- 机器学习学习笔记(十七)—— 优化算法概述
lancetop-stardrms
机器学习机器学习
一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共
- 机器学习—逻辑回归
60岁的程序猿
1024程序员节机器学习逻辑回归人工智能算法
本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限,内容可能有些许错误。如有错误,请发在评论区。目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题4.1、一对多(
- 非精线搜索步长规则Armijo规则&Goldstein规则&Wolfe规则
Nie_Xun
算法
非精确线搜索步长规则在数值优化中,线搜索是一种寻找合适步长的策略,以确保在目标函数上获得足够的下降。如最速下降法,拟牛顿法这些常用的优化算法等,其中的线搜索步骤通常使用Armijo规则、Goldstein规则或Wolfe规则等。设无约束优化问题:minf(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn参数迭代过程:xk+1←xk+αkdkx_
- 牛顿法与拟牛顿法
Nie_Xun
linux运维服务器
文章目录牛顿法&拟牛顿法1牛顿法2拟牛顿法2.1对称秩1校正2.2DFP2.3BFGS牛顿法&拟牛顿法设无约束优化问题:minf(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn1牛顿法基本思想,通过泰勒二阶展开,通过对泰勒展开求导,并令其等于0,从而求得极小值。将f(x)f(x)f(x)在xkx_kxk处进行泰勒展开:f(x)≈f(xk)+Δ
- 基于 MATLAB 语言的 BP 神经网络的改进算法
电气_空空
毕业设计matlab神经网络算法
摘要:针对标准BP算法存在的缺陷,本文给出了基于MATLAB语言的BP神经网络几种改进的算法.阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点,并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较.建议在多数BP神经网络训练时,先尝试使用Levenberg-Marquardt算法,其次是BFGS算法或共轭梯度法以及RPROP算法.关键词:MATLAB语言;BP神经网络;BP优化算法1引言人工神经网络(Artifici
- 牛顿法和拟牛顿法介绍
格兰芬多_未名
凸优化算法
最优化笔记,主要参考资料为《最优化:建模、算法与理论》文章目录一、经典牛顿法(1)迭代格式(2)收敛性二、拟牛顿法(1)割线方程(2)BFGS公式(3)BFGS全局收敛性参考资料梯度法仅仅依赖函数值和梯度的信息(即一阶信息),如果函数f(x)f(x)f(x)充分光滑,则可以利用二阶导数信息构造下降方向dkd^kdk.牛顿类算法就是利用二阶导数信息来构造迭代格式的算法.由于利用的信息变多,牛顿法的实
- 凸优化 3:最优化方法
Debroon
#凸优化算法
凸优化3:最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP、BFGS/L-BFGS数值优化算法坐标下降法SMO算法基于导数的函数优化解析优化算法/精确解无约束问题-求解驻点方程有等式约束问题-拉格朗日乘数法有等式和不等式约束问题-KKT条件基于随机数函数
- 算法中的最优化方法与实现 (第5 6课 无约束的非线性规划)
komjay
算法中的最优化方法与实现算法1024程序员节
一、学习目标1.了解非线性问题的标准形式和各种求解方法2.学习牛顿法和拟牛顿法3.学习方向测定-线性最小方法4.学习各种搜索法二、非线性问题1.非线性问题的规范式相比于前两种问题,会显得十分简单:需要注意:这节课先讨论没有约束条件的非线性问题,这样能保证我们在使用后续算法进行自由的搜索。2.求解算法分三类:第一类是以牛顿法为主体的方法;第二类是通过方向测定和线性优化的方法进行优化;第三类是不进行求
- 最优化方法Python计算:BFGS算法
戌崂石
最优化方法python机器学习最优化方法
按秩1法(详见博文《最优化方法Python计算:秩1拟牛顿法》)计算的修正矩阵Qk+1=Qk+Ek\boldsymbol{Q}_{k+1}=\boldsymbol{Q}_k+\boldsymbol{E}_kQk+1=Qk+Ek无法保证其正定性。这时,dk+1=−Qk+1gk+1\boldsymbol{d}_{k+1}=-\boldsymbol{Q}_{k+1}\boldsymbol{g}_{k+1
- 无约束优化问题求解(4):牛顿法
碧蓝的天空丶
算法笔记
目录5.牛顿法5.1基本牛顿法5.1.1牛顿法的定义5.1.2牛顿法的性质5.1.3牛顿法的优缺点5.2阻尼牛顿法5.3拟牛顿法5.3.1拟牛顿法基本思想5.3.2拟牛顿法的求解构造秩1校正秩2校正Reference5.牛顿法5.1基本牛顿法5.1.1牛顿法的定义牛顿法的基本原理是对目标函数在当前点的局部邻域采用二次多项式q(x)q(x)q(x)来做近似,并用q(x)q(x)q(x)的最小值点作为
- 无约束优化问题求解(4):牛顿法后续
碧蓝的天空丶
算法笔记
目录前言SR1,DFP,BFGS之间的关系BB方法Reference前言Emm,由于上一篇笔记的字数超过了要求(这还是第一次--),就把后续内容放到这篇笔记里面了,公式的标号仍然不变,上一篇笔记的连接在这:无约束优化问题求解(4):牛顿法SR1,DFP,BFGS之间的关系首先给出如下SMW公式:考虑到BkB_kBk才是对Hessian矩阵的近似,如果我们能够知道每步对Hessian矩阵的近似情况,
- 【Matlab算法】拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)(附MATLAB完整代码)
Albert_Lsk
MATLAB最优化算法算法matlab数据可视化优化算法MATLAB
拟牛顿法(Quasi-NewtonMethods)前言正文代码实现可运行代码迭代结果前言拟牛顿法是一类迭代优化算法,用于求解无约束优化问题。与牛顿法类似,拟牛顿法的目标是通过迭代逼近目标函数的最优解,但是它不显式计算目标函数的二阶导数(Hessian矩阵)。相反,它通过逐步构建一个拟牛顿矩阵(Quasi-NewtonMatrix)来模拟Hessian矩阵的逆。以下是拟牛顿法的基本思想和步骤:初姶伙
- AI全栈大模型工程师(二十三)用 PyTorch 训练一个最简单的神经网络
AI_Maynor
#大模型课程程序人生
文章目录四、求解器五、一些常用的损失函数六、用PyTorch训练一个最简单的神经网络后记四、求解器为了让训练过程更好的收敛,人们设计了很多更复杂的求解器比如:SGD、L-BFGS、Rprop、RMSprop、Adam、AdamW、AdaGrad、AdaDelta等等但是,好在最常用的就是Adam或者AdamW五、一些常用的损失函数两个数值的差距,MinSquareError:ℓMSE=1
- 最优化算法基础
锦子
机器学习机器学习优化算法
一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法3.2.2修正牛顿法3.2.3拟牛顿法-DEP3.2.4拟牛顿法-BFGS3.2.5拟牛顿法-L-BFGS3.2.6OWL-QN3.3坐标下降法一、问题定义空间有两个点:,求过两个点的直线。假设
- 最优化基础知识
青盏
optimization
主要方法有:解析法、最速下降法、共轭方向法、牛顿法、拟牛顿法、坐标轮换法、鲍威尔方法及其改进、随机方向法、内点法和外点法、Lagerange乘子法、模拟退火、遗传算法、蚁群算法
- 【优化方法学习笔记】第二章:无约束优化
-YueLin-
优化方法学习笔记算法
本章目录1.点列的收敛速度2.共轭方向2.1共轭与共轭方向组2.2共轭方向组的性质2.3共轭方向组的求法3.一维搜索3.1进退算法3.2精确一维搜索3.2.1平分法3.2.2黄金分割法(0.618法)3.2.3牛顿法3.2.4抛物线法3.3非精确一维搜索4.多元函数的下降算法4.1最速下降法、牛顿法和阻尼牛顿法4.2拟牛顿法(变尺度法)4.3共轭梯度法1.点列的收敛速度设序列{xk}\left\l
- 学习凸优化和线性代数
十块腹肌的小胡子
一、知识点1.plt.plot画图连接点是plot([x,y],[x1,y1]),结果画出来的图总是错误的,正确的操作应该是plot([x,x1],[y,y1])2.importscipy.optimizeassco有两个求最小值的函数,fminbound寻找给定范围内的最小值,fmin_bfgs寻找给定值的局部最小值3.scipy.optimize.brute(func,range,args=(
- 基于有限内存BFGS方法的优化研究
DeeGLMath
最优化方法optimtoolPyPIpython有限内存BFGS拟牛顿法
importoptimtoolasoofromoptimtool.baseimportnp,sp,pltpipinstalloptimtool#anyversionwithaccessibleL_BFGS加载L_BFGS方法importoptimtool.unconstrainasoulbfgs=ou.newton_quasi.L_BFGSf(x)=∑i=1n−1(xi+xi+1−3)2+(xi−
- LogisticRegression 与 LogisticRegressionCV 的区别
我有明珠一颗
机器学习Python精修sklearn机器学习LogisticRegresssklearnscikit-learnpython
LogisticRegression和LogisticRegressionCV是scikit-learn库中用于逻辑回归的两个类,它们之间的区别如下。1、LogisticRegressionLogisticRegression是用于二分类或多分类问题的逻辑回归模型。可以使用不同的优化算法(如拟牛顿法、坐标下降法)来拟合逻辑回归模型。可以根据需要设置正则化项(L1正则化或L2正则化)以控制模型的复杂
- 机器人中的数值优化|【六】线性共轭梯度法,牛顿共轭梯度法
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algorithm控制理论机器人算法
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- 机器人中的数值优化|【五】BFGS算法非凸/非光滑处理
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机器人中的数值优化|【七】线性搜索牛顿共轭梯度法、可信域牛顿共轭梯度法LineSearchNewton-CG,TrustRegionNewton-CG往期回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法理论与推导机器人中的数值优化|【四】L-BFGS
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机器人中的数值优化|【四】L-BFGS理论推导与延伸往期内容回顾机器人中的数值优化|【一】数值优化基础机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法理论与推导L-BFGS方法在上一节中我们对拟牛顿法进行了详细的推导,特别是对BFGS的推导过程比较熟悉了,我们发现BFGS虽然解决了牛顿法中h
