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ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- [设计模式之抽象工厂模式—— 家具工厂]
ao-it
设计模式设计模式抽象工厂模式java
题目:小明家新开了两个工厂用来生产家具,一个生产现代风格的沙发和椅子,一个生产古典风格的沙发和椅子,现在工厂收到了一笔订单,请你帮他设计一个系统,描述订单需要生产家具的信息。输入描述输入的第一行是一个整数N(1≤N≤100),表示订单的数量。接下来的N行,每行输入一个字符串,字符串表示家具的类型。家具类型分为“modern”和“classical”两种。输出描述对于每笔订单,输出字符串表示该订单需
- ubuntu jammy vagrant 国内源
itmanll
ubuntuvagrantlinux
vagrantinitubuntu-jammyhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-cloud-images/jammy/20240823/jammy-server-cloudimg-amd64-vagrant.boxvagrantup.vagrant\machines\default\virtualboxdir目录:C:\vm\ubuntu\.v
- Sonnet 22: Carpe diem lente
billowchaser
Trustnotthosetemperamentalgustsofair,dearcloud,fortheyforevercoursessway.onemomentzeph’rousfervorwithyousharethenextaloofnessborealbringyoumay.WhenfrostyheartembracesEurus’blow,whosewarmthdissolvesyou
- Gemini代码摘抄(一)Graph和init
吃瓜三道杠
Geminigemini
Graph和init在pagerank.cpp中对图进行初始化:Graph*graph;graph=newGraph();具体实现在graph.hpp中,设置threads和sockets,其中threads—cpus—partitions,sockets—nodes—machines,threads_per_socket表示每个节点(机器)上分到的线程数(分区数):Graph(){threads
- Classical Maths Books Intro
fanbird2008
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GraduateTextsinMathematics(GTM)系列丛书是Springer-Verlag出版社出版的数学方向的一系列研究生教科书。作者都是该领域的专家,每本书都从基础讲起,易于入门。这套丛书虽然经过多次重印和修订,但大多数已经绝版,即使是Springer的官方网站也只有三十本左右的电子书,而且售价不菲。1IntroductiontoAxiomaticSetTheory,GaisiTa
- Burger King thinks moldy Whoppers will get you to buy more burgers汉堡王认为发霉皇堡将让你购买更多的汉堡
Wen_7e09
BurgerKingisre"molding"theimageofitssignatureWhopperinanauseatingnewadcampaignthatpromoteseffortstoeliminateartificialpreservativesandotheradditivesfromthecompany'smenu.在一轮新的广告宣传里,汉堡王给自家的招牌皇堡穿上了一件“霉霉的
- 【Microsoft Azure 的1024种玩法】七十四.五分钟在Azure Virtual Machines中快速部署一套软件项目管理及自动构建工具
一只特立独行的兔先森
【MicrosoftAzure的1024种玩法】azuremicrosoftdevops
【简介】ApacheMaven由Apache软件基金会所提供的一个软件项目管理及自动构建工具,Maven为开发者提供了一套完整的构建生命周期框架。开发团队几乎不用花多少时间就能够自动完成工程的基础构建配置,因为Maven使用了一个标准的目录结构和一个默认的构建生命周期,Maven能够在很短的时间内使得每项工作都按照标准进行,本篇文章主要介绍了如何在五分钟内通过AzureVirtualMachine
- 【Microsoft Azure 的1024种玩法】五十一.在Azure Virtual Machines 上装载 SMB Azure 文件共享
一只特立独行的兔先森
【MicrosoftAzure的1024种玩法】azuremicrosoft云计算
【简介】Azure文件存储会在云中提供完全托管的文件共享,这些共享项可通过行业标准的服务器消息块(SMB)协议或网络文件系统(NFS)协议进行访问。可以通过云部署或本地部署以并发方式装载Azure文件存储文件共享。本篇文章就是介绍如何通过在AzureVirtualMachines(Azurewindows10操作系统)上装载SMBAzure文件共享【前期文章】【MicrosoftAzure的102
- Intelligent Fault Diagnosis of Machines with Small & Imbalanced Data: Review | 小样本及不平衡数据下的智能故障诊断: 综述
墨道_c643
本文是对智能故障诊断领域最新综述文章:IntelligentFaultDiagnosisofMachineswithSmall&ImbalancedData:AState-of-the-artReviewandPossibleExtensions的部分翻译,欢迎各位同行前来交流!原文:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001905
- 「HDLBits题解」Finite State Machines
UESTC_KS
HDLBits题解fpga开发Verilog
