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- 零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战
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点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术，让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降：AI世界的"万有
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CDA数据分析师证书含金量高，适应了未来数字化经济和AI发展趋势，难度不高，行业认可度高，对于找工作很有帮助。一、大数据技术数学需求分层二、低门槛学习路线图阶段1：工具优先（3-6个月）技能学习重点替代方案Excel透视表/条件格式WPS表格SQL多表关联/窗口函数MySQL社区版Tableau仪表板制作PowerBI免费版阶段2：实战突破（6-12个月）阶段3：精准补数（1-2个月）统计学速成清
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韦恩图的应用由于事件的计算有时候太过于抽象了，此时我们可以使用韦恩图的方式来进行验证，我们下面来举一个例子，A∪B）-C=A∪(B-C)是否成立？我们可以通过韦恩图来完成这个任务：我们通过这种方式来一点一点的比较，我们可以看到二者根本就不相等。AB杠和A杠B杠之间的区别？AB表示AB同时发生，AB杠表示AB不同时发生（覆盖范围大）A杠B杠表示A、B都不发生（覆盖范围小）我们也可以通过韦恩图的方式来
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在机器学习、工程优化和科学计算中，优化算法的选择直接影响问题求解的效率与效果。群体智能优化算法（SwarmIntelligence,SI）和贝叶斯优化（BayesianOptimization,BO）是两种截然不同的优化范式，分别以不同的哲学和数学基础解决高维、非凸、多峰等问题。本文将从原理、特点到应用场景，深入解析两者的异同。一、基础概念1.群体智能优化算法群体智能算法受自然界生物群体行为启发（
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本文主要记录一些基础数学中的关键术语、公式、定义，方便查阅并基于此拓展和补充。部分内容需要有函数基础。主要目的是熟悉这些公式即可，如果能够手推公式效果最理想（增加对公式的信任感）。基础概念内角、外角、补角、对边、临边内角、外角和均为π\piπ、任意两边长度加和>第三边相似：三边对应成比例两边对应成比例且夹角相等两角对应角度相等全等：三边相等、两边对应相等且夹角相等、双边角对应相等且夹边对应相等单位
- 人工智能之数学基础:概率论和数理统计在机器学习的地位
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机器学习深度学习之数学基础人工智能概率论机器学习神经网络线性代数
概率和统计的概念概率统计是各类学科中唯一一门专门研究随机现象的规律性的学科，随机现象的广泛性决定了这一学科的重要性。概率论是数学的分支，它研究的是如何定量描述随机现象及其规律。我们之前经常在天气软件上看到：“今天下雨的概率是95%”，这个95%就是概率，概率就是描述可能性的一个数值。概率在机器学习中的地位概率论在机器学习中至关重要，因为我们可以将机器学习的输入数据看作是随机变量，当机器学习中的输出
- [数学基础] 坐标系详解：笛卡尔坐标系、惯性坐标系与极坐标系
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坐标系详解：笛卡尔坐标系、惯性坐标系与极坐标系文章目录坐标系详解：笛卡尔坐标系、惯性坐标系与极坐标系1.引言2.笛卡尔坐标系（CartesianCoordinateSystem）2.1数学定义2.2几何意义2.3特点与应用3.惯性坐标系（InertialCoordinateSystem）3.1数学定义3.2物理意义3.3特点与应用4.极坐标系（PolarCoordinateSystem）4.1数学
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对称加密算法（AES、ChaCha20和SM4）Python实现——密码学基础(Python出现Nomodulenamed“Crypto”解决方案)这篇的续篇，因此实践部分少些；文章目录一、非对称加密算法基础二、RSA算法2.1RSA原理与数学基础2.2RSA密钥长度与安全性2.3RSA实现工具与库2.4RSA的局限性三、椭圆曲线密码学(ECC)3.1ECC原理与数学基础3.2常用椭圆曲线标准3.
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一、引言人工智能（AI）开发是一个充满挑战与机遇的领域，它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展，AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南，帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础：线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等基本概念，掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学：
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一、专业背景随着信息技术的飞速发展，数据的产生速度呈爆炸式增长，传统数据处理技术已经无法满足如此庞大的数据量和复杂的数据类型，大数据专业应运而生，旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。二、主要课程内容数学基础课程高等数学、概率论与数理统计、线性代数是大数据分析的核心数学基础，为数据处理、算法优化和模型构建提供必要的理论支持。计算机基础课程数据结构与算法、计算机网络、操作系统是大数据技术的重要支撑，
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模式识别与机器学习课程笔记（1）：数学基础特征矢量和特征空间随机矢量的描述随机矢量的分布函数随机矢量的数字特征随机变量、随机矢量间的统计关系随机矢量的变换正态分布正态分布的定义正态分布随机矢量的性质离散随机矢量及其分布信息论矩阵微分法基本知识矢量或矩阵对于数量变量的微分二、数量函数对于矢量的微分三、矢量函数对于矢量的微分特征矢量和特征空间特征量的类型：物理量、次序量、名义量物理量：直接反映特征的实
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5月20日-6月4日：攻克2D物理引擎。6月4日-6月13日：攻克《3D数学基础》。6月13日-6月20日：攻克《3D图形教程》。6月21日-6月22日：攻克《Raycasting游戏教程》。6月23日-6月30日：攻克《Windows游戏编程大师技巧》。下个目标：汇编语言学习。今天收工，这周完成了80小时的净工作时间，没有一点的水份。去年过年之后，我开始了骑行，那时候我只是骑了十公里就非常疲惫，
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建？
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入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入，同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作：一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构，涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域，需先掌握以下基础：数学基础线性代数：矩阵运算、特征值分解（用于相机姿态估计）、奇异值分解（SVD，用于基础矩阵求解）
- Python 实战人工智能数学基础：推荐系统应用
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AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- 机器学习算法：核心原理与前沿发展综述
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机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- 《扩散模型：AI图像生成革命背后的魔法》
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文章目录摘要引言一、扩散模型的基本概念与发展历程二、扩散模型的数学原理与工作机制三、扩散模型在图像生成中的革命性突破四、扩散模型面临的挑战与未来发展方向五、结论摘要本文系统阐述了扩散模型在AI图像生成领域的革命性作用及其核心原理。首先，梳理了扩散模型的基本概念、发展脉络及其相较于GANs、VAEs等传统生成模型的优势。其次，深入解析了其基于马尔可夫链和变分推断的数学基础，以及前向扩散/反向生成的核
- 神经网络初步学习3——数据与损失
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一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
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本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础，仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目（mml-book.github.io）十分感谢这本书的作者，PS：这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用：“-1”trick应用：求逆总结-如何解决线性方程组？向量空间群向量空间向量子空间线性独
- ShaderGraph节点解析(124):绕轴旋转节点（Rotate About Axis Node）详解
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目录一、节点功能概述二、端口详解控制选项三、技术原理解析3.1数学基础：罗德里格斯旋转公式3.2旋转矩阵构造3.3生成代码解析1.弧度模式（Radians）2.度模式（Degrees）3.4旋转方向：右手定则四、应用场景与实战案例4.1角色骨骼旋转（动画驱动）场景：实现角色手臂绕肱骨（上臂骨）旋转，模拟弯曲动作4.2相机环绕效果（第三人称视角）场景：让相机绕目标物体（如角色）的Y轴旋转，实现环绕观
- 深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- OpenGL: OpenGL+Qt实现介绍 (一)
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OpenGL+Qt计算机视觉图形渲染前端
一、通过这个教程我们能学到什么？1、计算机图形学的基础知识。2、使用OpenGL在QT中进行编程。3、使用OpenGL做出一些很酷的效果。二、需要哪些预备知识？1、熟悉C++编程语言、Qt基本操作。2、数学基础知识(线性代数、几何、三角学)。三、为什么要学习OpenGL？各种三维图形引擎，原理都类似，几乎没什么差别，学好了OpenGL对Unity3D、虚幻引擎、OSG、webGL等的使用都会有巨大
- 【机器学习】什么是逻辑回归？从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
宸码
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从入门到精通：掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出：概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
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CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能数学概率
卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题：一个边长为aaa的正三角形，CCC为其外接圆，外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦，则弦长lll大于aaa的概率为何？法1：随机半径法先拉出一条圆半径，然后随机在半径上取一点，再画出通过此点并垂直半径的弦。易知当弦心距小于R/2R/2R/2时，弦长lll大于aaa，故概率为1/21/21/2。法2：随机端点法在圆周上随机
- 推荐几本人工智能方面的书（入门级）
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以下推荐几本适合入门人工智能的书籍，帮助你逐步建立基础知识和理解：一、数学基础类《数学之美》推荐理由：深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理，对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称，有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等，似乎太过专业，实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂，当然本书因此也可以称得上是“高级
- 线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础
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线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 学习AI机器学习所需的数学基础
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机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位（需深度数学）学历要求：数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先（Kaggle调查显示博士占比高）薪资关联：学历与收入呈正相关2.工业界职位（基础数学）
- js动画html标签（持续更新中）
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1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度： $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件，在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用：http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结：
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下：
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下：
第一步：停用所有Oracle相关的已启动的服务；
第二步：找到OUI卸载工具：在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加：
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启，故，在服务器上需要按照ssh服务，以Ubuntu Linux为例，按照ssh服务如下：
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件，将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能，因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库，密码甚至可以和用户名相同，每次输入密码实在没什么意义，可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置：Tools菜单－－Preferences－－Oracle－－Logon HIstory－－Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP：在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法，如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言，你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象，并给这个对象添加一个额外的方法。
好！不说Ruby了，让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情，这也是没有核心的一部分...
但无论如何，它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件：
1.数据共享，多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的，多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例：
定义一个共享数据：
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境：
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象：【我的冲突的架包是：catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突，不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象，等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值，类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一：降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题（问-答）
BreakingBad
HQL存储函数
转自于：http://www.iteye.com/problems/23775
问：
我在开发过程中，使用hql进行查询（mysql5）使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好，但是我直接把它写在hql语句里面（from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素，而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得，为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
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工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学，从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学，看起来好像掌握了这些数学知识，但是在工作中却很少真正用到这些知识，为什么？
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候，又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用，CARROT2是一种用于自动语言分类（聚类）的工具性软件，用JAVA语言编写，它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux，用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意：这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
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ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
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枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置，下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port)，顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上，访问宿主计算机端口时，请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为：
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程，需要从宏观架构(比如拆分，冗余，读写分离，集群，缓存等)， 软件设计（比如多线程并行化，选择合适的数据结构）， 数据库设计层面（合理的表设计，汇总表，索引，分区，拆分，冗余等） 以及微观（软件的配置，SQL语句的编写，操作系统配置等）根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡，并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深， 笔者经验尚浅 ，赶脚也就了解了点皮毛而已，我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
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springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数（上）
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
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BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式，其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢？ 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
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- oracle表空间相关
tongsh6
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在oracle数据库中，一个用户对应一个表空间，当表空间不足时，可以采用增加表空间的数据文件容量，也可以增加数据文件，方法有如下几种：
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0，各种失败，查了好多答案，各种不靠谱，最后终于找到答案了
和Windows Update有关系，给目录名重命名一下再次安装，即安装成功了！
下载地址：http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法：
1.运行cmd，输入net stop WuAuServ
2.点击开