- 机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法,共轭梯度法理论与推导
影子鱼Alexios
控制理论algorithm机器人算法线性代数
机器人中的数值优化|【三】无约束优化,拟牛顿法,共轭梯度法理论与推导拟牛顿法Quasi-NewtonMethods为什么引入拟牛顿法在前面的章节中,我们学习了牛顿法,牛顿法的核心是先通过将函数泰勒展开,近似为一个二阶项目,对这个二阶项求导,可以得到极值点,则直接找到了在函数展开点附近的最优点。注意,我们这里说的是函数展开点附近的最优点。因为泰勒展开存在截断误差,我们是不能认为该点就是精确解的。下面
- 数学系硕士研究生的科研过程——PDE约束下含参优化控制问题的深度学习算法
Galerkin码农选手
PDE约束优化控制问题深度学习算法人工智能
代码里面的bfgs是我们自己编写的BFGS优化器,可以换成pytorch自带的LBFGS优化器,这里放一下bfgs优化器源代码:bfgs.py#---------------------------------------------------------------------------------------------------#BFGSOptimizer#Thecodeismodif
- 联邦学习中一种低成本的从攻击中恢复的办法——FedRecover: Recovering from Poisoning Attacks 的背景与相关工作、问题定义、FEDRECOVER、评估 研读报告
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机器学习(MachineLearning)人工智能
目录II.背景与相关工作A.联邦学习(FL)背景B.联邦学习中的投毒攻击C.检测恶意客户端D.机器遗忘III.问题定义A.威胁模型B.设计目标C.服务器要求IV.FEDRECOVERA.概述B.估计客户端的模型更新运用L-BFGS算法近似集成的Hessian矩阵D.完整算法Algorithm1:FedRecoverFEDRECOVER详解预热阶段的解释后预热的更新阶段最终调整阶段返回最终的恢复模型
- CRF的实现-tensorflow版本
不分享的知识毫无意义
0.前言CRF的原理已经够难理解了,需要解决的问题主要包括三大块:概率计算问题,前向—后向算法,是一个递推公式,这个和hmm是一样的。学习问题,这是判别式模型必须要有的东西,得训练参数,常用的方法是改进的迭代尺度法,拟牛顿法。预测问题,维特比算法,这是个动态规划方法,hmm和crf都会用到。这个好像废话,目的都是为了预测,当然要用。数学公式一大堆,什么向量形式,矩阵形式,着实难以理解,但是关于事先
- 牛顿法
Mr.RottenPeach
数学基础知识
《牛顿法》 牛顿法(Newtonmethod)和拟牛顿法(quasiNewtonmethod)是求解无约束最优化问题的常用方法,有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法,每一步都需求解目标函数的海塞矩阵(HessianMatrix),计算比较复杂。拟牛顿法通过正定矩阵近似海塞矩阵的逆矩阵或海塞矩阵,简化了这一计算过程。KeyWords:牛顿法、函数零点、最优化Beijing,2020作者:RaySu
- 机器学习笔记之最优化理论与方法(八)无约束优化问题——常用求解方法(中)
静静的喝酒
最优化理论与方法机器学习深度学习牛顿法拟牛顿法牛顿法的python实现牛顿法的缺陷
机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[中]引言回顾:最速下降算法的缺陷经典牛顿法基本介绍经典牛顿法的问题经典牛顿法的优点与缺陷经典牛顿法示例修正牛顿法介绍拟牛顿法拟牛顿法的算法过程矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的获取方法获取矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的基本要求矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的选择引言本节将
- 机器学习笔记之最优化理论与方法(九)无约束优化问题——常用求解方法(下)
静静的喝酒
最优化理论与方法机器学习深度学习ShermanMorrisonBFGS拟牛顿法DFP拟牛顿法SR-1拟牛顿法经典牛顿法的缺陷
机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[下]引言回顾:经典牛顿法的缺陷与拟牛顿法思想经典牛顿法缺陷与修正牛顿法拟牛顿法与矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的选择拟牛顿法之DFP\text{DFP}DFP方法DFP\text{DFP}DFP迭代公式的推导过程小插曲:DFP\text{DFP}DFP方法与最小范数方法拟牛顿法之BFGS\text{BFGS}B
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "
[email protected]"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
 
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它