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Matlab_猿助手
调制解调通信原理MATLABmatlab开发语言信息与通信
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述雷达(RadioDetectionandRanging)是一种使用无线电波来探测和定位物体的系统。它的基本原理是发射无线电波,然后接收这些波从目标物体上反射回来的信号。通过分析这些反射波,雷达能够确定物体的位置、速度、方向和其他特性。历史背景雷达技术起源于20世纪初。最初的发展动机主要是军事上的需求,特别是在第二次世界大战期间,雷达在侦测敌机和舰船上发挥
- 具身智能行业
[shenhonglei]
具身觉醒:智能进化的未来之路人工智能机器人
具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能(EmbodiedAI)指通过物理实体(如机器人、自动驾驶设备等)与环境的动态交互,实现感知、认知和行动控制的智能系统。其核心特征是“知行合一”,强调通过实际交互提升智能水平,而非仅依赖数据训练。技术融合:结合人工智能(AI)、机器人技术、多模态大模型
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
大厂面试大厂面经android面试计算机视觉opencv实时互动webrtc
OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- [数据结构] [C++ STL] vector使用详解
高亚奇
数据结构数据结构c++开发语言
一、概述vector(向量):是一种序列式容器,事实上和数组差不多,但它比数组更优越。一般来说数组不能动态拓展,因此在程序运行的时候不是浪费内存,就是造成越界。而vector正好弥补了这个缺陷,它的特征是相当于可分配拓展的数组(动态数组),它的随机访问快,在中间插入和删除慢,但在末端插入和删除快。二、定义及初始化使用之前必须加相应容器的头文件:#include//vector属于std命名域的,因
- C#+Halcon 垂直拼接/裁切避免频繁开辟内存
单单单单点
C#Halcon图像处理c#图像处理
背景在做一些线扫相机且进行连续拍摄的项目时,由于图像扫描的随机性,部分场景下需要对图像进行拼接和裁切,获取完整的一个图像。由于halcon中crop相关的算子都是开辟新的内存方式,为了避免内存重复开辟,此处提供一个逻辑方式如下:优点:1)不需要每次都去新建内存,每次只需要做mem_copy的动作,减少耗时2)在完整图像中查找特征,避免特征由于随机性拍照不完整而丢失缺点:1)如果直接复用指针,可能会
- 神经网络VS决策树
Persistence is gold
神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- AF3 _correct_post_merged_feats函数解读
qq_27390023
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AlphaFold3msa_pairing模块的_correct_post_merged_feats函数用于对合并后的特征进行修正,确保它们符合预期的格式和要求。这包括可能的对特征值进行调整或进一步的格式化,确保合并后的FeatureDict适合于后续模型的输入。主要作用是:在多链蛋白质MSA(多序列比对)合并后,重新计算/调整某些特征:seq_length(序列长度)num_alignments
- AF3 _merge_features_from_multiple_chains函数解读
qq_27390023
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AlphaFold3msa_pairing模块的_merge_features_from_multiple_chains函数的作用是合并多个蛋白质链的特征,以便在AlphaFold3处理中多个蛋白质链时形成统一的输入特征。源代码:MSA_FEATURES=('msa','msa_mask','deletion_matrix','deletion_matrix_int')MSA_GAP_IDX=re
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
- AF3 pair_and_merge函数解读
qq_27390023
python开发语言深度学习人工智能生物信息学
AlphaFold3feature_processing_multimer模块的pair_and_merge函数是AlphaFold3数据处理管道中的重要函数,它主要负责:处理各个链的特征(all_chain_features);决定是否对MSA特征进行配对(pair_msa_sequences);合并各个链的特征,并最终返回一个包含所有特征的字典。源代码:defpair_and_merge(al
- 数字投屏叫号器-经由dlna和rtsp实现兼容电子万年历\电视盒子\智能电视\hdml投屏器
wjcroom
python电视盒python视频编解码
数字投屏叫号器-经由dlna和rtsp实现兼容电子万年历\电视盒子\智能电视\hdml投屏器目前某些10寸的万年历,电子相册,价格到了100多点,一块屏幕也就这样吧。不论是什么材质的吧,再加50可以支持dlna投屏,还要啥自行车。我一直在寻找一块可以报号的屏幕和喇叭,就是点餐报号用的,目前成套下来,无线键盘+3位数字的屏幕,也是100上下。我一般只开1周完成的项目,这次也这样,定时一周,把叫号的内
- 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接
电子科技圈
SiliconLabs智能家居边缘计算mcu物联网iot人工智能机器学习
MG26系列SoC现已全面供货,为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术,建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs(亦称“芯科科技”,NASDAQ:SLAB),日前宣布其MG26系列无线片上系统(SoC)现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案,MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
- 无线蓝牙模块增加传输距离的几个小技巧
云里物里
蓝牙解决方案
无线收发模块有些客户买了模块回去使用,发现传输距离达不到自己的要求。影响无线收发模块的通讯距离因素有很多,其实自己也可以尝试去改善,下面就随着蓝牙模块厂家云里物里科技一起来看下可用通过哪些方面可以提升无线收发模块的传输距离。一、电源调整从电源方面入手,无线模块对于电源噪声相当的敏感,尤其是对毛刺电压和其他高频谐波。如果不采取合适的电源去耦,必将引起电源线上的电压毛刺,有可能会到达RF的电源引脚影响
- 深度学习_第二轮
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损失函数对偏置和权重求导,x、y作为常量确实,当进行模型训练时,(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值,它们以数据点对的形式存在,一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度(即关于权重的偏导数)时,需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i)),我们计算其对损失函数的贡献,并通过求和或平均这些贡献
- XS9933,四通道多合一同轴高清解码芯片
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关键特征:1、960H@25/30,720P@25/30/50/60,1080P@25/30,3M/4M@25/30,5M@20/25,6M@20,
[email protected]/15,制式可扩展2、BT656x2//BT1120x13.3V(1.8V)1.1VXS9933是4通道模拟复合视频解码芯片方案,支持HDcctv高清协议和CVBS标清协议,最高支持4路4K@15fps。XS9933将接收到的高清模拟复合
- 【RX解码MIPI输出】XS9922B 4通道模拟复合视频解码芯片 功能对标TP2815
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CVI/芯昇编解码芯片国产音视频tvfpga开发
【RX解码MIPI输出】XS9922B4通道模拟复合视频解码芯片功能对标TP2815关键特征支持制式数字输出接口工作电压封装其他信息四路960H@25/30,720P@25/30/50/60,1080P@25/30MIPI4LaneX1,支持4路高清/标清时分复用3.3V2.5V1.1VQFN8810mmx10mm0.4mmpitch兼容市面主流模拟高清相机通用功能视频输入4通道独立的模拟视频输入
- YOLOv5的Conv是什么,Conv就是卷积吗(1)
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不论是看YOLOv5还是最新的YOLOv12的网络结构,里面都有一个看起来雷打不动的部分,ConvConvolutionConvolution是卷积的意思,我们看一张图来简单理解一下神经网络里面的卷积的过程是什么样的。卷积一定是一个输入矩阵(特征)和一个卷积核矩阵做图中这样的计算。我们可以想象输入的就是一张单通道的黑白图像,特征矩阵的每一个数字代表了颜色的深浅(简单理解)。卷积核就相当于一个特征提
- 网络安全入门必知的攻击方法
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随着信息技术的飞速发展,网络安全已成为全球关注的焦点。网络攻击手段日益多样化,攻击者的技术能力也在不断提升。作为网络安全从业者,必须深入理解常见攻击方法的原理、特征及防御策略。本文围绕网络安全领域的九大典型攻击类型(SQL注入、DDoS攻击、XSS、CSRF、暴力破解、网络钓鱼、近源攻击、供应链攻击、物理攻击),分析其技术实现路径,并提出相应的防护建议。一、SQL注入原理与危害SQL注入(SQLI
- TiDB系列之:使用Flink TiDB CDC Connector采集数据
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日常分享专栏TiDB系列使用FlinkTiDBCDCConnector采集数据
TiDB系列之:使用FlinkTiDBCDCConnector采集数据一、依赖项二、Maven依赖三、SQLClientJAR四、如何创建TiDBCDC表五、连接器选项六、可用元数据七、特征一次性处理启动阅读位置多线程读取DataStreamSource八、数据类型映射TiDBCDC连接器允许从TiDB数据库读取快照数据和增量数据。本文档介绍如何设置TiDBCDC连接器以对TiDB数据库运行SQL
- 基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现
小呀白呀兔
javaspringboot
基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现1.引言随着计算机视觉技术的发展,人脸识别在安全监控、身份验证等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用OpenCV库和Java语言构建一个简单的人脸识别系统。该系统能够从图像中检测人脸,并通过深度学习模型提取特征进行比对,最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行,请按照以下步骤配置开发环境:安装JDK:确保已安装JavaD
- Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
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Python机器学习基础+实战案例python机器学习模型评估与改进评估指标与评分召回率
Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1)错误类型2)不平衡数据集3)混淆矩阵4)考虑不确定性5)准确率-召回率曲线6)受试者工作特征(ROC)与AUC3、多分类指标4、回归指标5、在模型选择中使用评估指标附录一、参考文献一、简单介绍Py
- L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑
XianxinMao
人工智能人工智能机器学习算法
标题:L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑文章信息摘要:L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。L1正则化(Lasso)通过将不重要的特征权重归零来实现特征选择,适用于稀疏模型和高维数据集,但可能导致欠拟合。L2正则化(Ridge)则通过减少权重的大小来防止过拟合,适用于处理高度相关特征和噪声数据,提高模型稳定性。两者各有优势,选择哪种正则化技术取决于数据集特性和模型需求。有时,结
- 手写数字识别项目:从原理到实践
北屿升:
微信新浪微博facebook微信公众平台百度
在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
- Flume-HBase-Kafka
正在緩沖҉99%
kafkaFlumeHBase大数据
Flume-HBase-Kafka一、各自介绍1.Flume简介和特征2.HBase简介和特征3.Kafka简介和特征二、通过Flume读取日志文件写入到Kafka中在写入HBase各自作用一、各自介绍1.Flume简介和特征一、简介Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方
- Word2Vec向量化语句的计算原理
堕落年代
AIword2vec人工智能机器学习
一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出,是一种通过无监督学习生成词向量的模型。其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”,通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维(通常100-300维)、连续且稠密的特点,解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。二、向量化的核心步骤(以Skip-Gram模型为例)示例句子假设句子为:“Theq
- 算法比赛中的构造题及一些经典套路
小王Jacky
编程算法提高(c++)算法
什么是构造构造题的定义构造要求解题者通过观察问题的结果的规律,找到一种通用的方法或者模式,使得问题规模增大时,依然能够高效地得到答案如何解决构造题1.状态转移:在动态规划问题中,状态转移是核心概念。你需要考虑如何从一个状态转移到另一个状态,并且这种转移会带来什么影响。这通常涉及到定义状态、状态转移方程和边界条件。2.模式识别:在解决构造题时,尝试识别问题中的模式或特征。这有助于你更好地理解问题的本
- 通往 AI 之路:Python 机器学习入门-线性代数
一小路一
从0开始学习机器学习机器学习人工智能python后端开发语言线性代数
2.1线性代数(机器学习的核心)线性代数是机器学习的基础之一,许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念,包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量,以及奇异值分解(SVD)。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量(Scalar)标量是一个单独的数,例如:a=5在Python中:a=5#标量2.向量(Vector)向量是由多个数值组成的一维数组,例如:v=[2,3,5]Pytho
- [Machine Learning] K-means算法
进阶的小蜉蝣
machinelearning算法kmeans机器学习
HuBERT预训练过程中会用到K-means算法,本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲,K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N,K-means会不断迭代,直到X被分成N类,且每一类的中心点不再明显变化。先看一个简单例子:fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
- 进程的描述与控制
你叫猴子?
服务器后端架构分布式系统架构
一.程序执行在单道批处理系统和早期未配置os的计算机系统中,程序的执行方式是顺序执行,即在内存中仅装入一道程序,由它独占系统的所有资源,只有在一个程序执行之后,才允许装入另一个程序并执行(即顺序执行)。在多道程序系统中,由于内存中可以同时装入多个程序,它们可以共享系统资源并发执行。程序并发执行时的特征使得在os中引入进程的概念非常必要①程序的顺序执行一个程序由于若干个程序段组成,每个程序负责完成特
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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