摘要: 1.Sybase安装前准备1.1.配置kernel shared memoryecho 1000000000 > /proc/sys/kernel/shmmaxecho kernel.shmmax=1000000000 >> /etc/sysctl.conf1.2.创建sybase用户adduser sybase1.3.更改其它用户(sybase)对拟安装文件夹的操作权限因为接下来sybase将安装在/opt/下chown sybase /opt/或者在图形界面下右键单击文件夹/opt/,选择属性,修改属主(将root改为sybase)1.4.切换到sybase用户su – 阅读全文
posted @ 2012-05-11 11:26 liangxiaxu 阅读(7592) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: //代码着色测试#include <iostream>int main(){ std::cout << "hello!" << std::endl; return 0;} 阅读全文
posted @ 2012-05-05 21:51 liangxiaxu 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: flat模式①#autoscan生成configure.scan②改写configure.scanAC_INIT(最终可执行文件名, 版本号)AM_INIT_AUTOMAKEAC_CONFIG_SRCDIR(源文件所在文件夹中的一个文件名,用于检测路径)AC_CONFIG_HEADER(config.h)AC_OUTPUT(Makefile)AC_PROG_RANLIB改写完毕后另存为configure.in③#aclocal④#autoconf⑤#autoheader⑥编辑Makefile.amAUTOMAKE_OPTIONS=foreignbin_PROGRAMS=可执行文件名1可执行文件 阅读全文
posted @ 2012-05-05 21:04 liangxiaxu 阅读(760) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 文本相似度算法1.信息检索中的重要发明TF-IDF1.1TFTerm frequency即关键词词频,是指一篇文章中关键词出现的频率,比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词,则(公式1.1-1)为该关键词在这篇文章中的词频。1.2IDFInverse document frequency指逆向文本频率,是用于衡量关键词权重的指数,由公式(公式1.2-1)计算而得,其中D为文章总数,Dw为关键词出现过的文章数。2.基于空间向量的余弦算法2.1算法步骤预处理→文本特征项选择→加权→生成向量空间模型后计算余弦。2.2步骤简介2.2.1预处理预处理主要是进行中文分词和去停用词,分词的开源代码有:ICT 阅读全文
posted @ 2012-05-05 19:01 liangxiaxu 阅读(104592) 评论(0) 推荐(9) 编辑
摘要: 打开matlab,新建m文件,敲入以下代码后运行。x1=-1:0.001:-0.5;y1=0.25*x1-0.75;axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1]);plot(x1,y1);hold onx2=-0.5:0.0001:-0.25;y2=0.5*x2-0.625;plot(x2,y2);x3=-0.25:0.00001:-0.125;y3=x3-0.5;plot(x3,y3);x4=-0.125:0.000001:-0.0625;y4=2*x4-0.375;plot(x4,y4);x5=-0.0625:0.0000001:-0.03125;y5=4*x5-0.25;plot(x 阅读全文
posted @ 2012-05-03 22:30 liangxiaxu 阅读(2454) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概念:模拟频率f:每秒经历多少个周期,单位Hz,即1/s模拟角频率Ω:每秒经历多少弧度,单位rad/s数字频率w:每个采样点间隔之间的弧度,单位rad表达式:模拟频率f: cos(2pi*f*t)模拟角频率Ω:cos(Ω*t)数字频率w: cos(w*n)=cos(Ω*T*n) [T为采样间隔时间]关系:Ω=2pi*fw=Ω*T推导:cos(2pi*f*t)=cos(Ω*t)=cos(Ω*n*T)=cos(Ω*T*n)=cos(w*n)举例:x(n)=sin(n*4*PI/7)的数字频率=4*PI/7关键点:t=n*T从时域角度理解:模拟信号周期:经过2*pi需多长时间,单位s;example 阅读全文
posted @ 2012-05-02 23:13 liangxiaxu 阅读(3783) 评论(0) 推荐(0) 编辑