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清水白石008
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- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18:基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架
Python进阶者
中间件pythonwebhttpdocker
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤借问酒家何处有,牧童遥指杏花村。0前言前几天给大家分别分享了(入门篇)简析Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架和(进阶篇)Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架。今天欢迎大家来
- 【Python报错】成功解决error: subprocess-exited-with-error:安装lxml模块不再报错
云天徽上
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- 揭秘互联网大数据求职面试:从Zookeeper到数据挖掘
小葛呀
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场景:互联网大数据求职者面试角色介绍:面试官老黑:严肃而专业,技术深入,擅长引导候选人展示自己。程序员小白:搞笑且略显紧张,对基础问题能应付自如,但面对复杂问题时经常词穷。第一轮提问:老黑:"小白,你对Zookeeper的理解是什么?它在分布式系统中扮演什么角色?"小白:"Zookeeper...是个协调者,负责管理配置和同步数据...就像一个团队的协调员,确保每个节点都知道该做什么。"老黑:"没
- 在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题
在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题场景:小白的大数据求职面试小白是一名初出茅庐的程序员,今天他来到一家知名互联网公司的面试现场,面试官是经验丰富的老黑。以下是他们之间的对话:第一轮提问:分布式与数据采集老黑:小白,你对Zookeeper有了解吗?小白:当然,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用于分布式应用程序中的同步服务、命名服务和配置管理。老黑:不错,你能说说Flume
- 另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?
量化价值投资入门到精通
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另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?关键词:另类数据、网络搜索数据、业绩预测、文本挖掘、机器学习、量化投资、自然语言处理摘要:本文探讨了如何利用网络搜索数据这一另类数据源来预测上市公司业绩。我们将从理论基础出发,详细分析搜索数据与公司业绩之间的关联机制,介绍完整的数据采集、处理和分析流程,并通过实际案例展示如何构建预测模型。文章还将讨论该方法的局限性、实际应用场景以及未来发展方向,为
- 解锁数据宝藏:数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
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目录一、引言:数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力
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数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力关键词:数据挖掘、AI人工智能、竞争力提升、数据处理、算法应用摘要:本文深入探讨了数据挖掘如何助力AI人工智能提升竞争力。首先介绍了数据挖掘与AI的背景知识,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了数据挖掘和AI的核心概念及联系,详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并辅以Python代码。随后分析了相关的数学模型和公式,通过具体例子加深理解。在项目实战
- NLPIR智能语义:大数据精准挖掘是信息化发展趋势
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随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据量急剧增长,大量的信息给人们带来方便的同时,也带来了诸如:信息过量难以消化,信息真假难以辨识,信息安全难以保证,信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其
- KNN算法数字识别实战:训练集、测试集与代码实现
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:KNN算法,作为一种经典的监督学习方法,特别适用于分类和回归问题,在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集,并提供完整的代码实现,向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤,并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
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目录一、决策树:数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练3.3模型评估四、决策树的优化策略4.1剪枝策略4.1.1预剪枝4.1.2后剪枝4.2集成学习五、案例分析5.1医疗诊断案例5.2金融风险评估案例六、总结与展望一、决策树:数据挖掘的基石在当今数字化
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- Python爬虫实战:研究threading相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展,网页数据量呈爆炸式增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具,在搜索引擎优化、数据挖掘、舆情分析等领域具有广泛应用。传统的单线程爬虫在面对大规模数据采集任务时效率低下,无法充分利用多核CPU资源。多线程技术可以显著提高爬虫的并发处理能力,加快数据采集速度。1.2国内外研究现状国外在网络爬虫领域起步较早,Google、Bing等搜索引擎公司拥有大规
- 如何运用 AI 工具运营海外社媒账号
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在全球化与数字化深度融合的当下,海外社交媒体成为企业拓展国际市场、塑造品牌形象的关键平台。借助AI工具能显著提升海外社媒账号运营效率与效果,特别是在构建和运营TikTok矩阵等方面,AI的赋能作用不容小觑。下面我们就来详细探讨如何应用AI工具运营海外社媒账号。一、借助AI进行精准市场分析与账号定位剖析海外市场需求AI工具凭借强大的数据挖掘和分析能力,可深入剖析海外不同地区、不同文化背景下用户的兴趣
- 微博商业数据挖掘方法
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本文主要介绍微博商业数据挖掘的体系及方法,但并不注重模型和算法这些细节,而是阐述数据如何贴近、支持和引导业务,如何建立合理的评价体系,以及如何围绕这两点建设数据挖掘架构。业务及产品微博广告生态的复杂程度在业界数一数二。由于微博本身的开放性,微博广告客户天生就有如下多样性:类型电商类型:投放方式大多比较传统,投放目标主要是注册或购买;App类型:投放目标主要是App下载或者用户唤醒;O2O:投放目标
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- python中Scikit-learn模块介绍
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Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库,它提供了简单高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法,以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。Scikit-learn的特点是接口统一、使用简单、运行高效,并且有一个活跃的社区不断维护和更新。它广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。应用和发展趋势Scikit-learn在机器学习和数据科学领域的应
- Python爬虫实战:模拟登录微博 – 通过POST请求获取Cookie
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1.引言在现代的互联网应用中,爬虫技术作为数据收集的重要手段,广泛应用于社交媒体、电商平台、新闻网站等各种领域。社交媒体平台,特别是微博,作为中国最受欢迎的社交网站之一,聚集了海量的用户数据和内容。通过爬取微博数据,开发者可以获取到大量的用户信息、热门话题、微博动态等数据,对分析社交趋势、舆情监测、数据挖掘等具有重要意义。在这篇博客中,我们将通过模拟登录微博的方式,爬取需要登录后才能访问的微博数据
- 数据挖掘与机器学习 期末复习整理
无敌摸鱼高手
数据挖掘与机器学习数据挖掘机器学习人工智能期末复习知识总结
1.分类:–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器,然后把每个数据归结到某个已知的类,进而也可以预测未来数据的归类。2.聚类:–无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本,根据信息相似度原则进行聚类,通过聚类,人们能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间的关系3.聚类方法:划分方法-(分割类型)K-均值K-Means顺序领导者方法基于模型的方法
- 简历模板1——王明 | 高级数据挖掘工程师 | 5年经验
XiaoQiong.Zhang
数据挖掘人工智能
王明|高级数据挖掘工程师|5年经验(+86)189-xxxx-xxxx|
[email protected]|深圳市GitHub|LinkedIn工作经历科技前沿集团|高级数据挖掘工程师2021.06-至今核心贡献:主导建立公司AI中台,整合10+业务线数据资源,支撑日均5亿+数据处理研发自适应特征工程框架,特征生成效率提升3倍,减少人工特征工程工作量70%设计模型健康监测系统,关键业务模型异常响
- 线性代数导引:附录:行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战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
1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中,线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释,帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- 爬虫技术:数据挖掘的深度探索与实践应用
代码老y
爬虫数据挖掘人工智能python
一、爬虫技术的深度应用爬虫技术的应用范围非常广泛,从简单的网页数据抓取到复杂的多源数据整合,爬虫技术都能发挥重要作用。以下是一些常见的深度应用场景:(一)多源数据整合在许多情况下,单一数据源往往无法满足我们的需求。例如,在进行市场研究时,可能需要从多个电商平台、社交媒体平台和新闻网站获取数据。爬虫技术可以同时从多个数据源抓取数据,并将这些数据进行整合和分析,从而提供更全面的市场洞察。(二)数据实时
- mysql查询每种产品的销售总额_MDX示例:统计各产品每个季度的销售排名
爱喝冰红茶
ITPUB数据仓库与数据挖掘论坛用户Damon__Li问:统计各种产品在本年每个季度的销售排名,(现在有日期、产品维度和销售额度量)大体显示如下Q1Q2Q3Q4销售额排名销售额排名销售额排名销售额排名产品130002200035000140ITPUB数据仓库与数据挖掘论坛用户Damon__Li问:统计各种产品在本年每个季度的销售排名,(现在有日期、产品维度和销售额度量)大体显示如下Q1Q2Q3Q4
- AI人工智能领域的智能社交影响力分析
AI算力网络与通信
人工智能ai
AI人工智能领域的智能社交影响力分析关键词:智能社交影响力分析、AI算法、社交网络、用户行为建模、影响力传播、数据挖掘、社交平台摘要:本文从社交网络的“意见领袖”现象出发,结合AI技术揭秘智能社交影响力分析的核心逻辑。通过生活类比、技术原理解析、代码实战和应用场景说明,系统讲解如何用AI识别社交网络中的关键节点、预测信息传播路径,并探讨其在营销、舆情、内容推荐等领域的价值。无论你是想精准投放广告的
- 基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案:核心技术与架构、大数据平台与数据管理、建模平台与数据治理、应用案例与优势
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据数据挖掘架构
本文介绍了基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案,涵盖了从技术架构到功能应用的全方位内容。核心技术与架构IT环境融合:构建了包含网关、云端、终端、物联网、反病毒技术、PC、核心层、物理机、IOT终端、基于操作系统的文件识别、反黑客技术、大数据技术、移动、汇聚层、虚拟化、工业控制系统、基于网络的协议解析、基于大数据的数据挖掘、信创、接入层、云/容器、工业互联网、身份安全技术、基于密码的
- 【2025年8月全国各地学术会议推荐】计算机科学、虚拟现实、图像信号、计算建模、人工智能、物联网、云计算技术、机械自动化、自然语言处理、互联网金融、算法、信息安全、数据挖掘、仿真建模等主题可选!...
组团投稿会更加优惠(2篇即开团,享受团购价)会议名称会议时间地点第19届复合医学工程国际会议(CME2025)2025年8月1-3日兰州第五届计算机科学与区块链国际学术会议(CCSB2025)2025年8月1-3日深圳第二届虚拟现实、图像和信号处理国际学术会议(VRISP2025)2025年8月1-3日长沙第二届计算建模与应用数学国际学术会议(CMAM2025)2025年8月1-3日南京第二届可持
- 【数据挖掘】动态正则格兰杰因果学习方法
hans汉斯
论文荐读数据挖掘学习方法人工智能大数据python算法动态规划
导读在医学和金融学等实际领域中,了解动态系统中的底层结构关系对于调节系统中的变量和预测系统未来状态至关重要。系统的动态变化会生成时间序列数据,通过观察时间序列数据可以分析系统的底层结构。格兰杰因果关系分析方法可以应用于一维或多维时间序列系统,现有的方法以组件式的建模方式分析每个系统变量特定的因果关系,受限于时间方向的强假设性和组件模型的单一性,其无法准确地挖掘出时间序列中的因果关系结构。本文提出了
- 大数据、数据挖掘技术收集(Vivo互联网技术)
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Hudi在vivo湖仓一体的落地实践用户行为分析模型实践(四)——留存分析模型用户行为分析模型实践(三)——H5通用分析模型用户行为分析模型实践(二)——漏斗分析模型用户行为分析模型实践(一)——路径分析模型AB实验遇到用户不均匀怎么办?——vivo游戏中心业务实践经验分享HBaseCompaction原理与线上调优实践vivo游戏黑产反作弊实践Kafka实时数据即席查询应用与实践Hive和Spa
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
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jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
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FRO
- NIO示例
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NIO服务端代码:
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ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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