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- USST新生训练赛3KLMN
Fighter_sky
题解C++acm
题解前言题解部分KPashmakandParmida'sproblem(1800)题目大意题解参考代码LPashmakandGraph(1900)题目大意题解参考代码MLuckyChains(1600)题目大意题解参考代码NManipulatingHistory(1600)题目大意题解参考代码前言KLMN是数据结构(线段树/树状数组)+dp+数论+结论唐题题解部分KPashmakandParmid
- 广义线性模型——Logistic回归模型(1)
吹哨子的喇叭花
r语言数据分析
广义线性模型(GLM)是线性模型的扩展,它通过连接函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。广义线性模型拟合的形式为:其中g(μY)是条件均值的函数(称为连接函数)。另外,你可放松Y为正态分布的假设,改为Y服从指数分布族中的一种分布即可。设定好连接函数和概率分布后,便可以通过最大似然估计的多次迭代推导出各参数值。在大部分情况下,线性模型就可以通过一系列连续型或类别型预测变量来预测
- 人工导论作业-博弈树+状态压缩dp+α-β剪枝
培风图楠
算法c++笔记博弈树状态压缩dpleetcodeα-β剪枝
在"100game"这个游戏中,两名玩家轮流选择从1到10的任意整数,累计整数和,先使得累计整数和达到或超过100的玩家,即为胜者。如果我们将游戏规则改为“玩家不能重复使用整数”呢?例如,两个玩家可以轮流从公共整数池中抽取从1到15的整数(不放回),直到累计整数和>=100。给定两个整数maxChoosableInteger(整数池中可选择的最大数)和desiredTotal(累计和),若先出手的
- 3.4 数字特征
x峰峰
#数学概率论
本章系统讲解随机变量的数字特征理论,涵盖期望、方差、协方差与相关系数的核心计算与性质。以下从四个核心考点系统梳理知识体系:考点一:期望(数学期望)1.离散型随机变量的数学期望一维情形:E(X)=∑i=1∞xipiE(X)=\sum_{i=1}^\inftyx_ip_iE(X)=i=1∑∞xipi一维函数:E[g(X)]=∑i=1∞g(xi)piE[g(X)]=\sum_{i=1}^\inftyg(
- 3.5 统计初步
x峰峰
#数学概率论考研
本章系统阐述统计推断理论基础,涵盖大数定律、抽样分布、参数估计与假设检验等核心内容。以下从六个核心考点系统梳理知识体系:考点一:大数定律与中心极限定理1.大数定律切比雪夫不等式:设随机变量XXX的数学期望E(X)=μE(X)=\muE(X)=μ,方差D(X)=σ2D(X)=\sigma^2D(X)=σ2,则对任意ε>0\varepsilon>0ε>0:P{∣X−μ∣≥ε}≤σ2ε2P\{|X-\m
- 「模拟8.19 A嚎叫..(set) B主仆..(DFS) C征程..(DP+堆优化)」
weixin_30872789
为啥这一套题目背景感到很熟悉。T1嚎叫响彻在贪婪的厂房考试一个小时没调出来,自闭了..........正解很好想,最后实在打不出来了只好暴力骗分了。。。联想到以前做的题:序列(涉及质因数分解)对于此题需要注意1.等差数列中不能有相同的数,所以可以用set判断2.同时对于等差数列我们可以用gcd判断,设当前数为a[i],定义变量gcdd,那么就将其与a[i-1]的差的绝对值与gcdd取gcd因为当前
- 概率DP总结 入门12题+论文合集
VampireWeekend
概率/期望总结
论文合集算法合集之《浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法》有关概率和期望问题的研究算法合集之《信息学竞赛中概率问题求解初探》题目合集概率DP-VJudge1.POJ3744ScoutYYFI概率入门题,由于n很大需要用到矩阵快速幂。题解传送门2.POJ3071Football
- 条件数学期望
是数学系的小孩儿
控制数学概率论
条件数学期望是概率论中的一个重要概念,它描述了在给定某些信息(即一个或多个其他随机变量的值)的条件下,一个随机变量的期望值。以下是条件数学期望的一些关键点:定义:设(Ω,F,P)(\Omega,\mathscr{F},P)(Ω,F,P)是概率空间,ξ\xiξ是定义在此概率空间上的随机变量,C\mathscr{C}C是F\mathscr{F}F的一个子σ−σ-σ−代数。ξ\xiξ关于C\mathsc
- 概率论 —— 条件数学期望
寒衾
概率论概率论
文章目录条件数学期望离散型随机变量连续型随机变量性质条件数学期望离散型随机变量二维离散型随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y),其概率分布为P{X=xi,Y=yi}=pij,i,j=1,2,...P\{X=x_i,Y=y_i\}=p_{ij},i,j=1,2,...P{X=xi,Y=yi}=pij,i,j=1,2,...边缘概率分布pi⋅=P{X=xi}=∑j=1∞pijp_{i\cdot}=P\
- 蓝桥杯c ++笔记(含算法 贪心+动态规划+dp+进制转化+便利等)
AaWeiAa
c语言算法蓝桥杯c语言c++数据结构贪心算法动态规划
蓝桥杯+++#include#include#include#includeusingnamespacestd;//常使用的头文件动态规划小蓝在黑板上连续写下从11到20232023之间所有的整数,得到了一个数字序列:S=12345678910111213…20222023这里问题在于要记录下s就要拼接数字到之前记录的后面但是strcat只可以拼接字符串不可以拼接数字因此要转化#include#d
- 数字转换(dp+数论)
小崔的技术博客
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题意:如果一个数x的约数之和y(不包括他本身)比他本身小,那么x可以变成y,y也可以变成x。例如,4可以变为3,1可以变为7。限定所有数字变换在不超过n的正整数范围内进行,求不断进行数字变换且不出现重复数字的最多变换步数。思路:可以将每个数与能到达的数之间连一条边,这样就会形成一个森林,而题目要求的就是在森林中找一棵树的最大直径。问题转换为求树的最大直径:第一步:用筛法的变形求每个数的约数之和第二
- YbtOJ 强连通分量课堂过关 例1 有向图缩点【Tarjan】【DP】【拓扑排序】
JA_yichao
题解YbtOJ专项练习题#强连通分量
思路这道题首先搞一个TarjanTarjanTarjan,求出所有强连通分量。然后就缩点,具体做法是枚举每条边然后判断这条边上的点在不在同一个强连通分量上,不在就连边。然后就做一个DP+拓扑排序,边拓扑边DP,f[y]=max(f[y],f[x]+cnt[y])f[y]=\max(f[y],f[x]+cnt[y])f[y]=max(f[y],f[x]+cnt[y]);代码#include#inc
- 《机器学习数学基础》补充资料:第343页结论证明
CS创新实验室
数学基础机器学习人工智能概率论
证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页,有这样一句话:对于多维随机变量X\pmb{X}X,根据数学期望的定义,有:E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T。有读者反应,希望能给出有关证
- Codeforces Round 642 (Div. 3) E. K-periodic Garland(DP+前缀和)
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ACM—DP动态规划算法
题目链接https://codeforces.com/contest/1353/problem/E思路令dp[i][0/1]dp[i][0/1]dp[i][0/1]分别表示第iii个字符是000或者111时的前iii个字符组成的花环所需的最少操作次数。如果第iii个字符变为111,分为两种情况:第一种情况是第i−ki-ki−k个字符必须为111,且[i−k+1,i−1][i-k+1,i-1][i−
- 最大值的期望 与 期望的最大值
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概率论
期望的最大值与最大值的期望先上结论:maxiE[Xi]≠E[maxiXi]max_i\mathbb{E}[X_i]\neq\mathbb{E}[max_iX_i]maxiE[Xi]=E[maxiXi]情况一:最大值和数学期望都关于自变量iii在这种情况下,最大值与期望都依赖于同一个随机变量。设有一个随机变量XiX_iXi,其中iii是一个离散的索引集合,例如i=1,2,…,ni=1,2,\dot
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专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- The 2023 ICPC Asia Regionals Online Contest (2)-2023 ICPC网络赛第二场部分题解 I,M
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算法竞赛补题复盘网络算法c++
目录MDirtyWork(数学期望/贪心)IImpatientPatient(数学期望)原题地址:PTA|程序设计类实验辅助教学平台(pintia.cn)MDirtyWork(数学期望/贪心)ItisanotherICPCcontest.Yourteammatessketchedoutallsolutionstotheproblemsinafractionofasecondandwentawayt
- 中心极限定理
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中心极限定理(CentralLimitTheorem,CLT)是概率论中的一个重要定理,它说明了在某些条件下,独立随机变量的和(或平均值)趋向于正态分布的性质。具体来说,中心极限定理可以描述为:定理表述:设(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\dots,X_n)(X1,X2,…,Xn)是一组相互独立、服从相同分布的随机变量,其数学期望为μ\muμ,方差为σ2\sigma^2σ2(有限且不为零
- CF 966 Div3 F. Color Rows and Columns
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原题链接:Problem-F-Codeforces题意:多测,每组测试数据给出n和k,n代表有n个长方形,k代表需要的到k分,每个长方形都有宽和高,每次可以填涂一个格子,如果填满一列或者一行就可以获得一分,问达到k分最少需要填涂多少格子。赛时思路:背包dp+随机化,按照背包dp的思路来想,就是选择了某个长方形,如果填满这个长方形分数也不能到达k,那么就直接填满,如果大于等于k那么就用最小代价来填满
- Echarts绘制任意数据的正态分布图
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一、什么是正态分布正态分布,又称高斯分布或钟形曲线,是统计学中最为重要和常用的分布之一。正态分布是一种连续型的概率分布,其概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,简称PDF)可以通过一个平均值(μ,mu)和标准差(σ,sigma)来完全描述。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准
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概率论复习思路(存在纰漏)文章目录概率论复习思路(存在纰漏)基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间,和事件、差事件两个事件的关系:相不相容、是不是对立、两者之间的关系(ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面,还可能存在非线性关系)事件发生的概率和发生关系:比如概率为0不一定代表
- 数学期望:靠买彩票发家为什么不现实
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第3章频率法3.3数学期望:靠买彩票发家为什么不现实➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖️3.3数学期望:靠买彩票发家为什么不现实。️数学期望是对长期价值的数字化衡量。️数学期望简称期望,本质上是对事件长期价值的数字化衡量。✨对随机事件不同结果的概率加权求平均。(就是先把每个给果各自发生的概率和带来的影响相乘,然后把得到的数字相加,最终得到的结果就是数学期望。)️“更有效率”是一个长期价值。️️️✨要判
- 有依赖的背包问题——树形DP+分组背包
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有N个物品和一个容量是V的背包。物品之间具有依赖关系,且依赖关系组成一棵树的形状。如果选择一个物品,则必须选择它的父节点。如下图所示:如果选择物品5,则必须选择物品1和2。这是因为2是5的父节点,1是2的父节点。每件物品的编号是i,体积是vi,价值是wi,依赖的父节点编号是pi。物品的下标范围是1…N。求解将哪些物品装入背包,可使物品总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最大价值。输入第一行有两
- 随机过程学习笔记——概论
ReEchooo
随机过程
随机过程学习笔记——概论1.随机过程1.1基本概念1.2描述随机过程的方法2.随机过程的分类和举例3.随机过程的数字特征3.1均值(数学期望)3.2方差(二阶中心矩)3.3自相关函数(简称:相关函数)3.4自协方差函数(简称:协方差函数)4.两个或两个以上随机过程的联合分布和数字特征参考教材:陆大jin《随机过程及其应用》1.随机过程1.1基本概念随机过程是这样一个过程,它不能用一个时间t的确定性
- 【上分日记】第380场周赛(数位dp+ KMP + 位运算 + 二分 + 双指针 )
舜华丶
上分日记KMP数位dp位运算二分双指针第380周赛分类讨论
文章目录前言正文1.3005.最大频率元素计数2.3007.价值和小于等于K的最大数字3.3008.找出数组中的美丽下标II总结尾序前言 本场周赛,博主也只写出两道题(前两道,hhh菜鸡勿喷),第三道涉及位运算,数位dp,第四道涉及KMP。下面我们来总结一下这四道题。正文1.3005.最大频率元素计数 这道题不难,不过有一个比较妙的写法,因此还是来分析总结一下。题目链接:最大频率元素计数题目思路:
- 100天搞定机器学习|Day55 最大熵模型
统计学家
1、熵的定义熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望。关于信息熵、条件熵、联合熵、
- 机器学习之T与F分布
WEL测试
WEL测试人工智能机器学习人工智能
T分布T分布:数学期望为mu=0,方差:σ2=nn−2(n>2)\sigma^2=\frac{n}{n-2}\quad(n>2)σ2=n−2n(n>2)。相同自由度情况下,|t|越大,概率P越小;设X~N(0,1),Y~χ2(n),并且X和Y独立,则称随机变量t=XYnt=\frac{X}{\sqrt{\frac{Y}{n}}}t=nYX服从自由度为n的t分布,记为t~t(n),t(n)分布的概率
- 人工智能之估计量评估标准及区间估计
WEL测试
人工智能WEL测试人工智能概率论机器学习
评估估计量的标准无偏性:若估计量(X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn)的数学期望等于未知参数θ,即E(θ^)=θE(\hat\theta)=\thetaE(θ^)=θ则称θ^\hat\thetaθ^为θ的无偏估计量。估计量θ^\hat\thetaθ^的值不一定就是θ的真值,因为它是一个随机变量,若θ^\hat\thetaθ^是θ的无偏估计,则尽管的值随样
- Bernstein inequality伯恩施坦不等式
天空仍灿烂..
概率论人工智能
Bernsteininequality伯恩施坦不等式原公式变体公式我的疑惑问问人工智能公式知识点来源原公式概率论中,Bernsteininequalities给出了随机变量的和对平均值偏离的概率。在最简单的情况下,设X1,X2,…Xn是独立的伯努利随机变量,取值+1和-1的概率各是1/2,则对任意正数epsilon,有变体公式这个不等式的变体形式如下,设X1,X2,…Xn是数学期望为0的独立的随机
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/