- 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
biomooc
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
- 平均值定理在调和函数中的应用
weixin_30777913
算法
题目问题2.利用平均值定理的证明(参见第7.2.4小节),证明如果在球B(y,r)B(y,r)B(y,r)中Δu≥0\Deltau\geq0Δu≥0,则(a)u(y)u(y)u(y)不超过uuu在该球边界球面S(y,r)S(y,r)S(y,r)上的平均值:u(y)≤1σnrn−1∫S(y,r)u dS.u(y)\leq\frac{1}{\sigma_nr^{n-1}}\int_{S(y,r)}u\
- Sigmoid 函数在模式匹配中的应用及偏置项的作用
:1.问题背景:笔画多少导致的“不公平”比如识别数字时:数字1的笔画少(简单),匹配结果net数值小;数字8的笔画多(复杂),匹配结果net数值大。直接比较net会不公平(因为8天生更容易得分高)。2.Sigmoid的核心作用:把结果“归一化”到0~1Sigmoid函数的公式是:\sigma(net)=\frac{1}{1+e^{-net}}它能把任意大小的net(比如-100到+100)压缩到0
- 【CTF】青少年CTF擂台挑战赛 2024 #Round 1 部分WriteUp_青少年ctf训练平台 追光者(1)
给大家的福利零基础入门对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供:因篇幅有限,仅展示部分资料网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以点击这里获取一个人可以走的很
- Sigma-Aldrich细胞培养实验方案:恰当的无菌技术和细胞无菌处理
橘子洲头
其他
产品列表70%(v/v)乙醇无菌水溶液(Sigma-Aldrich793213)次氯酸钠(Sigma-Aldrich425044)目标确保所有细胞培养程序都达到一个标准,防止细菌、真菌和支原体污染,以及与其他细胞系的交叉污染。设备个人防护装备(无菌手套、实验室外套、护目镜、鞋套、发套)适当防护水平的生物安全柜Sigma-Aldrich建议操作流程在开始工作前,用70%乙醇消毒安全柜。在开始工作前,
- 形式语言与自动机基础
莫彩
自然语言理解算法程序员的玩具学习
基本概念形式语法形式语法是一个4元组G=(N,Σ\SigmaΣP,S),其中:N是非终结符的有限集合(有时也叫变量集或句法种类集);Σ\SigmaΣ是终结符的有限集合,Σ\SigmaΣ和N的交集为空且Σ\SigmaΣ和N的并集;称总词汇表;P是一组重写规则的有限集合:P={α→β\alpha\rightarrow\betaα→β},其中,α\alphaα和β\betaβ是V中元素构成的串,但α\a
- 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成?(秩为1的矩阵)
松下J27
LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
二维高斯核,Rank秩等于一的矩阵之前,我在学习图像处理的时候,会经常用到Gaussianblur,也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中,现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了,完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图,例如:直到后来,我学习高斯图像金字塔的时候发现,在别人的代码里面,他在生成二维高斯核的时候,并不是直接写
- 水下目标检测:突破与创新
加油吧zkf
目标跟踪人工智能计算机视觉
水下目标检测技术背景水下环境带来独特挑战:光线衰减导致对比度降低,散射引发图像模糊,色偏使颜色失真。动态水流造成目标形变,小目标(如10×10像素海胆)检测困难。声呐与光学数据融合可提升精度,但多模态对齐仍是技术难点。核心算法实现要点图像预处理直方图均衡化与Retinex算法结合改善对比度和色偏:defsingle_scale_retinex(img,sigma):retinex=np.log10
- fvcom 科氏力文件cor制作==基础文件制作
海洋与大气科学
Fvcom海洋模式pythonmatlab
fvcom科氏力文件cor制作基础文件制作fvcom科氏力文件cor制作基础文件制作20250705=学习阶段慢慢来!一个一个弄懂了之后,可以代码一键制作。都写成函数调用即可。目前已经制作的文件有:fvcom垂直坐标sigma制作fvcom水深文件dep制作fvcom网格文件grd制作我们的目标:图片在FVCOM(FiniteVolumeCommunityOceanModel)中,cor文件用于提
- latex希腊字母
shaun2001
latex
希腊字母写法α\alphaα\alphaβ\betaβ\betaγ\gammaγ\gammaδ\deltaδ\deltaϵ\epsilonϵ\epsilonζ\zetaζ\zetaη\etaη\etaθ\thetaθ\thetaι\iotaι\iotaκ\kappaκ\kappaλ\lambdaλ\lambdaμ\muμ\muν\nuν\nuξ\xiξ\xiπ\piπ\piσ\sigmaσ\sig
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- STA之RC Corner拾遗
diedai7174
后端
Q:还有一种RCcorner带后缀『_T』,只用于setupsignoff,T指的是什么?A:T代表tighten,在rc的variation上的sigma分布比不带T的更紧,因此只能用于setup,hold不推荐。AppletoApple地比较,T的variation更小,理论看到的rc变化更小,单从setup产生violation的可能性更小。至于悲观还是乐观,除非自己定criteria,其余
- 【YOLOv5/v7 添加注意力机制】 模块十六 Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用
路飞VS草帽
YOLO深度学习pytorchYOLOv7
Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用1.Non-Local模块概述Non-Local模块是一种用于捕捉长距离依赖关系的注意力机制。它通过计算特征图中每个位置与其他所有位置的相互作用来增强特征表示。Non-Local模块的基本思想是引入一种全局的上下文信息,使得模型能够更好地理解图像中的全局结构和关系。Non-Local模块的核心公式如下:[y(x)=\sigma\left(\sum_
- EM求解的高斯混合模型——Q函数的极大似然估计(九)
phoenix@Capricornus
概率论机器学习人工智能
先导:EM求解的混合密度模型——Q函数p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\theta}_k)\rightarrow{N}(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\mu_k},\boldsymbol{\Sigma}_k)p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)由上述推导即可获得高斯混合模型的EM算法:在每步迭代中,先
- 神经网络全景图:五大核心架构详解与本质区别
摘取一颗天上星️
深度学习神经网络人工智能深度学习
在人工智能的进化史上,神经网络如同分形生长的生命体,不断分化出适应不同任务的专用结构。本文将深入解析五大核心神经网络架构,揭示其设计哲学与应用边界。一、前馈神经网络(FNN):万物起源的基石结构特点:严格的单向信息流(输入层→隐藏层→输出层),无循环连接输入层隐藏层1隐藏层2输出层数学本质:y=σ(W2⋅σ(W1⋅x+b1)+b2)y=\sigma(W_2\cdot\sigma(W_1\cdotx
- 疏锦行Python打卡 DAY 20 奇异值SVD分解
橘子夏与单车少年k
Python60天打卡训练营pythonnumpy开发语言
importnumpyasnp#创建一个矩阵A(5x3)A=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12],[13,14,15]])print("原始矩阵A:")print(A)#进行SVD分解U,sigma,Vt=np.linalg.svd(A,full_matrices=False)print("\n奇异值sigma:")print(sigma)#保留
- 参数估计:从样本窥见总体
Algo-hx
概率论与数理统计概率论机器学习人工智能
目录引言7参数估计7.1参数估计的基本概念7.1.1估计问题类型7.1.2估计量评价标准7.2点估计方法7.2.1矩估计法(MME)7.2.2最大似然估计(MLE)7.3区间估计原理7.3.1置信区间定义7.3.2枢轴量法(关键步骤)7.4单正态总体参数区间估计7.4.1均值μ\muμ的置信区间7.4.2方差σ2\sigma^2σ2的置信区间7.5双正态总体参数区间估计7.5.1均值差μ1−μ2\
- 样本与抽样分布:统计推断的基石
Algo-hx
概率论与数理统计概率论
目录引言6样本与抽样分布6.1总体与样本核心概念6.2统计量:样本的数学摘要定义常用统计量重要性质证明:E(S2)=σ2E(S^2)=\sigma^2E(S2)=σ26.3三大抽样分布:统计推断的支柱6.3.1χ2\chi^2χ2分布:多个独立标准正态分布变量的平方和定义性质6.3.2ttt分布(学生氏分布)定义性质6.3.3FFF分布定义性质6.4正态总体的抽样分布定理6.4.1单正态总体情形6
- Python统计学实例之正态分布:计算男女身高相差>5厘米的概率
xupeggy163
用python学习统计学python
正态分布计算:示例1正态分布计算实例:计算男女身高相差>5厘米的概率解题思路用到的公式总结:正态分布计算实例:计算男女身高相差>5厘米的概率假设男生身高X~N(71,20.25),女生身高Y~N(64,16)解题思路算出两种正态分布的均值和方差算出新的正态分布的均值和方差算出变量5的标准分根据标准分在正态分布表中查询概率值用到的公式z=x−μσz=\frac{x-\mu}{\sigma}z=σx−
- 3DGS源码解读 - 高斯模型
__星辰大海__
3DGS人工智能
高斯模型三维高斯分布的概率密度函数定义为:f(x)=1(2π)3/2∣Σ∣1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))f(\mathbf{x})=\frac{1}{(2\pi)^{3/2}|\Sigma|^{1/2}}\exp\left(-\frac{1}{2}(\mathbf{x}-\mu)^T\Sigma^{-1}(\mathbf{x}-\mu)\right)f(x)=(2π)3/2∣
- 【高斯函数拟合】高斯-牛顿法与梯度下降法的 Python 实现
白码思
python开发语言
高斯函数广泛应用于数据分析、信号处理等领域,其形式为f(x)=Aexp(−(x−μ)22σ2)f(x)=A\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)f(x)=Aexp(−2σ2(x−μ)2),其中AAA是幅度,μ\muμ是均值,σ\sigmaσ是标准差。本文通过Python实现高斯-牛顿法和梯度下降法来拟合高斯函数,并比较两种方法的性能。背景给定一
- 高斯混合模型(GMM)——完整推导与代码实现
Expecto0
机器学习机器学习算法
GaussianMixedModel应用聚类K-means无法处理两个聚类中心点相同的类。比如A∼N(μ, σ12), B∼N(μ,σ22)A\simN(\mu,\;\sigma_1^2),\;B\simN(\mu,\sigma_2^2)A∼N(μ,σ12),B∼N(μ,σ22)是无法用k-means进行聚类的。密度估计新数据的生成原理我们认为数据空间是由某些高斯分布生成的,但对于某一具体的样
- 2025第三届黄河流域网络安全技能挑战赛--Crypto--WriteUp
Chen--Xing
CTFCryptopython密码学网络安全
2025第三届黄河流域网络安全技能挑战赛–Crypto–WriteUpCryptosandwitchtaskfromCrypto.Util.numberimport*importgmpy2flag=b'flag{fake_flag}'assertlen(flag)==39p=getPrime(512)q=getPrime(512)n=p*qe=0x3pad1=b'easy_problem'pad2
- 【泛函】线性算子的谱论(数学知识用程序表达轻松学系列)
flash胜龙
原理与精髓算法线性代数谱论数学
算子的谱σ(A)\sigma(A)σ(A)的概念σ(A)=σp(A)⋃σc(A)⋃σr(A)\sigma(A)=\sigma_p(A)\bigcup\sigma_c(A)\bigcup\sigma_r(A)σ(A)=σp(A)⋃σc(A)⋃σr(A)算子的谱=点谱⋃连续谱⋃剩余谱算子的谱=点谱\bigcup连续谱\bigcup剩余谱算子的谱=点谱⋃连续谱⋃剩余谱点谱Point:算子A的所有特征值的
- (泛函分析)线性算子谱的定义,谱的分类,谱的性质。
音程
数学数学泛函分析
文章目录一、定义1.点谱(PointSpectrum)σp(T)\sigma_p(T)σp(T)2.连续谱(ContinuousSpectrum)σc(T)\sigma_c(T)σc(T)3.剩余谱(ResidualSpectrum)σr(T)\sigma_r(T)σr(T)4.三种谱的关系二、谱的性质1.基本性质2.谱的拓扑性质3.谱的结构4.谱的扰动性质三、谱的应用1.量子力学2.信号处理3.
- 栈溢出入门0x07 ret2libc3&Hijack GOT
kenwblack
pwnlinux
前言:部分问题:有很多人发现自己跟着别人的视频做出来的东西不对,明明别人视频里可以打通,但是自己写的就打不通,即使照抄别人的writeup也不行。原因:你和视频教程中师傅的OS版本不同,导致加载的libc版本不同,照抄当然不行了。比如ret2libc3中自带的一个libc.so文件在我的kali上根本识别不了,如图1,但是我自己找的一个libc6_2.38-12.1_i386.so就能完美识别。图
- LSTM三个门控机制详解
坐吃山猪
AI模型卷积神经网络lstm人工智能rnn
LSTM三个门控机制详解1-LSTM的3个门的理解长短期记忆网络(LSTM)通过三个关键门控机制(遗忘门、输入门、输出门)和细胞状态(CellState)解决了传统RNN的长期依赖问题。以下是三个门的核心理解:1.遗忘门(ForgetGate)作用:决定细胞状态中哪些信息需要被遗忘或保留。实现:(ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf))(f_t=\sigma(W_f\cdot[h_{t-1},
- CARS geom文件
Ajaxm
python算法人工智能
源文件:adjustment_0.adj_param_0.center:0adjustment_0.adj_param_0.description:intrack_offsetadjustment_0.adj_param_0.lock_flag:0adjustment_0.adj_param_0.parameter:0adjustment_0.adj_param_0.sigma:50adjustm
- 中级统计师-统计学基础知识-第三章 参数估计
孟意昶
考证之旅概率论机器学习人工智能
统计学基础知识第三章参数估计第一节统计量与抽样分布1.1总体参数与统计量总体参数:描述总体特征的未知量(如均值μ\muμ、方差σ2\sigma^2σ2、比例π\piπ)。统计量:由样本数据计算的量(如样本均值xˉ\bar{x}xˉ、样本方差s2s^2s2、样本比例ppp),是随机变量。1.2点估计的评价标准标准定义数学表达无偏性估计量的期望等于总体参数E(θ^)=θE(\hat{\theta})=
- 阿拉伯字母读法汇总
hellolijunshy
stata阿拉伯字母
1Αα:阿尔法Alpha2Ββ:贝塔Beta3Γγ:伽玛Gamma4Δδ:德尔塔Delte5Εε:艾普西龙Epsilon6Ζζ:捷塔Zeta7Εη:依塔Eta8Θθ:西塔Theta9Ιι:艾欧塔Iota10Κκ:喀帕Kappa11∧λ:拉姆达Lambda12Μμ:缪Mu13Νν:拗Nu14Ξξ:克西Xi15Οο:欧麦克轮Omicron16∏π:派Pi17Ρρ:柔Rho18∑σ:西格玛Sigma19
- ztree异步加载
3213213333332132
JavaScriptAjaxjsonWebztree
相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑,我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载,在这里分享给大家。
我后台代码生成的是json格式的数据,数据大家按各自的需求生成,这里只给出前端的代码。
设置setting,这里只关注async属性的配置
var setting = {
//异步加载配置
- thirft rpc 具体调用流程
BlueSkator
中间件rpcthrift
Thrift调用过程中,Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类,这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作:
(1) 将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层(TProtocol),协议
- 异或运算推导, 交换数据
dcj3sjt126com
PHP异或^
/*
* 5 0101
* 9 1010
*
* 5 ^ 5
* 0101
* 0101
* -----
* 0000
* 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0
*
* 9 ^ 5 ^ 6
* 1010
* 0101
* ----
* 1111
*
* 1111
* 0110
* ----
* 1001
- 事件源对象
周华华
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
- MySql配置及相关命令
g21121
mysql
MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化,主要包括字符集设置,启动设置,连接优化,表优化,分区优化等等。
一 修改MySQL密码及用户
 
- [简单]poi删除excel 2007超链接
53873039oycg
Excel
采用解析sheet.xml方式删除超链接,缺点是要打开文件2次,代码如下:
public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception {
OPCPackage ocPkg = OPCPac
- Struts2添加 open flash chart
云端月影
准备以下开源项目:
1. Struts 2.1.6
2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009)
3. jofc2,这东西不知道是没做好还是什么意思,好像和ofc2不怎么匹配,最好下源码,有什么问题直接改。
4. log4j
用eclipse新建动态网站,取名OFC2Demo,将Struts2 l
- spring包详解
aijuans
spring
下载的spring包中文件及各种包众多,在项目中往往只有部分是我们必须的,如果不清楚什么时候需要什么包的话,看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包,关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
- 网站推广之seo概念
antonyup_2006
算法Web应用服务器搜索引擎Google
持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时,准备了解下网站的推广分析策略。
所谓网站推广,目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,通过网站获得有关产品和服务等信息,为最终形成购买决策提供支持。
网站推广策略有很多,seo,email,adv
- 单例模式,sql注入,序列
百合不是茶
单例模式序列sql注入预编译
序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段 居然不会了,所以将序列写在本篇的前面
1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式;
序列的创建;
CREATE SEQUENCE seq_pro
2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个
3
- Mockito单元测试实例
bijian1013
单元测试mockito
Mockito单元测试实例:
public class SettingServiceTest {
private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>();
@InjectMocks
private SettingPojoService settin
- 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用游标
*/
--显示游标
--在显式游标中使用FETCH...INTO语句
DECLARE
CURSOR emp_cursor is
select ename,sal from emp where deptno=1;
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
begin
ope
- 【Java语言】动态代理
bit1129
java语言
JDK接口动态代理
JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式,为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联
package com.tom;
import com.tom.model.User;
import com.tom.service.IUserService;
- Java通信之URL通信基础
白糖_
javajdkwebservice网络协议ITeye
java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持,java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。
在技术日新月异的现在,我们能通过很多方式实现数据通信,比如webservice、url通信、socket通信等等,今天简单介绍下URL通信。
学习准备:建议首先学习java的IO基础知识
URL是统一资源定位器的简写,URL可以访问Internet和www,可以通过url
- 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1)
boyitech
java多线程同步锁
在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件,共用数据库连接,全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。
同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态,它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程,都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件(cri
- java-给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
bylijinnan
java
public class DeleteExtraSpace {
/**
* 题目:给定字符串,删除开始和结尾处的空格,并将中间的多个连续的空格合并成一个。
* 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法
* 方法2.全部用正则表达式,这个我不熟
* 方法3.“重新发明轮子”,从头遍历一次
*/
public static v
- An error has occurred.See the log file错误解决!
