本篇索引:1.引言2.文件类型3.获取文件属性的函数,stat.fstat.lstat4.超级用户(root用户)和普通用户5.进程与用户ID6.文件权限的检查7.新创建的的文件和目录的所有权8.access函数9.umask函数10.chmod.fchmod函数11.粘住位12.chown,fchown,lchown函数13.文件长度14.文件截断函数15.文件系统概述16.link,unlink,remove,rename函数17.符号连接18.与符号相关的函数,symlink和readli

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概述 执行引擎是Java虚拟机最核心的组成部分之一.“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念 ,这两种机器都有代码执行能力,其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器.硬件.指令集和操作系统层面上的,而虚拟机的执行引擎则是由自己实现的,因此可以自行制定指令集与执行引擎的结构体系,并且能够执行那些不被硬件直接支持的指令集格式. 在Java虚拟机规范中制定了虚拟机字节码执行引擎的概念模型,这个概念模型成为各种虚拟机执行引擎的统一外观(Facade ).在不同的虚拟机实现里面,执行引擎在执行Java代码

小结: 1.在 I/O 多路复用模型中,最重要的函数调用就是 select,该方法的能够同时监控多个文件描述符的可读可写情况:2.Redis 服务采用 Reactor 的方式来实现文件事件处理器(每一个网络连接其实都对应一个文件描述符):3.虽然整个文件事件处理器是在单线程上运行的,但是通过 I/O 多路复用模块的引入,实现了同时对多个 FD 读写的监控,提高了网络通信模型的性能,同时也可以保证整个 Redis 服务实现的简单4.Redis 会优先选择时间复杂度为 O(1) 的 I/O 多路复用

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

转自:http://blog.csdn.net/adm_qxx/archive/2007/05/20/1617488.aspx  第1章 致读者  [1] 在编写程序时,你是在为你针对某个问题的解决方案中的思想建立起一种具体表示.让程序的结构尽可能地直接反映这些思想:  [a] 如果你能把"它"看成一个独立的概念,就把它做成一个类.  [b] 如果你能把"它"看成一个独立地实体,就把它做成某个类的一个对象.  [c] 如果两个类有共同的界面,将此界面做成一个抽象类.

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace OrganizationCode { class Program { public static void Main(string[] args) { "; //y_bm = "71774346-9"; //y_bm = &qu

转自:http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2009/01/07/1361287.html 1.多元线性回归模型 假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系,是解释变量的多元线性函数,称为多元线性回归模型.即  (1.1) 其中为被解释变量,为个解释变量,为个未知参数,为随机误差项. 被解释变量的期望值与解释变量的线性方程为:  (1.2) 称为多元总体线性回归方程,简称总体回归方程. 对于组观测值,其方程组形式为:  (1.3) 即 其矩阵形式为 =+

主要内容: 一.决策树模型 二.信息与熵 三.信息增益与ID3算法 四.信息增益比与C4.5算法 五.决策树的剪枝 一.决策树模型 1.所谓决策树,就是根据实例的特征对实例进行划分的树形结构.其中有两种节点:内节点表示一个特征,叶子结点表示一个类(或称为标签). 2.在决策树中,从根节点开始,对实例的所有特征进行测试,根据测试结果,选择最合适的特征作为依据,将实例分配到其子节点上:此时,每一个子节点都对应着该特征(即父节点上的特征)的一个取值.之后一直递归下去,直到所有节点上所有实例的类都一样.

Copy别人的,有少量修改,可以做为一下参考! C++之父Bjarne Stroustrup 写的 The C++ Programming Language (Special Edition) 中各章后面的忠告. Chapter One:致读者 [1] 在编写程序时,你是在为你针对某个问题的解决方案中的思想建立起一种具体表示.让程序的结构尽可能地直接反映这些思想. [a] 如果你能把"它"看成一个独立的概念,就把它做成一个类. [b] 如果你能把"它"看成一个独立地

软间隔最大化(线性不可分类svm) 上一篇求解出来的间隔被称为 "硬间隔(hard margin)",其可以将所有样本点划分正确且都在间隔边界之外,即所有样本点都满足 \(y_{i}(\boldsymbol{w}^{\top} \boldsymbol{x}_{i}+b) \geqslant 1\) . 但硬间隔有两个缺点:1. 不适用于线性不可分数据集. 2. 对离群点(outlier)敏感. 比如下图就无法找到一个超平面将蓝点和紫点完全分开: 下图显示加入了一个离群点后,超平面发生了

