- Python爬虫实战——如何抓取电影网站票房数据及相关分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言信息可视化
1.引言随着电影产业的迅速发展,电影票房数据成为了衡量电影受欢迎程度和市场表现的重要指标。分析电影的票房数据不仅有助于电影公司了解市场趋势,也为影迷和研究人员提供了宝贵的信息资源。现代电影票房数据通常发布在多个电影网站上,包括但不限于IMDb、豆瓣电影、猫眼电影等,这些网站提供了电影的详细信息,包括票房收入、评分、上映时间等。为了更好地理解电影行业的现状,本文将教您如何通过Python编写爬虫,抓
- FineBI 学习记录day1
foolisk
finebi学习etl
协作功能可以实现:创建者可以将分析主题、文件夹分享给其他设计用户进行协作,被协作的用户能查看或者使用相关分析主题的内容;实现分析主题的协同编辑。PS:不是分析主题的创建者或者该分析主题父级资源创建者,不能将分析主题协作给其他人,只能查看分析主题的协作情况。实现步骤:①由管理员分配权限:权限管理——全局设置(开启资源协作)——普通权限配置——分配给部门或用户相应资源协作权限https://help.
- 小波包阈值去噪方法
yyytucj
人工智能算法
针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题,提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势,通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量,根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量,之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明,该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势,能够保全信号的有效分量,克服了传统VMD去噪的
- Matlab 大量接单
matlabgoodboy
matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- kafka-leader -1问题解决
xiao-xiang
kafkakafka
一.问题:在Kafka中,leader-1通常表示分区的领导者副本尚未被选举出来,或者在获取领导者信息时出现了问题。以下是可能导致出现kafkaleader-1的一些常见原因及相关分析:1.副本同步问题:在Kafka集群中,每个分区都有多个副本,包括一个领导者副本和多个追随者副本。当新的分区创建或者集群发生某些变化时,副本之间需要进行数据同步和领导者选举。如果副本之间的数据同步不及时或出现故障,可
- 机器学习数学基础:37.偏相关分析
@心都
机器学习人工智能
偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中,比如地理系统,会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里,不考虑其他要素的干扰,专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值,叫做偏相关系数。举个简单例子,在研究一个地区的房价时,房价会受到很多因素影响,像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系,就可以用偏相关分
- 机器学习数学基础:34.点二列
@心都
机器学习概率论人工智能
点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法,用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中,一个变量是正态连续性变量,取值可以是连续的数值,比如身高、体重、考试分数等;另一个是真正的二分名义变量,其两个类别是天然存在、相互独立的,不能再细分,像性别(男/女)、是否吸烟(是/否)、抛硬币的结果(正面/反面)等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
- 生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析
岁月如歌,青春不败
生态遥感数据分析碳汇生态科学涡度通量大涡模拟MATLAB
1、以涡度通量塔的高频观测数据,基于MATLAB:2、涡度通量观测基本概况:观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制:通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补:结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分:计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析:绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性:时间序列相关分析、回归分析等8、
- 撰写文献必用的评价指标之普通表格
小辉同志
深度学习论文阅读
深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计,其中可以包含各种模型,后面对应各种评价指标(AUC、ACC、SENS、SPEC)参考示例1:Metastasis:表示是否涉及转移相关分析。Distantmetastasis:涉及远处转移分析。Clinico-pathologicalfea
- P3707 [SDOI2017] 相关分析 Solution
pystraf
洛谷题解算法c++数据结构
Description给定序列x=(x1,x2,⋯ ,xn),y=(y1,y2,⋯ ,yn)x=(x_1,x_2,\cdots,x_n),y=(y_1,y_2,\cdots,y_n)x=(x1,x2,⋯,xn),y=(y1,y2,⋯,yn),有mmm个操作,分三种:query(l,r)\operatorname{query}(l,r)query(l,r):求∑i=lr(xi−xˉ)(yi−yˉ)
- 相关性分析——点二列相关分析
蓝皮怪
知识分享机器学习数据分析
点二列相关分析(Point-BiserialCorrelationAnalysis)点二列相关分析是一种用于衡量一个二元变量(通常取值为0和1)与一个连续变量之间相关性的统计方法。它常用于教育学、心理学和社会科学等领域,以评估二元变量对连续变量的影响。一、起源点二列相关系数是皮尔逊积矩相关系数的特例,由卡尔·皮尔逊(KarlPearson)提出。皮尔逊在研究统计学理论时,发现传统的相关系数方法无法
- 区块链笔记(五)---德勤相关分析报告
张小特
区块链笔记
web3.0定义:在《InsightsintoaModernWorld》提出,“信息将由用户自己发布、保管、不可追溯且永远不会泄露,用户的任何行为将不需要任何中间机构来帮助传递”;用来指代一种区块链技术,可以基于“无须信任的交互系统”在“各方之间实现创新的交互模式”,终极目标是“更少信任,更多事实(Lesstrust,moretruth)”广义定义Web3.0是指下一代互联网狭义定义下一代互联网的
- python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学:卡方检验
CodeWhiz
之前已经介绍的变量分析:①相关分析:一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍:卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱,只能展
- 数据分析方法论和分析法
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数据分析方法论:指数据分析思路,用于指导数据分析师进行数据分析。例如:4P、5W2H、逻辑树等分析思路。数据分析法:具体的分析方法。例如交叉分析、相关分析、回归分析、对比分析、聚类分析等。分析工具:EXcel、SPSS、SAS等
- SPSS双变量相关分析
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SPSSSPSS学习SPSS入门统计分析相关分析数据分析统计学
双变量相关分析通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量,适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的,或具有已排序的类别,相互之间的相关关系不是线性的,则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。本小节用于分析的数据是《中国2020年1~12月货币供应量统计》
- 针对Sodinokibi黑客组织供应链攻击Kaseya VSA的分析溯源
熊猫正正
勒索病毒专题报告勒索病毒安全威胁分析网络安全系统安全
前言2021年7月2日,Sodinokibi(REvil)勒索病毒黑客组织疑似利用0day漏洞,通过KaseyaVSA发起大规模供应链攻击行动,此次事件影响范围广泛,目前瑞典最大链锁超市之一的Coop受此供应链勒索攻击事件影响被迫关闭全国约800多家商店服务。国内微步在线对此次事件进行了相关分析报道,对Sodinokibi勒索病毒以及这次攻击不太了解的朋友,可以先参考之前的报告,事实上此次的供应链
- Meta分析入门工具介绍
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主要目的是先能够简单的复现一些论文的研究方法,按照计划是了解Revman,stata与R语言的相关分析方法即可。锚定复现的论文信息为:论文名称:Clinicalevaluationofprophylacticabdominalaorticballoonocclusioninpatientswithplacentaaccreta:asystematicreviewandmeta-analysis论文
- 数据不正态如何办?
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在实际研究中,很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析,其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析,其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况,比如T检验,相关分析等等。但这种情况往往被分析人员忽略掉,或者是数学基本不够扎实,或者是无论如何数据均不满足正态分布等客观条件,也或者其它情况等。如果说没有满足前提条件,分析的结果会变得不科学
- 期货软件TB系统源代码解读系列46-COVAR
翊之依
COVAR即协方差指标,我没在百度里找到相关分析,这可能是TB人员自己从哪国外网站上看到的吧,具体算法我也不了解,咱只能一步步分析源代码了。如下解读:ParamsNumericLength(10);//声明数值参数Length,初值10.//VarsNumericCORValue(0);//声明数值变量CORValue,初值0.//BeginCORValue=Covar(Close,Data1.C
- 透过安全事件剖析黑客组织攻击技术
熊猫正正
网络网络安全系统安全安全威胁分析
前言最近发生了两起比较典型的企业被黑客组织攻击的安全事件,事件的相关分析报告参考笔者此前发布的两篇文章《针对思科被黑客攻击事件的简单分析》《针对Uber被黑客攻击事件的简单分析》笔者趁周未休息时间想透过这两例企业被黑客攻击的安全事件,跟大家深度解析一下黑客组织的一些攻击技术,以及黑客组织是如何通过这些技术来入侵企业的,最后笔者想跟大家说的是,安全永远是相对的,从来没有绝对的安全,人就是企业最大的安
- 使用Python mlxtend 实现购物篮分析
橘猫吃不胖
购物篮分析零售行业经常做的分析,最近也接到了这个需求,正好彻底研究一下。其实,也就是相关分析,挖掘下商品间的关联关系。购物篮就是我们逛超市的时候,手里推的那个小车,手里提的那个篮子,从数据层面来看也就是每一笔订单就可以当成一个购物篮。购物篮分析要做的就是,用户在每一次消费时,喜欢买哪些商品,哪些商品会组合购买,如果买了商品A,用户还会买什么,就是发现商品与商品之间的联系。最经典的例子就要数那个啤酒
- 统计工具更新了!一站式完成医学研究影响因素分析(线性回归法),比SPSS和R更好用...
