- 数据结构绪论题目
小黄瓜丹斯
数据结构#笔记数据结构数据结构
绪论1.1数据结构的基本概念一、单项选择题1.可以用()定义一个完整的数据结构。A.数据元素B.数据对象C.数据关系D.抽象数据类型【解析】D抽象数据类型可以定义一个完整的数据结构。包括数据元素,数据元素之间的关系,以及可以进行的操作2.以下数据结构中,()是非线性数据结构。A.树B.字符串C.队列D.栈【解析】A知识点是非线性数据结构的定义。A是层次结构,为非线性数据结构;B、C、D均为线性数据
- 终端滑模matlab程序,机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)
得陇而望蜀者
终端滑模matlab程序
机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文15300字,程序,答辩PPT)摘要机器人是一类复杂的、具有不确定性的、多输入多输出非线性时变系统。滑模变结构控制对系统参数和外部扰动等不确定性具有不变性,因此非常适合于机器人的控制。本文主要研究了机器人的滑模轨迹跟踪控制。首先简要介绍机器人轨迹跟踪方法和滑模控制的基本原理,然后着重阐述奇异终
- Python强化学习,基于gym的马尔可夫决策过程MDP,动态规划求解,体现序贯决策
baozouxiaoxian
pythongymqlearningpython强化学习mdp动态规划求解马尔科夫决策过程
决策的过程分为单阶段和多阶段的。单阶段决策也就是单次决策,这个很简单。而序贯决策指按时间序列的发生,按顺序连续不断地作出决策,即多阶段决策,决策是分前后顺序的。序贯决策是前一阶段决策方案的选择,会影响到后一阶段决策方案的选择,后一阶段决策方案的选择是取决于前一阶段决策方案的结果。强化学习过程中最典型的例子就是非线性二级摆系统,有4个关键值,小车受力,受力方向,摆速度,摆角,每个状态下都需要决策车的
- 常用torch.nn
mm_exploration
MyDiffusionpythonpytorch人工智能
目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential八、nn.ModuleList九、torch.outertorch.cat一、torch.nn和torch.nn.functionalPytorch中torch.nn和torc
- 人工智能与机器学习原理精解【1】
叶绿先锋
基础数学与应用数学神经网络人工智能深度学习
文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器,也可翻译为感知机,是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络,是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上,但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来,
- [Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization
emergency_rose
paper阅读笔记大数据
BN->IN,能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1)生成图像的对比度主要取决于style图像,而非content图像;通过instancenormalization,可以去除content图像的个体对比度差异,从而简化生成过程2)高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock(包含卷积、池化、上采样、BN等)来实现,因此需要直接在architectur
- 【Test 】五种滤波函数你了解多少呢?
未来可期LJ
opencv人工智能计算机视觉
文章目录1.图像滤波的概念2.方框滤波1.图像滤波的概念尽可能将图像细节特征保留下来,对目标图像的噪声进行抑制。图像中的噪声:随机的亮度或颜色干扰。⚽根据空间滤波特性可分为:线性滤波和非线性滤波。线性滤波:方框滤波、高斯滤波、均值滤波非线性滤波:双边滤波、中值滤波目的:使图像的视觉效果更好,不能破坏图像轮廓和边缘。2.方框滤波官方文档链接代码#include#includeusingnamespa
- 2024国赛数学建模备战-数学建模思想方法大全及方法适用范围
V建模忠哥V
2024国赛数学建模
第一篇:方法适用范围一、统计学方法1.1多元回归1、方法概述:在研究变量之间的相互影响关系模型时候,用到这类方法,具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。2、分类分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx可以转化为y=uu=lnx来解决;
- 深度学习的发展历程
木亦汐丫
技术摘抄深度学习人工智能感知机反向传播梯度下降神经网络
深度学习的起源在机器学习中,我们经常使用两种方式来表示特征:局部表示(LocalRepresentation)和分布式表示(DistributedRepresentation)。以颜色表示为例,见下图:要学习到一种好的高层语义表示(一般为分布式表示),通常需要从底层特征开始,经过多步非线性转换才能得到。深层结构的优点是可以增加特征的重用性,从而指数级地增加表示能力。因此,表示学习的关键是构建具有一
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- Value Iteration Adaptive Dynamic Programming for Optimal Control of Discrete-Time Nonlinear Systems
LucienLSA
学习笔记
ValueIterationAdaptiveDynamicProgrammingforOptimalControlofDiscrete-TimeNonlinearSystems,2016.QinglaiWei,Member,IEEE,DerongLiu,Fellow,IEEE,andHanquanLin对离散时间非线性系统,采用值迭代ADP算法,求解无限时域无折扣因子最优控制问题。初始值函数为任意
- 学习笔记:我的新媒体运营进阶之路(二)
山山而川_Y
进入到学习的第二阶段,有了前面的导论铺垫后,可以说是渐渐进入了学习状态。工作日每天晚上八点准时开启学习,根据当日任务和学习状态灵活调整学习时间。本阶段主要学习了新媒体应用传播学和着陆页实战课程。新媒体应用传播学:重点学习了线性传播的线性视角、非线性视角、文化视角、影响力六原则。新媒体着陆页实战:在此门课程中学习了着陆页经典的八大结构:价值定位、行动呼唤、产品特征、信用背书、用户评价、风险承诺、常见
- fpga图像处理实战-中值滤波
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理fpga开发计算机视觉
中值滤波中值滤波算法是一种常用的非线性数字滤波技术,主要用于信号处理和图像处理领域。其核心思想是使用信号或图像中某个窗口内所有数值的中值来替换该窗口中心的值,从而达到消除噪声、保留边缘细节的目的。原理简介中值滤波的基本原理是将每个像素点的值用其邻域内的中值来代替,这样可以将孤立的噪声点替换为更接近真实值的周围像素值,从而达到平滑图像的目的。FPGA实现`timescale1ns/1ps////Co
- Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)
猫猫姐
Spark实战回归spark-ml线性回归spark
SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中,线性回归虽然常用,但在许多实际场景中,目标变量和特征之间的关系并非线性,这时广义线性回归(GeneralizedLinearRegression,GLR)便应运而生。GLR是线性回归的扩展,能够处理非正态分布的目标变量,广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。本文将深入探讨Spar
- 跃迁
中号裁判_乐读1z1b
本书,让我来领略下高手是如何养成的,为什么起点一样的两个人,最后天壤之别。所谓跃迁,指的是非线性的爆发式的成长,通过利用科技,社会系统的能量实现快速升级的方法。作者从三个方面展示,高手的形成逻辑1,如何选择:28法则,精华都会集中在20%里,剩下的普通低效能源都会集中在80%里。所以,在掌握知识的时候,我们要领会书中的结构,寻找20%的精华部分;掌握20%后,再细分,寻找核心的核心,一次类推。头部
- 数据结构 链表
隔壁家汤姆叔叔的皮鞋
数据结构链表java
1.衡量一个程序是否优秀:1.时间复杂度:数据量增长与程序运行时间的比例关系以函数描述称为时间渐进复杂度函数,简称时间复杂度O(c)>O(logn)>O(n)>O(nlogn)>O(n^2)>O(n^3)>O(2^n)2.空间复杂度:数据量增长与程序所占用空间的比例关系称为空间复杂度2.数据结构:数据之间的关系逻辑结构:1.线性结构一对一表2.非线性结构一对多树多对多图存储结构:1.顺序存储结构2
- Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解
Rocky006
python开发语言
概要在神经网络中,激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素,使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数,神经网络仅仅是线性模型的堆叠,无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探讨几种常用的激活函数,包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种,并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换,从而增强神经网络
- 数据结构—顺序表
qq_43344188
数据结构算法
数据结构:1.衡量一个程序是否优秀:1.时间复杂度:数据量增长与程序运行时间的比例关系以函数描述称为时间渐进复杂度函数,简称时间复杂度O(c)>O(logn)>O(n)>O(nlogn)>O(n^2)>O(n^3)>O(2^n)2.空间复杂度:数据量增长与程序所占用空间的比例关系称为空间复杂度2.数据结构:数据之间的关系逻辑结构:1.线性结构一对一表2.非线性结构一对多树多对多图存储结构:1.顺序
- 数据结构—链表
Kylin77626
数据结构链表算法
一、衡量一个程序是否高效1.时间复杂度:数据量增长与程序运行时间的比例关系以函数描述称为时间渐进复杂度函数,简称时间复杂度O(c)>O(logn)>O(n)>O(nlogn)>O(n^2)>O(n^3)>O(2^n)2.空间复杂度:数据量增长与程序所占用空间的比例关系称为空间复杂度3.程序=数据结构+算法二、数据结构1、数据之间的关系1.逻辑结构:1.线性结构一对一表2.非线性结构一对多树多对多图
- 机器人高度非线性、强耦合的虚拟阻抗控制理论
FL17171314
机器人算法
1.非线性虚拟阻抗控制模型机器人非线性虚拟阻抗控制模型是一个复杂的动态系统模型,它结合了非线性控制理论和虚拟阻抗的概念。该模型通常包括机器人的非线性动力学方程、虚拟阻抗参数以及控制算法等部分。通过求解这个模型,可以得到机器人在特定工作环境下的最优控制策略。2.控制策略设计在非线性虚拟阻抗控制中,控制策略的设计是关键。控制策略需要根据机器人的动力学特性、工作环境以及任务需求等因素来制定。通常,控制策
- 2022-06-14 无价 之 第九章 免费的72盎司牛排
碎片时间学统计
在美国西部有一个巨大的广告牌,上面写着:免费内的72盎司牛排。这是大德州牛排牧场餐厅的招牌菜,内容包括色拉、基围虾、烤土豆、肉卷、黄油和一块超大牛肉。餐厅要求是:你必须在一个小时里把所有的东西全部吃完。要不然,你得套72美元埋单。该餐厅老板重要的一点是:利用了72盎司是一个锚点。该餐厅的促销,其实就是一个简单的非线性定价的案例。非线性定价指价格(或单位重量的价格)不是一条直线,而是随着消费类变化。
- 基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散
算法如诗
物理信息网络(PINN)dnn人工智能神经网络
氯离子在混凝土中的扩散是一个复杂的化学物理过程,对混凝土腐蚀起始时间的预测具有重要意义。但考虑到混凝土的非线性氯离子结合能力,模拟氯离子扩散的方程是有限的。本研究提出了一种基于物理信息的深度神经网络来模拟氯离子在混凝土中的扩散机制并预测氯离子浓度的分布。物理定律被制定为一个损失项,以指导训练过程,并减少模型训练所需的数据。然后将物理约束损失(基于控制方程和边界条件)和训练损失(基于神经网络)融合产
- Python相关系数导图
亚图跨际
交叉知识Python神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率;因此,它本质上是协方差的标准化测量,其
- 信息学奥赛知识点(十三)----树和二叉树(上)
黑色火種
信息学奥赛数据结构算法
树是一种非线性结构,栈和队列都是线性结构(线性一般是指每一个元素都通常只有一个前驱和一个后继)一、树的定义一棵树是由n(n>0)个元素组成的有限集合,其中:(1)每个元素称为结点(node)(2)有一个特定的结点,称为根结点或树根(root)(3)除根结点外,其余结点能分成m(m>=0)个互不相交的有限集合T0,T1,T2……Tm-1。其中的每个子集又都是一棵树,这些集合称为这颗树的子树。三、树的
- python通过Gurobi求解线性规划
vibag
数学建模python算法
文章目录GurobiGurobi中主要的变量类型Gurobi使用基本步骤求解线性规划模型代码实现GurobiGurobi是一款强大的商业数学规划求解器,用于解决线性规划(LP)、整数规划(IP)、混合整数规划(MIP)、二次规划(QP)、非线性规划(NLP)等各种优化问题。它具有高效的求解算法、丰富的功能和友好的用户界面,被广泛应用于学术界和工业界。Gurobi采用了最先进的优化算法和技术,具有出
- Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法
亚图跨际
算法Python神经网络物理变化分层物理计算多模机械振荡非线性电子振荡光学谐波可微分数学模型动力方程
要点使用受控物理变换序列实现可训练分层物理计算|多模机械振荡、非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据,物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积|物理神经算法数学表示、可微分数学模型|MNIST和元音数据集评估算法语言内容分比PyTorch可微分优化假设张量xxx是元参数,aaa是普通参数(例如网络参数)。我们有内部损失Lin=a0⋅x
- #每天一本书+一页笔记# 1706《非线性成长》
May终身阅读者
#一生一万本计划#10000/1706【阅读日期】20221117【书名】非线性成长【作者】黄有璨【关键词】职业发展、个人成长方法【分类】人生规划【简评】作者是三节课联合创始人,互联网从业10余年,多家知名媒体专栏作家,著有《运营之光》。本书系统介绍了作者总结的职业发展、个人成长、商业认知方法论,包括3条成长曲线、2种成长路径、N条赛道等。作者善于将经验提炼为模型、理论,联系实例深入浅出讲述,独到
- 二组16号文正班会收获181007
赖文正
汤晓春教练分,:古典老师《跃迁》8分钟发现一本好书,一本书改变一个人的命运。1、通过建立知识体系,高效自我管理,跃迁成为高手的书籍。2、普通人快速成为高手的秘籍:绝对不是努力和收获成正比的。(王健林),非线性成长方式,找到一个底层规律,应用到多个规律;花一份努力,获得多份收获。3、通过资源层、方法层、目标层三个体系实现高效能自我管理。把关注点放在找到“做更少但更好的事情”获得头部效应。先确定目标最
- 【人工智能】案例分析和项目实践:使用高斯过程回归预测股票价格
@我们的天空
人工智能技术人工智能回归数据挖掘tensorflow深度学习机器学习算法
一、项目背景与目标股票价格预测是金融领域的热门话题,对于投资者、金融机构及研究者而言具有重要意义。高斯过程回归(GaussianProcessRegression,GPR)作为一种强大的非参数贝叶斯回归方法,能够处理复杂的非线性关系,同时提供预测的不确定性估计,非常适合用于股票价格预测。项目目标:利用历史股票价格数据训练高斯过程回归模型。对未来股票价格进行预测,并给出预测的不确定性区间。评估模型性
- 2023年数学建模国赛D题思路+模型+代码+论文
冲冲冲数模
贪心算法线性回归决策树模拟退火算法随机森林逻辑回归支持向量机
一、数学建模常用方法各赛题思路开赛后会第一时间更新数学建模是将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法进行求解和分析的过程。在数学建模中,常用的模型算法非常多,下面列举了一些常见的模型算法。线性回归:线性回归是一种常见的建模方法,用于建立因变量与自变量之间的线性关系模型。通过最小二乘法估计模型参数,可以预测因变量的取值。非线性回归:与线性回归不同,非线性回归建立了非线性关系模型。这种模型常用于描述实
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag