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- 贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类
AI天才研究院
AI人工智能与大数据计算AI大模型企业级应用开发实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。我会遵循您提供的要求和结构模板,确保文章内容全面、深入且易于理解。让我们开始吧。贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类关键词:贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合:
- 贝叶斯回归:从概率视角量化预测的不确定性
大千AI助手
人工智能Python#OTHER回归数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!贝叶斯方法在回归问题中的应用被称为贝叶斯回归(BayesianRegression)。与传统频率派的线性回归(如最小二乘法)不同,贝叶斯回归的核心思想是:将回归参数(如权重系数)视为随机变量,通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据,推导出参数的后验分布,
- equine在神经网络中建立量化不确定性
struggle2025
神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知,用于监督标记问题的深度神经网络(DNN)可以在各种学习任务中产生准确的结果。但是,当准确性是唯一目标时,DNN经常会做出过于自信的预测,并且无论测试数据是否属于任何已知标签,它们也总是进行标签预测。EQUINEwascreatedtosimplifytwokindsofuncertaintyquantificationforsupervisedlabel
- RAG应用的评估(一)
AI老炮
AIGCai机器学习人工智能语言模型
前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析,那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时,如何去判断这个RAG是否合理呢?下面有一些问题是需要提前考并应付的:LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- 关于内联的不确定性
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内联失败时触发自引用错误的问题,在看下面这个视频时了解到的相关信息。Rust异步编程asyncawait原理,自引用举例踩坑说明_哔哩哔哩_bilibili总结函数调用时数据在栈上,在值内部引用了自己,在返回函数后值被弹出栈,引用的数据也就不存在了导致panic。为什么扯到内联,是因为之前一直以为加上inline属性后就会内联,实际是不确定的。内联解释:Inlining内联Entrytoandex
- 探秘算法世界:随机近似算法与时序差分法的原理与应用
从零开始学习人工智能
算法
探秘算法世界:随机近似算法与时序差分法的原理与应用在算法的广袤宇宙中,每一种算法都像一颗独特的星辰,散发着属于自己的光芒。今天,我们将聚焦于随机近似算法和时序差分法这两颗耀眼的星星,深入探索它们的原理、应用场景,以及背后千丝万缕的联系。一、随机近似算法:在随机海洋中寻找最优解1.1核心概念:与不确定性共舞随机近似算法,从名字就能看出其特点——随机与近似。在实际问题中,我们常常会遇到目标函数包含随机
- 清风数学建模个人笔记--模糊综合评价
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数学建模笔记
目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用:模糊综合评价(评判)一、量①确定性:经典数学(几何、代数)②不确定性:随机性(概率论、随机过程)灰性(灰色系统)模糊性(模糊数学)二、分类:偏小型:年轻、小、冷中间型:中年、中、暖偏大型:年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法(1)模糊统计法(设计调查问卷,不推荐,主观性最弱)(2)借助已有的尺度(需要已有的指标,并能收集到数据)论域模糊集隶属
- STM32GPIO模式详解
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STM32GPIO模式详解输入浮空:浮空就是逻辑器件与引脚即不接高电平,也不接低电平。由于逻辑器件的内部结构,当它输入引脚悬空时,相当于该引脚接了高电平。一般实际运用时,引脚不建议悬空,易受干扰。通俗讲就是浮空就是浮在空中,就相当于此端口在默认情况下什么都不接,呈高阻态,这种设置在数据传输时用的比较多。浮空最大的特点就是电压的不确定性,它可能是0V,页可能是VCC,还可能是介于两者之间的某个值(最
- 美元反弹压制金价:基于ARIMA-GARCH模型的汇率-黄金联动效应解构
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人工智能大数据算法
摘要:本文采用LSTM-Attention混合模型进行价格序列特征提取,结合自然语言处理(NLP)构建政策不确定性指数(PUI),运用ARIMA-GARCH模型预测美元流动性溢价因子(DLP)变动。通过DSGE模型模拟贸易政策冲击传导路径,并基于Nelson-Siegel模型分解美债收益率曲线结构分析。现货黄金呈现典型的三阶段波动特征:首先在3392美元/盎司关键阻力位触发动量交易突破,随后因美元
- 【线程同步】
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概念线程同步是指当一个线程在对某个临界资源进行操作时,其它线程都不可以对这个资源进行操作,直到该线程完成操作,其他线程才能操作,也就是协调同步,让线程按预定的先后次序进行运行。线程同步的方法有四种:互斥锁、信号量、条件变量、读写锁竞态条件:当多个执行单元以不受控的方式同时访问共享资源,并且最终的结果依赖于各线程的执行顺序时,就会产生竞态条件。这种情况会导致结果具有不确定性。临界区:存在竞态条件的代
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JavaScript数据类型与TypeScript类型声明在Web开发领域,JavaScript凭借其灵活性和易用性成为构建动态网页的首选语言。然而,随着项目规模不断扩大,JavaScript动态类型特性带来的类型不确定性逐渐成为开发效率的瓶颈。TypeScript的出现完美地解决了这一痛点,它通过静态类型系统和类型声明机制,为JavaScript赋予了更强大的类型管理能力。本文将深入探讨Java
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第一章信息化知识信息化基础信息与信息化•信息的定义、属性和传输模型•控制论维纳:信息就是信息,既不是物质也不是能量。信息论香农:信息就是能够用来消除不确定性的东西。本体论层次:只与客体本身因素有关,与主体因素无关;信息就是事物运行状态和状态变化方式的自我描述。认识论层次:从主题立场考察信息层次,既与客体因素有关,也与主体因素有关;信息就是基于主体对该事物的运动状态的具体描述。本体论层次的信息概念因
- 全模态序列生成式推荐终极挑战!腾讯 360 万悬赏,高校团队抢赢大厂 Offer 直通车
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腾讯腾讯广告算法大赛
“它让你跳出学术项目的局限,直接接触真实业务数据,提前培养商业思维和业务敏感度。”“这种定向参赛经历能锁定职业起点,比如你会知道你要做的是广告业务方面的,避免校招'开盲盒'的不确定性,入职后你已具备几个月的业务认知优势。”“很多事情我们都是从零到一的,包括现在你想去接触一个领域,包括学习一些东西,其实我们都是有非常多的一些途径。”“腾讯这家公司并不是把员工就当成一个干活的工具。”这是历年参与腾讯广
- 波动率与期权价格的关系是正相关的吗?
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本文主要介绍波动率与期权价格的关系是正相关的吗?波动率与期权价格的关系确实是正相关的,但需要结合理论模型和实际市场情况来全面理解这一关系。波动率与期权价格的关系是正相关的吗?1.理论层面的正相关性在期权定价模型(如Black-Scholes模型)中,波动率(σ)是核心输入参数之一。其逻辑如下:波动率代表不确定性:波动率衡量标的资产价格未来变动的幅度。波动率越高,标的资产价格在期权到期前大幅上涨或下
- 游戏开发中,为什么在长连接服务器和客户端之间需要加入心跳机制?
晚夜微雨问海棠呀
服务器智能路由器网络
在游戏开发中,长连接服务器与客户端之间加入心跳机制(HeartbeatMechanism)是保障网络通信稳定性、可靠性的关键设计,其核心目的是解决长连接在复杂网络环境下的“假活”问题。以下从技术原理、实际需求、应用场景三个维度展开分析:一、核心技术原因:应对网络环境的不确定性检测连接真实状态长连接(如TCP)在物理断开(如客户端断网、路由器重启)时,服务器无法立即感知。心跳机制通过定时发送轻量级数
- 贝叶斯原理:解锁不确定性的智慧钥匙(全网最详细)
富士达幸运星
贝叶斯原理人工智能机器学习
在浩瀚的统计学与概率论海洋中,贝叶斯原理如同一盏明灯,照亮了我们在不确定性中前行的道路。它不仅仅是一种计算方法,更是一种深刻的思维方式,让我们能够基于有限的信息和先验知识,对未知事件做出更加合理的预测和判断。本文将带您一窥贝叶斯原理的奥秘,探索它如何在各个领域发光发热。一、贝叶斯原理的起源与核心概念起源贝叶斯原理得名于18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯(ThomasBayes),尽管他本人并未直接
- 强化学习在金融投资中的应用实践
AI天才研究院
AIAgent应用开发LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
强化学习在金融投资中的应用实践1.背景介绍1.1金融投资的挑战金融市场的复杂性和不确定性影响因素众多且相互关联数据噪声和非平稳性投资决策的高风险高回报特征回报与风险并存需要精准把握时机1.2传统投资方法的局限性基于人工经验的投资策略主观性强,难以复制无法处理高维复杂数据基于统计模型的量化投资假设条件过于理想化参数调优和维护成本高1.3强化学习的优势从环境中学习,无需人工标注直接优化长期累积回报处理
- 机器学习新手指南:用Python实现贝叶斯方法与概率模型
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机器学习python人工智能深度学习cnn自然语言处理分类
在机器学习的世界里,贝叶斯方法和概率模型是一类非常重要的工具。它们通过概率的方式来建模和解决问题,能够提供对数据的深刻理解和预测的不确定性估计。今天,我们将从零开始,用Python实现一个简单的贝叶斯分类器,带你走进贝叶斯方法的世界!一、贝叶斯方法与概率模型:初识(一)什么是贝叶斯方法?贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的统计方法,它通过结合先验知识和数据来更新对问题的理解。贝叶斯定理的核心公式如下:
- 股指期货为什么远月贴水更大?为什么一直有贴水?
股指期货之所以远月份的合约贴水更大主要是因为资金成本以及持有的时间还有流动性的可能,下面来一一解答问题。股指期货为什么远月贴水更大?1.资金成本:远期合约距离交割时间更长,投资者持有这些合约需要支付更多的资金成本,比如利息。这些成本在远期合约中体现得更明显,因此远月合约的价格会更低。2.不确定性:时间越长,市场不确定性越大。投资者为了补偿这种不确定性,愿意接受更低的价格购买远月合约。3.流动性:远
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和核聚变一样,量子计算是一项革命性的技术——或许它永远都处于研发阶段。但正如微软首席执行官萨蒂亚・纳德拉上月所言,顶尖科技界人士如今开始预期,这项技术将从实验阶段迈向大规模商业应用,“不是几十年后……而是几年内”。当然,这些期望可能落空——但我们仍有必要了解这项技术改变世界的潜力。量子时代的不确定性“如果你认为自己理解量子力学,”物理学家理查德・费曼有句名言,“那你其实并不理解量子力学。”这句俏皮
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1.技术定义与核心挑战空地多无人平台协同路径规划指无人机(UAV)与无人地面车辆(UGV)在三维空间与二维地面的协同路径规划,需满足时空协同、避障安全、资源优化等目标。其核心挑战包括:环境复杂性:三维地形、动态障碍物(如建筑物、雷达威胁)及气象干扰。多约束耦合:动力学约束:UAV/UGV速度、转向角、爬升率等物理限制。协同约束:多平台时空协同(如同时到达目标点)、通信带宽限制。不确定性处理:突发障
- 中年迷航,正念掌舵:在失业与转型中,找回内心的“定盘星”
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心灵驿站正念修习中年危机失业焦虑职业转型情绪管理心理建设
“我们的一生中会有很多告别,不只是告别一个岗位,更是告别熟悉的身份与自我设定。正念帮我们,在风雨中安住当下。”引子:当“优化”的浪潮拍向岸边,你是否也感到了脚下的沙石在松动?“毕业”、“优化”、“人员调整”、“向社会输送人才”……这些看似中性的词汇,在特定的语境下,对于身处其中的中年人而言,往往意味着一段熟悉职业生涯的戛然而止,以及随之而来的巨大不确定性。或许你刚刚收到那封措辞礼貌却冰冷的邮件,告
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一、引言在当今复杂多变的经济环境下,企业面临着诸多挑战,如贸易格局变化、潜在的政府支出削减以及经济的不确定性等。这些因素导致企业运营成本不断上升,而营收增长却逐渐放缓。在这种背景下,战略性的员工编制优化(headcountoptimization)成为企业平衡成本与增长需求的关键举措。Gartner公司发布的《HeadcountOptimization》报告深入探讨了这一重要议题,为企业的高层决策
- 【哲科思维】解读11个令人着迷的哲学与科学概念
橙子小哥的代码世界
杂文随想经验分享
1.量子纠缠当两个粒子通过某种方式相互作用后,它们的状态会变得密不可分,即使相隔遥远,对其中一个粒子的操作会即时影响另一个粒子。2.薛定谔的猫这是一个思想实验:将一只猫放入一个封闭的盒子中,盒子内有一个放射性原子和毒药装置。根据量子力学,在观察之前,猫既是活的也是死的,直到打开盒子,猫的状态才确定。3.海森堡的不确定性原理在量子力学中,粒子的位置和动量不能同时被精确测量。测得越精确位置,动量的不确
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贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性,但在实际应用中经常面临显著的计算挑战:后验分布通常缺乏解析解,模型验证和比较需要进行重复的推断计算,基于仿真的工作流程(如校准、参数恢复、敏感性分析)的计算复杂度极高。这些计算瓶颈长期制约着贝叶斯工作流程的实际部署,直到BayesFlow框架的出现为这些问题提供了创
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
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Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_