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柚子_b4b4
高端幸福密码学院(高级班)幸福使者:李华第(598)期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲:刘莉一,知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫,目标永远下游。智者的梦再美,也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1,重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要,当你珍惜了,你就真正定下来,真正的学到身上。2,大家需要
- 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库(1)
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华为OD面试真题精选专栏:华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归(LinearRegression)模型形式:关键点:逻辑回归(LogisticRegression)模型形式:关键点:参数估计与评估:3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝(Shal
- Python实现简单的机器学习算法
master_chenchengg
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Python实现简单的机器学习算法开篇:初探机器学习的奇妙之旅搭建环境:一切从安装开始必备工具箱第一步:安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士:如何配置Python环境变量算法初体验:从零开始的Python机器学习线性回归:让数据说话数据准备:从哪里找数据编码实战:Python实现线性回归模型评估:如何判断模型好坏逻辑回归:从分类开始理论入门:什么是逻辑回归代码实现:使用skl
- [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域,评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标:准确率(
- 做事一定要认真
地上的垚
大脑突然被惊醒,我猛然起身,接着发了下呆,灵魂回归后意识到:啊,今天上班要迟到了!我按了按手机发现手机已关机,略微一看,原来是昨晚充电器没插上。一件微不足道的事折射出我的粗心大意,反映了我对待事情漠不关心,草草了事的态度。许许多多的事情都需要认认真真的对待才能做好,认真是自我努力的表现。工作中,我总是不停的犯错误,我谴责自己:连这点小事都要犯错,你有什么用啊。同时也安慰自己:不过是一点小错误而已,
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunction)扮演着至关重要的角色,它
- 无人值守模式,自习室创业,真的那么赚钱吗?
森屿旅人
“创业是一条不归路,不要拿自己亏不起的钱当赌注!”在和大家分享无人自习室创业经历前,先和大家强调上面这一句话,创过业的朋友,应该深有体会。因为,我们要深刻的认知市场规律,一个行业,如果利润很高,那必然趋之若鹜得涌入,所以在市场充分博弈以后,市场会回归价值本身,这个是市场的客观规律。因此,不要抓风口,抓风口,说实在的,和赌博无异,那些和你鼓吹风口的人,永远是把你当成一根韭菜,诚然,真正赚钱的项目,不
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化(Regularization)http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活,但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上,模
- 只生欢喜不生愁
花间星事
《只生欢喜不生愁》是我很喜欢的一本书,挺适合当下的环境阅读。作者林曦老师是位水墨画家,设计师。她1983年生于重庆,毕业于中央美术学院,年少成名,以手艺人自居。在她的这本艺术生活随笔集里,用自己的切身实践解析艺术美育的本质内涵。分享了艺术学习,写字的乐趣,专注心力的法门与修炼,用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径,讨论艺术之道与无用之美,让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- 大树小草与鲜花
杨无涯
树苗从不计较小草和野花的讥笑,默默地生长。当小草染绿原野,而树苗还在挣扎,忍受寒风对他的欺凌。当鲜花开满世界,受到数不尽的赞美,而树苗还在忍受冷落和寂寞。树苗,不一定开花,也不一定冬眠。当鲜花凋,以绿叶报答陪伴;当小草回归,还将撑起整个世界。树苗记录了与鲜花小草的童年,无论欢笑与饥寒。小树用年轮记录了繁花似锦,一岁一枯荣的时世变迁。大树是一部历史,任随风云变幻,沧海桑田。小草仍然在长,一代又一代,
- 噩梦
谁抢了我的素斐
2018年3月18,在无数次进出厕所后,我还是起床了,有时候真的觉得自己是一个倒霉蛋,越期待什么,就失去什么!所有的幻想都会破灭。越害怕来什么,什么就会突然降临!回归正题,记录一下这个噩梦。没有爸爸,我和妈妈还有舅舅等一众亲戚在老家的田间吃坝坝宴,和谐且热闹,但天空确是灰暗的,旁边小山坡上听说要修一个庙。突然就是我和同事们一群人在我的老家玩,最近迷上了吃鸡游戏,就变成了现实版的追逐游戏,在一个车库
- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客:Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法?梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(Mini-batchGradientDesce
- 一起爱
耕读传家林亮伟
——让爱循环主题曲我是一切问题的根源也是一切问题的答案不是老天不爱我所有的发生都是上天最好的安排当灵魂找到依靠我就得到了绽放和滋养当感恩和觉悟回归内在幸福和喜悦就是我生命的状态让爱循环,从零到一百探索真我,觉醒自在从迷到悟,从黑暗到光明在迷幻中千锤百炼一起爱,不等待觉醒之路引领未来一起爱不等待精神物质丰富自在一起爱不等待感恩拥有臣服失败一起爱不等待完整合一与天地同在
- 12312312
二进制掌控者
c++
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 你知道什么是回调函数吗?
二进制掌控者
#C语言专栏c语言开发语言
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 放慢脚步,才有好风景
竹林奇光
我们去旅游,只有静下心,慢慢欣赏,才会看到美的风景。如果匆忙前往,匆匆回归,只会落下――身心疲惫。去时兴致勃勃,回来想想:索然无味……人生之途又何尝不是呢?“快”是现代人生活的真实写照,急急忙忙,浮光掠影,即使再好的风景,又有几人能真正的走心……快,是一种加法,就是加快速度,以求用最少的时间,做最多的事情。欲望多,时间少,人们都在超负荷地工作着,时间久了,身体会垮,精神会崩溃,滋生出众多社会问题。
- 很感兴趣的行为金融学
奔跑的阿牛
「思考,快与慢」读后感1⃣️均值回归是对于前后没有关联的事情,比如多次扔飞镖结果。而对于每一步的选择,后一步选择建立在前一步基础上,是相关的。只要想,是可以一步步向上走。2⃣️事前验尸比如马云召开员工大会,谈论阿里巴巴为什么倒闭。就是在事前,讨论失败的细分因素,做到事前预警。3⃣️人思考的系统一和系统二系统一:大脑的自动行驶,不需要细想就能运作(比如慢走散步,可以想起他简单事情系统二:需要集中注意
- 成功日记483天:想要的太多就是累赘
微小确幸
#微小确幸#成功日记483天忙碌的一天再忙也要努力精进提升和小伙伴的沟通其实很多答案都在我们心中想要的太多而已适时做减法就好回归初心不轻易开始也不随随便便结束感谢朋友挂念在高铁上聊天感觉依旧身隔千里各自安好1.下班陪两宝玩,一起做运动2.帮女儿录广播操,儿子自己看书3.和女儿睡前悄悄话,达成一个写日记的约定4.公众号【微小确幸】更新第279篇原创文章:孩子作业问题5.【积微会】百日筑基活动开启Da
- 《顾总,夫人已有新欢》顾霆均叶微澜(完整版)全文在线阅读
小说推书
《顾总,夫人已有新欢》顾霆均叶微澜(完整版)全文在线阅读主角:顾霆均叶微澜简介:结婚三年,她全心全意待他,他却冷若冰霜,有朝一日他白月光高调回归,她乍然梦醒,甩下一纸离婚协议书洒脱而去,看着她投入别人的怀抱,他情不自禁回味这段逝去的婚姻,她却已经忘记过去活出精彩,她是可以起死回生的“影子神医”,也是北城首富没有公开的小女儿,更是那个早已经不知不觉走进他心底真正的心尖宠儿,顾霆均看着前妻众星拱月,白
- 2023,愿所行皆坦途,愿世间,疫情散去!
生活清泉涌
2022年,一场疫情,清醒你我他,大事小事已成故事,唯有身体健康,才是真正的富裕。凡是过往皆为序章,所有将来皆为可盼。告别充满不安的2022,希望,“阳了”的羊赶紧好起来,“没阳”的羊永远不会“阳了”。春有百花,秋望月。夏有凉风,冬观雪。总有起风的清晨,总有温暖的午后,总有灿烂的黄昏,总有流星的夜晚。心中若无烦恼事,便是人生好时节。愿世间,疫情散去,此后,再无疫情!人人平安健康,一切回归有序!20
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界,还是在工业界,LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2],或者说So
- 写作课结束后,开始变现之旅的我总结了几点体会
胖妞不爱动
参加小米30天基础写作训练营之前,我已经有整整十年没有动笔写作了,我就是冲着回归写作,实现变现来的。训练营结束后,我交出的成绩是:1、按时完成三次作业,获得小米的签名书《行动变现》。2、训练营中的两份作业二次修改后,顺利过稿小米头条号,均得到上万的阅读量,甚至其中一篇阅读量还超10w+。当然这里面的功劳不是我的文笔多么出彩,而是文章话题抓住当下的痛点热点,以及借助小米老师的平台影响力发布。有些小伙
- 说话与写作都是表达
乔的园子
一,确定自己的主题。开门见山表达自己的主要意思,避免给人不知道你在说什么。二,做分类2W1H原则:WhatWhyHow。告知别人主题内容是什么,你为什么要这样子做,然后你会怎么做。具体内容可以从三个方面来讲述,优势三个,劣势三个。三,重申主题,回归表达。图片发自App这是我早上听说话沟通课的学习内容,与我最近学习的写作课有异曲同工之妙。写作课上,老师教了我们万能的写作法,与这个步骤基本相同。第一,
- 中国通史33
碎水
魏晋风度孔融、嵇康(竹林七贤)、山涛、王羲之、谢安、陶渊明……魏晋风度:关注广袤宇宙,追寻诗意人生,回归精神家园。263年夏日,洛阳马市刑场,三千太学生上书免除死刑,高山仰止的文化符号。嵇康,魏晋风度。《广陵散》,魏晋时期大名士嵇康。肃肃如松下风,醉酒时若玉山之将崩,寄情于山水之间。云台山,嵇康常来此抚琴长啸。阮籍、山涛、刘伶、王戎等七人竹林七贤,共同爱好是饮酒。一日之间名士减半。名士阶层故意躲避
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 百行代码复现扩散模型-基于线性回归
李新然
数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型,通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者,阅读“大模型”论文,只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说:纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次,只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例,说明从核心思想来
- 微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞
网络研究观
网络研究观微软Windows系统安全漏洞更新版本
微软将在2024年9月补丁星期二修复79个漏洞。微软有证据表明,发布的四个漏洞被野外利用和/或公开披露;所有四个漏洞均已在CISAKEV上列出。微软还在修补四个关键的远程代码执行(RCE)漏洞。不同寻常的是,微软本月尚未修补任何浏览器漏洞。当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491,它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的,该回归已回滚了对影响可选组件的许
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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