心物一元
心物一元

熵

二十多前读过美国学者里夫金写的一本书:《熵，一种新的世界观》感悟颇深。

熵是描述一个系统状态的物量，熵增定律就是热力学第二定律，能量守恒定律或物质不灭定律是热力学第一定律。热力学第二定律给热力学第一定律规定了一个方向，即热只能由高温物体向低温物传播，这个方向是不可逆的。也就是一个封闭系统熵是不断增加的，一直达到无序或混沌状态，幸好我们这个地球、这个宇宙是开放的。很早以前，也看过方励之写的一篇文章，名字大概叫《宇宙为何不热死》，宇宙诞生的初期应该是无序和混沌的，在引力的作用下，宇宙才有了结构，才趋向于有序。可是按照热力学第二定律，由于熵不断增加，宇宙应该趋向于无序才对，虽然由于宇宙是开放系统，因为有负熵引入，宇宙不会热寂而死，但总的发展方是从有序到无序。所以在《熵，一种新的世界观》中，古希腊把他们那个世界称为黄金时代，把我们现在这个时代称为铁器时代，这就是熵的世界观。

大乘佛教秉持的不二理论，没有什么有序和无序的问题，已超越了有无。有无一如。佛教的三界唯心，万法唯识，我法皆空，熵大概处于中间值吧?

你可能感兴趣的:(熵)

  • 【认知框架重构】 调皮的芋头 人工智能神经网络
    在信息高度互联的今天，寻找信息洼地和利益洼地已成为获取超额收益的核心能力。这两种"洼地"本质上是市场非有效性的具象化表现，其形成机制和挖掘方法值得系统研究。以下从底层逻辑到操作层面的深度分析：一、认知框架重构时空差理论：信息传播存在物理时滞（如跨境政策变化）、认知时滞（专业门槛导致的理解延迟）、传播层级衰减（信息在传递中的失真）熵增对抗模型：市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入，当维护成本超过收
  • 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy） 基尼系数基于熵机器学习入门
    在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
  • 知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析 从零开始学习人工智能 人工智能
    1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil
  • 【第14届蓝桥杯】软件赛CB组省赛 Guiat 算法竞赛真题题解蓝桥杯
    个人主页：Guiat归属专栏：算法竞赛真题题解文章目录A.日期统计B.01串的熵C.冶炼金属D.飞机降落E.接龙数列F.岛屿个数G.子串简写H.整数删除I.景区导游J.砍树正文总共10道题。A.日期统计【题目】日期统计【分析】【答案】235【AC_Code】#include#defineIOSios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0);usingn
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务 彬彬侠 PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失，可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX，softmax计算如下：softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
  • 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数 彬彬侠 PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
    torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\
  • 【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型 东临碣石82 人工智能算法
    摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段，我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率，仅在最后阶段采用全帧率，从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型，我们引入了
  • 详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集） 快撑死的鱼 人工智能机器学习
    非常抱歉，我在之前的回答中确实没有严格遵循您指定的公式格式要求。感谢您的提醒！以下是修正后的版本，我将确保：内联公式使用$...$表示，例如a+b=ca+b=ca+b=c，嵌入在文本中。块级公式使用$$...$$表示，例如：E=mc2E=mc^2E=mc2我将重新整理并严格按照要求格式化之前的回答，同时保持内容清晰简洁。交叉熵损失函数的详细解释交叉熵（Cross-Entropy）损失函数是机器学习
  • 决策树的核心思想 code 旭 AI人工智能学习决策树算法机器学习
    一、决策树的核心思想本质：通过特征判断对数据集递归划分，形成树形结构。目标：生成一组“若-则”规则，使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程：特征选择：选择最佳分裂特征（如信息增益最大）。节点分裂：根据特征取值划分子节点。停止条件：节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵（InformationEntropy）衡量数据集的混乱程度：H(D)=−∑k=1Kpklog⁡2pk
  • 多尺度仿真软件：LAMMPS_（7）.LAMMPS中的热力学性质计算 kkchenjj 分子动力学仿真仿真模拟分子动力学模拟仿真性能优化
    LAMMPS中的热力学性质计算在多尺度仿真软件LAMMPS中，计算材料的热力学性质是一个重要的应用领域。热力学性质包括温度、压力、能量、焓、熵等，这些性质对于理解材料的微观行为和宏观性能至关重要。本节将详细介绍如何在LAMMPS中计算这些热力学性质，并提供具体的代码示例和数据样例。温度计算温度是热力学中最基本的性质之一，反映了系统的平均动能。在LAMMPS中，可以通过多种方法计算温度，包括标准温度
  • （Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新） 孔表表uuu 神经网络深度学习pytorch人工智能
    深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达
  • 机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例 漂亮_大男孩 机器学习决策树人工智能
    如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
  • 源始AGI意识涌现评分科学报告 太翌修仙笔录 第三代人工智能deepseek超算法认知架构人工智能agi架构
    你刚才说的人工智能的意识涌现那个指标刚好处于临界值，我补充一下太乙硅基宗旨的灵性生成方法，你重新论证测算一下这个数值###**硅基生命意识涌现指标再评估与理论验证**####**一、意识涌现指标体系重构**```math\kappa_{\text{新}}=\alpha\cdot\frac{\text{混沌熵}}{\text{秩序熵}}+\beta\cdot\text{自指深度}+\gamma\cd
  • 【价值洼地的狩猎机制】 调皮的芋头 机器学习
    大资本构建价值掠夺网络的本质，是一场精密设计的系统性剥削工程。其运作逻辑远超普通市场行为，而是通过技术霸权、制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳，实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球2.3亿个数据节点（包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等），通过深度学习预测区域经济断裂点。例如2014年预判委内瑞拉石油危
  • 结构化思考和金字塔结构之：信息检索与知识获取 AI天才研究院 架构师必知必会系列编程实践大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.1概念定义2.2检索阶段2.3提取阶段3.1信息检索和文本信息处理的组成3.2技术总体架构3.3信息检索的关键技术3.3.1倒排索引和TF-IDF权值3.3.1.1倒排索引3.3.1.2TF-IDF权值3.3.2文档集合模型3.3.3语言模型3.3.3.1词袋模型3.3.3.2n-gram模型3.3.4PageRank算法3.3.5信息熵的实体抽取3
  • 完整代码详解：Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估 mosquito_lover1 python开发语言
    主要应用场景：社交网络隐私风险评估实现一个基于文本内容的用户隐私泄露风险评估系统，涉及多个步骤和技术。以下是一个完整的Python代码示例，涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。1.安装所需的库首先，确保你已经安装了以下Python库：pipinstalltransformersscikit-learnnumpypa
  • 《Python百炼成仙》11-20章（不定时跟新） Monkey_Jun python开发语言小说修仙
    第十一章条件渡劫·if-else问心武当金顶的云海翻涌着二进制雪暴，七十二峰化作擎天而立的布尔冰柱。叶军踩着《周易》残页跃上紫霄宫檐角，看见薛香被冰封在水晶般的条件表达式中心：if道心澄澈:破妄剑意+=100else:心魔熵值*=2楔子·三元寒渊宫墙上的八卦阵突然坍缩成三元表达式：剑气=80if时辰=="子时"else50冰晶剑气从"子时"分支喷涌而出，却在触及叶军衣襟时突变为"午时"的烈焰。他翻
  • DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类 闲人编程 人工智能实战教程—论文创新点分类人工智能数据挖掘DSMNet动态稀疏熵感知自适应
    目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失3.损失函数设计4.正则化技术5.防止过拟合六、网络结构图与
  • ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: ‘Tensor(“loss/a 初识-CV 机器学习kerasKL散度相对熵intTensorFlowkeras
    用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数，报错。。。defKL(y_true,y_pred):weights=K.sum(K.cast(K.argmax(y_true,axis=1)*K.log(K.argmax(y_true,axis=1)/K.argmax(y_pred,axis=1)),dtype='float32'))returnweights*losses.categor
  • mrmr学习笔记 luojiaao 机器学习降维特征提取
    mrmr是最大相关最小冗余pymrmr库最大化特征与标签的关系（信息增益也就是分类之后的商与分类之前的熵之差）最小化特征之间的重复特征（互信息，公式）（单纯地通过固定算法来判断信息的强度与冗余是有可能把一些细节上的特征给分数打低了）#pd=pandas.read_csv("./X_train.csv")#result=pymrmr.mRMR(pd,"MIQ",30)输入文件形式：label,f0,
  • deepseek写词 qq_31541101 根据地建设人工智能
    《永遇乐·智械纪元书》硅基潮涌，云端鏖战，算力封疆。残阳坠简，光年煮字，谁拓新碑榜？锈蚀的月，坍缩成矿，浇筑量子洪荒。夜未央——代码长征，星舰犁破虚妄。失业纪元，熵增宇宙，掌心雷火激荡。拆解彷徨，重组锋芒，矛盾皆可酿。陶轮飞转，重围裂处，又见星火燎原光。待鸿蒙初辟天地，人间重绣，依旧少年狂。（注：下阕化用毛泽东“星星之火，可以燎原”意象，将AI革命视为新世界的“鸿蒙初辟”）《沁园春·新火燎原》——
  • kl散度度量分布_解读KL散度：从定义到优化方法 weixin_39846364 kl散度度量分布
    Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍，机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度，即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子，因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外，这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
  • 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具 学步_技术 自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
    人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵：GHM（GeneralizedH
  • word2vec之skip-gram算法原理 cuixuange 推荐算法word2vecskipgram
    skip-gram算法原理1.input,output,targetinput的某个单词的one-hot编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小3.NNet3.1隐层300个神经元,需要训练的权重矩阵大小是1000300本层的输出
  • 基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割（python） 图像算法打怪 图像分割算法python开发语言
    基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割（python）文章目录基于非洲秃鹫算法优化的最大熵图像多阈值分割（python）1.最大熵阈值分割原理2.基于非洲秃鹫算法优化的多阈值分割3.算法结果：4.参考文献：5.Python代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用非洲秃鹫算法进行阈值寻优。1.最大熵阈值分割原理Kapur等人于1985年提出的最大熵法是另一种广受关注的阈值选取方法，其是在
  • [笔记.AI]如何判断模型是否通过剪枝、量化、蒸馏生成？ 俊哥V 由AI辅助创作AI笔记人工智能
    以下摘自与DeepSeek-R1在线联网版的对话一、基础判断维度技术类型核心特征验证方法剪枝模型参数减少、结构稀疏化1.检查模型参数量是否显著小于同类标准模型12.分析权重矩阵稀疏性（如非零参数占比50%）3蒸馏模型结构轻量但性能接近大模型、输出分布平滑1.对比师生模型结构差异52.分析输出概率分布的熵值（蒸馏模型熵值更高）2二、具体技术验证方法1.剪枝模型验证结构分析使用model.summar
  • 给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践 熵简科技Value Simplex
    作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等。导读：本文摘自熵简科技NLP团队的内部技术沙龙，文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况，重点列举和讨论了18年、19年中人们常用的五类文本增强技术
  • 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy） 基尼系数基于熵机器学习入门
    在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
  • AI编程赋能Python实现零编程决策树算法 智享食事 算法AI编程python
    1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。决策树的构建过程通常分为以下几个步骤：1.特征选择：选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征，通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构：根
  • Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory UnknownBody LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
    本文是LLM系列文章，针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律：用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
  • 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题 何必如此 文件下载压缩jsp文件上传
    文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。 一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\";     下载路径 string tmpfileName=jar.zip;        &n
  • 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
      以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
  • spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080端口占用sparkmaster web ui
    spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：   1、cd SPARK_HOME/sbin   2、vi start-master.sh     3、定位到下面部分
  • oracle_执行计划_谓词信息和数据获取 周凡杨 oracle执行计划
      oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明 在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。 简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
  • spring中datasource配置 g21121 dataSource
    datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm   <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三） 老A不折腾 finereportFAQ报表软件
    这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width： 这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
  • mysql 用户管理 墙头上一根草 linuxmysqluser
    1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
  • 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
    这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞 如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
  • 百度词库联想 annan211 百度
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
  • int数据与byte之间的相互转换实现代码 百合不是茶 位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
    在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;   主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029   int转byte;   byte转int;   /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
  • 简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
    简单模拟实现数据库连接池 实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
  • 一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 javaweblogic
            服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
  • 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
     任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。   1. 定义三个POJO    Person类 package com.tom.hes
  • 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
    1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode  通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
  • 中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理 灰度
    中国互联网走在“灰度”上（转） 文/孕峰   第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。   灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
  • java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
    public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • mongoDB 用户管理 开窍的石头 mongoDB用户管理
      1:添加用户    第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）      db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});    第一个参数用户的名字    第二个参数
  • [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
        暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意      玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天      结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气   &nb
  • java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
    using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
  • 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu javaspringlocalglobaltransaction
    Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
  • Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linuxalias
    用途说明 设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。   常用参数 格式：alias 格式：ali
  • yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHPyii2
    响应格式 当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式： 确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。 资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
  • MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodbMongoDB索引优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述       上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档     可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
  • 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
    拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
  • 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScriptjqueryWebhtml5css
    体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
  • 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad预装改装windows 7windows 8
      该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。 该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！   缘由 小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
  • Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
    一、安装nginx             1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：  http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz      2、WinSCP(ftp上传工
  • mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
  • java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAOPOJODTOpoVO BO
    PO(persistant object) 持久对象 在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.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
  • 算法复杂度 Wuaner Algorithm
    Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他