spring-mvc学习小记

随机森林（Random Forest）学习小记

RF如何工作建立多个决策树并将他们融合起来得到一个更加准确和稳定的模型，是bagging思想和随机选择特征的结合。随机森林构造了多个决策树，当需要对某个样本进行预测时，统计森林中的每棵树对该样本的预测结果，然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。随机体现在两个方面，一个是随机取特征，另一个是随机取样本，让森林中的每棵树既有相似性又有差异性。森林中每棵树按照如下方式生长：如果过训练样本中有N个
很吵请安青争·2019-03-04 21:03

回归树学习小记 RegressionTree

不管是分类树还是回归树，首先要明确的是，他们使用的特征即可是连续的也可以是离散的，label是连续值还是类别决定了决策树是分类树还是回归树。下面是李航的统计学习方法中给出的CART回归树的算法。其中最关键的就是过程（1）1.分裂点选择：枚举所有的特征，对于每个特征，枚举所有的切分点，对于每一个切分点，数据被分成两部分，对于这两部分，分别找到对应的预测值c1，c2使得两边产生的误差和最小。这个c1,
很吵请安青争·2019-02-22 15:24

springMVC的xml配置

1.下面是spring-mvc的配置文件:;application/json;charset=UTF-82.下面是spring-mybatis的配置文件:;classpath:jdbc.propertiesclasspath
zheng854938169·2019-02-20 16:15

常系数齐次线性递推学习小记

此篇文章可能写的很不标准，请读者见谅。常系数齐次线性递推，可以理解为dp，大概是给出f[0..k−1]f[0..k-1]f[0..k−1]的初值，对于i>=k,f[i]=∑j=1k−1f[i−j]∗c[j]i>=k,f[i]=\sum_{j=1}^{k-1}f[i-j]*c[j]i>=k,f[i]=∑j=1k−1f[i−j]∗c[j]，ccc也是给出的转移系数。我们的目的是求f[n]f
Cold_Chair·2019-01-16 16:54

细思量，万般情绪在心头—《阁夜》学习小记

天公作美，冰雪体验乐无穷！互加给力，网络晨读展风采！2018.12.21真是一个幸福的日子，我们组织滑雪板体验活动，不下雪的大东北今天终于雪花飞舞！耽误的“彩虹花晨读”下午回来之后我们抓紧弥补，没有听到前面暖场的歌曲有点小遗憾（真心希望下次录制时把那段录制，因为每次课前的歌曲真的好美，总是能唤起我们的共鸣。）直播开始前诗配画展示环节，我班刘滨豪和刘维的思维导图式的诗配画双双被展示，引起了班级的小高
N1166刘洪英吉林龙潭·2018-12-22 05:42

xxl-job 学习笔记

admin公共spring-mvc提供了一个rest的接口给执行器调用(com.xxl.job.admin.controller.JobApiController#api)。
dreamoftch·2018-12-12 01:00

数列特征方程学习小记

参考资料：《组合数学》特征方程这个东西是用来求非齐次常数递推式的通项公式的，简单地说，就是：有一数列fff,f[0..(k−1)]f[0..(k-1)]f[0..(k−1)]为定值；对于f[i](i>=k)f[i](i>=k)f[i](i>=k),有f[i]=∑j=1kf[i−j]∗b[j]f[i]=\sum_{j=1}^kf[i-j]*b[j]f[i]=∑j=1kf[i−j]∗b[j
Cold_Chair·2018-12-07 22:15

数列特征方程学习小记

参考资料：《组合数学》特征方程这个东西是用来求非齐次常数递推式的通项公式的，简单地说，就是：有一数列fff,f[0..(k−1)]f[0..(k-1)]f[0..(k−1)]为定值；对于f[i](i>=k)f[i](i>=k)f[i](i>=k),有f[i]=∑j=1kf[i−j]∗b[j]f[i]=\sum_{j=1}^kf[i-j]*b[j]f[i]=∑j=1kf[i−j]∗b[j
Cold_Chair·2018-12-07 22:15

旅游后台管理系列——SSM框架Web表现层

由springmvc来管理controller，配置文件内容有：需要扫描controller配置注解驱动配置视图解析器配置完spring-mvc之后不要忘了在web.xml中添加配置：Spring容器的配置
_Mast·2018-12-03 00:08

Rust语言学习小记（模块）

5.模块5.1模块定义在一个project中，模块的入口为src/lib.rs。模块的声明以mod关键字开头。项目的根模块必须在lib.rs中进行声明。模块声明遵循如下递归规则：如果一个叫做foo的模块没有子模块，应该将foo的声明放入叫做foo.rs的文件中。如果一个叫做foo的模块有子模块，应该将foo的声明放入叫做foo/mod.rs的文件中。5.2模块实现模块的实现与声明可以在一起，即mo
黄耀东_c1d2·2018-11-28 23:50

Python学习小记(5)---Magic Method

具体见ThePythonLanguageReference与Attribute相关的有__get____set____getattribute____getattr____setattr____getitem____setitem__Reference描述如下3.3.2.CustomizingattributeaccessThefollowingmethodscanbedefinedtocusto
l_____py·2018-11-23 19:00

SpringMvc注册登录项目实战一

SpringMvc-loginSpringMvcorg.springframework.web.servlet.DispatcherServletcontextConfigLocation/WEB-INF/springmvc-config.xmlSpringMvc/spring-mvc
yq-java·2018-11-22 08:51

动态dp学习小记

据说这东西猫锟在WC2018讲过，怎么一点印象都没有呢？当时应该是在冬眠NOIP2018T6如果用动态dp去看就是一道裸题，不过因为询问是相互独立的，即修改没有时效性，可以直接用倍增代替动态dp。先看一道题：P4719【模板】动态dp如果没有修改，这题就是树形dp入门题：没有上司的晚会设f(x,0/1)f(x,0/1)f(x,0/1)分别表示以x为根的子树中，选x的最大独立集，不选x的最大独立集。
Cold_Chair·2018-11-20 22:41

动态dp学习小记

据说这东西猫锟在WC2018讲过，怎么一点印象都没有呢？当时应该是在冬眠NOIP2018T6如果用动态dp去看就是一道裸题，不过因为询问是相互独立的，即修改没有时效性，可以直接用倍增代替动态dp。先看一道题：P4719【模板】动态dp如果没有修改，这题就是树形dp入门题：没有上司的晚会设f(x,0/1)f(x,0/1)f(x,0/1)分别表示以x为根的子树中，选x的最大独立集，不选x的最大独立集。
Cold_Chair·2018-11-20 22:41

Zipkin/Brave 整合Spring-MVC 框架实战

1.Zipkin是啥Zipkin是一个分布式追踪系统，可以有效的在微服务架构中发现延时问题，是基于GoogleDapper论文设计的。其源码位于Github的OpenZipkin/Zipkin2.Brave是啥Brave充当了Zipkin系统中的Collector，把服务中的一些数据封装成Span实时的发送到Zipkin中去。其名字由荷兰语中的Dapper翻译而来。3.Brave能干啥Brave可
yoruichi_7·2018-11-16 11:48

spring-mvc/springboot使用MockMvc对controller进行测试

网上基本都是参考官方的使用方式，使用了importstatic，个人感觉这种方式特别不好，代码提示性不友好。所以在此进行说明，也方便自己以后使用。1.引入spring-test相关jar包，springboot只需引入spring-boot-starter-test即可org.springframework.bootspring-boot-starter-testtest2.写好controlle
火光闪耀·2018-11-14 10:58

Python学习小记(4)---class

1.名称修改机制大概是会对形如__parm的成员修改为_classname__spam9.6.PrivateVariables“Private”instancevariablesthatcannotbeaccessedexceptfrominsideanobjectdon’texistinPython.However,thereisaconventionthatisfollowedbymostPy
l_____py·2018-11-08 00:00

ssm中利用ResponseBody注解返回json数据

在pom.xm添加依赖org.codehaus.jacksonjackson-mapper-asl1.9.12在spring-mvc的配置文件中添加jackson反序列化的配置text/plain;charset
m0_37691937·2018-11-07 13:48

Python学习小记(3)---scope&namespace

首先，函数里面是可以访问外部变量的#scope.pydefscope_test():spam='scope_testspam'definner_scope_test():spam='inner_scope_testspam'defdo_local():spam='localspam'defdo_nonlocal():nonlocalspamspam='nonlocalspam'defdo_glob
l_____py·2018-11-07 13:00

springmvc处理文件无法上传问题

其搜索到的结果基本上是让检查spring-mvc配置文件中，file类型的解析handler有没有问题。我确认了我的配置没有问题。如图：2、我开始怀疑，
我傲故我狂·2018-11-07 00:58

Python学习小记(2)---[list, iterator, and, or, zip, dict.keys]

1.List行为可以用alist[:]相当于alist.copy()，可以创建一个alist的shallocopy，但是直接对alist[:]操作却会直接操作alist对象>>>alist=[1,2,3]>>>blist=alist[:]#assignalist[:]toblist>>>alist[1,2,3]>>>blist[1,2,3]>>>blist[2:]=['a','b','c']#al
l_____py·2018-11-06 18:00

SSH和SSM两个框架的浅显的区别

1.SSH框架是Struts+Spring+Hibernate而SSM是指的Spring-MVC+Spring+MyBatis,光从这两个缩写就可以看出来，如果比较两者的区别的话主要比较Struct和Spring-MVC
lpl_lpl_lpl·2018-11-04 09:09

高维前缀和学习小记

问题引入：现有a[i](0<=i<2n)a[i](0<=i<2^n)a[i](0=j)and(i的第k位是0))，f(i∣2k,k)+=f(i,j)f(i|2^k,k)+=f(i,j)f(i∣2k,k)+=f(i,j)这样的复杂度是O(2n∗n2)O(2^n*n^2)O(2n∗n2)对于上面的式子可以前缀和优化：即f(i,j)+=f(i,j−1),f(i∣2j,j)+=f(
Cold_Chair·2018-11-03 10:13

ssm整合框架 Spring—MVC基本配置 spring-servlet.xml配置详解

以下为ssm框架整合开发中，对Spring-MVC的配置，文件名为spring-servlet.xml。最下的代码可直接粘贴到spring-servlet.xml文件中。
大鹏Payne·2018-10-30 23:36

spring框架的基本配置信息 web.xml 配置

使用spring，spring-mvc，MyBatisssm整合框架开发，一个基本的web.xml配置。
大鹏Payne·2018-10-28 12:33

狄克斯特拉算法学习小记

抛出问题在广度优先搜索算法里面我们在从双子峰到金门大桥的图里面寻找的是换乘最短的路径，但是我们需要找出最快的路径应该怎么选择？如下图：因此我们可以使用另一种算法——狄克斯特拉算法（Dijkstra’salgorithm）。算法简介狄克斯特拉算法包含4个步骤：1、找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到大的节点。2、更新该节点的邻居的开销，即找出与这个节点有的映射关系的所有节点。3、重复这个过程，直
june_young_fan·2018-10-23 20:49

替罪羊树学习小记

替罪羊树是一种没有旋转操作的二叉搜索树。或者说就是一颗二叉搜索树，暴力的那种。插入就是自上而下找到应该插入的地方而后插进去。我们知道这样搞肯定是可以变成O(n)O(n)O(n)的深度其复杂度的保证依赖于重构。即一棵子树不平衡直接提出来重构成完全二叉树。不平衡的定义为：max(siz[x0],siz[x1])>siz[x]∗αmax(siz[x0],siz[x1])>siz[x]*\al
Cold_Chair·2018-10-21 08:31

K-D tree学习小记（贴模板的）

K-Dtree是一棵平衡二叉树。K_D即K-Dimention，k维的意思。可能维护什么k维偏序。建树：建树的过程中每次会把一堆点按照某一维切半，中间的提出来作根，分成两个部分作为左右子树继续建树。一个比较劣的维度选法是循环选取，雨露均沾。也可以随机钦点。正统的K-Dtree是选方差最大的那一维。复杂度：O(knlogn)O(k~n~log~n)O(knlogn)查询：相当于把一个k维空间切切切，
Cold_Chair·2018-10-18 16:25

无旋treap学习小记

高一才学这么基本的平衡树，退役了~鉴于旋转treap不能可持久化，与splay相比除了常数小以外没有什么不同，所以就不学了。treap：treap=tree+heap，即二叉搜索树+堆它的中序遍历是有序的，这是二叉搜索树的性质。且对于每一个点有一个随机的键值，对于整个树的任意一棵子树，键值满足堆的性质。基于随机，树高期望是log的。非持久化无旋treap：核心操作有两个：split和merge即分
Cold_Chair·2018-10-17 08:55

生成树计数——矩阵树定理学习小记

此篇博客没有证明（我太菜了），只有结论。要证明见栋栋的博客。生成树计数，顾名思义，就是求生成树的方案数。基尔霍夫矩阵：定义度数矩阵D,Di,i=点i的度D_{i,i}=点i的度Di,i=点i的度数再定义邻接矩阵C,Ci,j=[i、j之间有边]C_{i,j}=[i、j之间有边]Ci,j=[i、j之间有边]基尔霍夫矩阵=D−C基尔霍夫矩阵=D-C基尔霍夫矩阵=D−C行列式：对于一个n∗nn*nn∗n的
Cold_Chair·2018-10-09 21:16

DISC学习小记

最近我比较系统地学习了DISC理论。disc把人格分成4种特质，D（dominant）是领袖型，I(influence)是社交型，S（steadiness）是支持型，C（compliance）是思考型。一、D领袖型1.特征以结果为导向，比如美国的巴顿将军。行动力强，比如达康书记。自尊心超强，比如因为感觉无脸见江东父老，所以自刎乌江的项羽。创新多变，比如乔布斯。2.与D型人相处的要点节约时间，快，高
xixi的哈哈镜·2018-10-07 20:08

解决fonts/fontawesome-webfont.woff2 404 (Not Found) fonts/fontawesome-webfont.ttf 404 (Not Found)

只是记录思路1、确认springMVC能正确访问静态资源，三种方法：1）在web.xml中配置servelet-mappingdefault2)在spring-mvc.xml中配置3）在spring-mvc
k_e_vi_n·2018-10-05 20:55

Xception 学习小记

参考很多，仅为个人学习记录使用论文：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions发表时间：2016Xception是Google在把Inception和残差结构结合之后，对InceptionV3结构进行的又一次改进，主要内容是在网络中加入了深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)。一、深度可分离卷
微笑NAXX·2018-09-25 11:08

VGGNet 学习小记

参考很多，仅为个人学习记录使用论文：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition发表时间：2014一、网络结构论文中训练了6种结构不同的网络：A、A-LRN、B、C、D、E。这些结构都有一个统一的框架：Input->(Convstage->MaxPool)*5->FC*3->Soft-max。在每一个隐藏层后面都连接一个Re
微笑NAXX·2018-09-25 11:13

利用tensorflow实现简单的卷积神经网络——迁移学习小记（二）

一、什么是神经网络（CNN）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以影响周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。卷积神经网络是受到生物思考方式的启发的MLPs（多层感知器），它有着不同的类别层次，并且各层的工作方式和作用也不同。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一
gyx1549624673·2018-09-23 17:18

迁移学习小记（一）仅用于学习记录

万事开头难，刚接触迁移学习，网上的资料水平又良莠不齐，在一时间没能找到合适的学习资料，幸得老师为我们寻找了最新的也非常齐全的相关资料，让我感到柳暗花明又一村。本应该动手实践，但由于基本概念还未掌握，我选择了先“纸上谈兵”。以下记录我本段时间的学习所得。一.什么是迁移学习迁移学习，是指利用数据，任务，或者模型之间的相似性，将在旧的领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程。形式化定义如下：-条件：
gyx1549624673·2018-09-15 21:02

min_25筛学习小记

min_25筛是洲阁筛的简化版，虽然我并不会洲阁筛。min_25筛可以筛一些特殊积性函数的前缀和，有些不是积性函数也可以筛，比如说最大真因子。同杜教筛一样，同时筛出了所有⌊ni⌋\lfloor{n\overi}\rfloor⌊in⌋的前缀和。至于min_25能筛的积性函数有哪些要求，在博客后面会讨论所有时间复杂度证明见朱大佬2018国家预备队论文。筛的本质：1−n1-n1−n内的所有数的最小质因子
Cold_Chair·2018-09-08 21:44

斯特林反演学习小记

我们知道斯特林数和集合有着密不可分的联系，所以斯特林反演一般就用于集合划分上。斯特林反演是用来求容斥系数的。栗子：bzoj4671:异或图直接做很难做。枚举一个集合划分，对于同一集合的点，不一定要求连通，但是不同集合的点一定不连通。这个的方案数是很好算的。我们给它个容斥系数，设为f(S)f(S)对于一个确切的图，假设它有m个连通块，显然当m=1时它才是有用的。然后你在容斥的时候不是算了个不明不白的
Cold_Chair·2018-08-21 16:23

线性基学习小记

谢谢hzj的PPTOI中的线性基一般的指的不是向量，而是异或。最简单的理解就是用最少的数去表示一堆数的异或集合。维护一个一维数组，每个元素记录这个位存储的数。设当前要加入的数为x，从高位到低位扫，当前扫到2^i这一位，存储的数为a[i]若x的2^i位为1，若a[i]=0，那么a[i]=x，并用a[0~i-1]消掉a[i]的2^(0~n-i-1)二进制位（能消就消），再用x把a[i+1~n]的2^i
Cold_Chair·2018-08-21 16:48

Spring-boot+Mybatis+Maven+MySql搭建实例

前言最近读了spring-boot开发手册，spring-boot相比于spring-mvc封装了很多常用的依赖，并且内置了tomcat容器，启动生成的jar包即可启动项目，也是目前流行的微服务常用框架
李日兴·2018-08-17 15:17

Java多线程学习小记

这是一个非常经典的知识点，不仅仅是Java这种高级语言特有，毕竟线程和进程是现代操作系统非常经典的概念。这里我们不讨论Java线程和操作系统线程有何异同，事实上，现在的Java中线程的本质，其实就是操作系统中的线程，Linux下是基于pthread库实现的轻量级进程，Windows下是原生的系统Win32API提供系统调用从而实现多线程。今天主要是来学习总结一下Java多线程。首先什么是线程就不多
ycl686·2018-08-17 15:00

log4j的MDC配合Spring-mvc进行日志追踪

（logback和slf4j也是支持MDC）因为我们项目是Spring-mvc和mybatis搭建的，页面请求都是直接转发到我们的controller层，所以考虑使用Spring的拦截器(interceptor
jerry_player·2018-08-17 10:01

Spring-mvc学习心得(一)

SunJDK1.6.0_13;MyEslipse10;Tomcat;谷歌浏览器;本次操作将用springmvc通过输入网址，返回所需的网页，并在控制台打印输出信息(使用注解的方式)网页输出：控制台打印：建立Springmvc框架，需如下步骤：1.导入所需jar包1.1导入spring以及springmvc所需jar包spring所需jar包百度网盘链接：spring-framework-3.2.1
散场前的温柔·2018-08-13 16:17

五边形数学习小记

学五边形数就是为了整数划分一类问题，目前并不知道有什么其它用途。设整数划分的生成函数为P(x)P(x)P(x)=∏∞i=1(∑∞j=1xij)P(x)=∏i=1∞(∑j=1∞xij)=∏∞i=111−xi=∏i=1∞11−xi有一不是数论上那个phi的函数ϕ(x)ϕ(x)，函数式为：ϕ(x)=∑∞i=1(1−xi)ϕ(x)=∑i=1∞(1−xi)显然有ϕ(x)p(x)=1ϕ(x)p(x)=1那么我
Cold_Chair·2018-08-09 19:13

支付系统-学习小记

支付系统架构典型支付架构-支撑层：用来支持核心系统的基础软件包和基础设施，包括运维监控系统、日志分析系统等。-核心层：支付系统的核心模块，内部又分为两个部分：支付核心模块以及支付服务模块。-产品层：通过核心层提供的服务组合起来，对最终用户、商户、运营管理人员提供的系统。支付应用：指提供给用户在特定场景下使用的产品，比如收银台、二维码支付、转账、打赏、众筹、POS支付、手机充值等。是建立在支付产品的
krisven·2018-07-29 10:33

模拟退火算法学习小记

*“不能退火的题答不是好题答”——THUSC2018前言：之前听专题的时候就听过退火有两种，一种是真退火，一种是假退火。当时傻傻地分不清，现在终于是明白了。问题引入：费马点问题。平面上有n个点，求它们的费马点。费马点的定义为到所有点距离和最短的点。问题剖析：费马点是没有稳定算法去求解的。而且费马点可能有多个。所以我们只能用近似算法去搞。真退火：首先要了解爬山法。爬山法就是每次往最优的方向走。缺点是
Cold_Chair·2018-07-11 21:49

圆方树和广义圆方树学习小记

圆方树，解决毒瘤仙人掌问题的利器。有了圆方树，什么树上的算法都可以套在仙人掌上了，比如说点分治、树链剖分、虚树等等。OI数据结构无穷无尽，只有你不会的，没有你想不到的。资料参见WC2017讲稿。圆方树：圆方树分为圆点和方点。圆点就是原来有的点，方点是新加的点。对于每一个点双联通分量，这个分量里面的边要删掉，分量里的所有点往分量对应的方点连边，分量出去的边照连。可以证明这样还是一棵树，然后就可以根据
Cold_Chair·2018-07-05 21:56

min_25筛学习小记

终于在考试中碰到了一题不能用杜教筛的函数，被迫来学这个。。。概述首先这个函数f(x)f(x)要求是积性函数，而且f(p)f(p)和f(pc)f(pc)都要很好计算，设一个“假的”f′(x)f′(x)表示把xx直接当成质数时的f(x)f(x)，f′(x)f′(x)是（或者能拆成）完全积性函数（比如说简单多项式），且∑ni=1f′(x)∑i=1nf′(x)要很好算。min_25筛的过程有用到埃氏筛法（
DOFYPXY·2018-07-04 22:41

min_25筛学习小记

终于在考试中碰到了一题不能用杜教筛的函数，被迫来学这个。。。概述首先这个函数f(x)f(x)要求是积性函数，而且f(p)f(p)和f(pc)f(pc)都要很好计算，设一个“假的”f′(x)f′(x)表示把xx直接当成质数时的f(x)f(x)，f′(x)f′(x)是（或者能拆成）完全积性函数（比如说简单多项式），且∑ni=1f′(x)∑i=1nf′(x)要很好算。min_25筛的过程有用到埃氏筛法（
DOFYPXY·2018-07-04 22:41

bsgs(大步小步算法)和exbsgs(扩展大步小步算法)学习小记

翻译：bsgs:babysteps,giantstepsbsgs：解决以下问题：有三个整数a,b,p，其中p是质数。求最小的自然数x,使ax=b(modp)a^x=b(mod~p)ax=b(modp)。根据费马小定理，ap−1=1(modp)a^{p-1}=1(mod~p)ap−1=1(modp)，所以只用考虑x=0~p-1设m=pm=\sqrtpm=p，则x可以表示成i∗m+j(0<=i,
Cold_Chair·2018-07-04 21:34
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