赵孝正
赵孝正

核密度估计KDE和概率密度函数PDF（深入浅出）

目录

    • 1. 和密度估计（KDE）
      • 核密度估计的基本原理
      • 核密度估计的公式
      • 核密度估计的应用
      • Python中的KDE实现
        • 示例代码
      • 结果解释
        • 解释结果
      • 总结
    • 2. 概率密度函数（PDF）
      • 概率密度函数（PDF）是怎么工作的：
      • 用图画来解释
        • 解释这个图：
      • 问题解答：
      • 总结
    • 3. 核密度估计（KDE）和概率密度函数（PDF）之间的关系
        • 故事开始：
      • 第一种方法：概率密度函数（PDF）
      • 第二种方法：核密度估计（KDE）
      • 总结一下：
      • 问题解答：

1. 和密度估计（KDE）

KDE，全称为核密度估计（Kernel Density Estimation），是一种非参数方法，用于估计随机变量的概率密度函数。与传统的直方图不同，KDE能够提供一个更平滑和连续的密度估计，适用于更细致的分布分析。

核密度估计的基本原理

核密度估计通过对每个数据点应用一个核函数，并将这些核函数进行叠加来构建密度估计。核函数通常是一个对称的、非负的函数，具有单位面积。常见的核函数包括高斯核（Gaussian kernel）、均匀核（Uniform kernel）、三角核（Triangular kernel）等。

核密度估计的公式

给定样本数据 { x 1 , x 2 , … , x n } \{x_1, x_2, \ldots, x_n\} { x1​,x2​,…,xn​}，核密度估计的公式为：
f ^ ( x ) = 1 n h ∑ i = 1 n K ( x − x i h ) \hat{f}(x) = \frac{1}{n h} \sum_{i=1}^{n} K\left(\frac{x - x_i}{h}\right) f

你可能感兴趣的:(深度学习数学基础,pdf,KDE)

  • 机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通 a小胡哦 机器学习基础机器学习人工智能
    一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
  • 【Jupyter】个人开发常见命令 TIM老师 #Pycharm&VSCodepythonJupyter
    1.查看python版本importsysprint(sys.version)2.ipynb/py文件转换jupyternbconvert--topythonmy_file.ipynbipynb转换为mdjupyternbconvert--tomdmy_file.ipynbipynb转为htmljupyternbconvert--tohtmlmy_file.ipynbipython转换为pdfju
  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
  • qemu virt-manager 创建虚拟机设置虚拟机桥接网络 三希 网络php开发语言
    在virt-manager中设置虚拟机桥接网络的步骤如下：确认主机网络桥接已配置打开终端，执行brctlshow命令查看是否已有桥接接口（通常名为br0或类似名称）如果没有桥接接口，需先创建：sudonano/etc/netplan/01-netcfg.yaml添加类似以下配置（根据实际网卡调整）：yamlnetwork:version:2renderer:networkdethernets:en
  • GitLab 18.2 发布几十项与 DevSecOps 有关的功能，可升级体验【二】 极小狐 gitlab极狐gitlabdevsecopsdevopsci/cd
    沿袭我们的月度发布传统，极狐GitLab发布了18.2版本，该版本带来了议题和任务的自定义工作流状态、新的合并请求主页、新的群组概览合规仪表盘、下载安全报告的PDF导出文件、中心化的安全策略管理（Beta）等几十个重点功能的改进。下面是对部分重点功能的详细解读。关于极狐GitLab的安装升级，可以查看官方指导文档。18.2.0容器镜像registry.gitlab.cn/omnibus/gitla
  • 深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnnrnn人工智能
    在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
  • word转pdf、pdf转word在线工具分享 bpmh 常用工具wordpdf
    ️一、在线转换网站（方便快捷，无需安装）MicrosoftOfficeOnline(官方推荐，最安全可靠)：网址：直接使用你的Microsoft账户登录https://www.office.com/方法：将你的.docx或.doc文件上传到OneDrive。在OfficeOnline中打开该Word文档。点击文件>另存为>下载PDF副本。优点：官方出品，完全免费，无需额外上传到第三方服务器，安全性
  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 【免费下载】 Aspose for Java：解锁无水印、无限制的文档处理能力 房征劲Kendall
    AsposeforJava：解锁无水印、无限制的文档处理能力【下载地址】AsposeforJava-去除水印和数量限制AsposeforJava-去除水印和数量限制Aspose是一个著名的文档处理库，专为Java应用程序设计，支持多种文档格式的操作，如Word、Excel、PDF等项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/56c82项目介绍在现代企业
  • 探索高效文档转换新路径：Aspose.Words v18.7助力Word无缝变PDF 邴卉露Robust
    探索高效文档转换新路径：Aspose.Wordsv18.7助力Word无缝变PDF【下载地址】Aspose.Wordsv18.7C示例源码Word转PDF无需安装Office本仓库提供了一个使用Aspose.Wordsv18.7将Word文档转换为PDF文档的C#示例源码。Aspose.Words是一个强大的.NET控件，允许开发者在不安装MicrosoftOffice的情况下读写Word文档，并
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • PDF转Markdown - Python 实现方案与代码 Eiceblue PythonPythonPDFpdfpython开发语言vscode
    PDF作为广泛使用的文档格式，转换为轻量级标记语言Markdown后，可无缝集成到技术文档、博客平台和版本控制系统中，提高内容的可编辑性和可访问性。本文将详细介绍如何使用国产Spire.PDFforPython库将PDF文档转换为Markdown格式。技术优势：精准保留原始文档结构（段落/列表/表格）完整提取文本和图像内容无需Adobe依赖的纯Python实现支持Linux/Windows/mac
  • Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道python开发语言ai
    PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
  • pdf文件的属性值怎么修改？修改PDF内部的属性创建时间和修改时间 这辈子谁会真的心疼你 pdf修改PDF属性文件属性修改
    部分PDF生成时会自动嵌入一些隐藏属性，比如创建软件版本、电脑用户名、修改记录等，这些信息可能涉及隐私或商业机密。例如，用个人电脑编辑的公司文件，属性中若包含个人用户名，可能泄露信息归属；通过修改或清除这些属性，可以避免不必要的信息暴露，降低隐私泄露风险。pdf文件的属性值怎么修改？要修改PDF文件的属性值（如标题、作者、主题等元数据），可以使用不同的工具或编程语言。以下是几种常见的方法：方法一：
  • 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
    如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
  • 零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战 九章云极AladdinEdu 人工智能gpu算力深度学习pytorchpython语言模型opencv
    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
  • 基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！ 人工智能教程 深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
    一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
  • 从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者） 荣华富贵8 程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
    摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
  • Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models 樱花的浪漫 大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
    2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型（LLMs）（Anthropic,2023;OpenAI,2024）已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力（Bubecketal.,2023），包括内容创作（Yuanetal.,2022）、编程辅助（Chenetal.,2021;Gaoetal.
  • 人工智能概念之九：深度学习概述
    文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
  • 学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
    专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
  • 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AIpytorchpandas人工智能
    文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
  • 【速通RAG实战：进阶】16、AI生成思维导图全技术解析 无心水 速通RAG实战！解锁AI2.0高薪密码人工智能AI思维导图知识图谱markmap-jsQwen-long模型CSDN技术干货
    一、AI生成思维导图的底层技术逻辑（一）知识结构化的核心流程AI生成思维导图的本质是非结构化文本到结构化知识图谱的转化，其技术流程可拆解为五大核心环节：1.语义解析与实体抽取多模态输入处理：支持文本（Markdown/Word/PDF）、语音（会议录音）、手写笔记（图片OCR）等多形式输入，通过TesseractOCR识别图片文字，Whisper处理语音流。实体识别技术栈：#中英文混合实体识别示例
  • 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python语言模型开发语言
    **在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
  • 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
    探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
  • Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶 程序员_CLUB Python入门到进阶python爬虫pandas
    目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
  • 大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
    什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
  • RAGFlow 框架调研报告 it_czz 架构
    RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成（RAG）框架，专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能，为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理：内置DeepDoc引擎，支持复杂文档解析高精度检索：提供可视化分块和引用追踪多模态支持：支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管：完全开源，支持私有化部署
  • RK3568笔记九十一：QT环境搭建 殷忆枫 RK3568学习笔记笔记
    若该文为原创文章，转载请注明原文出处。记录按照正点原子给的手册搭建QT环境参考《09【正点原子】ATK-DLRK3568_Qt开发环境搭建V1.2.pdf》一、安装1、下载https://mirrors.sau.edu.cn/qt/archive/online_installers/4.6/qt-unified-linux-x64-4.6.0-online.run2、赋予可执行权限chmod+xq
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIlinuxPHPandroid
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
      Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘   数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
  • Spring配置多个连接池 easterfly spring
    项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？ Spring中有关于dataSource的配置：     <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"   &nb
  • Mysql 171815164 mysql
    例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI TH GRANT OPTION; 如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
  • CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
            好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。         DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
  • 直言有讳 永夜-极光 感悟随笔
      1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313   精华: “直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
  • 安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失 随便小屋 centos
    一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。 一、首先具有root 的权限。      即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可 二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
  • Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
    Oracle备份与恢复案例 一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布 無為子
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本 功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
  • Oracle显示根据高考分数模拟录取 百合不是茶 PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
    题目要求: 1,创建student表和result表 2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理 3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选     1,创建student表,和result表 学生信息表; create table student( student_id number primary key,--学生id
  • 优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
    责任 优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。 差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。 努力工作 优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
  • js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery浏览器IEDWRext
      做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同：   IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的；   FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的； 兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
  • 【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
    吞吐量与用户线程暂停时间   衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个： 吞吐量越高，则算法越好 暂停时间越短，则算法越好 首先说明吞吐量和暂停时间的含义。   垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
  • J2EE监听器和过滤器基础 白糖_ J2EE
    Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。 监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。   ServletContex监听器 ServletContex又叫application
  • 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者 boyitech jsAngularJSapiAngularProvider
      Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。   那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
  • java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 bylijinnan java
    public class CommonSubSequence { /** * 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 * 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。 * * O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。 * O(
  • sqlserver 2000 无法验证产品密钥 Chen.H sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
    在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
  • [新概念武器]气象战争 comsci
           气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....        原因如下:        地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
  • oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 daizj oraclegroupingrollupcube
    oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu -- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景    --- ROLLUP ， 为了理解分组的成员数量，我增加了 分组的计数  COUNT(SAL)   
  • 技术资料汇总分享 Dead_knight 技术资料汇总 分享
    本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。 http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE 资料主要包含： Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...) Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...) Ser
  • 初一下学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    could 能够 minute 分钟 Tuesday 星期二 February 二月 eighteenth 第十八 listen 听 careful 小心的，仔细的 short 短的 heavy 重的 empty 空的 certainly 当然 carry 携带；搬运 tape 磁带 basket 蓝子 bottle 瓶 juice 汁，果汁 head 头；头部
  • 截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OSObjective-C
    OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
  • MySql重置密码 fanxiaolong MySql重置密码
    方法一:  在my.ini的[mysqld]字段加入： skip-grant-tables 重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库  然后进入mysql mysql>use mysql;  mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root'; mysq
  • Ehcache（03）——Ehcache中储存缓存的方式 234390216 ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
    Ehcache中储存缓存的方式   目录 1     堆内存（MemoryStore） 1.1     指定可用内存 1.2     驱除策略 1.3     元素过期 2   &nbs
  • spring mvc中的@propertysource jackyrong spring mvc
      在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了： @PropertySource  在spring 3.1中开始引入 比如有配置文件 config.properties mongodb.url=1.2.3.4 mongodb.db=hello 则代码中   @PropertySource(&
  • 重学单例模式 lanqiu17 单例Singleton模式
    最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。 第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。 单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式 静态内部类方式: package test.pattern.singleton.statics; publ
  • .NET开源核心运行时，且行且珍惜 netcome java.net开源
    背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
  • 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web高并发oscahe缓存
    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他