- 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
- 遥感技术在地质构造及找矿中应用
BNU_JW
摘要利用Landsat-8卫星的ETM+遥感影像为数据源,结合当地区域地质调查基础资料,对中国西北某高原地区内线性断裂、环形构造、侵入岩体、赋矿地层等地质构造的成矿特征开展遥感解译,综合运用数理统计原理与地统计学分析方法,分析遥感解译的地质构造信息与矿产勘查的相关性,总结了区内解译构造与成矿关系条件。1、区域地质构造概况工作区位于我国西部核心构造部位的青藏高原北缘,北邻塔里木盆地,南接柴达木盆地,
- 大学专业科普 | 计算智能、信息学与大数据
鸭鸭鸭进京赶烤
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
- 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
- 全是原题?东吴金科2024量化研究员笔试0402
量化投资和人工智能
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关注我们,每周发布最新的笔面试题目和解析记得设为星标哦前言限时60min,4个概率和数理统计题、一个编程题,实则可以看为两个编程题。如果这些题是第一次做的话,还是比较难或者难以下手的,尤其是编程题考了动态规划,难度为力扣hard级别,对标互联网大厂笔试。但是做多了,就会发现基本都是经典题型,所以笔试前要好好准备,多刷绿宝书、红宝书,多刷LeeCode!春招和暑期实习和笔试也陆陆续续开始了,欢迎同学
- 最新!Citadel datathon OA题目20240330
量化投资和人工智能
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关注我们,每周发布最新的笔面试题目和解析前言申请完Datathon后就会发OA,时间60min15道选择题,题目相较以往有一些变化,但是不多,整体不算难,以数理统计、机器学习和python编程为主,下面给个汇总版。外资也有很多不错的选择,同学们可以内资、外资一起投,找实习的时候可以多尝试些不同的方向,寻找适合自己并且感兴趣的,为秋招做准备。春招和暑期实习和笔试也陆陆续续开始了,欢迎同学们在公众号后
- 【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
- 最大似然估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别
江湖小妞
概率论
最大似然估计与最小二乘估计的区别标签(空格分隔):概率论与数理统计最小二乘估计对于最小二乘估计来说,最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值与观测值之差的平方和最小。设Q表示平方误差,Yi表示估计值,Ŷi表示观测值,即Q=∑ni=1(Yi−Ŷi)2最大似然估计对于最大似然估计来说,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本的观测值的概率最大,也就是概率分布函数或者
- 参考文献起止页码怎么写_参考文献起止页码格式
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参考文献起止页码怎么写
参考文献起止页码格式参考文献多数出现在论文上,以下是“参考文献起止页码格式”,希望给大家带来帮助!采购专业论文参考文献(一)1]何桢,车建国.精益六西格玛:新竞争优势的来源[J].天津大学学报(社会科学版),2005,(05).[2]王慧.战略采购[J].山东纺织经济,2006,(04).[3]何桢,岳刚,王丽林.六西格玛管理及其实施[J].数理统计与管理,2007,(06).[4]吴跃东,尹丽丽
- 概率论的基本概念
Mr.魏(魏先生)
概率论的起源与发展概率论产生于十六世纪十六世纪中叶,卡当在赌博时研究不输的方法1654年,德·美黑——“合理分配赌注问题”1657年,惠更斯——《论机会游戏的计算》1933年,柯尔莫哥洛夫——《概率论的基本概念》数理统计的历史1763年,贝叶斯贝叶斯方法1809年,高斯和勒让德——最小二乘法皮尔逊、戈赛特、费歇——频率曲线、多元分析、估计和方差分析概率论是数理统计学的基础,数理统计学是概率论的一种
- 汽车平顺性与仿真分析matlab,基于MATLAB/Simscape的汽车平顺性的教学法
磅礴科技
152教育现代化传媒品牌投稿邮箱:
[email protected]课程与教学《汽车理论》是车辆工程专业的必修基础课程,而其中平顺性的内容则是重点和难点,其内容涉及到振动理论、随机过程、复变函数、概率论及数理统计等相关知识,按照传统的教学方法,效果不尽人意。而基于Matlab/Simulink建模仿真的教学法,需要先推导出数学模型,然后再根据数学模型,利用相关的模块建立仿真模型,建模相对复杂
- 26考研数学全年备考规划!!!
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考研学习大数据
参考书:《张宇考研数学基础30讲》、《1000题》、《张宇考研数学强化36讲》、《张宇8➕4预测卷备考工具:考研数学欧几里得小程序学习资源类全面资源覆盖:整合历年真题库、各类数学专辑和选择题库,涵盖高等数学、线性代数、概率论与数理统计等考研数学主要科目,满足用户各阶段复习需求。独家不跳步解析:每一道题目都配有详细到每一步骤的解析,确保用户完全掌握解题逻辑,能清楚了解重点题、难题的解题思路,有助于锻
- 金融学知识笔记
Alessio Micheli
金融概率论
金融学知识笔记一、引言金融学它结合了数学、概率论、统计学、经济学和计算机科学等多学科的知识,用于解决金融领域中的各种问题,如金融衍生品定价、投资组合优化、风险管理和固定收益证券分析等。通过对金融学的学习,我们可以更好地理解和分析金融市场中的复杂现象,并为金融决策提供科学依据。二、概率论与数理统计基础(一)随机变量定义随机变量XXX是一个从样本空间Ω\OmegaΩ到实数集R\mathbb{R}R的函
- 最最最详细的梯度下降与代价函数,公式理解+可视化~
被人偷偷卷不行
机器学习线性回归python回归numpy
文章目录前言一、线性回归二、代价函数与梯度下降1.代价函数2.梯度下降代码与可视化~总结前言本文将对线性回归中的代价函数,梯度下降公式及其可视化进行研究,让我们一起入门机器学习叭~一、线性回归利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法通俗来讲,就是用一条最适合的一次函数(如y=wx+b)去拟合现有的数据,并用这条直线去预测某一个x值对应的y值。例如:3r
- 条件概率、全概率公式与贝叶斯公式
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基础理论概率论
条件概率、全概率公式与贝叶斯公式1、事件与事件运算2、条件概率与全概率公式3、贝叶斯公式1、事件与事件运算本文旨在回顾一下《概率论与数理统计》的知识,首先,我们来看一下其中的一些基本概念与事件的运算基本概念如下:样本空间:一次试验所有可能的结果的集合称为样本空间,用Ω\OmegaΩ表示样本点:每一种可能的结果称为样本点,样本点也称为单例、基本事件随机事件:一个随机事件是样本空间Ω\OmegaΩ的子
- 【C语言不简单】任务-身高预测—简单if语句的运用
人工智能教学实践
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【C语言不简单】任务-身高预测—简单if语句的运用,题目如下:每个父母都关心自己孩子成年后的身高,据有关生理卫生知识与数理统计分析可知,小孩成年后的身高与其父母的身高、自身的性别、饮食习惯与体育锻炼情况等密切相关。设faheight为其父身高,moheight为其母身高,身高预测公式为男性成年后的身高=(faheight+moheight)*0.54(cm)女性成年后的身高=(faheight*0
- 【概率论】分布函数的定义与应用:从直观到数学形式
HP-Succinum
概率论概率论
目录1.分布函数的直观引入1.1从一个例子出发1.2累积分布与分布函数2.分布函数的定义2.1数学定义2.2分布函数的图像3.分布函数的性质4.离散型与连续型分布函数4.1离散型分布函数4.2连续型分布函数5.应用与计算5.1由分布函数计算概率5.2分布函数求导6.总结与展望分布函数(CumulativeDistributionFunction,CDF)是概率论与数理统计中的核心概念,它用一个函数
- 【数学】概率论与数理统计(五)
丷从心
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文章目录@[toc]二维随机向量及其分布随机向量离散型随机向量的概率分布律性质示例问题解答连续型随机向量的概率密度函数随机向量的分布函数性质连续型随机向量均匀分布边缘分布边缘概率分布律边缘概率密度函数二维正态分布示例问题解答边缘分布函数二维随机向量及其分布随机向量一般地,称nnn个随机变量的整体X=(X1,X2,⋯ ,Xn)X=(X_{1},X_{2},\cdots,X_{n})X=(X1,X2,
- 从零开始学AI——2
人工智能
前言比我想得要难得多……主要是数理统计基本都忘光了……写的也比较乱,希望大家能斧正我的问题。第二章当我们训练出一个模型之后,我们自然希望它能够在新的数据上也有良好的表现,这个能力被称为泛化,我们把模型在新数据上的误差称为泛化误差。泛化误差小的模型自然是我们更喜欢的模型,他也说明了模型的泛化能力强,本章主要介绍了用什么标准来评估模型的泛化误差如何可靠的计算评估能力值并进行比较2.1评估标准:性能度量
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 伍德里奇计量经济学第四章计算机答案,计量经济学中文答案 伍德里奇
weixin_39950470
第1章计置经济学的性质与经济数据1.1复习笔记一、计量经济学由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题,计量经济学己从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。1.非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据,以强调研宄者只是被动的数据搜集者这一事实。2.实验数据通常是在实验环境中获得的,但在社会科学中要得到这些
- 概率论与数理统计
ZhuBin365
人工智能概率论自动化人工智能机器学习深度学习
概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件:样本空间是随机试验所有可能结果的集合,通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集,表示随机试验的某些可能结果的集合。概率的公理化定义:概率是定义在事件集合上的函数P,满足三条公理:①非负性:P(A)≥0;②规范性:P(Ω)=1;③可列可加性:若事件A₁,A₂,...互不相容,则P(A₁∪A₂∪...)=P(A₁)+P(A₂)+...条件概率与全概率公式:
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- statistics --- 数学统计函数
知识的宝藏
python
3.4新版功能.源代码:Lib/statistics.py该模块提供了用于计算数字(Real-valued)数据的数理统计量的函数。此模块并不是诸如NumPy,SciPy等第三方库或者诸如Minitab,SAS和Matlab等针对专业统计学家的专有全功能统计软件包的竞品。此模块针对图形和科学计算器的水平。除非明确注释,这些函数支持int,float,Decimal和Fraction。当前不支持同其
- 自动驾驶领域成长方案
树上求索
自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- 2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行
程序员辣条
学习大模型学习AI产品经理人工智能LLama大模型大模型教程
2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行:一、基础准备阶段数学基础:学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言:熟练掌握Python编程,这是大模型开发的首选语言。同时,了解常用的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础:学习深度学习的基本原理和常用算法,
- 二项分布:成功与失败概率的交织呈现
进一步有进一步的欢喜
二项分布几何分布伯努利分布概率论深度学习
引言在概率论与数理统计的庞大体系中,二项分布占据着举足轻重的地位。它作为一种离散型概率分布,广泛应用于众多领域,从自然科学到社会科学,从工业生产到日常生活,都能看到它的身影。深入探究二项分布,不仅有助于我们理解随机现象背后的数学原理,还能为解决实际问题提供强大的工具。而回顾其发展历程,能让我们更全面地把握这一概念的来龙去脉。同时,了解二项分布与其他相关概念,如几何分布、二项式定理的联系,将进一步加
- 【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】 揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能python数理统计数据预处理数据探索数据可视化机器学习
第五章:数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化在人工智能(AI)应用中,数据是构建算法和模型的基石,而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。数据探索和可视化是数理统计中至关重要的步骤,它们不仅能帮助我们理解数据的分布、关系和趋势,还能够为后续的建模工作提供依据。本节将通过五个实际案例,展示如何使用数理统计和可视化技术对真实样本数据进行探索。每个案例都包括具体的描
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
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- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
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MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
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- MongoDB简介[一]
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
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- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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1. 依赖包:
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spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。