- Matlab 点云移动最小二乘法(MLS)
大鱼BIGFISH
点云数据处理matlab最小二乘法点云移动最小二乘法(MLS)
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考文献一、简介我们要明白MLS是想用一组基函数来局部近似我们的目标函数,它非常类似于我们所学的泰勒公式,只不过它是基于局部的。这里我们以一维的MLS为例,其具体的原理如下所述:假设Ω为范数向量空间,而u为Ω内场变量的标量。为了形成一个近似函数uau^au
- Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
大模型教程
大模型学习学习大模型语言模型人工智能程序员转行
Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
- 格拉姆角场(GAF)将一维序列转化为图像
开发小途
图像处理
格拉姆角场(GramianAngularField,GAF)是一种将一维时间序列数据转换为二维图像表示的有效方法。以下是关于格拉姆角场(GAF)的详细解释,包括其原理、步骤以及优势和应用:一、原理格拉姆角场通过将一维时间序列数据中的每个数据点视为向量空间中的一个点,并计算这些点之间夹角的余弦值,进而将这些余弦值映射到二维图像的像素上,从而生成能够反映时间序列动态和周期性特征的图像。二、步骤数据预处
- 【AI知识点】余弦相似度(Cosine Similarity)
AI完全体
AI知识点人工智能机器学习深度学习线性代数相似性比较自然语言处理向量的距离
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】余弦相似度(CosineSimilarity)是一种用于衡量两个向量在方向上的相似程度的指标。它主要用于文本分析、自然语言处理(NLP)、推荐系统等任务中,能够衡量两个向量之间的相似性,而不受向量的长度(模)影响。可对比点积相似性(dot-productsimilarity)来学习1.余弦相似度的定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角的
- 漫话最小二乘法-1.矩阵表示
sHermit
最小二乘向量表示
无论是科研开始工程中,最小二乘法可谓无处不在。这里我想抛砖引玉,谈谈我对最小二乘的了解,也顺便理一理自己的思路,所谓:温故而知新嘛。这里将从矩阵和向量空间着手,先用矩阵和向量的方式表示最小二乘问题,以便后面说明其原理。最小二乘最早是由勒让德和高斯各自提出的。高斯成功的用最小二乘法解决了谷神星轨道计算的问题。先从最基本的线性回归说起最小二乘的用法。如图所示,蓝色圆圈描绘了一组点,可以大致看出这样一组
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(三)Word2Vec
Blankspace空白
人工智能自然语言处理word2vec
Word2Vec定义:Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术,基于神经网络模型,它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec,我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量(一般是高维的),并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源:Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出,它迅速成为了词向量表示(wordembeddi
- 自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
纠结哥_Shrek
自然语言处理人工智能
词嵌入(WordEmbedding)是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术,使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息,使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec(Google提
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN
XLYcmy
漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘跨架构静态检测图神经网络项目报告
2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式:Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题,提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间,并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
- RAG理论到实践:高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨)
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能AIAgentRAG知识问答智能问答
RAG理论到实践:高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(AdvancedRAG✨)1.RAG简介词汇解释说明embedding嵌入(embedding)是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中,嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在自然语言处理中,词嵌入(wordembedding)是一种常见的技术,它将单词映射到实数向量,以便
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
人工智能python
转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- 使用ModelScope实现高效句嵌入生成
dagGAIYD
python
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向量化文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示,我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台,提供了大量预训练模型,涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类,
- 人工智能之数学基础:一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能线性代数机器学习极大线性无关向量组深度学习神经网络
本文重点在上一节课程中,我们学习了线性相关和线性无关。当线性相关的时候,那么说明这组向量至少存在一个向量可以被其它向量给表示,可以被表示就说明这个向量就是可有可无的,可以被替代的,这里就涉及到极大线性无关向量组的概念了,本文对此进行学习。极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中,如果存在一个向量组,它满足以下两个条件:一是它本身是线性无关的;二是向量空间中的任何包含它的向量组,如果仍然保持线性无
- 知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?
