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数学/数论学习笔记+专项训练
概率与期望1.前言2.定义3.理解4.期望方程5.总结1.前言概率我们很熟,在数学课本里面我们就已经学到过概率的基本定义以及计算方式。期望我们不熟,他与概率密切相关,计算方式基于概率。2.定义概率的计算方式不必我多说,各位在数学课中都有了解。而期望,从某种意义上来讲其实就是一个加了权值的概率。我将使用一个例子来说明期望是什么:假设某一天小z有一场满分为100分的数学考试。他妈妈说:“儿子,如果你能
- [算法学习笔记](超全)概率与期望
L('ω')┘脏脏包└('ω')」
c++题解算法
引子先来讲个故事······话说在神奇的OI大陆上,有一只papermouse有一天,它去商场购物,正好是11.11,商店有活动它很荣幸被选上给1832抽奖在抽奖箱里,有3个篮蓝球,12个红球papermouse能抽3次蒟蒻的papermouse就疑惑了:抽到至少1个篮蓝球的概率是多少???Answer:总共有15个球只抽到1个篮蓝球的概率是0.435165(很好理解吧,在4个篮蓝球里取一个,再在
- 专题·数学概率与期望【including 条件概率,贝叶斯定理, 全概率公式,数学期望, 绿豆蛙的归宿
樱狸❀
数论数论数学期望概率
初见安~~~又开启数论的探索啦~~:)一。概率1.基本定义在概率论中,我们把一个随机事件的一个可能结果称为其样本点,其所有样本点构成的集合称之为样本空间。(注意,随机事件并不一定只有一种可能结果)在样本空间中,我们称事件所包含的子集为随机事件。概率的定义就很简单了,我们也都知道样本空间中的任意随机事件的概率不会超过1不会小于0.就比如我们抛硬币连续扔三次(不考虑侧面稳落地),有8中可能:AAA,A
- 第十六章 隐马尔科夫模型
小酒馆燃着灯
机器学习手写AI深度学习机器学习
文章目录简介概念随机变量与随机过程马尔可夫链隐含马尔可夫模型两个基本假设三个基本问题算法观测序列生成算法概率计算算法前向概率与后向概率前向算法后向算法小结概率与期望学习问题监督学习方法Baum-Welch算法预测算法近似算法(MAP)维特比算法(Viterbi)简介动态贝叶斯网络的最简单实现隐马尔可夫模型。HMM可以看成是一种推广的混合模型。序列化建模,打破了数据独立同分布的假设。有些关系需要理清
- Algorithm Review 9 数学相关
Log_x
学习笔记概率论算法
概率与期望结论1设xxx为离散随机变量,且x∈Nx\in\mathbbNx∈N,则E(x)=∑i=1∞i⋅P(x=i)=∑i=1∞P(x≥i)E(x)=\sum\limits_{i=1}^{\infty}i·P(x=i)=\sum\limits_{i=1}^{\infty}P(x\gei)E(x)=i=1∑∞i⋅P(x=i)=i=1∑∞P(x≥i)。树上随机游走给定一棵树,从树中的某点xxx出发,
- SPSS卡方检验结果解读详解
nekonekoboom
SPSS
卡方检验(Chi-SquareTest)是由Pearson提出的一种统计方法,在一定的置信水平和自由度下,通过比较卡方统计量和卡方分布函数概率值,判断实际概率与期望概率是否吻合,通过比较理论概率和实际概率的吻合程度,可检验两个分类变量的相关性。用户可利用SPSS软件方便的完成卡方检验,在SPSS软件中,默认H0成立,即观察频数和实际频数无差别,即两组变量相互不产生影响,两组变量不相关,如果检验P值
- 算法学习笔记:概率/期望 DP
Plozia
动态规划学习笔记+专项训练算法动态规划数据结构
算法学习笔记:概率/期望DP1.前言2.例题3.练习题1.前言概率/期望DP,是一种DP,用来计算概率或者是期望。其实我认为这种DP就是计算期望的,毕竟概率可以看成代价为1的期望。没有学过期望的读者可以看看这篇文章:算法学习笔记:概率与期望而概率/期望DP,最关键的就是期望方程。下面看一道例题。2.例题CF1265EBeautifulMirrors以这题为例,详细讲解期望DP的一般套路。为了方便,
- 隐马尔可夫模型 (hidden Markov model, HMM)
连理o
机器学习概率论自然语言处理机器学习
