- 声纹识别系统（MFCC特征+DTW/SVM分类）
佩爷0107
支持向量机分类算法梅尔频率倒谱系数动态时间规整
摘要本毕业设计实现了一个完整的声纹识别系统，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声学特征提取方法，结合动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)两种分类算法进行说话人识别。系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程，并通过实验对比两种分类算法的性能。第一章绪论1.1研究背景与意义声纹识别(SpeakerRecognition)是生物特征识别技术的一种，通过分析语音信号中包含的说话
- 机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解
目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec
- Python 机器学习实战：基于 Scikit-learn
大力出奇迹985
python机器学习scikit-learn
本文围绕《Python机器学习实战：基于Scikit-learn的项目开发》展开，先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势，再阐述机器学习项目开发的完整流程，包括数据收集与预处理、模型选择与训练、评估与优化等。通过具体实战案例，展示如何运用Scikit-learn解决分类、回归等问题，最后总结学习要点与未来学习方向，为读者提供系统的实战指导，助力快速掌握基于Scikit-learn的机器学
- python机器学习分类算法
在做算法的巨巨
最近状态不是很好，可能越是要接近终点，越是忐忑，还是要稳住，继续加油！！！我会尽快调整状态的。分类.png
- Scikitlearn：Python机器学习库
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AI实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
-Scikit-learn：Python机器学习库1.背景介绍1.1什么是Scikit-learnScikit-learn是一个基于Python语言的开源机器学习库。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等优秀的科学计算库之上,为用户提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具,涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等机器学习的各个方面。Scikit-learn的目标是提供一个高
- C++性能优化擂台技术文章大纲
引言性能优化在C++开发中的重要性擂台赛形式的优势：激发创意，展示不同优化技巧目标读者：中高级C++开发者擂台赛规则设计统一基准测试环境（硬件、编译器、优化标志）参赛代码需通过功能正确性验证性能指标：执行时间、内存消耗、CPU缓存命中率禁止使用未定义行为和编译器特定扩展常见优化技术分类算法层面优化时间复杂度分析实际案例数据结构选择对性能的影响缓存友好的算法设计编译器优化技巧关键编译器标志对比（-O
- 机器学习之K-近邻算法
paid槮
机器学习近邻算法人工智能
什么是K-近邻算法K-近邻算法(KNN)概念KNearestNeighbor算法⼜叫KNN算法，这个算法是机器学习⾥⾯⼀个⽐较经典的算法，总体来说KNN算法是相对⽐较容易理解的算法定义如果⼀个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的⼀种分类算法距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计
- 机器学习基础-k 近邻算法（从辨别水果开始）
耐思nice～
机器学习由浅入深-吴恩达机器学习近邻算法人工智能
一、生活中的"分类难题"与k近邻的灵感你有没有这样的经历：在超市看到一种从没见过的水果，表皮黄黄的，拳头大小，形状圆滚滚。正当你犹豫要不要买时，突然想起外婆家的橘子好像就是这个样子——黄色、圆形、大小和拳头差不多。于是你推断："这应该是橘子吧！"其实，这个看似平常的判断过程，竟然藏着机器学习中最经典的分类算法——k近邻（k-NearestNeighbors，简称kNN）的核心思想！1.1现实中的解
- 数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论
kkchenkx
数据挖掘机器学习分类数据挖掘
数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值，确保数据的质量。这包括处理空值、异常值、重复数据和不一致的数据格式。示例：处理缺失值假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集，其中年龄和收入字段存在缺失值。importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集d
- 11、时间序列机器学习与经典模型入门
jam55
时间序列机器学习ARIMA
时间序列机器学习与经典模型入门时间序列分析在众多领域都有着广泛的应用，如经济学、气象学等。机器学习为时间序列分析提供了强大的工具，能够基于数据做出系统、可重复且经过验证的决策。下面将介绍时间序列机器学习的相关内容以及经典的时间序列模型。1.时间序列机器学习库在实际应用中，优秀的算法需要易于使用且可靠的软件实现。Python提供了许多可靠的时间序列机器学习库，以下是一些监督式回归和分类算法的实现情况
- Python机器学习：从零基础到项目实战
Yuner2000
Python机器学习人工智能
目录第一部分：思想与基石——万法归宗，筑基问道第1章：初探智慧之境——机器学习世界观1.1何为学习？从人类学习到机器智能1.2机器学习的“前世今生”：一部思想与技术的演进史1.3为何是Python？——数据科学的“通用语”1.4破除迷思：AI是“神”还是“器”？第2章：工欲善其事——Python环境与核心工具链2.1“乾坤在握”：Anaconda与JupyterNotebook的安装与配置2.2“
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）
哎呦哥哥、
图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）数据集模型代码数据集链接：FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中
是娜个二叉树！
机器学习学习笔记
吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组，正示例和负示例，把所有样本推到这条直线上，用0，1，标识逻辑回归算法，拟合直线区分正，负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法：它使用的不是1,2,3,10个输入特征，而是使用无
- 基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法
智能算法研学社（Jack旭）
智能优化算法应用机器学习#核极限学习机（KELM）算法分类数据挖掘
基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码摘要：本文利用探路者算法对核极限学习机(KELM)进行优化，并用于分类1.KELM理论基础核极限学习机（KernelBasedExtremeLearningMachine，KELM）是基于极限
- Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道
Python编程之道python机器学习numpyai
Python机器学习：NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词：朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要：本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理，基于NumPy实现高效的算法框架，涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战，展示如何利用向量化计算优化概率估计，解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
- Python机器学习教程
Python机器学习教程(MachineLearningwithPythonTutorial)PDFVersionQuickGuideResourcesJobSearchDiscussionPDF版本快速指南资源资源求职讨论区MachineLearning(ML)isbasicallythatfieldofcomputersciencewiththehelpofwhichcomputersyste
- 117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- 机器学习-K近邻算法
shy_snow
python机器学习机器学习近邻算法人工智能
k-近邻分类算法，即物以类聚的思想，通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,label
- Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
- Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机
清水白石008
pythonPython题库python机器学习算法
Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！在这个数据驱动的时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶汽车，都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者，掌握机器学习技能，无疑将为您的职业发展注入强大的动力，让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
- Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型
小张在编程
python机器学习线性回归
引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
- 【限时干货】Calibre智能分类，轻松突破内网限制畅享电子书库
比头发还脆弱
服务器tcp/iplinux
文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系，核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计，在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件：通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）
weixin_39673184
说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- 机器学习21-线性网络思考
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能线性网络
机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法，包括它们的损失函数和计算思路：1.感知机（Perceptron）损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的，其目标是最小化
- Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱：
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- C#串口通信上位机笔记（modbus协议）
指针刺客
c#笔记开发语言
C#串口通信上位机笔记（modbus协议）提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录C#串口通信上位机笔记（modbus协议）前言一、新建工程二、使用步骤1.引入库2.串口初始化总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：记录自己工作的上位机经验
- 脑机新手指南（二十）BCI2000 新手入门指南（下篇）
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南人工智能算法大数据
一、引言在上篇文章中，我们介绍了BCI2000的基本概念、特点和优势，以及安装、配置和基本使用流程。在本篇文章中，我们将深入探讨BCI2000的信号处理和分类算法，并提供一些实操的代码教程，帮助新手更好地掌握BCI2000的使用方法。二、BCI2000的信号处理（一）信号处理的基本概念在脑机接口系统中，信号处理是一个非常重要的环节，它的主要目的是从原始的脑电信号中提取有用的信息，并去除噪声和干扰。
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法，构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像（皮肤照片/X光片），自动分析并生成诊断报告，同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架：Django4.2数据库：MySQL8.0深度学习：YOLOv8：皮肤病变区域检测ResNet50：肺炎X光
- Python实例题：基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求：实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能：使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能（准确率、混淆矩阵等）添加用户交互界面，允许用户绘制数字并进行识别。解题思路：使用sklearn加载MNIST数据
- 从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中，有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的"投票表决"，在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测，还是金融风控里的违约判别，这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天，我们就从原理到实
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2)：在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）
闲时研究下下！ 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！
实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括：
action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养，决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由
事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP；
SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间；
SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜：
一、不取毫秒：
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明，
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam）
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现：
在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作：
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。
菜单：
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果：
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤：
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下：
（1）执行vim /etc/profile
（2）在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料：
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下：
1、一个词的索引由=分割的三部分组成： 第一部分是词 第二部分是这个词在多少