weixin_44693403
线性回归r语言算法回归开发语言
郑老师的“风暴统计”平台更新了!接下来,我们的平台将陆陆续续形成一站式统计分析模块,包括:影响因素分析混杂偏倚控制临床预测模型我们也将春节后形成统计软件的PC端版本,将再也不怕宕机了!今天我们先更新线上模块,展示的是线性回归的模块!如何利用线性回归开展影响因素分析线性回归开展影响因素一般是针对定量指标影响因素分析,一般包括包括统计描述、差异性分析、相关分析、单因素线性回归、多因素线性回归需要考虑先
- Spss典型相关分析的常见问题
数学建模学习交流
spss典型相关分析的常见问题(1)Spss中没有典型相关分析这个命令(a)检查你的SPSS版本是否是24及以上(b)你的spss安装路径是否是默认的位置,如果不是的话请卸载重装到默认位置。(2)Spss运行典型相关分析出错,有一个警告utf8,C:/Users/用户名/Appdata/Local/Temp,invalidstartbyte这是你的用户名为中文导致的,6种方法解决:(1)优先尝试这
- 相关
半夜一更
变量间的关系可以分为两种:函数关系与相关关系。函数关系是一一对应的确定关系,然而实际中变量间的关系往往比较复杂,数量关系不确定,这种变量间的不确定的数量关系称为相关关系。相关与回归分析是数值型自变量与数值型因变量之间关系的分析方法。两者存在许多联系,而两者之间的主要不同在于相关分析的目的在于测量变量间的关系强度,所使用的测度工具是相关系数;回归分析则侧重考察变量间的数量关系,并通过一定的数学表达式
- 2000—2018年中国植被光学厚度时空动态特征及驱动因素_刘悦_2023
清木!
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2000—2018年中国植被光学厚度时空动态特征及驱动因素摘要关键词2数据与方法2.1数据来源2.1.1植被类型数据2.1.2气象数据2.1.3VOD数据2.2研究方法3结果与分析3.1中国植被VOD的时空动态特征3.2VOD与气候变化的偏相关分析3.3人类活动和气候变化对植被活动的贡献4讨论4.1气候因子对VOD变化的影响4.2人类活动对VOD变化的影响4.3不同频率VOD结果之间的差异5结论摘
- 典型相关分析案例
SELF...DISCIPLINE
数学建模数学建模
目录题目概要城市竞争力与基础设施的典型性相关分析摘要一、变量说明二、典型相关系数及其检验2.1计算典型相关系数并对其进行检验三、建立典型相关模型四、典型结构分析题目概要利用典型性相关分析法分析城市竞争力与基础设施与基础设施的相关性。相关数据如下:城市竞争力表现要素得分城市基础设施构成要素得分劳动生产率y1/%市场占有率y2/%居民人均收入y3/%长期经济增长率y4/%对外设施指数x1对内设施指数x
- python实现典型相关分析_典型相关分析 CCA
肖予良
python实现典型相关分析
最近有小伙伴在问我一个数据分析的问题,做毕设,实证分析.不知道改如何处理数据.看了下设计的量表大致是这样的,都是5级的里克特量表,大致分为两波,X,Y.小伙伴认为就只有两个变量,这是从商业理论上来认识的,但从数据的角度,却不是的.X:一共有22个问题,也就是22个字段;里面又是有认为分组的,三两个字段,又被认定为一个别名.Y:一共有13个问题,也就是13个字段;里面有是人为分组,三两字段啥的,分为
- python实现典型相关分析_R语言典型相关分析
Setor
python实现典型相关分析
1关键点:典型相关分析典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法,它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互(线性依赖)关系例如研究生入学考试成绩与本科阶段一些主要课程成绩的相关性将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个变量的相关性问题此类相关为典型相关#2分类:总体典型相关样本典型相关3R语言提供的计算函数:典型相关计算cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycente
- 典型相关分析笔记
CourserLi
数学建模数据分析
典型相关分析什么时候用?典型相关分析的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量,利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性典型相关分析非常适合在题目要求分析两组数据(每组数据间有多个指标)之间的关系时使用典型相关分析的顺序①数据分布的假设(预处理)②对变量相关性检验(假设检验)③标准化典型相关变量(做出典型相关模型)④典型载
- 典型相关分析
亦旧sea
算法人工智能机器学习
典型相关分析是什么典型相关分析是一种统计方法,用于研究两个或多个变量集之间的关系。它通过寻找两个变量集之间的线性组合,使得两个组合变量之间的相关性最大化。典型相关分析可以用于探索两个变量集之间的关联程度,以及发现变量集中重要的关联变量。它在多元统计分析、社会科学研究、心理学等领域被广泛应用。典型相关分析使用流程典型相关分析是一种用于寻找两组变量之间的关系的多元统计分析方法。典型相关分析的流程包括以
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
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SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
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XML 基础
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SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
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private int top;
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》