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k均值聚类算法考试例题
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一壶浊酒..
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赵孝正
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目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
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翔山代码
算法算法哈希算法数据结构
这道题可以用for循环来做,也就是不停计算平方直到结果为1或者出现循环,但是题目要求用hash表来做,那我们可以稍微改造一下,下面是代码importjava.util.HashSet;importjava.util.Set;publicclassSolution9{//创建一个hash_set用来存储n的平方和检测一下如果n变成了1或者出现了循环则退出循环publicbooleanisHappy(
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weixin_39807352
python奇数平方和
平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点,它们之间并不是相互排斥的,而是相互联系
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功能:在给定的滑动窗口大小下,对每个窗口内的像素值进行快速相加求和。应用:图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征,特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。Haar特征得名于其与原始的Haar小波变换在计算方式上的相似性。这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性,如边缘、线条和中心
- 各种聚类方法的聚类思想介绍及其优缺点
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聚类是一种无监督学习方法,旨在将数据集中的样本划分为若干个组,使得同一组内的样本相似度最大,而不同组之间的样本相似度最小。以下是几种常见的聚类方法及其思想、优缺点的介绍:1.K-means聚类聚类思想:K-means将数据分成K个簇,每个簇由一个中心(质心)代表。算法通过迭代优化,使得每个簇中的样本与质心的距离平方和最小。步骤:随机初始化K个质心。将每个样本分配到最近的质心。重新计算每个簇的质心。
- regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结
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简单来说,就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时,因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中,假设因变量(被预测变量)与自变量(预测变量)之间存在着线性关系,也就是说,因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,可以找到
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2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展,简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
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1.简介在上一篇文章里,我们介绍了AdaGrad,引入了二阶动量来调整不同参数的学习速率,同时它的缺点就是不断地累加二阶动量导致最终学习率会接近于0导致训练提前终止,RMSProp主要针对这个问题进行了优化。2.RMSPropAdaGrad的二阶动量计算公式为其中,为当前时刻的二阶动量,是某一时刻的梯度,表示迄今所有梯度的平方和。问题就在于这个求和上,不断地累加导致学习率为0。RMSProp在Ad
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我们需要调用一个换算(reduction)函数,例如sum()、min()、max()等,但首先得对数据做转换或筛选。解决方案一种优雅的方式能将数据换算和转换结合在一起,即在函数中使用生成器表达式。例如,要计算平方和,可以这样:nums=[1,2,3,4,5]s=sum(x*xforxinnums)更多的例子:#Determineifany.pyfilesexistinadirectoryimpo
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原理 当K-means聚类的k值不被指定时,可以通过手肘法来估计聚类数量。 在聚类的过程中,随着聚类数的增大,样本划分会变得更加精细,每个类别的聚合程度更高,那么误差平方和(SSE)会逐渐变小,误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标,其公式为:SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^
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%定义目标函数functionf=myObjective(x)f=x(1)^2+x(2)^2;%举例:二维平方和最小化end%设置参数dim=2;bounds=[-55;-55];%每个参数的边界popSize=50;maxGen=100;F=0.8;CR=0.9;%运行DE算法[bestF,bestX]=simpleDE(@myObjective,dim,bounds,popSize,maxGe
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快乐数.习题链接题目题目解析初始值算法原理我的答案.习题链接快乐数题目编写一个算法来判断一个数n是不是快乐数。「快乐数」定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。然后重复这个过程直到这个数变为1,也可能是无限循环但始终变不到1。如果这个过程结果为1,那么这个数就是快乐数。如果n是快乐数就返回true;不是,则返回false。题目解析分析题目,可以得到两种结果:一直在1这
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cordic算法圆周系统计算sin、cos、平方和开根、atan一、cordic圆周系统旋转模式和向量模式1.1旋转模式1.2向量模式二、一些需要考虑的事项2.1角度范围2.2输入正负2.3关于迭代精度2.4坐标系旋转参考文献:若想计算sinsinsin、coscoscos、x2+y2\sqrt{x^2+y^2}x2+y2、atanatanatan、坐标系旋转等复杂的数学运算,cordic算法提供
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文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|1.DescriptionNumberofWaysWhereSquareofNumberIsEqualtoProductofTwoNumbers2.Solution解析:Version1,分别计算两个数组的平方和以及所有组合乘积并统计对应值的个数,遍历每个数组平方和的个数,找到另一个数组对应的积的个数,二者相乘,加到三元组总个数中。Ve
- 04 多元线性回归
