- 【机器学习】每日一讲-朴素贝叶斯公式
问道飞鱼
机器学习与人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯公式
文章目录**一、朴素贝叶斯公式详解****1.贝叶斯定理基础****2.从贝叶斯定理到分类任务****3.特征独立性假设****4.条件概率的估计****二、在AI领域的作用****1.文本分类与自然语言处理(NLP)****2.推荐系统****3.医疗与生物信息学****4.实时监控与异常检测****5.多模态数据处理****三、推导过程示例(以文本分类为例)****四、代码实现(Python)
- 条件概率、全概率公式与贝叶斯公式
对许
基础理论概率论
条件概率、全概率公式与贝叶斯公式1、事件与事件运算2、条件概率与全概率公式3、贝叶斯公式1、事件与事件运算本文旨在回顾一下《概率论与数理统计》的知识,首先,我们来看一下其中的一些基本概念与事件的运算基本概念如下:样本空间:一次试验所有可能的结果的集合称为样本空间,用Ω\OmegaΩ表示样本点:每一种可能的结果称为样本点,样本点也称为单例、基本事件随机事件:一个随机事件是样本空间Ω\OmegaΩ的子
- 连续变量的全概率和贝叶斯公式_全概率公式和贝叶斯公式
weixin_39610964
连续变量的全概率和贝叶斯公式
(1)条件概率公式设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditionalprobability)为:P(A|B)=P(AB)/P(B)(2)乘法公式1.由条件概率公式得:P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)上式即为乘法公式;2.乘法公式的推广:对于任何正整数n≥2,当P(A1A2...An-1)>0时,有:P(A1A2...An-
- 贝叶斯决策例题
phoenix@Capricornus
PR书稿机器学习
例1假定在一次食品样本抽查中,样本显示合格的先验概率P(C1)P(C_1)P(C1)和样本显示不合格的先验概率P(C2)P(C_2)P(C2)分别为:P(C1)=0.95,P(C2)=0.05P(C_1)=0.95,\quadP(C_2)=0.05P(C1)=0.95,P(C2)=0.05现有一待检测的样本,其观察值为xxx,从类条件概率密度函数分布曲线上查得:p(x∣C1)=0.2,p(x∣C2
- 机器学习之条件概率
贾斯汀玛尔斯
2024最新深度学习算法机器学习人工智能
1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。本文将调研几种重要的概率模型,包括EM算法、MCMC、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、概率图模型(CRF、HMM)以及最大熵模型,介绍其基本原理、算法流程、应用场景及优势。2.EM算法(Expectation-Maximization)2.1概述EM算法是一种用于含有隐变量或缺失数据的最大似然估计方法。其核心思想是交替执行期望(E)步骤和
- 机器学习_重要知识点整理
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率,如正态分布、二项分布。数据建模(如高斯分布假设)、生成模型(如贝叶斯网络)。贝叶斯定理计算条件概率,更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类(如垃圾邮件检测)。最大似然估计(MLE)通过数据最大化似然函数,估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立(如t检验、卡方
- 概率论与数理统计
ZhuBin365
人工智能概率论自动化人工智能机器学习深度学习
概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件:样本空间是随机试验所有可能结果的集合,通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集,表示随机试验的某些可能结果的集合。概率的公理化定义:概率是定义在事件集合上的函数P,满足三条公理:①非负性:P(A)≥0;②规范性:P(Ω)=1;③可列可加性:若事件A₁,A₂,...互不相容,则P(A₁∪A₂∪...)=P(A₁)+P(A₂)+...条件概率与全概率公式:
- 第十三届蓝桥杯大赛软件赛决赛C/C++ 大学 B 组
Kent_J_Truman
蓝桥杯蓝桥杯
A【2022——暴力DP/优雅背包】-CSDN博客B【钟表——类日期问题】-CSDN博客C【卡牌——二分】-CSDN博客D【最大数字——DFS】-CSDN博客E【出差——Dijkstra】-CSDN博客F【费用报销——01背包】-CSDN博客G【故障——条件概率】-CSDN博客H【机房——LCA】-CSDN博客I【齿轮——优化(预处理,去重,哈希)】-CSDN博客J【搬砖——经典带贪心01背包(背
- 【故障——条件概率】
Kent_J_Truman
蓝桥杯算法
题目描述太不清晰代码#includeusingnamespacestd;usingdb=double;inta,b,k;//a1e-6)returnp>t.p;returnians;intmain(){scanf("%d%d",&a,&b);for(inti=1;i<=a;i++)scanf("%d",pa+i);for(inti=1;i<=a;i++)for(intj=1;j<=b;j++)sc
- 概率论——5 事件的独立性
黑曼巴、。;
概率论
文章目录事件独立性描述性定义数学定义相关定理多事件独立性事件独立性描述性定义设A,BA,BA,B为两个事件,如果其中任何一个事件发生的概率不受另一个事件发生与否的影响,则称事件AAA与BBB相互独立。数学定义数学定义其实可以由条件概率推导得到,当事件AAA与BBB独立时,BBB在AAA的条件下发生的概率应该等于P(B)P(B)P(B),反之亦然,则可以得到下面的等式:P(B∣A)=P(AB)P(A
- 【概率论】多维随机变量及其分布
return bool(1)
概率论概率论学习
文章目录二维随机变量一、二维随机变量的定义二、分布函数的定义三、分布函数的性质1.单调不减2.规范性3.右连续4.非负性四、二维离散型随机变量1.定义2.性质3.联合分布律五、二维连续性随机变量1.定义2.性质3.求法边缘分布一、定义1.边缘分布函数2.边缘分布律3.边缘概率密度条件分布一、条件分布律的定义二、条件概率密度的定义三、两种重要的二维连续性随机变量1.均匀分布2.二维正态分布四、随机变
- 困惑度的估计
转码的小石
语言模型
固定长度模型的困惑度(Perplexity,PPL)困惑度(PPL)是评估语言模型性能的常用指标。需要注意的是,这个指标专门适用于经典的语言模型(有时称为自回归模型或因果语言模型),而对于像BERT这样的掩码语言模型,则定义不太清楚(请参考模型总结)。经典语言模型:经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率,具体来说,就是计算一个序列中每个token的条件概率,n-gram模型是最基础的经典语言模
- 机器学习的数学基础(三)——概率与信息论
梦醒沉醉
数学基础概率论信息论
目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3协方差8.常用概率分布8.1均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)8.2Bernoulli分布8.3Multinoulli分布8.4高斯分布(正态分布)N(x;μ,σ2)N(x;\mu,\s
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
Ash Butterfield
nlp分类数据挖掘人工智能
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- AI 写作(三)文本生成算法:创新与突破
sdgfsdfxcg
人工智能算法
生成式模型和判别式模型在多个方面存在明显差异。在优化准则上,生成式模型致力于学习联合概率分布,而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系,学习条件概率分布。对于观察序列的处理,生成式模型模拟数据的生成过程,会对整个序列进行综合考虑;判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测,直接建模决策边界。在训练复杂度方面,生成式模型通常较为复杂,因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如,常
- 【机器学习理论】朴素贝叶斯网络
SUNX-T
机器学习机器学习概率论人工智能
