wxcdzhangping
wxcdzhangping

Sherman–Morrison–Woodbury formula

Sherman–Morrison–Woodbury formula （SMW formula）:

证明：

更一般的Sherman–Morrison–Woodbury formula:

证明：


你可能感兴趣的:(支持向量机,矩阵计算)

  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 第二章 按问题编程 ronghuilin 程序特征程序设计
    程序设计的基础，建立计算机编程思维，掌握基本问题的分析，与编写源程序。1.在一组数据中寻找一个元素操作“寻找”在计算机软件中是“搜索”，近几年称为“扫描”。首先应了解这些数据存放在什么结构中。一组数据能存储在线性表(one-to-one)中，每个元素只有一个前趋和后继，常用的是数组array，应用性能高的是栈Stack与队列queue。数学计算在计算机程序中的基础是矩阵计算，矩阵存放在二维数组中。
  • 分类算法可视化方法 dundunmm 数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
    可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
  • 时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型 机器不会学习CL 智能优化算法时间序列预测支持向量机matlab算法
    时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练6.模型评估与预测7.流程总结8.MATLAB实现概述二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基
  • Matlab,Python,Java,C++的比较 Codefengfeng pythonjavac++
    Matlabmatlab是一个大型计算机，擅长矩阵计算与科学计算，适合构建模型；然而，编译软件的运行效率低，不适合大型软件开发。Pythonpython的优势是简单，入门快。适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候
  • 【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细） 2401_84009698 程序员支持向量机python算法
    fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,
  • DataWhale Pandas数据分析 Task01：预备知识 Shawnxs_ DataWhalePandas数据分类pythonpandas
    文章目录练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法Ex2：更新矩阵Ex3：卡方统计量Ex4：改进矩阵计算的性能Ex5：连续整数的最大长度心得体会练习Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出：In[138]:M1=np.random.rand(2,3)In[139]:M2=np.random.rand(3,4)In[140]:res=np.empty((M1.shape[
  • AI模型：追求全能还是专精？ Lill_bin 杂谈人工智能分布式zookeeper机器学习游戏
    AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。常见的AI模型类型包括：监督学习模型：这些模型通过训练数据集学习，数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是
  • Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测 杰哥在此 Python系列python开发语言编程面试
    使用Python进行时间序列预测是一个非常常见的任务，可以应用于各种领域，如金融市场预测、销售量预测、天气预报等。时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。下面是一个简单的时间序列预测流程示例，使用Python和pandas、numpy、以及statsmodels库来实现ARIMA模型的时间序列预测。1.导
  • 机器学习在医学中的应用 听忆. 机器学习人工智能
    边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域，涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路，分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。1.引言背景与发展：介绍医学领域的数字化转型以及机器学习的兴起，探讨其在医学中的潜力。机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随
  • 分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出 机器不会学习CL 分类预测智能优化算法分类支持向量机matlab
    分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM多特征输入多类别输出文章目录一、基本原理1.最小二乘支持向量机（LSSVM）LSSVM的基本步骤：2.鲸鱼优化算法（WOA）WOA的基本步骤：3.WOA-LSSVM的结合流程结合的流程如下：总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的
  • 自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 算法大数据人工智能算法自然语言处理分类nlpai人工智能chatgpt
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战总结自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机在文本分类的应用场景中，相比其他机器学习算法有更好的效果。下面介绍其原理，并用SparkMLlib机器
  • 深度学习100问13:什么是二分类问题 不断持续学习ing 人工智能机器学习自然语言处理
    嘿，你知道二分类问题不？这就像是一个“超级裁判”，要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下，生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件，是“垃圾邮件”呢，还是“正常邮件”；或者看看一个病人，是“得了某种病”呢，还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
  • 回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM 机器不会学习CL 回归预测智能优化算法回归cnn支持向量机
    回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练（LSSVM）5.模型评估和优化6.预测总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSV
  • 高数知识补充----矩阵、行列式、数学符号 chxin14016 笔记高数算法线性代数
    矩阵计算参考链接：矩阵如何运算？——线性代数_矩阵计算-CSDN博客矩阵计算：【前找行，后找列，相乘相加】。行列式计算参考链接：实用的行列式计算方法——线性代数（det）_det线性代数-CSDN博客参考链接：行列式的计算方法(含四种，看完就会！)-CSDN博客一、对角线法▍以三阶行列式为例：①将第一、二列平移到行列式右侧②如图做出六条斜对角线③对角线上的元素相乘，红色相加的和减去蓝色相加的和D3
  • 机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景 夜清寒风 支持向量机算法机器学习
    1、概述：基本原理：间隔（Margin）：SVM试图找到一个超平面，这个超平面不仅能够区分不同的类别，而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量（SupportVectors）：这些是距离超平面最近的数据点，它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
  • 深度学习速通系列:贝叶思&SVM Ven% 支持向量机人工智能深度学习算法机器学习
    贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
  • 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》 ShuQiHere 机器学习深度学习神经网络
    【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。然而，随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升，传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下，神经网络重新进入了研究者们的视野，并逐步演变为深度学习，成为解决复杂问题的强大工具。今天，我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程，揭示这些
  • 机器学习——支持向量机 酱香编程，风雨兼程 机器学习支持向量机机器学习算法
    一、间隔与支持向量  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
  • 回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新 机器不会学习CL 回归预测智能优化算法回归支持向量机matlab
    回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新一、NGO-SVM模型1.北方苍鹰优化算法（NGO）的原理2.支持向量机（SVM）的原理3.NGO-SVM回归预测模型的结合总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取
  • python库——sklearn的关键组件和参数设置 零 度° pythonpythonsklearn
    文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
  • 四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型 暴躁的大熊 人工智能人工智能机器学习算法
    系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM
  • 【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法 大数据AI MachineLearning机器学习
    在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出YYY和特征XXX的联合分布P(X,Y)P(X
  • 【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合 Qodicat 支持向量机机器学习算法
    支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点
  • 05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法 机器不会学习CSJ cnn支持向量机分类人工智能
    CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
  • Numpy数组1 -- 创建数组 Jizhi_Zhang 机器学习前置知识numpy
    目录一、优势二、创建数组--np模块1、引用numpy2、对一些函数进行说明array：注：多维数组arange：修改形状不改变值reshape：构建相同数字的数组三、生成随机数组--random模块1、引用2、randn：3、四舍五入一、优势由于python进行矩阵计算时，需要先循环遍历后再进行计算。而numpy可以直接计算，因此，计算数量越大，矩阵规模越大，越节省时间。二、创建数组--np模块
  • 深度学习与机器学习的关系 数字化信息化智能化解决方案 深度学习机器学习人工智能
    深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法
  • 基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码 天天Matlab代码科研顾问 预测模型算法cnn支持向量机
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要：瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节，对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理
  • AI芯片技术架构有哪些？FPGA芯片定义及结构分析 Hack电子 人工智能架构fpga开发
    点击蓝字关注我们关注、星标公众号，精彩内容每日送达来源：网络素材ai芯片技术架构有哪些？AI芯片的技术架构可以根据其设计方式和特点进行分类。以下是几种常见的AI芯片技术架构：GPU（图形处理器）架构：GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的，但由于其高度并行的特性，逐渐被应用于深度学习计算。GPU架构采用多个计算单元（CUDA核心）进行并行计算，能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tens
  • 支持向量机SVM ALGORITHM LOL 支持向量机算法机器学习
    支持向量机（SVM，SupportVectorMachines）是一种广泛使用的监督学习方法，适用于分类、回归和其他任务。SVM的核心思想是找到一个最优的决策边界（在二维空间中是一条线，在更高维度是一个超平面），以此来区分不同类别的数据点。SVM试图将这个决策边界与最近的训练数据点（即支持向量）之间的距离最大化，以增强模型的泛化能力。下面是SVM从底层到高层的详细讲解：线性SVM线性SVM专注于在
  • 书其实只有三类 西蜀石兰 类
    一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。 知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？ 知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
  • 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
    《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。 这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
  • Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linuxIP
    一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
  • Informatica update strategy transformation 18289753290
    更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward  rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
  • 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态 酷的飞上天空 request
    现象就是： 程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。 刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。 经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
  • 利用预测分析技术来进行辅助医疗 蓝儿唯美 医疗
    2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。  克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
  • java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java多线程线程
                                                            &nbs
  • Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
    最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析： 疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？ 分析之我见： doGet方法的
  • 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
    玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。   　　近日，一直坚持微信粉丝营销
  • Java web的会话跟踪技术 百合不是茶 url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
    会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点   会话:多次请求与响应的过程     1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术          格式:传一个参数的 url?名=值     传两个参数的 url?名=值 &名=值   关键代码
  • web.xml之Servlet配置 bijian1013 javaweb.xmlServlet配置
    定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
  • 利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN同步E000022svnsync镜像
    1. 在备份SVN服务器上建立版本库    svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件     cd test/hooks/     cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
  • 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
    本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括： 数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题 多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性 一致性图表(Consistency Chart) 数据
  • Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法 白糖_ Flash
    问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。   那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
  • Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用window
    平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？    下面坐下总结：         1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache  , IIS , Php等等；         2
  • 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式） bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class MinMaxInArray { /** * 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法 * 两种形式 */ public static void main(String[] args) { int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23}; int[]
  • Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式perl
    首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是： 匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m） 替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
  • [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
          举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........    &
  • Oracle Profile 使用详解 daizj oracleprofile资源限制
    Oracle Profile 使用详解 转 一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。 二、条件： 创建profile必须要有CREATE PROFIL
  • How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearchLucene
    This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual space, one you might not
  • 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序 dcj3sjt126com c算法
    # include <stdio.h> int main(void) { int n; int i; int f1, f2, f3; f1 = 1; f2 = 1; printf("请输入您需要求的想的序列："); scanf("%d", &n); for (i=3; i<n; i
  • macbook的lamp环境 dcj3sjt126com lamp
      sudo vim /etc/apache2/httpd.conf   /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录   重启Mac上的Apache服务   这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查： 停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
  • java ArrayList源码 下 shuizhaosi888 ArrayList源码
    版本 jdk-7u71-windows-x64   JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890     /** * 从这个列表中移除所有c中包含元素 */ public boolean removeAll(Collection<?> c) {
  • Spring Security（08）——intercept-url配置 234390216 Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
    intercept-url配置 目录 1.1     指定拦截的url 1.2     指定访问权限 1.3     指定访问协议 1.4     指定请求方法   1.1   &n
  • Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
    linux系统下的oracle安装 本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
  • hotspot虚拟机 leichenlei javaHotSpotjvm虚拟机文档
    JVM参数  http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html   JVM工具 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html   JVM垃圾回收 http://www.oracle.com
  • 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” noaighost Webnode.js
    读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” 眼里的Node.JS 初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
  • 快速开发Android应用 rensanning android
    Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。 编码越少，Bug越少，效率自然会高。 但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
  • 理解Java中的弱引用 tomcat_oracle java工作面试
    　不久之前，我 面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
  • 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签 xshdch jsp
    http://back-888888.iteye.com/blog/1181202 关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签， &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他