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数字化转型与元宇宙随着众多信息通信新技术的迅速发展与普及应用,信息空间成长为第三空间,并与物理空间和社会空间共同构成人类社会的三元空间。数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上,进一步触及组织核心业务,以新建一种业务模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。只有组织对其业务进行系统性、彻底的(或重大和完全的)重新定义,不仅是IT方面,而是
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FFmpegffmpeg
一、FFmpeg工具介绍FFmpeg命令行工具主要包括以下几个部分:ffmpeg:编解码工具ffprobe:多媒体分析器ffplay:简单的音视频播放器这些工具共同构成了FFmpeg的核心功能,支持各种音视频格式的处理和转换二、在Ubuntu18.04上安装FFmpeg工具1、sudoapt-update2、sudoapt-getinstallffmpeg3、安装完成后,使用ffmp
- 【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测
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支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
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一名技术极客
#Python进阶爬虫python数据分析pandas
Python数据分析-初识Pandas简介SeriesDataFrame创建基本操作添加删除简介Pandas基于NumPy开发,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理数据。Pandas适用于处理以下类型的数据:有序和无序的时间序列数据带行列标签的矩阵数据,包括同构或异构型数据与SQL或Excel表类似的,含异构列的表格数据任意其它形式的观测、统计数据集,数据转入Pandas数据结
- Python学习——numpy
ToToBe
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参考资料:numpy官网一、基础NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表(通常是数字),所有类型都相同,由非负整数元组索引。在NumPy维度中称为axes.例如,3D空间中的点的坐标[1,2,1]具有一个轴。该轴有3个元素,所以我们说它的长度为3.在下图所示的例子中,数组有2个轴。第一轴的长度为2,第二轴的长度为3。[[1.,0.,0.],[0.,1.,2.]]NumPy的数组类被叫做n
- cuda 线程调度
weiwei0319
CUDA并发编程
硬件描述从硬件上看,一块显卡的最小单元是GPU核(或者叫做StreamProcessor),所有核心平均分配在多个SM中,而多个SM共同构成整块显卡的核心。比如RTX2070有36个StreamingMultiprocessors,而每个SM有64个CUDACores,RTX2070具有36*64=2304个CUDACores。软件描述thread,block,grid,warp都是CUDA编程上
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- 06-机器学习-数据预处理
不会打代码呜呜呜呜
机器学习机器学习人工智能
数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤,旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分,为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例:一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空(NaN)模型无法处理缺失值,导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁,房价=-100万扭曲统计指标(如均值),降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合,降低
- TCP/IP协议:构建互联网的基石
亿林数据
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TCP/IP协议,(TransmissionControlProtocol/lntemetProtocol)即传输控制协议/网际协议,是互联网通信的基础协议。它由一系列协议组成,共同构建了一个可靠、高效的网络通信体系。TCP/IP协议不仅实现了计算机之间的数据传输,还确保了数据的完整性和可靠性,为互联网的各种应用提供了坚实的基础。TCP和IP协议不仅仅是两个协议,而是指一个由FTP、TCP、UDP
- TCP/IP 协议:互联网通信的基石
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TCP/IP协议:互联网通信的基石引言TCP/IP协议,全称为传输控制协议/互联网协议,是互联网上应用最为广泛的通信协议。它定义了数据如何在网络上传输,是构建现代互联网的基础。本文将深入探讨TCP/IP协议的原理、结构、应用以及其在互联网通信中的重要性。TCP/IP协议概述定义TCP/IP协议是一套用于数据通信的协议集合,它包括了传输控制协议(TCP)和互联网协议(IP)等多个协议。这些协议共同构
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机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- 深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法
发呆小天才O.o
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一、定义1.过拟合(Overfitting)过拟合是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如,在一个图像分类任务中,过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节(如某张猫图片背景中的一个小污点)都学习得过于精细,以至于在测试集中,只要图像背景稍有不同,就无法正确分类。2.欠拟合(Un
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嵌入式硬件基础知识嵌入式硬件基础知识涵盖了嵌入式系统中的硬件组成及其工作原理,涉及处理器、存储器、外设接口、电源管理等多个方面。这些硬件共同构成了一个完整的嵌入式系统,用于执行特定任务。以下将详细介绍嵌入式硬件的基础知识。一、嵌入式系统的组成嵌入式系统通常由以下几个主要部分组成:处理器:嵌入式系统的核心硬件,包括单片机(MCU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)等,用于执行程序代码和控
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题目11.给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线,第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线,使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明:你不能倾斜容器。其实就是判断两边相距距离和两边最小值的乘积,结果只需要用一个max比较就行了,不需要输出两边和底部长度就很简单。1.第一种解法:双指针如果是c语言学完,在判断这题的
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骑狗看夕阳