本文为《统计学习方法》的读书笔记目录隐马尔可夫模型的基本概念隐马尔可夫模型的定义观测序列的生成过程隐马尔可夫模型的3个基本问题概率计算算法直接计算法前向算法(forwardalgorithm)后向算法(backwardalgorithm)一些概率与期望值的计算学习算法监督学习方法Baum-Welch算法(无监督学习方法)预测算法近似算法维特比算法(Viterbialgorithm)隐马尔可夫模型的
- 机器学习算法(十七):隐马尔科夫模型(HMM)
意念回复
机器学习机器学习算法机器学习
目录1隐马尔科夫模型1.1模型概念1.2定义1.3隐马尔科夫模型的两个性质1.4盒子与球模型1.5三个基本问题2概率计算算法2.1直接计算法2.2前向算法2.3后向算法2.4一些概率与期望值的计算3学习算法3.1监督学习方法3.2Baum-Welch算法3.3Baum-Welch模型参数估计公式4预测算法4.1近似算法4.2维比特算法5总结马尔科夫链:机器学习算法(十六):马尔科夫链_意念回复的博
- 机器学习面试题——朴素贝叶斯
冰露可乐
机器学习深度学习朴素贝叶斯贝叶斯公式大厂笔试面试题
机器学习面试题——朴素贝叶斯提示:这些知识点也是大厂笔试经常考的题目,我记得阿里和京东就考!!!想必在互联网大厂就会用这些知识解决实际问题朴素贝叶斯介绍一下朴素贝叶斯优缺点贝叶斯公式朴素贝叶斯中的“朴素”怎么理解?什么是拉普拉斯平滑法?朴素贝叶斯中有没有超参数可以调?你知道朴素贝叶斯有哪些应用吗?朴素贝叶斯对异常值敏不敏感?频率学派与贝叶斯学派的差别概率与期望的公式先验概率与后验概率文章目录机器学
- [NOI2005] 聪聪与可可
Sito_Ask
NOI2005聪聪与可可~~机器猫の传送门~~期望DP+记搜聪聪一直在向可可方向追,所以不会回到原处,不具有后效性,考虑用概率与期望DP+记忆化搜索求解用dp[x][y]表示可可在x点,聪聪在y点时步数的期望值判断边界①当x==y时结束(此时毫无疑问的,dp[x][y]=0)②当
- 2019暑期计划 / 每日刷题记录
weixin_30951743
计划##1.复习与提高###动态规划-数位DP-树形DP###图论-Tarjan-拓扑序的应用-树链剖分-点分治-树上距离-网络流/费用流###数据结构-平衡树-主席树-ST表###数论-整数研究-组合数学-概率与期望##2.新知学习###离线算法-CDQ分治-整体二分###数据结构-线段树扩展操作-树套树-LCT###图论-基环树每日刷题记录转载于:https://www.cnblogs.com
- 一文读懂NLP之隐马尔科夫模型(HMM)详解加python实现
Elenstone
NLP算法详解机器学习算法nlp
一文读懂NLP之隐马尔科夫模型(HMM)详解加python实现1隐马尔科夫模型1.1HMM解决的问题1.2HMM模型的定义1.2.1HMM的两个假设1.2.2HMM模型1.3HMM模型的三个基本问题2概率计算问题及算法2.1直接计算法2.2前向算法2.3后向算法2.4一些概率与期望值的计算3模型训练问题及算法3.1监督学习——最大似然估计3.2非监督学习——EM算法3.3Baum-Welch算法4
- 真正的决策都是不确定性决策
蓝色多莉
阅读笔记第126/365天今日阅读《升维——不确定时代的决策博弈》作者:【澳】王珞第3章:真正的决策都是不确定性决策一、企业利润来源于不确定性。1、什么是不确定性?风险是能被计算概率与期望值的是基于已经发生的事件的统计,而不确定性是无法被预见的,即使能被预见,其发生的概率也不能被计算的未来事件。不确定性事件是不可预见,没有概率的,包括灾难、命运、前景等一切未来可能发生的事件,是每个个体未来都要共同
- 解题报告(十七)概率与期望(概率论)(ACM / OI)
繁凡さん
【解题报告】-超高质量题单+题解概率与期望《概率论》
繁凡出品的全新系列:解题报告系列——超高质量算法题单,配套我写的超高质量题解和代码,题目难度不一定按照题号排序,我会在每道题后面加上题目难度指数(1∼51\sim51∼5),以模板题难度111为基准。这样大家在学习算法的时候就可以执行这样的流程:%阅读我的【学习笔记】/【算法全家桶】学习算法⇒\Rightarrow⇒阅读我的相应算法的【解题报告】获得高质量题单⇒\Rightarrow⇒根据我的一句
- 概率与期望习题总结
总结概率题一般正着推期望题一般倒着推图上的问题如果是\(DAG\)可以直接转移否则可能要用到高斯消元\(20\)的数据范围大概率是装压有些看似无限循环的式子其实可以倒着递推1、骰子基础版题目描述众所周知,骰子是一个六面分别刻有一到六点的立方体,每次投掷骰子,从理论上讲得到一点到六点的概率都是\(1/6\)。今有骰子一颗,连续投掷\(N\)次,问点数总和大于等于\(X\)的概率是多少?输入仅有一行包
- HDU 4254 A Famous Game(概率与期望)
clover_hxy
组合数学概率与期望
题目描述传送门题目大意:一个口袋里有n个红色或蓝色的球。n+1种颜色分布情况(i个红球n−i个蓝球)的概率是相等的。B从口袋中不放回地摸出了p个球,其中有q个是红色的。求B再摸一个球时,摸出的球是红色的概率。题解设Nk表示n个球中有k个红球的概率。A表示p个球中有q个红球B表示下次摸出的是红球那么P(Nk)=1n+1P(A)=C(k,q)C(n−k,p−q)C(n,p)P(B|ANk)=k−qn−
- HDU 5753 Permutation Bo (概率与期望)
等我学会后缀自动机
HDU习题集规律/递推概率论/博弈论
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5753#includeusingnamespacestd;#definedebugputs("YES");#definerep(x,y,z)for(int(x)=(y);(x)#definemk(x,y)make_pair(x,y)#definefifirst#definesesecondconstin
- 【总结】概率与期望
616156
总结数论DP高斯消元数学概率与期望
前言作为NOIP级的知识点,概率与期望算是比较困难的类型了。但其实也不是无法解决的难题。本文主要通过作者本人的刷题经历,对概率期望类题目进行总结。概率51Nod1639绑鞋带:有n根鞋带混在一起,每根鞋带有两个鞋带头。现在重复n次以下操作:随机抽出两个鞋带头,把它们绑在一起。求最终只形成一个环的概率?依次考虑每一步操作,现在已经选出来了一个头,它必须和非它所在的链的另一个头绑在一起,才能得到合法方
- 概率与期望详解!一次精通oi中的概率期望
Tyl18858230607
目录基础概念最大值不超过Y的期望概率为P时期望成功次数基础问题拿球随机游走经典问题期望线性性练习题例题选讲noip2016换教室区间交0-1边树求直径期望球染色区间翻转二位&三维凸包点数期望单选错位KILL后记@(期望与概率)基础概念随机变量:有多种可能的取值的变量万物都可以当做随机变量,包括常数,方便用\(\sum\)统计P(A):事件A发⽣的概率E(X):随机变量X的期望值,\(E(X)=Su
- 隐马尔可夫模型
tt12121221
隐马尔可夫模型隐马尔科夫模型的基本概念概率计算算法直接计算法前向算法后向算法一些概率与期望的计算学习算法Baum-Welch算法预测算法近似算法维特比算法是用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成的观测序列的过程,属于生成模型。马尔科夫模型中主要讨论三个问题:即概率计算算法、学习算法以及预测算法。隐马尔科夫模型的基本概念隐马尔科夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分
- 概率期望中高斯消元的几种用法
IDnumber4
数论题解总结
前置知识:高斯消元法博主理解浅显,只能膜piao别人的总结戳别人家的题解咳咳……还是简单介绍两句它可以用O(n3)O(n^3)O(n3)的复杂度解出n元方程组表示方法:矩阵tips:一般情况下高斯消元可能出现无解、无穷解的情况,我的做法里面没有判断,由于矩阵对角线上不会出现0。概率与期望:概率:发生的可能性期望:概率的加权平均数(表示对权值的一个预期值)eg.某图中从起点经过i步到达终点的可能性为
- codeforces 335E. Counting Skyscrapers (概率与期望)
clover_hxy
概率与期望
题目描述传送门中文题意题解先从简单的的入手吧。(1)由BOb推Alice我们需要证明的就是如果得分是2^i,那么经过的楼数也是2^i(这里经过的楼数指的是中间经过的数量+右端点)我们假设左端点一定可以连高度是i+1,编号是i的溜索,那么他的概率就是1.对于中间经过的溜索我们要求他们的高度是[1..i]之间的任意数,右端点的高度是[i+1…inf]那么中间经过的数量实际也是正无穷项。先考虑高度是[1
- 【专题】概率和期望
weixin_33923762
【参考】浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法信息学竞赛中概率问题求解初探WC2018冬令营课件《概率与期望及其应用》曹文【概率的定义】基本事件是一次实验可能出现的不可再分解的直接结果,样本空间Ω是全体基本事件的集合,随机事件是若干基本事件组成的集合。事件的并:事件C=”事件A与事件B至少有一个发生“,则C=A∪B。事件的交:同时发生,A∩B。一个随机事件的概率可以认为是事件占样本空间的比例(不严格
- 洛谷P1654 OSU!_概率与期望
EM-LGH
Code:#include#includeusingnamespacestd;constintmaxn=1000000+4;doublef[maxn],g[maxn],h[maxn];intmain(){intn;scanf("%d",&n);for(inti=1;i<=n;++i){doubleperc;scanf("%lf",&perc);h[i]=(h[i-1]+1)*perc;g[i]=(
- LuoguP1654 OSU! 概率与期望
EM-LGH
感觉数学期望这里始终都没太学明白.期望在任何时候都具有线性性,即$E(a+b)=E(a)+E(b)$,这个式子任何时候都成立.先考虑求$x$,$x^2$.令$x1[i]$表示$i$为$1$向前的极长$1$的期望长度,$x2[i],x3[i]$为$x^2,x^3$的期望.那么考虑从$i-1$那里转移过来,就是$E(j+1)=E(j)+E(1)=E(j)+1$.概率是$q[i]$,所以$x1[i]=(
- 老年(已退役)选手复习计划 PART2
CR1SceNT
放上来有些符号产生了一点偏差。。不知道怎么变成了问号。。比较懒懒得改了。。意会,意会。。2017.7.4:概率与期望:1.BZOJ1415:预处理p[x][y]表示,猫在x,鼠在y时猫下一步走哪里。然后记忆化搜索。2.BZOJ3450:再求一个期望长度就好解决了。斜率优化:1.BZOJ1010:推式子。2.BZOJ1096:同上。3.BZOJ3156:同上。4.BZOJ3437:同上。5.BZOJ
- [学习笔记]高斯消元求解两种特殊问题(带状矩阵/主元法)
C20190406Panda_hu
#OI知识点合辑
本文章是[学习笔记]概率与期望进阶的一部分由于时间问题我写的比较简略,所以我把大佬的总结链接贴上来了(应该没什么吧qwq)。1概述最常见的当然是随机游走问题了…•fu=∑pu,v∗(fv+wu,v)f_u=\sump_{u,v}*(f_{v}+w_{u,v})fu=∑pu,v∗(fv+wu,v)•计算期望在这个节点上,停留多少步:fu=∑pv,u∗fv+[u=S]f_u=\sump_{v,u}*f
- 【概率与期望】【暴力搜索】[Codeforces#621]题解+总结
weixin_30340775
WetSharkandOddandEven题目描述Today,WetSharkisgivennintegers.Usinganyoftheseintegersnomorethanonce,WetSharkwantstogetmaximumpossibleeven(divisibleby2)sum.Please,calculatethisvalueforWetShark.Note,thatifWet
- [CodeForces891E]Lust-生成函数-概率与期望
zlttttt
生成函数【GenerationFunction】Theory】
LustAfalsewitnessthatspeakethlies!Youaregivenasequencecontainingnintegers.Thereisavariableresthatisequalto0initially.Thefollowingprocessrepeatsktimes.Chooseanindexfrom1tonuniformlyatrandom.Nameitx.Add
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发