本专栏的目的是分享可以通过HDLBits仿真的Verilog代码以提供参考各位可同时参考我的代码和官方题解代码或许会有所收益题目链接:Fsm1-HDLBitsmoduletop_module(inputclk,inputareset,//AsynchronousresettostateBinputin,outputout);//parameterA=0,B=1;regstate,next_stat
- 支持向量机(Support Vector Machines)
Ezio的学习之旅
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与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,或者简称SVM,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式,我们从优化目标开始。那么,我们开始学习这个算法。为了描述支持向量机,事实上,我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机。如果你有一个正样本,我们会希望,反之,如果y是等于0的,我们观察一下,函数,它只有在的区间里函数值为0。这是支持向量机的一个有趣性质。事实上
- [Machine Learning] 10 支持向量机(Support Vector Machines)
今天你DEBUG了吗
机器学习机器学习
点Ta10SupportVectorMachines(支持向量机)10.1OptimizationObjective(优化目标)10.2LargeMarginIntuition(直观上对大间距的理解)10.3MathematicsBehindLargeMarginClassification10.4Kernels(核函数)10.5UsingAnSVM10SupportVectorMachines(
- 支持向量机 Support Vector Machines (SVM) - 1
飞天大肥猫
支持向量机SVM算法机器学习
文章目录1前言1.1SVM的基本思想1.2支持向量机的分类2线性可分支持向量机模型2.1模型概述2.2函数间隔与几何间隔2.3模型推导:硬间隔最大化1前言1.1SVM的基本思想\qquad支持向量机(SupportVectorMachines)的核心思想是通过在特征空间上寻找一个线性超平面,将数据进行二分类且每类数据到超平面的间隔达到最大。其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最
- 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)
Zziven
机器学习支持向量机
本文转载自:https://github.com/apachecn/MachineLearning支持向量机概述支持向量机(SupportVectorMachines,SVM):是一种机器学习算法。支持向量(SupportVector)就是离分隔超平面最近的那些点。机(Machine)就是表示一种算法,而不是表示机器。支持向量机场景要给左右两边的点进行分类明显发现:选择D会比B、C分隔的效果要好很
- 支持向量机(support vector machines)
小黄要当程序员
统计学习方法支持向量机算法机器学习python人工智能
目录前言一、支持向量机1.1几何间隔1.2求解策略1.3实例二、对偶算法三、算法代码前言采蘑菇的小姑娘,背着一个大竹筐~小姑娘又去森林里采蘑菇了;森林地上躺着许多红伞伞白杆杆,可是如果照单全收的话吃完可能会躺板板;为了不让全村吃饭饭,我们需要一种方法区分有毒和无毒的蘑菇。我们既希望可以多采到无毒的蘑菇,也希望能区分出有毒的蘑菇,也就是说,我们要尽可能的正确区分蘑菇,于是乎,我们的模型支持向量机便来
- 机器学习——Support Vector Machines支持向量机模型
Alphoseven
大数据支持向量机机器学习
学习目标:1·了解什么是SupportVectorMachines;Introduction:首先明确,支持向量机模型是解决分类问题的非常好的一个工具。为了方便理解,我们给出如下实例:在上图中有两组不同的散点,如果我们要去判断某一个点属于粉色还是蓝色,我们的判断依据是什么?首先可以想到,通过分割平面的方法把平面分成两部分,这些点落在哪一个平面就属于哪一类。那么问题又来了,我们如何去确定这一条线呢?
- 支持向量机(Support Vector Machines)(需要优化)
清☆茶
支持向量机算法机器学习
1.优化目标一个更加强大的算法广泛的应用于工业界和学术界,它被称为支持向量机(SupportVectorMachine)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,或者简称SVM,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式。如果有一个=1的样本,我的意思是不管是在训练集中或是在测试集中,又或者在交叉验证集中,总之是=1,现在我们希望ℎ()趋近1。因为我们想要正确地将此样本分类,这就意味
- 重置Parallels虚机密码
luminous_you
macmac
重置Parallels虚机密码#!/bin/bash#resetpassowrdofparallelsdesktopVMs#authorqiquanjiprlctllist-amachines=`prlctllist-a|sed'1d'`count=`echo"$machines"|wc-l`((count--))read-p"pleaseselectvmindex[0-$count]:"inde
- 机器学习练习 6 - Support Vector Machines(支持向量机)
Phoenix_ZengHao
机器学习python机器学习人工智能自然语言处理sklearn
机器学习练习6-SupportVectorMachines(支持向量机)Introduction在本实验中,将使用支持向量机(SVMs)来构建垃圾邮件分类器。1SupportVectorMachines(支持向量机)在本实验的前半部分,将使用包含各种2D2D2D数据集的支持向量机(SVMs)。对这些数据集进行实验可以更加直观地了解SVMs的工作原理,以及如何在SVMs上使用高斯核。在本实验的后半部
- 机器学习之RBM(Restricted Boltzmann Machines,受限玻尔兹曼机)
海上的程序猿
machinelearning机器学习神经网络
本人最近在学习DBN(DeepBeliefNet,深度信念网络),通过学习才知道有RBM这个东西。因为我所要用到的DBN是有RBM通过累加堆叠组成的,要学习DBN就要弄明白RBM的原理。我就在此说一下我自己对RBM的认识和了解,同时也希望对别人有些帮助。所谓受限玻尔兹曼机就是对玻尔兹曼机进行简化,使玻尔兹曼机更容易更简单地使用,原本玻尔兹曼机的隐元和显元之间是全连接的,而且隐元和隐元之间也是全连接
- 三.jenkins 在windows上配置master 和 agent(slave)
weixin_30468137
运维java
参考链接:https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS/Step+by+step+guide+to+set+up+master+and+slave+machines+on+Windows1,创建新的节点【系统管理】-->【管理节点】-->【新建节点】-->输入【节点名称】,然后选中“PermanentAgent”点击【OK】2,配置节点在节点配置页面,输入
- 监督学习 - 梯度提升机(Gradient Boosting Machines,GBM)
草明
数据结构与算法boosting集成学习机器学习
什么是机器学习梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习方法,通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器来提高模型的性能。GBM的训练过程是通过迭代,每一步都根据前一步的模型误差来训练一个新的弱学习器,然后将其加到整体模型中。以下是梯度提升机的基本原理和使用方法:基本原理弱学习器:GBM通常使用决策树作为基本的弱学习器,每个决策树负责对前一步模型
- 【VTKExample::Visualization】第四期 BLOW
雪易
#VTKExampler算法VTK图像处理qt
很高兴在雪易的CSDN遇见你VTK技术爱好者QQ:870202403前言本文分享Blow样例,用于挤出吹塑工艺的有限元分析,希望对各位小伙伴有所帮助!感谢各位小伙伴的点赞+关注,小易会继续努力分享,一起进步!你的点赞就是我的动力(^U^)ノ~YO目录前言1.Blow样例
- 半监督学习 - 半监督支持向量机(Semi-Supervised Support Vector Machines)
草明
数据结构与算法支持向量机算法机器学习
什么是机器学习半监督支持向量机(Semi-SupervisedSupportVectorMachines,S3VM)是支持向量机(SVM)的一种扩展,旨在处理训练数据中只有少量样本被标记的情况。与传统的监督SVM不同,S3VM通过结合有标签数据和无标签数据来提高分类器的性能。以下是半监督支持向量机的基本思想和步骤:基本思想利用未标记数据:利用未标记的数据来增加模型的泛化性能。最大化边界:通过考虑未
- 论文笔记之Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics
小弦弦喵喵喵
NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics文中提到了对于稀疏特征交互的处理。FM以线性的方式进行特征交互,难以捕捉数据中非线性的复杂结构。也有很多deepneuralmodel,比如Wide&Deep和DeepCross等,但deepmodel训练起来比较困难。本文提出了一种新的模型NeuralFactorizationMachi
- HTB-sau Walkthrough
yunsaijc
靶机Walkthrough安全
原文:个人主页原文运行环境:macOS13.2.1;ParallelDesktop:KaliLinux2022.2ARM64;Windows11靶机链接:https://app.hackthebox.com/machines/Sau过程信息收集基础的四项扫描:在端口扫描时,采用默认的-sS方式,能够扫到-sT方式扫不到的80和8338端口:扫描完成后,进行子目录爆破:Web部分进入hostname
- 微软服务器安装显卡驱动,适用于 Windows 的 Azure N 系列 NVIDIA GPU 驱动程序安装 - Azure Virtual Machines | Microsoft Docs...
凉风祭
微软服务器安装显卡驱动
您现在访问的是微软AZURE全球版技术文档网站,若需要访问由世纪互联运营的MICROSOFTAZURE中国区技术文档网站,请访问https://docs.azure.cn.在运行Windows的N系列VM上安装NVIDIAGPU驱动程序09/24/2018本文内容若要利用NVIDIAGPU支持的AzureN系列VM的GPU功能,必须安装NVIDIAGPU驱动程序。NVIDIAGPU驱动程序扩展可在
- blow off steam是吹气么?可不是,千万别让别人这样吹
驻下Kobe
blow是吹steam是气尤其是带水的蒸汽之类blowoffsteam字面上看好像是把气吹散吹开实际是这样么?其实还真不是blowoffsteam在英语里表达的是生气!尤其是要把气给撒出来不撒出来憋得慌,不痛快汉语里的生气生气不是也有个“气”在里面么?我们来看看实例1.Forgivemeforyellingatyou.IguessIjusthadtoblowoffsomesteam.请原谅我对你大
- 支持向量机(Support Vector Machines,SVM)
草明
数据结构与算法支持向量机算法机器学习
什么是机器学习支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)是一种强大的机器学习算法,可用于解决分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,以在特征空间中有效地划分不同类别的样本。基本原理超平面在二维空间中,超平面是一条直线,而在更高维的空间中,它是一个平面。对于二分类问题,SVM试图找到一个超平面,使得两个类别的样本被最大间隔分开。支持向量在SVM中,支持向量是离超平面
- 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