做程序员的第一天
做程序员的第一天

没有免费的午餐定理

        没有免费午餐定理 （ No Free Lunch Theorem ， NFL ） 是由 Wolpert 和 Macerday 在最优化理论中提出的 ． 没有免费午餐定理证明 ： 对于基于迭代的最优化算法， 不存在某种算法对所有问题 （ 有限的搜索空间内 ） 都有效 ． 如果一个算法对某些问题有效， 那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差 ． 也就是说， 不能脱离具体问题来谈论算法的优劣 ， 任何算法都有局限性 ． 必须要 “ 具体问题具体分析”． 没有免费午餐定理对于机器学习算法也同样适用． 不存在一种机器学习算 法适合于任何领域或任务． 如果有人宣称自己的模型在所有问题上都好于其他模型， 那么他肯定是在吹牛 ．

你可能感兴趣的:(机器学习,人工智能,机器学习)

  • Spring AI ETL Pipeline使用指南 超级小忍 SpringAIspring人工智能
    前言（Introduction）版本声明：本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段，API和组件可能在后续版本中发生变化，请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下，ETL（Extract,Transform,Load）系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节，它负责将分散的数据从
  • 机器学习笔记：MATLAB实践 techDM 机器学习笔记matlabMatlab
    在机器学习领域，MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具，它提供了许多内置函数和工具箱，方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务，并提供相应的MATLAB源代码示例。数据预处理在进行机器学习之前，通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。%导入数据data=readmatrix('data.csv');%数据清洗cleaned_da
  • LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存 SuperAGI2025 AI大模型应用开发宝典AIGCai
    LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存关键词：LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要：在AIGC（人工智能生成内容）领域，大模型（如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion）的微调需要消耗海量显存，普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适应）这一参数高效微调技术，通过生活类比、数学原理、代码实战和应
  • 西南交通大学【机器学习实验1】
    实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法，学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型，学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果，编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标，对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果，编程实现混淆矩阵评测，采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
  • 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践 大模型之路 RAGrag
    一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理
  • 学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记python
    学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解一、什么是随机噪声？为什么需要添加？在机器学习中，随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动，通常符合某种概率分布（如正态分布）。在房价模拟中添加噪声的核心原因如下：1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响，还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响，这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。示例：两套面积和房龄相同的房子，房价可
  • 学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记深度学习
    学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集？在机器学习中，模型需要经历两个核心阶段：训练阶段：用训练集数据学习特征与目标值的映射关系（如线性回归的权重）。测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考
  • 军事，本身就是智能 人机与认知实验室 人工智能大数据
    军事智能后面两个字不重要，军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”，不论是指人类的智慧，还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程，涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持，考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要，但随着现代技术的发展，智能化技术
  • 图像分类：从基础原理到前沿技术 随机森林404 计算机视觉分类数据挖掘人工智能
    引言在当今数字化时代，图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断，从自动驾驶到工业质检，图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势，帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类（ImageClassification）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是
  • 《dlib库中的聚类》算法详解：从原理到实践 A小庞 算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
    一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库，其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于：数据分组：将相似的数据点划分为同一簇。特征分析：通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助：结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers，适用于图像
  • 通义灵码+DeepSeek：国产代码生成王炸组合，带你飞！
    引言在人工智能飞速发展的当下，AI代码生成工具如雨后春笋般涌现，为开发者们带来了前所未有的编程体验。其中，国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起，成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现，在代码生成领域崭露头角，不仅提升了开发效率，还为编程工作流注入了新的活力。然而，如同任何新兴技术一样，在使用过程中也会遇到各种问题和挑战。本文将通过实测，深入剖析通义灵码与DeepSeek
  • 机器学习：集成算法的装袋法（Bagging）：随机森林（Random Forest） rubyw #概念及理论机器学习算法随机森林
    随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出，广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍，包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法，通过生成多棵决策树，并将这些树的预测结果结合起来，以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
  • uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配：一次开发，智能多端运行 欧阳天羲 大前端与AI的深度融合#AI与大前端框架结合篇uni-app人工智能前端
    一、引言：uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下，uni-app凭借"一次编写，多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及，将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而，小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著，如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案，涵盖跨
  • 大语言模型技术系列讲解：大模型应用了哪些技术 知世不是芝士 语言模型人工智能自然语言处理chatgpt大模型
    为了弄懂大语言模型原理和技术细节，笔者计划展开系列学习，并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享，希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲，先列出大模型使用到了哪些技术，目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型（LLMs）在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
  • 森林的智慧：随机森林与集成学习的民主之道 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界，展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时，另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”，但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径：它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本，而是致力于创造尽可能多样化的模型，然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是：如果每
  • 机器学习：集成学习方法之随机森林(Random Forest) 慕婉0307 机器学习集成学习机器学习随机森林
    一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式，它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"，即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类：Bagging(BootstrapAggregating)：并行训练多个基学习器，然后通过投票
  • 机器学习在智能金融风险评估中的应用：信用评分与欺诈检测 Blossom.118 机器学习与人工智能机器人机器学习人工智能python深度学习sklearn计算机视觉
    在金融行业，风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展，金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用，特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分（一）传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型，如逻辑回归。这些方法
  • 机器学习在智能制造业中的应用：质量检测与设备故障预测 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习神经网络机器人sklearntensorflow
    随着工业4.0和智能制造的推进，制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网（IoT）、大数据和机器学习等先进技术，实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出，尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测（一）传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检
  • 面了字节跳动的数据挖掘岗，感觉真的很难。。。 大模型爱好者社区 机器学习深度学习面试宝典数据挖掘人工智能数据分析算法面试
    节前，我们社群组织了一场技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对新手如何入门机器学习算法、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。基于社群的讨论，今天我整理了一个同学的面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们交流群。一面40min【编程题】有两种数据，分别是被转发的用户和转发的
  • 免费学中医，这些优质资源不容错过 少林659 零基础学中医免费学中医
    零基础学中医，学中医如何入门免费学中医！问止精一书院链接：https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts想入门中医却担心成本太高？其实有不少免费又优质的学习资源，问止中医的系列免费课程就是其中的佼佼者，涵盖理论与实操，满足不同学习者的需求。问止中医旗下的精一书院，是免费学中医的绝佳平台。由问止中医联合创始人林大栋博士主讲，课程聚焦中医结构分析、人工智能中医大脑技术
  • 思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式 司南锤 LLM人工智能
    引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答，到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现，再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT)，AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架，不仅继承了链式思维的优势，更通过树状结构的探索和回溯机制，实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
  • 【学习】《算法图解》第十二章学习笔记：K近邻算法 程序员
    前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）。这是一种基于实例的学习方法，也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式，还探讨了特征提取、归一化等重要概念，为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。一、K近邻算法概述（一）基本思想K近邻算
  • AttributeError: module ‘openai‘ has no attribute ‘ChatCompletion‘解决方案 爱编程的喵喵 Python基础课程pythonAttributeErroropenaiChatCompletion解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了AttributeError:mod
  • RAG技术全面对比研究：探索最优检索增强生成策略
    检索增强生成（RAG）技术全景解析：从基础到前沿在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地获取所需信息，是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-AugmentedGeneration（RAG，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索和生成的优势，通过从大量文档中检索相关信息，再利用这些信息生成高质量的回答。本文将系统性地介绍18种RAG技术，通过概念解析、代码示例和实际应用场景分析，帮
  • 【人工智能】 AI的进化之路：大模型如何重塑技术格局 蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能python
    《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破，文章分析了关键技术进步，如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例，详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
  • 数字人视频剪辑与数字人分身源码开发的的核心技术解析 微~18339948121 数字人分身源码数字人剪辑源码数字人源码djangopygamevirtualenvplotlyscikit-learnflasktornado
    数字人视频剪辑与分身的核心技术解析数字人视频剪辑和分身技术是近年来人工智能与计算机视觉领域的热点，涉及虚拟形象生成、动作驱动、语音合成等多项技术。以下从技术实现、应用场景和工具选择三个方面展开分析。数字人视频剪辑的关键技术视频剪辑中数字人的核心在于动态形象的生成与编辑。基于深度学习的生成对抗网络（GAN）和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括：人物建模：通过多视角图像或视频数据重建3
  • 探秘AI的秘密：leaked-system-prompts 人工智能我来了 人工智能AI人工智能
    揭秘：揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代，了解和使用大型语言模型（LLM）已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。而作为核心组成部分，系统提示（systemprompts）的设计和应用直接影响了LLM的表现和功能。今天，我们将为大家揭示一个神秘而又充满吸引力的项目——“leaked-system-prompts”。这个项目为我们打开了一扇窥探这些大型语言模型系统提
  • 代码探秘人工智能 万能小贤哥 人工智能
    当你在手机上用语音发送消息，当短视频平台精准推送你感兴趣的内容，当智能音箱陪你聊天解闷，背后都有一位“隐形伙伴”——人工智能。它就像从科幻电影中走出的神奇力量，正悄然改变着我们的生活。今天，就让我们借助简单的Python代码，开启一场探索人工智能奥秘的奇妙之旅！人工智能：计算机的“超能力大脑”想象一下，如果给计算机装上“大脑”，让它学会像人类一样思考、学习和解决问题，会发生什么？这就是人工智能（A
  • 嵌套列表与二维列表的遍历方法
    在Python的世界中，列表（list）是最为基础而强大的数据结构之一。而当一个列表的元素本身又是列表时，我们便进入了嵌套列表（NestedList）或更通用的二维列表（2DList）的语境中。无论是在软件开发、测试数据构造、数据分析、机器学习、自动化运维还是教育教学场景中，嵌套结构的遍历与处理都是工程能力的一项基本功。本文将系统剖析Python中处理嵌套列表和二维列表的常用遍历方式，从基础语法到
  • 以智能楼宇自动化控制系统为基石，构筑绿色建筑节能增效新标杆 ctrlworks 楼宇自控康沃思物联楼宇自控系统厂家ba系统厂商建筑管理系统厂家ibms系统厂家
    在全球“双碳”目标加速推进与能源危机日益凸显的背景下，建筑行业作为能源消耗与碳排放的重点领域，正面临从传统建造向绿色智能化转型的迫切需求。数据显示，我国建筑运行阶段能耗占全社会总能耗超30%，碳排放占比达21.9%，而传统建筑管理模式下设备低效运行、能源浪费等问题普遍存在。智能楼宇自动化控制系统（BACS）凭借物联网、大数据、人工智能等技术，通过对建筑设备的精准监控、智能调度与协同管理，成为破解绿
  • 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 qindongliang1922 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，
  • linux打开最大文件数量1,048,576 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他