- 神经网络VS决策树
Persistence is gold
神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- 【Gaussian Model】高斯分布模型
HP-Succinum
机器学习机器学习算法人工智能
目录高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段:估计数据分布(2)检测阶段:计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)在数据分析和机器学习任务中,异常检测(
- 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型
HP-Succinum
机器学习随机森林集成学习机器学习
目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
- 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接
电子科技圈
SiliconLabs智能家居边缘计算mcu物联网iot人工智能机器学习
MG26系列SoC现已全面供货,为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术,建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs(亦称“芯科科技”,NASDAQ:SLAB),日前宣布其MG26系列无线片上系统(SoC)现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案,MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
- 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio
木亦汐丫
Python编程StreamlitGradioJupyterHuggingFacePandasPyTorchTensorFlow
Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择?它们各有独特的设计理念和适用场景,以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析:一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件(
- 机器学习平台系列(一) - 初探 Jupyter Notebook 认证机制
窝窝和牛牛
机器学习平台PythonJupyterNotebookJupyterHub安全多租户
最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制(认证)以及如何实现多租户,以便集成到公司的云平台,进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。1.问题分析数据分析以及算法团队的同学使用JupyterNotebook进行数据分析和建模等工作,其工作流程如下所示:业务部门以组为单位申请一台物理服务器搭建Python环境,启动JupyterNotebook,每个同学创建自己的工程,进行代
- 《机器学习实战:从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南(三)》
庸俗今天不摸鱼
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▍前言:阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务,成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据,实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾:攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现:逻辑回归:搭建分类基线(LogisticRegression,准确率基准)支持向量机:对比线性核与RBF核性能差异(F1-score提升12%)K近邻:动态优化邻居数(k=5时验证
- 2025全球机器学习技术大会即将召开:汇聚全球AI顶尖专家,共话未来技术趋势
量子位
由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」(MLSummit2025)将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。本次大会汇聚全球AI领域的顶级学者、行业领袖和技术专家,共同探讨大模型技术演进、智能体、代码大模型、多模态技术等前沿话题,为参会者提供全方位的技术解读与行业洞察。大会亮点:顶级嘉宾阵容,前沿议题聚焦本次大会的主会环节将邀请多位全球AI领域的重量级
- 详解:Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用
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GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一,GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息,并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术,GrokAI具备自我学习的能力,可以通过不断的训练来优
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【好书推荐7】《机器学习平台架构实战》写在最前面《机器学习平台架构实战》编辑推荐内容简介作者简介目录前言本书读者内容介绍充分利用本书下载示例代码文件下载彩色图像本书约定你好呀!我是是Yu欸2024每日百字篆刻时光,感谢你的陪伴与支持~欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!写在最前面感谢大家的陪伴和支持,2024年争取每周二开展粉丝福利送书活动,欢迎关注~第7波福利感谢清华出版社的大力支持本
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Python机器学习基础+实战案例python机器学习模型评估与改进评估指标与评分召回率
Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1)错误类型2)不平衡数据集3)混淆矩阵4)考虑不确定性5)准确率-召回率曲线6)受试者工作特征(ROC)与AUC3、多分类指标4、回归指标5、在模型选择中使用评估指标附录一、参考文献一、简单介绍Py
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论文经验分享毕业设计
标题:基于hive的电信离线用户的行为分析系统内容:1.摘要随着电信行业的快速发展,用户行为数据呈现出海量、复杂的特点。为了深入了解用户行为模式,提升电信服务质量和精准营销能力,本研究旨在构建基于Hive的电信离线用户行为分析系统。通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据,利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理,采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明,该系统
- 【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站
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随着人工智能技术的快速发展,AI大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说,找到合适的学习资源至关重要。本文将为大家推荐十大必备网站,帮助你更好地理解和应用AI大模型。1.CourseraCoursera是一个在线学习平台,提供各类AI和机器学习课程,包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
- 【大模型学习】第八章 深入理解机器学习技术细节
好多渔鱼好多
AI大模型机器学习AI大模型人工智能
目录引言一、监督学习(SupervisedLearning)1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例:房价预测二、无监督学习(UnsupervisedLearning)1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例:客户细分三、强化学习(ReinforcementLearning)1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例:游戏AI四、集成学习(EnsembleLearning)1.
- Milvus 数据批量导入实战:Python代码解析
修破立生
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1引言在处理大规模数据的存储和检索时,向量数据库逐渐成为一种热门的解决方案。Milvus作为一款高性能的向量数据库,在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python代码将数据批量导入到Milvus数据库中,通过实际的代码示例来帮助大家理解导入过程和相关的技术要点。2代码功能概述我们的代码主要实现了从本地文件读取数据,并将其批量导入到Milvus数据库的功能。代码涉及到命令行
- L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑
XianxinMao
人工智能人工智能机器学习算法
标题:L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑文章信息摘要:L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。L1正则化(Lasso)通过将不重要的特征权重归零来实现特征选择,适用于稀疏模型和高维数据集,但可能导致欠拟合。L2正则化(Ridge)则通过减少权重的大小来防止过拟合,适用于处理高度相关特征和噪声数据,提高模型稳定性。两者各有优势,选择哪种正则化技术取决于数据集特性和模型需求。有时,结
- 手写数字识别项目:从原理到实践
北屿升:
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在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
- Python从0到100(十八):面向对象编程应用
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 智能云图库项目实战(4)---空间模块
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♂️个人主页:@rain雨雨编程微信公众号:rain雨雨编程✍作者简介:持续分享机器学习,爬虫,数据分析希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录本节重点一、需求分析二、方案设计空间的必要性空间库表设计1.空间表2、图片表公共图库和空间的关系三、后端开发空间管理1、数据模型2、基础服务开发3、接口开发用户创建私有空间1、创建空间流程2、创建空间服务扩展知
- 【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】
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人工智能机器学习人工智能
第七章:贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念:贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说,就是根据已知的一些条件,去计算每个类别出现的概率,然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球,你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验(比如摸出红球的次数多),来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子:假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里
- 机器学习笔记
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赵卫东机器学习笔记机器学习人工智能
1概述1.1简介机器学习(MachineLearning)是计算机科学的子领域,也是人工智能的一个分支和实现方式。“对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程序在从经验E学习。”(汤姆·米切尔(TomMitchell),1997,MachineLearning)1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看,数据科学的目标是通过处理各
- 机器学习—赵卫东阅读笔记(一)
走在考研路上
深度学习了解机器学习笔记人工智能
第一章:机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学,主要算法是神经网络。——BP算法:作为一种监督学习算法,训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重,使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化,找到最佳结果。——具有自组织、自适应、自学习的特性,能够有效处理传统优化算法难以解决的复杂问题(例如N
- Python在机器学习与数据分析领域的深度应用:从基础到实战
CodeJourney.
python算法
在当今数字化时代,数据如同宝贵的矿产资源,蕴含着无尽的价值等待挖掘。Python作为一门强大而灵活的编程语言,凭借其丰富的库和工具,在机器学习和数据分析领域扮演着举足轻重的角色。它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段,还助力构建各种智能模型,实现精准预测和决策支持。本文将深入探讨Python在机器学习和数据分析领域的应用,涵盖机器学习基础概念、Pandas库的使用技巧、数据分析实
- Python神器 Jupyter Notebook
懒大王爱吃狼
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JupyterNotebook是Python领域中备受推崇的一款神器,以下是对其的详细介绍:一、概述JupyterNotebook是一款开放源代码的Web应用程序,它允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景,尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装,其中最常见的是通过安装A
- 费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力:矩阵运算与应用 (应用篇)
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第六篇:NumPy的“线性代数”之力:矩阵运算与应用(应用篇)开篇提问:考虑一个实际问题:图像的旋转。当你使用图像编辑软件旋转照片时,背后是什么在驱动图像像素的精确移动?答案是线性代数。图像可以表示为数值矩阵,而旋转、缩放、剪切等图像变换,都可以通过矩阵运算来实现。线性代数不仅是图像处理的基石,也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具,用于描述和解决多维
- 通往 AI 之路:Python 机器学习入门-线性代数
一小路一
从0开始学习机器学习机器学习人工智能python后端开发语言线性代数
2.1线性代数(机器学习的核心)线性代数是机器学习的基础之一,许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念,包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量,以及奇异值分解(SVD)。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量(Scalar)标量是一个单独的数,例如:a=5在Python中:a=5#标量2.向量(Vector)向量是由多个数值组成的一维数组,例如:v=[2,3,5]Pytho
- 机器学习校招面经二
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搜广推面经机器学习人工智能算法推荐算法数据挖掘搜索算法pytorch
快手机器学习算法一、AUC(AreaUndertheROCCurve)怎么计算?AUC接近1可能的原因是什么?见【搜广推校招面经四】AUC是评估分类模型性能的重要指标,用于衡量模型在不同阈值下区分正负样本的能力。它是ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)下的面积。1.1.ROC曲线的坐标ROC曲线以真正例率(TruePositiveRate,TPR)
- 华为面试题及答案——机器学习(二)
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题目挖掘机器学习人工智能数据库开发数据库大数据
21.如何评价分类模型的优劣?(1)模型性能指标准确率(Accuracy):定义:正确分类的样本数与总样本数之比。适用:当各类样本的数量相对均衡时。精确率(Precision):定义:预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用:当关注假阳性错误的成本较高时(例如垃圾邮件检测)。召回率(Recall):定义:实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。适用:当关注假阴性错误的成本较高时(例如疾病检测)。
- 顺丰科技-2024 机器学习算法 面经
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专栏分享:计算机小伙伴秋招春招找工作的面试经验和面试的详情知识点专栏首页:软件测试开发类面经合集主要分享:测试开发类岗位在面试互联网公司时候一些真实的经验面试code学习参考请看:数据结构面试必刷100题一面:1.自我介绍2.线程和进程的区别,什么时候用多进程,什么时候用多线程(这个属于给自挖坑了)3.实习项目问题,项目目标是怎么定的,用的什么算法
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name