- C语言代码练习(第十九天)
小小框架
C语言C语言重点练习c语言
今日练习:52、有一个已经排好序的数组,要求输入一个数后,按原来排序的规律将它插入数组中53、输出"魔方阵"。所谓魔方阵是指它的每一行,每一列和对角线之和均相等。54、找出一个二维数组中的鞍点,即该位置上的元素在该行上最大、在该列上最小。也可能没有鞍点。有一个已经排好序的数组,要求输入一个数后,按原来排序的规律将它插入数组中运行代码intmain(){intarr[11]={1,3,9,12,15
- 实验7-2-8 找鞍点
发愤图强想做全栈的小陈
c初学者算法c语言c++
题目描述一个矩阵元素的"鞍点"是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出输出在一行中按照"行下标列下标"(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。//本题笔者思路是再创一个数组且每个值为
- PTA-C语言 习题7-5 找鞍点 (20分)
只秃头不变强
PTA-C语言习题c语言
一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式:输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:输出在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。输入样例1:417414836161
- Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。公式如下:θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中,θ表示模型参数,η表示学习率,L表示损失函数,∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而,梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如,在鞍点或局部最小值处,梯度接近零,导致模
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
MoyiTech
人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
千740
人工智能深度学习机器学习
1,为什么随着参数的不断更新,损失无法降低?当参数对损失微分为零的时候,梯度下降就不能再更新参数了,训练就停下来了,损失不再下降了,此时梯度接近于0。我们把梯度为零的点统称为临界点(criticalpoint)。损失没有办法再下降,也许是因为收敛在了临界点,临界点包括局部极小值,局部极大值和鞍点(梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值(localmaximum)的点)2,如果一个点的梯度接近于0,
- 24 优化算法
Unknown To Known
动手学习深度学习算法
目录优化和深度学习深度学习中的挑战局部最小vs全局最小鞍点(saddlepoint)梯度消失小结凸性(convexity)凸集凸函数(convexfunction)凸函数优化凸和非凸例子小结梯度下降(gradientdescent)1、梯度下降算法是最简单的迭代求解算法2、学习率(learningrate)小结随机梯度下降(stochasticgradientdescent)小结小批量随机梯度下降
- 机器学习中梯度下降法的缺点
华农DrLai
人工智能机器学习逻辑回归深度学习大数据
机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法,广泛应用于训练各种模型,尤其是在深度学习中。尽管其应用广泛,但梯度下降法也存在一些不可忽视的缺点:1.局部最小值和鞍点局部最小值问题:对于非凸函数,梯度下降法可能会陷入局部最小值,而不是全局最小值。这意味着算法可能找到一个看似最优的点,但实际上在整个参数空间中存在更好的解。鞍点问题:在高维空间中,鞍点(梯度为零,但既非局部最小值也非局部最大值的
- 梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?
woshicver
神经网络算法机器学习人工智能深度学习
链接:https://www.zhihu.com/question/68109802编辑:深度学习与计算机视觉声明:仅做学术分享,侵删作者:夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血,那我就对这个问题多展开一下吧,让鲜血流的更猛烈一些。(害怕.jpg)
- 找二维数组鞍点
808bass542
算法数据结构
【问题描述】编写程序,找出一个4x5二维数组的鞍点,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小(也可能没有鞍点)。【输入形式】根据系统提示,输入一个4x5二维数组。【输出形式】如果是鞍点输出这个点,如果不是鞍点输出“Itdoesnotexist!”。【样例输入】-341521232243891726-13482434235【样例输出】Pleaseentera4x5two-dimensionalar
- pytorch使用dataset和dataloader加载数据集
清明°
pytorch人工智能python
数据集:batch计算-》加快计算速度;single计算-》越过鞍点single可以得到更好的结果但是无法充分利用cpu的并行能力minibatch综合两者优势。epoch:一次所有数据参与训练;batch-size:每次参与训练的样本数量;interation:内层迭代的次数;batch的个数1.作用:加载数据集2.dataset:数据集支持索引抽象类,不能直接实例化,要创建类继承classMy
- 【泽宇读书会13】面对人生的"鞍点”,你选择下坡还是享受现在?
