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耐思nice~
数据分析数据分析人工智能机器学习数学建模
1-线性回归(LinearRegression)场景:预测商品销售额优点:简单易用,结果易于解释缺点:假设线性关系,容易受到异常值影响概念:建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式:[y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n]代码示例:importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklea
- 一元线性回归模型与最小二乘法
liuzx32
监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线
- 动态分析软件:DYNA3D_(5).材料模型
材料模型在进行动态分析时,材料模型的选择和定义是至关重要的一步。DYNA3D提供了多种材料模型,以适应不同的物理现象和材料特性。本节将详细介绍几种常用的材料模型,并通过具体的例子说明如何在仿真中进行配置和使用。1.线弹性材料模型线弹性材料模型是最简单的材料模型之一,适用于在小变形范围内线性响应的材料。这种模型假设材料的应力与应变之间存在线性关系,即符合胡克定律。线弹性材料模型通常用于金属材料在低应
- 活在希望的小屋里
Cedarnie
许多人在生活中忙忙碌碌,相信自己在做正确的事,但很长时间都无法拿出实实在在的成绩。他们需要一种不时获得满足感的能力,才能在不断承受到周围人残酷打击的情况下不失去勇气。非线性关系在生活中比比皆是。而黑天鹅现象的一个特点是影响的不对称性,结果要么好,要么坏。黑天鹅事件的等待者经常因为努力而感到或被迫感到羞耻。大量一般的好消息比一个非常好的消息更令人感到幸福。在一个短暂的时期里经历全部痛苦胜过在很长时间
- 机器学习20-线性网络思考
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能线性网络
机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题,使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么,线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型,它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归(LinearRegression):线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
- 数据结构分类:逻辑与存储结构详解
晨曦543210
算法数据结构
数据结构可以根据逻辑结构和物理结构(存储结构)进行分类,1.逻辑结构逻辑结构描述数据元素之间的抽象关系,分为线性结构和非线性结构。(1)线性结构数据元素之间存在一对一的线性关系,每个元素最多有一个前驱和一个后继。常见类型:线性表:数组、链表(单链表、双向链表、循环链表等)。栈(LIFO):后进先出,如函数调用栈。队列(FIFO):先进先出,如任务调度队列。字符串:字符的线性序列。(2)非线性结构数
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- Java八股文——数据结构「数据结构篇」
xumistore
Java八股文java数据结构八股文面试
了解哪些数据结构?面试官您好,我了解并使用过多种数据结构。在我的理解中,数据结构可以分为几个大的类别,每一类都有其独特的优势和适用场景。1.线性结构(LinearStructures)这类结构的特点是数据元素之间存在一对一的线性关系,像一条线一样。数组(Array):特点:它是一块连续的内存空间,通过索引来访问元素,所以随机访问速度极快,时间复杂度是O(1)。缺点:插入和删除元素比较慢,因为需要移
- Python 逻辑回归:开启分类问题的智慧之门
海燕李
python逻辑回归开发语言scikit-learn
一、逻辑回归的魅力之源在机器学习的璀璨星空中,逻辑回归宛如一颗耀眼的明星,照亮了分类问题的求解之路。它之所以备受青睐,是因为其独特的理论架构和广泛的适用性。逻辑回归虽名为“回归”,但本质上是一种用于分类的强大算法。它巧妙地将线性关系与分类任务相结合,通过构建一个概率模型,来预测样本属于某个类别的可能性。这种对概率的估计能力,使得它在众多领域中脱颖而出。例如,在医疗诊断中,可预测患者是否患有某种疾病
- 机器学习专栏(13):数据探索三重奏——从地理热力图到特征工程的财富密码
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习python人工智能深度学习算法开发语言
目录导言:当数据点连成黄金海岸线一、地理可视化:数据中的加州淘金热1.1基础地理散点图1.2高密度区域透视术二、相关性解密:数字背后的财富公式2.1皮尔逊相关系数矩阵2.2非线性关系发现术三、特征炼金术:创造新的财富密码3.1特征组合公式库3.2相关性进化史四、异常数据猎手:揪出数据中的"叛徒"4.1价格天花板检测4.2时空异常检测五、工业级探索工具箱5.1自动化数据透视5.2探索流程checkl
- 【Proteus仿真】51单片机+红外测距仪(GP2D12)+ADC0808模数转换
perseverance52
proteus51单片机
【Proteus仿真】51单片机+红外测距仪(GP2D12)+ADC0808模数转换相关篇《【Proteus仿真】51单片机+超声波测距+带报警按键可调》Proteus仿真演示✨使用GP2D12测量距离,与输出模拟电压关系:2.35V~0.41V模拟信号对应10cm~80cm,输出与距离成反比非线性关系。⚡目前该仿真还存在bug,根据仿真来看,lcd显示有短路,后续进行修正。✨利用红外测距仪(GP
- (三)动手学线性神经网络:从数学原理到代码实现
只有左边一个小酒窝
动手学深度学习神经网络人工智能深度学习
1线性回归线性回归是一种基本的预测模型,用于根据输入特征预测连续的输出值。它是机器学习和深度学习中最简单的模型之一,但却是理解更复杂模型的基础。1.1线性回归的基本元素概念理解:线性回归假设输入特征和输出之间存在线性关系。具体来说,假设有一个输入特征向量xxx和一个目标值yyy,线性回归模型的目标是找到一个线性函数f(x)f(x)f(x),使得f(x)f(x)f(x)尽可能接近yyy。线性回归模型
- 高防服务器都有哪些优势?
yunqianyan
服务器运维
一款具有着高防御能力的服务器是众多网络企业的首要选择,网站的安全性关系着业务能够正常稳定的运行,高防服务器则凭借着卓越的防护能力,成为保障网站稳定运营的利器,本文将来详细介绍一下高防服务器的优势都有什么吧!高防服务器具有着强大的网络攻击防御能力,可以帮助企业与组织有效应对分布式拒绝服务攻击和CC攻击等较为常见的网络攻击手段,通过分布式的防御体系,高防服务器能够迅速识别和阻断恶意流量,保障企业网站的
- 深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例,结合工业、金融等领域的实际落地场景分析
MYH516
深度学习人工智能
一、工业场景:非线性缺陷检测与预测1.半导体晶圆缺陷检测问题:微米级划痕、颗粒污染等缺陷形态复杂,与正常纹理呈非线性关系。解决方案:输入张量:高分辨率晶圆图像→三维张量(Batch,Height,Width,Channels)12模型结构:CNN+ReLU激活函数→多层非线性特征提取38输出:缺陷位置概率热图(二维张量)效果:某大厂误检率从8%降至0.5%,检测速度提升
- 金融中的线性优化:投资组合分配与求解器 - Part 2
Morpheon
优化人工智能分类人工智能数据挖掘pythonpytorchlpcbc
在上一篇文章中,我们探讨了金融中的线性特性。我们隐含地假设线性关系可以解决CAPM和APT定价模型。但如果证券数量增加并出现某些限制时怎么办?如何处理这样一个基于约束的系统?线性优化在这里大放异彩,因为它专注于在给定约束下最小化(如波动率)或最大化(如利润)目标函数。在本文中,我们将探讨线性优化技术如何推动投资组合分配和其他金融决策。我们还将看到Python和开源求解器如CBC如何让这些方法变得易
- WebRTC 初览(1) 概述
keith837
webrtcwebrtc庞泽亮
翻译:http://www.html5rocks.com/en/tutorials/webrtc/basics/因为工作的需要需要做跨平台跨终端的跨网域视频聊天程序,所以接触到了WebRTC所以在研究之余顺便把相关资料进行了翻译总结,希望对朋友们有所助益。WebRTC的愿景是让互联网中的所有设备,包括手机,电脑,电视,都能用一个通用的平台进行互联,让所有这些设备能用简单的方式实现点对点数据共享到w
- 架构设计之存储高性能——关系型数据库
星垣矩阵架构师
系统架构数据库系统架构javapythongo
实现存储高性能之关系型数据库1.关系型数据库:结构化数据的基石1.1基本概念与核心特性关系型数据库(RelationalDatabase)是基于关系模型的数据库系统,使用结构化查询语言(SQL)进行数据操作。其核心特征是通过二维表结构组织数据,表之间通过主键和外键建立关联关系。自1970年EdgarF.Codd提出关系模型以来,Oracle、MySQL、PostgreSQL等经典系统持续演进,形成
- DolphinDB 中高频回测解决方案:期货分钟频 CTA 策略回测实例
DolphinDB智臾科技
量化金融CTA回测框架策略回测
CTA策略在现代金融市场中扮演着重要角色,通过技术分析和趋势跟踪,其能够帮助用户捕捉市场动向,实现风险对冲和利润最大化。在中高频交易中,CTA策略对交易效率、盈利能力的助益尤为明显。在投入实盘交易之前,利用市场的历史数据对量化中高频策略进行测试和评估是确保交易策略有效性和可行性的重要步骤。DolphinDB凭借其高性能计算引擎和强大的数据处理能力,成为中高频交易策略回测的理想选择。在本文中,我们将
- Python线性回归:从理论到实践的完整指南
AIGC创想家
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Python线性回归:从理论到实践的完整指南线性回归是数据科学和机器学习中最基础且最重要的算法之一。本文将深入探讨如何使用Python实现线性回归,从理论基础到实际应用,帮助读者全面理解这一重要的统计学和机器学习方法。什么是线性回归?线性回归是一种通过建立因变量(目标变量)和一个或多个自变量(特征变量)之间线性关系的统计分析方法。它的核心思想是找到一条最佳拟合线,使得所有数据点到这条线的距离平方和
- 自学嵌入式 day 18 - 数据结构 1
一梦浮华
数据结构
数据结构相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合1.特定关系:(1)逻辑结构:①集合:所有在同一个集合中,关系平等。②线性关系:数据和数据之间是一对一的关系。(数组是线性表的形式之一)③树状关系:一对多④图状解构:多对多(2)物理结构(在内存当中的存储关系,即将上述关系存入内存):①顺序存储:数据存放在连续的存储单位中。逻辑关系和物理关系一致②链式结构(链表):数据存放的单位是随机或任意的S
- 数据挖掘技术与应用实验报告(三) —— 应用非线性模型进行客运量预测的实例
小李独爱秋
数据挖掘技术与应用数据挖掘可视化非线性预测模型python
一、实验目的掌握非线性回归模型的基本原理及其在客运量预测中的应用方法,理解非线性模型相较于线性模型的优势与适用场景。通过某省1987—2006年客运量相关数据,分析公路客运量与社会总客运量的变化趋势,探究时间序列中隐含的非线性关系。培养数据建模能力,包括数据预处理、模型参数估计、模型检验及预测分析,为交通规划提供理论支持。二、实验内容根据某省交通统计汇编材料得到下表中所列数据,包括某省1987-2
- 嵌入式培训之数据结构学习(一)数据结构的基础概念、线性表
小兔子253
算法
一、基础概念1、数据结构:相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。(特定关系有逻辑关系与线性关系)(1)逻辑结构集合,所有数据在同一个集合中,关系平等(数组)线性,数据和数据之间是一对一的关系(数组)树,一对多图,多对多注:数组属于线性表的一种形式;(2)物理结构(在内存当中的存储关系)顺序存储,数据存放在连续的存储单位中,逻辑关系和物理关系一致;链式存储(链表),数据存放的存储单位是随机
- 线性回归算法介绍和代码例程
WangLanguager
算法数学算法线性回归机器学习
线性回归算法介绍:线性回归是一种用于建立输入变量与连续输出变量之间线性关系的机器学习算法。其基本思想是通过最小化实际观测值(y)和模型预测值(y_hat)之间的残差平方和来拟合最佳的线性模型。线性回归模型的数学表达式如下:复制代码y=b0+b1*x1+b2*x2+...+bn*xn其中,y是预测值,b0是截距,b1,b2,...,bn是特征的系数,x1,x2,...,xn是输入特征。线性回归适用于
- Python-相关系数矩阵计算-Python.corr()
阿羊是个凸头猿
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背景知识相关系数矩阵衡量的是自变量之间的相关程度,当相关系数为1时表示自变量之间完全正相关,当相关系数为-1时表示自变量之间完全负相关。衡量方法Pearson皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系,即线性关联度,在数学上定义为两个变量之间的协方差和标准差之积的商。r=cov(X,Y)σXσYr=\frac{\text{cov}(X,Y)}{\sigma_X\sigma_Y}r=σXσYcov
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Pythonpywin32中常用代码解释窗口的句柄获取WS_EX_TOPMOSTEnumWindowsCreateWindow
Python3中pywin32中常用代码解释摘要本文介绍Win32版本的MicrosoftWindows操作系统提供的桌面窗口、顶层窗口和子窗口,以及它们之间的层级关系;解释了应用程序如何游历窗口结构,如何控制桌面上显示的窗口的样式和外观。窗口层级在MicrosoftWindows图形环境中,用来显示信息的最基本元件是窗口。一个窗口和其它窗口之间的关系包括可见性关系、拥有关系和父/子关系,由Mic
- 神经网络:节点、隐藏层与非线性学习
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神经网络:节点、隐藏层与非线性学习摘要:神经网络是机器学习领域中一种强大的工具,能够通过复杂的结构学习数据中的非线性关系。本文从基础的线性模型出发,逐步深入探讨神经网络中节点和隐藏层的作用,以及它们如何帮助模型捕捉复杂的模式。通过实例分析和练习,我们将揭示隐藏层在非线性学习中的关键作用,并讨论激活函数在打破线性限制中的重要性。本文旨在为读者提供一个清晰的神经网络学习路径,帮助读者更好地理解和应用这
- 直流伺服电机凭什么在高精度领域 “吊打” 交流电机?
物联高科
制造自动化人工智能嵌入式硬件运维
长期以来,在电机控制领域,直流伺服电机和交流伺服电机之间的竞争从未停止。虽然交流伺服电机凭借其在效率、维护等方面的优势,在许多工业应用中占据主导地位,但在对精度要求极高的场合,我们却常常看到直流伺服电机“吊打”交流电机,傲然挺立。这背后的原因究竟是什么?一、直流伺服电机先天优势:简单直接的控制特性直流伺服电机最大的优势在于其简单直接的控制特性。它的转速和转矩几乎与电枢电压和电枢电流呈线性关系。这种
- 连续变量与离散变量的互信息法
从零开始学习人工智能
机器学习
1.互信息法简介互信息(MutualInformation,MI)是一种衡量两个变量之间相互依赖程度的统计量,它来源于信息论。互信息可以用于评估特征与目标变量之间的相关性,无论这些变量是连续的还是离散的。互信息法是一种强大的特征选择方法,尤其适用于处理复杂的特征与目标变量之间的非线性关系。互信息的基本思想是:如果两个变量之间存在某种依赖关系,那么知道其中一个变量的值可以减少对另一个变量的不确定性。
- c#数据结构与算法2(线性表)
萌汉子@
数据结构c#算法
线性表线性表是最简单、最基本、最常用的数据结构。线性表是线性结构的抽象(Abstract),线性结构的特点是结构中的数据元素之间存在一对一的线性关系。这种一对一的关系指的是数据元素之间的位置关系,即:(1)除第一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的前面都只有一个数据元素;(2)除最后一个位置的数据元素外,其它数据元素位置的后面都只有一个元素。也就是说,数据元素是一个接一个的排列。因此,可以把线性
- 机器学习实战:PyTorch 与 Sklearn 线性回归模型大对决
#guiyin11
机器学习pytorchsklearn
一、引言在机器学习领域,模型的构建和训练依赖于各种工具和框架。PyTorch和Sklearn作为其中的佼佼者,在实现线性回归模型时各有千秋。深入了解它们的差异和优势,对提升模型性能和开发效率意义重大。本文将全面剖析这两个框架在构建和训练线性回归模型方面的特点。二、实验原理(一)线性回归基本原理线性回归旨在寻找输入特征X与输出标签y的线性关系,通过公式y=Xθ+ϵ来描述。其中,θ是待估参数,ϵ为随机
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理