- 高等数学基础(拉格朗日乘子法)
Psycho_MrZhang
人工智能数学基础数学算法
求解优化问题,拉格朗日乘子法是常用的方法之一问题引入已知目标函数f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x^2+y^2f(x,y)=x2+y2,在约束条件xy=3xy=3xy=3下,求f(x,y)f(x,y)f(x,y)的最小值解:这是一个典型的约束优化问题,在之前最简单的办法就是通过约束条件将其中的变量进行变换,带入目标函数求出极点将y=3xy=\frac{3}{x}y=x3,带入f(x,y)=x
- C&CG算法求解两阶段鲁棒优化问题：推导与AMPL/python代码
寒雨幽思
学习方法算法笔记数学建模python
C&CG算法求解两阶段鲁棒优化问题：推导与AMPL代码Reference算例介绍参数变量主要变量对偶变量辅助变量不确定集（uncertaintyset）数据模型构建目标函数约束条件第一阶段约束第二阶段约束推导KKT条件最终主子问题模型主问题（即第一阶段）子问题（即第二阶段）总结python代码Reference本文介绍的内容，均参考自ZengBo于2013年在OperationsResearchL
- 3.6 求解拉格朗日乘子法
杨德兴
数学基础机器学习人工智能
第一步：引入背景与动机在许多实际问题中，我们需要在一个或多个约束条件下优化某个函数（最大化或最小化）。例如，在经济学中，你可能需要在预算有限的情况下最大化利润；在物理学中，你可能需要在能量守恒的前提下找到系统的稳定状态。这些问题通常被称为带约束的优化问题。动机：问题：如何在满足某些约束条件的情况下，找到一个函数的最大值或最小值？解决方案：使用拉格朗日乘子法。通过引入一个新的变量（称为拉格朗日乘子）
- 每天五分钟机器学习：KTT条件
每天五分钟玩转人工智能
每天五分钟玩转机器学习算法人工智能支持向量机KTT拉格朗日拉格朗日乘数法
本文重点在前面的课程中，我们学习了拉格朗日乘数法求解等式约束下函数极值，如果约束不是等式而是不等式呢？此时就需要KTT条件出手了，KTT条件是拉格朗日乘数法的推广。KTT条件不仅统一了等式约束与不等式约束的优化问题求解范式，KTT条件给出了这类问题取得极值的一阶必要条件。了解KKT条件的历史可追溯至1939年，当时卡鲁什在其硕士论文中首次完整阐述了带不等式约束优化问题的必要条件。这一成果在当时并未
- 什么是KKT 条件（Karush-Kuhn-Tucker 条件）
彬彬侠
机器学习(笔记)机器学习支持向量机svmKKT人工智能
KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker条件）是优化理论中的一组必要条件，适用于求解带有等式和不等式约束的非线性规划问题。当目标函数和约束条件是凸的时，KKT条件也是找到最优解的充分条件。在支持向量机（SVM）的优化中，KKT条件起到了重要作用，它帮助我们通过对偶问题找到原始问题的最优解。KKT条件是对经典的拉格朗日乘子法的扩展，用于处理带有不等式约束的优化问题。它为优化问题提供了一组条件
- 支持向量机SVM原理详解
handsomeboysk
支持向量机机器学习人工智能
SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件：6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想3.常见的核函数1.线性核（Line
- AI学习专题（一）LLM技术路线
王钧石的技术博客
大模型人工智能学习ai
阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、过拟合）反向传播、优化器（
- VMD（变分模态分解）详解
DuHz
波的分析方法现代谱分析方法音频处理数据挖掘信号处理人工智能信息与通信数学建模
VMD（变分模态分解）详解目录前言背景及发展VMD原理与数学基础问题的提出变分框架与能量最小化中心频率与带宽定义目标函数及约束拉格朗日乘子法频域迭代更新公式VMD与EMD/EEMD/CEEMDAN等方法比较VMD算法流程主要参数的选择与影响优点与不足实际应用中需要注意的问题示例代码代码简要解读参考资料前言在信号处理、时频分析、故障诊断等诸多领域，如何将一个复杂信号进行多分量分解，进而提取到其中所包
- 凸优化学习
qiaoxinyu10623
凸优化1024程序员节
认为学习凸优化理论比较合适的路径是：学习/复习线性代数和（少量）高等数学的知识。实际上，凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识，比如方向导数，雅克比矩阵，海森矩阵，KKT条件等。这里强烈推荐MIT公开课《线性代数》，GilbertStrang教授主讲，完全不是照本宣科，而是注重几何解释，非常具有启发性，学完之后，你会对线性代数有全新的认识。学习视频：-UP主汉语配音-【线性代数的本质】合集
- 数学建模、运筹学之非线性规划
AgentSmart
算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值（或为最大值，或为最小值）。最优化问题一般可以分为两个部分：目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- Open3D 最小二乘拟合二维直线（拉格朗日乘子法）
点云侠
python点云处理平面线性代数算法开发语言计算机视觉python
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示Open3D最小二乘拟合二维直线（拉格朗日乘子法）由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。一、算法原理 平面直线的表达式为：y=kx
- 机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT
少云清
机器学习机器学习人工智能拉格朗日梯度下降KKT
文章目录1梯度下降法1.1导数、梯度1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法3.1拉格朗日乘子法理解3.2对偶问题4KKT条件4.1KKT条件理解4.2KKT公式理解4.3KKT条件总结5高中距离知识回顾1梯度下降法1.1导数、梯度导数：一个函数在某一点的导数描述了
- 秋招机器学习面试题问题总结
上岸的程序员
机器学习算法面试题机器学习面试题机器学习面试总结秋招
1、LR为什么用Sigmod函数，这个函数的优缺点各是什么，为什么不用其他的函数？LR的损失函数是什么？2、决策树如果防止过拟合的，损失函数是什么？3、KKT条件有哪些，什么条件下用KKT条件。4、L1正则化为什么能够得到稀疏解，L2为什么能够得到趋于0的解，它们的图像是怎样的？5、GBDT的损失函数是什么？6、SVM的损失函数是什么？如何推导SVM？为什么引入核函数，以及为什么叫核函数？7、什么
- 1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数
CQU_JIAKE
机器学习&神经网络数模数学方法支持向量机机器学习算法
就是说数据有多维的特性，然后依据特性在坐标系种存在点，就是画一个面来分割不同的点，从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线（超平面）所在，就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点，点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化，为就是说，这个超平面是依据数据集计算得到的，然后这个数据是哪个类的，特征为哪些都是事先确定的，计算的目的是找一个超平面，使支持向
- 机器学习核心算法
llovew.
机器学习机器学习逻辑回归人工智能支持向量机决策树
目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法Bagging模型使用Bagging模型的示例代码Boosting模型AdaBoostStacking模型支持向量机决策边界距离的计算数据标签定义优化的目标目标函数拉格朗日乘子法SV
- 深度学习|拉格朗日对偶及KKT条件推导
科研工作站
深度学习KKT对偶仿射
目录1主要内容2问题提出3对偶推导4KKT条件1主要内容在电力系统优化过程中，风光等分布式能源出力和负荷的不确定性（即源荷不确定性）形成了电力系统方向的研究热点，每个研究人员都试图通过自己的方法将研究推进的更深入一些，在理论研究的深层次上，离不开鲁棒优化，包括两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化算法等，鲁棒优化的基础知识是拉格朗日对偶和KKT条件，给大家推荐个课程——凌青老师的《凸优化》，该课程系统性讲解
- Lecture05：随机市场出清
运筹码仓
电力系统中的高级优化和博弈论线性规划
目录1电力市场的不确定性2.随机市场出清问题2.1数学模型2.2GAMS计算源码2.3计算结果3随机市场出清模型的均衡形式4基于场景的随机规划本系列已发表文章列表：Lecture01：市场出清问题的优化建模Lecture1b:如何由原始线性规划模型得到最优条件和对偶问题Lecture02：均衡问题-优化问题以及KKT等价Lecture03:市场出清机制的理想特性先提供两本参考教材：Conejo,A
- 运筹说 第100期 | 库恩塔克条件（KKT条件）的另一个“K”
运筹说
机器学习算法人工智能
上期的最后，我们留下了一个问题——库恩塔克条件为什么叫KKT条件，这多出来的一个“K”指的是谁呢？本期我们就将为大家介绍KKT条件背后的故事以及那另一个“K”。一、KKT条件的历史背景KKT条件（Karush-Kuhn-Tuckerconditions）是由三位数学家的姓氏组成的缩写，分别是Karush、Kuhn和Tucker。这三位数学家都对非线性规划问题的最优化条件做出了重要的贡献。不同于Ku
- 支持向量机（公式推导+举例应用）
Nie同学
机器学习支持向量机算法机器学习
文章目录引言间隔与支持向量机对偶问题（拉格朗日乘子法）SMO算法核函数软间隔与正则化软间隔正则化（罚函数法）模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种强大而广泛应用的监督学习算法。其独特的优势在于在高维空间中进行准确分类，并在处理复杂数据集时表现出色。支持向量机的核心思想是在数据点间找到一个最优的超平面，以最大化不同类别之间
- 线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））
Nie同学
机器学习机器学习
文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异，为分类问题提供有效的数据表征。LDA不同于一些无监督降维方法，如主成分分析（PCA），它充分利用了类别信息，通过寻找最佳投影方向，使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离，
- Influxdb2修改管理员密码
hong3731
时序数据库
通过恢复管理员令牌来重置InfluxDB2管理员的密码1.找到数据库的配置文件一般为config.json2.配置文件的的blod文件配置3.在这个混合文本和二进制json文件中搜索已知的用户名或token之类的字符串。例如："id":"0bd73badf2941000","token":"h8c4nbzfYHPDLNMryWY8TA8XbsO3rBOMW1BtkbhWKajslr1Mu47kKt
- 凸优化 3：最优化方法
Debroon
#凸优化算法
凸优化3：最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP、BFGS/L-BFGS数值优化算法坐标下降法SMO算法基于导数的函数优化解析优化算法/精确解无约束问题-求解驻点方程有等式约束问题-拉格朗日乘数法有等式和不等式约束问题-KKT条件基于随机数函数
- 【最优化方法】约束最优化问题
撕得失败的标签
最优化方法约束最优化KKT定理二次罚函数方法
文章目录不等式约束问题可行方向线性化可行方向序列可行方向KKT定理示例等式约束问题二次罚函数方法示例不等式约束问题考虑约束最优化问题minf(x)s.t.ci(x)=0,i=1,2,⋯ ,m′,ci(x)⩾0,i=m′+1,m′+2,⋯ ,m,\begin{aligned}\min&\quadf(x)\\\mathrm{s.t.}&\quadc_i(x)=0,\quadi=1,2,\cdots,
- Open3D 最小二乘拟合平面——拉格朗日乘子法
点云侠
python点云处理平面numpy开发语言算法计算机视觉3d
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接Open3D最小二乘拟合平面——拉格朗日乘子法。爬虫自重。一、算法原理 设拟合出的平面方程为：ax+by+
- 机器学习——支持向量机
TXQIHYJ
机器学习支持向量机人工智能
目录前言支持向量机的背景理论知识线性可分支持向量机最大间隔超平面最大化间隔的计算对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件拉格朗日乘子法：软间隔与正则化损失函数具体实现垃圾邮件分类（SVM）数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧
- SVM原理理解
BKXjilu
支持向量机机器学习算法
目录概念推导：共识：距离两个点集距离最大的分类直线的泛化能力更好，更能适应复杂数据。怎么能让margin最大？最大化margin公式：求解最大margin值：拉格朗日乘子法：为什么公式中出现求和符号?SVM模型:求解拉格朗日乘子：如何求解？1.计算实例：2.求解算法--SMO求解问题：工作原理：为什么每次要选择两个变量来更新，而不是一个变量呢？代码：小结：学习资料：猫都能看懂的SVM【从概念理解、
- 一般信道容量的计算方法
FakeOccupational
其他latexhtmlpycharm
由拉格朗日乘子法对L=I(X;Y)−λ∑ipi对pi求导可得公式∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p(yi))=log2e+λ引入C：∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi)p(yi))=C分离定值：∑j=1mp(yj/xi)log(p(yj/xi))=C+∑j=1mp(yj/xi)log(p(yi))∑j=1mp(yj/xi)=1,∑j=1mp(yj/xi)log(p(
- 机器学习之支持向量机（SVM）原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（sklearn调包）
铖铖的花嫁
机器学习sklearn
目录1.SVM介绍1.1.思路1.2.特性2.前置知识2.1.超平面2.2.拉格朗日乘子法2.3.对偶问题3.原理推导3.1.公式推导3.2.求解3.2.1.转化对偶问题3.2.2.SMO算法4.核函数与软间隔4.1.核函数4.2.软间隔5.几个注意点(面试问题)6.代码详解6.1.sklearnSVM7.代码实现（可直接食用）1.SVM介绍1.1.思路我们先思考，我们为什么需要SVM？简单的逻辑
- 机器学习笔记：支持向量机回归SVR
UQI-LIUWJ
机器学习机器学习笔记支持向量机
1主要思想主要思路类似于机器学习笔记：支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客和SVM的区别主要有解法和SVM区别不大，也是KKT2和线性回归的区别对SVR，如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间】，则不计算损失对线性回归，只要f(x)和y不相同，那么就计算损失3引入松弛变量参考：支持向量回归（SVR）的详细介绍以及推导算法-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.co
- SVM —— 理论推导
写进メ诗的结尾。
机器学习支持向量机算法机器学习
SVM支持向量线性可分最大间隔超平面最大间隔超平面的推导支持向量分类间隔的推导最优化问题对偶问题拉格朗日乘子法强对偶性SVM优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM算法优缺点支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的核心思想是找到一个最优的超平面或者曲面，将不同类别的样本点分开。在二分类问
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错：
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令：
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称；
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数；
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：
问题：
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案：2 << 3
由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举：
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载：http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如：
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：
我遇到的问题：
sz下载A文件10M左右，没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题
解决方法：
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为：sz -be filename
如果还是有问题：
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位）
VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位）
CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3：将这个流程图导入到矩阵数据表中
4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景：
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截， 一个类对应一个request上下文，
springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的：
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数：
1、采用#{0},#{1}获得参数：
Dao层函数方法：
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件：repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本