kcarly
知识图谱入门知识图谱word2vec人工智能
Word2Vec是一种将单词转换为向量表示的技术,由Google在2013年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型,从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系,使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。Word2Vec的基本原理Word2Vec主要包括两种训练模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。
- 人工智能学习路线全链路解析
power-辰南
大模型算法实战工程人工智能学习机器学习
一、基础准备阶段(预计2-3个月)(一)数学知识巩固与深化线性代数(约1个月):矩阵基础:回顾矩阵的定义、表示方法、矩阵的基本运算(加法、减法、乘法),理解矩阵乘法不满足交换律等特性,通过练习题加深对运算规则的掌握,例如计算简单的矩阵乘法式子、求矩阵的转置等。向量空间与线性变换:学习向量空间的概念,包括向量的线性组合、线性相关与线性无关,掌握线性变换的定义、几何意义以及如何用矩阵表示线性变换,借助
- 黎曼流形优化知识点学习
cmgdxrz
学习
一、黎曼流形切空间被赋予一个光滑变化的内积的流形就是黎曼流形Riemannianmanifold。光滑变化的内积称为黎曼度量Riemannianmetric。二、线性空间,向量空间,矩阵空间(一)线性空间线性空间是一个抽象的数学概念,它是指一个集合,其中包含了元素和标量。这些元素之间可以进行加法运算和数乘运算,且仍得到元素。线性空间必须满足向量空间的所有条件,并且还需要满足以下条件:加法交换律:u
- 线性代数基础
wq_151
mathematic线性代数
Base对于矩阵A,对齐做SVD分解,即UΣV=svd(A)U\SigmaV=svd(A)UΣV=svd(A).其中U为AATAA^TAAT的特征向量,V为ATAA^TAATA的特征向量。Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。显然,U、V矩阵中的列向量相互正交,所以也可以视V为svd分解给出了A的列向量空间的正交基,其中最大奇异值(或特征值)对应的特征向量捕捉了数据变化的最大方向。求满足A
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
计算机程序优异哥
针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- 高等代数精解【9】
叶绿先锋
基础数学与应用数学线性代数矩阵
文章目录向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变方阵的行列式线性无关的条件1.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释(对于二维和三维空间)4.行列式(对于方阵)总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵(也称为可逆矩阵或满秩矩阵)定义性质例子结论逆矩阵的计算高斯-约旦消元法Julia代码使用伴随矩阵和行列式的倒数来计算逆矩阵参考文献向量空间与矩阵矩阵的行列式矩阵A的秩保持不变
- 仿射变换与仿射函数
海棠未语
算法机器学习线性代数人工智能笔记
目录一、仿射变换二、仿射变换应用及示例三、仿射函数四、仿射函数应用及示例五、二者区别与联系一、仿射变换仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间,一种从Rn到Rm\mathbb{R}^n\到\mathbb{R}^mRn到Rm的映射。如下:一个对向量平移,与旋转放大缩小A的仿射映射为y⃗=AX⃗+b⃗\vec{y}=A\vec{X}+\ve
- 线性基整理
益达爱喝芬达
组合数学算法
概述线性基,是线性代数中的概念,在信息学竞赛中,前缀线性基是线性基的扩展,他们主要用于处理有关异或和的极值问题。一组线性无关的向量即可作为一组基底,张起一个线性的向量空间,这个基底即称为线性基,利用线性基的基底进行线性运算,可表示向量空间内的所有向量,换句话说,所有向量都可以拆成基底的线性组合。根据异或的原理,将一个数字拆成他的二进制形式,将二进制形式用向量来表示,由于一组线性无关的向量可以张起一
- 基于用户的协同过滤以及ALS的混合召回算法
山水阳泉曲
算法机器学习人工智能矩阵python推荐算法线性代数
文章目录需求基于用户的协同过滤基本步骤相似度计算代码示例(使用余弦相似度)基于用户的协同过滤的缺点实际推荐系统中的替代方案ALSuserBaseCF+ALS混合推荐设计代码说明需求要将基于用户的协同过滤(User-BasedCollaborativeFiltering,UBCF)与交替最小二乘(AlternatingLeastSquares,ALS)结合起来,设计一个混合推荐系统。这种系统可以利用
- 第六课——向量空间及子空间
想专注学习的人
接着第五讲的内容在子空间中提到了P和L,取他们的并PUL=P和L中的所有向量,请问这个并集是不是子空间?答案:不是那交集呢?若是任意两个子空间呢?答案:是假设取S、T的交集的两个向量v,w。显然v+w是属于S,同理对于T中任意两向量,相加仍然属于T乘法条件也同然成立也就是说,取任意两子空间的交集,结果仍是子空间,只是比原子空间小列空间举个例子A的列空间是R4的子空间此处三个向量是构不成向量空间的,
- 使用Python实现文本向量化(一)——腾讯词向量
Shy960418
Python使用技巧深度学习python人工智能
Docs向量化(Embedding)Embedding也是文本语义含义的信息密集表示,每个嵌入都是一个浮点数向量,使得向量空间中两个嵌入之间的距离与原始格式中两个输入之间的语义相似性相关联。例如,如果两个文本相似,则它们的向量表示也应该相似,这一组向量空间内的数组表示描述了文本之间的细微特征差异。简单来说,Embedding帮助计算机来理解如人类信息所代表的“含义”,Embedding可以用来获取
- 深度学习如何入门?
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累,以下是一份详细的入门指南,包含了关键的学习步骤和资源:预备知识:•编程基础:熟悉Python编程语言,它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念,并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、梯度求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 线性代数笔记5--矩阵转置置换与向量空间
_不会dp不改名_
线性代数线性代数笔记矩阵
1.置换矩阵考虑主元需要交换的情况,即需要行变换的情况。式子变为PA=LUPA=LUPA=LU。考虑3×33\times33×3的所有置换矩阵两行互换[010100001][001010100][100001010]\begin{bmatrix}0&1&0\\1&0&0\\0&0&1\\\end{bmatrix}\begin{bmatrix}0&0&1\\0&1&0\\1&0&0\\\end{bm
- 余弦相似度算法和IntelliScraper
python人工智能
场景当时,我说要开发一个HSipder,开发完毕的时候,我发现不太智能,通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok,但是后面我在接触机器学习的时候听闻了余弦相似度算法,当时用他爬了一些网页,结果是很ok的,于是我把HSipder项目拆了拆加入了余弦算法,我发现准确度上去了一个维度。很Nice,随机我将其发布到pypi库,并且开源,命名为IntelliScraper,意思是智能爬,也有人工智能的
- c# 线性代数 克·施密特(Gram Schmidt)
csdn_aspnet
C#线性代数算法
Gram-Schmidt方法是一种用于将线性无关的向量集合转化为一组正交(垂直)的向量集合的数学技术。这个方法是在线性代数中常用的一种技术,用于处理向量空间中的正交化和标准化操作。Gram-Schmidt方法的主要思想是,通过一系列的投影和减法操作,将原始向量集合转化为一个正交化的向量集合。在C#中,Gram-Schmidt方法可以通过以下步骤实现:对于给定的向量集合,首先将每个向量进行标准化,即
- 线性代数第9版英文pdf_线性代数(英文版·第9版)
weixin_39726044
线性代数第9版英文pdf
《线性代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点,主要内容包括:矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。为巩固所学的基本概念和基本定理,书中每一节后都配有练习题,并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题。StevenJ.Leon1971年于密歇根州立大学数学系获得博士学位,现为马萨诸塞大学达特茅斯分校数学系首席教授,
- 【深度学习】S2 数学基础 P2 线性代数(下)
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习线性代数人工智能
目录范数L1范数L2范数本节博文是线性代数第二部分,主要内容为L1L1L1范数与L2L2L2范数;有关线性代数基础知识,请访问:【深度学习】S2数学基础P1线性代数(上)范数在线性代数中,范数是一个数学概念,用于量化向量或矩阵的大小或长度。范数是一个满足一系列性质的函数,这些性质包括正定性、齐次性和三角不等式。范数定义了向量空间的内积(或点积)的概念,并且与向量空间的度量空间相关联。L1范数L2范
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.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
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/