习得性无助和习得性乐观简述 这两个概念均出自积极心理学家Martin Seligman. “习得性无助”的提出是基于一项动物实验. 狗关在笼子里,只要蜂音器一响,就对狗施予电击,狗在笼子里无法躲避电击,重复多次后,即使在电击前打开笼子,狗也不逃出来,而是倒在地开始呻吟和颤抖——从多次痛苦或者失败的经历中,习得“行动无法产生预期结果”的经验,而出现放弃尝试的精神状态. 在生活中的场景则表现为: 一个人多次努力做一件事情,但都以失败告终,他有可能放弃目标——“以后再也不搞了,这种事其实一点意思都没有

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

转自:http://blog.csdn.net/lihongxun945/article/details/46730835 表单是前端非常重要的一块内容,并且往往包含了错误校验等逻辑. React对表单元素做了专门的优化处理,他对表单元素做了一些抽象,使得他们的使用方式更统一更规范. 约束性和非约束性组件 表单里面出来了一个新的概念叫“约束性组件”.那么如何理解约束性组件和非约束性组件呢. 约束性组件,简单的说,就是由react管理了它的value,而非约束性组件的value就是原生的DOM管理

一.约束性和非约束性组件: 非约束性组: MV: <input type="text" defaultValue="a" /> 这个 defaultValue 其实就是原生DOM中的 value 属性. 这样写出的来的组件,其value值就是用户输入的内容,React完全不管理输入的过程. 约束性组件: MVVM: <input value={this.state.username} type="text" onChange={

内容包含能控性和能测性的定义,连续时间线性时不变系统能控性和能观测性判据

平台无关性 不同平台的不同java虚拟机,都执行同一种字节码文件,即Class文件 语言无关性 Java虚拟机不止能执行java程序,还有Clojure.Groovy.JRuby.Jython.Scala等 它不与某种语言绑定,而是和Class文件,这种二进制文件绑定.

以下内容转自http://ifeve.com/java-concurrency-thread/: 在过去单CPU时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序.之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点并行执行多任务或多进程.虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个CPU,并交由操作系统来完成多任务间对CPU的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行. 随着多任务对软件开发者带来的新挑战,程序不在能假设独占所有的CPU时间.所有的内存和其他计算机资源.一个好的程序榜

以下内容转自http://tutorials.jenkov.com/java-concurrency/concurrency-vs-parallelism.html(使用谷歌翻译): 术语并发和并行性通常用于多线程程序.但是,并发和并行性究竟是什么意思呢,它们是相同的术语还是什么? 简短的答案是“不”.它们不是相同的术语,尽管它们在表面上看起来非常相似.也花了我一些时间来终于找到并了解并发和并行性之间的区别.因此,我决定在这个Java并发教程中添加一个关于并发性与并行性的文本. 并发 并发意味着

注意!!! 这是对上一篇博客 springcloud的延续,整个项目的搭建,来源与上一篇博客.一.什么是eureka? // eureka是一个注册中心,实现了dubbo中zookeeper的效果! 二.实现eureka工程的搭建? 1.1 单节点版 1.1 zookeeper 和 eureka的区别? /* 1. zookeeper不会把自己注册到注册中心,但是eureka会! 2. 配置eureka 需要配置不能把自己注册到注册中心里面. 3. consumer 也不能把自己注册到注册中心.

$(".minus,target").unbind().click(function(){ console.log(this); var $thisParent = $(this).parent().parent().parent().parent().prev(); var nowNum = $thisParent.find('input').val(); console.log(nowNum); $(".spinner",$thisParent).spinner

推导: 设d=gcd(i,j) 利用莫比乌斯函数的性质 令sum(x,y)=(x*(x+1)/2)*(y*(y+1)/2) 令T=d*t 设f(T)= T可以分块.又由于μ是积性函数,积性函数的约束和仍是积性函数,所以f也是积性函数,可以O(n)线性筛求得.总时间复杂度为 具体筛法看代码. 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; #define mod

题意:求∑gcd(i,n),1<=i<=n思路:f(n)=∑gcd(i,n),1<=i<=n可以知道,其实f(n)=sum(p*φ(n/p)),其中p是n的因子.为什么呢?原因如下:1到n中有m个数字和n拥有公共的最大因子p,那么就需要把m*p加入答案中.问题是如何计算m的个数.因为假设某个数i与n的最大公约数为p,那么gcd(i,n) = p,可以得到gcd(i/p,n/p)=1.也就是说,有多少个i,就有多少个i/p与n/p互质.那么显然m即为n/p的欧拉函数φ(n/p). 知

前言 在淘宝开源自己基于nginx打造的tegine服务器的时候,有这么一项特性引起了笔者的兴趣.“自动根据CPU数目设置进程个数和绑定CPU亲缘性”.当时笔者对CPU亲缘性没有任何概念,当时作者只是下意识的打开了google并输入CPU亲缘性(CPU Affinity)简单了做了个了解. 后来,在笔者参加实际工作以后,就碰到了这么两个问题. 问题一:如何在SMP的系统中,保证某个特定进程即使在其他进程都很忙的情况下都能够获得足够的CPU资源?解决的思路主要有以下两种: 提高进程的处理优先级 从

可用性 (Usability) 可用性是一个多因素概念,涉及到容易学习.容易使用.系统的有效性.用户满意度,以及把这些因素与实际使用环境联系在一起针对特定目标的评价. 可访问性 (Accessibility) 可访问性指Web内容对于残障用户的可阅读和可理解性.具体考虑以下两方面: 无论用户是否残障,都得通过用户代理(User Agent)来访问Web内容.因此要提高可访问性,首先得考虑各种用户代理 :桌面浏览器.语音浏览器.移动电话.车载个人电脑等等. 还得考虑用户访问Web内容时的环境限制 

大家好,我是小强老师, 现在网上的CSS+DIV视频,要么讲的太深,要么太浅,很多初学的同学们总是遇到困难,今天小强老师专门给大家准备了css课程的视频.带你从零基础学习CSS+DIV一直到能独立完成前台网页制作.小强老师是这样分类的,前几次课,我们将CSS+DIV入门基础,后几天课程我们讲案例制作.咱们接下来讲的是css基础部分. 高清视频地址如下: 01  css语法规范:                       http://www.tudou.com/programs/view/8s

引用相等性和值相等性 在 C# 中,相等性分为引用相等性和值相等性.引用相等性是指,若两个引用类型的变量引用的是同一个对象,则它们具有引用相等性. // x, y, z 都是引用类型变量 object x = new object(); object y = new object(); object z = x; // 输出 false,x 和 y 不具有引用相等性 Console.WriteLine(object.ReferenceEquals(x, y)); // 输出 true,x 和 z

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched

---恢复内容开始--- 一继承性 1.继承: 给父级设置一些属性,子级继承了父级的该属性,这就是我们的css中的继承. 2. 可继承: color . font-*(size). text-*(decoration:underline).line-*(height)  行高 等可以继承(主要是文本级的标签元素)    (a比较特殊) 3.不可继承 :但是像一些盒子元素属性,定位的元素(浮动,绝对定位,固定定位)不能继承. 二.层叠性 层叠性 : 权重大的标签覆盖掉了权重小的标签  (数  id

转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_66f725ba0101bw8i.html 关于语音识别的声学模型训练方法已经是比较成熟的方法,一般企业或者研究机构会采用HTK工具包.Kaldi等进行训练,目前从声学模型出发,提高系统性能的主要策略主要有: 1)增加训练数据.不同的训练数据也会对模型有一定的影响,例如,数据的男女均衡性.采集数据的channel.数据的背景噪声.发音人的方言等等. 2)采用比较好的模型训练方法.以前一般采用基于EM和Baum-Welch算法的最大

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te