暴富的小青
1月14日开始阅读《升维:让你人生出众的另类通道》。这是上周去书店看到的一本书,之所以开始看,是因为随意翻阅看到了其中一些非常诡辩的论点,比如“拖延”是好事,基于好奇,打算看看他还有什么奇思妙想。本书分七章,每章根据不同主题筛选了生活中遍地可见的常规,说起来他很善于思考,但是看了两小节,都让我觉得作者纯属瞎扯。比如成功都是因为运气,因为1955年出生的比尔盖茨和乔布斯正是因为生而逢时,因为机遇而非
- 李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧
migugu
神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点,可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch:加快梯度的计算,更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如RMSProp等normalizationdropout
- 计算鞍点(c++题解)
hb_zhyu
c++算法开发语言
题目描述给定一个的矩阵,每行只有一个最大值,每列只有一个最小值,寻找这个矩阵的鞍点。鞍点指的是矩阵中的一个元素,它是所在行的最大值,并且是所在列的最小值。例如:在下面的例子中(第4行第1列的元素就是鞍点,值为8)。11356912478101056911864721510112025输入格式输入包含一个行列的矩阵。输出格式如果存在鞍点,输出鞍点所在的行、列及其值,如果不存在,输出"notfound
- C语言(北京理工大学MOOC 上)
金色的省略号
Cc语言算法数据结构开发语言
1、矩阵的鞍点1#include2#defineN323intmain()4{5intm,n;6scanf("%d%d",&m,&n);78inta[N][N]={0};9for(inti=0;ia[rowPos][columnPos]){23rowPos=i;24columnPos=j;25}26}27//判断行最大值,在所在列是否为最小值28for(intk=0;k2#include3intm
- 【小笔记】算法基础超参数调优思路
落叶阳光
笔记算法机器学习深度学习
【学而不思则罔,思维不学则怠】9.29本文总结一下常见的一些超参数调优思路Batch_size2023.9.29简单来说,较大的bz可以加快训练速度,特别是基于GPU进行模型训练时,应该在显存允许范围内,尽量使用较大的bz。两个极端:假设内存/显存足够大,每次都是使用全量数据进行梯度计算,此时训练效率最高,但训练极容易陷入鞍点(局部最优)而无法跳出,表现出来就是loss还比较高,但是已经开始收敛了
- 深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)
搬砖成就梦想
深度学习人工智能机器学习深度学习学习笔记
文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播(BP)CNN本质和优势鞍点的定义和特点?神经网络数据预处理方法有哪些?神经网络怎样进行参数初始化?卷积卷积的反向传播过程CNN模型所需的计算力(flops)和参数(parameters)数量是怎么计算的?池化(Pooling)池化层怎么接收后面传过来的损失?平均池化(averagepooling
- 找出二维数组所有所在行上的最小值与其坐标
Mickey_W
c++算法开发语言
以3*3矩阵为例【样例输入】123425356【样例输出】鞍点坐标:(0,0),值:1鞍点坐标:(1,1),值:2鞍点坐标:(2,0),值:3这段代码好理解一点#includeusingnamespacestd;intmain(){inta[3][3];inti,j,min,n;intn1=0,n2=0,n3=0;for(i=0;i>a[i][j];/*coutusingnamespacestd;
- C语言 查找二维数组的鞍点
牧童深巷
C语言c语言
出具有m行n列二维数组的“鞍点”,即该位置上的元素在该行上最大,在该列上最小,其中1intmain(){inta[10][10];inti,j,k,t,p,m,n;intmax,min;k=1;t=0;p=0;scanf("%d*%d",&m,&n);for(i=0;ia[k][t])//先定义该行最大的数为该列最小的数,看是否为鞍点{min=a[k][t];p=k;//将最小的行数赋值给p}}i
- 正定矩阵在格密码中的应用(知识铺垫)
唠嗑!
格密码密码学网络安全矩阵web安全
目录一.写在前面二.最小值点三.二次型结构四.正定与非正定讨论4.1对参数a的要求4.2对参数c的要求4.3对参数b的要求五.最小值,最大值与奇异值5.1正定型(positivedefinite)5.2负定型(negativedefinite)5.3奇异型六.鞍点(saddlepoint)七.矩阵二次型7.1介绍7.2举例例题1例题2例题3八.正定矩阵与格密码一.写在前面格密码中有时要求格基矩阵是
- 深度学习:鞍点以及如何跳出鞍点
Way_X
损失函数算法深度学习
最近阅读了有关鞍点得到文章,做了一下总结:鞍点的定义:鞍点(saddlepoint)的数学含义是:目标函数在此点上的梯度(一阶导数)值为0,但从该点出发的一个方向是函数的极大值点,而在另一个方向是函数的极小值点。而当在某点的一阶导为0时,该点称为驻点。判断鞍点的一个充分条件是:函数在一阶导数为零处(驻点)的Hessian矩阵为不定矩阵。半正定矩阵:所有特征值为非负,或主子式全部非负。半负定矩阵:所
- Tips for Training DNN
单调不减
DNN的整个步骤流程如图所示。NN和很多经典机器学习模型(如KNN、SVM)不同,它经过训练后在训练集上的表现未必会很好,这是因为它优化的损失函数是非凸的,训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点(即各个方向梯度都约等于零的点)。因此我们训练好一个网络后,要先检验它在训练集上的效果如何,若效果不好,则要修改训练方法重新训练,若效果较好,则我们再观察在测试集上的效果,若效果不好,说明模型过拟合,
- CGAL的三角网格曲面脊线和脐点的近似计算(需要微分几何学的知识)
网卡了
CGAL几何学3d算法
脊线(Ridges):在光滑曲面上,脊线是一种特殊的曲线。沿着这条曲线,曲面的一个主曲率在其曲率线上达到极值(最大或最小)。这意味着脊线是那些曲率发生突变的区域,它们在形状感知、物体识别和计算机图形学中都有重要的应用。脐点(Umbilics):脐点是光滑曲面上的一个特殊点,在该点上,曲面的两个主曲率相等。在脐点处,曲面的形状局部类似于一个球体或鞍点。脐点在曲面分析和计算机图形学中也很重要,因为它们
- 模型优化方法
alstonlou
人工智能
在构建完模型后,通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降(SGD)优点:(1)每次只用一个样本更新模型参数,训练速度快(2)随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点,这样对于非凸函数,最终收敛于一个较好的局部极值点,甚至全局极值点。缺点:(1)当遇到局部最优点或鞍点时,梯度为0,无法继续更新参数(2)沿陡峭方向震荡,而沿平缓维度进展缓慢
- 《Python》在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”
北有青空
python开发语言
在一行中按照"行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”#输入n=int(input("请输入行数"))my_list=[]#先创建一个列表foriinrange(n):#将输入到一行数据按空格分割成多个字符串,然后通过map(int,...)将字符串转为整数,再用list(),将整数列表赋值给行xx=list(map(int,input().split(
- PTA找鞍点(C语言)
Nanlu_O
c语言
题意:一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。输入格式:输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。随后n行,每行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:输出在一行中按照“行下标列下标”(下标从0开始)的格式输出鞍点的位置。如果鞍点不存在,则输出“NONE”。题目保证给出的矩阵至多存在一个鞍点。输入样例1:417414836
- 对偶问题笔记(1)
碧蓝的天空丶
笔记数值计算
目录1从Lagrange函数引入对偶问题2.强对偶性与KKT条件3.对偶性的鞍点特征1从Lagrange函数引入对偶问题考虑如下优化问题{minf0(x)s.tfi(x)≤0,i=1,⋯ ,p,hj(x)=0,j=1,⋯ ,q,x∈Ω,\begin{align}\begin{cases}\minf_0(x)\\\mathrm{s.t}\quadf_i(x)\leq0,\quadi=1,\cdot
- 深度学习之网络优化与正则化
__如果
深度学习人工智能
视频链接:7.1神经网络优化的特点_哔哩哔哩_bilibili神经网络优化的特点网络优化的难点(1)网络结构差异大:不同模型之间的结构差异大——没有通用的优化算法、超参数多(2)非凸优化问题:导致得到的最优解可能是全局最优解——参数如何初始化、如何逃离局部最优或鞍点(3)梯度消失和爆炸问题:当网络非常深时,靠下的层的参数的梯度要么接近0,要么非常大,十分难优化高维空间中的非凸优化问题低维空间中的非
- 找鞍点(PTA)
wx20041102
算法数据结构
先找出每一行的max,然后在判断这个数是不是这一列的min#includeintmain(){inti=0;inti1=0;intj1=0;intk=0;intj=0;intarr[6][6]={0};intn=0;inti2=0;intmax=0;intmin=0;scanf("%d",&n);for(i=0;i=arr[k][j1]){min=arr[k][j1];i2=k;}}if(i2==
- c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根
发狂的小花
高性能算法开发优化人工智能算法机器学习
Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法,区别于梯度下降法,它是二阶导,收敛速度比较快,对于非凸函数,牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引。由于牛顿迭代法是局部收敛,初始值选取不当的话,很容易无法收敛。目录1基本介绍2公式推导3牛顿迭代法的应用3.1求倒数3.2开根号3.2马克尔的方法4收敛性分析1基本介绍牛顿迭代法(Newt
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一