- chatgpt赋能python:Python编写一元二次方程公式
pythonxxoo
ChatGptchatgptpython人工智能计算机
Python编写一元二次方程公式在数学中,一元二次方程是指形如ax2+bx+c=0ax^2+bx+c=0ax2+bx+c=0的方程,其中xxx为未知数,a,b,ca,b,ca,b,c为已知常数,且a≠0a\neq0a=0。本文将介绍如何使用Python编写一元二次方程的解法公式。介绍公式推导要求一元二次方程ax2+bx+c=0ax^2+bx+c=0ax2+bx+c=0的解,根据求根公式:x=−b
- 隐马尔科夫模型1(了解整体知识架构)
-麦_子-
人工智能
当你去学习一个算法的时候,你首先要去搞清楚它是什么,能用来做什么。如果上来就进行公式推导,那样只会让你更加迷糊,只有彻底了解了之后学起来才会事半功倍。本篇文章主要有两个目的:1、让大家了解什么是隐马尔科夫模型。为了让大家深入理解,会先介绍什么是马尔科夫模型,然后介绍什么是隐马尔可夫模型,然后总结两者的联系和区别。2、带大家认识马尔可夫模型的三种应用场景。大家可以理解为能解决哪三种问题,以及三种场景
- 算法练习-01背包问题【含递推公式推导】(思路+流程图+代码)
Yamai Yuzuru
算法编程笔记流程图
难度参考难度:困难分类:动态规划难度与分类由我所参与的培训课程提供,但需要注意的是,难度与分类仅供参考。且所在课程未提供测试平台,故实现代码主要为自行测试的那种,以下内容均为个人笔记,旨在督促自己认真学习。题目动态规划经典问题01背包?具体内容:背包最大重量为4物品如下:重量价值物品0115物品1320物品2430问背包能背的最大重量是多少?思路0-1背包问题的动态规划解法基于以下思路:子问题定义
- 推导数学规律--完成任务的最短时间(任务调度器)
C+G
Leetcode中级算法算法动态规划leetcodehash数据结构
文章目录题目题目解读与公式推导解题代码题目题目解读与公式推导题目解读:字母代表不同的任务,给定的n是任务的延迟时间。那么这个延迟时间是个什么意思呢?根据题目的描述此延迟时间的含义是:完成一个任务后如果还想继续完成相同的任务则需要n的延迟时间。举个例子–n=2,如果此时我完成了A任务,则还需要隔n=2的时间才能再次完成A任务,所以A后面可以接B或者C,同样对B和C也是如此需要隔这么长的时间。数学公式
- 数字PID算法基础
alex1801
未分类算法单片机嵌入式硬件
数字PID是由编程语言实现的PID算法并烧录到控制芯片中,控制芯片与电机驱动连接,将PID控制算法的输出转换为PWM控制信号发送给电机驱动电路,电机驱动电路与直流电机相连并将PWM控制信号转换为具有相同占空比的PWM供电电压,通过对输入电机的PWM供电电压占空比的控制实现对电机转速的调节;通过传感器监测电机转速,反馈至控制芯片,实现闭环。1、公式推导PID控制算法在连续时间序列下的公式如下:对连续
- GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model
双木的木
深度学习拓展阅读深度学习人工智能python计算机视觉图像处理stablediffusion
本文来源公众号“GiantPandaCV”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel(扩散模型),虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是Diffusio
- 通过指数拟合获取平均增长率
热爱生活的大川
数据分析中,我们常常会统计数据的平均增长率或平均下降率。事实上,我们可以通过指数拟合来得到上升比率或下降比率。如图,针对不断下降的月度数据,我们制作一个指数拟合曲线:指数拟合图中指数公式,幂的系数-0.332就是拟合到的下降比率33%了,该数据为正数时就是上升比率。公式推导令为下降比例,且假设,则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a),可知从而图中公式为:这里的x就是上述推导时的t,对应的,,解释
- 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析,学习了两种优化,无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
- GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
CquptDJ
数据挖掘机器学习机器学习算法数据挖掘人工智能大数据
本文同样不涉及公式推导及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档:XGBoost官方文档(全英文)LightGBM官方文档(全英文)关于GBDT算法,优点非常多,可以算是将boosting的思想发挥到了极致,处理许多数据效果都是非常好,但是正所谓人无完人
- 机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部:核技巧
bohu83
NLP机器学习
一序本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。18从全局到局部:核技巧对偶性主要应用在最优决策边界的求解中。这部分的推导过程在https://blog.csdn.net/bohu83/article/details/114198931我首先要吐槽下,对于小白很难掌握这块,因为数学公式推导要求较高。对比了机器学习40讲,我再看下之前贪心学院的NLP训练营课程。我会发现文哲老师会站在小白能方便理解的
- 手撕Buck!Buck公式推导过程
硬件工程师炼成之路
硬件硬件思维buck开关电源公式推导开关电源计算公式dcdc
这个文章我本来没打算写的,因为之前我已经写了《手撕Boost!Boost公式推导及实验验证》,在我看来,Buck与boost是完全类似的,明白一个,另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck,那么今天就来推导下buck的公式。毕竟大家基础也是各不相同,举一反三有时还比较困难,有现成的更好。如果没看过手撕boost的,我建议可以先看看,因为有很多的前提条件在那里面有详尽的解释。这些
- [leedcode]刷题有感--动态规划入门及思路模板
给我杯冰美式
动态规划算法
一、动态规划思考模板1、构造dp[]数组,想清楚dp[]数组的具体含义。2、确定本题目的递推公式3、初始化dp[]数组4、确定数组遍历顺序5、利用初始化后的dp数组结合递推公式推导dp数组,看是否符合题意要求二、题目示例1、斐波那契数列--一维动态规划斐波那契数列斐波那契数,通常用F(n)表示,形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:F(0)=
- 数据结构|对称矩阵压缩存储的下标公式推导|如何求对称矩阵压缩存储对应的一维数组下标
01红C
数据结构矩阵线性代数算法
因为考试的时候可能会给很多情况的变式题,所以要会推导而不是背公式,情况变了,公式就不管用了。行优先、只存储主对角线+下三角区:矩阵下标ai,j(i>=j)->一维数组下标B[k]按照行优先的原则,确定ai,j是一维数组中B[k]中的第几个元素i是行数,j是列数ai,j在第i行,由上图可知,第i行有i个元素;ai,j在第j列,也可以理解为在第i行的弟j个位置。所以,ai,j**元素的前面一共有的元素
- ASM-HEMT模型中漏极电流公式推导
幻象空间的十三楼
ASM-HEMT器件建模
主要公式用单个数字表示,如(1)。公式中物理量的再详细表达式加点表示,如(1.1),以此类推。Id=WLμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds(1)I_d=\frac{W}{L}\mu_{eff}C_g(V_{go}-\psi_m+V_{th})\psi_{ds}(1)Id=LWμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds(1)W和L分别是栅宽和栅长μeff\mu_{eff}μeff是有效载流子
- 西瓜书学习笔记——低维嵌入(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习
文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入(Low-DimensionalEmbedding)是一种降低高维数据维度的技术,目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间,以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中,随着数据维度的增加,样本之间的距离变得更加稀疏,导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
- 西瓜书学习笔记——核化线性降维(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习
文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法(KernelMethods)来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中,例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧,将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间,然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
- 西瓜书学习笔记——k近邻学习(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习
文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想:如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别,那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段,而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤:选择K值:首先,确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
- 西瓜书学习笔记——主成分分析(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习降维
文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术,用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征,这些新特征被称为主成分,它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间(各个属性之间是线性无关的)中的样本点,存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达:最近重构性
- 时间序列预测 —— TCN模型
Persist_Zhang
Python数据分析传感数据深度学习cnn神经网络
时间序列预测——TCN模型卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)在图像处理等领域取得了显著的成就,一般认为在处理时序数据上不如RNN模型,而TCN(TemporalConvolutionalNetwork)模型是一种基于卷积神经网络的时间序列预测模型,具有一定的优势。本文将介绍TCN模型的理论基础、公式推导、优缺点,并通过Python实现TCN的单步预测和多步
- 最大熵阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大熵模型
weixin_39669638
最大熵阈值python
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习,由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法,并制作了可视化动画。针对最大熵,提供一份简明的GIS最优化算法实现,并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。本文属于初学者的个人笔记,能力有限,无法对著作中的公式推导做进一步发挥,也无法保证自己的理解是完全正确的,特此说明,恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
- 岭回归公式推导
吐泡泡的柠檬
回归
对于最小二乘问题加入常数项,令变量代换,可以写成其中θ是拟合系数。加入常数项,同时,希望拟合参数θ尽可能小,以降低预测值的敏感程度,可得:注:结合起来理解:目标函数是一个凸函数,对目标函数求导,导数等于0的点是最优点:注意:岭回归的推导与介绍,比较全面:https://www.jianshu.com/p/1677d27e08a7
- 详解谱聚类算法理论基础
This_chao
机器学习聚类
前言最近由于研究需要,学习了谱聚类算法。大致是先在CSDN上对算法有个全局的认识,然后在B站上看了点视频加深认识,最后在谷歌学术上找了一些论文加以巩固理论基础。本文不含大量数学公式,但严格按照算法的原理讲解,比较适合初学者阅读,相信等读者基本了解算法的原理后再看数学公式推导效果会更好。一、谱聚类宏观把握1、聚类目标1.1、聚类:首先我们知道聚类属于机器学习中的无监督学习,我们用作训练的数据是不带标
- 《数据结构与算法之美》22——递归树
大杂草
前言在排序那一节里,讲到排序时,利用递推公式推导时间复杂度来求解归并排序、快速排序的时间复杂度,但有些情况,例如快速排序的平均时间复杂度,利用递推公式,会涉及很复杂的数据推导。今天学习一种特殊的树来分析递归算法的时间复杂度,那就是递归树。递归树与时间复杂度递归算法的思路是把大问题分成小问题来解决,一层一层的分解,直到问题规模足够小,不需要再递归为止。把这个一层一层的分解过程画成图,它其实是一颗树。
- 西瓜书学习笔记——层次聚类(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记聚类
文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略:自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法,用于将数据集划分为层次结构的聚类。算法的基本思想是从每个数据点开始,逐步合并最相似的簇,直到形成一个包含所有数据点的大簇。这个过程被反复执行,构建出一个层次化的聚类结构。这其中的关键就是如何计算聚类簇之间的距离。但实际上,每个簇都是一个集合
- 牛客周赛round30D题讲解(公式推导)
Colinnian
题目讲解c++
写的时候题目理解错了(*/ω\*)登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网#includeusingll=longlong;intmain(){std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(nullptr);llx,y,l,r;std::cin>>x>>y>>l>>r;//计算最大公约数lld=std::gcd(x,y);//x除以最大公约数x/=d;/
- 西瓜书学习笔记——密度聚类(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记聚类
文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法,其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。与传统的基于距离的聚类方法(如K均值)不同,密度聚类方法不需要预先指定簇的数量,而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。DBSCAN是基于一组邻域参数(ϵ,MinPts)(\epsilon,MinPts)(ϵ,MinPts)来刻
- C++ 数论相关题目:卡特兰数应用、快速幂求组合数。满足条件的01序列
伏城无嗔
数论力扣算法笔记c++算法
给定n个0和n个1,它们将按照某种顺序排成长度为2n的序列,求它们能排列成的所有序列中,能够满足任意前缀序列中0的个数都不少于1的个数的序列有多少个。输出的答案对109+7取模。输入格式共一行,包含整数n。输出格式共一行,包含一个整数,表示答案。数据范围1≤n≤105输入样例:3输出样例:5上述描述了本题的公式推导,最终也就是求一个卡特兰数。本题中,求逆元取模的是一个质数,可以用快速幂来求,如果不
- 求 逆矩阵 公式推导
comedate
技术分享线性代数矩阵论逆矩阵求解算法
求逆矩阵公式推导[用余子式、代数余子式和伴随来求逆矩阵](https://www.shuxuele.com/algebra/matrix-inverse-minors-cofactors-adjugate.html)
- 算法学习系列(二十九):裴蜀定理、扩展欧几里得算法
lijiachang030718
算法算法学习
目录引言一、裴蜀定理二、扩展欧几里得算法模板三、公式推导四、例题1.扩展欧几里得算法模板题2.线性同余方程引言这个扩展欧几里得算法用的还是比较多的,而且也很实用,话不多说直接开始吧。一、裴蜀定理裴蜀定理:对于任意正整数a和b,一定存在非零整数x和y,使得ax+by=gcd(a,b)裴蜀定理:对于任意正整数a和b,一定存在非零整数x和y,使得ax+by=gcd(a,b)裴蜀定理:对于任意正整数a和b
- 模电专题-全差分运放
南山维拉
模拟电子嵌入式硬件
本篇主讲理论。先给个图看下是啥样的(型号THS4130IDGN)可以看到,该运放有正负两个反馈。首先需要申明的是:全差动运算放大器仍然满足虚短虚断的特性。从上图中可以看到,运放的正输入端有一个Vin信号,负输入端没有接输入信号;这是一种典型的将单端输入型号转化成差分信号的连接方式。具体的分析我直接上杨老师的内容:好了,以上就是差动放大器的入门知识点。想要掌握差放,上面的所有公式推导最好自己都能做一
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
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/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,同时变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)
中间不能有空格,可以使用下划线(_)
不能使用标点符号
不能使用bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
jinnianshilongnian
nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
pda158
linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj