qq_20602929
qq_20602929

贝叶斯推理

共轭的先验和似然，意味着先验和后验有相同形式（高斯先验加高斯似然导致一个高斯后验）

但其余部分，不能计算后验，采取近似的方法



                                                                                       非共轭模型


精确贝叶斯推理（即共轭）：

β二项分布

高斯-高斯组合

离散和连续数据的多项-狄利克雷（multinomial-Dirichlet）

γ-高斯



二值分类问题的三种近似技术：点估计、近似密度和采样（对于非共轭）


二值响应


先验：高斯密度

似然:sigmoid函数贝叶斯推理_第1张图片



后验

点估计:最大后验估计方案

最大似然方法，用log函数


然后用牛顿—拉夫森算法估计点

贝叶斯推理_第2张图片



拉普拉斯近似（鞍点近似）






抽样技术：



流行的抽样方法:Metropolls-Hastings
MH算法







二阶偏导数矩阵也就所谓的赫氏矩阵(Hessian matrix). 
一元函数就是二阶导，多元函数就是二阶偏导组成的矩阵. 
求向量函数最小值时用的，矩阵正定是最小值存在的充分条件。 
经济学中常常遇到求最优的问题，目标函数是多元非线性函数的极值问题尚无一般的求解方法，但判定局部极小值的方法是有的，就是用hessian矩阵， 
在x0点上，hessian矩阵是负定的，且各分量的一阶偏导数为0，则x0为极大值点. 
在x0点上，hessian矩阵是正定的，且各分量的一阶偏导数为0，则x0为极小值点. 
矩阵是负定的充要条件是各个特征值均为负数. 
矩阵是正定的充要条件是各个特征值均为正数.

 贝叶斯推理_第3张图片


你可能感兴趣的:(贝叶斯推理)

  • AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型 好评笔记 AIGC-视频补档AIGC计算机视觉人工智能深度学习机器学习论文阅读面试
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
  • 【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数 T0uken 深度学习pytorch人工智能
    PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。什么是模型参数模型参数是指深度学习模型中需要通过训练来优化的变量，如神经网络中的权重和偏置。这些参数存储在PyTorch的torch.nn.Module对象中，通过以下方式访问：importtorchim
  • YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO前端计算机视觉目标检测人工智能python
    前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用，无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。接下来教你使用Gradio框架构建一个简单Web界面推理YOLOv8/YOLOv11模型。话不多说上检测结果：一、YOLOv8/YOLOv11源码下载YOLOv8源码下载：官网打不开的话，从我的网盘
  • 使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构 子然在打码 pytorchllama人工智能
    https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南，介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构，并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤，并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
  • YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
    摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的
  • YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点 挂科边缘 YOLOv10改进YOLO计算机视觉目标检测人工智能python深度学习
    摘要GhostNetV3是由华为诺亚方舟实验室的团队发布的，于2024年4月发布。摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中，通过系统地研究不同训练成分的影响，我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。我们发现，适当的重参数化和知识蒸馏设计对
  • OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线
    公共资源速递5个数据集：Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程：一键部署Phi-4Docling：文档解析神器一键部署QVQ-72B-preview铅笔素描风格文生图
  • OpenBayes 一周速览丨ShowUI专注GUI自动化，可解析屏幕截图和用户指令；U-MATH数据集上线
    公共资源速递5个数据集：U-MATH数学推理数据集AlMedicalChatbot医学对话数据集Tecnalia电子设备废物高光谱数据集WaterlooExploration大规模图像质量评估数据库WasteClassification可回收物及生活垃圾分类数据集3个教程：一键部署QwQ-32B-PreviewHunyuanVideo腾讯混元文生视频DemoShowUl：专注GUI自动化的视觉-语
  • ChatGPT 绘图的工作原理
    ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。ChatGPT本质上是一个大规模的语言模型，但通过与图像生成模型集成，它得以执行基于描述生成图像的任务。接下来，我们将从模型架构、训练方法、推理机制和一些技术挑战等方面，详细讨论ChatGPT进行绘图的工作原理。
  • 021：为什么是卷积呢？ 董董灿是个攻城狮 计算机视觉保姆级教程人工智能计算机视觉CNN
    本文为合集收录，欢迎查看合集/专栏链接进行全部合集的系统学习。合集完整版请查看这里。卷积算法非常重要，但是为什么是卷积呢?在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。你肯定听说过阿尔法狗大战柯洁的故事，当时新闻一出，不知大家什么反应，反正我是被震撼到了：AI模型竟然学到了那么多的棋谱，而且人类在AI的面前毫无还手可言。但是，你有没有想过一个问题：阿尔法狗学会
  • OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线
    公共资源速递5个数据集：Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程：一键部署Phi-4Docling：文档解析神器一键部署QVQ-72B-preview铅笔素描风格文生图
  • 【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述 东临碣石82 人工智能语言模型自然语言处理
    摘要：语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
  • DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键 量子位
    原创关注前沿科技量子位DeepSeek版o1，有消息了。还未正式发布，已在代码基准测试LiveCodeBench霸榜前三，表现与OpenAIo1的中档推理设置相当。注意了，这不是在DeepSeek官方App已经能试玩的DeepSeek-R1-Lite-Preview（轻量预览版）。而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live
  • AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子 人工智能深度学习
    如果已经通过AscendC编程语言实现了算子，那该如何通过pybind进行调用呢？1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。对于自定义算子工程，需要使用PyTorchAscendAdapter中的OP-Plugin算子插件对功能进行扩展，让torch可以直接调用自定义算子包中的算子，详细内容可以参考PyTo
  • ATB是什么？ 人工智能深度学习
    1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略，包括算法优化、硬件优化和软件优化，能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度，同时降低能耗和成本。具体来说，ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
  • LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出 未来之星扣寄艾斯 llamavim
    这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2-Vision构建模型推理webdemo模型下载Huggingface：https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-I
  • 知识蒸馏和剪枝 我叫罗泽南 深度学习剪枝算法机器学习
    知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。这两种技术的目标是减少模型的大小和计算成本，同时尽量保持模型的性能。1、知识蒸馏定义：知识蒸馏是一种将复杂模型（通常称为“教师模型”）的知识传递给小模型（称为“学生模型”）的技术。学生模型通过模仿教师模型的
  • 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天 AI程序猿人 llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
    介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问，但最近的开源选项现在允许本地执行，使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中，我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天，你会对其OCR、图像理解和推理
  • 2025 年热门AI 应用——AI 编程会如何发展？ 算家云 话题文章人工智能算家云AI编程AI应用AIGC
    2024年，代码领域的AI应用层出不穷。作为最热门的AI应用之一，AI编程的未来将会如何呢？快跟着小编一起看看吧~2024年可谓是AI应用大年，除了视频生成、AI推理等领域，代码领域的AI应用也是层出不穷。GithubCopilot、Claude3.5Artifacts......这些名字，你肯定见过。就在2024年底，Cursor以26亿美元估值完成了1亿美元融资，四个月内估值涨了6.5倍！可见
  • 实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态） 学术菜鸟小晨 千问多模型qwen2vl
    一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型（LLM）的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用，来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括：显存高效性：VLLM能够动态管理显存，
  • 深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码） Scabbards_ 1500深度学习笔记深度学习人工智能
    参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
  • YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发 挂科边缘 YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
    摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
  • YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
    摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
  • 文心一言vsGPT-4全面对比 编程小郭 文心一言chatgptjavapython人工智能ai
    文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型，它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色，能够准确理解中文语境和语义，生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力，能够回答各种问题，提供有用的信息和建议。
  • Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake 吴脑的键客 人工智能架构人工智能
    在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。Kimi公司联合清华大学的MADSys实验室，推出了基于KVCache的Mooncake推理系统设计方案，该方案于2024年6月正式发布。Mooncake推理系统通过创新的PD分离架构和以存换算为中心的理念，显著提升了推理的
  • 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程 xiao5kou4chang6kai4 统计生态农业r语言回归贝叶斯统计学线性回归
    专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
  • 基于深度学习的认知架构的AI SEU-WYL 深度学习dnn人工智能深度学习架构
    基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术，这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块：感知模块：负责从外部环境中获取数据，处理和提取特征。深度学习
  • 广义加性模型的参数、半参数、非参数形式 智识小站 可解释机器学习算法
    简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。GAM最初由TrevorHastie和RobertTibshirani[1]开发，用于将广义线性模型的性质与加性模型相结合。它们可以被解释为朴素贝叶斯生成模型的判别推广。该模型将一个单变量响应变量Y和一些预测变量联系起来。为Y指定指数族分布，例
  • 什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比 wit_@ 人工智能python算法deeplearning大数据网络
    什么是AI显卡？AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括：深度学习模
  • 认知架构 cognitive architecture 谁怕平生太急 AgentLangChain
    AssistantsAPI：以开发人员为中心。有状态的API：允许存储以前的消息、上传文件、访问内置工具（代码解释器）、通过函数调用控制其他工具。认知架构应用的两个组件：（1）如何提供上下文给应用（2）应用如何推理不同级别的认知架构：（1）单个LLM、仅得到输出（2）一连串LLM、仅得到输出（3）LLM作为路由、选择要使用的操作（工具、检索器、提示）（4）状态机、使用LLMs在步骤之间进行路由，某
  • 多线程编程之理财 周凡杨 java多线程生产者消费者理财
          现实生活中，我们一边工作，一边消费，正常情况下会把多余的钱存起来，比如存到余额宝，还可以多挣点钱，现在就有这个情况：我每月可以发工资20000万元 （暂定每月的1号），每月消费5000（租房+生活费）元（暂定每月的1号），其中租金是大头占90%，交房租的方式可以选择（一月一交，两月一交、三月一交），理财：1万元存余额宝一天可以赚1元钱，
  • [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制 bit1129 zookeeper
    首先，会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时，客户端不能自行决定会话已经超时，不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求，如下的代码输出内容 Created /zoo-739160015 CONNECTEDCONNECTED .............CONNECTEDCONNECTED CONNECTEDCLOSEDCLOSED
  • SecureCRT快捷键 daizj secureCRT快捷键
    ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e ：移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d ：删除光标之后的一个字符crtl + k ：删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w:  删除光标至行首
  • Java 子类与父类这间的转换 周凡杨 java 父类与子类的转换
        最近同事调的一个服务报错，查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。       代码：            
  • 可视化swing界面编辑 朱辉辉33 eclipseswing
          今天发现了一个WindowBuilder插件，功能好强大，啊哈哈，从此告别手动编辑swing界面代码，直接像VB那样编辑界面，代码会自动生成。       首先在Eclipse中点击help，选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（文本函数） 老A不折腾 finereportweb报表工具报表软件java报表
    文本函数 CHAR CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。 Number:用于指定字符的数字，介于1Number:用于指定字符的数字，介于165535之间（包括1和65535）。 示例: CHAR(88)等于“X”。 CHAR(45)等于“-”。   CODE CODE(text):计算文本串中第一个字
  • mysql安装出错 林鹤霄 mysql安装
    [root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing...                #####################
  • linux下编译libuv aigo libuv
    下载最新版本的libuv源码，解压后执行： ./autogen.sh   这时会提醒找不到automake命令，通过一下命令执行安装（redhat系用yum，Debian系用apt-get）： # yum -y install automake # yum -y install libtool     如果提示错误：make: *** No targe
  • 中国行政区数据及三级联动菜单 alxw4616
    近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的! 呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上. 哎,自己没办法动手写吧. 现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用   文件说明 lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码（截止2013年8月31日)来源：国家统计局 发布时间：2014-01-17 15:0
  • 哈夫曼加密文件 百合不是茶 哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
     在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;   加密步骤:  1,统计文件中字节出现的次数,作为权值   2,创建节点和哈夫曼树   3,得到每个子节点01串   4,使用哈夫曼编码表示每个字节  
  • JDK1.5 Cyclicbarrier实例 bijian1013 javathreadjava多线程Cyclicbarrier
    CyclicBarrier类 一个同步辅助类，它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中，这些线程必须不时地互相等待，此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用，所以称它为循环的 barrier。 CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令，
  • 九项重要的职业规划 bijian1013 工作学习
    一. 学习的步伐不停止        古人说，活到老，学到老。终身学习应该是您的座右铭。        世界在不断变化，每个人都在寻找各自的事业途径。        您只有保证了足够的技能储
  • 【Java范型四】范型方法 bit1129 java
    范型参数不仅仅可以用于类型的声明上，例如   package com.tom.lang.generics; import java.util.List; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value =
  • 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作 bit1129 hadoop
      package com.examples.hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoo
  • ua实现split字符串分隔 ronin47 lua split
    LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样，包括很多功能，比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展：由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能，LUA可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快，从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
  • java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树 bylijinnan java
    public class BuildTreePreOrderInOrder { /** * Build Binary Tree from PreOrder and InOrder * _______7______ / \ __10__ ___2 / \ / 4
  • openfire开发指南《连接和登陆》 开窍的石头 openfire开发指南smack
    第一步     官网下载smack.jar包     下载地址：http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack 第二步     把smack里边的jar导入你新建的java项目中 开始编写smack连接openfire代码 p
  • [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启 comsci 移动
        看到新的手机，很多由金属材质做的外壳，内存和闪存容量越来越大，CPU速度越来越快，对于这些改进，我们非常高兴，也非常欢迎      但是，对于手机的新设计，有几点我们也要注意      第一：手机的后盖应该能够被用户自行取下来，手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
  • 20款国外知名的php开源cms系统 cuiyadll cms
    内容管理系统，简称CMS，是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布，编辑和删除文章，即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言，这就是CMS的优点。 在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统，以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。 1. Wordpress WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
  • Java生成全局唯一标识符 darrenzhu javauuiduniqueidentifierid
    How to generate a globally unique identifier in Java http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log http://stackoverflow
  • php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句 dcj3sjt126com sql
    SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern'] SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。 本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符，这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表，第二列的值为BASE T
  • 5天学会一种 web 开发框架 dcj3sjt126com Web框架framework
    web framework层出不穷，特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单，一条一条的学习，事半功倍，很快就能掌握 一共25条，即便很磨蹭，2小时也能搞定一条，25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架 各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素，把握主线，就不会迷路 建议把本文
  • Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理) eksliang jsongsonGson mapGson 集合处理
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述        Map保存的是键值对的形式，Json的格式也是键值对的，所以正常情况下，map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例 package com.ickes.json; import java.lang.refl
  • cordova实现“再点击一次退出”效果 gundumw100 android
    基本的写法如下： document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false); function onDeviceReady() { //navigator.splashscreen.hide(); document.addEventListener("b
  • openldap configuration leaning note iwindyforest configuration
    hostname // to display the computer name hostname <changed name> // to change go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately dont forget to change /etc/hosts
  • Nullability and Objective-C 啸笑天 Objective-C
    https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25   http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html   http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913   http://blog.sunnyxx
  • jsp中实现参数隐藏的两种方法 macroli JavaScriptjsp
    在一个JSP页面有一个链接，//确定是一个链接?点击弹出一个页面，需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数，可能会不安全。要求实现src="***.do"，参数通过其他方法传！//////
  • Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
    Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便，关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。 可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal，有要打开新的链接，尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。   <a href="#/group-buy" class="btn bt
  • 二维数组在Java和C中的区别 流淚的芥末 javac二维数组数组
    Java代码：   public class test03 { public static void main(String[] args) { int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}}; System.out.println(a[0][1]); } }  运行结果： Exception in thread "mai
  • systemctl命令用法 wmlJava linuxsystemctl
    对比表，以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他