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白兔的字符串白兔有一个字符串TTT。白云有若干个字符串S1,S2,SnS_1,S_2,S_nS1,S2,Sn。白兔想知道,对于白云的每一个字符串,它有多少个子串是和TTT循环同构的。提示:对于一个字符串aaa,每次把aaa的第一个字符移动到最后一个,如果操作若干次后能够得到字符串bbb,则aaa和bbb循环同构。所有字符都是小写英文字母.首先我们分析一下,既然循环同构,那么我们可以将串TTT展开直
- C++ 设计模式
Tiantangbujimo7
设计模式c++设计模式算法
理解面向对象机制封装,隐藏内部实现继承,复用现有代码多态,改写对象行为如何解决复杂性分解:人们面对复杂性有一个常见的做法:既分而治之,将大问题分解为多个小问题,将复杂问题分解为多个简单问题。抽象:更高层次来讲,人们处理复杂性有一个通用的技术,即抽象。由于不能掌握全部的复杂对象,我们选择忽视它的非本质细节,而去处理泛化和理想化了的对象模型。例当前代码实现了直线,矩形的绘制,但如果需要进行迭代更新,增
- 浅析AI大模型现状及其应用,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
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互联网程序员大模型人工智能数据挖掘大模型
随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型已经成为全球科技竞争的焦点,展现出巨大的发展潜力和广阔的应用前景。AI大模型的应用落地正引发行业关注,技术进步正促使AI大模型的应用逐步从云端向终端设备延伸,从通用模型向针对特定行业的定制化解决方案转变,其商业潜力和对行业的影响不断增强。与此同时,国内外企业在大模型领域的竞争日趋激烈。AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)
- 【阅读总结】AlphaFold3 unedited version 通读 + 服务器使用总结
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论文阅读软件使用论文阅读服务器
省流:AlphaFold3能做什么:预测蛋白质、DNA、RNA与允许的配体/离子/共价修饰的复合物结构为什么要用AlphaFold3:有强大的泛化性和准确率,除了RNA结构略差于AIchemy_RNA2外,预测精度高于现有方法(包括Vina和RosettaFold-All-Atom)AlphaFold3怎么用:代码不开源,网站https://alphafoldserver.com/需注册使用,每日
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
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一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
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摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- P3978 [TJOI2015] 概率论
洛谷之蒟蒻
概率论
题目描述为了提高智商,ZJY开始学习概率论。有一天,她想到了这样一个问题:对于一棵随机生成的n个结点的有根二叉树(所有互相不同构的形态等概率出现),它的叶子节点数的期望是多少呢?判断两棵树是否同构的伪代码如下:算法1Check(T1,T2)Require:两棵树的节点ifT1=nullorT2=nullthenreturnT1=nullandT2=nullelsereturnCheck(T1→le
- 《数据孤岛:AI模型训练之殇,精度与泛化的双重困境》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度,从电商推荐系统到金融风险预测,AI模型的精准度与泛化能力,决定了其在实际应用中的价值。然而,一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛,是指在组织内部或不同组织之间,由于系统、管理或流程的原因,数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中,彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研,在高度信息化的企
- 简洁明了:介绍大模型的基本概念(大模型和小模型、模型分类、发展历程、泛化和微调)
周杰伦_Jay
大模型LLMs分类数据挖掘人工智能机器学习生成对抗网络transformer算法
目录前言1、大模型的定义1.1、大模型与小模型的对比2、大模型相关概念区分2.1、基础模型(FoundationModel)2.2、超大模型(Ultra-largeModel)2.3、大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)3、大模型的发展历程3.1、萌芽期(1950-2005)3.2、探索沉淀期(2006-2019)3.3、迅猛发展期(2020-至今)4、大模型的特点5、大模型
- 【前端开发】前端开发深度解析:HTML、CSS、JavaScript与Vue.js
RS迷途小书童
前端开发探索之旅javascripthtmlcss前端vue.js
一、HTML:构建网页的基石1.1简介HTML(HyperTextMarkupLanguage,超文本标记语言)是一种用于创建网页的标准标记语言。它使用各种标签(tags)来描述网页上的内容,包括文本、图像、链接、视频、音频等。HTML是网页开发的基础,与CSS(层叠样式表)和JavaScript等技术一起,共同构建出丰富多彩的网页世界。HTML文档由一系列的元素构成,每个元素都由开始标签、内容和
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2:《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》
feifeikon
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摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍:依赖于数十亿次的探索性交互(通常采用在线强化学习),依赖于特定领域的模型设计,难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中,我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法,以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理,该代理能够同时观察网页截图和HTML页面,并输出网页导航操作,例如点击和输入文本等。WebGUM通过
- 机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型
XianxinMao
机器人
标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
- 大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到情感分析,再到机器翻译,几乎无所不能。这些模型的成功很大程度上依赖于预训练数据的质量和规模。预训练数据的构建不仅影响模型的性能,还决定了模型的泛化能力和应用范围。在本文中
- 您未曾知晓的故事:揭秘机场背后的繁忙日常
CAAC_SKY
智慧民航交通物流业界资讯职场和发展人工智能
机场,作为全球旅行的枢纽,每天都在上演着无数令人惊叹的故事。然而,在这些光鲜亮丽的表面之下,隐藏着一个复杂而精细的运作网络,确保每一次起飞和降落都能顺利进行。机场业务概览机场的日常运作是一项涉及众多环节的庞大工程。从提供地面设施到确保旅客安全,每一个细节都至关重要。机场的基础设施包括停机位、登机口、行李托运处和安检站等,这些设施共同构成了机场运行的基石。关键职责:地面设施与服务机场的首要任务是提供
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
Python杂谈AI人工智能python学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象