Kai_Ge
MyEclipse
今天早上打开MyEclipse时,自动关闭!弹出An error has occurred.See the log file错误提示!
很郁闷昨天启动和关闭还好着!!!打开几次依然报此错误,确定不是眼花了!
打开日志文件!找到当日错误文件内容:
--------------------------------------------------------------------------
- [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱?
comsci
地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........
我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....
那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
- 解析Google Map Routes
dai_lm
google api
为了获得从A点到B点的路劲,经常会使用Google提供的API,例如
[url]
http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false
[/url]
从返回的结果上,大致可以了解应该怎么走,但
- SQL还有多少“理所应当”?
datamachine
sql
转贴存档,原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html!
------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
- Yii使用Ajax验证时,如何设置某些字段不需要验证
dcj3sjt126com
Ajaxyii
经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如:
$form=$this->beginWidget('CActiveForm', array( 'id'=>'usuario-form',&
- 使用git同步网站代码
dcj3sjt126com
crontabgit
转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com
管理一网站,最开始使用的虚拟空间,采用提供商支持的ftp上传网站文件,后换用vps,vps可以自己搭建ftp的,但是懒得搞,直接使用scp传输文件到服务器,现在需要更新文件到服务器,使用scp真的很烦。发现本人就职的公司,采用的git+rsync的方式来管理、同步代码,遂
- sql基本操作
蕃薯耀
sqlsql基本操作sql常用操作
sql基本操作
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一
&
- Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理
hanqunfeng
Hibernate4
Spring3+后不再对JTOM提供支持,所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考:http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站:http://www.atomikos.com/ 一.pom.xml
<dependency>
<
- jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法
jackyrong
trigger
在jquery中,有两个值得注意但容易忽视的方法,分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍
1) one方法
one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数,格式为
one(type,${data},fn)
&nb
- 拿工资不仅仅是让你写代码的
lampcy
工作面试咨询
这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是,我并不关心你是如何快速完成任务的,哪怕代码很差,只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。
这个说法其实很合理:我们的工作是思考客户提出的问题,然后制定解决方案。思考第一,代码第二,公司请我们的最终目的不是写代码,而是想出解决方案。
话粗理不粗。
付你薪水不是让你来思考的,也不是让你来写代码的,你的目的是交付产品
- 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空
nannan408
架构师
1.前言。
如题。
2.代码。
(1)对象的复制,比spring的beanCopier在大并发下效率要高,利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier
Src src=new Src();
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
- ajax 被缓存的解决方案
Rainbow702
JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面,各位可能都做过。
今天碰到一个奇怪的现象,就是,同一个ajax请求,在chrome中,不论发送多少次,都可以发送至服务器端,而不会被缓存。但是,换成在IE下的时候,发现,同一个ajax请求,会发生被缓存的情况,只有第一次才会被发送至服务器端,之后的不会再被发送。郁闷。
解决方法如下:
① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数,
- 修改date.toLocaleString()的警告
tntxia
String
我们在写程序的时候,经常要查看时间,所以我们经常会用到date.toLocaleString(),但是date.toLocaleString()是一个过时 的API,代替的方法如下:
package com.tntxia.htmlmaker.util;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
- 项目完成后的小总结
xiaomiya
js总结项目
项目完成了,突然想做个总结但是有点无从下手了。
做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。
先说说项目主要实现的功能吧
1,按键精灵
2,获取行情数据
3,各种input输入条件判断
4,发送数据(有json格式和string格式)
5,获取预警条件列表和预警结果列表,
6,排序,
7,预警结果分页获取
8,导出文件(excel,text等)
9,修