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给大家带来的一篇关于数据挖掘相关的电子书资源,介绍了关于Python、数据分析、数据挖掘方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小67.8MB,刘顺祥编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5。内容介绍从零开始学Python数据分析与挖掘本书以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从Pyhton的基础语法开始,陆续介绍有关数值计算的Numpy、数
- 商业分析能力是怎样炼成的?
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感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。作者:接地气的陈老师链接:https://www.zhihu.com/question/
- 阿里云服务器内存型r7、r8a、r8y实例区别参考
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在阿里云目前的活动中,属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格,相比于活动内的经济型e、通用算力型u1实例来说,这些实例规格等性能更强,与计算型和通用型相比,它的内存更大,因此这些内存型实例规格主要适用于数据库、中间件和数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群等场景,本文为大家介绍内存型r7、r8a、r8y实例区别及最新活动价格,以供参考。2核16G可
- python金融数据分析与挖掘实战 黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...
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黄恒秋
1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算,提取相关特征,并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析:移动平均法,移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析:AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换,不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数
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- numpy和matplotlib小例子
Roy Teng
numpymatplotlib
最近准备学《Python数据分析与挖掘实战》这本书,刚看到第二章numpy和matplotlib这一部分,发现这个图挺有意思的,就做个笔记记录一下,日后发现有意思的继续更。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)+1z=np.cos(x**2)+1plt.figure(figsize
- Python3数据分析与挖掘建模(7)使用matplotlib和seaborn画图
鮀城小帅
python数据分析matplotlibpython柱状图饼图
1.可视化分析1.1概述可视化分析是数据分析中重要的一环,它可以帮助我们更直观地理解数据的特征、趋势和关系。在Python中,有多个库可以用于数据可视化,包括matplotlib、seaborn和plotly等。1.2常用的可视化方法和对应的库:(1)折线图和曲线图:用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。可以使用matplotlib和seaborn来创建这些图形。(2)柱状图和条形图:用于比
- 面试算法LeetCode刷题班—BAT面试官带你刷真题、过笔试
Dan Boneh
高级程序设计算法
课程名称:《面试算法LeetCode刷题班》——BAT面试官带你刷真题、过笔试主讲老师:林老师BAT资深研发工程师(T7/P8级),致力于搜索引擎及其子系统的研发、迭代与优化,数据分析与挖掘领域专家,多年担任校园招聘、社会招聘面试官,丰富的面试候选人经验。课程简介:掌握算法与数据结构是成为优秀程序员的必经之路,众多国内外知名互联网企业都将算法面试作为程序员招聘的重要和必需途径,只有高效应对各类题目
- python财政收入预测分析_python 数据分析-- 实战1(收入预测分析)
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python财政收入预测分析
说明:本文用途只做学习记录:参考书籍:从零开始学Python数据分析与挖掘/刘顺祥著.—北京:清华大学出版社,2018首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别:1.预览数据集,明确分析目的通过Excel工具打开income文件,可发现该数据集一共有32561条样本数据,共有15个数据变量,其中9个离散型变量,6个数值型变量。数据项主要包括:年龄,工作类型,受教育程度,收入等,具体可见下面两个
- 阿里云服务器2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格
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2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8,这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群和数据库,缓存等内存密集型场景,因此,多为企业级用户选择,目前用户购买2核16G配置活动价格最低为2439.24元/1年起,购买4核32G配置活动价格最低为4499.88元/1年起,购买8核64G配置活动价格最低为8621.16元/1年起,本文介绍这些配置
- 《Python数据分析与挖掘实战》第12章——电子商务网站用户行为分析及服务推荐(协同推荐)数据探索分析篇①1 背景与目标分析2.数据探索分析
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文章目录1背景与目标分析2.数据探索分析2.1网页类型分析2.1.1统计各个网页类型所占的比例2.1.2网页107类型中的内部统计2.1.3统计带"?"问号网址类型统计2.1.4统计199类型中的具体类型占比2.1.5统计瞎逛用户中各个类型占比2.2点击次数分析2.2.1统计点击次数2.2.2点击次数与用户数量关系2.2.3统计1~7次数及7次以上的点击数2.2.4浏览一次的用户行为分析2.3网页
- 阿里云服务器2024年2核16G、4核32G、8核64G配置最新收费标准及活动价格
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阿里云阿里云服务器云计算
2核16G、8核64G、4核32G配置的云服务器处理器与内存比为1:8,这种配比的云服务器一般适用于数据分析与挖掘,Hadoop、Spark集群和数据库,缓存等内存密集型场景,因此,多为企业级用户选择,目前用户购买2核16G配置活动价格最低为1473.41元/1年起,购买4核32G配置活动价格最低为2896.42元/1年起,购买8核64G配置活动价格最低为5742.43元/1年起,本文介绍这些配置
- 并行化K-means聚类算法的实现与分析
OverlordDuke
聚类算法算法kmeans聚类并行聚类算法
并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代,对数据进行高效的聚类是数据分析与挖掘的重要工具之一。本文将介绍并讨论使用OpenMP在C++中实现的并行化K-means聚类算法。我们将深入探讨算法的原理、并行化策略以及实验结果,以期为相关领
- 从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...
weixin_39874366
从零开始学python第二版
从零开始学Python数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从Python的基础语法开始,陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的sklearn等内容编辑推荐"为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘
- 【毕设选题指导】2024 数据分析与挖掘方向毕业设计选题推荐
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毕设选题指导人工智能毕业设计算法数据挖掘数据分析毕设
目录前言数据挖掘方向选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学
- 【大数据分析与挖掘技术】概述
Francek Chen
大数据技术基础数据分析数据挖掘Mahout
目录一、数据挖掘简介(一)数据挖掘对象(二)数据挖掘流程(三)数据挖掘的分析方法(四)经典算法二、Mahout(一)Mahout简介(二)主要特性(三)Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市
- 【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法
Francek Chen
大数据技术基础数据分析人工智能数据挖掘Mahout
目录一、推荐的定义与评估(一)推荐的定义(二)推荐的评估二、Mahout中的常见推荐算法(一)基于用户的推荐算法(二)基于物品的推荐算法(三)基于SVD的推荐算法(四)基于线性插值的推荐算法(五)基于聚类的推荐算法三、对GroupLens数据集进行推荐与评价(一)如何使用推荐器进行推荐(二)如何评估推荐器的好坏推荐是Mahout机器学习算法的主题之一,它极大地渗透到了人们日常生活的方方面面,比如,
- 数据中台概念
大数据驱动
#8数据中台-S级信息可视化大数据
数据中台1.数据中台模块数据采集数据存储数据处理数据分析数据应用2.数据中台的核心功能数据采集与集成数据清洗与预处理数据建模与存储数据分析与挖掘数据可视化与报告数据质量管理数据安全与隐私保护数据共享与开放3.如何建立数据中台确定业务需求收集数据源数据清洗和预处理数据建模和存储数据分析和挖掘数据可视化和报告数据质量管理数据安全和隐私保护数据共享和开放持续优化和升级4.数据中台的优点5.数据中台的缺点
- 1688商品数据API接口的数据分析与挖掘技巧
爱吃猫的菜菜
api接口数据分析java数据库安全大数据
随着电子商务的发展,越来越多的商家开始将业务拓展到线上。而1688作为中国最大的B2B电商平台之一,其商品数量和交易额均居于世界前列。因此,对于商家来说,了解商品的实时信息非常重要,可以帮助他们更好地管理商品、制定营销策略等。本文将介绍如何使用API接口来获取1688商品详情。一、API简介1688提供了丰富的API接口,用于获取商品数据、交易数据、用户数据等。其中,商品详情API是常用的接口之一
- Python环境下基于自适应滤波器的音频信号(wav格式)降噪方法
哥廷根数学学派
python开发语言
Python的集成环境我一般使用的是Winpython,Winpytho脱胎于pythonxy,面向科学计算,兼顾数据分析与挖掘;Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面,在大数据处理方面有自己特色的一些包;Winpytho强调便携性,被做成绿色软件,不写入注册表,安装其实就是解压到某个文件夹,移动文件夹甚至放到U盘里在其他电脑上也能用。抛开软件包的差异,我个人也推荐初学者用winpython,
- 数据分析与挖掘简介
数据蜗牛
20世纪40年代第一台数字计算机出现到90年代中期之前,信息化建设可归为以单机应用为主要特征的数字化阶段(可称为信息化1.0),而第一次的信息化浪潮,始自20世纪80年代个人计算机的大规模普及应用。从90年代中期开始,以美国提出“信息高速公路”建设计划为重要标志,互联网开始了其大规模商用进程,带来了信息化建设的第二次浪潮,即以联网应用为主要特征的网络化阶段(可称为信息化2.0)。当前,信息化建设的
- 电商API接口的大数据分析与挖掘技巧
爱吃猫的菜菜
api接口数据分析信息可视化数据挖掘大数据数据库
随着电商行业的快速发展,电商平台上的交易数据量也越来越大。如何对这些数据进行分析和挖掘,从中获取有价值的信息,已经成为电商企业和开发者关注的重点。本文将介绍电商API接口的大数据分析与挖掘技巧。一、数据采集1.确定分析目标:在进行大数据分析之前,需要明确分析的目标和问题,以便针对性地采集数据。2.选择数据源:根据分析目标,选择合适的数据源。电商平台提供的API接口是获取数据的重要途径,可以通过调用
- 大数据分析与挖掘-期末复习大纲[HBU]
洛杉矶县牛肉板面
AI学习数据分析数据挖掘
前言这篇博客针对河北大学大数据分析与挖掘课程期末复习,目的是给同学们一个比较清晰的复习方向,具体的学习还需要平时认真听讲、写作业。我们使用的教材是这本:练习题目我只更新了部分答案,至于剩下的答案老师上课的时候会带着讲解的。在这里我只是为同学们提供一个复习纲要和复习方向。希望大家能快速抓到考试重点,不在其他方向上浪费精力。选择题答案:1.C2.D判断题答案:1.X2.√3.X4.X(若答案有误,请及
- Pytorch环境下基于Transformer的滚动轴承故障诊断
哥廷根数学学派
pytorchpython人工智能
关于python的集成环境,我一般Anaconda和winpython都用,windows下主要用Winpython,IDE为spyder(类MATLAB界面)。winpython脱胎于pythonxy,面向科学计算,兼顾数据分析与挖掘;Anaconda主要面向数据分析与挖掘方面,在大数据处理方面有自己特色的一些包;winpython强调便携性,被做成绿色软件,不写入注册表,安装其实就是解压到某个
- Python+MySQL+PowerBI 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘
材哥儿
mysqlpython数据库数据分析powerbi数据挖掘
项目概述:抖音作为当下最火热的短视频软件,探索其产生的数据可以得到极高的价值。本项目模拟从将csv文件导入python工具进行数据分析并对用户点赞预测建模分析,且将python处理后的数据存储到MySQL数据库中,最后用可视化工具输出分析结果,最终可以更好地进行内容优化、产品运营。数据具体字段信息:字段字段说明字段字段说明uid用户idlike是否点赞user_city用户城市music_id音乐
- python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...
weixin_39616477
python数据分析与挖掘论文
第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分,如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中,一般会优先考虑算法和参数,但是数据特征才决定了整体结果的上限,而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息,并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中,最常
- 数据分析与挖掘入门——学习笔记(八)Pandas基本操作、运算、画图和IO操作
无敌的白金之星
数据分析与挖掘
一、基本操作为了更好的理解这些基本操作,我们将读取一个真实的股票数据。关于文件操作,后面在介绍,这里只先用一下API#读取文件data=pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")#删除一些列,让数据更简单些,再去做后面的操作data=data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"],axis=1
- 基于协同过滤算法的人才资源大数据分析与挖掘平台毕设源码
sj52abcd
算法数据分析课程设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有16年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。目录开发背景:国外研究现状分析:国内研究现状分析:社会可行性:功能:数据库表设计:K-means算法实现:代码实现:开发背景:随着人才市场的不断扩大和竞争的加剧,如何更好地利用大数据技术,实现人才资源
- 【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】
爱欲无极
机器学习数据分析与挖掘数据可视化python数据分析开发语言
基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘前言技术栈数据获取与预处理描述性分析建立预测模型模型评估与结果展示Web应用搭建结语前言随着金融科技的迅猛发展,信用卡客户的历史数据分析变得越来越重要。本文将介绍如何使用Python、Sklearn和Flask对公开数据集进行信用卡客户违约预测分类模型的建立与分析。我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法,通过ROC曲线、混淆矩阵等
- 【当当网图书数据分析与挖掘】
爱欲无极
数据分析与挖掘数据分析数据挖掘python爬虫聚类
包含内容:文档+源代码+爬虫数据+爬虫代码+当当网图书数据分析与挖掘演示视频数据集技术栈数据分析维度摘要创新点文档截图私聊我吧演示视频演示-当当网图书分析挖掘数据集爬取当当网的图书销售数据技术栈Flask:用于构建Web应用程序。MySQL:用于存储和管理爬取到的图书数据。Echarts:用于可视化数据分析结果。数据分析维度在数据的分析部分,主要分为四个维度,分别是类型、出版社、作者、出版时间,分
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理