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Plozia
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
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分