【原理篇】人工智能

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,我们对算法的推断和验证过程不做研究,只介绍该算法特点以及应用场景,且个人技术能力有

今天周六,正好顺便把聊天系统的通讯原理写一下,本来是用XMPP+Openfire做了一个聊天,但是在做群聊那块需要去写插件来主动向表里变去写数据,因为openfire外国人写的,最初设计的群聊是会议室那种形式,和我们现在这种QQ群聊还是有差别的,改造起来比较麻烦,需要去通都源码等等,openfire是基于mina来写的,mina和netty又出自同一作者之手,那么我们就基于netty来写一个吧,首先我们来谈一谈通讯的原理 1:通讯原理 首先比方说A和B两个人要进行聊天(这里我们先讨论一对一这种聊

再补一篇高手写的理论分析,便于更深刻理解 转自:http://blog.csdn.net/historyasamirror/article/details/5778378 ============================================================= 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题其实不同的人给出的答

前言 大半年没写博客了,但我一直关注着互联网的动向,最近会研究很多东西,并分享,今年移动直播行业的兴起,诞生了一大批网红,甚至明星也开始直播了,因此不得不跟上时代的步伐,由于第一次接触的原因,因此花了很多时间了解直播,整理了直播的原理,当前只是原理篇,后续会持续发布实战篇,教你从零开始搭建一个完整的iOS直播app,希望能帮助到更多的人更快的了解直播. 一.个人见解(直播难与易) 直播难:个人认为要想把直播从零开始做出来,绝对是牛逼中的牛逼,大牛中的大牛,因为直播中运用到的技术难点非常之多,视频

TOMCAT 原理篇一.Tomcat 组成(Tomcat 由以下组件组成) 1.server a) Server是一个Catalina Servlet容器: b) Server 可以包含一个或多个service组件(元素) 2.service a) server 包含了一个engine组件以及一个或多个connector组件: b) server 中可以配置多个service: 1. 第一个service处理所有Tomcat服务器接收到的web客户端请求: 2. 第二个service处理由Apa

引言:UNIX/LINUX下大多数都是用gzip格式来做文件的压缩方案的,而gzip文件损坏的情况也屡见不鲜,常见的有遇到坏扇区.压缩进程io阻塞,或恢复后的压缩文件被破坏等.因近期有做关于gzip文件的修复研究,特分为三个篇章对此成果进行表述,分别为原理篇,方法篇,案例篇.此为第一部分原理篇. gzip的压缩算法本质上是deflate(zip也几乎都用),这个算法其实是由LZ77算法加上一个变形的哈夫曼编码组成的.大概算法流程是:"原始数据--->LZ77--->哈夫曼 "

关键词:android LCD TFT TTL(RGB)  LVDS  EDP MIPI  TTL-LVDS  TTL-EDP平台信息:内核:linux2.6/linux3.0系统:android/android4.0 平台:samsung exynos 4210.exynos 4412 .exynos 5250 作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者)欢迎指正错误,共同学习.共同进步! 下载链接:LCD规格书(404份),之前工作用用到的 . LCD规格书00  . LCD规格书0

咳咳,有段时间没有更新了,最近有点懒!把不少精力都放在C++身上了.闲言少叙,今天要讲的可和之前的几篇有所不同了,这次是一个次综合应用.这篇内容中与之前不同主要体现在下面几点上. 1.之前我们写的都是只用一个Shader来实现某些效果,而这次我们要使用多个Shader结合起来发挥作用. 2.之前我们只是写的都是纯Shader代码,没有涉及到客户端的C#脚本(你爱用JS也可).而这次也要使用到. 3.这篇教程涉及到的代码量也是之前是之前的几倍了. 4.总的来说之前的都是比较简单的,而这篇就有了些难

上一篇,我们介绍了当我们添加一个Entity时,通过Graphics封装其对应参数,通过EntityCollection.Add方法,将EntityCollection的Entity传递到DataSourceDisplay.Visualizer中.本篇则从Visualizer开始,介绍数据的处理,并最终实现渲染的过程. CesiumWidget.prototype.render = function() { if (this._canRender) { this._scene.initializ

原文:走向DBA[MSSQL篇] 针对大表 设计高效的存储过程[原理篇] 附最差性能sql语句进化过程客串 测试的结果在此处 本篇详解一下原理 设计背景 由于历史原因,线上库环境数据量及其庞大,很多千万级以上甚至过亿的表.目标是让N张互相关联的表 按照一张源表为基表,数据搬移归档 这里我们举例N为50 每张表数据5000W 最差性能sql进化客串 2表KeyName 字段意义 名称等相同 从bug01 表中取出前500条不在bug02 表中的数据 最差性能: SELECT TOP 500 a.K