- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
Clf丶忆笙
AI人工智能开发全栈教程学习python人工智能ai
文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
- 为什么 Python 是 AI 的首选语言?
文章目录一、简洁优雅,易于上手二、丰富的库和框架1.数据处理与分析2.数据可视化3.机器学习与深度学习框架三、强大的社区支持四、跨平台性和可移植性五、与其他语言的互操作性文章配套代码已上传,点击查看:https://download.csdn.net/download/2501_92578370/91180848在人工智能(AI)技术飞速发展的今天,编程语言的选择对AI开发者来说至关重要。当你翻开
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研
Yolo566Q
chatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等
xiao5kou4chang6kai4
人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模
asyxchenchong888
chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用
科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之机器学习 day27-day60
Gsen2819
算法大模型人工智能人工智能学习机器学习
机器学习概述机器学习(MachineLearning,ML)主要研究计算机系统对于特定任务的性能,逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练,使模型掌握数据所蕴含的潜在规律,进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛领域,
- 机器学习与深度学习22-数据预处理
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.常见的数据质量问题2.归一化和标准化3.特征选择和特征提取4.独热编码前文回顾上一篇文章地址:链接1.常见的数据质量问题在数据预处理过程中,常见的数据质量问题包括缺失值、异常值和重复数据。以下是这些问题的详细描述以及处理方法:缺失值:缺失值是指数据表中某些单元格或字段缺乏数值或信息的情况处理方法:删除包含缺失值的行:如果缺失值数量较少,可以考虑删除包含缺失值的行,但这可能导致信息损
- Rust 机器学习
KENYCHEN奉孝
Rustrust机器学习开发语言
Rust机器学习Rust机器学习与深度学习现状Rust在机器学习(ML)和深度学习(DL)领域的生态仍处于早期阶段,但因其高性能、内存安全和并发优势,逐渐吸引开发者探索。以下从工具链、库和实际应用方向展开。机器学习(ML)笔记以下是关于机器学习(MachineLearning,ML)的详细学习集,涵盖核心概念、方法、工具和学习路径:机器学习基础概念机器学习是人工智能的子领域,通过算法让计算机从数据
- 机器学习与深度学习21-信息论
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接:地址1.信息上的概念信息熵(Entropy)是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念。它表示了对一个随机事件发生的预测的平均困惑程度或信息量。对于一个离散型随机变量X,其信息熵H(X)定义为所有可能取值的负概率加权平均。数学上,可以使用以下公式来计算离散
- 机器学习与深度学习07-随机森林01
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习随机森林
目录前文回顾1.随机森林的定义2.随机森林中的过拟合3.随机森林VS单一决策树4.随机森林的随机性前文回顾上一篇文章链接:地址1.随机森林的定义随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,用于解决分类和回归问题。它基于决策树(DecisionTrees)构建,并通过组合多个决策树来提高模型的性能和稳定性。随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多棵决策树,然后综合它们的预测结果
- 机器学习与深度学习20-数学优化
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.梯度下降的基本原理2.什么是损失函数?3.随机梯度下降和小批量梯度下降4.什么是学习率5.优化算法中的收敛性6.常用的数学优化算法前文回顾上一篇文章链接:地址1.梯度下降的基本原理梯度下降(GradientDescent)是一种常用的优化算法,用于对目标函数进行最小化或最大化。其基本原理是通过迭代更新模型参数,沿着目标函数的负梯度方向逐步调整参数值,直到达到局部最优解。在机器学习中
- 医疗风险预测AI模型:机器学习与深度学习方法的深度分析与实践
Allen_Lyb
数智化医院2025人工智能机器学习深度学习
一、技术前沿进展与创新架构医疗风险预测领域正处于技术爆发期,多种人工智能模型正不断突破性能极限。通过对最新研究的系统分析,我们观察到以下几个关键发展方向:深度学习模型的革新应用时间序列建模:在脓毒症相关急性肾损伤(SA-AKI)预测领域,ORAKLE模型采用DynamicDeepHit框架整合长短期记忆网络(LSTM),显著提升了动态预测能力。该模型通过处理患者生命体征、实验室指标等多变量时间序列
- 机器学习与深度学习16-概率论和统计学01
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习概率论
目录前文回顾1.什么是概率论和统计学2.概率的基本概念3.什么是概率密度函数和累积分布函数4.均值、中位数与众数前文回顾上一篇文章地址:链接1.什么是概率论和统计学概率论和统计学是数学中重要的分支,用于研究随机事件和数据的分布、关联性以及不确定性。概率论是研究随机事件发生的可能性和规律的数学学科。它提供了一套工具和方法来描述和分析随机变量、随机过程以及他们之间的关系。概率论包括概率分布、随机变量、
- JAVA资料,C#资料,人工智能资料,Python资料】全网最全编程学习文档合集
wangjinjin180
javac#人工智能
目录Java编程学习资源Java入门基础面向对象编程(OOP)Java高级特性与框架Java项目实践与开发工具C#编程学习资源C#入门与基础面向对象编程(OOP)在C#中的应用C#开发中的常见库与框架C#项目开发与实践人工智能编程学习资源人工智能基础机器学习与深度学习强化学习与自然语言处理AI开发工具与库Python编程学习资源Python基础与语法Python高级特性与库Python数据科学与人
- 机器学习与深度学习13-K均值聚类
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习均值算法
目录前文回顾1.K均值聚类定义2.K均值聚类的工作原理3.如何确定K均值聚类的K值4.K均值聚类的优点和局限性5.K均值聚类的常见初始化方法6.K均值聚类和层次聚类的区别与联系前文回顾上一篇文章地址:链接1.K均值聚类定义K均值聚类(K-meansclustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过最小化簇内样本之间的平方误差和最大化簇间的距离来确定簇的位置
- 机器学习与深度学习14-集成学习
目录前文回顾1.集成学习的定义2.集成学习中的多样性3.集成学习中的Bagging和Boosting4.集成学习中常见的基本算法5.什么是随机森林6.AdaBoost算法的工作原理7.如何选择集成学习中的基础学习器或弱分类器8.集成学习中常见的组合策略9.集成学习中袋外误差和交叉验证的作用10.集成学习的优势和局限性前文回顾上一篇文章链接:地址1.集成学习的定义集成学习(EnsembleLearn
- 机器学习与深度学习04-逻辑回归02
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习逻辑回归
目录前文回顾6.正则化在逻辑回归中的作用7.特征工程是什么8.逻辑回归的预测结果如何9.什么是ROC曲线和AUC值10.如何处理类不平衡问题11.什么是交叉验证前文回顾上一篇文章地址:链接6.正则化在逻辑回归中的作用逻辑回归中,正则化是一种用于控制模型复杂度的技术,它对模型的参数进行约束,以防止过拟合。正则化通过在损失函数中引入额外的正则化项来实现,这些正则化项对参数的大小进⾏惩罚,逻辑回归中常用
- 植被监测新范式!Python驱动机器学习反演NDVI/LAI关键技术解析
梦想的初衷~
生态环境遥感植被python机器学习生态环境监测
在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下,植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术,正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是机器学习与深度学习算法的突破,为解决这些难题提供了全新路径。AI凭借强大的非线性拟合能力、数据特征自动提取优势及跨模态信息融合潜力,能够高效处理遥感数据中的噪声与不确定性,显著提升植被参
- 阅读宋立恒《AI制胜:机器学习极简入门》第1章:机器学习概述
酒城译痴无心剑
AI-机器学习-深度学习机器学习人工智能自然语言处理
文章目录一、什么是机器学习二、机器学习的流程(一)数据收集(二)数据预处理(三)特征工程(四)模型构建和训练三、机器学习该如何学(一)AI时代首选Python(二)PyCharm可视化编辑器和Anaconda大礼包1、PyCharm可视化编辑器2、Anaconda大礼包(三)掌握算法原理与掌握机器学习软件库同等重要(四)机器学习与深度学习的区别四、机器学分类(一)监督学习(三)无监督学习(三)强化
- 2024最新全流程Python编程、机器学习与深度学习
科研的力量
人工智能ChatGPT机器学习深度学习循环神经网络PyTorch随机森林BP神经网络决策树
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。一、Python基础知识1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之Hello