基础知识:先验概率:对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计,可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率:指某件事已经发生,计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率:条件事件发生后,另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A),表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P
- 揭秘AI的智能双翼:决策式AI与生成式AI
小马不会过河
人工智能算法embeddingmicrosoft知识图谱
在人在数字化浪潮的推动下,人工智能已成为推动社会进步的关键技术之一。特别是在决策式AI与生成式AI这两个领域,它们的发展不仅加速了技术创新的步伐,也在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。01.智能双翼:决策式AI与生成式AI决策式AI(DiscriminativeAI)定义:决策式AI,也称为判别式AI,是一种通过学习数据中的条件概率分布,对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。它的设计目标是模
- 神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式
西猫雷婶
概率论人工智能概率论
【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型:有限个元素参与抽样,每个元素被抽样的概率相等。条件概率:在某条件已经达成的前提下,新事件发生的概率。实际计算的时候,应注意区分,如果是计算综合概率,比如A已经发生时,B发生的概率,其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A),乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式:全概率公式综合了所有条
- 人工智能与机器学习原理精解【17】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能机器学习概率论
文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶
- NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型(2)
人生百态,人生如梦
nlp从零开始自然语言处理人工智能
3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型,以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积:序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料,其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例,平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
- Matlab实现多传感器信息融合(D-S证据推论)
冬天都会过去
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。(对来自多传感器数据的融合处理)适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍(1)四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中,函数m为识别框
- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法,主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析:一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为:P(A∣B)=P(B)
- 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习概率论
目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中;如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为“猫”的概率是1,即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
- 自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
在自然语言生成任务(NLG)中,采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。1、GreedyDecodingGreedyDecoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出,直到生成结束。在贪婪解码中,生成模型根据输入序列,逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。在每个时间步,模型根据当前的隐藏状态和已生成的部分序列计算每个词语的条件
- 扩散模型原理+DDPM案例代码解析
Mikey@Li
机器学习人工智能深度学习
扩散模型原理+代码解析一、数学基础1.1一般的条件概率形式1.2马尔可夫链条件概率形式1.3先验概率和后验概率1.4重参数化技巧1.5KL散度公式二、扩散模型的整体逻辑(以DDPM为例)2.1Diffusion扩散过程(Forward加噪过程)2.2逆向过程(reverse去噪过程)三、训练过程和采样过程3.1训练过程3.2采样过程3.3模型训练的一些细节3.3.1网络的选择3.3.2一些超参数的
- Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型
Longlongaaago
机器学习深度学习
PixelRecurrentNeuralNetworkspixelrnn是生成模型的一种,基于autoregressivemodels。他的思想很简单,就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据,以条件概率的方式,逐点预测和计算。并且每个像素点的预测都在[0-255]之间,(单通道情况下)如下图1所示:图1,autoregressivemodels在二维图片上的预测方式。其
- 机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习概率论人工智能
朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
- UVA11181条件概率 Probability|Given
DBWG
洛谷算法概率论
条件概率Probability|Given-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)样例解释:需要学习条件概率和贝叶斯定理//12-0.1*0.2*(1-0.3)==0.014//1-30.1*0.8*0.3==0.024//-230.9*0.2*0.3==0.054//0.092//(0.014+0.024)/0.092==0.413043包含1的概率除以所有情况的概率之和就是1买
- 【2018-10-02】条件随机场
BigBigFlower
条件随机场:给定随机变量x条件下,随机变量y的马尔科夫随机场。设X和Y是随机变量,P(Y|X)是在给定X的条件下Y的条件概率分布,若随机变量Y构成一个由无向图G=(V,E)表示的马尔科夫随机场,即满足马尔科夫性:w~v(与v连接的所有w)线性链条件随机场线性链条件随机场的参数形式:tk边上的特征函数,sl节点上的特征函数条件随机场的概率计算问题前向-后向算法定义前向向量:递推公式:定义后向向量:前
- 和米老师思维碰撞
eSoo
最近和米老师的交流,发现自己在学习方法上,还有人生认知上,有很多需要向米老师学习的地方,有很多需要大家帮助的地方,也有很多需要我自己克服的地方,仅以此文记录下和老师交流的几个问题,供大家思考。一,贝叶斯定理贝叶斯公式贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。请问:左边的A,B和右边的A,B一样的吗?答:既一样,又不一样一样在
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户