- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- Python dlib(HOG+SVM)人脸识别总结
程序媛一枚~
人脸识别python支持向量机开发语言读书笔记人脸检测识别
Pythondlib(HOG+SVM)人脸识别总结面部标志检测dlib68点(HOG+SVM),194点人脸识别模型,包括口(外嘴唇,内嘴唇),鼻,眉毛(左右眉),眼睛(左右眼),下鄂5点面部标志检测器(左眼2点,右眼2点,鼻子1点)面部对齐更高效眨眼检测ear眨眼瞬间达到0疲劳驾驶检测—连续帧ear面部对齐眼睛连线反正切获取旋转角度,期望图像眼睛横长度计算比率左眼计算右眼相对坐标眼睛横中心点作为
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- Pyeeg模块部分功能介绍
脑电情绪识别
脑电情绪识别python神经网络深度学习pycharm
1.pyeeg简单介绍PyEEG是一个Python模块(即函数库),用于提取EEG(脑电)特征。正在添加更多功能。它包含构建用于特征提取的数据的函数,例如从给定的时间序列构建嵌入序列。它还能够将功能导出为svmlight格式,以便调用机器学习及深度学习工具。2.部分函数介绍1.pyeeg.ap_entropy(X,M,R)pyeeg.ap_entropy(X, M, R)计算时间序列X的近似熵(A
- 基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取
no_work
深度学习机器学习支持向量机分类
内容包括:python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写,代码实现了一个基于SVM(支持向量机)和SIFT(尺度不变特征变换)特征的裂缝检测系统。具体来说,分为两个部分:训练部分和检测部分。训练部分:加载图像:load_images函数从指定文件夹加载图像,并为每张图像分配标签(1表示
- SVM支持向量机python实现
努力的小巴掌
经典机器学习支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据点能够被尽可能清晰地分开,并且这个超平面与最近的数据点之间有最大的间隔。这些最近的数据点被称为“支持向量”,因为它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机的关键概念1.**最大间隔分离器**:-SVM的目标是找到一个超平面,该超平面
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
第六五签
数学模型矩阵线性代数
核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- 划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析
忘梓.
杂文支持向量机分类机器学习
划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析1.引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是机器学习中的经典算法,以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。SVM通过找到最优超平面来分隔数据,从而实现高效的分类。然而,它在高维数据中的复杂性和核方法的使用也带来了挑战。本文将深入探讨SVM的工作原理、实现技巧、适用场景及其局限性。2.SVM的数学基础与直观理解SV
- 基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真
代码探险狂人
分类matlab机器学习Matlab
基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真图像分类是计算机视觉领域中的重要任务之一,它的目标是将输入的图像分到不同的预定义类别中。在本文中,我们将介绍一种基于CIFAR-10图像数据集和支持向量机(SVM)的图像分类算法,并使用MATLAB进行仿真实现。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,它包含了10个不同类别的60000个32x32彩色图像。这些类别包括飞机、汽车、
- BERT 模型微调与传统机器学习的对比
MYH516
bert机器学习人工智能
BERT微调与传统机器学习的区别和联系:传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤:特征工程:手动设计特征(如TF-IDF、词袋模型)模型训练:使用分类器(如SVM、随机森林、逻辑回归)特征和模型调优:反复调整特征和超参数BERT微调流程BERT微调的典型流程:预训练:使用大规模无标注数据预训练BERT模型数据准备:将文本转换为BERT输入格式(tokenize、添加特殊标记)模型微
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
几何心凉
IT优质推荐深度学习人工智能
1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
- AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结
超级-码力
人工智能深度学习机器学习AIGC
以下是对AI深度学习、机器学习相关核心技术的总结与拓展,结合技术演进逻辑与前沿趋势,以全新视角呈现关键知识点一、深度学习:从感知到认知的技术革命核心突破:自动化特征工程的范式变革深度学习通过多层神经网络架构(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN),实现了从原始数据中自主学习分层特征的能力。相较于传统机器学习依赖人工设计特征(如SVM的核函数、手工提取的图像边缘特征),其核心优势体现在:层次化抽
- OpenCV零基础极速入门:详解跨平台安装与环境配置(一)
WHCIS
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一、深入理解OpenCV技术生态1.1OpenCV架构解析OpenCV采用模块化设计,核心架构分为四大层次:核心模块(Core):矩阵运算、文件IO、基础数据结构图像处理(Imgproc):滤波、几何变换、特征检测高级视觉(Highgui):GUI交互、视频流处理机器学习(ML):SVM、决策树、神经网络1.2版本选择策略版本类型适用场景典型版本基础版快速原型开发opencv-python4.9.
- 【统计方法】基础分类器: logistic, knn, svm, lda
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数据科学支持向量机算法机器学习
均方误差(MSE)理解与分解在监督学习中,均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差:MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]MSE=E[(Y−f^(X))2]MSE可以分解为三部分:MSE=Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))+Var(ε)\text{MSE}=\text{Bias}^2(\hat{f}(x
- 08_预处理与缩放
白杆杆红伞伞
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描述机器学习的一些算法(如神经网络、SVM)对数据缩放非常敏感。通常的做法是对特征进行调节,使数据表示更适合与这些算法。scikit-learn中提供了4中数据缩放方法:StandardScaler:确保每个特征平均值为0,方差为1,使所有特征都位于同一量级RobusScaler:工作原理与StandardScaler类似,确保每个特性的统计属性都位于同一范围MinMaxScaler:移动数据,使
- python怎么训练模型_python svm 怎么训练模型
weixin_39529903
python怎么训练模型
展开全部支持2113向量机SVM(SupportVectorMachine)是有监督的分类预测模型,本篇文章5261使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数4102据集介绍使用Python对SVM模型进行1653训练并对手写数字进行识别的过程。准备工作手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰度值矩阵,将这64个灰度值作为每个数字的训练集对模型进行训练。手写数字所对应的真实数字作
- 核函数:解锁支持向量机的强大能力
从零开始学习人工智能
大数据人工智能机器学习
在机器学习的世界中,支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法,而核函数则是其背后的“魔法”,让SVM能够处理复杂的非线性问题。今天,我们就来深入探讨核函数的奥秘,看看它们是如何帮助SVM在高维空间中找到最佳决策边界的。一、核函数是什么?核函数本质上是一种计算两个向量在高维空间中内积的方法,但它避免了直接将数据映射到高维空间的复杂计算。通过核函数,我们可以巧妙地将原始数据从低维空间映射到高维空间,从
- 支持向量机(SVM):解锁数据分类与回归的强大工具
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在机器学习的世界中,支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)一直以其强大的分类和回归能力而备受关注。本文将深入探讨SVM的核心功能,以及它如何在各种实际问题中发挥作用。一、SVM是什么?支持向量机是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的分界面(超平面),将不同类别的数据点分隔开,或者拟合出一个回归函数来预测目标值。SVM的强
- JVM 视角下的指针压缩技术实现
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1准备1.1FBIWARNING文章异常啰嗦且绕弯。1.2版本使用openjdk24为跟踪的源码。fork仓库:https://github.com/openjdk/jdk/2源码追踪2.1oopDesc在JVM中,Java对象的最高层级抽象是oopDesc。代码路径在hotspot/share/oops/oop.hpp中。classoopDesc{friendclassVMStructs;fri
- 双路物理CPU机器上安装Ubuntu并部署KVM以实现系统多开
欧先生^_^
ubuntulinux运维
在双路物理CPU机器上安装Ubuntu并部署KVM以实现系统多开,并追求性能最优,需要从硬件、宿主机系统、KVM配置、虚拟机配置等多个层面进行优化。以下是详细的操作指南和优化建议:阶段一:BIOS/UEFI设置优化(重启进入)启用虚拟化技术:IntelCPU:IntelVT-x(VirtualizationTechnology)AMDCPU:AMD-V(SVM-SecureVirtualMachi
- 【Python深度学习(第二版)(2)】深度学习之前:机器学习简史
roman_日积跬步-终至千里
#python深度学习(第二版)深度学习机器学习人工智能
文章目录一.深度学习的起源1.概率建模--机器学习分类器2.早期神经网络--反向传播算法的转折3.核方法--忽略神经网络4.决策树、随机森林和梯度提升机5.神经网络替代svm与决策树二.深度学习与机器学习有何不同可以这样说,当前工业界所使用的大部分机器学习算法不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具:有时没有足够的数据,深度学习不适用;有时用其他算法可以更好地解决问题。如果第一次接触
- Python 学习日记 day15
heard_222532
Python学习日记python学习机器学习
@浙大疏锦行CRWUBearingsSVM_Fault_Classificationimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionf
- 支持向量机(SVM)例题
phoenix@Capricornus
PR书稿支持向量机算法机器学习
对于图中所示的线性可分的20个样本数据,利用支持向量机进行预测分类,有三个支持向量A(0,2)A(0,2)A(0,2)、B(2,0)B(2,0)B(2,0)和C(−1,−1)C(-1,-1)C(−1,−1)。求支持向量机的线性判别函数。删除点A后,支持向量是否变化?求解:三个点,建立联立方程组:{w1xA+w2yA+b=1w1xB+w2yB+b=1w1xC+w2yC+b=−1\begin{case
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
代码很孬写
支持向量机算法机器学习语言模型自然语言处理ai人工智能
前言本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。一、引言背景支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
- 计算机视觉(图像算法工程师)学习路线
陳錄生
计算机视觉学习人工智能
计算机视觉学习路线Python基础常量与变量列表、元组、字典、集合运算符循环条件控制语句函数面向对象与类包与模块Numpy+Pandas+Matplotlibnumpy机器学习回归问题线性回归Lasso回归Ridge回归多项式回归决策树回归AdaBoostGBDT随机森林回归分类问题逻辑回归决策树ID3-信息增益C4.5-信息增益率随机森林SVMNaiveBayes聚类问题K-MeansMDSCA
- 基于C++实现的深度学习(cnn/svm)分类器Demo
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1.项目简介本项目是一个基于C++实现的深度学习与传统机器学习结合的分类器Demo,主要流程为:从CSV文件读取样本数据用卷积神经网络(CNN)进行特征提取用支持向量机(SVM)进行最终分类支持模型的保存与加载提供DLL接口,方便与其他软件集成网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1VoFdPAzueITcl_Up6hR_Wg2.主要结构与全局变量Sample结构体:存储单个样
- python打卡DAY25
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##注入所需库importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimportnumpyasnpimporttimeimportshap#fromsklearn.svmimportSVC#支持向量机分类器##fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#
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Bugabooo
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##注入所需库importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimportnumpyasnpimporttimeimportshapfromsklearn.svmimportSVC#支持向量机分类器#fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#K近
- python 打卡DAY27
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##注入所需库importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimportnumpyasnpimporttimeimportshap#fromsklearn.svmimportSVC#支持向量机分类器##fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe