- 贝叶斯网络与深度学习结合:AI人工智能前沿技术探索
AIGC应用创新大全
人工智能深度学习ai
贝叶斯网络与深度学习结合:AI人工智能前沿技术探索关键词:贝叶斯网络、深度学习、概率推理、表示学习、不确定性建模、AI融合技术、因果推断摘要:深度学习擅长从海量数据中挖掘复杂模式,但像个“没带指南针的探险家”——不知道自己的判断有多可靠;贝叶斯网络擅长用因果关系和概率处理不确定性,却像个“没见过世面的老学者”——不会从大数据中学习新规律。当这两个“AI高手”联手,会碰撞出怎样的火花?本文将用“医生
- 【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】6. 概率图模型入门:贝叶斯网络与隐马尔可夫模型实战
AI_DL_CODE
AI赋能:Python人工智能应用实战人工智能python概率图模型贝叶斯网络隐马尔可夫模型概率推断HMM
摘要:本文系统介绍概率图模型的基础理论与实战应用,聚焦贝叶斯网络与隐马尔可夫模型(HMM)两大核心模型。理论部分解析概率图模型的分类体系:贝叶斯网络(有向无环图)用于静态不确定性建模,代表算法为变量消元,适用于医疗诊断;马尔可夫网络(无向图)依托置信传播,应用于图像分割;HMM(时序链结构)通过维特比算法等解决语音识别等时序问题。详解贝叶斯网络三要素:结构学习(爬山算法)、参数学习(最大似然与贝叶
- 贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类
AI天才研究院
AI人工智能与大数据计算AI大模型企业级应用开发实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。我会遵循您提供的要求和结构模板,确保文章内容全面、深入且易于理解。让我们开始吧。贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类关键词:贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合:
- 人工智能100问☞第27问:神经网络与贝叶斯网络的关系?
AI算力那些事儿
人工智能100问人工智能神经网络深度学习
神经网络与贝叶斯网络是两种互补的智能模型:神经网络通过多层非线性变换从数据中学习复杂模式,擅长大规模特征提取和预测,而贝叶斯网络基于概率推理建模变量间的条件依赖关系,擅长处理不确定性和因果推断。两者的融合(如贝叶斯神经网络)结合了深度学习的表征能力与概率建模的置信度量化优势,在提升预测可靠性的同时增强模型可解释性。一、通俗解释神经网络像一台“黑箱处理器”,通过大量数据训练学会识别复杂模式(比如识别
- 深入解析R语言的贝叶斯网络模型:构建、优化与预测;INLA下的贝叶斯回归;现代贝叶斯统计学方法;R语言混合效应(多水平/层次/嵌套)
小艳加油
R语言应用R语言贝叶斯INLA回归分析统计方法
目录①基于R语言的贝叶斯网络模型的实践应用②R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的应用③基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析④基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算)⑤R语言混合效应(多水平/层次/嵌套)模型及贝叶斯实现更多应用贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有
- 从零到前沿:2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南
小李独爱秋
人工智能人工智能学习
一、构建人工智能认知框架(一)基础学科筑基数学核心能力线性代数:掌握矩阵运算(张量分解在推荐系统的应用)与特征值分析(PCA降维原理)概率统计:贝叶斯网络在医疗诊断中的应用,蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论:2025年主流的元学习(Meta-Learning)框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构:图神经网络(GNN)中的邻接矩阵存储优化操作系统:分布式训练中的GPU资源调度策略(
- 基于贝叶斯网络优化门控循环单元(BO-GRU)的时间序列数据预测
CodeRoarX
gru深度学习机器学习Matlab
基于贝叶斯网络优化门控循环单元(BO-GRU)的时间序列数据预测时间序列数据预测是许多领域中的重要问题,如金融、气象和股票市场等。为了解决这一问题,可以使用递归神经网络(RNN)模型,其中门控循环单元(GRU)是一种常用的选择。在本文中,我们将介绍一种基于贝叶斯网络优化的门控循环单元(BO-GRU)方法来改进时间序列数据的预测性能,并提供相应的MATLAB代码实现。BO-GRU模型的核心思想是利用
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】贝叶斯优化
林聪木
机器学习算法人工智能
目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1)先验概率与后验概率2)贝叶斯公式3)条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1)为什么需要平滑处理2)拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别,AnalysisbySynthesisEM算法与
- 【大模型与机器学习解惑】什么是概率图模型,为了解决什么问题?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习概率图模型概率图机器学习深度学习大模型联合概率分布AI
以下内容将围绕“概率图模型(ProbabilisticGraphicalModels,PGM)”展开,从概念与背景、应用场景、典型案例、代码示例、优化建议及未来发展方向等方面进行系统性介绍。目录概念与背景概率图模型为了解决什么问题主要应用场景案例分析与代码示例4.1简单贝叶斯网络示例4.2马尔可夫网络示例优化建议未来发展方向总结1.概念与背景概率图模型(ProbabilisticGraphical
- LIVE 预告 | 南洋理工张含望:因果推理在计算机视觉中的进展
智源社区
人工智能ai敏捷开发微软firefox
自从贝叶斯网络之父JudeaPeal吹响“因果革命”的号角以来,因果科学在人工智能领域越来越深入人心,我们因果科学社区也已汇聚了数百名来自中国AI学术界、产业界的各路专家和青年才俊。但另一个方面,因果科学的具体落地应用,比如在人机交互的主要感知途径——计算机视觉领域,其实践却鲜为人知。而CV本身也亟待借助因果科学的翅膀实现进一步的腾飞。相关性不是因果。然而,这个常识在在今天的大多数计算机视觉研究中
- 置信网络(Belief Network)
dundunmm
人工智能人工智能置信网络
置信网络(BeliefNetwork),又称贝叶斯网络(BayesianNetwork,BN),是一种用于表达随机变量之间概率关系的有向无环图(DAG,DirectedAcyclicGraph)。它结合了概率论与图模型的思想,在不确定性建模、因果推理和决策支持系统中广泛应用。1.置信网络的基本概念置信网络由以下三个关键要素组成:节点(Nodes)代表随机变量,可以是离散的(如天气:晴天/雨天)或连
- 机器学习之条件概率
贾斯汀玛尔斯
2024最新深度学习算法机器学习人工智能
1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。本文将调研几种重要的概率模型,包括EM算法、MCMC、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、概率图模型(CRF、HMM)以及最大熵模型,介绍其基本原理、算法流程、应用场景及优势。2.EM算法(Expectation-Maximization)2.1概述EM算法是一种用于含有隐变量或缺失数据的最大似然估计方法。其核心思想是交替执行期望(E)步骤和
- 机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场(MarkovRandomField)2.2条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
- 问题链的拓扑学重构
由数入道
AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱(Mermaid图示)核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
- 机器学习_重要知识点整理
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率,如正态分布、二项分布。数据建模(如高斯分布假设)、生成模型(如贝叶斯网络)。贝叶斯定理计算条件概率,更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类(如垃圾邮件检测)。最大似然估计(MLE)通过数据最大化似然函数,估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立(如t检验、卡方
- GTSAM 库详细介绍与使用指南
点云SLAM
点云数据优化工具GTSAMSLAM后端优化最小二乘法计算机视觉贝叶斯
GTSAM库详细介绍与使用指南一、GTSAM概述GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMapping)是由佐治亚理工学院开发的C++开源库,专注于概率图模型(尤其是因子图)的构建与优化,广泛应用于机器人定位与建图(SLAM)、传感器融合、运动规划等领域。其核心优势在于:高效的因子图优化:支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器(iSAM/iSAM2):适用于实时SLAM问题
- 【机器学习理论】朴素贝叶斯网络
SUNX-T
机器学习机器学习概率论人工智能
基础知识:先验概率:对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计,可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率:指某件事已经发生,计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率:条件事件发生后,另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A),表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P
- 【AI中数学-概率论-综合实例-包括python实现】 预测的守望者:动态贝叶斯网络在风险预警中的应用
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能概率论python贝叶斯网络机器学习AI数学
第四章:概率论-综合实例第2节预测的守望者:动态贝叶斯网络在风险预警中的应用在许多现实世界的应用中,预测和风险评估通常不仅依赖于静态的输入数据,而是需要考虑时间维度和动态变化。动态贝叶斯网络(DBN,DynamicBayesianNetwork)作为一种扩展了传统贝叶斯网络的工具,可以有效地处理时间序列数据,并进行时序预测。与静态贝叶斯网络不同,DBN能够通过建模系统状态随时间的变化,揭示出更为复
- 概率图模型(PGM)综述
医学影像处理
概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- 【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例
Lossya
机器学习python人工智能算法朴素贝叶斯
引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边(Edges)1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码2.4代码解释三、概率推断在医疗领域中的使用3.1概率推断在医疗领域的使用3.2自动化推断的优
- 机器学习_15_贝叶斯算法
少云清
机器学习机器学习算法概率论贝叶斯算法
文章目录1贝叶斯定理相关公式2朴素贝叶斯算法2.1朴素贝叶斯算法推导2.2朴素贝叶斯算法流程3高斯朴素贝叶斯4伯努利朴素贝叶斯5多项式朴素贝叶斯6贝叶斯网络6.1最简单的一个贝叶斯网络6.2全连接贝叶斯网络6.3“正常”贝叶斯网络6.4实际贝叶斯网络:判断是否下雨6.5贝叶斯网络判定条件独立-016.6贝叶斯网络判定条件独立-026.7贝叶斯网络判定条件独立-031贝叶斯定理相关公式**先验概率P
- 《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第7章_SLAM中的数学基础
小虎哥哥爱学习
机器人人工智能自动驾驶计算机视觉概率论
视频讲解【第1季】7.第7章_SLAM中的数学基础-视频讲解【第1季】7.1.第7章_SLAM中的数学基础_SLAM发展简史-视频讲解【第1季】7.2.第7章_SLAM中的数学基础_SLAM中的概率理论-视频讲解【第1季】7.3.第7章_SLAM中的数学基础_估计理论-视频讲解【第1季】7.4.第7章_SLAM中的数学基础_基于贝叶斯网络的状态估计-视频讲解【第1季】7.5.第7章_SLAM中的数
- 经典分类CNN模型系列其一:Alexnet
manofmountain
介绍传统的机器学习分类模型像SVM,逻辑回归,决策树,甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后,都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。Alexnet的横空出世及其在ILSVRC2012Imagenet数据集分类大赛中表现出的摧枯拉朽的领先正式宣告了深度学习纪元的开启。其实CNN模型并非啥新玩意,早在1997年Yang,Lecun就有实现过一个CNN模型并将之用于类似于MNST
- 书生·浦语大模型实战1
__如果
人工智能
书生·浦语大模型全链路开源体系视频链接:书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili大模型之所以能收到这么高的关注度,一个重要原因是大模型是发展通用人工智能的重要途径深度信念网络:(1)又被称为贝叶斯网络,是一种有向无环图(2)可以在任意叶子节点生成无偏的样本集合(3)通过不断积累RBM(受限玻尔兹曼机)形成。每当一个RBM被训练完成时,其隐藏单元又可以作为后一层RBM的输入(4)D
- .【机器学习】隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)
十年一梦实验室
机器学习人工智能
概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类:有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络,它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络,它用无向图表示变量之间的相关关系。概率图模型可以用于机器学习,人工智能,自然语言处理,计算机视觉,生物信息学等领域。一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到,采
- 基于贝叶斯决策理论的分类器
CHENG-HQ
机器学习机器学习贝叶斯分类器参数估计
基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先,我们知道机器学习分为监督学习和非监督学习两大类。在监督学习中,我们主要面对的是拟合问题(regression)和分类问题(classification)。在本节中,我们先来了解一下如何使
- 贝叶斯推断:细谈贝叶斯变分和贝叶斯网络
一碗姜汤
贝叶斯推断人工智能机器学习
1.贝叶斯推断统计推断这件事大家并不陌生,如果有一些采样数据,我们就可以去建立模型,建立模型之后,我们通过对这个模型的分析会得到一些结论,不管我们得到的结论是什么样的结论,我们都可以称之为是某种推断。对于数据和未知参数,频率学派会建立起关于数据的模型,模型当中会有我们的参数,如果我们把参数看成是确定的未知量。我们就可以用频率学派的观点来进行推断了。此时数据是随机量,参数是确定量,我们用数据来估计参
- 机器学习-贝叶斯网络
alstonlou
机器学习人工智能
贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布,利用贝叶斯公式计算后验概率,将样本根据概率进行分类。常用贝叶斯网络:1.朴素贝叶斯分类器;2.半朴素贝叶斯分类器;3.贝叶斯网;4.EM算法朴素贝叶斯分类器:纯粹贝叶斯公式进行后验分布计算,从而完成对样本的分类半朴素贝叶斯分类器:为了降低贝叶斯公式中估计后验概率的困难,朴素贝叶斯分类器中采用的是属性条件独立的假设,但是在现实中往往很难成立。而半朴素贝
- 机器学习的算法简单介绍-朴素贝叶斯算法
Algorithm_Engineer_
机器学习机器学习算法人工智能
朴素贝叶斯网络(NaiveBayesNetwork)与贝叶斯网络(BayesianNetwork)有一些不同之处,让我们来澄清一下这两个概念。贝叶斯网络(BayesianNetwork):贝叶斯网络是一种用于建模概率关系的图模型。它使用有向无环图(DAG)来表示一组变量之间的依赖关系,并通过概率分布来量化这些依赖关系。节点表示变量,边表示变量之间的依赖关系。每个节点都与其父节点相关,而给定父节点的
- 【读书笔记】网空态势感知理论与模型(三)
xian_wwq
安全网空态势
7.3方向3的研究成果(态势知识融合)7.3.1使用贝叶斯网络实现网空态势融合提出了两种使用BN的网空态势感知的方法:(1)构建跨层的贝叶斯网络,推断出云环境企业“孤岛”之间的隐蔽连接“桥梁”;在云环境中实现网空态势感知,是一个非常重要的新兴研究领域。在孤立的企业网络“岛屿”之间可能会构建隐蔽连接的“桥梁”。通过隐性的“桥梁”,原先限制在企业网络内部的攻击路径,能够跨越至云环境中的另一个企业的网络
- 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