- Python说明
一一代码
python
Python的主要特点:1.**易读易写**:Python的语法简洁明了,代码可读性高。2.**跨平台**:Python可以在多种操作系统上运行,如Windows、macOS、Linux等。3.**丰富的库**:Python拥有庞大的标准库和第三方库,涵盖了从Web开发到数据科学的多个领域。4.**动态类型**:Python是动态类型语言,变量不需要显式声明类型。5.**解释型语言**:Pytho
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
- Python实现机器学习项目教程:房价预测
向着开发进攻
pythonpython机器学习开发语言
Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- winpython使用教程-winpython是什么
weixin_37988176
WinPython是一个免费的开源可移植的Python编程语言发行版,适用于Windows7/8/10和科学及教育用途。它是一个功能齐全的基于python的科学环境:●专为科学家、数据科学家和教育设计(感谢NumPy、SciPy、y、Matplotlib、panda、pyqtgraph等):使用Python与Spyder和Jupyter/IPython、Pyzo、IDLEX或IDLE进行交互数据处
- PyTorch 和 Python关系
一只积极向上的小咸鱼
pythonpytorch人工智能
1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具,主要用于机器学习和深度学习领域。以下是它们之间的关系和各自的作用:Python编程语言:Python是一种高级编程语言,以其简洁易读的语法而闻名。广泛使用:Python在数据科学、人工智能、Web开发、自动化等多个领域有着广泛的应用。库和生态系统丰富:Python拥有丰富的第三方库和工具,如NumPy、pan
- [每日一学]数据分析与可视化:anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点,使用哪款比较好用
拼命绽放
python开发语言
anaconda、.jupyter·jupyter的基本使用,开发环境与pythoncharm有什么区别?在数据分析和可视化使用中有什么区别?哪个在数据分析和可视化上更占优势?如果用pythoncharm如何去实现数据分析与可视化有影响吗?一、Anaconda是一个开源的Python发行版本,集成了多个常用的数据科学、机器学习、深度学习等相关工具,例如JupyterNotebook、Spyder、
- kaggle竞赛(初识)
薛定谔的码*
人工智能
PART0:Kaggle介绍Kaggle是什么?答案很简单Kaggle是数据挖掘比赛火起来的,以至于中国兴起了很多很多类似的比赛;Kaggle是一个数据科学竞赛的平台,很多公司会发布一些接近真实业务的问题,吸引爱好数据科学的人来一起解决。Kaggle提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡,问题的定义基本良好,却夹着或多或少的难点,一般没有完全成熟的解决方案。在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动,能
- Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域,模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程,难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题,将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
- Dash 简介
tankusa
dash
Dash是一个基于Python的开源框架,专门用于构建数据分析和数据可视化的Web应用程序。Dash由Plotly团队开发,旨在帮助数据分析师、数据科学家和开发人员快速创建交互式的、基于数据的Web应用,而无需深入掌握前端技术(如HTML、CSS和JavaScript)。Dash的核心优势在于其简单易用性和强大的功能。通过Dash,用户可以使用纯Python代码来构建复杂的Web应用,而无需编写繁
- 告别“装Python踩坑”:专家级避坑指南,新手老手都适用
清水白石008
人工智能学习笔记职业生涯python开发语言
告别“装Python踩坑”:专家级避坑指南,新手老手都适用Python,这门简洁而强大的编程语言,已成为数据科学、Web开发、自动化运维等领域的首选。然而,对于许多初学者甚至一些有经验的开发者来说,Python的安装过程并非总是顺风顺水,各种“坑”层出不穷,轻则浪费时间,重则影响学习热情。我深知安装过程中的痛点。因此,本文将结合多年的实战经验,为您奉上一份专家级Python安装避坑指南,旨在帮助您
- R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战
PixelEnigma
r语言开发语言R语言
R语言ggplot2可视化生成高分辨率图片实战在数据分析和可视化领域,R语言一直是研究人员和数据科学家们的首选工具。其中,ggplot2包是R语言中最受欢迎和强大的可视化工具之一。它提供了许多灵活且精美的图形选项,使用户能够轻松创建具有吸引力和信息丰富的图表。本文将介绍如何使用ggplot2包在R语言中生成高分辨率的图片。我们将探索不同的保存选项,以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先,
- 迈向数据科学的第一步:在Python中支持向量回归
weixin_26746401
python机器学习人工智能深度学习大数据
什么是支持向量回归?(WhatisSupportVectorRegression?)Supportvectorregressionisaspecialkindofregressionthatgivesyousomesortofbufferorflexibilitywiththeerror.Howdoesitdothat?I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby
- 技术领域,有许多优秀的博客和网站
小赖同学啊
Testmanger技术博客
在技术领域,有许多优秀的博客和网站为开发者、工程师和技术爱好者提供了丰富的学习资源和行业动态。以下是一些常用的技术博客和网站,涵盖了编程、软件开发、数据科学、人工智能、网络安全等多个领域:1.综合技术博客1.1Medium网址:https://medium.com特点:Medium是一个开放的内容平台,许多技术专家和开发者在这里分享技术文章、教程和行业见解。你可以通过搜索特定技术主题找到相关内容。
- Python3 与 VSCode:深度对比分析
lly202406
开发语言
Python3与VSCode:深度对比分析引言Python3和VisualStudioCode(VSCode)在软件开发领域扮演着举足轻重的角色。Python3作为一门强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等多个领域。而VSCode作为一款轻量级且功能强大的代码编辑器,以其出色的性能和丰富的插件支持,受到了广大开发者的喜爱。本文将对Python3和VSCode进
- python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程?
