STL/IO学习数据结构与算法数据结构C++c++二叉搜索树AVL树平衡搜索树
    ⭐上篇文章：34.二叉树进阶3（C++STL关联式容器，set/map的介绍与使用）-CSDN博客⭐本篇代码：c++学习/19.map和set的使用用与模拟·橘子真甜/c++-learning-of-yzc-码云-开源中国(gitee.com)⭐标⭐是比较重要的部分一.二叉搜索树的缺点之前文章中提到，普通的二叉搜索树在某些情况下会退出成链表，或者根节点的左右子树的高度差非常大。这个时候就会导致其搜
  • Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型 嵌入式Jerry Pythonpython人工智能开发语言嵌入式硬件windowsubuntu
    引言人工智能（AI）已经成为现代科技的核心，而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。其强大的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn，使AI开发变得更加简单高效。本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
  • 流形学习-Manifold Learning 鹊踏枝-码农 机器学习模式识别流形学习ManifoldLearning
    来源：转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自张重科学网博客。链接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-583413.html流形（manifold）的概念最早是在1854年由Riemann提出的(德文Mannigfaltigkeit)，现代使用的流形定义则是由HermannWeyl在1913年给出的。江泽涵先生对这个名词的翻译出自文天祥《正气歌
  • 机器学习在地图制图学中的应用 地图模型炼丹师 机器学习人工智能
    原文链接：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15230406.2023.2295948#abstractCSDN/2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习（尤其是深度学习）在制
  • 人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新 accurater 人工智能深度学习科技
    第一章引言人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正通过深度学习（DeepLearning）等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理，从医疗诊断到工业制造，深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制，实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例，探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径，并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
  • 人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现 accurater 人工智能深度学习科技机器人
    引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程，显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度，系统解析其实际应用，并探讨未来挑战与发展方向。一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络（DNN），其核心在于通过多层非线
  • 学习prompt artificiali prompt
    1解释概念中文指令：请借助费曼学习法，以简单的语言解释[特定概念]是什么，并提供一个例子来说明它如何应用。Prompt:PleaseusetheFeynmanLearningTechniquetoexplain[specificconcept]insimplelanguage,andprovideanexampletoillustratehowitapplies.2帕累托法则帮你找到最重要、最具挑
  • 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian 还不秃顶的计科生 联邦学习学习
    第一部分：解决的问题联邦学习（FL）在多用户协同训练模型时，因数据隐私和通信限制，用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据，导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分：idea基于模型无关元学习（MAML）框架，提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型，让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
  • Unity AI 技术浅析（二） 爱研究的小牛 AIGC—游戏制作AIGC—虚拟现实unity人工智能游戏引擎AIGC机器学习深度学习
    UnityAI是Unity引擎中集成的智能技术，旨在为游戏开发者、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用开发者提供强大的AI工具和功能。UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。一、UnityAI的工作原理1.智能代理（Agents）UnityAI的核心之一是智能代理（Agents），这些代理可以模拟游戏中的非玩家
  • pandas学习笔记—DataFrame查询 风之小西 pandas学习笔记
    1、列查询importpandasaspd#创建测试dfdf_book=pd.DataFrame(data=[['论语',5,5],['三体',10,6],['资治通鉴',8,9],['DEEPLEARNING',3,5],['黄帝内经',7,10]],columns=['书名','数量','单价'],index=['a','b','c','d','e'])#用列名直接访问，单列会返回series
  • ARE 132: Cooperative Business Enterprises 后端
    ARE132:CooperativeBusinessEnterprisesFinalProject:CaseStudyofCooperativeBusinessEnterprisesLearningobjectives:Thisprojectallowsyoutoapplythematerialcoveredthroughoutthequarterinananalysisofanexistingc
  • 【大模型学习】第八章 深入理解机器学习技术细节 好多渔鱼好多 AI大模型机器学习AI大模型人工智能
    目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：客户细分三、强化学习（ReinforcementLearning）1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例：游戏AI四、集成学习（EnsembleLearning）1.
  • 成为LLM大师的必读书籍：这几本大模型书籍，详细到让你一篇文章就收藏足够 AGI大模型老王 产品经理大模型教程学习大模型人工智能LLM大模型书籍
    以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍，它们各自具有独特的特点和适用人群：《深度学习》（DeepLearning）作者：伊恩·古德费洛（IanGoodfellow）、约书亚·本吉奥（YoshuaBengio）、亚伦·库维尔（AaronCourville）简介：《深度学习》是深度学习领域的经典之作，全面介绍了深度学习的基础知识、主要模型及其应用。书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网
  • 深度学习实战：TensorFlow 开源项目指南 劳治亮
    深度学习实战：TensorFlow开源项目指南Deep-Learning-TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/Deep-Learning-TensorFlow项目介绍本项目基于GitHub仓库https://github.com/blackecho/Deep-Learning-TensorFlow.git，旨在提供一个全面的学习与开发
  • 机器学习笔记 有涯小学生 赵卫东机器学习笔记机器学习人工智能
    1概述1.1简介机器学习（MachineLearning）是计算机科学的子领域，也是人工智能的一个分支和实现方式。“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就称这个计算机程序在从经验E学习。”（汤姆·米切尔（TomMitchell），1997，MachineLearning）1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看，数据科学的目标是通过处理各
  • COMM1170 Organisational Resources redamancy34 人工智能机器学习
    ASSESSMENTGUIDECOMM1170OrganisationalResourcesTerm2,20242AssessmentSummaryAssessmentTaskWeightingDueDate*LearningOutcomesAssessment1:ReflectiveLearningPortfolio1Acollectionofartefactsandreflectivecomm
  • iOS http封装 374016526 ios服务器交互http网络请求
    程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。   内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。   KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
  • lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
      那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。 在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。 何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
  • MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodbMongoDB管理索引
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述       数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。       不使用索引的查询称
  • Informatica参数及变量 18289753290 Informatica参数变量
    下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾 下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
  • python 解析unicode字符串为utf8编码字符串 酷的飞上天空 unicode
    php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。 在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。   转换方式如下   >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
  • Hibernate的总结 永夜-极光 Hibernate
    1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道   做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的 页面，那么 获取到用户填写的 基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
  • SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
    刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！ 写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!");  运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
  • 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
    俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。 细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。 细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。 细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。 细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
  • 《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
    创新者的基因   创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。   第一部分破坏性创新，从你开始 第一章破坏性创新者的基因 如何获得启示： 发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
  • 表单验证技术 百合不是茶 JavaScriptDOM对象String对象事件
    js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流  ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数   一:String对象;通常是对字符串的操作;   1,String的属性;   字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
  • web.xml配置详解之context-param bijian1013 javaservletweb.xmlcontext-param
    一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
  • Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sqlPHPWebfckeditor脚本
    1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果， 获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。 本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。 示例： String query = "SELECT id FROM users
  • 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
    本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作  MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
  • 提高职业素养，做好人生规划 白糖_ 人生
      培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。   1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。  
  • 国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
    学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。 个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
  • 编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
    package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
  • 关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web安全跨站执行脚本
    跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
  • [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
            现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
  • oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle告警日志文件alert log file
    The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
  • 关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
    由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1.  那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
  • 初二上学期难记单词 dcj3sjt126com englishword
    lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕 的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
  • uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
  • N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 javaMath随机数Random
    /** * 功能描述 随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
  • Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache页面缓存
    页面缓存 目录 1       SimplePageCachingFilter 1.1      calculateKey 1.2      可配置的初始化参数 1.2.1     cach
  • spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
    这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
  • Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
    Java几款性能分析工具的对比 摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800   在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
  • JVM参数配置大全 nickys jvm应用服务器
    JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
  • 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
    （一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
  • Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
    参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774   缓存注解有以下三个： @Cacheable      @CacheEvict     @CachePut
  • dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
    java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式 执行时却抛出以下异常： Exceptio
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他