- 人工智能、机器学习与深度学习:全面介绍与对比分析
山顶望月川
人工智能机器学习深度学习
文章目录引言1.1技术革命的背景1.2三者的关系概述人工智能(AI)概述2.1人工智能的定义与发展历程2.2人工智能的主要分支2.3人工智能的应用领域2.4人工智能的现状与未来趋势机器学习(ML)详解3.1机器学习的基本概念3.2机器学习的核心算法分类3.3机器学习的工作流程3.4机器学习的优势与局限性深度学习(DL)深入解析4.1深度学习的定义与起源4.2神经网络基础架构4.3主流深度学习模型4
- 东南大学图像处理课程PPT核心要点详解
leniou的牙膏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像处理是多领域交叉的学科,主要通过数字计算手段操作图像数据。东南大学的PPT讲义详述图像处理的基础知识与实践方法,涵盖了从图像增强到深度学习应用的各个方面。包括图像基础知识、图像增强、变换、分割、特征提取、复原与重建、编码与压缩,以及机器学习与深度学习在图像处理的应用,还可能包含实际案例分析。1.图像基础知识概览图像的数字化数字图像处理开始于图像的数字化。图
- 人工智能、机器学习与深度学习:概念解析与内在联系
AI糊涂是福
人工智能人工智能机器学习深度学习
人工智能、机器学习与深度学习:概念解析与内在联系一、人工智能(ArtificialIntelligence,AI)(一)人工智能的定义人工智能的定义随着技术发展不断演变。从广义上讲,人工智能是指通过计算机技术实现的、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统。其核心目标是使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务,如推理、学习、感知、语言理解、决策等。1956年达特茅斯会议被视为人工智能学科的诞生
- 趣谈Ai各种模型算法及应用
KingDol_MIni
深度学习大数据和机器学习深度学习人工智能
机器学习与深度学习模型选型终极指南:告别选择困难症!大家好!今天,我们来聊一个让很多初学者甚至有经验的开发者都头疼的问题:面对琳琅满目的机器学习和深度学习模型,到底该如何选择?就像走进一家拥有无数工具的五金店,如果你不知道每件工具的用途,很容易就挑花了眼。别担心!这篇博客将带你梳理常见的模型,点亮它们的“技能树”,让你在面对不同任务时,能够胸有成竹地挑选出最合适的“神兵利器”。核心理念:没有万能钥
- 机器学习与深度学习
水花花花花花
人工智能就业实战机器学习深度学习人工智能
目录一、机器学习(一)机器学习的分类1.监督学习2.无监督学习3.强化学习(二)机器学习的应用场景二、深度学习(一)深度学习的核心原理(二)常见的深度学习模型1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)及其变体3.Transformer架构(三)深度学习的应用拓展三、机器学习与深度学习的关系一、机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,它涉及计算机科学、统计学、概率论、优化理论等众多领域,致力
- 机器学习 vs 深度学习:深入浅出解析两者的区别
海豹工匠
机器学习深度学习人工智能神经网络卷积神经网络
在当今科技飞速发展的时代,**机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning)**成为了人工智能(AI)领域的热门话题。无论你是技术专家、学生,还是对AI感兴趣的普通读者,理解这两者的区别都是至关重要的。本文将以通俗易懂的方式,深入浅出地解析机器学习与深度学习的区别,帮助你全面掌握这一知识。什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个子领域,专注于开发能够从数据中自动学
- 《机器学习与深度学习:开启智能未来的钥匙》
OCR_wintone421
人工智能机器学习深度学习
一、机器学习与深度学习的基础认知在当今数字化时代,机器学习和深度学习作为人工智能领域的核心技术,正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。机器学习是一门让计算机从数据中自动学习模式和规律,并利用这些模式和规律来进行预测和决策的科学。它通过对大量数据的分析和处理,不断优化自身的性能,从而实现对未知数据的准确预测。深度学习则是机器学习的一个重要分支,它借鉴了人脑神经网络的结构和工作原理,通过构建多层神
- 机器学习与深度学习的区别详解
云端.代码农夫CloudFarmer
机器学习深度学习人工智能
机器学习与深度学习的区别详解在数据科学和人工智能领域,机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是两个非常重要的概念。尽管这两个术语常常被提及,并且有时会被混淆,但它们之间有着显著的区别。本文将详细介绍机器学习和深度学习的不同之处,帮助读者更好地理解这两个技术的特点和应用场景。一、基本概念1.机器学习机器学习是一种通过数据训练模型,以便使计算机能够
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR