- CSP-J备考冲刺必刷题(C++) | AcWing 11 背包问题求方案数
热爱编程的通信人
c++算法开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:算法竞赛备考冲刺必刷题(C++)|汇总【题目来源】AcWing:11.背包问题求方案数-AcWi
- 时间序列分析的军火库:AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS解析
赛卡
大数据人工智能深度学习python概率论数学建模
引言:时间序列分析的现代挑战时间序列分析在多个领域中扮演着关键角色,包括工程、金融、气象、工业预测等。随着开源工具的快速发展,开发者可以通过多种库快速实现时间序列预测与分析。本文将对AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts和FancyTS六大主流库进行详细解析,并提供代码示例,帮助你根据实际需求选择最佳工具。核心库技术解析与场景化实践1.AutoTS:自动化时间序列预测技术亮
- 统计领域英语专业词汇补充
月亮月亮要去太阳
算法其他
应统考研复试:多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译,按类别整理:多元统计(MultivariateStatistics)英文术语中文术语MultivariateAnalysis多元分析PrincipalComponentAnalysis(PCA)主成分分析FactorAnalysis因子分析ClusterAnalys
- 【MALTAB递归预测未来】VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测-递归预测未来 (单输入单输出)
前程算法屋
私信获取源码lstm人工智能rnn
VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测递归预测未来MALTAB代码一、引言1.1单变量时序预测的背景和意义在当今快速发展的社会中,数据无处不在,而时间序列数据作为其中一种重要类型,在众多领域发挥着不可替代的作用。单变量时序预测,即对单一变量随时间变化趋势的预测,在工业、经济等领域具有极其重要的意义。工业生产是国民经济的支柱产业,其稳定运行对整个社会经济发展至关重要。在制造业中,设备是生产的基础
- 基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类
云端.代码农夫CloudFarmer
分类数据挖掘人工智能
项目名称:基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点:结合时间序列预测(回归)与污染源分类(多标签分类),使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数(AQI)。根据传感器数据判断可能的污染源类型(如工业排放、交通尾气、扬尘等)。数据集来源数据获取:通过开放API实时抓取(如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台)。特征示例:PM2.5、PM10、SO2
- Autoformer 架构详细解释及举例说明
six.学长
autoformer人工智能
Autoformer架构详细解释上述图片展示了Autoformer架构的工作流程,包含编码器和解码器的结构。我们来详细解析图中的各个组件及其功能:编码器部分(AutoformerEncoder)输入数据(EncoderInput):输入的是需要预测的时间序列数据。自动相关机制(Auto-Correlation):这个模块通过检测时间序列中的周期性依赖关系,生成相关矩阵(K,Q,V表示键、查询和值)
- 【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测SCINetTCN
《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学,发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性:即使在将时间序列下采样成两个子序列后,时间关系(例如数据的趋势和季节性成分)也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神
- 使用 Docker 部署 Prometheus + Grafana 监控平台
2401_84048398
程序员dockerprometheusgrafana
一、Prometheus简介==================================================================================Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,由SoundCloud公司开发。Prometheus基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件
- CSP-J备考冲刺必刷题(C++) | AcWing 5367 不合群数
热爱编程的通信人
c++算法开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!附上汇总贴:算法竞赛备考冲刺必刷题(C++)|汇总【题目来源】AcWing:5367.不合群数-AcWing
- 技术解析麦萌短剧《月光下的你》:从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」
萌萌短剧
重构
《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈,本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件:十六年前的对抗攻击许芳菲(Agent_Xu)的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入:标签篡改攻击:许清清(Adversary_XuQing)通过伪造标签(Label_Tampering)将Agent_Xu与傅临州(Node_Fu)强行关联,触发道德约
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统:(2)消息队列与消息中间件
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- 金融时间序列分析(Yahoo Finance API实战)
闲人编程
Python数据分析实战精要金融yfinance时间序列波动率数据归一化数据分析Dash
这里写目录标题金融时间序列分析(YahooFinanceAPI实战)1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算8.完整代码实现9.代码自查与BUG排查10.总结与展望金融时间序列分析(YahooFinanceAPI实战)1.引言在当今金融市场中,时间序列数据分析是理解股票、指数以及其他金融产品走势的重
- 深度学习处理时间序列(2)
yyc_audio
深度学习笔记深度学习人工智能
在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性,是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额,还是健身追踪器记录的步数,你都会看到每日周期性和年度周期性(人类生成的数据通常还有每周的周期性)。探索数据时,一定要注意寻找这些模式。(让人想到波,想到傅里叶变换)对于这个数据集,如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度,那么问题很简单,因为数据具有可靠的年
- 基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南:(行业案例+数学推导+源码解析)
燃灯工作室
Ai计算机视觉语音识别目标检测机器学习人工智能
技术原理(数学公式)整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环,周期为5-30分钟核心预测模型(时间序列预测)LSTM预测公式(CSDN兼容格式):$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵,ddd为隐藏
- 基于NXP+FPGA永磁同步电机牵引控制单元(单板结构/机箱结构)
深圳信迈主板定制专家
轨道交通NXP+FPGAfpga开发边缘计算人机交互嵌入式硬件人工智能
永磁同步电机牵引控制单元(单板结构/机箱结构)永磁同步电机牵引控制单元(TCU-PMSM)用于牵引逆变器-永磁同步电机构成的牵引电传动系统,采用轴控方式。执行高性能永磁同步电机复矢量控制策略,具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。最大转矩电流比(MTPA)控制和弱磁控制用于轨道交通领域的PMSM的控制目标为:控制牵引电机提供足够大的转矩;控制牵引电机在保持恒定
- 基于NXP+FPGA轨道交通3U机箱结构牵引控制单元
深圳信迈主板定制专家
轨道交通NXP+FPGAX86+FPGAfpga开发边缘计算人工智能大数据嵌入式硬件
基于NXP+FPGA轨道交通异步电机牵引控制单元(TCU-IM)异步电机牵引控制单元(TCU-IM)用于牵引逆变器-异步电机构成的牵引电传动系统,可采用车控或架控方式。执行高性能异步电机复矢量控制策略,具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。无速度传感器控制通过转速观察算法,推算出准确的转速和转子位置,在实际应用中,达到省去速度传感器的目的,降低成本并减少故障点
- PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天:时间序列预测
凡人的AI工具箱
深度学习pytorch学习人工智能AI编程迁移学习python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天:时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比:MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM结合LSTM-Attention模型实现TeacherForcing技术与应用Prophet基准模型对比多步预测的滚动验证方法综合实战:股票价格预测1.时间序列预测概述时间序列预测是机器学习中的一个
- 如何更有效管理项目风险
项目管理
有效管理项目风险的核心在于全面识别风险、科学评估风险、动态监控调整。其中,全面识别风险要求在项目启动前就对内外部潜在风险进行详细排查;科学评估风险则需依托数据和模型量化风险概率与影响,为决策提供依据;动态监控调整强调在项目执行中实时跟踪风险变化,迅速采取应对措施,确保项目平稳推进。一、风险识别的重要性与方法在项目管理过程中,风险识别始终是整个风险管理体系的起点。全面识别风险不仅能够为后续定量评估提
- 数据清洗级可视化中,Pandas&numyp的主要作用
Test-Sunny
pandas信息可视化
Pandas:Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具,特别是其DataFrame数据结构,非常适合用于数据清洗和整理例如,可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列,这是数据清洗的重要步骤。此外,Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务,以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法NumPy专注于数值计算,提供了高效的数组操作功能,适用于大规模数
- 程序开发中的“坑”:一次数据库连接池泄露问题排查
程序员
最近在开发一个Web应用时,遇到了一个令人头疼的问题:应用运行一段时间后,就会变得异常缓慢,最终甚至无法响应任何请求。经过一番排查,终于找到了罪魁祸首——数据库连接池泄露。一.问题现象:应用上线初期运行平稳,但运行一段时间后(大约几小时),接口响应时间开始变慢,最终完全卡死。查看服务器日志,发现大量数据库连接超时的错误信息。二.排查过程:初步怀疑数据库性能瓶颈:首先怀疑是数据库本身出现了性能问题,
- Java 大视界 -- Java 大数据中的时间序列数据异常检测算法对比与实践(103)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据算法时间序列分析异常检测孤立森林LSTM
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 物联网实时数据存储方案选择
动亦定
MySQL物联网数据库物联网时序数据库数据库
存储物联网设备发出的实时数据时,需考虑数据量、速度、类型和访问需求。以下是几种常见的存储方案:1.时序数据库适用场景:适合处理时间序列数据,如传感器数据。优点:高效存储和查询时间序列数据,支持高写入和查询吞吐量。常见选择:InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。2.NoSQL数据库适用场景:适合非结构化或半结构化数据,如JSON、XML。优点:灵活的数据模型,易于扩展,适合
- 【AI深度学习网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
arbboter
人工智能rnn人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
引言:什么是循环神经网络(RNN)?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的深度学习模型。与传统神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够通过内部状态(隐藏状态)保留历史信息,从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域,数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
- 时间序列预测之移动平均法预测模型
皖山文武
数据挖掘商务智能数据挖掘python时间序列移动平均
时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python的移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述时间序列,也称为时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计的指标数值按照时间先后顺序排列所形成的数列。根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,
- 【时间序列聚类】从数据中发现隐藏的模式
T-I-M
机器学习人工智能时间序列
在大数据时代,时间序列数据无处不在。无论是股票市场的价格波动、天气的变化趋势,还是用户的点击行为,这些数据都随着时间推移而产生。然而,面对海量的时间序列数据,我们如何从中提取有价值的信息?答案之一就是时间序列聚类。本文将以通俗易懂的方式,带你了解时间序列聚类的基本概念、应用场景以及实现思路,并希望能为你提供一些启发。什么是时间序列聚类?简单来说,时间序列聚类是一种将相似的时间序列归为一类的技术。它
- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
辰尘_星启
机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- k-Shape:高效准确的聚类方法
优化算法侠Swarm-Opti
信号处理故障诊断聚类机器学习人工智能matlab数据挖掘
引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在,已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一,不仅因为它的探索性,而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程,它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量,k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质,
- R语言对高频交易订单流进行建模分析 3
oxuzhenyi
实验楼课程机器学习R
一、实验介绍--订单流数据描述分析1.1实验知识点订单流数据表示订单间隔分析订单信息率平稳性研究订单流动性研究限价单相对价格分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流数据描述分析2.1订单流数据表示当我们在金融市场上做交易时,可以看到一个委托单簿,上面陈列着买价和卖价以及它们对应的量,举个例子,比特币市场的订单簿:可以看到红色代表的是卖价,或者说是ask,而绿色代表的是买价,或者说是b
- 交易员必懂的“货币性格学”:如何给你的策略选对交易品种?
EagleTrader
金融
在市场中,每个货币对都有其独特的“性格”——波动规律、驱动因素和风险特征。就像人类性格决定行为模式一样,理解货币对的“性格”是制定差异化策略的关键。本文EagleTrader将从多角度去了解货币对,并分享如何根据其特性调整自己的交易策略。货币对“性格”的构成要素波动性不同货币对的价格波动幅度和频率差异是显著的。例如,欧元/美元(EUR/USD)作为市场中交易量最大的货币对之一,其波动相对较为平稳,
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方