1. Overview Adaptive softmax算法在链接1中的论文中提出,该算法目的是为了提高softmax函数的运算效率,适用于一些具有非常大词汇量的神经网络. 在NLP的大部分任务中,都会用到softmax,但是对于词汇量非常大的任务,每次进行完全的softmax会有非常大的计算量,很耗时(每次预测一个token都需要O(|V|)的时间复杂度). 所以paper中提出adaptive softmax来提升softmax的运算效率. 1) 该算法的提出利用到了单词分布不均衡的特点(u

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {

目录 引言 SVM 线性可分SVM 线性不可分SVM Hinge Loss 非线性SVM 核函数 总结 参考文献 引言 在深度神经网终(Deep Neural Network, DNN) 大热之前, 在机器学习里有个明星算法就是今天要与大家分享的 支持向量机(Support Vector Machine, SVM). 它是昔日的明星, 虽然现在没有DNN风光, 但它依然是机器学习领域内耀眼的存在, 这当然取决于其强大的学习能力. 第一次听到SVM想必大家跟我一样,这是什么东西,这个'高大上'的名

最基本的SVM(Support Vector Machine)旨在使用一个超平面,分离线性可分的二类样本,其中正反两类分别在超平面的一侧.SVM算法则是要找出一个最优的超平面. 线性可分SVM 优化函数定义 给定一个特征空间线性可分的数据集: $T = \{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$ 特征分布类似下图: 如上图,当特征空间为二维时,超平面就是比二维空间第一维度的直线.任意维超平面定义如下(其中$x$是$n$维特征向量,$w,b$是超平面系数): $w

1. 简介 因子分析是一种研究观测变量变动的共同原因和特殊原因, 从而达到简化变量结构目的的多元统计方法. 因子分析模型是主成分分析的推广, 也是利用降维的思想, 将复杂的原始变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法. 1.1 应用 寻求变量的基本结构, 简化变量系统. 用于分类, 根据因子得分值, 在因子轴所构成的空间中将变量或者样本进行分类 (能够分析样品间差异的原因). 1.2 类型 R型因子分析: 研究变量之间的相关关系. Q型因子分析: 研究样本之间的相关关系. 2. 因子分

/*Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhostSource Server Version : 50136Source Host : localhost:3306Source Database : ben500_info Target Server Type : MYSQLTarget Server Version : 50136File Encoding : 65001 Date: 2013-07-11 10:07:33*/ SET

一. 四大域对象 1. PageContext :页面范围的数据 2. ServletRequest:请求范围的数据 3. HttpSession:会话范围的数据 4. ServletContext:应用范围的数据 二. 9个内置对象 1.request对象 request 对象是 javax.servlet.httpServletRequest类型的对象. 该对象代表了客户端的请求信息,主要用于接受通过HTTP协议传送到服务器的数据. (包括头信息. 系统信息. 请求方式以及请求参数等).re

--背景云端 以前都喜欢了源码安装mysql,总觉得源码是高大上的事情,不过源码也需要时间,特别是make的时候,如果磁盘和cpu差的话,时间很长很长,在虚拟机上安装mysql尤其甚慢了. 现在业务发展了,开始在云上部署了,需要经常安装mysql,有的时候一次部署很多台,如果还是源码安装一个个去执行,效率就比较差了,所以准备采用更快效率的二进制来实现一键式自动化安装mysql. 1,mysql二进制安装包下载地址 下载地址:http://download.csdn.net/detail/mchd

[C++11显式虚函数重载] 在子类中给重载的虚函数加上override, 可以让编译器检察基类是否有这一虚函数.此功能适用于当基类原有的虚函数发生变化,即相当于编译期检察. 而基类,可以给函数加上final修饰符来告诉编译器这函数不希望被子类覆盖. override与final都不是语言关键字(keyword),只有在特定的位置才有特别含意,其他地方仍旧可以作为一般指示字(identifier)使用. 参考:http://zh.wikipedia.org/wiki/C++0x#.E9.A1.A