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1.多元线性回归模型一般的多元线性回归模型可以写为:多元线性回归模型因为在绝大数情况下,回归方程都是有常数,我们可以令xi1=1,则上式可以简化为:多元线性回归模型上式又可以用向量来表示:多元线性回归模型全部写出来有如下:多元线性回归模型其中矩阵X为:X矩阵如此便得到了一般多元线性回归模型的向量形式2.OLS估计量的推导我们的目标函数依旧是最小化残差平方和,寻找最佳拟合的回归超平面。目标函数为:目
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第10周十七、大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习参考视频:17-1-LearningWithLargeDatasets(6min).mkv如果我们有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集?以线性回归模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,如果我们的学
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题目描述一个正整数,如果它能被7整除,或者它的十进制表示法中某一位上的数字为7,则称其为与7相关的数。现求所有小于等于n(n<100)与7无关的正整数的平方和。输入格式输入为一行,正整数n(n<100)。输出格式输出一行,包含一个整数,即小于等于n的所有与7无关的正整数的平方和。输入输出样例输入#121输出#22336运行代码importjava.util.*;publicclassMain{pu
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pythonit函数计算了从1到n(包括n)的所有整数的平方和。具体来说,它初始化变量a为0,然后对从1到n的每个整数i,将i的平方加到a上。最后,它返回累加的结果。让我们逐步解析这个函数:defpythonit(n): #初始化变量a为0,用于存储平方和 a=0 #使用for循环遍历从1到n(包括n)的所有整数 foriinrange(1,n+1): #对每个整数
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多元线性回归是指在一个多维特征空间中,通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。多元线性回归的数学表达式为:y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε其中,y为输出变量,x1,x2,…,xn为输入变量,β0,β1,β2,…,βn为回归系数,ε为误差项。通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值,通常使用最小二乘法来求解。多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题,它可以用于预测和建
- 【机器学习】Kmeans如何选择k值
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确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果,因此选择合适的K值非常重要。以下是一些常见的方法来选择K值:手肘法:该方法基于绘制聚类内误差平方和(SSE)与K值之间的关系图。随着K值的增加,SSE会逐渐降低,但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”,这个点就是最佳的K值。轮廓系数法:该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离
- 用C#实现最小二乘法(用OxyPlot绘图)
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C#c#最小二乘法开发语言
最小二乘法介绍✨最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常见的数学优化技术,广泛应用于数据拟合、回归分析和参数估计等领域。其目标是通过最小化残差平方和来找到一组参数,使得模型预测值与观测值之间的差异最小化。最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量(y)与至少一个自变量(x)之间的关系建立为:在OLS方法中,我们必须选择一个b1和b0的值,以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小
- leetcode:Sqrt(x)平方根系列
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平方和平方根系列的几个题,毕业之后,再接触到数学,简直怀疑自己的智商没有下限了,涉及到一些牛顿定律,推导过程分分钟还给了大学老师了,只好用一些具象一些的解释了。题目一:一个数,求平方根的整数部分1、题目链接leetcodeNo69:https://leetcode.com/problems/sqrtx/Implementintsqrt(intx).Computeandreturnthesquare
- 【力扣】快乐数,哈希集合+快慢指针+数学
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leetcode哈希算法算法
快乐数原题地址方法一:哈希集合定义函数getNext(n),返回n的所有位的平方和。一直执行n=getNext(n),最终只有2种可能:n停留在1。无限循环且不为1。证明:情况1是存在的,如力扣的示例一:接下来只需证明,反复执行getNext操作,最终一定会无限循环(停留在1可以理解为无限的1->1循环)。分类讨论:n的位数小于等于3,那么getNext(n)hashtable;while(n!=
- 多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)
东京的雨不会淋湿首尔
与单变量线性回归类似,在多变量线性回归中,我们也构建一个代价函数,则这个代价函数是所有建模误差的平方和,即:image.png,其中:image.png我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为:image即:image求导数后得到:imageimage.png我们开始随机选择一系列的参数值,计算所有的预测结果后,再给所有的参数一
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孤光数据分析
单因素被试内重复测量的方差分析目录(一)适用情况(二)基本计算(1)平方和的计算(2)自由度的计算(3)F值的计算(三)spss操作及结果(1)数据(2)spss操作(3)结果(一)适用情况(1)被试接受所有的处理水平。(2)处理水平连续实施给同一个被试时,前面的实验处理不会对后面的实验处理有长期影响。(3)消除顺序效应。例如:为检验某种行为方式随年龄变化的情况,在4个时间点对8名被试进行重复测量
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std86021
Matlabmatlab开发语言
MATLAB向量的模向量v中的元素v1,v2,v3,…,vn,下式给出其幅度:|v|=√(v1^2+v2^2+v3^2+…+vn^2)MATLAB中需要采按照下述步骤进行向量的模的计算:采取的矢量及自身的积,使用数组相乘(*)。这将产生一个向量sv,其元素是向量的元素的平方和V.sv=v.*v;使用求和函数得到v。这也被称为矢量的点积向量的元素的平方的总和V.dp=sum(sv);使用sqrt函数
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
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Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_