wongzo
python版本更新历史
最新情况:搞web开发之类的还是用py2的多,但搞数据科学现在基本都py3了,之前不推荐py3是因为它不支持一些3D绘图库,但现在一些机器学习库刚出来的新版有的只支持py3,所以搞数据的还是用py3吧。--------------------------------照目前的情形看,哪怕python3退出历史舞台了python2还会活的好好的!官方倒是想让py2早死早超生,然而天不遂人愿,1:由于p
- 利用阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js实现数据可视化与交互
源代码杀手
开发工具使用阿里云plotlyjavascript
在数据科学与可视化领域,交互式图表和地图应用越来越成为数据分析和展示的重要手段。本文将介绍如何结合阿里云Atlas地区选择器与Plotly.js,创建动态交互式的数据可视化应用。一、阿里云Atlas地区选择器简介阿里云Atlas是阿里云的一款数据可视化产品,提供了强大的地图与地区选择功能。你可以使用阿里云Atlas地区选择器轻松选择需要展示的数据所在地区。阿里云Atlas的地区选择器提供了一个简洁
- 简单分享下Python数据可视化
小软件大世界
信息可视化python开发语言
在数据科学的广阔天地里,数据可视化是不可或缺的一环,它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言,掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库,无疑能让你的分析报告更加生动有趣。本文专为渴望提升数据可视化技能的你设计,通过15个实用技巧,带你从基础走向高级,探索数据背后的精彩故事。1.基础条形图-简单入手Matplotlib示例:import matplotlib.pyplot
- Python与数据可视化库Seaborn实战
master_chenchengg
python信息可视化python开发语言
Python与数据可视化库Seaborn实战一、引言二、技术概述Seaborn介绍核心特性和优势代码示例:简单散点图三、技术细节技术原理技术难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题七、总结与展望一、引言Python,作为一门功能强大且易于学习的编程语言,近年来在数据科学领域取得了显著地位。其丰富的库支持,尤其是数据可视化库,极大地促进了数据分析和洞察能力的提
- 特征工程 (Feature Engineering)
AGI大模型与大数据研究院
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
特征工程(FeatureEngineering)作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域,特征工程(FeatureEngineering)一直是一个至关重要的环节。它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征,从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否,直接关系到模型性能的好坏
- 大型项目,选择conda还是Poetry要点分析
Hello kele
condaPythonPoetryAI编程人工智能
在大型项目中选择conda还是Poetry,取决于项目的具体需求,以下从多个维度进行分析,助你判断哪个更合适:包管理方面支持的包类型conda:作为跨语言的包管理系统,不仅能管理Python包,还能处理其他语言(如C、C++、R等)的包和依赖。对于大型项目,尤其是涉及多语言协同开发的项目,比如数据科学项目中可能会用到Python进行数据分析,同时依赖底层用C语言编写的高性能计算库,conda可以很
- Conda 环境搭建实战:从基础到进阶
嘉图明
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在当今复杂多变的软件开发与数据科学领域,拥有一个稳定、可复现且易于管理的开发环境是项目成功的基石。Conda作为一款强大的跨平台环境管理与包管理工具,为开发者提供了便捷高效的环境搭建与依赖管理解决方案。本文将深入探讨Conda环境搭建的实战技巧,从基础概念到高级应用,助力开发者打造理想的开发环境。Conda基础概念解析什么是CondaConda最初是为Python语言开发的包和环境管理系统,但如今
- 【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(
- 机器学习笔记
有涯小学生
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
- 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
pythonpython开发语言Python基础python学习服务器
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
- 【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇:数据处理的瑞士军刀 (含完整代码)
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人工智能人工智能深度学习pandas数据处理数据分析数据清洗数据分析效率提升
Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代,数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。Pandas作为Python生态中最强大的数据处理库,以其灵活的数据结构(如DataFrame和Series)和丰富的功能(数据清洗、转换、聚合等),成为数据科学家和工程师的核心工具。Pandas以Series(一维标签数组)和DataFrame(二维表格)为核心数据结构,提供高
- (一)spark是什么?
一智哇
大数据框架学习sparkbigdata大数据
1.spark是什么?spark是一个用来实现快速,通用的集群计算平台spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景,包括批处理,迭代算法,交互式查询,流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算,spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。2.spark的用途(1):数据科学任务具备SQL、统计、预测建模(机器学习)等方面的经验,以及一定的python,matlab
- 推荐收藏!数据分析必会的 10 个 python 库!
Python数据挖掘
深度学习机器学习数据分析及可视化数据分析python数据挖掘算法
大家好,今天给大家分享除了基本的NumPy、Pandas和Matplotlib之外的10个流行的数据分析Python库。文末提供资料和技术交流Scikit-learnScikit-learn是一个功能强大的机器学习库,为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。Scikit-learn简化了构建机器学习模型的过程,使其成为数据科学家和分析师的热门选择。可以通过pip命令来进行安装。pip
- 大模型算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
介绍:大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括:职责:设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型,解决复杂的业务问题。负责整个模型开发生命周期,包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作,理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化,确保模型的准确性、效率和可扩
- 强者联盟——Python语言结合Spark框架
博文视点
全栈工程师全栈全栈数据SparkPythonPySpark
引言:Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的快速迭代框架,“迭代”是机器学习最大的特点,因此非常适合做机器学习。得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark可以翻译为火花),因此本文主要讲述了PySpark。本文选自《全栈数据之门》。全栈框架Spark由AMP
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号