- AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么?
workflower
人工智能算法人工智能数据分析
在AI模型训练中,过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题,核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力:欠拟合(Underfitting)-定义:模型未能充分学习到数据中的规律,对训练数据的拟合程度较差,在训练集和测试集上的表现都不好(如准确率低、损失值高)。-原因:-模型结构过于简单(如用线性模型解决非线性问题);-训练数据量不足或特征信息不充分;-训练时间太短,模型尚未学到有效模式。-表现:训练
- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧:让模型更懂你的需求
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- ZAP漏洞扫描系列04:手动导入请求添加站点
宁儿数据安全
#安全测试安全
ZAP漏洞扫描系列04:手动导入请求添加站点通过请求器“曲线救国”添加站点,可按以下步骤操作(本质是手动发请求让ZAP识别站点):GET请求步骤1:在请求器构造目标站点请求在请求器的“请求”编辑框,替换默认内容为:点击“发送(Send)”按钮,ZAP会向http://10.1.1.xx:8081/发请求。GEThttp://10.1.1.xx:8081/HTTP/1.1host:10.1.1.xx
- 中级经济基础各类曲线汇总(5)
Coco万在简述
--写给报考中级经济师的小伙伴们2022年8月21日周日深圳晴1048/1000【主题】经济学基础【字数】1291今天的简文继续梳理中级经济师公共科目中的《经济基础知识》一书中的各类曲线之5,即完全竞争市场上行业的供求曲线和个别企业的需求曲线。首先,从市场结构理论来理解什么是完全竞争市场。完全竞争市场具备如下特征:1、市场上有很多生产者和消费者,或者说买家卖家,一般他们的规模很小,自己决定不了产品
- ChatGPT 嵌入 IDE:代码生成、调试一步到位!
大力出奇迹985
chatgptide
当ChatGPT与IDE(集成开发环境)深度融合,开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作,更将调试过程化繁为简,实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度,详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景,为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
- 2021-02-22
不存在的真实
去想象世间本就没有的事物,就像人类是如何想象出圆形的呢?看着月亮反复的问到为什么人类可以想象出圆?世界上没有完美的圆人类是怎么想象出来的呢?可月亮算吗?太阳呢?人类总是被曲线所吸引。为什么我们的世界这么奇怪:都是那么多的线条?数学连接了心灵感知的抽象世界和完全没有生命的真实的物质世界
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- R拟合 | 一个分布能看到三个峰,怎么拟合出这三个正态分布的参数? | 高斯混合模型 与 EM算法
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R数学与统计r语言
1.效果已知数据符合上图分布,怎么求下图的三个分布的参数mu,sigma,及每个分布的权重lambda?2.代码:高斯混合模型(GaussianMixtureModel,简称GMM)library(mixtools)set.seed(123)#确保结果可重复#假设x是你的观测数据xsummary(mix)summaryofnormalmixEMobject:comp1comp2comp3lambd
- 器件仿真学习记录(一)
john
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训练工具总览什么是TCADTCAD和半导体产业工艺计算机辅助设计(TCAD)就是是使用电脑仿真来改进和优化半导体工艺技术和器件。TCAD仿真工具可以解出存在于半导体器件中的硅晶圆或者layersystem中的基础的物理偏微分方程,例如离散几何的扩散和输运方程。这些密集的物理拟合使得TCAD仿真有能够预测的准确性。因此,使用TCAD计算机仿真来代替在改进和对新的半导体器件或工艺进行特征提取时需要对晶
- 机器学习模型评估:交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线及其在医学影像领域的应用
猿享天开
机器学习矩阵人工智能DICOM医学影像模型评估
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- 定义法求圆锥曲线的离心率
天马无空
圆锥曲线的离心率是近年高考的一个热点,有关离心率的试题,究其原因,一是贯彻高考命题“以能力立意”的指导思想,离心率问题综合性较强,灵活多变,能较好反映考生对知识的熟练掌握和灵活运用的能力,能有效地反映考生对数学思想和方法的掌握程度;二是圆锥曲线是高中数学的重要内容,具有数学的实用性和美学价值,也是以后进一步学习的基础.定义法求圆锥曲线的离心率方法一定义法解题步骤:第一步根据题目条件求出,的值第二步
- 高斯牛顿法与拟牛顿法详解:非线性优化两大核心算法
北辰alk
AI算法
文章目录一、引言:非线性优化问题概述二、高斯牛顿法详解2.1算法原理与推导2.2算法流程2.3代码实现2.4应用实例:曲线拟合2.5算法分析三、拟牛顿法详解3.1算法原理3.2常见变体3.2.1DFP方法3.2.2BFGS方法3.3算法流程3.4代码实现(BFGS)3.5应用实例:Rosenbrock函数优化3.6算法分析四、两种算法对比五、改进与变体5.1高斯牛顿法的改进5.1.1Levenbe
- Python 实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
Pythonpython分类开发语言人工智能大数据深度学习机器学习
目录Python实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例...1项目背景介绍...2项目目标与意义...2目标...2意义...3项目挑战及解决方案...3噪声数据处理...3特征提取与降维...3模型过拟合问题...4训练时间与计算资源...4数据不平衡问题...4项目特点与创新...4去噪自编码器的堆叠应用...4多层次特征学习...4噪声抑制机制...4模型自动优化...
- 在雾霾的天气里
品贤
终于,市里限行的规定出来了。我的车很“幸运”的被圈定在范围之内了。好在是周末,不开车也不影响什么。整个的城市看上去像一个演唱会的大舞台,不知道从哪里吹来干冰似得薄雾,以前雄浑沉寂的北塬,青山巍峨的秦岭都笼罩其中,一点都看不见了。我知道,这样的一段描写和自己的心境有关,其实就有如抛物线,过山车,总得有一定的起伏和曲线。人,总得在里面呆一阵不是?对,就是淫浸其中,和自己对话,去觉察那样的情绪,感受那样
- 【数学二】一元函数微分学- 利用导数的概念、定理、几何含义求解
WEL测试
数学二学习考研数学二导数
考试要求1、理解导数和微分的概念,理解导数与微分的关系,理解导数的几何意义,会求平面曲线的切线方程和法线方程,了解导数的物理意义,会用导数描述一些物理量,理解函数的可导性与连续性之间的关系.2、掌握导数的四则运算法则和复合函数的求导法则,掌握基本初等函数的导数公式.了解微分的四则运算法则和一阶微分形式的不变性,会求函数的微分.3、了解高阶导数的概念,会求简单函数的高阶导数.4、会求分段函数的导数,
- 【高中数学/对数/导数】曲线y=ln|x|过坐标原点的两切线方程为?
土门子拉马努金
高中数学之导数高中数学对数导数canvas
【问题】曲线y=ln|x|过坐标原点的两切线方程为?(高考真题)【出处】《高考数学函数与导数题型解题研究》P5第8题中原教研工作室编著【解答】y=ln|x|的图线分两部分,y轴左边的部分是y=lnx的镜像所以知y=lnx上切线过原点的方程,k值取负就行。设y=lnx上切点为A,则有ya/xa=lnx/x=f'(x)=1/x,化简得lnx/x=1/x,得x=e,故y=1,A(e,1)Kao=1/e,
- 使用WPS的表格数据做线性拟合
芯芯点灯
算法
纪录一下今天新学习的技能。WPS表格数据做线性拟合。这次拟合的是XY轴的数据。步骤1:准备数据步骤2:方式3基本完成,会得到一个公式。如果差太多可以多次拟合。
- 基于点云边界提取与B样条拟合的二维轮廓重建的思路与原理
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++PCL点云
该程序通过点云投影、凹包边界提取、逆时针排序和B样条曲线拟合四步流程,将三维点云转化为光滑的二维参数化边界曲线并可视化输出。效果图1.系统整体原理基于点云边界提取与B样条曲线拟合的系统,通过以下流程实现:点云预处理(投影+边界提取)边界点排序(逆时针)B样条曲线拟合结果可视化1.1点云预处理1.1.1点云投影功能:将三维点云投影到XY平面实现:创建z=0平面模型系数使用PProject函数执行投影
- 机器学习-XGBoost和SHAP解析数据
python机器学习ML
机器学习人工智能数据分析python
一、引言在机器学习领域,XGBoost表现出色,具有高效性、准确性、灵活性和良好的防过拟合能力。高效性使其能快速处理大规模复杂数据,降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。其支持多种任务和自定义指标,参数调优选项丰富。内置正则化机制防止过拟合。同时,SHAP对模型解释起关键作用,能计算特征的SHAP值来明确特征对预测结果的贡献,帮助理解模型决策。二、数据准备和模型训练1.导入所需库
- Valentino半裙怎么买便宜?半身裙怎么做
直返APP拼多多优惠券
集美们,今天我要给大家分享一款超级美的Valentino半裙!它真的是让我一眼心动!那精致的剪裁,完美地贴合身形,展现出女性的婀娜曲线,让人穿上就瞬间变得优雅自信。它的面料质感十足,触感柔软,每一次穿着都像是在享受一场奢华的盛宴。无论是搭配简约的上衣还是华丽的衬衫,都能轻松打造出时尚感满满的造型。走在路上,你就是焦点所在!♀️我已经迫不及待地想要穿着它去各种场合,展现我的魅力啦!Valentino
- 从0开始学习R语言--Day55--弹性网络
Chef_Chen
r语言
通常来说,样本数据的数据个数会远大于特征数,但是当我们遇到特殊数据,比如基因数据,可能会有成百上千甚至上万地特征量,而样本个数只有几十个,此时如果直接做回归,由于特征数量很多,且有很多特征共线性较高,很容易过拟合,而能处理共线性的方法,又无法将特征的系数压缩为0,这样计算量会大大增加。用弹性网络建模,其与其他不同的是,有两个惩罚项,L1负责控制特征系数(可以为0),做初步的筛选;L2负责剔除相关性
- 从0开始学习R语言-Day56--空间变系数模型
Chef_Chen
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对于涉及到空间相关性分析的数据来说,直接对其做杜宾模型的拟合,有时候很难解释有些变量的p值或是否收敛,因为许多变量的联系以及数据特征在拟合的过程中被消化掉了。而用不同的方法和模型去一步步测试特性,不仅可以证明课题或数据有无研究下去的意义,还可以帮我们节省工作量,确定研究的方向。以下是一个例子:#加载包library(sp)library(spgwr)library(ggplot2)library(
- 无人机中的数学应用-第一章:地形测绘:构建无人机眼中的 “数字大地”
无人机地形测绘:构建数字大地的数学密码目录地形测绘:构建无人机眼中的“数字大地”2.1等高线的数学本质与应用2.1.1什么是等高线?——从“地图曲线”到“海拔密码”2.1.2等高线的数学表达——隐函数背后的地形语言2.1.3等高线的“秘密”:坡度计算与地形解读2.1.4等高线在无人机中的应用场景——从救援到农业的实战价值2.2数字高程模型(DEM)的生成原理2.2.1什么是数字高程模型(DEM)?
- 寻找圆柱缺陷
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言PCL点云
该程序通过圆柱拟合、差异检测、聚类分割和三维尺寸计算,实现了对工业零件表面缺陷的自动化检测与量化分析,并输出可视化结果和详细尺寸报告。效果图1.圆柱拟合模块1.1核心功能实现点云数据的圆柱拟合,包括以下关键操作:最小二乘法拟合:通过特征值分解计算圆柱轴线方向RANSAC拟合:使用法线估计和采样一致性算法精修圆柱参数坐标变换:将圆柱轴线旋转至与Z轴平行圆柱可视化:根据参数生成圆柱表面点云1.2工作流
- PyTorch中实现早停机制(EarlyStopping)附代码
自信的小螺丝钉
AI知识pytorchpython人工智能AI深度学习
1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时,提前终止训练防止过拟合,节省计算资源2.实现方法监控验证集指标(如损失、准确率),设置耐心值(Patience)3.代码:classEarlyStopping:def__init__(self,patience=10,delta=0):"""EarlystoppingArgs:patience:int,numberofepochstowaitbefor
- MJ11032G和MJ11033G是对管由onsemi/安森美公司研发的一款高性能、低功耗的达林顿晶体管
Shang13113048791
电脑网络信息与通信智慧城市
MJ11032G和MJ11033G是对管,它们是由ONSEMI公司研发的一款高性能、低功耗的半导体器件。这两款产品具有高集成度、高可靠性和良好的性能,广泛应用于各种电子设备中,如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等,大电流互补硅功率晶体管用作互补通用放大器应用中的输出器件性能参数和应用领域特性•高直流电流增益-hFE=1000(最小)@IC=25AdchFE=400(最小)@IC=50Adc•曲线可达
- 神经网络过拟合处理:原理与实践
慕婉0307
神经网络神经网络深度学习机器学习
一、过拟合概述1.1什么是过拟合过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。这通常意味着模型过于复杂,已经"记住"了训练数据的细节和噪声,而不是学习到数据的普遍规律。1.2过拟合的表现特征训练集上的准确率很高,但验证集/测试集上的准确率明显较低训练误差持续下降,但验证误差在某个点后开始上升模型对训练数据中的小波动/噪声过于敏感1.3
- 首次启动 - OpenExo
強云
OpenExoOpenExo
首次启动1.环境与硬件准备硬件软件2.主要组件结构3.软件与固件准备3.1下载与安装3.2库和依赖3.3代码结构熟悉4.SD卡配置5.刷写固件5.1Teensy5.2Nano33BLE6.试运行流程7.故障排查(Troubleshooting)7.1无力矩输出且无力矩曲线7.2有力矩曲线但电机无输出7.3其它建议8.进阶建议1.环境与硬件准备硬件OpenExo本体已组装好(具体组装见硬件Wiki)
- 致那些复杂的响应式框架1
wangyongyue
响应式框架真的非常好,了解RX系列总感觉太复杂了,学习曲线有点长。第一次看我就很懵逼,什么啊不懂啊,干嘛啊那么多套路,简单点好不好啊好蓝瘦。对于一个原生框架大家的思路都是深入底层,扩展他的能力,不影响原有API和项目,减少侵入性。但是我想能不能做他的超集,TS对于js,使他变的更好,能力也更强,兼容老版本不会影响现在的代码,超集想用就用。首先看看响应式原理:letlabel=UILabel()va
- 图书推荐-话少不墨迹《大模型技术30讲》
_abab
图书推荐语言模型
关于本书:大模型技术30讲减少过拟合的数据方法过拟合是模型过度拟合训练数据噪声的现象,导致测试性能下降增加高质量标注数据是减少过拟合最有效的方法数据增强通过生成现有数据的变体扩展数据集,提高模型泛化能力自监督预训练可有效利用未标注数据进行模型初始化模型相关正则化方法L2正则化和权重衰减通过添加权重惩罚项约束模型复杂度Dropout通过随机禁用神经元防止对特定特征的依赖早停法通过监控验证集性能终止训
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>