- 人工智能之数学基础:概率论之韦恩图的应用
每天五分钟玩转人工智能
概率论韦恩图
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
- 统计学①——概率论基础及业务实战
数据小斑马
统计学统计学基础概率分布随机变量期望和方差转盘
统计学系列目录(文末有超级大礼):统计学②——概率分布(几何,二项,泊松,正态分布)统计学③——总体与样本统计学④——置信区间统计学⑤——假设验证一、统计学是什么?统计学分为两类,一类是描述性统计学,通过对数据的集中趋势和变异趋势的刻画来描述数据的分布情况,集中趋势有平均值,中位数和众数三个指标,变异趋势则有全距,四分位距,百分位距,方差,标准差等指标来衡量另一类是推断统计学,通过对样本的统计来推
- 统计学07:概率论基础
夜雨声烦yyy
统计学概率论
一、基础概念概率p代表事件发生的可能性大小,在0-1范围内ab测试中的p值,就代表一种概率(在零假设成立的前提下,观察当前数据或者比当前数据更加极端的数据的概率,p值越小,意味着在零假设成立的情况下,观察到当前结果的概率越小)二、基本性质非负性:P(A)>=0规范性:整个样本空间发生的概率是1加法公式:两个事件A和B的概率之和是P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)(非互斥事件)P(A∪B
- 数学专业转型数据分析竞争力发展报告
Re_Yang09
数据分析数据挖掘
一、核心优势拆解(1)数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率(2)典型优势案例金融风控场景:数学背景者构建的违约预测模型AUC值平均高0.15用户画像分析:数学系毕业生提出的分层抽样方案降低30%调研成本二、技能补全路线图三、转型学习路径(1)阶段
- 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
每天五分钟玩转人工智能
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
- 概率论基础:公理、定律与贝叶斯定理
偏偏无理取闹
概率论公理贝叶斯定理条件概率随机变量
背景简介概率论是数学的一个分支,主要研究随机事件和随机变量的概率。它是现代统计学、经济学、保险学、金融学、密码学等多个领域不可或缺的理论基础。本文将通过介绍概率论的三大公理,推导出重要的概率法则,并探讨贝叶斯定理及其应用。概率的三大公理概率论的基础在于一套明确的公理系统,这些公理为计算和理解概率提供了数学上的框架。公理1:概率值的范围每个事件A的概率值介于0和1之间,即0≤Pr[A]≤1。这意味着
- 机器学习之——认识机器学习
-睡到自然醒~
golang重构开发语言
首先,什么是机器学习?参照百度百科的讲解,“机器学习是一门多领域交叉学科,设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢?也就是说,机器学习是一门跨领域的学科,是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中,提到了几个机器学习的定义:1,A
- 学习人工智能开发的详细指南
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学习人工智能python
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:
- 大学专业科普 | 计算智能、信息学与大数据
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大数据
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,
- 大学专业科普 | 人工智能、物联网和云计算技术
鸭鸭鸭进京赶烤
人工智能物联网云计算5G信号处理信息与通信网络
一、专业概述人工智能专业是一门融合计算机科学、数学、信息学等多学科知识的交叉学科。它旨在培养学生掌握人工智能领域的基本理论、方法和技能,以应对人工智能在各个领域的应用需求和发展挑战。二、主要课程基础课程:包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等数学基础课程,为人工智能算法提供理论支撑;以及数据结构、算法设计与分析、计算机组成原理、操作系统、计算机网络等计算机科学基础课程,帮助学生理解人
- 条件概率:不确定性决策的基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
weisian151
人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- 概率密度基本概念
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概率论
概率密度(ProbabilityDensity)是概率论中用于描述随机变量分布的一种方式,特别适用于连续随机变量。它并不是一个概率值,而是表示单位范围内的概率大小或“浓度”。更具体地说,概率密度表示在某个特定值附近,随机变量可能取到某个值的相对可能性。概率密度的几个关键点:概率密度与概率的关系:概率密度函数(PDF)本身并不能直接给出某个特定值发生的概率。因为对于连续随机变量,单一值的概率是零。然
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
- 第九课:大白话教你朴素贝叶斯
顽强卖力
机器学习-深度学习-神经网络算法python大数据数据分析
这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯(NaiveBayes),这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”,但其实它是个超级实用的分类工具!我会用最接地气的方式,从定义讲到代码实战,保证你笑着学会,还能拿去忽悠朋友!一:朴素贝叶斯是啥?——当概率论遇上“天真”假设1.1定义:贝叶斯定理的“偷懒版”问题:你想判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理(原版):[P(A|B)=\frac
- 贝叶斯算法:从概率推断到智能决策的基石
weixin_47233946
算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性,在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发,深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式,揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理:概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系:$$P(A|B)
- 清风数学建模个人笔记--模糊综合评价
fvdj0
数学建模笔记
目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用:模糊综合评价(评判)一、量①确定性:经典数学(几何、代数)②不确定性:随机性(概率论、随机过程)灰性(灰色系统)模糊性(模糊数学)二、分类:偏小型:年轻、小、冷中间型:中年、中、暖偏大型:年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法(1)模糊统计法(设计调查问卷,不推荐,主观性最弱)(2)借助已有的尺度(需要已有的指标,并能收集到数据)论域模糊集隶属
- 【西瓜书】机器学习(周志华)学习问题记录
_linyu__
基础知识机器学习周志华西瓜书
简述西瓜书的鼎鼎大名早有耳闻,于是毫无疑问买来入门。写此文章的时候刚要做完第二章的练习题。在看的时候有一些感慨:需要一定的数理基础,尤其是概率论的内容。但是如果没学过也不建议直接去啃概率论,只要把相关的部分看看即可。周老师默认我们能力很强,所以有些地方说得不够详细,仅靠此书无法理解,需要自己另行查阅。有一些疑似谬误的地方,但是我自己能力较差,又苦于没有人佐证,所以并不敢说周老师一定错了。在看的过程
- 数学中的泛函分析与算子理论
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1数学的发展与泛函分析的产生数学作为一门科学,自古以来就在不断地发展和演变。从最初的算术、几何,到后来的微积分、线性代数,再到现代的拓扑学、概率论等,数学的研究领域不断扩展。泛函分析作为一门现代数学的分支,起源于20世纪初,它主要研究无限维空间中的函数和算子,为许多现代科学和工程问题提供了理论基础。1.2泛函分析与算子理论的关系泛函分析与算子理论密切相关。泛函分析主要研究无限维空间
- 【图像处理入门】8. 数学基础与优化:线性代数、概率与算法调优实战
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理线性代数算法python计算机视觉概率论算法调优
摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用,包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述,以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例,帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数:图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中,我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
- 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,
- 大数定律与中心极限定理:概率论的双子星
Algo-hx
概率论与数理统计概率论
目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律:频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理:正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比:LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
- (十七)深度学习之线性代数:核心概念与应用解析
只有左边一个小酒窝
深度学习深度学习线性代数人工智能
1线性代数在深度学习中的定位1.1深度学习的数学基础支柱线性代数是深度学习的核心数学工具之一,与微积分、概率论共同构成深度学习的理论基础。深度学习本质上是对高维数据的处理与建模,而线性代数提供了描述和操作高维空间中数据与变换的语言和方法。1.2从数据表示到模型运算的桥梁数据结构化表示:深度学习处理的图像、文本、音频等数据,通常被转化为向量、矩阵或张量(多维数组)。例如:图像:RGB图像可表示为三维
- (详细介绍)什么是 Spherical Gaussian(球形高斯分布)
音程
数学数学
文章目录什么是SphericalGaussian?几何意义:为什么叫“球形”?特点总结:应用场景举例:✅示例代码(Python)相关概念对比:SphericalGaussian(球形高斯分布)是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念,尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian?SphericalGaussianDistribution(球形高斯分
- 贝叶斯原理:解锁不确定性的智慧钥匙(全网最详细)
富士达幸运星
贝叶斯原理人工智能机器学习
在浩瀚的统计学与概率论海洋中,贝叶斯原理如同一盏明灯,照亮了我们在不确定性中前行的道路。它不仅仅是一种计算方法,更是一种深刻的思维方式,让我们能够基于有限的信息和先验知识,对未知事件做出更加合理的预测和判断。本文将带您一窥贝叶斯原理的奥秘,探索它如何在各个领域发光发热。一、贝叶斯原理的起源与核心概念起源贝叶斯原理得名于18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯(ThomasBayes),尽管他本人并未直接
- 为什么计算机不用e进制,按道理说e进制难道不是最高效的吗?e进制理论上为何被认为信息编码更优,但实际却难以实现?
前端
在现代计算机科学中,二进制无疑是计算机体系结构的根基,这一选择深刻影响了计算机的设计、性能以及发展方向。然而,数字系统的底层进制理论却远远不止二进制一种可能性。从数学的角度来看,常用进制中有一个特殊的数——数学常数e(自然对数的底,约等于2.71828),它在无数数学和物理领域扮演着极其重要的角色。e的独特性质使得很多数学函数的表达变得简洁自然,且e在连续复利、概率论、信息论等领域都有着独特的优势
- 【概率论】正态分布的由来——从大一同学的视角出发
应有光
基础知识概率论机器学习
数学系大佬勿喷,本文以非数同学的视角出发0.启发与思考正态分布平时常常遇到,无论是在概率论中的“中心极限定理”,还是平时在学习ML中遇到的“高斯混合模型”,或者是在深度学习中,常常将一些数据假设为正态分布的情况。我们平时可能由于知到中心极限定理,因此默认正态分布是一个很好的分布。但是,这为什么不能是平均分布呢?二项分布呢?泊松分布?或者是其它抽样分布?接下来我们将简要探讨正态分布的由来:1.背景我
- 【概率论与数理统计】第二章 随机变量及其分布(1)
Arthur古德曼
概率论与数理统计概率论随机变量分布离散型连续型夏明亮
第二章随机变量及其分布第一章种学习了随机现象、随机试验、随机事件等概念,讨论了随机事件的关系、运算以及概率;且只考虑了个别事件下的频率问题。接下来,进一步第需要建立随机试验结果与实数的对应关系,这类似于函数的映射,我们称之为随机变量,以便使用高等数学的方法来研究随机试验。1离散型随机变量1.1随机变量的概念随机变量的数学定义:**定义1:**设EEE为随机试验,Ω\OmegaΩ为其样本空间,若对于
- 随机变量及其分布:概率论的量化核心
Algo-hx
概率论与数理统计概率论
标题引言2随机变量及其分布2.1随机变量定义与分类2.2离散型随机变量:概率质量函数(PMF)概率分布律性质经典分布4.**各分布之间的关系**2.3分布函数(CDF):统一描述工具定义性质离散型应用2.4连续型随机变量:概率密度函数(PDF)定义性质经典分布均匀分布指数分布正态分布2.5随机变量函数的分布问题:已知XXX分布,求Y=g(X)Y=g(X)Y=g(X)分布解法框架重要公式(当ggg严
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