- Apache HBase基础(基本概述,物理架构,逻辑架构,数据管理,架构特点,HBase Shell)
May--J--Oldhu
HBaseHBaseshellhbase物理架构hbase逻辑架构hbase
NoSQL综述及ApacheHBase基础一.HBase1.HBase概述2.HBase发展历史3.HBase应用场景3.1增量数据-时间序列数据3.2信息交换-消息传递3.3内容服务-Web后端应用程序3.4HBase应用场景示例4.ApacheHBase生态圈5.HBase物理架构5.1HMaster5.2RegionServer5.3Region和Table6.HBase逻辑架构-Row7.
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作
安顾里
Prometheus监控类大数据kubernetes运维linux
海阔凭鱼跃,天高任鸟飞Prometheus官网:https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro
- 基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建
golove666
运维prometheusgrafana服务器
构建一个基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系涉及多个步骤。以下是大体的流程和步骤说明:1.Prometheus监控系统Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具,专门设计用于抓取时间序列数据。1.1Prometheus的安装Docker安装Prometheusdockerrun-d--name=prometheus-p9090:9090prom/prometheus
- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- Pandas教程:详解Pandas数据清洗
旦莫
PythonPandaspythonpandas数据分析
目录1.引言2.Pandas基础2.1安装与导入2.2创建一个复杂的DataFrame3.数据清洗流程3.1处理缺失值3.1.1删除缺失值3.1.2填充缺失值3.2数据去重3.3数据类型转换4.数据处理与变换4.1添加与删除列4.2数据排序5.数据分组与聚合6.其他数据清洗方法6.1字符串处理6.2时间序列处理6.3数据类型转换1.引言数据清洗是数据科学和数据分析中的一个重要步骤,旨在提升数据的质
- 时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型
机器不会学习CL
智能优化算法时间序列预测支持向量机matlab算法
时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化(PSO)5.优化与模型训练6.模型评估与预测7.流程总结8.MATLAB实现概述二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基
- R语言自学笔记-2内置数据集
实验室长工
#b站视频——R语言入门与数据分析#内置数据集#固定格式的数据(矩阵、数据框或一个时间序列等)#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集#R内置数据集,存储在,通过help(package="datasets")#通过data函数访问这些数据集data()#得到新窗口前面:数据集名字后面:内容#包含R所有用到的数据类型,包括:向量、矩阵、列表、因子、数据框以及时间序列等#直接输入数据集的名字就可
- 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
皮皮冰燃
数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- 时间序列分析技巧(二):ARIMA模型建模步骤总结
小墨&晓末
时间序列分析算法机器学习人工智能程序人生
CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍:研一|统计学|干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件 累计十余项国家级比赛奖项,参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解3ARIMA模型建模实操1目的 该篇为针对时间序列ARIMA模型建模系列技巧:ARIMA模型
- 网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码
2401_84301389
程序员python人工智能机器学习
文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站:NationalAeronauticsandSpaceAdministrationGoddardInstituteforSpaceStudies主要分析的是北美陆地表面
- 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
- 【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(二)
syugyou
Mamba状态空间模型论文阅读
文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论:选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM,选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础,其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地
- 时空地理加权回归_成果案例 | 中国交通碳排放及影响因素时空异质性
weixin_39930557
时空地理加权回归
中国地域辽阔,不同省域经济发展、资源禀赋、交通基础设施存在显著差异,导致交通碳排放水平差异很大。然而,以往关于交通碳排放规律的研究多是基于时间序列的全局分析,忽略了研究单元之间的相互作用及空间异质性。因此,本研究选取30个省级行政区作为空间单元,利用自上而下法计算省域交通碳排放量,采用探索性空间数据分析方法对2000年至2015年交通碳排放时空分布格局进行研究。同时考虑空间单元的差异性,构建地理加
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
机器学习机器学习神经网络rnn
引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
- 基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建
不会代码的小林
服务器
在当今的IT基础设施中,监控是确保系统性能和稳定性的关键组成部分。Prometheus和Grafana是两个广受欢迎的开源工具,它们可以共同构建一个功能全面、可视化强的监控系统。Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库,适用于记录实时的度量指标。它不仅提供了多维数据模型和强大的PromQL查询语言,还支持服务发现和HTTP拉取模型。这些特性使得Prometheus特别适合在微服务和
- 2024年MathorCup高校数学建模挑战赛(C题)深度剖析_建模完整过程+详细思路+代码全解析
Unicorn建模
数学建模python算法
问题1本问题属于时间序列预测问题,其目标是对未来一段时期内的信息进行预测。因此可以采用基于时间序列的回归模型进行货量预测。具体而言,将首先分析时间序列的性质,然后构建回归模型,最后利用模型对未来30天每天及每小时的货量进行预测。【算法原理】(1)时间序列的性质时间序列实际上是一种随时间变化的连续数据,其特点主要体现在两个方面:趋势性和周期性。趋势性是指时间序列数据在长期内呈现出的增长或减小的趋势,
- 数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法
皮皮冰燃
数据分析数据分析
参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节,广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。在时间序列数据中,异常通常指的是与正常数据模式显著不同的数据点,可能由系统故障、错误或外部干扰引起。异常数据,也称为离群点,是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为,可能
- 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法(无废话版)
不染53
数学建模数学建模算法python
目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题(无监督)分类问题(有监督)集成学习(Bagging/Boosting)回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖,备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法,足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
- 探索未来:LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器
褚知茉Jade
探索未来:LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代,时间和数据是推动世界前进的关键因素。LLMTime是一个创新性的开源项目,它揭示了大型语言模型(LLMs)在时间序列预测中的惊人潜力。无需针对特定任务进行训练,仅通过将数值转化为文本并采样可能的扩展,LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法,其核心在于
- Time-LLM 开源项目使用教程
袁菲李
Time-LLM开源项目使用教程Time-LLM[ICLR2024]Officialimplementationof"Time-LLM:TimeSeriesForecastingbyReprogrammingLargeLanguageModels"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-LLM项目介绍Time-LLM是一个用于时间序列预测的框架,通过
- Python数据分析详解(适合新手的详细教程)
码农必胜客
Python零基础入门python数据分析开发语言
前言这篇文章主要介绍了Python中的数据分析详解,对数据进行分析。数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。目录数据分析概述python在数据分析方面有哪些优势数据的导入和导出导入数据导出数据数据预处理数据的选择和运算数据分类汇总和统计时间序列数据可视化数据分析概述python在数据分析方面有哪些优势Python不受数据
- 基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建
小绵羊不怕大灰狼
prometheusgrafana
1.安装PrometheusPrometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库,适用于记录实时的度量指标。•下载并安装Prometheus:•前往Prometheus官方网站下载适用于您操作系统的版本。•解压并配置prometheus.yml文件,定义抓取目标(targets),如服务器、应用程序等。•配置Prometheus:•编辑prometheus.yml文件,添加您要监控的服务器地址
- Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting———PRELIMINARIES
six.学长
Mambaformertransformer深度学习人工智能
ProblemStatement在长短期时间序列预测问题中,给定历史时间序列样本的回溯窗口L=(x1,x2,..,xL)L=(x_1,x_2,..,x_L)L=(x1,x2,..,xL),长度为LLL,其中每个时间步ttt的样本xt∈RMx_t\in\mathbb{R}^Mxt∈RM,包含MMM个变量,我们的目标是预测未来的FFF个值,即F=(xL+1,xL+2,..,xL+F)F=(x_{L+1
- Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting————4 METHODOLOG
six.学长
Mambaformertransformer深度学习人工智能
4METHODOLOGY图解Mambaformer模型结合了Mamba和Transformer的元素,旨在进行时间序列预测。以下是Mambaformer模型的各个组成部分和流程的详细说明:嵌入层(EmbeddingLayer)TokenEncoding(令牌编码):这个部分将输入数据编码成向量表示,以捕捉输入特征的语义含义或特征。TemporalEncoding(时间编码):这部分加入时间信息,例
- 推荐开源项目:Fluxter - Elixir连接InfluxDB的高效桥梁
江奎钰
推荐开源项目:Fluxter-Elixir连接InfluxDB的高效桥梁fluxterHigh-performanceandreliableInfluxDBwriterforElixir项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/fluxter项目介绍Fluxter是一款专为Elixir社区打造的轻量级工具,旨在简化与InfluxDB——高性能的时间序列数据库之间
- 【Python】Pandas:数据分析
T0uken
数据分析pythonpandas
Pandas是Python中功能强大的数据分析工具,用于处理和分析结构化数据。本文将通过分步骤的方式,详细介绍如何使用Pandas进行数据分组、重塑、透视表、时间序列处理、类别型数据管理以及数据可视化。这些知识点将帮助初学者快速上手并掌握Pandas的核心功能。数据分组(Grouping)数据分组是数据分析中的常见操作,Pandas的groupby()方法允许我们按列对数据进行分组,然后对每个组执
- InfluxDB和OpenTSDB两种时序数据库应用场景
CodeMaster_37714848
opentsdb时序数据库数据库
InfluxDB概述:InfluxDB是一个开源的高性能时序数据库,专门用于处理大量的时间序列数据。它由InfluxData开发,支持高写入吞吐量和灵活的查询。特点:高性能写入和查询:设计上注重高写入速度和低延迟查询。SQL-like查询语言:使用类似SQL的InfluxQL或Flux查询语言,简化了复杂查询的编写。数据压缩:提供高效的数据压缩机制,减少存储需求。集成和工具:支持与Grafana等
- 数学建模强化宝典(11)时间预测模型
IT 青年
建模强化栈数学建模数据预测模型编程
前言时间预测模型,即时间序列预测模型,是一类专门用于分析和预测时间序列数据的模型。时间序列数据是指将某一变量在不同时间点的观测值按时间先后顺序排列而成的序列。这类模型在金融、经济、气象、工业控制等多个领域都有广泛的应用。以下是一些常见的时间序列预测模型:1.朴素法(NaiveMethod)原理:预测值等于实际观察到的最后一个值。它假设数据是平稳且没有趋势性与季节性的。适用场景:数据变化不大或仅作为
- Prometheus与Grafana入门:从安装到基础监控的完整指南
勤劳兔码农
prometheusgrafana
Prometheus与Grafana入门:从安装到基础监控的完整指南Prometheus和Grafana是现代监控系统的黄金组合。Prometheus作为一个开源的监控系统和时间序列数据库,以其强大的指标收集和查询能力广泛应用于云原生环境。而Grafana则是一个用于数据可视化和监控的开源平台,能够将Prometheus收集的数据以图表的形式展现出来,帮助用户更直观地理解系统的运行状态。本指南将从
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
&n
- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb