- 【机器学习】聚类算法(三)
十年一梦实验室
机器学习算法聚类人工智能数据挖掘
六、基于图的算法6.1谱聚类6.2算法原理RatioCut算法NCut算法6.3如何选择合适的K值6.4谱聚类的应用场景示例代码1:对鸢尾花数据集进行聚类,并绘制结果#导入所需的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.clusterimportKMeansf
- Spark笔记
最好的文酱
scala开发语言大数据
DBeaver数据库连接器Download|DBeaverCommunityshell命令bin/spark-submit–classcn.edu.ncut.sparkcore.wordcount.Test03_WordCount_cluster–deploy-modecluster–masteryarn./sparkcore-1.0-SNAPSHOT.jar10血缘关系查看toDebugStri
- Apollo-感知介绍2*
肖浩然
无人驾驶学习笔记自动驾驶人工智能深度学习
课程习题:简单总结一下两个检测算法:启发式的Ncut和深度学习算法CNNSeg感知算法启发到头,就需要数据驱动(机器学习)——CNNseg确定一个方向,收集大量的数据,将市面上主流的方法进行组合,做一个精密的实验,最后得到一些结果。ADAS:高级驾驶辅助系统(是辅助驾驶,而非自动驾驶)辅助驾驶:核心是环境感知自动驾驶:核心是人工智能环视:比如变道需要知道后方以及两边的情况检测(detection)
- Ncut算法(Normalized cuts and image segmentation)
名字不能太蠢
SuperpixelSuperpixelcomputervisionsegmentation算法
论文标题:Normalizedcutsandimagesegmentation作者:JianboShiandJitendraMalik期刊:IEEE算法:该算法为最小割的优化。最小割:构建无向图G=(V,E),w(i,j)为i和j点之间相似度函数。上述公式问题:下述情况中,切出一个点的值比左右两半值更小。算法流程:asso(A,V)表示A中所有点与图中所有点相连的权重。对于上面的例子,用下述公式可
- 谱聚类原理(深入浅出)
赵孝正
#聚类聚类算法
目录0总结1.谱聚类概述2.谱聚类基础之一:无向权重图3.谱聚类基础之二:相似矩阵4.谱聚类基础之三:拉普拉斯矩阵5.无向图切图6.谱聚类之切图聚类6.1RatioCut切图6.2Ncut切图7.优缺点8.谱聚类实施上的指导性细节8.3类别的数目python案例参考资料0总结谱聚类算法是一个使用起来简单,但是讲清楚却不是那么容易的算法,它需要你有一定的数学基础。如果你掌握了谱聚类,相信你会对矩阵分
- 聚类—谱聚类算法
Sunning_001
数据挖掘聚类谱聚类
目录1.谱聚类概述2.谱聚类基础之一:无向权重图3.谱聚类基础之二:相似矩阵3.1、ϵ-邻近法3.2、K邻近法3.3、全连接法4.谱聚类基础之三:拉普拉斯矩阵5.谱聚类基础之四:无向图切图6.谱聚类之切图聚类6.1RatioCut切图6.2Ncut切图7.谱聚类算法流程8.谱聚类算法总结谱聚类(spectralclustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分
- 小白入门谱聚类算法原理与实现
Drone_xjw
数据挖掘谱聚类聚类算法机器学习数据挖掘新手入门
小白入门谱聚类算法原理与实现小白入门谱聚类算法原理与实现1.谱聚类是什么?2.谱聚类步骤2.1谱聚类构图2.2谱聚类切图2.2.1RatioCut2.2.2Ncut3谱聚类实现小白入门谱聚类算法原理与实现文章结构主要分为下面三个部分①谱聚类是什么②谱聚类怎么进行聚类③谱聚类应用例子1.谱聚类是什么?首先回顾一下聚类的概念:聚类:对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类
- 聚类-谱聚类
Tc.小浩
深度学习聚类算法机器学习
文章目录1、概念2、相似性度量3、相似矩阵(权重矩阵)、度矩阵、拉普拉斯矩阵4、图的划分准则5、Ncut聚类1、概念谱聚类是从图论中演化出来的算法,它将聚类问题转换成一个无向加权图的多路划分问题。主要思想是把所有数据点看做是一个无向加权图G=(V,E)的顶点V,E表示两点间的权重,数据点之间的相似度越高权重值越大。然后根据划分准则对所有数据点组成的图进行切图,使切图后不同的子图间的边权重和尽可能低
- sklearn学习谱聚类
搏击俱乐部_
原文链接1.sklearn谱聚类概述\qquad在sklearn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类。同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于ϵ\epsilonϵ-邻近法的相似矩阵。最后一步的聚类方法则提供了两种,K-Means算法和discretize算
- 谱聚类(Spectral Clustering)1——算法原理
大笨牛@
机器学习#聚类算法聚类机器学习
文章目录简介1.准备工作1.1邻接矩阵1.2度矩阵1.3拉普拉斯矩阵1.3.1非归一化拉普拉斯矩阵1.3.2归一化拉普拉斯矩阵1.4相似图1.4.1ϵ\epsilonϵ-近邻图1.4.2kkk-近邻图1.4.3全连接图2.谱聚类算法3.从图形切割的角度去理解谱聚类算法3.1一般的图形切割问题3.2RatioCu问题3.3Ncut问题3.4总结及拓展3.4.1与最优解的差?3.4.2RatioCut
- [机器学习]多视角谱聚类(Ncut matlab代码)
Blue_carrot_
机器学习机器学习聚类算法
一、多视角 多视角聚类是伴随着信息时代发展过程中人们获取信息的途径日益增加,而逐渐出现的新聚类研究方向。通过多种途径获得的数据其实是对同件事物的不同描述,如电影的图片以及音频都是对这个电影的描述,反映了电影不同角度的信息,充分提取不同视角数据中的互补信息是多视角聚类研究的重点。 比如对于同一件新闻新华社、人民日报、和美国华盛顿日报等的表述都是不一样的,那么从这多个方向去解释分析数据能够得到很好
- matlab实现谱聚类,Spectral Clustering谱聚类之Matlab
weixin_39565777
matlab实现谱聚类
谱聚类有两种:谱聚类的基本概念可以参考pluskid的文章:漫谈Clustering(4):SpectralClustering这里则直接给出实现方式:[1].Ncut–Normalizedcut比较经典的是由jianboshi实现的matlab代码,在服务器上用gcc4.4*版本以上进行编译就可以了:http://www.cis.upenn.edu/~jshi/software/编译Ok,后这里
- 谱聚类的python实现
西西嘛呦
什么是谱聚类?就是找到一个合适的切割点将图进行切割,核心思想就是:使得切割的边的权重和最小,对于无向图而言就是切割的边数最少,如上所示。但是,切割的时候可能会存在局部最优,有以下两种方法:(1)RatioCut:核心是要求划分出来的子图的节点数尽可能的大分母变为子图的节点的个数。(2)NCut:考虑每个子图的边的权重和分母变为子图各边的权重和。具体之后求解可以参考:https://blog.csd
- 设置figure属性----set()
include1224
Matlab
cluster_color=['rgbmyc'];fig2=figure(2);scrsz=get(0,'ScreenSize');%获得屏幕属性set(fig2,'Position',[1scrsz(4)/2-100scrsz(3)/2scrsz(4)/2]);%设置figure位置image(curFrame);%显示图片holdon;forj=1:c%循环在图片上画点id=find(Ncut
- html代码大全:你不一定知道的技巧
阿呆公子
16.ncontextmenu="window.event.returnValue=false"将彻底屏蔽鼠标右键no可用于Table17.取消选取、防止复制18.οnpaste="returnfalse"不准粘贴19.οncοpy="returnfalse;"ncut="returnfalse;"防止复制20.IE地址栏前换成自己的图标21.可以在收藏夹中显示出你的图标22.关闭输入法23.永远
- apollo学习笔记十九:apollo 感知(中)
siri99999
Apollo
感知算法点云感知主要任务是感知障碍物的位置、大小、类别、朝向、轨迹、速度等。核心是点云检测分割技术,可以用启发式算法NCut和深度学习算法CNNSeg完成。启发式方法:NcutNcut算法的基本思想是基于空间平滑性假设,即空间上接近的点来自同一个障碍物。首先,利用地图信息对点云进行预处理,例如去掉感兴趣区域之外的点云,降低点云图的复杂度。然后根据预处理后的点云构建加权图G=(V,E,W),将点云分
- 智能驾驶进阶7——感知
次言
感知感知概貌感知技术模块传感器和标定传感器标定感知算法Lidar感知(检测)启发式方法:Ncut深度学习方法:CNNSeg视觉感知(全面)深度学习检测和分割后处理:跟踪,2D-to-3D,多相机融合红绿灯(感知与地图交互)Radar感知(检测)超声波感知(检测)感知中的机器学习感知的未来感知概貌感知技术不能产生0~1的质变,没有终极解决方案,不能进行代码逐行的codereading目标理解感知问题
- 自动驾驶之感知算法
汤姆布利柏_a32e
感知是自动驾驶的第一环,十分重要,同时感知算法要考虑传感器的功能特性、适配其采集到的数据,才能开发出更好的算法。感知算法根据使用的传感器不同而不同。激光雷达(Lidar)点云感知的两种检测算法——启发式的Ncut、深度学习算法CNNSeg点云障碍物感知的主要任务是感知障碍物的位置、大小、类别、朝向、轨迹、速度等。核心是点云检测分割技术启发式Ncut启发式Ncut特别注意:首先要利用地图信息对点云进
- 大三小学期进阶课程第三十二课:感知算法
HNU君陌
大三小学期
第32课、感知算法点云感知(1)点云障碍物感知的主要任务是感知障碍物的位置、大小、类别、朝向、轨迹、速度等。核心是点云检测分割技术,可以用启发式算法NCut和深度学习算法CNNSeg完成。启发式方法:Ncut(1)Ncut算法的基本思想是基于空间平滑性假设,即空间上接近的点来自同一个障碍物。首先,利用地图信息对点云进行预处理,例如去掉感兴趣区域之外的点云,降低点云图的复杂度。然后根据预处理后的点云
- 数据挖掘——谱聚类(spectral clustering)基本原理及python实现
潘多拉星系
数据挖掘
文章目录一、前言二、基本原理(一)无向权重图1、邻接矩阵W2、度D(二)相似矩阵/邻接矩阵W1、ϵ-邻近法2、K邻近法3、全连接法(三)拉普拉斯矩阵(2)拉普拉斯矩阵的性质(四)无向图切图1、子图与子图的连接权重2、切图的目标函数(五)谱聚类切图1、RatioCut切图2、Ncut切图三、谱聚类算法流程四、python实现五、sklearn库中的谱聚类使用六、谱聚类算法总结参考资料:一、前言 谱
- Hibernate如何执行自定义SQL语句
SkySeaSonYou
一、通过Hibernate执行自定义SQL语句使用Hibernate封装过的get()方法获取数据库信息,往往无法灵活的设置查询条件以及排序、分页等操作。所以我们可以使用Hibernate直接调用SQL语句。1.配置Spring和Hibernate的xmlcn.edu.ncut.mfwork.entitycn.edu.ncut.mfwork.view${hibernate.dialect}crea
- Apollo进阶课程⑲丨Apollo感知之旅——感知算法
10点43
无人驾驶汽车进阶
目录点云感知启发式方法:NCut深度学习方法:CNNSeg视觉感知CNN检测CNN分割后处理红绿灯感知基于深度学习的红绿灯感知模块Radar感知超声波感知原创:阿波君Apollo开发者社区5月8日感知是自动驾驶的第一环,是车辆和环境交互的纽带。一个自动驾驶系统的整体上表现好坏,很大程度上都取决于感知系统的做的好坏。讲到感知,首先不得不讲到传感器。传感器是自动驾驶感知环节中最主要的工具,我们必需对传
- 拉普拉斯聚类和特征映射的理解
zpnkwxp2011
参考聚类https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html#!comments参考特征映射https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/8855796根据聚类的文章,两种切图:因为切图时,距离近的点之间的权重w更大,所以按照Ncut切图更能反映事物的本质联系,原始的推导是把yi赋予或者,其中同一类的yi赋予相
- 理解GCN(二)从拉普拉斯矩阵到Ncut问题
NERV_Dyson
NLP数学补给
0文章小节分类相关线代启示录对LaplancianMatrix的基础理解对经典文章《NormalizedCutsandImageSegmentation》中的normalisedcutalgorithm部分做详细的个人理解与阐述1.相关线代启示录1.1特征值与特征向量部分:https://blog.csdn.net/qq_38382642/article/details/1035538251.2二
- GMM的EM算法实现
Rachel-Zhang
MachineLearningDataMining
在聚类算法K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1.GMM模型:每个GMM由K个Gaussian分布组成,每个Gaussian称为一个“Component”,这些Com
- NCUT数据库综合练习(二)作业反馈
Chris小透明
数据库作业批改
综合练习(二)一、题目要求回顾1.创建数据库CPXS,保存于E盘根目录下以自己学号+姓第一个字母(阿拉伯数字+大写字母)方式创建的文件夹中,初始大小5MB,最大20MB,以10%方式增长,日志文件存于同一文件夹,初始大小2MB,最大5MB,以1MB方式增长。2.创建表CP,CPBH为主键,8位数字,CPMC,长度12个字符,JG为精确到小数点后2位,KCL为整数,除了KCL,其他都不能为空。3.使
- 图像处理: 超像素(superpixels)分割 SLIC算法
JNingWei
图像处理图像处理
原理超像素概念是2003年XiaofengRen提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度,所以通常作为分割算法的预处理步骤。常见的超像素分割方法包括:Graph-based、NCut、Turbopixel、Quic
- 谱聚类(spectral clustering)及其实现详解
杨铖
算法篇scala谱聚类SCclusteringscala
Preface开了很多题,手稿都是写好一直思考如何放到CSDN上来,一方面由于公司技术隐私,一方面由于面向对象不同,要大改,所以一直没贴出完整,希望日后可以把开的题都补充全。先把大纲列出来:一、从狄多公主圈地传说说起二、谱聚类的演算(一)、演算1、谱聚类的概览2、谱聚类构图3、谱聚类切图(1)、RatioCut(2)、Ncut(3)、一点题外话(二)、pseudo-code三、谱聚类的实现(sca
- GMM的EM算法实现
ncut_matlab
emGMM
在 聚类算法K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1.GMM模型:每个GMM由K 个Gaussian分布组成,每个Gaussian称为一个“Component”,这些C
- 【读书笔记】JavaScript Note (一)
JavaScript
文章出处:JavaScriptNote http://irw.ncut.edu.tw/peterju/jscript.html简介:JavaScript是一个object-based(以物件(对象)为基础)的ScriptLanguage(脚本语言),与Java之间并没有什么直接联系。JavaScript随着网页下载到电脑中,并经过浏览器上的runtimeengine直译后,然后跟HTML程式混在一
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1